LaMDA- Google ၏ ဘာသာစကားမော်ဒယ်သည် လူမှစက်ဖြင့် စကားပြောဆိုမှုများကို မြှင့်တင်ပေးပါသည်။

• Author:
• စာရေးသူနာမည်

  Quantumrun Foresight
• ဇန်နဝါရီလ 3, 2023

Google ၏ LaMDA သည် အော်ဂဲနစ်နှင့် အဓိပ္ပါယ်ရှိသော လူသားစကားပြောဆိုမှုများကို အတုယူရန် ရည်ရွယ်သည်။ ထိုသို့လုပ်ဆောင်ရန်၊ ကုမ္ပဏီ၏အင်ဂျင်နီယာများသည် အယ်လဂိုရီသမ်များအတိုင်းလုပ်ဆောင်မည့်အစား အချက်အလက်များကိုပေါင်းစပ်ရန် လေ့ကျင့်ရေးနည်းစနစ်ကို တီထွင်ခဲ့ကြသည်။ ဤအင်္ဂါရပ်သည် ကိရိယာအား အကြောင်းအရာကို ပိုမိုလွယ်ကူစွာ နားလည်နိုင်စေပြီး လိုက်လျောညီထွေ တုံ့ပြန်နိုင်စေပါသည်။

LaMDA ဆက်စပ်

လူ့စကား၏ မှန်းဆ၍မရသော နှင့် တစ်ခါတစ်ရံတွင် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ပုံမရှိသော သဘောသဘာဝသည် chatbot များနှင့် virtual assistant များအတွက် တကယ့်စိန်ခေါ်မှုတစ်ရပ်ကို တင်ဆက်သည်။ ရိုးရာဘာသာစကားပုံစံများသည် လူသားစကားပြောဆိုမှုများတွင်ပါဝင်ရန် ကြိုတင်အစီအစဉ်ချထားသည့်အချက်အလက်များကိုအသုံးပြုသောကြောင့်၊ ၎င်းတို့၏လေ့ကျင့်ရေးဒေတာသည် လူသား၏ဆင်ခြင်တုံတရားနှင့်ရည်ရွယ်ချက်ကိုနားမလည်နိုင်တော့သောအခါတွင် ၎င်းတို့သည် ရုတ်တရက်သေဆုံးသွားတတ်ပါသည်။ Google သည် LaMDA မှတဆင့် ဤသဘာဝမကျသော တိုးတက်မှုကို ပြောင်းလဲရန် ကြိုးစားနေပါသည်။ ဘာသာစကားမော်ဒယ်ကို Transformer၊ Google Research ၏ open-sourced အာရုံကြောကွန်ရက်စနစ်တွင် တည်ဆောက်ထားသည်။ ထိုဗိသုကာလက်ရာသည် စကားလုံးများစွာ (ဝါကျတစ်ခု သို့မဟုတ် စာပိုဒ်တစ်ခု၊ ဥပမာ) ကို အနက်ပြန်ဆိုရန် လေ့ကျင့်ပေးနိုင်သည့် စံနမူနာကို ထုတ်ပေးပါသည်။

2022 ခုနှစ် Google နှစ်ပတ်လည် developer ကွန်ဖရင့် (I/O) တွင် CEO Sundar Pichai သည် LaMDA 2.0 ၏ စွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်မှုကို သရုပ်ပြခဲ့သည်။ ကုမ္ပဏီသည် AI Test Kitchen အက်ပ်ဟုခေါ်သော developer စမ်းသပ်ကိရိယာတစ်ခုကို ထုတ်ပြန်ခဲ့သည်။ ဤအက်ပ်တွင်၊ LaMDA ၏စွမ်းရည်များကိုပြသသည့်သရုပ်ပြသုံးခု။ 

ပထမအင်္ဂါရပ်မှာ Imagine It ဖြစ်ပြီး၊ LaMDA ကိုဖော်ပြရန် သို့မဟုတ် အမျိုးမျိုးသောအခြေအနေများကို "စိတ်ကူးကြည့်ရန်" တောင်းဆိုသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အသုံးပြုသူတစ်ဦးသည် Marianas Trench တွင် ရှိနေသည့် မြင်ကွင်းများ၊ အသံများနှင့် ခံစားချက်တို့ကို ရှင်းပြရန် မော်ဒယ်ကို မေးနိုင်သည်။ 
အောက်ဖော်ပြပါသရုပ်ပြသည် Talk About It ဖြစ်ပြီး၊ LaMDA သည် အဓိကအကြောင်းအရာတစ်ခုနှင့်ပတ်သက်၍ စကားဝိုင်းတစ်ခုတွင်ပါဝင်ပါသည်။ အသုံးပြုသူသည် အကြောင်းအရာမဟုတ်သော အယူအဆများကို မည်မျှပင် မိတ်ဆက်ပေးပါစေ၊ မော်ဒယ်သည် စကားဝိုင်းကို မူရင်းအကြောင်းအရာသို့ ပြန်ပြောင်းရန် အမြဲကြိုးစားနေပါသည်။ 
နောက်ဆုံးတွင်၊ LaMDA သည် အဓိကပန်းတိုင်တစ်ခုအား သက်ဆိုင်ရာလုပ်ငန်းခွဲများအဖြစ် ခွဲခြမ်းပေးသည့် List It ရှိပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အသုံးပြုသူတစ်ဦးသည် ဟင်းသီးဟင်းရွက်ဥယျာဉ်တစ်ခုတည်ဆောက်ပုံနှင့်ပတ်သက်သည့် အကြံဉာဏ်များကို မေးမြန်းနိုင်ပြီး၊ အသုံးပြုသူသည် ၎င်းတို့စိုက်ပျိုးလိုသော ဟင်းသီးဟင်းရွက်များကို စာရင်းပြုစုခြင်းနှင့် အကောင်းဆုံးမျိုးစေ့များကို မည်သည့်နေရာတွင် ဝယ်ယူရမည်ကို သိရှိခြင်းကဲ့သို့သော သေးငယ်သည့်လုပ်ဆောင်စရာများကို မော်ဒယ်က အကြံပြုပေးပါသည်။ 

အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေတယ်။

Google ၏ LaMDA ဆောင်းပါးအရ ၎င်းသည် ကုမ္ပဏီ၏ AI စည်းမျဉ်းများကို လိုက်နာရန် ကိရိယာကို ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်။ ဘာသာစကားသည် မယုံနိုင်စရာ ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သော်လည်း၊ တစ်ခါတစ်ရံတွင် ၎င်းကို အလွဲသုံးစားလုပ်နိုင်သည်။ ဘာသာစကားမှ သင်ယူသော မော်ဒယ်များသည် ဘက်လိုက်မှုများ၊ အမုန်းပွားစေသော စကားများ သို့မဟုတ် မှားယွင်းသော အချက်အလက်များကို သင်ယူခြင်းဖြင့် ဤအလွဲသုံးစားမှုကို ဆက်လက်လုပ်ဆောင်သွားနိုင်သည်။ မော်ဒယ်ကို တိကျသောဒေတာအတွက်သာ လေ့ကျင့်ထားသော်လည်း၊ ၎င်းကို သိက္ခာမဲ့သောရည်ရွယ်ချက်များအတွက် ပြုပြင်ပြောင်းလဲနိုင်သေးသည်။ Google ၏ဖြေရှင်းချက်မှာ LaMDA ၏လေ့ကျင့်ရေးဒေတာကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန်အခြားသုတေသီများကိုဖိတ်ခေါ်သည့် open-source အရင်းအမြစ်များကိုတည်ဆောက်ရန်ဖြစ်သည်။ 

ကိရိယာ၏ ဆင်ခြင်နိုင်စွမ်း၊ တိကျမှု၊ နှင့် စိတ်ဝင်စားဖွယ် အဆင့်များ တိုးလာခြင်း (SSI၊ လူသား အဆင့်သတ်မှတ်သူများမှ အကဲဖြတ်သည်) သည် virtual assistant နှင့် chatbots များအတွက် ပိုမိုအသုံးဝင်သော နည်းလမ်းများကို ဖန်တီးပေးပါသည်။ အမိန့်များကို ရိုးရှင်းစွာနာခံမည့်အစား၊ ဤဘော့တ်များသည် မကြာမီတွင် အပွင့်ပါစကားဝိုင်းများပြုလုပ်နိုင်သည်၊ အခြားနည်းလမ်းများကို အကြံပြုနိုင်သည်၊ ရှင်းလင်းချက်တောင်းရန်၊ အလုံးစုံပါဝင်ပတ်သက်နိုင်သော စကားပြောဆိုသူများဖြစ်လာနိုင်သည်။ 

ဤဝိသေသလက္ခဏာများသည် ဖောက်သည်များနှင့် ရင်ဆိုင်နေရသော စကားဝိုင်းများအတွက် ၎င်းတို့ကို ပိုမိုသင့်လျော်စေသည်။ ဥပမာတစ်ခုတွင် ခရီးသွားများမေးသောမေးခွန်းများပေါ်မူတည်၍ နောက်ခံ သို့မဟုတ် သမိုင်းအချက်အလက်များကို ပိုမိုစုစည်းတင်ပြနိုင်သည့် virtual ဧည့်လမ်းညွှန်များ ပါဝင်နိုင်သည်။ Business chatbots များသည် ရှုပ်ထွေးမှုများမဖြစ်စေဘဲ သုံးစွဲသူ၏စိုးရိမ်မှုအားလုံးကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ အစိုးရအေဂျင်စီများသည် ပြည်သူများအား အများသူငှာ ဝန်ဆောင်မှုများ ရရှိနိုင်စေရန် ကူညီပေးနိုင်သည့် AI လမ်းညွှန်များကို ဖန်တီးနိုင်သည်။ LaMDA သည် ဤစီးပွားဖြစ်အသုံးဝင်မှုအဆင့်သို့မရောက်မီတွင် သွားရမည့်လမ်းအတော်အတန်ရှိသော်လည်း၊ ယေဘုယျအားဖြင့် သဘာဝဘာသာစကားလုပ်ဆောင်ခြင်း (NLP) နယ်ပယ်အတွက် ၎င်း၏ဆက်လက်တိုးတက်မှုသည် အလားအလာကောင်းနေသည်။ 

LaMDA ၏သက်ရောက်မှုများ

LaMDA ၏ ပိုမိုကျယ်ပြန့်သောသက်ရောက်မှုများ ပါဝင်နိုင်သည်- 

• သုံးစွဲသူ chatbot များနှင့် ဒစ်ဂျစ်တယ်လက်ထောက်များသည် တစ်နှစ်ထက်တစ်နှစ် တိုးတက်လာသည်။ ဤလမ်းကြောင်းသည် အခြားလူသားတစ်ဦးနှင့် အွန်လိုင်း သို့မဟုတ် ဖုန်းဖြင့် စကားပြောနေသည်ဟု လူတို့အား ယုံကြည်စေနိုင်သည်။
• LaMDA သည် လေယူလေသိမ်း၊ ဒေသိယစကား၊ စကားလုံးများ၊ ဗန်းစကားများနှင့် အခြားစကားပြောပုံစံများတွင် ကွဲပြားမှုများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် စဉ်ဆက်မပြတ်လေ့ကျင့်သင်ကြားနေပါသည်။
• chatbot က ဖုန်းဖြင့်ဆက်သွယ်သည့်အခါတိုင်း အပြည့်အဝထုတ်ဖော်မှုနှင့် ပွင့်လင်းမြင်သာမှုများအတွက် နောက်ထပ်ဖောက်သည်များက တောင်းဆိုကြသည်။
• အသံများ သို့မဟုတ် စကားပြောပုံစံများကို တုပခြင်းဖြင့် လူ/သားကောင်များအား အထိခိုက်မခံသော အချက်အလက်များကို ထုတ်လွှတ်ရန် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော chatbots များကို အသုံးပြုရန် ကြိုးစားနေသည့် လိမ်လည်သူများ။
• လူမျိုးရေးခွဲခြားမှုနှင့် ခွဲခြားဆက်ဆံမှုများကို အားဖြည့်ပေးနိုင်သည့် လူသားရေးလေ့ကျင့်မှုဒေတာကြောင့် အယ်လဂိုရီသမ်ဘက်လိုက်မှုဖြစ်နိုင်ခြေ တိုးလာပါသည်။

မှတ်ချက်ပေးရန်မေးခွန်းများ

• LaMDA သို့မဟုတ် အခြားသော AI စကားပြောဆိုသူများသည် အများသူငှာ ဝန်ဆောင်မှုများကို မည်သို့တိုးတက်ကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်မည်နည်း။
• ပိုမိုကောင်းမွန်သော AI စကားပြောဆိုသူသည် သင့်ဘဝကို ပိုမိုလွယ်ကူစေမည့် အခြားနည်းလမ်းများကား အဘယ်နည်း။