Argumentroupe သည် စွမ်းရည်မြှင့်တင်မှုဆိုင်ရာ (ML) ဆွေးနွေးပွဲဆိုင်ရာ အချက်အလက်အတွဲများနှင့် ဆွေးနွေးပွဲဆိုင်ရာ AI လေ့ကျင့်ရေးဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ဖန်တီးရန်အတွက် အတုပြုဆွေးနွေးပွဲဆိုင်ရာ အချက်အလက်ထုတ်လုပ်စက်နှင့် လေ့ကျင့်ရေးဆိုင်ရာ အချက်အလက်ထုတ်လုပ်သည့် AI ပလက်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် Microsoft Research ၏ TinyTroupe ပလက်ဖောင်းပေါ်တွင် တည်ဆောက်ထားပြီး Big Five ပုဂ္ဂိုလ်စရိုက်ပုံစံအပေါ် အခြေခံထားသည့် စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ အခြေခံသည့် AI ပုဂ္ဂိုလ် ၉ မျိုးကို အသုံးပြု၍ အတုပြု အာရုံစူးစိုက်မှုအုပ်စုဆိုင်ရာ အချက်အလက်ကို ထုတ်လုပ်သည်။ ၎င်းသည် ၂-၂၀၀ အထိရှိသော အေဂျင့်များ၏ အတုပြုမှုများဖြင့် ကွဲပြားသော၊ ကိုယ်ပိုင်အချက်အလက်ကို ထိန်းသိမ်းထားသော ဆွေးနွေးပွဲဆိုင်ရာ အချက်အလက်အတွဲများကို ထုတ်လုပ်သည်။ ထို့ကြောင့် အချက်အလက်ကို ထုတ်လုပ်ရာတွင် ကိုယ်ပိုင်အချက်အလက်မရှိဘဲ၊ သဘောတူညီချက်မလိုအပ်ဘဲ၊ NLP နှင့် ဆွေးနွေးပွဲဆိုင်ရာ AI လေ့ကျင့်ရေးအတွက် အချိန်နှင့်အမျှ တိုးမြှင့်နိုင်သော အချက်အလက်ထုတ်လုပ်မှုကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။
၉ မျိုးကွဲသော AI ပုံစံများသည် စကားပြော AI ကိုလေ့ကျင့်ရန်အတွက် စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ အမြင်မှန်သော ဆွေးနွေးပွဲများကို ထုတ်လုပ်ပေးသည်။ ကိုယ်ရေးအချက်အလက် သို့မဟုတ် သီးသန့်ရေးရာဆိုင်ရာ စိုးရိမ်မှုများမရှိဘဲ ၂ မှ ၂၀၀ အထိ အေဂျင့်အရေအတွက်ကို တိုးမြှင့်နိုင်သည်။
အကောင်းဆုံးအသုံးပြုသူများမှာ AI/ML အဖွဲ့များ၊ ဒေတာ သိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် ဆွေးနွေးနိုင်သော AI ဖြေရှင်းချက်များ တည်ဆောက်သူများဖြစ်သည်။
အမှန်တကယ် တွေ့ရများသည့် နေ့စဉ်ပြောဆိုချက်များမှ အချက်အလက်များကို စုဆောင်းခြင်းသည် ဈေးကြီးပြီး ကြာမြင့်သည်။ ပြီးမြောက်အောင် လုပ်ဆောင်ရန်အတွက် ဝင်ငွေရရှိသူများကို ရှာဖွေခြင်း၊ လုပ်ငန်းများ လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် စာသားများကို ရိုက်ကူးခြင်းများသည် ရက်သတ္တပတ်များစွာနှင့် ဒေါ်လာသောင်းချီများကုန်စရိတ် ဖြစ်စေနိုင်သည်။
အမှန်တကယ်ရှိသော အချက်အလက်များတွင် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဆိုင်ရာ အချက်အလက်များ၊ သဘောတူညီချက်နှင့် ကိုယ်ပိုင်အချက်အလက်များကို ထိန်းသိမ်းရမည့် အချက်များ ပါဝင်သည်။ GDPR၊ CCPA နှင့် အခြားစည်းမျဉ်းများသည် အမှန်တကယ်ရှိသော ဆွေးနွေးချက်ဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို စီမံခန့်ခွဲရာတွင် အန္တရာယ်နှင့် အကုန်ကျစရိတ်များစွာကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။
အမှန်တကယ် တွေ့ရှိရသည့် စကားပြောဆိုင်ရာ အချက်အလက်များတွင် ကွဲပြားမှုနည်းပါးသည်။ စုဆောင်းရာတွင် မှားယွင်းမှုများ ရှိခြင်းကြောင့် တူညီသော လူမျိုးစုများမှ တူညီသော ဆက်သွယ်ရေးပုံစံများကို ရရှိနိုင်ပါသည်။
စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာအရ ယုံနိုင်လောက်သော၊ အကြီးစားတွင် အသုံးပြုနိုင်သည့် စကားပြောစနစ်များ။
ကြီးမားသော ၅ မျိုးစုံသော ကိုယ်ရည်ကိုယ်သွေးပုံစံအပေါ် အခြေခံထားသည့် ၉ မျိုးစုံသော ကိုယ်ရည်ကိုယ်သွေးများဖြင့် ကွဲပြားသော ဆွေးနွေးပွဲများကို ဖန်တီးပါ။ ၎င်းတို့အားလုံးသည် ခြားနားသော ဆက်သွယ်ရေးပုံစံများ၊ စကားလုံးများနှင့် အကြောင်းအရာကို ဆုံးဖြတ်သည့် ပုံစံများရှိသည်။
Microsoft Research ၏ TinyTroupe ဖွဲ့စည်းပုံပေါ်တွင် တည်ဆောက်ထားသောကြောင့်၊ ဤဆွေးနွေးပွဲများသည် သဘာဝကျသော ကိုယ်ရည်ကိုယ်သွေးအပေါ်မူတည်ပြီး ကွဲပြားခြားနက်မှုများကို ထင်ဟပ်စေပြီး၊ မျက်မြင်ပေါ်လွင်သော ပြောင်းပြန်ပြောဆိုမှုများမဟုတ်ပါ။
နှစ်ဦးချင်းကြား ပိုမိုရင်းနှီးသော ဆွေးနွေးပွဲများမှသည် ကြီးမားသော အုပ်စုဆွေးနွေးပွဲများအထိ အချက်အလက်များကို ထုတ်လုပ်ပါ။ ဆွေးနွေးပွဲတွင် ပါဝင်မည့်သူများ၊ ဆွေးနွေးမည့်အကြောင်းအရာများနှင့် ဆက်ဆံရေးပုံစံတို့ကို ထိန်းညှိနိုင်သည်။
အတုပြုထုတ်လုပ်ထားသော အချက်အလက်များတွင် ကိုယ်ပိုင်အချက်အလက်များ မပါဝင်ပါ။ သဘောတူညီချက်စာချုပ်များ၊ အမည်မဖော်ထုတ်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်များ၊ GDPR စည်းမျဉ်းများကြောင့် ပေါ်လာနိုင်သည့် ပြဿနာများ မရှိပါ။
ကြီးမားသော ငါးခုပါဝင်သည့် ကိုယ်ရည်ကိုယ်သွေးပုံစံသည် ဆွေးနွေးမှုပုံစံများတွင် တရားမျှတသော ကွဲပြားမှုရှိစေကြောင်း သေချာစေသည်။
မည်သည့်အတိုင်းအဆမှ အသေးအဖြာပါဝင်သော စကားပြောမှုများမှသည် ကြီးမားသော အုပ်စုဆွေးနွေးပွဲများအထိ အချက်အလက်များကို ထုတ်လုပ်နိုင်သည်။
သုတေသနအတွက် အသုံးပြုနိုင်သော အချက်အလက်များဖြစ်ပြီး၊ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးဆိုင်ရာ အန္တရာယ်မရှိပါ။ သဘောတူညီချက်မလို၊ အမည်ဖျောက်စရာလည်း မလိုပါ။
ArgumenTroupe သည် စနစ်တကျဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းဆိုင်ရာ အသိပညာအပြည့်အစုံကို ခြုံငုံနိုင်သည့် လေးမျိုးရှိသော ထုတ်ကုန်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် လူသားများ ဆွေးနွေးဆင်ဆာသည့်အဆင့်မှသည် AI စီမံခန့်ခွဲမှုအဆင့်အထိ အကျုံးဝင်သည်။
လူသားချင်းချင်း ဖွဲ့စည်းထားသော ဆွေးနွေးပွဲ။ အဖွဲ့များသည် ဆုံးဖြတ်ချက်များကို ၁၆ မျိုးသော အတိုင်းအဆများဖြင့် ကွက်ကွက်လေ့လာပြီး အကျိုးကျေးဇူးနှင့် အကျိုးစီးပွားများအဖြစ် သတ်မှတ်သည်။
ကော်ပိုရိတ် မဟာဗျူဟာ →စုပေါင်း AI အသိဉာဏ်။ ၇ ခုသော LLM များသည် တစ်ခုစီက သီးခြားအကြောင်းအရာများဖြင့် တင်ပြပြီး၊ ထို့နောက် တစ်ခုနှင့်တစ်ခု နှိုင်းယှဉ်ကာ ဆုံးဖြတ်ကြသည်။ ထိုသို့ ဆုံးဖြတ်ချက်များမှတစ်ဆင့် ယုံကြည်မှုအဆင့်ကို ထုတ်ဖော်နိုင်သည်။
အများအပြားသော LLM ဖြင့် အာရုံစစ်ဆေးခြင်း →AI ဆုံးဖြတ်ချက်ခြေရာများ။ AI ဆုံးဖြတ်ချက်များ၏ အကြောင်းရင်းကို မှတ်တမ်းတင်ခြင်း - EU AI ဥပဒေနှင့်အညီဆောင်ရွက်ရန်အတွက် စနစ်တကျစီစစ်နိုင်သော မှတ်တမ်းများ။
AI စီမံခန့်ခွဲမှု →AI ဆွေးနွေးပွဲများ။ AI ပုံစံ ၉ ခုသည် ဘယ်အကြောင်းကိုမဆို အားလုံးကိုင်တွယ်ပြီး ဆွေးနွေးနိုင်သည် - မိနစ်ပိုင်းအတွင်း စင်တက်တစ် အဖွဲ့အစည်းများ။
ပိုမိုလေ့လာရန် →<strong>အခြေခံကြေးစိတ်မျာ်သည် အခြေခံကြေးစိတ်များဖြစ်ပြီး အခြေခံကြေးစိတ်များဖြစ်သည်။ အခြေခံကြေးစိတ်များသည် အခြေခံကြေးစိတ်များဖြစ်ပြီး အခြေခံကြေးစိတ်များဖြစ်သည်။</strong><br> အခြေခံကြေးစိတ်များသည် အခြေခံကြေးစိတ်များဖြစ်ပြီး အခြေခံကြေးစိတ်များဖြစ်သည်။
<strong>အခြေခံကြေးစိတ်များကို အသုံးပြုနိုင်ပြီးသည်နှင့် မိမိအတွက် အခြေခံကြေးစိတ်များကို အသုံးပြုနိုင်ပြီးသည်နှင့် မိမိအတွက် အခြေခံကြေးစိတ်များကို အသုံးပြုနိုင်ပြီးသည်နှင့်</strong><br> အခြေခံကြေးစိတ်များကို အသုံးပြုနိုင်ပြီးသည်နှင့် မိမိအတွက် အခြေခံကြေးစိတ်များကို အသုံးပြုနိုင်ပြီးသည်နှင့်
စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာအရ ယဉ်ကျေးပြီး အကျယ်ပြန့်သော ဆွေးနွေးပွဲများ။ အခမဲ့ စမ်းသပ်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။