AI နည်းပညာများသည် မီဒီယာနှင့် ဖျော်ဖြေရေး၊ မော်တော်ယာဥ်၊ ဖောက်သည်ဝန်ဆောင်မှုနှင့် အခြားအရာများအပါအဝင် လုပ်ငန်းနယ်ပယ်များတွင် ကြီးမားသော အကျိုးသက်ရောက်မှုများ ရှိနေပါသည်။ ဂိမ်းဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများအတွက်၊ ဤတိုးတက်မှုများသည် ပိုမိုလက်တွေ့ကျပြီး ဂိမ်းအတွင်းတွင် နှစ်မြှုပ်ထားသော အတွေ့အကြုံများကို ဖန်တီးရန်အတွက် လမ်းခင်းပေးပါသည်။
စိတ်ခံစားမှုများကို ဖော်ညွှန်းသည့် သက်ရှိဇာတ်ကောင်များ ဖန်တီးခြင်းမှ ရိုးရှင်းသော စာသားကို စွဲမက်ဖွယ်ကောင်းသော ရုပ်ပုံများအဖြစ် ပြောင်းလဲခြင်း၊ အုတ်မြစ်မော်ဒယ်များ အလုံးစုံကုန်ကျစရိတ်များကို လျှော့ချနေစဉ်တွင် ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူ၏ အလုပ်အသွားအလာကို အရှိန်မြှင့်ရာတွင် မရှိမဖြစ်ဖြစ်လာပါသည်။ ဤအစွမ်းထက်သော AI မော်ဒယ်များသည် ဖြစ်နိုင်ခြေများသောနယ်ပယ်ကို သော့ဖွင့်ခဲ့ပြီး အရည်အသွေးမြင့် ဂိမ်းအတွေ့အကြုံများကို ဖန်တီးရန် ဒီဇိုင်နာများနှင့် ဂိမ်းဆော့ဖ်ဝဲရေးဆွဲသူများကို စွမ်းဆောင်ရည်မြှင့်တင်ပေးပါသည်။
ဖောင်ဒေးရှင်းပုံစံတစ်ခုသည် ဒေတာအများအပြားကို လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့် အာရုံကြောကွန်ရက်တစ်ခုဖြစ်သည် — ထို့နောက် လုပ်ငန်းများစွာကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ထားသည်။ ၎င်းတို့သည် စာသား၊ ရုပ်ပုံနှင့် အသံထုတ်လုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော ယေဘုယျလုပ်ဆောင်စရာများစွာကို လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းရှိသည်။ ပြီးခဲ့သည့်နှစ်အတွင်းတွင်၊ ဖောင်ဒေးရှင်းမော်ဒယ်များ၏ရေပန်းစားမှုနှင့်အသုံးပြုမှုအလျင်အမြန်တိုးလာခဲ့ပြီးယခုရာနှင့်ချီရနိုင်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ GPT-4 သည် အကြောင်းအရာနှင့် အတိတ်စကားပြောဆိုမှုများအပေါ် အခြေခံ၍ လူသားနှင့်တူသောစာသားကို ဖန်တီးပေးနိုင်သော OpenAI မှ တီထွင်ထားသည့် ဘက်စုံသုံးမော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ နောက်တစ်ခု၊ DALL-E 3 သည် သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် ရေးသားထားသော ဖော်ပြချက်မှ လက်တွေ့ကျသော ရုပ်ပုံများနှင့် အနုပညာလက်ရာများကို ဖန်တီးနိုင်သည်။
အားကောင်းတဲ့ အခြေခံအုတ်မြစ် မော်ဒယ်တွေ ကြိုက်တယ်။ NVIDIA NeMo နှင့် Edify ပုံစံ NVIDIA ပီကာဆို ကုမ္ပဏီများနှင့် developer များအတွက် AI ကို ၎င်းတို့၏ လက်ရှိလုပ်ငန်းခွင်များတွင် ထည့်သွင်းရန် လွယ်ကူစေသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ NVIDIA NeMo မူဘောင်ကို အသုံးပြု၍ အဖွဲ့အစည်းများသည် လျင်မြန်စွာ လေ့ကျင့်ပေးခြင်း၊ စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ပြီး အသုံးပြုနိုင်သည်။ မျိုးဆက်သစ် AI မော်ဒယ်များစကေး။ NVIDIA Picasso ကို အသုံးပြု၍ အဖွဲ့များသည် မျိုးဆက်သစ် AI ရုပ်ပုံများ၊ ဗီဒီယိုများ၊ 3D ပိုင်ဆိုင်မှုများ၊ အသွင်အပြင်ပစ္စည်းများနှင့် 360 HDRi အတွက် စိတ်ကြိုက်ထုတ်ကုန်များနှင့် ဝန်ဆောင်မှုများတည်ဆောက်ရန်အတွက် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်လုပ်ငန်းဒေတာဖြင့် ကြိုတင်လေ့ကျင့်ထားသော Edify မော်ဒယ်များကို ကောင်းစွာချိန်ညှိနိုင်သည်။
ဖောင်ဒေးရှင်း မော်ဒယ်များကို မည်သို့တည်ဆောက်ထားသနည်း။
ဖောင်ဒေးရှင်းမော်ဒယ်များကို အလုပ်များစွာလုပ်ဆောင်နိုင်သည့် AI စနစ်များအတွက် အခြေခံအဖြစ် အသုံးပြုနိုင်သည်။ အဖွဲ့အစည်းများသည် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်ဖောင်ဒေးရှင်းပုံစံများကို ဖန်တီးရန် တံဆိပ်မကပ်ထားသော ဒေတာအများအပြားကို လွယ်ကူလျင်မြန်စွာ အသုံးပြုနိုင်သည်။
ဒေတာနည်းလွန်းခြင်း သို့မဟုတ် အရည်အသွေးညံ့ဖျင်းသောဒေတာသည် မှားယွင်းမှုများဖြစ်စေနိုင်သည် — တစ်ခါတစ်ရံ ယောင်ယောင်မှားခြင်းဟုခေါ်သည်— သို့မဟုတ် ပိုမိုအသေးစိတ်အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ထုတ်လုပ်လိုက်သည့်အတွက်ကြောင့် ဒေတာအတွဲသည် တတ်နိုင်သမျှ ကြီးမားပြီး ကွဲပြားသင့်ပါသည်။
ထို့နောက် dataset ကိုပြင်ဆင်ရပါမည်။ ၎င်းတွင် ဒေတာကို သန့်ရှင်းရေးလုပ်ခြင်း၊ အမှားအယွင်းများကို ဖယ်ရှားခြင်းနှင့် မော်ဒယ်က နားလည်နိုင်စေရန် ဖော်မတ်ချခြင်းတို့ ပါဝင်သည်။ Bias သည် ဒေတာအတွဲတစ်ခုကို ပြင်ဆင်သည့်အခါတွင် ပျံ့နှံ့နေသော ပြဿနာဖြစ်သောကြောင့် အရေးကြီးသည်။ တိုင်းတာ၊ လျှော့ချပြီး ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပါ။ ဤမကိုက်ညီမှုများနှင့် မှားယွင်းမှုများ။
အထူးသဖြင့် မော်ဒယ်အရွယ်အစားနှင့် ဒေတာပမာဏတို့ကို ပေးဆောင်ခြင်းဖြင့် အခြေခံမော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်သင်ကြားရာတွင် အချိန်ကုန်နိုင်သည်။ NVIDIA A100 သို့မဟုတ် H100 Tensor Core GPU ကဲ့သို့သော ဟာ့ဒ်ဝဲများ၊ NVIDIA DGX SuperPOD ကဲ့သို့သော စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် ဒေတာစနစ်များနှင့်အတူ လေ့ကျင့်မှုကို အရှိန်မြှင့်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ChatGPT-3 သည် 1,000 ရက်ခန့်အတွင်း NVIDIA A100 GPU 34 ကျော်တွင် လေ့ကျင့်ထားသည်။
လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီးနောက်၊ အခြေခံပုံစံကို အရည်အသွေး၊ ကွဲပြားမှုနှင့် မြန်နှုန်းတို့အပေါ် အကဲဖြတ်သည်။ ရှိပါတယ် နည်းလမ်းများစွာ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန်အတွက် ဥပမာ-
- နမူနာပုံစံသည် စာသားနမူနာကို မည်မျှကောင်းမွန်စွာ ခန့်မှန်းနိုင်သည်ကို တိုင်းတာသည့် ကိရိယာများနှင့် ဘောင်များ
- တစ်ခု သို့မဟုတ် တစ်ခုထက်ပိုသော အကိုးအကားများနှင့် ထုတ်လုပ်ထားသော ရလဒ်များကို နှိုင်းယှဉ်ပြီး ၎င်းတို့ကြားရှိ တူညီမှုများကို တိုင်းတာသည့် မက်ထရစ်များ
- စံသတ်မှတ်ချက်အမျိုးမျိုးတွင် ထုတ်ပေးသော ထုတ်ကုန်များ၏ အရည်အသွေးကို အကဲဖြတ်သည့် လူသားအကဲဖြတ်သူများ
မော်ဒယ်သည် သက်ဆိုင်ရာ စမ်းသပ်မှုများနှင့် အကဲဖြတ်မှုများ အောင်မြင်ပြီးသည်နှင့် ၎င်းကို ထုတ်လုပ်ရန်အတွက် အသုံးချနိုင်သည်။
ဂိမ်းများတွင် ဖောင်ဒေးရှင်းပုံစံများကို ရှာဖွေခြင်း။
လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော အခြေခံအုတ်မြစ်မော်ဒယ်များကို ထုတ်လုပ်မှုအတွင်းနှင့် လုပ်ဆောင်နေချိန်တို့တွင် အလယ်အလတ်ဆော့ဖ်ဝဲများ၊ ကိရိယာများနှင့် ဂိမ်းဆော့ဖ်ဝဲရေးဆွဲသူများက အသုံးချနိုင်သည်။ အခြေခံမော်ဒယ်တစ်ခုကို လေ့ကျင့်ရန်၊ ကျွမ်းကျင်မှုအဆင့်တစ်ခုနှင့်အတူ အရင်းအမြစ်များနှင့် အချိန်လိုအပ်ပါသည်။ လက်ရှိတွင်၊ ဂိမ်းစက်မှုလုပ်ငန်းအတွင်းရှိ developer အများအပြားသည် စင်ပြင်ပရှိ မော်ဒယ်များကို ရှာဖွေနေကြသော်လည်း ၎င်းတို့၏ သီးခြားအသုံးပြုမှုကိစ္စများနှင့် ကိုက်ညီသည့် စိတ်ကြိုက်ဖြေရှင်းနည်းများ လိုအပ်ပါသည်။ ၎င်းတို့သည် စီးပွားရေးအရ ဘေးကင်းသော ဒေတာများကို လေ့ကျင့်သင်ကြားပြီး အချိန်နှင့်တပြေးညီ စွမ်းဆောင်ရည်အတွက် အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ထားသော မော်ဒယ်များ လိုအပ်သည် — ဖြန့်ကျက်မှု၏ မတန်တဆ ကုန်ကျစရိတ်များ မလိုအပ်ပါ။ ဤလိုအပ်ချက်များကို ဖြည့်ဆည်းရန် ခက်ခဲခြင်းသည် အခြေခံအုတ်မြစ်ပုံစံများကို လက်ခံကျင့်သုံးမှုကို နှေးကွေးစေပါသည်။
သို့သော်၊ မျိုးဆက်သစ် AI အာကာသအတွင်း ဆန်းသစ်တီထွင်မှုသည် လျင်မြန်ပြီး အဓိကအခက်အခဲများကို ဖြေရှင်းပြီးသည်နှင့် - စတင်သည့်လုပ်ငန်းမှ AAA စတူဒီယိုများအထိ အရွယ်အစားအားလုံး၏ developer များသည် ဂိမ်းဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုတွင် ထိရောက်မှုအသစ်များနှင့် အကြောင်းအရာဖန်တီးမှုများကို အရှိန်မြှင့်ရန်အတွက် အခြေခံမော်ဒယ်များကို အသုံးပြုမည်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ ဤမော်ဒယ်များသည် လုံးဝအသစ်သော gameplay အတွေ့အကြုံများကို ဖန်တီးရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။
ထိပ်တန်းစက်မှုလုပ်ငန်းအသုံးပြုမှုကိစ္စများသည် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်သော အေးဂျင့်များနှင့် AI စွမ်းအင်သုံး ကာတွန်းနှင့် ပိုင်ဆိုင်မှုဖန်တီးမှုတို့ကို ဗဟိုပြုပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ယနေ့ခေတ် ဖန်တီးသူအများအပြားသည် ဉာဏ်ရည်ထက်မြက်၍ ကစားမရနိုင်သော ဇာတ်ကောင်များ သို့မဟုတ် NPC များကို ဖန်တီးရန်အတွက် မော်ဒယ်များကို ရှာဖွေနေကြသည်။
စိတ်ကြိုက် LLMs များသည် ဂိမ်းများ၏ ဘာသာစကားနှင့် သီးခြားဂိမ်းများ၏ ဇာတ်ကြောင်းများဖြင့် ကောင်းမွန်စွာ ချိန်ညှိထားသောကြောင့် လူနှင့်တူသော စာသားများကို ထုတ်လုပ်နိုင်သည်၊ အကြောင်းအရာကို နားလည်ပြီး အကြံပြုချက်များကို စည်းလုံးစွာ တုံ့ပြန်နိုင်ပါသည်။ ၎င်းတို့သည် ပုံစံများနှင့် ဘာသာစကားတည်ဆောက်ပုံများကို လေ့လာရန်နှင့် ဂိမ်းအခြေအနေပြောင်းလဲမှုများကို နားလည်ရန် — ဂိမ်းရှိကစားသမားနှင့်အတူ ဆင့်ကဲတိုးတက်နေပါသည်။
NPC များသည် ပိုမိုသွက်လက်လာသည်နှင့်အမျှ ၎င်းတို့၏တုံ့ပြန်မှုများနှင့် ထပ်တူပြုသော အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ ကာတွန်းနှင့် အသံများကို လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။ Developer တွေက သုံးတယ်။ NVIDIA Riva စကားပြောနှင့်ဘာသာပြန်ခြင်း AI ကို အသုံးပြု၍ ဖော်ပြနိုင်သော ဇာတ်ကောင်အသံများကို ဖန်တီးရန်။ ပြီးတော့ ဒီဇိုင်နာတွေလည်း ပုတ်တယ်။ NVIDIA Audio2Face AI စွမ်းအင်သုံး မျက်နှာကာတွန်းများအတွက်။
ဖောင်ဒေးရှင်းမော်ဒယ်များကို ပိုင်ဆိုင်မှုနှင့် ကာတွန်းဖန်တီးမှုများအတွက်လည်း အသုံးပြုလျက်ရှိသည်။ ဂိမ်းမထုတ်လုပ်မီနှင့် ထုတ်လုပ်မှုအဆင့်များအတွင်း ပိုင်ဆိုင်မှုဖန်တီးမှုသည် အချိန်ကုန်၊ ပျင်းရိပြီး စျေးကြီးနိုင်သည်။
ခေတ်မီဆန်းသစ်သော ပျံ့နှံ့မှုပုံစံများဖြင့်၊ ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများသည် အရည်အသွေးမြင့်မားသောပိုင်ဆိုင်မှုများကို ဖန်တီးခြင်းနှင့် ထပ်ကာထပ်ကာပြုလုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော အကြောင်းအရာပိုက်လိုင်း၏ အရေးကြီးဆုံးကဏ္ဍများတွင် အချိန်ကုန်သက်သာစေပြီး ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများသည် ပိုမိုလျင်မြန်စွာ ထပ်လောင်းပြောဆိုနိုင်သည်။ စတူဒီယို၏ ကိုယ်ပိုင်ဒေတာသိုလှောင်မှုမှ ဤမော်ဒယ်များကို ကောင်းစွာချိန်ညှိနိုင်ခြင်းသည် ထုတ်လုပ်လိုက်သော ရလဒ်များသည် ၎င်းတို့၏ယခင်ဂိမ်းများ၏ အနုပညာစတိုင်များနှင့် ဒီဇိုင်းများဆင်တူကြောင်း သေချာစေသည်။
ဖောင်ဒေးရှင်းမော်ဒယ်များကို အလွယ်တကူရရှိနိုင်ပြီး ဂိမ်းစက်လုပ်ငန်းသည် ၎င်းတို့၏စွမ်းရည်များကို နားလည်မှု၏အစအဆင့်များတွင်သာဖြစ်သည်။ အမျိုးမျိုးသော ဖြေရှင်းချက်များကို အချိန်နှင့်တပြေးညီ အတွေ့အကြုံများအတွက် တည်ဆောက်ထားသော်လည်း အသုံးပြုမှုကိစ္စများတွင် အကန့်အသတ်ရှိပါသည်။ ကံကောင်းထောက်မစွာ၊ ယနေ့ခေတ် developer များသည် cloud APIs များမှတစ်ဆင့် မော်ဒယ်များနှင့် microservices များကို အလွယ်တကူ ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်ပြီး AI သည် ၎င်းတို့၏ဂိမ်းများကို မည်သို့အကျိုးသက်ရောက်နိုင်သည်ကို စူးစမ်းနိုင်ပြီး ၎င်းတို့၏ဖြေရှင်းချက်များကို ယခင်ကထက် ပိုမိုများပြားသော သုံးစွဲသူများနှင့် စက်ပစ္စည်းများသို့ အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ စူးစမ်းလေ့လာနိုင်ပါသည်။
ဂိမ်းကစားခြင်းတွင် Foundation Models များ၏အနာဂတ်
ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများသည် ဂိမ်း၏အနာဂတ်ကို နားလည်သဘောပေါက်စေရန် ဖောင်ဒေးရှင်းမော်ဒယ်များကို အသင့်ပြင်ထားသည်။ ပျံ့မော်ဒယ်များနှင့် ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များ ပီစီများ၊ ကွန်ဆိုးလ်များနှင့် မိုဘိုင်းလ်စက်ပစ္စည်းများအပါအဝင် ဟာ့ဒ်ဝဲပါဝါပရိုဖိုင်များအပါအဝင် ဟာ့ဒ်ဝဲပါဝါပရိုဖိုင်အမျိုးမျိုးတွင် developer များက ၎င်းတို့ကို မူရင်းအတိုင်း run ရန် မျှော်နေကြသဖြင့် ပိုမိုပေါ့ပါးလာသည်။
developer များသည် AAA ဂိမ်းအတွေ့အကြုံသို့ မရောက်မီ ထိထိမိမိမထိမိစေရန် အနည်းငယ်မျှသာလိုအပ်သည့် အရည်အသွေးမြင့်ပိုင်ဆိုင်မှုများကို ထုတ်လုပ်လိုသည့် developer များအနေဖြင့် အဆိုပါမော်ဒယ်များ၏ တိကျမှုနှင့် အရည်အသွေးသည် ဆက်လက်တိုးတက်နေမည်ဖြစ်သည်။
ဖောင်ဒေးရှင်းမော်ဒယ်များကို သမားရိုးကျနည်းပညာဖြင့် ကျော်လွှားနိုင်ရန် developer များအတွက် စိန်ခေါ်မှုရှိသော နယ်ပယ်များတွင်လည်း အသုံးပြုမည်ဖြစ်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကိုယ်ပိုင်အုပ်ချုပ်ခွင့်ရအေးဂျင့်များသည် အရည်အသွေးအာမခံချက်အတွက် လုပ်ငန်းစဉ်များကို အရှိန်မြှင့်ပေးမည့် ဂိမ်းဖန်တီးနေစဉ်အတွင်း ကမ္ဘာ့အာကာသကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး ရှာဖွေနိုင်စေရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။
စာသား၊ ရုပ်ပုံ၊ အသံနှင့် အခြားထည့်သွင်းမှုများကို တစ်ပြိုင်နက်ထည့်သွင်းနိုင်သည့် ဘက်စုံအခြေခံအုတ်မြစ်မော်ဒယ်များ မြင့်တက်လာခြင်းသည် အသိဉာဏ်ရှိသော NPC များနှင့် အခြားဂိမ်းစနစ်များနှင့် ကစားသမားများ၏ အပြန်အလှန်ဆက်ဆံရေးကို ပိုမိုတိုးတက်စေမည်ဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ ဆော့ဖ်ဝဲအင်ဂျင်နီယာများသည် တီထွင်ဖန်တီးနိုင်စွမ်းကို မြှင့်တင်ရန်နှင့် ထုတ်လုပ်လိုက်သော ပိုင်ဆိုင်မှုများ၏ အရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ရန် နောက်ထပ်ထည့်သွင်းမှုအမျိုးအစားများကို အသုံးပြုနိုင်သည်။
Multimodal မော်ဒယ်များသည် ဂိမ်းတည်ဆောက်မှု၏ အချိန်အများဆုံးနှင့် စျေးအကြီးဆုံး လုပ်ငန်းစဉ်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သော အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဇာတ်ကောင်များ၏ ကာတွန်းကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် လုပ်ဆောင်ရာတွင် ကောင်းမွန်သော ကတိကို ပြသပါသည်။ ၎င်းတို့သည် ဇာတ်ကောင်များ၏နေရာအား လက်တွေ့ဘဝသရုပ်ဆောင်များနှင့် ထပ်တူထပ်မျှဖြစ်အောင်၊ စတိုင်လ်နှင့် သွင်းအားစုများစွာမှ ခံစားမှုကို ထည့်သွင်းကာ လိမ်လည်လှည့်ဖြားမှုလုပ်ငန်းစဉ်ကို သက်သာစေရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။
ဂိမ်းတွင် Foundation Models အကြောင်း ပိုမိုလေ့လာပါ။
ဆွေးနွေးပွဲများကို မြှင့်တင်ခြင်းနှင့် 3D အကြောင်းအရာများကို ဖန်တီးခြင်းမှ အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်သော ဂိမ်းကစားခြင်းကို ဖန်တီးခြင်းအထိ၊ အခြေခံမော်ဒယ်များသည် ဂိမ်းကစားခြင်းအတွေ့အကြုံများကို ဖန်တီးရန်အတွက် developer များအတွက် အခွင့်အလမ်းသစ်များ ဖွင့်လှစ်ပေးပါသည်။
အကြောင်းပိုမိုလေ့လာပါ အုတ်မြစ်မော်ဒယ်များ နှင့် အခြားနည်းပညာများ ပါဝါပေးသည်။ ဂိမ်းဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များ.
