ការរៀន/វិស្វកម្មភ្លាមៗ៖ រៀននិយាយជាមួយ AI

• អ្នកនិពន្ធ:
• ឈ្មោះអ្នកនិពន្ធ

  ការទស្សន៍ទាយ Quantumrun
• ខែមីនា 11, 2024

សង្ខេបការយល់ដឹង

ការរៀនដែលមានមូលដ្ឋានលើភ្លាមៗកំពុងបំប្លែងការរៀនតាមម៉ាស៊ីន (ML) ដែលអនុញ្ញាតឱ្យគំរូភាសាធំ (LLMs) សម្របខ្លួនដោយមិនចាំបាច់មានការបណ្តុះបណ្តាលឡើងវិញយ៉ាងទូលំទូលាយតាមរយៈការជម្រុញដែលបានបង្កើតដោយប្រុងប្រយ័ត្ន។ ការច្នៃប្រឌិតថ្មីនេះជួយពង្រឹងសេវាកម្មអតិថិជន ធ្វើកិច្ចការដោយស្វ័យប្រវត្តិ និងជំរុញឱកាសការងារក្នុងផ្នែកវិស្វកម្មភ្លាមៗ។ ផលប៉ះពាល់រយៈពេលវែងនៃបច្ចេកវិទ្យានេះអាចរួមបញ្ចូលរដ្ឋាភិបាលដែលធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវសេវាកម្មសាធារណៈ និងការទំនាក់ទំនង និងអាជីវកម្មដែលផ្លាស់ប្តូរឆ្ពោះទៅរកយុទ្ធសាស្រ្តស្វ័យប្រវត្តិ។

ជំរុញបរិបទសិក្សា/វិស្វកម្ម

ការរៀនដែលមានមូលដ្ឋានលើភ្លាមៗបានលេចចេញជាយុទ្ធសាស្រ្តផ្លាស់ប្តូរហ្គេមក្នុងការរៀនម៉ាស៊ីន (ML)។ មិនដូចវិធីសាស្រ្តប្រពៃណីទេ វាអនុញ្ញាតឱ្យគំរូភាសាធំ (LLMs) ដូចជា GPT-4 និង BERT សម្របខ្លួនទៅនឹងកិច្ចការផ្សេងៗដោយមិនចាំបាច់មានការបណ្តុះបណ្តាលឡើងវិញយ៉ាងទូលំទូលាយ។ វិធីសាស្រ្តនេះត្រូវបានសម្រេចតាមរយៈការជម្រុញដែលបានបង្កើតយ៉ាងប្រុងប្រយ័ត្ន ដែលមានសារៈសំខាន់ក្នុងការផ្ទេរចំណេះដឹងដែនទៅកាន់គំរូ។ គុណភាពនៃប្រអប់បញ្ចូលមានឥទ្ធិពលយ៉ាងសំខាន់ទៅលើលទ្ធផលរបស់ម៉ូដែល ធ្វើឱ្យវិស្វកម្មភ្លាមៗក្លាយជាជំនាញសំខាន់។ ការស្ទង់មតិឆ្នាំ 2023 របស់ McKinsey លើ AI បង្ហាញថា អង្គការកំពុងកែសម្រួលយុទ្ធសាស្រ្តជួលរបស់ពួកគេសម្រាប់គោលដៅ AI ជំនាន់ថ្មី ជាមួយនឹងការកើនឡើងគួរឱ្យកត់សម្គាល់ក្នុងការជួលវិស្វករភ្លាមៗ (7% នៃអ្នកឆ្លើយតបដែលទទួលយក AI) ។

អត្ថប្រយោជន៍ចម្បងនៃការសិក្សាដែលផ្អែកលើភ្លាមៗគឺនៅក្នុងសមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការជួយអាជីវកម្មដែលខ្វះការចូលប្រើប្រាស់ទិន្នន័យដែលមានស្លាកសញ្ញាច្រើន ឬដំណើរការក្នុងដែនដែលមានទិន្នន័យមានកំណត់។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ បញ្ហាប្រឈមគឺស្ថិតនៅក្នុងការបង្កើតការជម្រុញដ៏មានប្រសិទ្ធភាពដែលអាចឱ្យគំរូតែមួយអាចពូកែក្នុងកិច្ចការច្រើន។ ការបង្កើតការបំផុសគំនិតទាំងនេះតម្រូវឱ្យមានការយល់ដឹងស៊ីជម្រៅអំពីរចនាសម្ព័ន្ធ និងវាក្យសម្ព័ន្ធ និងការកែលម្អឡើងវិញ។

នៅក្នុងបរិបទនៃ ChatGPT របស់ OpenAI ការរៀនដែលមានមូលដ្ឋានលើភ្លាមៗគឺជាឧបករណ៍ក្នុងការបង្កើតការឆ្លើយតបត្រឹមត្រូវ និងពាក់ព័ន្ធតាមបរិបទ។ តាមរយៈការផ្តល់ការជម្រុញដែលបានសាងសង់ដោយប្រុងប្រយ័ត្ន និងការកែលម្អគំរូដោយផ្អែកលើការវាយតម្លៃរបស់មនុស្ស ChatGPT អាចបំពេញនូវសំណួរជាច្រើន ចាប់ពីសាមញ្ញទៅបច្ចេកទេសខ្ពស់។ វិធីសាស្រ្តនេះកាត់បន្ថយតម្រូវការសម្រាប់ការត្រួតពិនិត្យ និងការកែសម្រួលដោយដៃ សន្សំពេលវេលា និងការខិតខំប្រឹងប្រែងដ៏មានតម្លៃក្នុងការសម្រេចបានលទ្ធផលដែលចង់បាន។

ផលប៉ះពាល់រំខាន

នៅពេលដែលវិស្វកម្មភ្លាមៗបន្តវិវឌ្ឍ បុគ្គលម្នាក់ៗនឹងរកឃើញថាពួកគេធ្វើអន្តរកម្មជាមួយប្រព័ន្ធដែលដំណើរការដោយ AI ដែលផ្តល់នូវការឆ្លើយតបដែលទាក់ទងនឹងបរិបទកាន់តែច្រើន។ ការអភិវឌ្ឍន៍នេះអាចធ្វើឱ្យប្រសើរឡើងនូវសេវាកម្មអតិថិជន មាតិកាផ្ទាល់ខ្លួន និងការទាញយកព័ត៌មានប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។ ដោយសារបុគ្គលម្នាក់ៗពឹងផ្អែកកាន់តែខ្លាំងឡើងលើអន្តរកម្មដែលជំរុញដោយ AI ពួកគេប្រហែលជាត្រូវមានការយល់ដឹងកាន់តែច្រើនក្នុងការបង្កើតការជំរុញឱ្យសម្រេចបាននូវលទ្ធផលដែលចង់បាន បង្កើនជំនាញទំនាក់ទំនងឌីជីថលរបស់ពួកគេ។

សម្រាប់ក្រុមហ៊ុន ការទទួលយកការរៀនសូត្រភ្លាមៗអាចនាំឱ្យមានប្រសិទ្ធភាពកាន់តែច្រើននៅក្នុងទិដ្ឋភាពផ្សេងៗនៃប្រតិបត្តិការអាជីវកម្ម។ Chatbots និងជំនួយការនិម្មិតដែលដំណើរការដោយ AI នឹងកាន់តែមានភាពប៉ិនប្រសប់ក្នុងការយល់ដឹងអំពីសំណួររបស់អតិថិជន សម្រួលដល់ការគាំទ្រ និងការចូលរួមរបស់អតិថិជន។ លើសពីនេះ វិស្វកម្មរហ័សអាចត្រូវបានអានុភាពក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី ធ្វើកិច្ចការសរសេរកូដដោយស្វ័យប្រវត្តិ និងកាត់បន្ថយការខិតខំប្រឹងប្រែងដោយដៃ។ ក្រុមហ៊ុនប្រហែលជាត្រូវវិនិយោគលើការបណ្ដុះបណ្ដាលវិស្វករភ្លាមៗដើម្បីទាញយកសក្តានុពលពេញលេញនៃបច្ចេកវិទ្យានេះ ហើយពួកគេក៏ប្រហែលជាត្រូវកែសម្រួលយុទ្ធសាស្រ្តរបស់ពួកគេទៅនឹងសមត្ថភាពវិវត្តនៃប្រព័ន្ធ AI ជំនាន់ថ្មី។

នៅផ្នែកខាងរដ្ឋាភិបាល ផលប៉ះពាល់រយៈពេលវែងនៃការសិក្សាដែលផ្អែកលើភ្លាមៗអាចបង្ហាញឱ្យឃើញនៅក្នុងសេវាសាធារណៈដែលប្រសើរឡើង ជាពិសេសនៅក្នុងការថែទាំសុខភាព និងសន្តិសុខតាមអ៊ីនធឺណិត។ ទីភ្នាក់ងាររដ្ឋាភិបាលអាចប្រើប្រាស់ប្រព័ន្ធ AI ដើម្បីដំណើរការទិន្នន័យដ៏ធំ និងផ្តល់នូវការយល់ដឹង និងការណែនាំត្រឹមត្រូវបន្ថែមទៀត។ ជាងនេះទៅទៀត នៅពេលដែល AI វិវឌ្ឍតាមរយៈការរៀនសូត្រភ្លាមៗ រដ្ឋាភិបាលអាចនឹងត្រូវការវិនិយោគលើការអប់រំ និងការស្រាវជ្រាវ AI ដើម្បីបន្តឈានមុខគេនៃបច្ចេកវិទ្យានេះ។ 

ផលប៉ះពាល់នៃការរៀន/វិស្វកម្មភ្លាមៗ

ផលប៉ះពាល់កាន់តែទូលំទូលាយនៃការរៀន/វិស្វកម្មភ្លាមៗអាចរួមមាន: 

• តំរូវការវិស្វករភ្លាមៗកំពុងកើនឡើង បង្កើតឱកាសការងារថ្មីក្នុងវិស័យនេះ និងជំរុញអ្នកជំនាញក្នុងការបង្កើតការជម្រុញដ៏មានប្រសិទ្ធភាពសម្រាប់ប្រព័ន្ធ AI ។
• ការសិក្សាដែលមានមូលដ្ឋានលើភ្លាមៗដែលអនុញ្ញាតឱ្យប្រព័ន្ធថែទាំសុខភាពដំណើរការទិន្នន័យវេជ្ជសាស្រ្តកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព ដែលនាំទៅដល់ការណែនាំអំពីការព្យាបាលកាន់តែប្រសើរ និងលទ្ធផលនៃការថែទាំសុខភាព។
• ក្រុមហ៊ុនដែលផ្លាស់ប្តូរឆ្ពោះទៅរកយុទ្ធសាស្រ្តដែលជំរុញដោយទិន្នន័យ បង្កើនប្រសិទ្ធភាពនៃការអភិវឌ្ឍន៍ផលិតផល ទីផ្សារ និងការចូលរួមរបស់អតិថិជនតាមរយៈវិស្វកម្មភ្លាមៗ ដែលអាចរំខានដល់គំរូអាជីវកម្មបែបប្រពៃណី។
• រដ្ឋាភិបាលដែលប្រើប្រាស់ប្រព័ន្ធ AI-driven ដែលបង្កើតដោយវិស្វកម្មភ្លាមៗ សម្រាប់ការទំនាក់ទំនងកាន់តែឆ្លើយតប និងផ្ទាល់ខ្លួនជាមួយប្រជាពលរដ្ឋ ដែលអាចនាំឱ្យមានការចូលរួមផ្នែកនយោបាយកាន់តែច្រើន។
• អង្គការ និងរដ្ឋាភិបាលដែលប្រើប្រាស់វិស្វកម្មភ្លាមៗ ដើម្បីពង្រឹងវិធានការសន្តិសុខតាមអ៊ីនធឺណិត ជួយការពារទិន្នន័យរសើប និងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធសំខាន់ៗ។
• វិស្វកម្មរហ័សជួយធ្វើការវិភាគទិន្នន័យ និងការរាយការណ៍ដោយស្វ័យប្រវត្តិ ធ្វើអោយប្រសើរឡើងនូវភាពត្រឹមត្រូវ និងទាន់ពេលវេលានៃការយល់ដឹងផ្នែកហិរញ្ញវត្ថុសម្រាប់អាជីវកម្ម និងវិនិយោគិន។

សំណួរដែលត្រូវពិចារណា

• តើអ្នកអាចប្រើប្រាស់វិស្វកម្មភ្លាមៗ ដើម្បីបង្កើនអន្តរកម្មរបស់អ្នកជាមួយប្រព័ន្ធ AI ក្នុងជីវិតប្រចាំថ្ងៃដោយរបៀបណា?
• តើឱកាសការងារដែលមានសក្តានុពលអ្វីខ្លះដែលអាចកើតមានក្នុងវិស្វកម្មភ្លាមៗ ហើយតើអ្នកអាចរៀបចំសម្រាប់ពួកគេដោយរបៀបណា?