ເມື່ອຄົນເວົ້າກ່ຽວກັບ ການອະນຸມານ ໃນປັນຍາປະດິດ, ພວກເຂົາມັກຈະໝາຍເຖິງຈຸດທີ່ AI ຢຸດ "ຮຽນຮູ້" ແລະເລີ່ມເຮັດບາງສິ່ງບາງຢ່າງ. ວຽກງານຕົວຈິງ. ການຄາດຄະເນ. ການຕັດສິນໃຈ. ສິ່ງທີ່ລົງມືປະຕິບັດຕົວຈິງ.
ແຕ່ຖ້າທ່ານກຳລັງຈິນຕະນາການເຖິງການອະນຸມານທາງປັດຊະຍາລະດັບສູງຄືກັບ Sherlock ທີ່ມີລະດັບປະລິນຍາຕີຄະນິດສາດ - ບໍ່, ບໍ່ແມ່ນທັງໝົດ. ການອະນຸມານດ້ວຍ AI ແມ່ນກົນຈັກ. ເກືອບເຢັນ. ແຕ່ຍັງເປັນການອັດສະຈັນ, ໃນລັກສະນະທີ່ເບິ່ງບໍ່ເຫັນຢ່າງແປກປະຫຼາດ.
ບົດຄວາມທີ່ທ່ານອາດຈະຢາກອ່ານຫຼັງຈາກບົດຄວາມນີ້:
🔗 ການໃຊ້ວິທີການແບບຮອບດ້ານກັບ AI ໝາຍຄວາມວ່າແນວໃດ?
ສຳຫຼວດວິທີການພັດທະນາ ແລະ ນຳໃຊ້ AI ໂດຍຄຳນຶງເຖິງແນວຄິດທີ່ກວ້າງຂວາງ ແລະ ເນັ້ນໃສ່ມະນຸດເປັນສູນກາງຫຼາຍຂຶ້ນ.
🔗 LLM ໃນ AI ແມ່ນຫຍັງ? – ການເຈາະເລິກເຂົ້າໄປໃນຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່
ຮຽນຮູ້ກ່ຽວກັບສະໝອງທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງເຄື່ອງມື AI ທີ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ສຸດໃນປະຈຸບັນ - ຮູບແບບພາສາຂະໜາດໃຫຍ່ໄດ້ອະທິບາຍ.
🔗 RAG ແມ່ນຫຍັງໃນ AI? – ຄູ່ມືສຳລັບການສ້າງລຸ້ນທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນເພື່ອດຶງຂໍ້ມູນຄືນ
ຮຽນຮູ້ວິທີທີ່ RAG ລວມພະລັງຂອງການຄົ້ນຫາ ແລະ ການສ້າງລຸ້ນເພື່ອສ້າງການຕອບສະໜອງຂອງ AI ທີ່ສະຫຼາດ ແລະ ຖືກຕ້ອງກວ່າເກົ່າ.
🧪 ສອງສ່ວນຂອງຮູບແບບ AI: ກ່ອນອື່ນໝົດ, ມັນຝຶກຊ້ອມ - ຈາກນັ້ນ, ມັນເຮັດວຽກ
ນີ້ແມ່ນການປຽບທຽບແບບຫຍາບໆ: ການຝຶກຊ້ອມແມ່ນຄືກັບການເບິ່ງລາຍການປຸງແຕ່ງອາຫານແບບບໍ່ຢຸດຢັ້ງ. ການອະນຸມານແມ່ນເມື່ອເຈົ້າຍ່າງເຂົ້າໄປໃນເຮືອນຄົວ, ດຶງກະທະອອກມາ, ແລະພະຍາຍາມບໍ່ໃຫ້ໄໝ້ເຮືອນ.
ການຝຶກອົບຮົມກ່ຽວຂ້ອງກັບຂໍ້ມູນ. ມີຫຼາຍສິ່ງຫຼາຍຢ່າງ. ຮູບແບບການປັບແຕ່ງຄ່າພາຍໃນ - ນ້ຳໜັກ, ອະຄະຕິ, ບິດຄະນິດສາດທີ່ບໍ່ໜ້າສົນໃຈເຫຼົ່ານັ້ນ - ໂດຍອີງໃສ່ຮູບແບບທີ່ມັນເຫັນ. ນັ້ນອາດໃຊ້ເວລາຫຼາຍມື້, ຫຼາຍອາທິດ, ຫຼືມະຫາສະໝຸດໄຟຟ້າຕົວຈິງ.
ແຕ່ການອະນຸມານ? ນັ້ນແມ່ນຜົນຕອບແທນ.
| ໄລຍະ | ບົດບາດໃນວົງຈອນຊີວິດຂອງ AI | ຕົວຢ່າງທົ່ວໄປ |
|---|---|---|
| ການຝຶກອົບຮົມ | ຮູບແບບການປັບຕົວມັນເອງໂດຍການລວບລວມຂໍ້ມູນ - ຄືກັບການອັດເພື່ອສອບເສັງສຸດທ້າຍ | ໃຫ້ອາຫານມັນຫຼາຍພັນຮູບແມວທີ່ມີປ້າຍກຳກັບ |
| ການອະນຸມານ | ຮູບແບບໃຊ້ສິ່ງທີ່ມັນ "ຮູ້" ເພື່ອເຮັດການຄາດຄະເນ - ບໍ່ອະນຸຍາດໃຫ້ຮຽນຮູ້ອີກຕໍ່ໄປ | ການຈັດປະເພດຮູບພາບໃໝ່ເປັນ Maine Coon |
🔄 ມີຫຍັງເກີດຂຶ້ນແທ້ໃນລະຫວ່າງການອະນຸມານ?
ໂອເຄ - ສະນັ້ນນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນ, ເວົ້າໂດຍຫຍໍ້:
-
ເຈົ້າໃຫ້ມັນບາງສິ່ງບາງຢ່າງ - ການກະຕຸ້ນເຕືອນ, ຮູບພາບ, ຂໍ້ມູນເຊັນເຊີບາງອັນໃນເວລາຈິງ.
-
ມັນປະມວນຜົນມັນ - ບໍ່ແມ່ນໂດຍການຮຽນຮູ້, ແຕ່ໂດຍການໃຊ້ຂໍ້ມູນນັ້ນຜ່ານຊັ້ນຄະນິດສາດທີ່ຫຼາກຫຼາຍ.
-
ມັນສະແດງອອກບາງສິ່ງບາງຢ່າງ - ປ້າຍກຳກັບ, ຄະແນນ, ການຕັດສິນໃຈ... ສິ່ງໃດກໍ່ຕາມທີ່ມັນຖືກຝຶກຝົນໃຫ້ຖົ່ມອອກມາ.
ລອງນຶກພາບເບິ່ງວ່າທ່ານກຳລັງສະແດງເຄື່ອງປີ້ງເຂົ້າຈີ່ທີ່ມົວໆໃຫ້ຮູບແບບການຮັບຮູ້ຮູບພາບທີ່ໄດ້ຮັບການຝຶກອົບຮົມ. ມັນບໍ່ຢຸດຊົ່ວຄາວ. ບໍ່ໄດ້ຄິດໄຕ່ຕອງ. ພຽງແຕ່ຈັບຄູ່ຮູບແບບພິກເຊວ, ເປີດໃຊ້ໂຫນດພາຍໃນ, ແລະ - ແບມ - "ເຄື່ອງປີ້ງເຂົ້າຈີ່". ທັງໝົດນັ້ນບໍ? ນັ້ນແມ່ນການອະນຸມານ.
⚖️ ການອະນຸມານ ທຽບກັບ ການຫາເຫດຜົນ: ລະອຽດອ່ອນແຕ່ສຳຄັນ
ແຖບດ້ານຂ້າງໄວໆ - ຢ່າສັບສົນການອະນຸມານກັບການຫາເຫດຜົນ. ກັບດັກງ່າຍໆ.
-
ການອະນຸມານ ໃນ AI ແມ່ນການຈັບຄູ່ຮູບແບບໂດຍອີງໃສ່ຄະນິດສາດທີ່ໄດ້ຮຽນຮູ້.
-
ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ການຫາເຫດຜົນ
ຮູບແບບ AI ສ່ວນໃຫຍ່ບໍ? ບໍ່ມີເຫດຜົນ. ພວກມັນບໍ່ "ເຂົ້າໃຈ" ໃນຄວາມໝາຍຂອງມະນຸດ. ພວກມັນພຽງແຕ່ຄິດໄລ່ສິ່ງທີ່ເປັນໄປໄດ້ທາງສະຖິຕິ. ເຊິ່ງແປກທີ່ມັນມັກຈະດີພໍທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ຜູ້ຄົນປະທັບໃຈ.
🌐 ບ່ອນທີ່ການອະນຸມານເກີດຂຶ້ນ: ເມກ ຫຼື ຂອບ - ສອງຄວາມເປັນຈິງທີ່ແຕກຕ່າງກັນ
ສ່ວນນີ້ມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍ. ບ່ອນທີ່ AI ດຳເນີນການ ອະນຸມານຈະກຳນົດຫຼາຍຢ່າງ - ຄວາມໄວ, ຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ແລະຄ່າໃຊ້ຈ່າຍ.
| ປະເພດການອະນຸມານ | ຂໍ້ດີ | ຂໍ້ເສຍ | ຕົວຢ່າງໃນໂລກຕົວຈິງ |
|---|---|---|---|
| ອີງໃສ່ຄລາວ | ມີປະສິດທິພາບ, ຍືດຫຍຸ່ນ, ອັບເດດຈາກໄລຍະໄກ | ຄວາມຊັກຊ້າ, ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມເປັນສ່ວນຕົວ, ຂຶ້ນກັບອິນເຕີເນັດ | ChatGPT, ນັກແປພາສາອອນໄລນ໌, ການຄົ້ນຫາຮູບພາບ |
| ອີງໃສ່ຂອບ | ໄວ, ທ້ອງຖິ່ນ, ເປັນສ່ວນຕົວ - ເຖິງແມ່ນວ່າອອບລາຍຢູ່ກໍຕາມ | ການຄິດໄລ່ມີຈຳກັດ, ອັບເດດຍາກກວ່າ | ໂດຣນ, ກ້ອງຖ່າຍຮູບອັດສະລິຍະ, ແປ້ນພິມມືຖື |
ຖ້າໂທລະສັບຂອງທ່ານແກ້ໄຂ “ducking” ໂດຍອັດຕະໂນມັດອີກຄັ້ງ - ນັ້ນແມ່ນການອະນຸມານຂອບ. ຖ້າ Siri ແກ້ຕົວວ່າມັນບໍ່ໄດ້ຍິນທ່ານ ແລະ ສົ່ງ ping ຫາເຊີບເວີ - ນັ້ນແມ່ນຄລາວ.
⚙️ ການອະນຸມານໃນບ່ອນເຮັດວຽກ: ດາວທີ່ງຽບສະຫງົບຂອງ AI ທຸກໆມື້
ການອະນຸມານບໍ່ໄດ້ຮ້ອງຂຶ້ນ. ມັນພຽງແຕ່ເຮັດວຽກ, ຢ່າງງຽບໆ, ຢູ່ຫລັງຜ້າມ່ານ:
-
ລົດຂອງທ່ານກວດພົບຄົນຍ່າງທາງ. (ການອະນຸມານດ້ວຍສາຍຕາ)
-
Spotify ແນະນຳເພງທີ່ເຈົ້າລືມວ່າເຈົ້າມັກ. (ການສ້າງແບບຈຳລອງຄວາມມັກ)
-
ຕົວກອງສະແປມຈະບລັອກອີເມວແປກໆນັ້ນຈາກ “bank_support_1002.” (ການຈັດປະເພດຂໍ້ຄວາມ)
ມັນໄວ. ຊ້ຳໆ. ເບິ່ງບໍ່ເຫັນ. ແລະມັນເກີດຂຶ້ນຫຼາຍລ້ານ - ບໍ່, ຫຼາຍພັນລ້ານ - ເທື່ອຕໍ່ມື້.
🧠 ເປັນຫຍັງການອະນຸມານຈຶ່ງເປັນເລື່ອງໃຫຍ່
ນີ້ແມ່ນສິ່ງທີ່ຄົນສ່ວນໃຫຍ່ພາດ: ການອະນຸມານ ແມ່ນ ປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້.
ເຈົ້າບໍ່ເຫັນການຝຶກອົບຮົມ. ເຈົ້າບໍ່ສົນໃຈວ່າ chatbot ຂອງເຈົ້າຕ້ອງການ GPU ເທົ່າໃດ. ເຈົ້າສົນໃຈວ່າມັນຕອບຄຳຖາມແປກໆຂອງເຈົ້າກ່ຽວກັບປາວານນາກ ທັນທີ ແລະ ບໍ່ໄດ້ຕົກໃຈ.
ນອກຈາກນີ້: ການອະນຸມານແມ່ນບ່ອນທີ່ຄວາມສ່ຽງປາກົດຂຶ້ນ. ຖ້າຮູບແບບມີອະຄະຕິ? ສິ່ງນັ້ນຈະປາກົດຂຶ້ນໃນເວລາອະນຸມານ. ຖ້າມັນເປີດເຜີຍຂໍ້ມູນສ່ວນຕົວ? ແມ່ນແລ້ວ - ການອະນຸມານ. ໃນເວລາທີ່ລະບົບເຮັດການຕັດສິນໃຈທີ່ແທ້ຈິງ, ຈັນຍາບັນການຝຶກອົບຮົມ ແລະ ການຕັດສິນໃຈດ້ານເຕັກນິກທັງໝົດຈະມີຄວາມສຳຄັນໃນທີ່ສຸດ.
🧰 ການເພີ່ມປະສິດທິພາບການອະນຸມານ: ເມື່ອຂະໜາດ (ແລະຄວາມໄວ) ມີຄວາມສຳຄັນ
ເນື່ອງຈາກການອະນຸມານເຮັດວຽກຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ຄວາມໄວຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນ. ດັ່ງນັ້ນວິສະວະກອນຈຶ່ງເພີ່ມປະສິດທິພາບດ້ວຍເຄັດລັບຕ່າງໆເຊັ່ນ:
-
ການວັດແທກປະລິມານ - ການຫຍໍ້ຕົວເລກເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນພາລະການຄິດໄລ່.
-
ການຕັດแต่งກິ່ງ - ການຕັດສ່ວນທີ່ບໍ່ຈຳເປັນຂອງແບບຈຳລອງ.
-
ຕົວເລັ່ງ - ຊິບພິເສດເຊັ່ນ TPU ແລະ ເຄື່ອງຈັກປະສາດ.
ການປັບແຕ່ງແຕ່ລະຢ່າງເຫຼົ່ານີ້ໝາຍເຖິງຄວາມໄວທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນເລັກນ້ອຍ, ການເຜົາຜານພະລັງງານໜ້ອຍລົງ... ແລະ ປະສົບການຂອງຜູ້ໃຊ້ທີ່ດີຂຶ້ນຫຼາຍ.
🧩ການອະນຸມານແມ່ນການທົດສອບທີ່ແທ້ຈິງ
ເບິ່ງ - ຈຸດປະສົງທັງໝົດຂອງ AI ບໍ່ແມ່ນຮູບແບບ. ມັນແມ່ນຊ່ວງ ເວລາ . ເຄິ່ງວິນາທີນັ້ນເມື່ອມັນຄາດເດົາຄຳສັບຕໍ່ໄປ, ພົບເນື້ອງອກໃນການສະແກນ, ຫຼື ແນະນຳເສື້ອກັນໜາວທີ່ເໝາະກັບແບບຂອງເຈົ້າຢ່າງແປກປະຫຼາດ.
ຊ່ວງເວລານັ້ນບໍ? ນັ້ນແມ່ນການອະນຸມານ.
ມັນແມ່ນເວລາທີ່ທິດສະດີກາຍເປັນການກະທຳ. ເມື່ອຄະນິດສາດທີ່ເປັນນາມທຳພົບກັບໂລກແຫ່ງຄວາມເປັນຈິງ ແລະ ຕ້ອງເຮັດການເລືອກ. ບໍ່ແມ່ນຢ່າງສົມບູນແບບ. ແຕ່ໄວ. ຢ່າງເດັດຂາດ.
ແລະນັ້ນແມ່ນຄວາມລັບຂອງ AI: ບໍ່ພຽງແຕ່ມັນຮຽນຮູ້... ແຕ່ມັນຍັງຮູ້ວ່າເວລາໃດຄວນປະຕິບັດ.