Vokenization- AI မြင်နိုင်သော ဘာသာစကား

ပုံခရက်ဒစ်-
image ကိုအကြွေး
iStock

Vokenization- AI မြင်နိုင်သော ဘာသာစကား

Vokenization- AI မြင်နိုင်သော ဘာသာစကား

ခေါင်းစဉ်ခွဲ စာသား
ယခုအခါ ရုပ်ပုံများကို ဉာဏ်ရည်တု (AI) စနစ်လေ့ကျင့်ရေးတွင် ထည့်သွင်းထားသောကြောင့် စက်ရုပ်များသည် မကြာမီ “မြင်နိုင်သည်” ဟူသော အမိန့်များကို ဆောင်ရွက်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
    • Author:
    • စာရေးသူနာမည်
      Quantumrun Foresight
    • မေလ 9, 2023

    သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) သည် စကားလုံးများကို နားလည်ပြီး ခံစားချက်နှင့် ကိုက်ညီသော အကြောင်းအရာများကို ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် လူသား၏စကားပြောဆိုမှုကို လေ့လာရန် ဥာဏ်ရည်တု (AI) စနစ်များကို ဖွင့်ထားသည်။ တစ်ခုတည်းသောအားနည်းချက်မှာ ဤ NLP စနစ်များသည် စာသားအခြေခံသက်သက်ဖြစ်သည်။ Vokenization သည် အရာအားလုံးကို ပြောင်းလဲပါတော့မည်။

    Vokenization ဆက်စပ်မှု

    စာသားအခြေပြု စက်သင်ယူခြင်း (ML) ပရိုဂရမ်နှစ်ခုကို လူသားဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ရန်နှင့် နားလည်ရန် AI ကိုလေ့ကျင့်ရန် မကြာခဏအသုံးပြုသည်- OpenAI ၏ Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) နှင့် Google ၏ BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)။ AI အသုံးအနှုန်းများတွင် NLP လေ့ကျင့်ရေးတွင် အသုံးပြုသည့် စကားလုံးများကို တိုကင်များဟု ခေါ်သည်။ မြောက်ကာရိုလိုင်းနားတက္ကသိုလ် (UNC) မှ သုတေသီများသည် စာသားအခြေခံလေ့ကျင့်ရေးအစီအစဉ်များကို အကန့်အသတ်ဖြင့်သာ “မမြင်နိုင်” သောကြောင့် ၎င်းတို့သည် ရုပ်မြင်သံကြားနှင့် ဆက်သွယ်ရေးကို ဖမ်းယူ၍မရဟု ဆိုလိုခြင်းဖြစ်သည်။ 

    ဥပမာအားဖြင့်၊ တစ်စုံတစ်ယောက်က GPT-3 သိုး၏အရောင်ကဘာလဲဟုမေးပါက၊ ၎င်းသည် ရှင်းရှင်းလင်းလင်းအဖြူဖြစ်နေသော်လည်း စနစ်က "အနက်ရောင်" ဟုမကြာခဏဖြေလိမ့်မည်။ ဤတုံ့ပြန်မှုသည် မှန်ကန်သောအရောင်ကို ဖော်ထုတ်မည့်အစား စာသားအခြေခံစနစ်က ၎င်းကို "သိုးမည်း" ဟူသော ဝေါဟာရနှင့် ဆက်စပ်ပေးမည်ဖြစ်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။ ရုပ်ပုံများကို တိုကင်များ (voken) ဖြင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် AI စနစ်များသည် ဝေါဟာရများကို လုံး၀နားလည်နိုင်သည်။ Vokenization သည် vokens များကို ကိုယ်ပိုင်ကြီးကြပ်ထားသော NLP စနစ်များအတွင်းသို့ ပေါင်းစပ်ပြီး ၎င်းတို့အား "သာမန်အသိတရား" ကို ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်စေပါသည်။

    ဘာသာစကားမော်ဒယ်များနှင့် ကွန်ပြူတာအမြင်ကို ပေါင်းစပ်ခြင်းသည် အယူအဆအသစ်တစ်ခုမဟုတ်ပါ၊ ၎င်းသည် AI သုတေသနတွင် လျင်မြန်စွာ တိုးချဲ့နေသောနယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤ AI အမျိုးအစားနှစ်မျိုး၏ ပေါင်းစပ်မှုသည် ၎င်းတို့၏ တစ်ဦးချင်းစီ၏ အားသာချက်များကို လွှမ်းမိုးစေသည်။ GPT-3 ကဲ့သို့သော ဘာသာစကားပုံစံများကို ကြီးကြပ်မထားသော သင်ယူမှုမှတစ်ဆင့် လေ့ကျင့်သင်ကြားထားပြီး ၎င်းတို့ကို အလွယ်တကူ အတိုင်းအတာအထိ ချဲ့ထွင်နိုင်စေပါသည်။ ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့်၊ အရာဝတ္ထုအသိအမှတ်ပြုမှုစနစ်ကဲ့သို့သော ရုပ်ပုံမော်ဒယ်များသည် လက်တွေ့ဘဝမှ တိုက်ရိုက်သင်ယူနိုင်ပြီး စာသားမှပေးဆောင်ထားသည့် abstraction ကို အားမကိုးပါ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ရုပ်ပုံမော်ဒယ်များသည် ပုံတစ်ပုံကိုကြည့်ခြင်းဖြင့် သိုးသည် အဖြူရောင်ဖြစ်ကြောင်း အသိအမှတ်ပြုနိုင်သည်။

    အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေတယ်။

    Vokenization လုပ်ငန်းစဉ်သည် အလွန်ရိုးရှင်းပါသည်။ သက်ဆိုင်ရာ သို့မဟုတ် သက်ဆိုင်ရာ ပုံများကို ဘာသာစကား တိုကင်များသို့ သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် Vokens များကို ဖန်တီးပါသည်။ ထို့နောက်၊ အယ်လဂိုရီသမ်များ (vokenizer) သည် ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ သင်ယူခြင်း (ရှင်းလင်းပြတ်သားသော ကန့်သတ်ချက်များ/စည်းမျဉ်းများမရှိ) ဖြင့် vokens များကို ထုတ်လုပ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ စကားအသုံးအနှုန်းကို ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ နားလည်နိုင်သောကြောင့် ဘုံသဘောဆောင်သည့် AI သည် ဆက်စပ်မှုကို ပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာ နားလည်နိုင်သောကြောင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော ဆက်သွယ်ပြောဆိုနိုင်ပြီး ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းနိုင်ပါသည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် ဘာသာစကား တိုကင်များကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရုံသာမက ရိုးရာ BERT မော်ဒယ်များ မလုပ်ဆောင်နိုင်သောအရာဖြစ်သည့် ရုပ်ပုံတိုကင်များကိုလည်း ခန့်မှန်းပေးသောကြောင့် ထူးခြားပါသည်။

    ဥပမာအားဖြင့်၊ စက်ရုပ်လက်ထောက်များသည် ပုံများကို မှတ်မိနိုင်ပြီး လုပ်ငန်းစဉ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ လမ်းညွှန်နိုင်မည်ဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့အတွက် လိုအပ်သည်များကို “မြင်” နိုင်သောကြောင့် ဖြစ်သည်။ အကြောင်းအရာရေးရန် လေ့ကျင့်ထားသော Artificial Intelligence စနစ်များသည် ကွဲလွဲနေသောဝါကျများအစား ပိုမိုကောင်းမွန်သော စိတ်ကူးစိတ်သန်းများဖြင့် ပိုမိုအသံထွက်ရှိသော ဆောင်းပါးများကို ဖန်တီးနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ NLP အပလီကေးရှင်းများ၏ ကျယ်ပြန့်သောလက်လှမ်းမီမှုကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်းဖြင့် vokenization သည် ပိုမိုကောင်းမွန်သောလုပ်ဆောင်မှုရှိသော chatbots၊ virtual assistant၊ အွန်လိုင်းဆေးဘက်ဆိုင်ရာရောဂါရှာဖွေမှုများ၊ ဒစ်ဂျစ်တယ်ဘာသာပြန်သူများနှင့် အခြားအရာများဆီသို့ ဦးတည်သွားစေနိုင်သည်။

    ထို့အပြင်၊ အမြင်နှင့် ဘာသာစကား သင်ယူမှု ပေါင်းစပ်မှုသည် အထူးသဖြင့် အလိုအလျောက် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ရုပ်ပုံရောဂါရှာဖွေခြင်းအတွက် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာ ပုံရိပ်ဖော်ခြင်း အပလီကေးရှင်းများတွင် ရေပန်းစားလာပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အချို့သောသုတေသီများသည် အချိန်ကုန်နိုင်သော စာသားဖော်ပြချက်များပါရှိသော ဓာတ်မှန်ပုံများပေါ်တွင် ဤချဉ်းကပ်နည်းကို စမ်းသပ်နေပါသည်။ vokenization နည်းပညာသည် စာသားအချက်အလက်ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် ဤကိုယ်စားပြုမှုများကို မြှင့်တင်နိုင်ပြီး အလိုအလျောက်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာပုံရိပ်ကို မြှင့်တင်ပေးနိုင်ပါသည်။

    vokenization အတွက်လျှောက်လွှာများ

    vokenization အတွက် အချို့သော အပလီကေးရှင်းများတွင် အောက်ပါတို့ ပါဝင်နိုင်ပါသည်။

    • ဖန်သားပြင်ဓာတ်ပုံများ၊ ရုပ်ပုံများနှင့် ဝဘ်ဆိုက်အကြောင်းအရာများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် အလိုလိုသိနိုင်သော chatbots။ အထူးသဖြင့် ဖောက်သည်ပံ့ပိုးမှု chatbots များသည် ထုတ်ကုန်များနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများကို တိကျစွာ အကြံပြုနိုင်ပါသည်။
    • ရုပ်ပုံများနှင့် ဗီဒီယိုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး ယဉ်ကျေးမှုနှင့် အခြေအနေဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသည့် တိကျသောဘာသာပြန်ကို ပေးစွမ်းနိုင်သော ဒစ်ဂျစ်တယ်ဘာသာပြန်များ။
    • ဆိုရှယ်မီဒီယာ ဘော့တ်စကင်နာများသည် ပုံများ၊ စာတန်းများနှင့် မှတ်ချက်များ ပေါင်းစည်းခြင်းဖြင့် ပိုမို လုံး၀ သဘောထား ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ဤအပလီကေးရှင်းသည် အန္တရာယ်ရှိသောပုံများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် လိုအပ်သည့် အကြောင်းအရာကို ထိန်းညှိရာတွင် အသုံးဝင်နိုင်သည်။
    • ကွန်ပြူတာအမြင်နှင့် NLP စက်သင်ယူမှုအင်ဂျင်နီယာများနှင့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များအတွက် အလုပ်အကိုင်အခွင့်အလမ်းများ တိုးပွားစေပါသည်။
    • လုပ်ငန်းစတင်သူများသည် ၎င်းတို့ကို စီးပွားဖြစ်လုပ်ရန် သို့မဟုတ် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် စိတ်ကြိုက်ဖြေရှင်းနည်းများပေးဆောင်ရန် ဤ AI စနစ်များကို တည်ဆောက်ကြသည်။

    မှတ်ချက်ပေးရန်မေးခွန်းများ

    • Vokenization သည် စက်ရုပ်များနှင့် ကျွန်ုပ်တို့ အပြန်အလှန် တုံ့ပြန်ပုံကို ပြောင်းလဲစေမည်ဟု သင်မည်ကဲ့သို့ ထင်မြင်ပါသနည်း။
    • ကျွန်ုပ်တို့၏ စီးပွားရေးလုပ်ဆောင်ပုံနှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ ဂက်ဂျက်များ (စမတ်ဖုန်းများနှင့် စမတ်ပစ္စည်းများ) နှင့် အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်ပုံကို vokenization က မည်သို့ပြောင်းလဲနိုင်သနည်း။

    ဝိပဿနာကိုးကား

    ဤထိုးထွင်းသိမြင်မှုအတွက် အောက်ပါလူကြိုက်များပြီး အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာလင့်ခ်များကို ကိုးကားထားပါသည်။