မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း AI Field သည်ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များ (LLM များ) ၏အောင်မြင်မှုကြောင့် AI field ကိုဖမ်းစားခဲ့သည်။ အစပိုင်းတွင်သဘာဝဘာသာစကားဖြင့်ရေးဆွဲခြင်းအတွက်ဒီဇိုင်းပြုလုပ်ထားသောဤမော်ဒယ်များသည်ရှုပ်ထွေးသောပြ problems နာများကိုလူသားကဲ့သို့အဆင့်ဆင့်ခြေလှမ်း - အဆင့်ဆင့်အတွေးအခေါ်လုပ်ငန်းစဉ်နှင့်အတူရှုပ်ထွေးသောပြ problems နာများကိုကိုင်တွယ်နိုင်သည့်အစွမ်းထက်သောကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်သောကိရိယာများအဖြစ်ပြောင်းလဲခဲ့သည်။ သို့သော်၎င်းတို့၏ထူးချွန်သောကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှုစွမ်းရည်များရှိသော်လည်း LLMS သည်စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားစွာဖြည့်တင်းခြင်းနှင့်ဖြန့်ကျက်မှုမြန်နှုန်းမြင့်မားခြင်းတို့နှင့်အတူလက်တွေ့ကျကျအသုံးချခြင်းဖြင့်လက်တွေ့ကျကျအသုံးပြုသည်။ ၎င်းသည်ကုန်ကျစရိတ်နှင့်အရင်းအမြစ်တောင်းဆိုမှုများကိုအနည်းဆုံးဖြစ်စေနိုင်သည့်အလားတူကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်နိုင်စွမ်းကိုပေးနိုင်သည့်ပိုမိုသေးငယ်သောပိုမိုထိရောက်သောမော်ဒယ်များကိုတိုးပွားစေရန်ပိုမိုစိတ်ဝင်စားလာမည့်ကြောင့်ဖြစ်သည်။ ဤဆောင်းပါးတွင်ဤသေးငယ်သောကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှုမော်ဒယ်များမြင့်မားခြင်း,
ရှုထောင့်အတွက်အပြောင်းအလဲ
AI ၏လတ်တလောသမိုင်းအများစုအတွက်လယ်ကွင်းသည် "ချုံ့ခြင်းဥပဒေများ" ၏နိယာမကိုလိုက်နာခဲ့ပြီး Model စွမ်းဆောင်ရည်သည်အချက်အလက်များ, တွက်ချက်မှုနှင့်စံချိန်စံညွှန်းများတိုးပွားလာသည်ဟုထင်ရသည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည်အစွမ်းထက်သောမော်ဒယ်များကိုရရှိခဲ့သဖြင့်အခြေခံအဆောက်အအုံကုန်ကျစရိတ်များ, သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာသက်ရောက်မှုများနှင့် latencal endsues များအပါအ 0 င်သိသာထင်ရှားသည့်အပေးအယူများပြုလုပ်ခဲ့သည်။ လျှောက်လွှာအားလုံးသည်သန်းပေါင်းရာနှင့်ချီသောသတ်မှတ်ချက်များနှင့်အမျှမော်ဒယ်များအပြည့်အစုံကိုမလိုအပ်ပါ။ လက်တွေ့အမှုများတွင်လက်တွေ့ကျသောလုပ်ငန်းခွင်များ, ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုနှင့်ပညာရေးငယ်များကဲ့သို့သောလက်တွေ့ကျသောကိစ္စရပ်များတွင်အလားတူရလဒ်များရရှိနိုင်ပါသည်။
AI အတွက်ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်နားလည်ခြင်း
AI တွင်ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်းသည်ယုတ္တိရှိသောချည်နှောင်ချက်များကိုလိုက်နာရန်စံနမူနာရှင်များကိုလိုက်နာခြင်း, အကျိုးသက်ရောက်မှုများကိုနားလည်ရန်, အကျိုးသက်ရောက်မှုများကိုနားလည်ခြင်း, ဘာသာစကားမော်ဒယ်များအတွက်မူသတင်းအချက်အလက်များကိုပြန်လည်ရယူခြင်းသာမကသတင်းအချက်အလက်များကိုတည်ဆောက်ခြင်းနှင့်သတင်းအချက်အလက်များကိုစနစ်တကျအဆင့်ဆင့်ချဉ်းကပ်နည်းဖြင့်ကိုင်တွယ်ခြင်းနှင့်ကူးစက်ခြင်းကိုဆိုလိုသည်။ ဤကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှုအဆင့်ကိုပုံမှန်အားဖြင့်ပုံမှန်အားဖြင့်ညှိနှိုင်းနေသည့် LLMs များကအဖြေမပေးမီခြေလှမ်းပေါင်းစည်းမှုပေါင်းသင်းခြင်းကိုပြုလုပ်ရန်အဆင်သင့်ဖြစ်အောင်ပြုလုပ်ရန်ဖြစ်သည်။ ထိရောက်သောအခါဤနည်းလမ်းများသည်သိသာထင်ရှားသောကွန်ပျူတာအရင်းအမြစ်များကိုတောင်းဆိုရန်နှင့်ဖြန့်ကျက်ရန်နှေးကွေးပြီးအကုန်အကျများနိုင်သည်။
အသေးစားအကြောင်းပြချက်မော်ဒယ်များကိုနားလည်ခြင်း
အသေးစားအကြောင်းပြချက်မော်ဒယ်များသည်ကြီးမားသောမော်ဒယ်များ၏ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှုစွမ်းရည်များကိုပုံတူပွားရန်ရည်ရွယ်သည်။ သို့သော်တွက်ချက်မှုအာဏာ, ဤရွေ့ကားမော်ဒယ်များမကြာခဏသေးငယ်တဲ့မော်ဒယ် ("ကျောင်းသား") ပိုကြီးတဲ့, pre- လေ့ကျင့်သင်ကြားမော်ဒယ် ("ဆရာ" ကနေလေ့လာခဲ့တဲ့ဗဟုသုတပေါင်းတိုင်ဟုခေါ်သောနည်းစနစ်တစ်ခုကိုမကြာခဏအသုံးပြုလေ့ရှိသည်။ သဘာ 0 သဘောင်ဒေးဘတ်ဖြစ်စဉ်သည်ပိုမိုကြီးမားသောပုံစံကိုလေ့ကျင့်ခြင်း, ကျောင်းသားမော်ဒယ်သည်၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကိုတိုးတက်စေရန်ညှိနှိုင်းသည်။ အချို့သောဖြစ်ရပ်များတွင်အထူးဒိုမိန်း - တိကျသောဆုလာဘ်လုပ်ဆောင်ချက်များကိုအားဖြည့်ခြင်းများပြုလုပ်ရန်အထူးပြုလုပ်ထားသောဆုလာဘ်လုပ်ဆောင်ချက်များကိုထပ်မံဖြည့်ဆည်းရန်အသုံးပြုသည်။
သေးငယ်တဲ့ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မော်ဒယ်များ၏မြင့်တက်ခြင်းနှင့်တိုးတက်မှု
သေးငယ်တဲ့ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှုမော်ဒယ်များဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးအတွက်မှတ်သားလောက်သောမှတ်တိုင်များသည် DeepSeek-R1 ကိုလွှတ်ပေးခြင်းနှင့်အတူလာခဲ့သည်။ GPU များအဟောင်းကိုအတော်လေးကျိုးနွံစွာစုစည်းထားသည့်အစွန်အဖျားတွင်လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသော်လည်း MMLU နှင့် GSM-8K ကဲ့သို့သော benchmarks ကဲ့သို့သောပိုကြီးသည့်မော်ဒယ်များနှင့်နှိုင်းယှဉ်နိုင်သောစွမ်းဆောင်ရည်ကိုရရှိခဲ့သည်။ ဤအောင်မြင်မှုသည်ရိုးရာချုံ့ခြင်းချဉ်းကပ်မှုကိုပြန်လည်စဉ်းစားရန်ဖြစ်ပေါ်စေပြီးပိုကြီးသည့်မော်ဒယ်များသည်မူလကပင်ထက်သာလွန်သည်ဟုယူဆရသည်။
DeepSeek-R1 ၏အောင်မြင်မှုကို၎င်း၏ဆန်းသစ်သောလေ့ကျင့်မှုလုပ်ငန်းစဉ်နှင့် ဆက်စပ်. အကြီးအကျယ်အားဖြည့်ခြင်းသင်တန်းကိုအစောပိုင်းအဆင့်များ၌ကြီးကြပ်ခြင်းမပြုဘဲဆက်လက်လည်ပတ်ခြင်းမရှိဘဲအကြီးအကျယ်အားဖြည့်လေ့လာခြင်းကိုပေါင်းစပ်နိုင်သည်။ ဒီဆန်းသစ်တီထွင်မှုက DeepSeek-R1-Zero ကိုဖန်တီးဖို့ ဦး ဆောင်ခဲ့တယ်။ အအေးမိသည့်အချက်အလက်များကိုအသုံးပြုခြင်းကဲ့သို့သောတိုးတက်မှုများအရ,
ထို့အပြင်အိပ်စက်ခြင်းဆိုင်ရာနည်းစနစ်များသည်ပိုမိုကြီးမားသောထိရောက်သောမော်ဒယ်များကိုပိုမိုကျယ်ပြန့်သောပိုမိုထိရောက်သောမော်ဒယ်များကိုတီထွင်ရန်အလွန်အရေးကြီးကြောင်းသက်သေပြခဲ့ကြသည်။ ဥပမာအားဖြင့်, နက်ရှိုင်းသောနက်ရှိုင်းသော Models ၏ဗားရှင်းများ၏ပုံစံများကိုထုတ်လွှတ်လိုက်ပြီးအရွယ်အစား 1.5 ဘီလီယံမှ 70 ဘီလီယံမှ 70 ဘီလီယံအထိရှိသည်။ ဤမော်ဒယ်များကို အသုံးပြု. သုတေသီများသည်သေးငယ်သောမော်ဒယ်လ်ကီလိုမော်မုန်တိုင်း - Qwen-32b အားအခြေခံစံနှုန်းများကိုဖြတ်ကျော်ပြီး OpenChmarks မှ openchmarks outai ၏ O1-mini ကိုကျော်လွှားနိုင်ခဲ့သည်။ ယခုမော်ဒယ်များကို Standard Hardware နှင့်အတူနေရာချထားပြီးကျယ်ပြန့်သော application များအတွက်ပိုမိုအလားအလာရွေးချယ်စရာများကိုပြုလုပ်နိုင်သည်။
အသေးစားမော်ဒယ်များသည် GPT-Level ဆင်ခြင်ခြင်းနှင့်ကိုက်ညီနိုင်ပါသလား။
Models (SRMs) သည်အကြီးစားမော်ဒယ်များ (LRMs) ၏ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှုနှင့်ကိုက်ညီမှုရှိမရှိအကဲဖြတ်ရန်, ဥပမာအားဖြင့် BLELSEEK-R1 မော်ဒယ်လ်သည် MMLU စစ်ဆေးမှုတွင် 0.844 0 န်းကျင်တွင် 0.844 0 န်းကျင်တွင် 0.844 ကို 0.844 တွင်ရှိသည်။ GSM-8K Dataset တွင် BLELSEEK-R1 ၏ Develseek-R1 ၏ရေတံခွန်သည် O1 နှင့် O1-mini နှစ်ခုလုံးထက်သာလွန်မြင့်မြတ်သောစွမ်းဆောင်ရည်ကိုရရှိခဲ့သည်။
Livecodebench နှင့် codeforces များကဲ့သို့သော coding အလုပ်များတွင် DeepSeek-R1 ၏လည်ပင်းနှင့်ပတ်သက်သောမော်ဒယ်များသည် O1-mini နှင့် GPT-4o တို့နှင့်အလားတူပင်ဖျော်ဖြေတင်ဆက်ခဲ့သည်။ သို့သော်ပိုမိုကျယ်ပြန့်သောမော်ဒယ်များသည်ပိုမိုကျယ်ပြန့်သောဘာသာစကားများကိုပိုမိုကျယ်ပြန့်သောဘာသာစကားများကိုပိုမိုကျယ်ပြန့်သောအရာများကိုနားလည်ရန်လိုအပ်သည့်အလုပ်များတွင်ဆက်လက်ရှိနေသေးဆဲဖြစ်သည်။
သူတို့၏အားသာချက်များရှိသော်လည်းအသေးစားမော်ဒယ်များသည်ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှုကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှုလုပ်ငန်းများကိုသို့မဟုတ်ဖြန့်ဖြူးသောအချက်အလက်များနှင့်ရင်ဆိုင်ရသောအခါရုန်းကန်နေရသည်။ ဥပမာအားဖြင့်, LLM Chess Simulats တွင် DeepSeek-R1 သည်ပိုမိုကြီးမားသောမော်ဒယ်များထက်အမှားများကိုပြုလုပ်ခဲ့ပြီးရှည်လျားသောကာလများအတွင်းအာရုံစိုက်နိုင်စွမ်းကိုထိန်းသိမ်းရန်စွမ်းရည်ကိုကန့်သတ်ချက်များထက် ပို. အမှားများပြုလုပ်ခဲ့သည်။
အပေးအယူ - လက်တွေ့ကျသောသက်ရောက်မှုများ
SRMS ကို GPT-Level Lrms နှင့်နှိုင်းယှဉ်သောအခါ Model အရွယ်အစားနှင့်စွမ်းဆောင်ရည်အကြားကုန်သွယ်မှုသည်အရေးပါသည်။ သေးငယ်သည့်မော်ဒယ်များသည်မှတ်ဉာဏ်နှင့်ကွန်ပျူတာစွမ်းအင်နည်းပါးသည်။ ဤအကျိုးသက်ရောက်မှုသည် opsseek-R1 ကဲ့သို့သောမော်ဒယ်များနှင့်အတူ Models များကဲ့သို့ Models များထက် 96% စျေး 0 ယ်ခြင်းများနှင့်အတူ Models များထက်ပိုမိုစျေးသက်သာသည်။
သို့သော်ဤထိရောက်မှုသည်အချို့သည်အချို့သောအပေးအယူများနှင့်အတူလာသည်။ သေးငယ်သောမော်ဒယ်များကိုပုံမှန်အားဖြင့်သတ်သတ်မှတ်မှတ်အလုပ်များအတွက်ညှိနှိုင်းထားပြီး၎င်းသည်ပိုမိုကြီးမားသောမော်ဒယ်များနှင့်နှိုင်းယှဉ်လျှင်သူတို့၏ဘက်စုံကိုကန့်သတ်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်, သင်္ချာနှင့် coding တွင် Break-R1 ထူးကဲသည် Multseled နှင့် coding များ၌ MultoModal စွမ်းရည်များနည်းပါးသည်။
ဤအကန့်အသတ်ရှိသော်လည်းအကန့်အသတ်ရှိသောမော်ဒယ်များ၏လက်တွေ့ကျသောအပလီကေးရှင်းများသည်ကျယ်ပြန့်စွာရှိသည်။ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုတွင်သူတို့သည်ပုံမှန်ဆေးရုံဆာဗာများနှင့်ပတ်သက်သည့်ဆေးဘက်ဆိုင်ရာအချက်အလက်များကိုဆန်းစစ်သောရောဂါရှာဖွေရေးကိရိယာများကိုပါ 0 င်နိုင်သည်။ ပညာရေးတွင်၎င်းတို့ကိုကျောင်းသားများအားပြန်လည်ပြင်ဆင်ခြင်းကိုထောက်ပံ့ပေးသည့်ကိုယ်ပိုင်ကျူရှင်စနစ်များကိုတည်ဆောက်ရန်အသုံးပြုနိုင်သည်။ သိပ္ပံနည်းကျသုတေသနတွင်အချက်အလက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့်အတွေးအခေါ်များကိုသင်္ချာနှင့်ရူပဗေဒကဲ့သို့သောလယ်ကွင်းများတွင်စမ်းသပ်ခြင်းကိုအထောက်အကူပြုနိုင်သည်။ Open-roll-source roundels ၏ opensseek-r1 ကဲ့သို့သောမော်ဒယ်များသည်ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုကိုဖြည့်ဆည်းပေးနိုင်သည်။
အောက်ခြေလိုင်း
ဘာသာစကားမော်ဒယ်များကိုသေးငယ်သောကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်သောမော်ဒယ်များသို့ဆင့်ကဲပြောင်းလဲမှုသည် AI တွင်သိသာထင်ရှားသောတိုးတက်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤမော်ဒယ်များသည်ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များ၏ကျယ်ပြန့်သောစွမ်းရည်များကိုအပြည့်အဝမလိုက်သေးသော်လည်း၎င်းတို့သည်ထိရောက်မှု, ကုန်ကျစရိတ်နှင့်ထိရောက်မှုနှင့်လက်လှမ်းမီမှုတို့တွင်အဓိကအားသာချက်များကိုပေးသည်။ ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှုနှင့်အရင်းအမြစ်စွမ်းဆောင်ရည်အကြားမျှတမှုကိုသပိတ်မှောက်ခြင်းဖြင့်သေးငယ်သောမော်ဒယ်များသည် application အမျိုးမျိုးတွင်အရေးပါသောစံနမူနာများကိုပါ 0 င်ရန်စီစဉ်ထားပြီး,
