តើ AI ប្រើទឹកប៉ុន្មាន?

ខ្ញុំភ្នាល់ថាអ្នកបានឮអ្វីៗគ្រប់យ៉ាងពី "AI ផឹកទឹកមួយដបរាល់សំណួរពីរបី" ទៅ "វាជាមូលដ្ឋានពីរបីដំណក់" ។ ការពិតគឺកាន់តែច្បាស់។ ស្នាមជើងទឹករបស់ AI ផ្លាស់ប្តូរយ៉ាងទូលំទូលាយដោយផ្អែកលើកន្លែងដែលវាដំណើរការ រយៈពេលដែលការជម្រុញរបស់អ្នកគឺ និងរបៀបដែលមជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យធ្វើឱ្យម៉ាស៊ីនមេរបស់វាត្រជាក់។ ដូច្នេះ បាទ លេខ​ចំណងជើង​មាន ប៉ុន្តែ​វា​រស់នៅ​ក្នុង​ការ​ព្រមាន​ដ៏​ក្រាស់។

ខាងក្រោមនេះ ខ្ញុំស្រាយលេខច្បាស់លាស់ និងត្រៀមខ្លួនជាស្រេចសម្រាប់ការសម្រេចចិត្ត ពន្យល់ពីមូលហេតុដែលការប៉ាន់ប្រមាណមិនយល់ស្រប និងបង្ហាញពីរបៀបដែលអ្នកសាងសង់ និងអ្នកប្រើប្រាស់ប្រចាំថ្ងៃអាចបង្រួមផ្ទាំងទឹកដោយមិនងាកទៅជាព្រះសង្ឃនិរន្តរភាព។

អត្ថបទដែលអ្នកប្រហែលជាចង់អានបន្ទាប់ពីអត្ថបទនេះ៖

🔗 តើអ្វីទៅជាសំណុំទិន្នន័យ AI
ពន្យល់ពីរបៀបដែលសំណុំទិន្នន័យបើកការបណ្តុះបណ្តាលការរៀនម៉ាស៊ីន និងការអភិវឌ្ឍន៍គំរូ។

🔗 របៀបដែល AI ព្យាករណ៍និន្នាការ
បង្ហាញពីរបៀបដែល AI វិភាគលំនាំដើម្បីព្យាករណ៍ការផ្លាស់ប្តូរ និងលទ្ធផលនាពេលអនាគត។

🔗 របៀបវាស់ស្ទង់សមត្ថភាព AI
បំបែកម៉ែត្រសំខាន់ៗសម្រាប់វាយតម្លៃភាពត្រឹមត្រូវ ល្បឿន និងភាពជឿជាក់។

🔗 របៀបនិយាយជាមួយ AI
ណែនាំយុទ្ធសាស្ត្រជំរុញឱ្យមានប្រសិទ្ធភាព ដើម្បីកែលម្អភាពច្បាស់លាស់ លទ្ធផល និងភាពស៊ីសង្វាក់គ្នា។

តើ AI ប្រើទឹកប៉ុន្មាន? លេខរហ័សដែលអ្នកអាចប្រើ📏

• តាមប្រអប់បញ្ចូល ជួរធម្មតាថ្ងៃនេះ៖ ពី អនុមីលីលីត្រ សម្រាប់សារអត្ថបទជាមធ្យមនៅលើប្រព័ន្ធចរន្តមេមួយ រហូតដល់ រាប់សិបមីលីលីត្រ សម្រាប់ការឆ្លើយតបយូរជាង និងខ្ពស់ជាងលើមួយទៀត។ ជាឧទាហរណ៍ គណនេយ្យផលិតកម្មរបស់ Google រាយការណ៍ពី ប្រអប់បញ្ចូលអត្ថបទជាមធ្យម ~0.26 mL (ដោយរួមបញ្ចូលការបម្រើពេញលេញ) [1] ។ ការវាយតម្លៃវដ្តជីវិតរបស់ Mistral កំណត់ ការឆ្លើយតប 400-token assistant នៅ ~45 mL (ការសន្និដ្ឋានរឹម) [2] ។ បរិបទ និងគំរូមានសារៈសំខាន់ណាស់។

• ការបណ្តុះបណ្តាលគំរូខ្នាតព្រំដែន៖ អាចរត់បាន រាប់លានលីត្រ ដែលភាគច្រើនមកពីភាពត្រជាក់ និងទឹកដែលបង្កប់ក្នុងការផលិតអគ្គិសនី។ ការវិភាគសិក្សាដែលបានលើកឡើងយ៉ាងទូលំទូលាយបានប៉ាន់ប្រមាណថា ~ 5.4 លានលីត្រ ដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលម៉ូដែល GPT-class រួមទាំង ~ 700,000 លីត្រ ដែលប្រើប្រាស់នៅនឹងកន្លែងសម្រាប់ភាពត្រជាក់ និងបានជជែកវែកញែកសម្រាប់ការកំណត់ពេលវេលាឆ្លាតវៃដើម្បីបន្ថយអាំងតង់ស៊ីតេទឹក [3] ។

• មជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យជាទូទៅ៖ គេហទំព័រធំៗលាតសន្ធឹង រាប់រយរាប់ពាន់ហ្គាឡុងក្នុងមួយថ្ងៃ ជាមធ្យមនៅប្រតិបត្តិករធំៗ ជាមួយនឹងកំពូលខ្ពស់នៅបរិវេណមួយចំនួនអាស្រ័យលើអាកាសធាតុ និងការរចនា [5] ។

ចូរនិយាយដោយស្មោះត្រង់៖ តួលេខទាំងនោះមានអារម្មណ៍មិនស្របគ្នានៅពេលដំបូង។ ពួកគេគឺជា។ ហើយមានហេតុផលល្អ។

✅ម៉ាសុីនប្រើប្រាស់ទឹក AI

ចម្លើយដ៏ល្អចំពោះ តើ AI ប្រើទឹកប៉ុន្មាន? គួរតែធីកប្រអប់មួយចំនួន៖

1. ភាពច្បាស់លាស់នៃព្រំដែន
   តើវារួមបញ្ចូលតែ ត្រជាក់នៅនឹងកន្លែង ឬក៏ ក្រៅកន្លែង ប្រើប្រាស់ដោយ រោងចក្រថាមពល ដើម្បីបង្កើតអគ្គិសនីដែរឬទេ? ការអនុវត្តល្អបំផុតបែងចែក ការដកទឹក ធៀបនឹង ការប្រើប្រាស់ទឹក និងវិសាលភាព 1-2-3 ស្រដៀងទៅនឹងគណនេយ្យកាបូន [3]។

2. ភាពប្រែប្រួលនៃទីតាំង
   ទឹកក្នុងមួយគីឡូវ៉ាត់ម៉ោង ប្រែប្រួលតាមតំបន់ និងល្បាយក្រឡាចត្រង្គ ដូច្នេះការជម្រុញដូចគ្នាអាចមានឥទ្ធិពលលើទឹកផ្សេងៗគ្នាអាស្រ័យលើកន្លែងដែលវាត្រូវបានបម្រើ - ហេតុផលសំខាន់ដែលអក្សរសិល្ប៍ណែនាំអំពី ការកំណត់ពេលវេលានិងទីកន្លែង [3] ។

3. ភាពជាក់ស្តែងនៃបន្ទុកការងារ
   តើចំនួននេះឆ្លុះបញ្ចាំងពី ការជំរុញផលិតកម្មជាមធ្យម រួមទាំងសមត្ថភាពទំនេរ និងមជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យ ឬមានតែឧបករណ៍បង្កើនល្បឿននៅកំពូល? Google សង្កត់ធ្ងន់ទៅលើគណនេយ្យប្រព័ន្ធពេញ (ទំនេរ ស៊ីភីយូ/DRAM និងទិន្នន័យកណ្តាល) សម្រាប់ការសន្និដ្ឋាន មិនមែនត្រឹមតែគណិតវិទ្យា TPU [1] នោះទេ។

4. បច្ចេកវិជ្ជាត្រជាក់
   ការធ្វើឱ្យត្រជាក់ដោយហួត ការធ្វើឱ្យត្រជាក់រាវបិទជិត ការធ្វើឱ្យត្រជាក់តាមខ្យល់ និងការលេចចេញ ដោយផ្ទាល់ទៅបន្ទះឈីប ផ្លាស់ប្តូរអាំងតង់ស៊ីតេទឹកយ៉ាងខ្លាំង។ ក្រុមហ៊ុន Microsoft កំពុងបញ្ចេញការរចនាដែលមានបំណង លុបបំបាត់ការប្រើប្រាស់ទឹកត្រជាក់ សម្រាប់គេហទំព័រជំនាន់ក្រោយមួយចំនួន [4] ។

5. ពេលវេលានៃថ្ងៃ និងរដូវកាល
   កំដៅ សំណើម និងលក្ខខណ្ឌក្រឡាចត្រង្គផ្លាស់ប្តូរ ប្រសិទ្ធភាពនៃការប្រើប្រាស់ទឹក ក្នុងជីវិតពិត។ ការសិក្សាដ៏មានឥទ្ធិពលមួយ ស្នើឱ្យកំណត់ពេលការងារសំខាន់ៗនៅពេលណា និងកន្លែងដែលអាំងតង់ស៊ីតេទឹកទាបជាង [3] ។

ការដកទឹកធៀបនឹងការប្រើប្រាស់ទឹក ពន្យល់💡

• ការដក = ទឹកដែលយកពីទន្លេ បឹង ឬអាងទឹក (ខ្លះបានត្រឡប់មកវិញ) ។

• ការប្រើប្រាស់ = ទឹក មិនត្រលប់មកវិញទេ ព្រោះវាហួត ឬត្រូវបានបញ្ចូលទៅក្នុងដំណើរការ/ផលិតផល។

ប៉មត្រជាក់ ប្រើប្រាស់ ទឹកជាចម្បងតាមរយៈការហួត។ ការផលិតអគ្គិសនីអាច ដក បរិមាណច្រើន (ជួនកាលប្រើប្រាស់ផ្នែកខ្លះរបស់វា) អាស្រ័យលើវិធីដាំ និងម៉ាស៊ីនត្រជាក់។ ស្លាកលេខ AI-ទឹកដែលអាចទុកចិត្តបាន ដែលវាកំពុងរាយការណ៍ [3] ។

កន្លែងដែលទឹកទៅក្នុង AI: ធុងបី🪣

1. វិសាលភាពទី 1 - ភាពត្រជាក់នៅនឹងកន្លែង
   ផ្នែកដែលអាចមើលឃើញ៖ ទឹកហួតនៅមជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យខ្លួនឯង។ ជម្រើសនៃការរចនាដូចជា ហួត ទល់នឹងខ្យល់ ឬរាវបិទ ជិត កំណត់បន្ទាត់មូលដ្ឋាន [5] ។

2. វិសាលភាពទី 2 - ការផលិតអគ្គិសនី
   រាល់គីឡូវ៉ាត់ម៉ោងអាចដាក់ស្លាកទឹកដែលលាក់។ ការលាយបញ្ចូលគ្នា និងទីតាំងកំណត់ចំនួនលីត្រក្នុងមួយគីឡូវ៉ាត់ម៉ោង ជាសញ្ញាថាបន្ទុកការងាររបស់អ្នកទទួលមរតក [3] ។

3. វិសាលភាពទី 3 - ខ្សែសង្វាក់ផ្គត់ផ្គង់
   ការផលិតបន្ទះឈីប ពឹងផ្អែកលើទឹកសុទ្ធបំផុតក្នុងការផលិត។ អ្នក​នឹង​មិន​ឃើញ​វា​នៅ​ក្នុង​ម៉ែត្រ​មួយ "ក្នុង​មួយ​ប្រអប់​បញ្ចូល" លុះ​ត្រា​តែ​ព្រំដែន​រួម​បញ្ចូល​ទាំង​ផល​ប៉ះពាល់​ដែល​បាន​បញ្ចូល​យ៉ាង​ច្បាស់ (ឧទាហរណ៍ LCA ពេញលេញ) [2][3]។

អ្នកផ្តល់សេវាតាមលេខ ជាមួយនឹងការ nuance 🧮

• Google Gemini ជំរុញឱ្យ​មាន
  ​វិធីសាស្ត្រ​បម្រើ​ជា​ជង់​ពេញ (រួមទាំង​ការ​ទំនេរ​និង​កន្លែង​លើស​ដើម)។ អត្ថបទ ទឹក ~ 0.26 mL ថាមពល ~ 0.24 Wh តួលេខឆ្លុះបញ្ចាំងពីចរាចរណ៍ផលិតកម្ម និងព្រំដែនដ៏ទូលំទូលាយ [1] ។

• វដ្តជីវិត Mistral Large 2
  LCA ឯករាជ្យដ៏កម្រ (ជាមួយ ADEME/Carbone 4) បង្ហាញ ~281,000 m³ សម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាល + ការប្រើប្រាស់ដំបូង និងការ សន្និដ្ឋានរឹម ~45 mL សម្រាប់ 400-token assistant [2] ។

• មហិច្ឆតានៃការធ្វើឱ្យត្រជាក់ដោយទឹកសូន្យរបស់ Microsoft
  មជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យជំនាន់បន្ទាប់ត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បី ប្រើប្រាស់ទឹកសូន្យសម្រាប់ការធ្វើឱ្យត្រជាក់ ដោយពឹងផ្អែកលើវិធីសាស្រ្តដោយផ្ទាល់ទៅបន្ទះឈីប។ ការប្រើប្រាស់ admin នៅតែត្រូវការទឹកខ្លះ [4] ។

• មាត្រដ្ឋានមជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យទូទៅ
  ប្រតិបត្តិករសំខាន់ៗរាយការណ៍ជាសាធារណៈ នូវរាប់រយរាប់ពាន់ហ្គាឡុងក្នុងមួយថ្ងៃជាមធ្យម នៅលើគេហទំព័រនីមួយៗ។ អាកាសធាតុ និងការរចនាលេខជំរុញឡើងឬចុះ [5] ។

• មូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការសិក្សាមុននេះ
  ការវិភាគ seminal "thirsty AI" បានប៉ាន់ប្រមាណថា រាប់លានលីត្រ ដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលម៉ូដែល GPT-class ហើយ ចម្លើយមធ្យម 10-50 អាចស្មើនឹង 500 mL - ពឹងផ្អែកយ៉ាងខ្លាំងទៅលើពេលវេលា/កន្លែងដែលពួកគេដំណើរការ [3] ។

ហេតុអ្វីការប៉ាន់ប្រមាណមិនយល់ស្របច្រើនម្លេះ🤷

• ព្រំដែនផ្សេងៗគ្នា
  តួលេខខ្លះរាប់បញ្ចូល តែការត្រជាក់នៅនឹងកន្លែងប៉ុណ្ណោះ ។ តួលេខផ្សេងទៀតបន្ថែម ទឹកអគ្គិសនី ។ LCA អាចបន្ថែម ការផលិតបន្ទះឈីប ។ ផ្លែប៉ោម ក្រូច និងសាឡាដផ្លែឈើ [2][3]។

• បន្ទុកការងារផ្សេងៗគ្នា
  ប្រអប់បញ្ចូលអត្ថបទខ្លីមិនមែនជាដំណើរការកូដពហុម៉ូឌុលយូរទេ។ batching, concurrency, និង latency targets ផ្លាស់ប្តូរការប្រើប្រាស់ [1][2]។

• អាកាសធាតុ និងក្រឡាចត្រង្គផ្សេងៗគ្នា
  ភាពត្រជាក់ហួតនៅក្នុងតំបន់ក្តៅ និងស្ងួត ≠ ខ្យល់/រាវ ត្រជាក់នៅក្នុងកន្លែងត្រជាក់សើម។ អាំងតង់ស៊ីតេទឹកក្រឡាចត្រង្គប្រែប្រួលយ៉ាងទូលំទូលាយ [3] ។

• វិធីសាស្រ្តអ្នកលក់
  Google បានបោះផ្សាយវិធីសាស្រ្តបម្រើពេញប្រព័ន្ធ។ Mistral បានចេញផ្សាយ LCA ផ្លូវការ។ អ្នកផ្សេងទៀតផ្តល់នូវការប៉ាន់ប្រមាណចំណុចជាមួយនឹងវិធីសាស្រ្តតិចតួច។ ទម្រង់ខ្ពស់ "មួយភាគដប់ប្រាំនៃស្លាបព្រាកាហ្វេ" ក្នុងមួយការទាមទារភ្លាមៗបានបង្កើតចំណងជើង - ប៉ុន្តែដោយគ្មានព័ត៌មានលម្អិតអំពីព្រំដែន វាមិនអាចប្រៀបធៀបបាន [1][3] ។

• គោលដៅផ្លាស់ប្តូរ
  ភាពត្រជាក់កំពុងវិវឌ្ឍន៍យ៉ាងលឿន។ ក្រុមហ៊ុន Microsoft កំពុងសាកល្បង ការធ្វើឱ្យត្រជាក់ដោយគ្មានទឹក នៅកន្លែងជាក់លាក់។ ការបញ្ចេញទឹកទាំងនេះនឹងកាត់បន្ថយទឹកនៅនឹងកន្លែង បើទោះបីជាអគ្គិសនីនៅខាងលើនៅតែមានសញ្ញាទឹក [4] ក៏ដោយ។

អ្វីដែលអ្នកអាចធ្វើបាននៅថ្ងៃនេះ ដើម្បីកាត់បន្ថយការជ្រាបទឹករបស់ AI 🌱

1. ទំហំខាងស្តាំ ម៉ូដែល
   តូចជាង គំរូដែលបានកំណត់ភារកិច្ច ជាញឹកញាប់ត្រូវគ្នានឹងភាពត្រឹមត្រូវ ខណៈពេលដែលការដុតកុំព្យូទ័រតិច។ ការវាយតម្លៃរបស់ Mistral គូសបញ្ជាក់ការជាប់ទាក់ទងគ្នាពីទំហំទៅបាតជើងដ៏រឹងមាំ ហើយបោះផ្សាយលេខការសន្និដ្ឋានរឹម ដូច្នេះអ្នកអាចវែកញែកអំពីការដោះដូរ [2] ។

2. ជ្រើសរើសតំបន់ដែលប្រើទឹក
   ចូលចិត្តតំបន់ដែលមានអាកាសធាតុត្រជាក់ជាង ភាពត្រជាក់ប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព និងក្រឡាចត្រង្គដែលមានអាំងតង់ស៊ីតេទឹកទាបក្នុង 1 គីឡូវ៉ាត់ម៉ោង។ ការងារ “AI ស្រេកទឹក” បង្ហាញពី ការកំណត់ពេលវេលា និងទីកន្លែង ជួយដល់ [3] ។

3. ផ្លាស់ប្តូរបន្ទុកការងារតាមពេលវេលា
   រៀបចំកាលវិភាគហ្វឹកហាត់/ការសន្និដ្ឋានជាបាច់ធ្ងន់សម្រាប់ម៉ោងដែលមានប្រសិទ្ធភាពទឹក (យប់កាន់តែត្រជាក់ លក្ខខណ្ឌក្រឡាចត្រង្គអំណោយផល) [3] ។

4. សួរអ្នកលក់របស់អ្នកសម្រាប់រង្វាស់តម្លាភាព
   តម្រូវការ ទឹកក្នុងមួយប្រអប់ ការកំណត់ព្រំដែន និងថាតើលេខរួមបញ្ចូលសមត្ថភាពទំនេរ និងគ្រឿងបរិក្ខារដែលលើស។ ក្រុមគោលនយោបាយកំពុងជំរុញឱ្យមានការបង្ហាញជាកាតព្វកិច្ចដើម្បីធ្វើឱ្យការប្រៀបធៀបផ្លែប៉ោមទៅផ្លែប៉ោមអាចធ្វើទៅបាន [3] ។

5. បច្ចេកវិទ្យាធ្វើឱ្យត្រជាក់ជាបញ្ហា
   ប្រសិនបើអ្នកដំណើរការផ្នែករឹង សូមវាយតម្លៃ ការធ្វើឱ្យត្រជាក់ដែលបិទ/ដោយផ្ទាល់ទៅបន្ទះឈីប ។ ប្រសិនបើអ្នកនៅលើពពក ចូលចិត្តតំបន់/អ្នកផ្តល់សេវាដែលវិនិយោគលើ ការរចនាពន្លឺទឹក [4][5]។

6. ប្រើទឹកប្រផេះ និងជម្រើសប្រើឡើងវិញ
   សាខាជាច្រើនអាចជំនួសប្រភពដែលមិនមានសក្តានុពល ឬកែច្នៃឡើងវិញក្នុងរង្វង់។ ប្រតិបត្តិករធំៗពិពណ៌នាអំពីតុល្យភាពប្រភពទឹក និងជម្រើសត្រជាក់ ដើម្បីកាត់បន្ថយផលប៉ះពាល់សុទ្ធ [5]។

ឧទាហរណ៍រហ័សដើម្បីធ្វើឱ្យវាក្លាយជាការពិត (មិនមែនជាច្បាប់សកល)៖ ការផ្លាស់ប្តូរការងារហ្វឹកហាត់មួយយប់ពីតំបន់ក្តៅ និងស្ងួតក្នុងពាក់កណ្តាលរដូវក្តៅទៅកាន់តំបន់ត្រជាក់ជាង និងសើមជាងនៅនិទាឃរដូវ - ហើយដំណើរការវាក្នុងអំឡុងពេលបិទកំពូល ម៉ោងត្រជាក់ជាង - អាចផ្លាស់ប្តូរទាំង នៅនឹងកន្លែង និង អាំងតង់ស៊ីតេទឹក ក្រៅបណ្តាញ នោះហើយជាប្រភេទនៃការអនុវត្តជាក់ស្តែង ការកំណត់ពេលឈ្នះរឿងទាបអាចដោះសោ [3] ។

តារាងប្រៀបធៀប៖ ការជ្រើសរើសរហ័សដើម្បីកាត់បន្ថយចំនួនទឹករបស់ AI 🧰

("តម្លៃ" មានភាពច្របូកច្របល់តាមការរចនា - ការដាក់ពង្រាយខុសគ្នា។ )

ការ​ជ្រមុជ​ទឹក​ជ្រៅ៖ ការ​វាយ​ប្រហារ​គោល​នយោបាយ​កាន់​តែ​ខ្លាំង​ឡើង​🥁

ស្ថាប័នវិស្វកម្មអំពាវនាវឱ្យ មានការបង្ហាញជាកាតព្វកិច្ច អំពីថាមពល និងទឹកនៃមជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យ ដើម្បីឱ្យអ្នកទិញ និងសហគមន៍អាចវិនិច្ឆ័យថ្លៃដើម និងអត្ថប្រយោជន៍។ អនុសាសន៍រួមមាន និយមន័យវិសាលភាព ការរាយការណ៍កម្រិតទីតាំង និងការណែនាំអំពីទីតាំង - ពីព្រោះបើគ្មានម៉ែត្រិចដែលអាចប្រៀបធៀប និងដឹងពីទីតាំងទេ យើងកំពុងជជែកវែកញែកគ្នាដោយសម្ងាត់ [3]។

ការជ្រមុជទឹកជ្រៅ៖ មជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យមិនប្រើវិធីដូចគ្នាទេ🚰

មានទេវកថាជាប់លាប់ដែលថា "ម៉ាស៊ីនត្រជាក់មិនប្រើទឹក" ។ មិនពិតទេ។ ប្រព័ន្ធខ្យល់ខ្លាំងតែងតែត្រូវការ អគ្គិសនីបន្ថែមទៀត ដែលនៅក្នុងតំបន់ជាច្រើនផ្ទុក ទឹកដែលលាក់ ពីបណ្តាញអគ្គិសនី។ ផ្ទុយទៅវិញ ការធ្វើឱ្យទឹកត្រជាក់ អាចកាត់បន្ថយថាមពល និងការបំភាយឧស្ម័នដោយតម្លៃទឹកនៅនឹងកន្លែង។ ប្រតិបត្តិករធំ ៗ ធ្វើឱ្យមានតុល្យភាពរវាងការដោះដូរពាណិជ្ជកម្មទាំងនេះដោយគេហទំព័រ [1][5] ។

ការជ្រមុជទឹកជ្រៅ៖ ការត្រួតពិនិត្យការពិតរហ័សលើការអះអាងមេរោគ🧪

អ្នក​ប្រហែល​ជា​បាន​ឃើញ​សេចក្តី​ថ្លែង​ការណ៍​ដិត​ដែល​ប្រអប់​បញ្ចូល​មួយ​ស្មើ​នឹង “ដប​ទឹក” ឬ​នៅ​ម្ខាង​ទៀត “គ្រាន់​តែ​ពីរបី​ដំណក់​ប៉ុណ្ណោះ”។ ឥរិយាបថកាន់តែប្រសើរ៖ សុភាពរាបសាជាមួយគណិតវិទ្យា ។ សៀវភៅបញ្ជីដែលអាចជឿទុកចិត្តបាននាពេលបច្ចុប្បន្ននេះគឺ ~0.26 mL សម្រាប់ការផលិតជាមធ្យមជាមួយនឹងការបម្រើពេញក្បាល [1] និង ~45 mL សម្រាប់ការឆ្លើយតបជំនួយការសញ្ញាសម្ងាត់ 400 (ការសន្និដ្ឋានតិចតួច) [2] ។ "មួយភាគដប់ប្រាំនៃស្លាបព្រាកាហ្វេ" ដែលចែករំលែកច្រើន ខ្វះព្រំដែនសាធារណៈ/វិធីសាស្រ្ត។ ចាត់ទុកវាដូចជាការព្យាករណ៍អាកាសធាតុដោយគ្មានទីក្រុង [1][3] ។

Mini-FAQ: តើ AI ប្រើទឹកប៉ុន្មាន? ជាថ្មីម្តងទៀត ជាភាសាអង់គ្លេសធម្មតា 🗣️

• ដូច្នេះ តើខ្ញុំគួរនិយាយអ្វីនៅក្នុងកិច្ចប្រជុំ?
  "តាមការជម្រុញ វាមានចាប់ពី ដំណក់ទឹកដល់ពីរបីដង អាស្រ័យលើម៉ូដែល ប្រវែង និងកន្លែងដែលវារត់។ ការហ្វឹកហាត់ត្រូវប្រើអាងទឹក មិនមែនភក់ទេ"។ បន្ទាប់មក សូមលើកឧទាហរណ៍មួយ ឬពីរខាងលើ។

• តើ AI អាក្រក់ពិសេសមែនទេ?
  វាត្រូវ បានប្រមូលផ្តុំ ៖ បន្ទះសៀគ្វីថាមពលខ្ពស់ដែលខ្ចប់ជាមួយគ្នាបង្កើតបន្ទុកត្រជាក់ធំ។ ប៉ុន្តែមជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យក៏ជាកន្លែងដែលបច្ចេកវិទ្យាប្រសិទ្ធភាពល្អបំផុតមានទំនោរទៅដល់ដំបូង [1][4] ។

• ចុះ​បើ​យើង​គ្រាន់​តែ​រំកិល​អ្វីៗ​ទាំង​អស់​ទៅ​ម៉ាស៊ីន​ត្រជាក់?
  អ្នកអាចកាត់បន្ថយ ទឹក នៅនឹងកន្លែង នៅនឹងកន្លែង តាមរយៈអគ្គិសនី។ ប្រតិបត្តិករទំនើបមានទម្ងន់ទាំងពីរ [1][5] ។

• ចុះបច្ចេកវិទ្យានាពេលអនាគត?
  ការរចនាដែល ជៀសវាងទឹកត្រជាក់ តាមមាត្រដ្ឋាននឹងជាការផ្លាស់ប្តូរហ្គេមសម្រាប់វិសាលភាព 1។ ប្រតិបត្តិករមួយចំនួនកំពុងផ្លាស់ប្តូរវិធីនេះ។ អគ្គិសនី​នៅ​ខាង​លើ​នៅ​តែ​មាន​សញ្ញា​ទឹក​រហូត​ដល់​មាន​ការ​ផ្លាស់​ប្តូរ​ក្រឡាចត្រង្គ [4] ។

សុន្ទរកថាចុងក្រោយ - វែងពេក ខ្ញុំមិនបានអានវា 🌊

• ក្នុងមួយប្រអប់៖ គិតពី រងមីលីលីត្រ ទៅរាប់សិបមីលីលីត្រ អាស្រ័យលើគំរូ ប្រវែងប្រអប់បញ្ចូល និងកន្លែងដែលវាដំណើរការ។ ការជម្រុញជាមធ្យម ~ 0.26 mL នៅលើជង់ធំមួយ; ~45 mL សម្រាប់ ការឆ្លើយតប 400-token នៅលើ [1][2] ផ្សេងទៀត។

• ការបណ្តុះបណ្តាល៖ រាប់លានលីត្រ សម្រាប់ម៉ូដែលព្រំដែន ការធ្វើកាលវិភាគ ការអង្គុយ និងបច្ចេកវិទ្យាធ្វើឱ្យត្រជាក់មានសារៈសំខាន់ [3] ។

• អ្វីដែលត្រូវធ្វើ៖ ម៉ូដែលទំហំត្រឹមត្រូវ ជ្រើសរើសតំបន់ដែលប្រើទឹក ផ្លាស់ប្តូរការងារធ្ងន់ទៅម៉ោងត្រជាក់ ចូលចិត្តអ្នកលក់ដែលបង្ហាញពីការរចនាពន្លឺទឹក និងទាមទារព្រំដែនតម្លាភាព [1][3][4][5]។

ពាក្យ​ប្រៀបធៀប​មាន​កំហុស​បន្តិច​បន្តួច​ដើម្បី​បញ្ចប់៖ AI ជា​វង់​ភ្លេង​ស្រេក​ទឹក - ភ្លេង​ត្រូវ​បាន​គណនា ប៉ុន្តែ​ស្គរ​មាន​ទឹក​ត្រជាក់។ សម្រួល​ក្រុម​តន្ត្រី ហើយ​ទស្សនិកជន​នៅ​តែ​ទទួល​បាន​តន្ត្រី​ដោយ​មិន​មាន​ទឹក​ហូរ​ចេញ។ 🎻 💦

ឯកសារយោង

1. Google Cloud Blog - តើ AI របស់ Google ប្រើថាមពលប៉ុន្មាន? យើងធ្វើគណិតវិទ្យា (វិធីសាស្រ្ត + ~ 0.26 mL median prompt, ពេញ serving overhead)។ តំណភ្ជាប់
   (ឯកសារបច្ចេកទេស PDF៖ ការវាស់វែងផលប៉ះពាល់បរិស្ថាននៃការផ្តល់ AI នៅខ្នាត Google ។) តំណភ្ជាប់

2. Mistral AI - ការរួមចំណែករបស់យើងចំពោះស្តង់ដារបរិស្ថានសកលសម្រាប់ AI (LCA ជាមួយ ADEME/Carbone 4; ~ 281,000 m³ ការបណ្តុះបណ្តាល + ការប្រើប្រាស់ដំបូង; ~ 45 mL ក្នុងមួយ 400-token ការសន្និដ្ឋានតិចតួច) ។ តំណភ្ជាប់

3. លី et al ។ - ធ្វើឱ្យ AI តិច "ស្រេកទឹក"៖ ការលាតត្រដាង និងដោះស្រាយស្នាមដានទឹកសម្ងាត់នៃគំរូ AI (ការបណ្តុះបណ្តាល រាប់លានលីត្រ ការ កំណត់ពេលវេលា និងទីកន្លែងយល់ដឹង ការដកខ្លួនធៀបនឹងការប្រើប្រាស់)។ តំណភ្ជាប់

4. Microsoft - មជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យជំនាន់ក្រោយប្រើប្រាស់ទឹកសូន្យសម្រាប់ការធ្វើឱ្យត្រជាក់ (ការរចនាដោយផ្ទាល់ទៅបន្ទះឈីបដែលកំណត់ការធ្វើឱ្យត្រជាក់ដោយគ្មានទឹកនៅកន្លែងជាក់លាក់)។ តំណភ្ជាប់

5. មជ្ឈមណ្ឌលទិន្នន័យ Google - ដំណើរការប្រកបដោយនិរន្តរភាព (ការដោះដូរម៉ាស៊ីនត្រជាក់តាមគេហទំព័រ ការរាយការណ៍ និងការប្រើប្រាស់ឡើងវិញ រួមទាំងទឹកប្រផេះដែលបានទាមទារឡើងវិញ លំដាប់ការប្រើប្រាស់កម្រិតគេហទំព័រប្រចាំថ្ងៃធម្មតានៃរ៉ិចទ័រ)។ តំណភ្ជាប់

ស្វែងរក AI ចុងក្រោយបំផុតនៅហាងជំនួយការ AI ផ្លូវការ

អំពីយើង