បញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) សំដៅលើគំរូដែល បង្កើតខ្លឹមសារថ្មី - អត្ថបទ រូបភាព អូឌីយ៉ូ វីដេអូ កូដ រចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យ - ដោយផ្អែកលើគំរូដែលបានរៀនពីសំណុំទិន្នន័យធំៗ។ ជំនួសឱ្យការដាក់ស្លាក ឬចំណាត់ថ្នាក់របស់របរ ប្រព័ន្ធទាំងនេះបង្កើតលទ្ធផលថ្មីដែល ស្រដៀងនឹង អ្វីដែលពួកគេបានឃើញ ដោយមិនមែនជាច្បាប់ចម្លងពិតប្រាកដនោះទេ។ សូមគិត៖ សរសេរកថាខណ្ឌមួយ បង្ហាញឡូហ្គោ ព្រាង SQL និពន្ធបទភ្លេង។ នោះជាគំនិតស្នូល។ [1]
អត្ថបទដែលអ្នកប្រហែលជាចង់អានបន្ទាប់ពីអត្ថបទនេះ៖
🔗 អ្វីដែលភ្នាក់ងារ AI ត្រូវបានពន្យល់
ស្វែងយល់ពីរបៀបដែលភ្នាក់ងារ AI ធ្វើផែនការ ធ្វើសកម្មភាព និងរៀនដោយស្វ័យភាពតាមពេលវេលា។
🔗 តើអ្វីទៅជាការធ្វើមាត្រដ្ឋាន AI នៅក្នុងការអនុវត្តនាពេលបច្ចុប្បន្ននេះ។
ស្វែងយល់ពីមូលហេតុដែលប្រព័ន្ធ AI ដែលអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបានមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការលូតលាស់ និងភាពជឿជាក់។
🔗 អ្វីទៅជាក្របខ័ណ្ឌកម្មវិធីសម្រាប់ AI
ស្វែងយល់ពីក្របខ័ណ្ឌ AI ដែលអាចប្រើឡើងវិញបាន ដែលបង្កើនល្បឿននៃការអភិវឌ្ឍន៍ និងកែលម្អភាពស៊ីសង្វាក់គ្នា។
🔗 ការរៀនម៉ាស៊ីនធៀបនឹង AI៖ ភាពខុសគ្នាសំខាន់ៗត្រូវបានពន្យល់
ប្រៀបធៀប AI និងគំនិតរៀនម៉ាស៊ីន សមត្ថភាព និងការប្រើប្រាស់ក្នុងពិភពពិត។
ហេតុអ្វីបានជាមនុស្សបន្តសួរថា "តើអ្វីទៅជា AI ជំនាន់?" យ៉ាងណាក៏ដោយ 🙃
ព្រោះវាមានអារម្មណ៍ដូចជាវេទមន្ត។ អ្នកវាយបញ្ចូលប្រអប់បញ្ចូល ហើយចេញមកនូវអ្វីដែលមានប្រយោជន៍ - ជួនកាលអស្ចារ្យ ជួនកាលក៏ខុសដែរ។ វាជាលើកទីមួយហើយដែលកម្មវិធីហាក់ដូចជាការសន្ទនា និងការច្នៃប្រឌិតក្នុងទំហំ។ លើសពីនេះ វាត្រួតលើគ្នាជាមួយការស្វែងរក ជំនួយការ ការវិភាគ ការរចនា និងឧបករណ៍អភិវឌ្ឍន៍ ដែលធ្វើឲ្យក្រុមព្រាលៗ និងដោយស្មោះត្រង់ ក្លែងបន្លំថវិកា។
អ្វីដែលធ្វើឱ្យ Generative AI មានប្រយោជន៍ ✅
-
ល្បឿនក្នុងការព្រាង - វាធ្វើឱ្យអ្នកទទួលបានការឆ្លងកាត់ដំបូងដ៏សមរម្យដោយមិនសមហេតុផល។
-
ការសំយោគលំនាំ - លាយគំនិតតាមប្រភពដែលអ្នកប្រហែលជាមិនភ្ជាប់នៅព្រឹកថ្ងៃច័ន្ទ។
-
ចំណុចប្រទាក់ដែលអាចបត់បែនបាន - ការជជែក, សំឡេង, រូបភាព, ការហៅ API, កម្មវិធីជំនួយ; ជ្រើសរើសផ្លូវរបស់អ្នក។
-
ការប្ដូរតាមបំណង - ពីគំរូប្រអប់បញ្ចូលទម្ងន់ស្រាល រហូតដល់ការកែតម្រូវពេញលេញលើទិន្នន័យផ្ទាល់ខ្លួនរបស់អ្នក។
-
លំហូរការងារស្មុគស្មាញ - ជំហានខ្សែសង្វាក់សម្រាប់កិច្ចការច្រើនដំណាក់កាលដូចជាការស្រាវជ្រាវ → គ្រោង → សេចក្តីព្រាង → ការធានាគុណភាព។
-
ការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ - ម៉ូដែលជាច្រើនអាចហៅឧបករណ៍ខាងក្រៅ ឬមូលដ្ឋានទិន្នន័យនៅពាក់កណ្តាលការសន្ទនា ដូច្នេះពួកវាមិនគ្រាន់តែទាយនោះទេ។
-
បច្ចេកទេសតម្រឹម - វិធីសាស្រ្តដូចជា RLHF ជួយឱ្យម៉ូដែលមានឥរិយាបទកាន់តែមានប្រយោជន៍ និងសុវត្ថិភាពក្នុងការប្រើប្រាស់ប្រចាំថ្ងៃ។ [2]
ចូរនិយាយដោយស្មោះត្រង់៖ គ្មានអ្វីដែលធ្វើឱ្យវាក្លាយជាបាល់គ្រីស្តាល់នោះទេ។ វាដូចជាអ្នកហាត់ការដ៏ប៉ិនប្រសប់ម្នាក់ដែលមិនដេកលក់ ហើយជួនកាលធ្វើឱ្យគន្ថនិទ្ទេសយល់ច្រឡំ។
កំណែខ្លីនៃរបៀបដែលវាដំណើរការ🧩
គំរូអត្ថបទភាគច្រើនពេញនិយមប្រើ ឧបករណ៍បំលែង - ស្ថាបត្យកម្មបណ្តាញសរសៃប្រសាទដែលពូកែខាងកំណត់ទំនាក់ទំនងឆ្លងកាត់លំដាប់លំដោយ ដូច្នេះវាអាចទស្សន៍ទាយសញ្ញាសម្ងាត់បន្ទាប់តាមរបៀបដែលមានអារម្មណ៍ស៊ីសង្វាក់គ្នា។ សម្រាប់រូបភាព និងវីដេអូ គំរូសាយភាយ គឺជារឿងធម្មតា - ពួកវារៀនចាប់ផ្តើមពីសំឡេងរំខាន ហើយដកវាចេញម្តងហើយម្តងទៀត ដើម្បីបង្ហាញរូបភាព ឬឈុតដែលអាចទុកចិត្តបាន។ នោះជាការធ្វើឱ្យសាមញ្ញ ប៉ុន្តែមានប្រយោជន៍។ [3][4]
-
Transformers: ពូកែខាងភាសា គំរូហេតុផល និងកិច្ចការច្រើនទម្រង់ នៅពេលហ្វឹកហាត់វិធីនោះ។ [3]
-
ការសាយភាយ៖ ខ្លាំងចំពោះរូបភាពជាក់ស្តែង រចនាប័ទ្មជាប់លាប់ និងការកែសម្រួលដែលអាចគ្រប់គ្រងបានតាមរយៈប្រអប់បញ្ចូល ឬរបាំង។ [4]
វាក៏មានកូនកាត់ ការរៀបចំបន្ថែមការទាញយក និងស្ថាបត្យកម្មឯកទេសផងដែរ - stew នៅតែកំពុងឆេះ។
តារាងប្រៀបធៀប៖ ជម្រើស AI ជំនាន់ដ៏ពេញនិយម 🗂️
មិនល្អឥតខ្ចោះតាមគោលបំណង - កោសិកាមួយចំនួនមានលក្ខណៈចម្លែកក្នុងការឆ្លុះចំណាំអ្នកទិញក្នុងពិភពពិត។ តម្លៃផ្លាស់ទី ដូច្នេះចាត់ទុកទាំងនេះជា រចនាប័ទ្មតម្លៃមិនមែនលេខថេរទេ។
| ឧបករណ៍ | ល្អបំផុតសម្រាប់ | រចនាប័ទ្មតម្លៃ | ហេតុអ្វីបានជាវាដំណើរការ (យកលឿន) |
|---|---|---|---|
| ជជែក GPT | ការសរសេរទូទៅ សំណួរ និងចម្លើយ ការសរសេរកូដ | Freemium + អនុ | ជំនាញភាសាខ្លាំង ប្រព័ន្ធអេកូធំទូលាយ |
| ក្លូដ | ឯកសារវែង ការសង្ខេបដោយប្រុងប្រយ័ត្ន | Freemium + អនុ | ការដោះស្រាយបរិបទដ៏វែង សំឡេងទន់ភ្លន់ |
| Gemini | ការជម្រុញពហុម៉ូឌុល | Freemium + អនុ | រូបភាព + អត្ថបទ ក្នុងពេលតែមួយ ការរួមបញ្ចូល Google |
| ភាពច្របូកច្របល់ | ស្រាវជ្រាវ-ish ចម្លើយជាមួយប្រភព | Freemium + អនុ | យកមកវិញខណៈពេលដែលវាសរសេរ - មានអារម្មណ៍ថាមានមូលដ្ឋាន |
| GitHub Copilot | ការបំពេញលេខកូដ ជំនួយក្នុងជួរ | ការជាវ | IDE-native បង្កើនល្បឿន "លំហូរ" ច្រើន។ |
| ពាក់កណ្តាលផ្លូវ | រូបភាពទាន់សម័យ | ការជាវ | សោភ័ណ្ឌភាពរឹងមាំ រចនាប័ទ្មរស់រវើក |
| ដាល·អ៊ី | គំនិតរូបភាព + ការកែសម្រួល | បង់ក្នុងមួយការប្រើប្រាស់ | ការកែសម្រួលល្អ ការផ្លាស់ប្តូរសមាសភាព |
| ការសាយភាយមានស្ថេរភាព | លំហូរការងាររូបភាពក្នុងស្រុក ឬឯកជន | ប្រភពបើកចំហ | ការគ្រប់គ្រង + ការប្ដូរតាមបំណង, ឋានសួគ៌ tinkerer |
| ផ្លូវរត់ | ហ្សែន និងកែសម្រួលវីដេអូ | ការជាវ | ឧបករណ៍អត្ថបទទៅវីដេអូសម្រាប់អ្នកបង្កើត |
| លូម៉ា / ភីកា | ឈុតវីដេអូខ្លីៗ | ហ្វ្រីមៀម | លទ្ធផលសប្បាយៗ ពិសោធន៍ ប៉ុន្តែកែលម្អ |
កំណត់សម្គាល់តូច៖ អ្នកលក់ផ្សេងៗគ្នាបោះផ្សាយប្រព័ន្ធសុវត្ថិភាព កម្រិតអត្រា និងគោលការណ៍ផ្សេងៗគ្នា។ តែងតែមើលឯកសាររបស់ពួកគេ - ជាពិសេសប្រសិនបើអ្នកកំពុងដឹកជញ្ជូនដល់អតិថិជន។
នៅក្រោមក្រណាត់៖ ឧបករណ៍បំប្លែងក្នុងមួយដង្ហើម🌀
Transformers ប្រើ យកចិត្តទុកដាក់ ដើម្បីថ្លឹងថ្លែងថាតើផ្នែកណានៃការបញ្ចូលដែលសំខាន់បំផុតនៅជំហាននីមួយៗ។ ជំនួសឱ្យការអានពីឆ្វេងទៅស្តាំដូចជាត្រីមាសដែលមានពិល ពួកវាមើលឆ្លងកាត់លំដាប់ទាំងមូលស្របគ្នា ហើយរៀនលំនាំដូចជាប្រធានបទ អង្គភាព និងវាក្យសម្ព័ន្ធ។ ភាពស្របគ្នានោះ - និងការគណនាជាច្រើន - ជួយឱ្យគំរូធ្វើមាត្រដ្ឋាន។ ប្រសិនបើអ្នកធ្លាប់លឺអំពីថូខឹន និងបង្អួចបរិបទ នេះជាកន្លែងដែលវារស់នៅ។ [3]
នៅក្រោមក្រណាត់៖ សាយភាយក្នុងមួយដង្ហើម🎨
ម៉ូដែលសាយភាយរៀនល្បិចពីរយ៉ាង៖ បន្ថែមសំឡេងរំខានទៅក្នុងរូបភាពហ្វឹកហាត់ បន្ទាប់មក បញ្ច្រាស សំឡេងរំខានជាជំហានតូចៗដើម្បីសង្គ្រោះរូបភាពប្រាកដនិយម។ នៅពេលបង្កើតពួកវាចាប់ផ្តើមពីសំឡេងរំខានសុទ្ធ ហើយដើរវាត្រឡប់ទៅជារូបភាពដែលស៊ីសង្វាក់គ្នាវិញដោយប្រើដំណើរការកាត់បន្ថយសំឡេងរំខានដែលបានរៀន។ វាចម្លែកដូចជាការឆ្លាក់ពីឋិតិវន្ត - មិនមែនជាពាក្យប្រៀបធៀបដ៏ល្អឥតខ្ចោះទេ ប៉ុន្តែអ្នកយល់ហើយ។ [4]
ការតម្រឹម សុវត្ថិភាព និង "សូមកុំបញ្ឆោត" 🛡️
ហេតុអ្វីបានជាគំរូជជែកមួយចំនួនបដិសេធសំណើមួយចំនួន ឬសួរសំណួរបញ្ជាក់? ចំណុចសំខាន់មួយគឺ ការរៀនសូត្រពង្រឹងពីមតិប្រតិកម្មរបស់មនុស្ស (RLHF)៖ មនុស្សវាយតម្លៃលទ្ធផលគំរូ គំរូរង្វាន់រៀនចំណង់ចំណូលចិត្តទាំងនោះ ហើយគំរូមូលដ្ឋានត្រូវបានជំរុញឱ្យធ្វើសកម្មភាពកាន់តែមានប្រយោជន៍។ វាមិនមែនជាការគ្រប់គ្រងចិត្តទេ - វាគឺជាការដឹកនាំអាកប្បកិរិយាជាមួយនឹងការវិនិច្ឆ័យរបស់មនុស្សនៅក្នុងរង្វិលជុំ។ [2]
ចំពោះហានិភ័យរបស់អង្គការ ក្របខ័ណ្ឌដូចជា ក្របខ័ណ្ឌគ្រប់គ្រងហានិភ័យ AI របស់ NIST - និង ទម្រង់ AI ទូទៅ - ផ្តល់ការណែនាំសម្រាប់ការវាយតម្លៃសុវត្ថិភាព សន្តិសុខ អភិបាលកិច្ច ប្រភព និងការត្រួតពិនិត្យ។ ប្រសិនបើអ្នកកំពុងដាក់ចេញនូវរឿងនេះនៅកន្លែងធ្វើការ ឯកសារទាំងនេះគឺជាបញ្ជីត្រួតពិនិត្យជាក់ស្តែងគួរឱ្យភ្ញាក់ផ្អើល មិនមែនគ្រាន់តែជាទ្រឹស្តីនោះទេ។ [5]
រឿងរ៉ាវខ្លីៗ៖ នៅក្នុងសិក្ខាសាលាសាកល្បងមួយ ក្រុមគាំទ្រមួយបានចងខ្សែសង្វាក់គ្នា សង្ខេប → ស្រង់ចេញនូវវាលសំខាន់ៗ → សេចក្តីព្រាង ការឆ្លើយតប → ការពិនិត្យឡើងវិញដោយមនុស្ស។ ខ្សែសង្វាក់នេះមិនបានដកមនុស្សចេញទេ; វាបានធ្វើឱ្យការសម្រេចចិត្តរបស់ពួកគេលឿនជាងមុន និងស៊ីសង្វាក់គ្នាជាងមុននៅទូទាំងវេន។
កន្លែងណាដែល AI ចាំងពន្លឺធៀបនឹងកន្លែងដែលវាជំពប់ដួល 🌤️↔️⛈️
ភ្លឺនៅ៖
-
សេចក្តីព្រាងដំបូងនៃខ្លឹមសារ ឯកសារ អ៊ីមែល លក្ខណៈបច្ចេកទេស ស្លាយ
-
សេចក្តីសង្ខេបនៃសម្ភារៈវែងដែលអ្នកមិនចង់អាន
-
ជំនួយលេខកូដ និងការកាត់បន្ថយបន្ទះក្តារ
-
ការបំផុសគំនិតឈ្មោះ, រចនាសម្ព័ន្ធ, ករណីសាកល្បង, ប្រអប់បញ្ចូល
-
គំនិតរូបភាព ទិដ្ឋភាពសង្គម គំរូផលិតផល
-
ការឈ្លោះប្រកែកគ្នាទិន្នន័យទម្ងន់ស្រាល ឬ SQL scaffolding
ជំពប់ដួលនៅ៖
-
ភាពជាក់លាក់ជាក់ស្តែងដោយគ្មានការទាញយក ឬឧបករណ៍
-
ការគណនាច្រើនជំហាននៅពេលដែលមិនបានផ្ទៀងផ្ទាត់ច្បាស់លាស់
-
ឧបសគ្គដែនតិចតួចនៅក្នុងច្បាប់ ឱសថ ឬហិរញ្ញវត្ថុ
-
ករណីគែមពាក្យអសុរោះ និងចំណេះដឹងកន្ទុយវែង
-
ការគ្រប់គ្រងទិន្នន័យឯកជន ប្រសិនបើអ្នកមិនកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធវាត្រឹមត្រូវ។
Guardrails ជួយ ប៉ុន្តែការផ្លាស់ប្តូរដ៏ត្រឹមត្រូវគឺ ការរចនាប្រព័ន្ធ៖ បន្ថែមការទាញយក សុពលភាព ការពិនិត្យមនុស្ស និងផ្លូវសវនកម្ម។ ធុញ បាទ - ប៉ុន្តែអផ្សុកមានស្ថេរភាព។
🛠️វិធីអនុវត្តជាក់ស្តែងក្នុងថ្ងៃនេះ
-
សរសេរបានល្អជាង លឿនជាង៖ គូសវាស → ពង្រីក → បង្ហាប់ → ប៉ូលា។ សរសេរឡើងវិញរហូតដល់វាស្តាប់ទៅដូចជាអ្នក។
-
ស្រាវជ្រាវដោយគ្មានរន្ធទន្សាយ៖ សុំការសង្ខេបដែលមានរចនាសម្ព័ន្ធជាមួយប្រភព បន្ទាប់មកដេញតាមឯកសារយោងដែលអ្នកពិតជាចាប់អារម្មណ៍។
-
Code assist: ពន្យល់មុខងារ ស្នើរសាកល្បង ព្រាងផែនការ refactor; មិនដែលបិទភ្ជាប់អាថ៌កំបាំង។
-
កិច្ចការទិន្នន័យ៖ បង្កើតគ្រោងឆ្អឹង SQL, regex ឬឯកសារកម្រិតជួរឈរ។
-
គំនិតរចនា៖ ស្វែងរករចនាប័ទ្មដែលមើលឃើញ បន្ទាប់មកប្រគល់ទៅឱ្យអ្នករចនាសម្រាប់ការបញ្ចប់។
-
ការបម្រើអតិថិជន៖ ការឆ្លើយតបព្រាង ចេតនា triage សង្ខេបការសន្ទនាសម្រាប់ការចែកចាយ។
-
ផលិតផល៖ បង្កើតរឿងរបស់អ្នកប្រើ លក្ខណៈវិនិច្ឆ័យនៃការទទួលយក និងចម្លងវ៉ារ្យ៉ង់ - បន្ទាប់មក A/B សាកល្បងសម្លេង។
គន្លឹះ៖ រក្សាទុកការជម្រុញដែលដំណើរការខ្ពស់ជាគំរូ។ ប្រសិនបើវាដំណើរការម្តង វានឹងអាចដំណើរការម្តងទៀតជាមួយនឹង Tweak តូចៗ។
ការជ្រមុជទឹកយ៉ាងជ្រៅ៖ ការជំរុញឱ្យដឹងថាពិតជាមានប្រសិទ្ធភាព🧪
-
ផ្តល់រចនាសម្ព័ន្ធ៖ តួនាទី គោលដៅ ឧបសគ្គ រចនាប័ទ្ម។ ម៉ូដែលចូលចិត្តបញ្ជីត្រួតពិនិត្យ។
-
ឧទាហរណ៍ពីរបីចំណុច៖ រួមបញ្ចូលឧទាហរណ៍ល្អចំនួន 2–3 នៃការបញ្ចូល → លទ្ធផលដ៏ល្អ។
-
គិតជាជំហានៗ៖ សួររកហេតុផល ឬលទ្ធផលជាដំណាក់កាល នៅពេលដែលភាពស្មុគស្មាញកើនឡើង។
-
ខ្ទាស់សំឡេង៖ បិទភ្ជាប់សំណាកខ្លីមួយនៃសម្លេងដែលអ្នកពេញចិត្ត ហើយនិយាយថា "ឆ្លុះបញ្ចាំងរចនាប័ទ្មនេះ"។
-
កំណត់ការវាយតម្លៃ៖ សួរគំរូដើម្បីរិះគន់ចម្លើយរបស់ខ្លួនប្រឆាំងនឹងលក្ខណៈវិនិច្ឆ័យ បន្ទាប់មកពិនិត្យឡើងវិញ។
-
ប្រើឧបករណ៍៖ ការទាញយក ការស្វែងរកតាមអ៊ីនធឺណិត ម៉ាស៊ីនគិតលេខ ឬ APIs អាចកាត់បន្ថយការយល់ច្រលំបានច្រើន។ [2]
ប្រសិនបើអ្នកគ្រាន់តែចងចាំរឿងមួយ៖ ប្រាប់វាពីអ្វីដែលត្រូវមិនអើពើ។ ឧបសគ្គគឺជាអំណាច។
ទិន្នន័យ ឯកជនភាព និងអភិបាលកិច្ច - ចំណុចខ្មាស់អៀន🔒
-
ផ្លូវទិន្នន័យ៖ បញ្ជាក់ឱ្យច្បាស់អំពីអ្វីដែលត្រូវបានកត់ត្រា រក្សាទុក ឬប្រើប្រាស់សម្រាប់ការបណ្តុះបណ្តាល។
-
ព័ត៌មានផ្ទាល់ខ្លួន និងអាថ៌កំបាំង៖ ទុកវាឱ្យនៅឆ្ងាយពីការជំរុញ លុះត្រាតែការដំឡើងរបស់អ្នកអនុញ្ញាត និងការពារវាយ៉ាងច្បាស់លាស់។
-
ការគ្រប់គ្រងការចូលប្រើ៖ ចាត់ទុកម៉ូដែលដូចជាមូលដ្ឋានទិន្នន័យផលិតកម្ម មិនមែនប្រដាប់ក្មេងលេងទេ។
-
ការវាយតម្លៃ៖ តាមដានគុណភាព លំអៀង និងរសាត់; វាស់វែងជាមួយកិច្ចការពិត មិនមែនរំញ័រទេ។
-
ការតម្រឹមគោលនយោបាយ៖ ភ្ជាប់មុខងារទៅកាន់ប្រភេទ NIST AI RMF ដូច្នេះអ្នកមិនភ្ញាក់ផ្អើលនៅពេលក្រោយទេ។ [5]
សំណួរគេសួរញឹកញាប់ខ្ញុំទទួលបានគ្រប់ពេល🙋♀️
តើវាជាការច្នៃប្រឌិត ឬគ្រាន់តែជាការremix?
កន្លែងណាមួយនៅចន្លោះ។ វារួមបញ្ចូលគ្នានូវគំរូតាមរបៀបប្រលោមលោក - មិនមែនជាការច្នៃប្រឌិតរបស់មនុស្សទេ ប៉ុន្តែជាញឹកញាប់មានប្រយោជន៍។
តើខ្ញុំអាចជឿជាក់លើការពិតបានទេ?
ទុកចិត្តប៉ុន្តែផ្ទៀងផ្ទាត់។ បន្ថែមការទាញយក ឬការប្រើប្រាស់ឧបករណ៍សម្រាប់អ្វីដែលមានភាគហ៊ុនខ្ពស់។ [2]
តើម៉ូដែលរូបភាពទទួលបានភាពស៊ីសង្វាក់គ្នានៃរចនាប័ទ្មដោយរបៀបណា?
ជម្រុញវិស្វកម្មបូករួមទាំងបច្ចេកទេសដូចជា ការកំណត់រូបភាព អាដាប់ទ័រ LoRA ឬការលៃតម្រូវ។ មូលដ្ឋានគ្រឹះនៃការសាយភាយជួយឱ្យមានភាពស៊ីសង្វាក់គ្នា ទោះបីជាភាពត្រឹមត្រូវនៃអត្ថបទនៅក្នុងរូបភាពនៅតែអាចញ័របាន។ [4]
ហេតុអ្វីបានជាគំរូជជែក "រុញច្រាន" ទៅលើការជំរុញដែលមានហានិភ័យ?
បច្ចេកទេសតម្រឹមដូចជា RLHF និងស្រទាប់គោលនយោបាយ។ មិនល្អឥតខ្ចោះទេ ប៉ុន្តែមានប្រយោជន៍ជាប្រព័ន្ធ។ [2]
ព្រំប្រទល់ដែលកំពុងរីកចម្រើន🔭
-
អ្វីគ្រប់យ៉ាងដែលមានលក្ខណៈចម្រុះ៖ បន្សំគ្មានថ្នេរនៃអត្ថបទ រូបភាព អូឌីយ៉ូ និងវីដេអូ។
-
ម៉ូដែលតូចជាង និងលឿនជាងមុន៖ ស្ថាបត្យកម្មមានប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់ករណីនៅលើឧបករណ៍ និងគែម។
-
រង្វិលជុំឧបករណ៍កាន់តែតឹងរ៉ឹង៖ ភ្នាក់ងារដែលហៅមុខងារ មូលដ្ឋានទិន្នន័យ និងកម្មវិធីដូចជាវាគ្មានអ្វីទាំងអស់។
-
ភ័ស្តុតាងកាន់តែប្រសើរ៖ ការសម្គាល់ទឹក ខ្លឹមសារព័ត៌មាន និងបំពង់ដែលអាចតាមដានបាន។
-
អភិបាលកិច្ចត្រូវបានបញ្ចូលក្នុង៖ ឈុតវាយតម្លៃ និងស្រទាប់គ្រប់គ្រងដែលមានអារម្មណ៍ដូចជាឧបករណ៍អភិវឌ្ឍន៍ធម្មតា។ [5]
-
ម៉ូដែលដែលបានកំណត់តាមដែន៖ ការសម្តែងឯកទេសឈ្នះលើភាពឧឡារិកទូទៅសម្រាប់ការងារជាច្រើន។
ប្រសិនបើវាមានអារម្មណ៍ថាកម្មវិធីកំពុងក្លាយជាអ្នកសហការ - នោះជាចំណុច។
យូរពេក ខ្ញុំមិនបានអានវាទេ - អ្វីទៅជា AI ជំនាន់? 🧾
វាគឺជាក្រុមគ្រួសារនៃគំរូដែល បង្កើត ខ្លឹមសារថ្មីជាជាងការវិនិច្ឆ័យតែខ្លឹមសារដែលមានស្រាប់។ ប្រព័ន្ធអត្ថបទជាធម្មតាគឺជា ឧបករណ៍បំលែង ដែលទស្សន៍ទាយថូខឹន។ ប្រព័ន្ធរូបភាព និងវីដេអូជាច្រើនគឺជា សាយភាយ ដែលកាត់បន្ថយសំឡេងរំខានដោយចៃដន្យទៅជាអ្វីដែលស៊ីសង្វាក់គ្នា។ អ្នកទទួលបានល្បឿន និងអានុភាពច្នៃប្រឌិត ដោយចំណាយលើភាពមិនសមហេតុផលដែលមានទំនុកចិត្តម្តងម្កាល - ដែលអ្នកអាចគ្រប់គ្រងបានជាមួយនឹងការទាញយក ឧបករណ៍ និងបច្ចេកទេសតម្រឹមដូចជា RLHF។ សម្រាប់ក្រុម សូមអនុវត្តតាមការណែនាំជាក់ស្តែងដូចជា NIST AI RMF ដើម្បីដឹកជញ្ជូនដោយមានទំនួលខុសត្រូវដោយមិនឈប់ឈរ។ [3][4][2][5]
ឯកសារយោង
-
IBM - អ្វីទៅជា Generative AI?
អានបន្ថែម -
OpenAI - ការតម្រឹមគំរូភាសាដើម្បីធ្វើតាមការណែនាំ (RLHF)
អានបន្ថែម -
ប្លុក NVIDIA - តើអ្វីជាគំរូ Transformer?
អានបន្ថែម -
ការឱបមុខ - គំរូនៃការសាយភាយ (វគ្គទី១)
អានបន្ថែម -
NIST - AI Risk Management Framework (និង Generative AI Profile)
អានបន្ថែម