နည်းပညာဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာတစ်ခုအတွက် AI ဖန်တီးထားသော ဆောင်းပါးများနှင့် ပြဿနာအနည်းငယ်ရှိပါသည်။ ပထမဦးစွာ ဒုတိယနှင့် တတိယအကြိမ်တွင် သင်နည်းပညာကို စမ်းကြည့်သောအခါ အနည်းငယ် ထပ်ခါထပ်ခါ ဖြစ်တတ်သည်။ ဆန်းသစ်ပြီး အသစ်ခံစားရသော အကြောင်းအရာများစွာကို ဖန်တီးရန် AI မော်ဒယ်လ်တစ်ခု ရရှိရန် ခက်ခဲသည်။ အသစ်ဆုံးတီထွင်ဆန်းသစ်မှုများနှင့်ပတ်သက်သည့် ကောင်းမွန်သောအကြောင်းအရာများဖန်တီးရန် AI စီးပွားရေးနှင့်စားသုံးသူအီးမေးလ်စာရင်း ကိုရရှိရန်မှာလည်း ခက်ခဲသည်။ မော်ဒယ်က သူတို့ကို လေ့ကျင့်မပေးတဲ့အတွက် အသိပညာမရှိလို့ ဒါက အံ့သြစရာတော့ မဖြစ်သင့်ပါဘူး။ နောက်ဆုံးအနေနဲ့၊ AI ရဲ့ထွက်ရှိမှုကို သင်ယုံကြည်နိုင်မလားဆိုတဲ့ စိုးရိမ်ပူပန်မှု အမြဲရှိနေပါတယ်- ဒါဟာ ရိုးရိုးမဟုတ်တဲ့ “ဖြစ်ရပ်မှန်များ” ပါဝင်သလား၊ အခြားသူရဲ့အလုပ်ကို ခိုးကူးသလား။
ဤပြဿနာများသည် AI ကိုအသုံးပြုခြင်းသည် ခက်ခဲသောအလုပ်တစ်ခုလိုခံစားရစေပြီး AI အကြောင်းအရာသည် အလွယ်တကူအသိအမှတ်ပြုနိုင်သောစတိုင်တစ်ခုရှိသည်ဟူသောအချက်ကိုကျွန်ုပ်တို့ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းပင်မပြုခဲ့ပါ။
ပြဿနာများကိုဖြေရှင်းခြင်း။
AI ၏ ပြဿနာများကို မှန်ကန်သော နည်းဗျူဟာဖြင့် ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် ဖြစ်နိုင်ပြီး AI သည် ကျွန်ုပ်တို့အားလုံး၏ အနားမှာ ရှိစေလိုသော စာရေးလက်ထောက်အဖြစ် AI ကို ခွင့်ပြုပေးနိုင်သည်။ ဒါက Napier မှာ လုပ်ပုံလုပ်နည်းပါ ။
AI မော်ဒယ်မှ တိုက်ရိုက်အကြောင်းအရာများကို ထုတ်လုပ်ခြင်းသည် နက်နဲသောနည်းပညာဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာများအတွက် ကောင်းမွန်သောပစ္စည်းကို ထုတ်လုပ်ခဲပါသည်။ ၎င်းသည် အံ့သြစရာမဟုတ်ပါ- AI မော်ဒယ်သည် သတင်းအချက်အလက်များစွာကို သိမ်းဆည်းထားနိုင်သောကြောင့် အကြောင်းအရာတစ်ခုအတွက် ဆောင်းပါးတစ်ခုထက်ပို၍ တောင်းဆိုပါက အတော်လေး ထပ်တူထပ်မျှသော အကြောင်းအရာများကို ထုတ်လုပ်လေ့ရှိပါသည်။ လူသားစာရေးဆရာများသည် ကောင်းမွန်သောအကြောင်းအရာကို ရေးသားသည့်နည်းအတိုင်း အခြားအကြောင်းအရာကို အရင်းအမြစ်ပစ္စည်းအဖြစ် အသုံးပြုခြင်းသည် ကောင်းစွာအလုပ်လုပ်သည်။
အရင်းအမြစ်ပစ္စည်းများကို အသုံးပြုခြင်းသည် အချက်အလက်အသစ်များဖြင့် မော်ဒယ်ကို ပြန်လည်လေ့ကျင့်ခြင်း မဆိုလိုပါ။ RAG (retrieval-augmented generation) ဟုခေါ်သော နည်းပညာတစ်ခုသည် LLM များအား ပြန်လည်လေ့ကျင့်ရန်မလိုအပ်ဘဲ အကြောင်းအရာများကို ဝင်ရောက်အသုံးပြုခွင့်ပေးသည်။ ပြန်လည်လေ့ကျင့်ရန် လိုအပ်မည့် အချိန်နှင့် ကုန်ကျစရိတ်များကို ဖယ်ရှားပေးသောကြောင့် ၎င်းသည် အရေးကြီးပါသည်။
RAG ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် ထုတ်ကုန်အသစ်များနှင့် တီထွင်ဆန်းသစ်မှုများကိုလည်း ကူညီပေးသည်- LLM ကို ဖန်တီးခဲ့စဉ်က လူသိရှင်ကြားမဟုတ်သည့်အရာများအကြောင်း အချက်အလက်များကို ပေးစွမ်းနိုင်သောကြောင့် မော်ဒယ်တွင် ထည့်သွင်း၍မရပါ။
ယခု သင့်တွင် အကြောင်းအရာများ ရှိနေပြီး၊ ၎င်းသည် ခိုးယူထားခြင်း မရှိကြောင်းနှင့် မှန်ကြောင်း သေချာစေရန် လိုအပ်ပါသည်။ plagiarism ရှိမရှိ စစ်ဆေးရန် ကိရိယာများစွာရှိသောကြောင့် ၎င်းသည် မြန်ဆန်လွယ်ကူသော ပြင်ဆင်မှုဖြစ်သည်။ RAG သည် ထင်ယောင်ထင်မှားဖြစ်စေသော အရေအတွက်ကို လျှော့ချပေးသော်လည်း LLMs များမှ ပြုလုပ်သော အမှားများအတွက် အသုံးပြုသည့်အမည်မှာ ၎င်းတို့ကို ဖယ်ရှားပစ်ရန် မလိုအပ်ပါ။ အချက်အလက်စစ်ဆေးခြင်းအတွက် အကောင်းဆုံးဖြေရှင်းချက်မှာ လေးလေးနက်နက်ထုတ်ဝေမှုများတွင် အချိန်အတော်ကြာ အသုံးပြုခဲ့သည့် အရာဖြစ်သည်- လူသားစစ်ဆေးသူရှိခြင်းပင်ဖြစ်သည်။
