လေ့ကျင့်ရေး AI မော်ဒယ်များ- ကုန်ကျစရိတ်သက်သာသော AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက် ရှာဖွေခြင်း။

• Author:
• စာရေးသူနာမည်

  Quantumrun Foresight
• မတ်လ 21, 2023

Deep learning (DL) သည် ဥာဏ်ရည်တု (AI) ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် စိန်ခေါ်မှုများစွာအတွက် အရည်အချင်းပြည့်မီသော အဖြေတစ်ခုဖြစ်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။ သို့သော် DL သည် ပို၍စျေးကြီးလာသည်။ နက်ရှိုင်းသော အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လည်ပတ်လုပ်ဆောင်ရာတွင် အထူးသဖြင့် ကြိုတင်လေ့ကျင့်မှုတွင် မြင့်မားသော လုပ်ငန်းစဉ်အရင်းအမြစ်များ လိုအပ်သည်။ ပိုဆိုးတာက၊ ဒီစွမ်းအင်သုံး လုပ်ငန်းစဉ်က ဒီလိုအပ်ချက်တွေက AI သုတေသနလုပ်ငန်းရဲ့ ESG အဆင့်သတ်မှတ်ချက်တွေကို ထိခိုက်စေပြီး ကြီးမားတဲ့ ကာဗွန်ခြေရာတွေကို ဖြစ်ပေါ်စေပါတယ်။

လေ့ကျင့်ရေး AI မော်ဒယ်များ ဆက်စပ်

အကြိုလေ့ကျင့်မှုသည် ယခုအခါတွင် ကြီးမားသောအာရုံကြောကွန်ရက်များတည်ဆောက်ခြင်းအတွက် ရေပန်းအစားဆုံးနည်းလမ်းဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် ကွန်ပျူတာအမြင် (CV) နှင့် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) တို့တွင် အောင်မြင်မှုများစွာရရှိခဲ့သည်။ သို့သော်၊ ကြီးမားသော DL မော်ဒယ်များကို တီထွင်ထုတ်လုပ်ခြင်းသည် ကုန်ကျစရိတ်များလွန်းသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကန့်သတ်ချက်များ 3 ဘီလီယံရှိပြီး ထိပ်တန်းဂရပ်ဖစ်ကတ်များပါရှိသော ကြီးမားလှသော ဆာဗာအစုအဝေးများသို့ ဝင်ရောက်ရန် လိုအပ်သည့် OpenAI ၏ Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-175) လေ့ကျင့်ရေးတွင် ခန့်မှန်းခြေကုန်ကျစရိတ်မှာ အမေရိကန်ဒေါ်လာ 12 သန်းဖြစ်သည်။ မော်ဒယ်ကိုလည်ပတ်ရန်အတွက် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်ဆာဗာတစ်ခုနှင့် ဗီဒီယိုကျပန်းဝင်ရောက်ခွင့်မှတ်ဉာဏ် (VRAM) ရာနှင့်ချီသော ဂစ်ဂါဘိုက်များလည်း လိုအပ်ပါသည်။

နည်းပညာကုမ္ပဏီကြီးများသည် ထိုကဲ့သို့သော လေ့ကျင့်ရေးစရိတ်များကို တတ်နိုင်သော်လည်း၊ အသေးစား startup များနှင့် သုတေသနအဖွဲ့အစည်းများအတွက် တားမြစ်ချက်ဖြစ်လာသည်။ အချက်သုံးချက်က ဒီကုန်ကျစရိတ်ကို တွန်းအားပေးတယ်။ 

1. ထောင်ပေါင်းများစွာသော ဂရပ်ဖစ်လုပ်ဆောင်ခြင်းယူနစ်များ (GPUs) ဖြင့် ရက်သတ္တပတ်များစွာ လိုအပ်မည့် ကျယ်ပြန့်သော တွက်ချက်မှုကုန်ကျစရိတ်။

2. ချိန်ညှိထားသော မော်ဒယ်များသည် ကြီးမားသော သိုလှောင်မှု လိုအပ်ပြီး အများအားဖြင့် ရာနှင့်ချီသော ဂစ်ဂါဘိုက်များ (GBs) အထိ ယူပါသည်။ ထို့အပြင် မတူညီသော အလုပ်များအတွက် မော်ဒယ်များစွာကို သိမ်းဆည်းထားရန် လိုအပ်ပါသည်။

3. ကြီးမားသော မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရာတွင် တိကျသော ကွန်ပျူတာပါဝါနှင့် ဟာ့ဒ်ဝဲ လိုအပ်ပါသည်။ မဟုတ်ရင် ရလဒ်တွေက စံပြဖြစ်မှာမဟုတ်ဘူး။

တားမြစ်ထားသောကုန်ကျစရိတ်များကြောင့် AI သုတေသနသည် စီးပွားဖြစ်ဖြစ်လာပြီး Big Tech ကုမ္ပဏီများသည် နယ်ပယ်တွင် လေ့လာမှုများကို ဦးဆောင်လျက်ရှိသည်။ ဤကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ တွေ့ရှိချက်များမှ အများဆုံးရရှိရန် ရပ်တည်နေပါသည်။ တစ်ချိန်တည်းတွင်၊ သုတေသနအဖွဲ့အစည်းများနှင့် အကျိုးအမြတ်မယူသောအဖွဲ့အစည်းများသည် နယ်ပယ်တွင် ၎င်းတို့၏စူးစမ်းရှာဖွေမှုကို လုပ်ဆောင်လိုပါက ဤလုပ်ငန်းများနှင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ရလေ့ရှိသည်။ 

အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေတယ်။

အာရုံကြောကွန်ရက်များကို "ဖြတ်တောက်ခြင်း" လုပ်နိုင်သည်ဟု သက်သေအထောက်အထားများ ရှိပါသည်။ ဆိုလိုသည်မှာ လွန်ကဲသော အာရုံကြောကွန်ရက်များအတွင်း၊ သေးငယ်သောအုပ်စုသည် ၎င်း၏လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းအပေါ် ကြီးကြီးမားမားသက်ရောက်မှုမရှိဘဲ မူလ AI မော်ဒယ်ကဲ့သို့ တိကျသည့်အဆင့်ကို ရရှိနိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ 2020 တွင်၊ Swarthmore College နှင့် Los Alamos National Laboratory မှ AI သုတေသီများက ရှုပ်ထွေးသော DL မော်ဒယ်သည် သင်္ချာပညာရှင် John Conway's Game of Life တွင် အနာဂတ်ခြေလှမ်းများကို ခန့်မှန်းနိုင်သော်လည်း သင်ကြားနိုင်သည့် သေးငယ်သော အာရုံကြောကွန်ရက် အမြဲရှိကြောင်း သရုပ်ဖော်ထားသည်။ အတူတူပါပဲ။

လေ့ကျင့်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုလုံးပြီးဆုံးပြီးနောက် DL မော်ဒယ်၏ parameter မြောက်မြားစွာကို စွန့်ပစ်ပါက မူလအရွယ်အစား၏ 10 ရာခိုင်နှုန်းအထိ လျှော့ချနိုင်ပြီး တူညီသောရလဒ်ကို ရရှိနိုင်ကြောင်း သုတေသီများက တွေ့ရှိခဲ့သည်။ လက်ပ်တော့များနှင့် စမတ်ဖုန်းများကဲ့သို့ စက်ပစ္စည်းများတွင် နေရာချွေတာရန်အတွက် နည်းပညာကုမ္ပဏီများသည် ၎င်းတို့၏ AI မော်ဒယ်များကို ချုံ့နေပြီဖြစ်သည်။ ဤနည်းလမ်းသည် ငွေကုန်သက်သာရုံသာမက ဆော့ဖ်ဝဲလ်အား အင်တာနက်ချိတ်ဆက်မှုမရှိဘဲ လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး ရလဒ်များကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ ရရှိစေပါသည်။ 

သေးငယ်သော အာရုံကြောကွန်ရက်များကြောင့် ဆိုလာဘက်ထရီများ သို့မဟုတ် ခလုတ်ဆဲလ်များ အသုံးပြုသည့် စက်ပစ္စည်းများတွင် DL ကို ဖြစ်နိုင်သည့် သာဓကများလည်း ရှိခဲ့သည်။ သို့သော်လည်း တံစဉ်များကို လျှော့ချခြင်းနည်းလမ်း၏ ကန့်သတ်ချက်မှာ မော်ဒယ်ကို မလျှော့ချမီ အလုံးစုံ လေ့ကျင့်ရန် လိုအပ်နေသေးကြောင်း သိရသည်။ ၎င်းတို့ကိုယ်တိုင် လေ့ကျင့်နိုင်သော အာရုံကြောအစိတ်အပိုင်းများနှင့်ပတ်သက်၍ ကနဦးလေ့လာမှုအချို့ရှိခဲ့သည်။ သို့သော်၊ ၎င်းတို့၏ တိကျမှုသည် supersized neural networks များနှင့် မတူပါ။

လေ့ကျင့်ရေး AI မော်ဒယ်များ၏ သက်ရောက်မှုများ

လေ့ကျင့်ရေး AI မော်ဒယ်များ၏ ပိုမိုကျယ်ပြန့်သောသက်ရောက်မှုများ ပါဝင်နိုင်သည်- 

• အာရုံကြောကွန်ရက်များကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်း၏ မတူညီသောနည်းလမ်းများတွင် သုတေသနများ တိုးမြှင့်ခြင်း၊ သို့သော်လည်း ရန်ပုံငွေမရှိခြင်းကြောင့် တိုးတက်မှု နှေးကွေးသွားနိုင်သည်။
• နည်းပညာကြီးကြီးမားမားသည် ၎င်းတို့၏ AI သုတေသနဓာတ်ခွဲခန်းများကို ရန်ပုံငွေဆက်လက်ထောက်ပံ့နေပြီး အကျိုးစီးပွားပဋိပက္ခများ ပိုမိုဖြစ်ပေါ်စေသည်။
• AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု၏ ကုန်ကျစရိတ်များသည် လက်ဝါးကြီးအုပ်မှုများ ဖွဲ့စည်းရန် အခြေအနေများကို ဖန်တီးပေးကာ AI startup အသစ်များ၏ တည်ထောင်ထားသော နည်းပညာကုမ္ပဏီများနှင့် လွတ်လပ်စွာ ယှဉ်ပြိုင်နိုင်စွမ်းကို ကန့်သတ်ထားသည်။ ထွန်းသစ်စစီးပွားရေးအခြေအနေတစ်ခုတွင် လက်တစ်ဆုပ်စာနည်းပညာကုမ္ပဏီကြီးအချို့သည် ဧရာမကိုယ်ပိုင် AI မော်ဒယ်များကို တီထွင်ဖန်တီးကာ ၎င်းတို့အား ဝန်ဆောင်မှု/အသုံးဝင်မှုတစ်ခုအဖြစ် AI ကုမ္ပဏီငယ်များသို့ ငှားရမ်းကြည့်ရှုနိုင်မည်ဖြစ်သည်။
• သုတေသနအဖွဲ့အစည်းများ၊ အကျိုးအမြတ်မယူသော အဖွဲ့အစည်းများနှင့် တက္ကသိုလ်များသည် ၎င်းတို့၏ကိုယ်စား AI စမ်းသပ်မှုအချို့ကို ပြုလုပ်ရန် နည်းပညာကြီးကြီးမားမားမှ ရန်ပုံငွေပံ့ပိုးထားသည်။ ဤလမ်းကြောင်းသည် ပညာရေးလောကမှ ကော်ပိုရေးရှင်းများဆီသို့ ဦးနှောက်ယိုစီးမှု ပိုများလာနိုင်သည်။
• ၎င်းတို့၏ သုတေသနနှင့် ဖွံ့ဖြိုးရေးပရောဂျက်များအတွက် တာဝန်ခံမှုရှိစေရန် ၎င်းတို့၏ AI ကျင့်ဝတ်လမ်းညွှန်ချက်များကို ထုတ်ဝေရန်နှင့် ပုံမှန်မွမ်းမံပြင်ဆင်ရန် နည်းပညာကြီးများအတွက် ဖိအားများ တိုးလာပါသည်။
• မြင့်မားသော ကွန်ပြူတာစွမ်းအင် လိုအပ်လာသည်နှင့်အမျှ လေ့ကျင့်ရေး AI မော်ဒယ်များသည် ပိုမိုစျေးကြီးလာကာ ကာဗွန်ထုတ်လွှတ်မှု ပိုများလာသည်။
• အဆိုပါ ဧရာမ AI မော်ဒယ်များကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရာတွင် အသုံးပြုသည့် အချက်အလက်များကို ထိန်းချုပ်ရန် ကြိုးစားနေသည့် အစိုးရအေဂျင်စီအချို့။ ထို့အပြင်၊ SME ဆန်းသစ်တီထွင်မှုအား တွန်းအားပေးရန်အတွက် SME ဆန်းသစ်တီထွင်မှုအား တွန်းအားပေးရန်အတွက် သေးငယ်သောပြည်တွင်းကုမ္ပဏီများထံ လက်လှမ်းမီနိုင်စေရန် ပြိုင်ဆိုင်မှုအေဂျင်စီများသည် အရွယ်အစားသတ်မှတ်ထားသော AI မော်ဒယ်များကို တွန်းအားပေးသည့် ဥပဒေတစ်ရပ်ကို ဖန်တီးနိုင်သည်။

စဉ်းစားရန်မေးခွန်းများ

• အကယ်၍ သင်သည် AI ကဏ္ဍတွင် အလုပ်လုပ်ပါက၊ သင့်အဖွဲ့အစည်းသည် သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်နှင့် ရေရှည်တည်တံ့သော AI မော်ဒယ်များကို မည်သို့ တီထွင်မည်နည်း။
• စျေးကြီးတဲ့ AI မော်ဒယ်တွေရဲ့ ရေရှည်အကျိုးဆက်တွေက ဘာတွေလဲ။