सत्र 1: थाईलैंड में एसीएल और एलएलएम रोडमैप
SCBX अनलॉकिंग AI EP 9 में AI और LLM के बारे में कहानियां प्रस्तुत करने के लिए एडवांसिंग थाईएलएलएम डेवलपमेंट एंड एप्लिकेशन थीम के तहत वापस आ गया है जो ChatGPT के जन्म के बाद से दुनिया भर के लोगों के ध्यान में रही हैं।
इस घटना में कई दिलचस्प चर्चा विषय हैं। नेशनल इलेक्ट्रॉनिक्स एंड कंप्यूटर टेक्नोलॉजी सेंटर (NECTEC) के AiAT और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिसर्च के निदेशक डॉ थेपचाई सपनिधि ने थाईलैंड में ACL और LLM रोडमैप पर व्याख्यान दिया।
लेकिन एलएलएम के बारे में समझाने से पहले, डॉ थेपचाई ने पहली बार पेश किया कि एसीएल क्या कहा जाता है और एआई और एलएलएम की दुनिया के लिए यह कितना महत्वपूर्ण है।
ACL के 2 अर्थ इस प्रकार हैं:
- कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान पर वार्षिक बैठक कंप्यूटर भाषाविदों का एक अकादमिक सम्मेलन है, जो 1962 से आयोजित किया गया है, लेकिन मूल रूप से मशीन अनुवाद और संगणना भाषाविज्ञान पर एसोसिएशन कहा जाता था।
- कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान संघ या जो इस सम्मेलन की देखरेख और आयोजन करते हैं। यदि यह कार्यक्रम और आयोजक अनुपस्थित हैं, तो इसके परिणामस्वरूप एआई क्षेत्र में जागृति हाथ के सामने से हाथ के पीछे तक बदल सकती है।
डॉ. थेपचाई ने कहा कि एसीएल सम्मेलन हमेशा 1996 तक संयुक्त राज्य अमेरिका में आयोजित किए गए हैं, जब वे 2000 में हांगकांग में पहले एशियाई सम्मेलन से पहले कनाडा और स्पेन जैसे अन्य देशों में आयोजित किए जाने लगे।
और अगस्त 2024 में, थाईलैंड भी बैठक की मेजबानी करेगा। वह खुद भी कार्यक्रम में शामिल होंगे। 2009 से एसीएल में भाग लेने के बाद।
इसका कारण यह है कि कुछ वर्षों में ChatGPT के आगमन ने Google, Microsoft, Meta, Apple और OpenAI के बहुभाषी LLM को भी जन्म दिया है, जो अंग्रेजी पर ध्यान केंद्रित करते हैं।
थाईलैंड में थाई एलएलएम भी हैं जैसे ओपनथाईजीपीटी और टाइफून, आदि।
थेपचाई ने यह भी कहा कि थाईलैंड ने पांच एआई कार्य योजनाओं के साथ एक रोडमैप निर्धारित किया है, एलएलएम रणनीति के साथ दूसरे पहलू में भी, जो दर्शाता है कि थाईलैंड इस मुद्दे को बहुत महत्व देता है और व्यावसायिक उपयोग या भविष्य के अनुसंधान के लिए उपयोगी होना चाहिए।
अब तक। उन्हें और एनईसीटीईसी टीम को प्रत्येक संगठन के लिए विशिष्ट कार्यों में मदद करने के लिए विशिष्ट क्षेत्रों के साथ एलएलएम बनाने में मदद करने के लिए सरकारी और निजी एजेंसियों दोनों से कई अनुरोध प्राप्त हुए हैं। हमें यह निगरानी करना जारी रखना चाहिए कि इसे कैसे विकसित और उपयोग किया जाएगा।
एक अन्य महत्वपूर्ण कार्य राष्ट्रीय अनुसंधान एजेंसी (एनआरए) के साथ हाथ मिलाना है। उच्च शिक्षा, विज्ञान, अनुसंधान और नवाचार मंत्रालय और डिजिटल अर्थव्यवस्था और समाज मंत्रालय 3 एलएलएम मॉडल बनाने के लिए:
- प्रीट्रेन्ड एलएलएम थाई भाषा का उपयोग करने के लिए एक बहुमुखी आधार मॉडल है जिसे हर किसी के द्वारा साझा किया जा सकता है।
- पर्यटन का समर्थन करने के लिए फाइन ट्यूनिंग मॉडल चिकित्सा और पर्यावरण
- एक ओपनसोर्स मॉडल जिसका उपयोग निजी संगठन अन्य उद्योगों को विकसित करने और विस्तारित करने के लिए कर सकते हैं जिनमें वे काम करते हैं।
एक और चीज जो की जा रही है वह है चैटबॉट एरिना या प्रत्येक चैटबॉट को एक-दूसरे से बात करने के लिए यह जानने के लिए कि कौन सी बॉट की जानकारी सही है। प्रयोग करने में आसान अधिक व्यावहारिक?
एक और बात जिस पर डॉ. थेपचाई ने जोर दिया वह यह है कि एआई का उपयोग सुरक्षित और विश्वसनीय होना चाहिए, इसलिए भरोसेमंद एआई फ्रेमवर्क विकास परियोजना का जन्म हुआ। क्या यह कानून का उल्लंघन करता है, अश्लीलता, क्या यह मानसिक स्वास्थ्य के अनुकूल है, और क्या यह थाई समाज और संस्कृति आदि के लिए अच्छा है।
पिछला डॉ. थेपचाई ने रोडमैप भी बताया कि एनईसीटीईसी ने मोटे तौर पर योजना बनाई है कि अगले 5 वर्षों के भीतर, अधिक ओपनथाईजीपीटी विकसित किया जाएगा, और 2028 में, ओपनथाईएलएलएम और मल्टीमॉडल ओपनथाईएलएलएम संस्करण 3.0.0 को 3डी वर्ल्ड इंस्ट्रक्शन कार्य के लिए विकसित किया जाएगा।
अगर सब कुछ योजना के अनुसार होता है, हमें यकीन है कि थाईलैंड में कई और चुनौतियां, नवीनताएं और रोमांचक चीजें होंगी।
सत्र 2: दक्षिण पूर्व एशिया में एलएलएम आर एंड डी को आगे बढ़ाना: नवाचार और सहयोग को पाटना
जहां से इस दुनिया में भाषा की बाधा है। विदेशियों के साथ संवाद करने के लिए लंबे समय तक ज्ञान और अनुभव की आवश्यकता होती है। लेकिन जनरेटिव एआई के आगमन और एलएलएम के तेजी से विकास ने भाषा की बाधाओं को तोड़ दिया है।
अब तक, न केवल संयुक्त राज्य अमेरिका या यूरोप में, स्मार्ट और अत्याधुनिक एलएलएम विकसित किए जा रहे हैं, बल्कि एशिया में, विशेष रूप से दक्षिण पूर्व एशिया में, वे भी विकसित हो रहे हैं।
ศ.ดร.สรณะ นุชอนงค์ VISTEC-depa के निदेशक หนึ่งในผู้บุกเบิกด้าน LLM ในไทย มาบรรยายเรื่อง दक्षिण पूर्व एशिया में एलएलएम आर एंड डी को आगे बढ़ाना: ब्रिजिंग इनोवेशन एंड कोलैबोरेशन ในงาน SCBX एआई ईपी 9 को अनलॉक करना: थाईएलएलएम विकास और अनुप्रयोगों को आगे बढ़ाना यह समझाने के लिए कि दक्षिण पूर्व एशिया में एलएलएम शिक्षा, अनुसंधान और विकास अब कितनी प्रगति कर रहा है।
सबसे प्रमुख परियोजनाओं में से एक सिंगापुर में है। SEALD (एक नेटवर्क डेटा में दक्षिण पूर्व एशियाई भाषाएँ) कहा जाता है, या बस AI सिंगापुर के रूप में जाना जाता है, यह एक ऐसी परियोजना है जो पड़ोसी देशों के शोधकर्ताओं को एशिया की स्थानीय भाषाओं में खड़े होने वाले एलएलएम बनाने के लिए सहयोग करने के लिए आमंत्रित करती है।
ऐसा इसलिए है क्योंकि सभी दक्षिण पूर्व एशियाई देशों में पहले से ही उनकी मुख्य भाषा है। इतना ही नहीं, हजारों बोलियां या गौण भाषाएं हैं। परियोजना का उद्देश्य विकसित करना है क्षेत्र में विभिन्न भाषाओं की जानकारी के साथ एलएलएम को विविधता का अच्छा उपयोग माना जाता है।
फिर भी यदि शोधकर्ता आर एंड डी और एलएलएम को प्रभावी ढंग से विकसित करना चाहते हैं, तो उनके पास अच्छे माप भी होने चाहिए, लेकिन आज एलएलएम विकास के साथ समस्या यह है कि इसे मापना अभी भी मुश्किल है। न केवल एशिया में, बल्कि यहां तक कि अंग्रेजी एलएलएम में भी अभी भी यह समस्या है।
डॉ. सरना ने बताया कि परिणामों को मापने में 4 प्रमुख बाधाएं हैं:
- विरल मूल्यांकन डेटा - AI द्वारा केवल 10 से कम भाषाओं को विकसित और प्रशिक्षित किया गया है।
- संसाधन अंतराल - दक्षिण पूर्व एशिया में 1,308 भाषाओं में से 700 में केवल 1-2 डेटासेट हैं जो माप के लिए सटीक हैं।
- संसाधनों की गुणवत्ता इंटरनेट पर सूचना की गुणवत्ता के इस बात की पुष्टि नहीं की गई है कि इसका आगे उपयोग किया जा सके।
- सांस्कृतिक प्रासंगिकता: अंग्रेजी से अनुवादित कई माध्यमिक भाषाओं के बारे में जानकारी या शब्दावली क्षेत्र की वास्तविक संस्कृति या संदर्भ के अनुरूप नहीं हो सकती है।
सिंगापुर सरकार इस समस्या को अच्छी तरह से समझती है, इसलिए उसने दक्षिण पूर्व एशियाई देशों से आधिकारिक तौर पर डेटासेट एकत्र करने के लिए SEACrowd परियोजना विकसित की है, और Vistec शोधकर्ता भी परियोजना में शामिल हैं।
सरना को उम्मीद है कि एसईएक्रोड एक अच्छा बेंचमार्क होगा जो यह सुनिश्चित करने में मदद करता है कि प्राप्त डेटा वास्तव में दक्षिण पूर्व एशियाई क्षेत्र को पेश करेगा, न कि केवल इसके बारे में सोचने या पश्चिमी स्रोतों से अनुवाद करने के लिए।
क्योंकि यह मत भूलो कि एलएलएम विकास सही बेंचमार्क के साथ मापा जाता है। व्यावहारिक। यह शोधकर्ताओं को उनके लक्ष्यों के लिए मार्गदर्शन करने में मदद करेगा और उन्हें बताएगा कि किन समस्याओं को हल करने की आवश्यकता है। किसी भी समस्या को हल करने की आवश्यकता नहीं है। भविष्य में बेहतर होने के लिए एलएलएम विकसित करने में क्या मदद मिलेगी, आदि।
लेकिन मापने के लिए सावधानियां भी हैं। सोराना ने डोंट मेक योर एलएलएम नामक एक पेपर का एक उदाहरण दिया, एक मूल्यांकन बेंचमार्क चीटर जिसने निष्कर्ष निकाला कि आपको अच्छे दिखने वाले नंबरों का उत्पादन करने के लिए जानबूझकर परिणामों को मापने के बारे में सावधान रहना चाहिए। यह सबसे सुंदर दिखता है, लेकिन जब वास्तविक काम की बात आती है तो इसका उपयोग व्यवहार में नहीं किया जा सकता है क्योंकि यह एक छात्र से अलग नहीं है जो एक परीक्षा में अच्छा स्कोर प्राप्त करने के लिए एक किताब पढ़ने का इरादा रखता है, लेकिन ज्ञान का उपयोग नहीं कर सकता है उसने प्राप्त किया है किसी भी लाभ के लिए।
भविष्य के लिए। प्रो डॉ सोराना ने पुष्टि की कि थाईलैंड थाई भाषा को दुनिया के लिए केंद्रीय डेटाबेस में लाने के लिए एसईएक्रोड परियोजना के साथ सहयोग करना जारी रखेगा।
सत्र 3: शाब्दिक एम्बेडिंग को समझना: पुनर्प्राप्ति और सिफारिश में अनुप्रयोग
कभी आपने सोचा है कि जॉबटॉपगन जैसी जॉब पोस्टिंग साइटें नौकरी आवेदकों को सही नौकरी दिलाने में कैसे मदद कर सकती हैं? इसका उत्तर SCBX अनलॉकिंग AI EP 9 में निहित है: ThaiLLM विकास और अनुप्रयोगों को आगे बढ़ाना!
कंप्यूटर इंजीनियरिंग विभाग, इंजीनियरिंग संकाय, चुलालोंगकोर्न विश्वविद्यालय के डॉ एकपोल सोंगसुवानिच ने पाठ्य एम्बेडिंग को समझना: पुनर्प्राप्ति और सिफारिश में अनुप्रयोग पर एक व्याख्यान दिया और एलएलएम के अभ्यास और विकास में अपना अनुभव साझा किया।
डॉ. एकपोल ने कहा कि हम इंसानों में व्याख्या करने की क्षमता होती है, हम जानते हैं कि किन वाक्यों का वही अर्थ है या कौन से वाक्य के करीब हैं, जैसे कि ए लिटिल गर्ल सेम्स टू बी वेरी सैड, जिसका अर्थ द लिटिल चाइल्ड इज फार फ्रॉम बीइंग हैप्पी के समान है।
हालांकि, एलएलएम विकसित करते समय, जानकारी दर्ज करना भी एक चुनौती है ताकि कंप्यूटर उन वाक्यों के अर्थ को समझ सके जो अलग-अलग लिखे गए हैं। लेकिन अर्थ एक ही या समान है।
एकपोल ने एक उदाहरण दिया कि कैसे वह जॉबटॉपगन की प्रणाली को प्रशिक्षित करते थे, एक नौकरी खोज वेबसाइट जो लोगों को वेबसाइट पर अपना रिज्यूमे अपलोड करने की अनुमति देती है। उनका काम सही नौकरी की स्थिति खोजने के लिए रिज्यूमे से मेल खाने का तरीका खोजने के लिए जो कुछ भी करना है, वह करना है।
इसलिए, उन्होंने नौकरी आवेदक के फिर से शुरू होने और प्रत्येक संगठन से प्रत्येक नौकरी के नौकरी विवरण को पढ़ने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता को प्रशिक्षित किया जब तक कि यह प्रत्येक व्यक्ति की उपयुक्त नौकरी विशेषताओं को नहीं जानता।
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिखाने वाली सीखने की तकनीकों के लिए, 2 शैलियाँ हैं: विरल एम्बेडिंग और डेंस एम्बेडबिंग।
- विरल एम्बेडिंग मशीन लर्निंग को एक किताब पढ़ने और इन पुस्तकों में कितने कीवर्ड हैं, जैसे विलियम शेक्सपियर की पुस्तक को गिनने के लिए संदर्भित करता है। बैटल के लिए कितने शब्द हैं या सॉइलर आदि के लिए कितने शब्द हैं, और फिर विरल एम्बेडिंग के फायदों के परिणामों का विश्लेषण करें, जिनका उपयोग करना आसान है। उदाहरण के लिए, कुछ मामलों में, हो सकता है कि उसे वह शब्द न मिले जिसे आप गिनना चाहते हैं, और अक्सर कंप्यूटर उन शब्दों को अनदेखा कर सकता है जिनका अर्थ समान है लेकिन वे समान शब्द नहीं हैं। इसलिए, इस शब्द का सामना करने के बजाय प्रतिशत या आवृत्ति की गिनती करने के लिए समय की संख्या से बदलना आवश्यक हो सकता है।
- घने एम्बेडिंग: डीप लर्निंग के लिए इनपुट करें और फिर चीजों को संख्याओं में बदलें। यदि कोई संख्या समान या समान है। डॉ. एकपोल ने साझा किया कि इस तरह उन्होंने जॉबटॉपगन की मशीन लर्निंग को नौकरी के उम्मीदवार के रिज्यूमे को पढ़ना सिखाया। यह इंगित करता है कि नौकरी आवेदक का फिर से शुरू उस नौकरी के लिए उपयुक्त है जो आवेदन के लिए खुला है।
विरल और घने एम्बेडिंग दोनों के अपने फायदे और नुकसान हैं। इसका उपयोग करने से पहले, आपको यह देखने की ज़रूरत है कि किन मामलों में विरल का उपयोग करना चाहिए, किन मामलों में घने का उपयोग करना चाहिए, या क्या दोनों तरीकों में से सर्वश्रेष्ठ को बाहर लाने के लिए उन्हें एक साथ उपयोग किया जाना चाहिए।
बस अवधारणा को समझें और यह कैसे काम करता है। एकपोल को विश्वास है कि हम कई दिलचस्प चीजें विकसित करने में सक्षम होंगे। अपने और संगठन के काम में सुधार जारी रखने के लिए।
सत्र 4: निवेश अंतर्दृष्टि फैलाया: एआई-संचालित डिजिटल आरएम और ग्राहक सेवा
जो लोग सफल निवेशक होंगे हर समय खबरों के साथ बने रहना अपरिहार्य है, लेकिन क्योंकि इस युग की जानकारी इतनी तेजी से आती है कि इसे बनाए रखना मुश्किल है। थोड़ी सी महत्वपूर्ण जानकारी से चूकने से लाभ कमाने के बजाय पलक झपकते ही भारी नुकसान हो सकता है।
लेकिन क्या होगा अगर निवेशकों के पास निवेश करने के लिए आवश्यक जानकारी तक आसान पहुंच हो? श्री वीरांत इत्रोज, InnovestX के AI ट्रांसफॉर्मेशन लीड, ने SCBX अनलॉकिंग AI EP 9: एडवांसिंग थाईएलएलएम डेवलपमेंट एंड एप्लीकेशंस में "Investment Insights Unleashed: AI-Powered Digital RM and Customer Service" शीर्षक से एक व्याख्यान में छवि पेश की।
श्री वीरिंट ने कहा कि इनोवेस्टएक्स के पास वर्तमान में लगभग 1 मिलियन लोगों का ग्राहक आधार है, लेकिन उनमें से ज्यादातर, लगभग 98%, सामान्य ग्राहक हैं जिनके पास निवेश करने के लिए अपेक्षाकृत कम समय है क्योंकि उन्हें पूर्णकालिक काम करना है और उन्हें सलाह देने वाला कोई नहीं है कि कौन सा स्टॉक खरीदना है और कौन सा बेचना है। आपको विभिन्न स्रोतों से समाचारों का पालन करने के लिए काम करने के लिए समय आवंटित करना होगा।
और क्योंकि वर्तमान निवेश न केवल थाई स्टॉक बल्कि विदेशी स्टॉक भी हैं। चुनने के लिए म्यूचुअल फंड, बॉन्ड और बॉन्ड हैं, साथ ही क्रिप्टोकरेंसी जैसी जोखिम भरी संपत्तियां भी हैं। यह हमारे अपने निवेश पोर्टफोलियो को कितना प्रभावित करता है?
एक और चुनौती यह है कि ग्राहक अक्सर कई चैनलों के माध्यम से निवेश की जानकारी के बारे में पूछताछ करने के लिए InnovestX से संपर्क करते हैं, जिससे ग्राहक सेवा को ग्राहकों से जानकारी प्राप्त करने के लिए विशेष रूप से कड़ी मेहनत करनी पड़ती है।
इसी समय, मानव निवेश पेशेवरों को विकसित करना मुश्किल है। ग्राहकों की बढ़ती संख्या के साथ बने रहने के लिए काम करें।
संचित मामलों के आधार पर, टाइफून नामक एलएलएम के माध्यम से एआई-पावर्ड डिजिटल आरएम का विकास इनोवेस्टएक्स कर्मचारियों को उनके काम में मदद करने और प्लेटफॉर्म के ग्राहकों को उनकी जरूरतों को पूरा करने वाली निवेश जानकारी तक पहुंचने में मदद करने के लिए विकसित किया गया था।
ग्राहक सेवा में, InnovestX ग्राहक सेवा में मदद करने के लिए AI का उपयोग करता है, जो खाता खोलने की सेवाएं प्रदान करने या बुनियादी निवेश सवालों के जवाब देने के लिए एक चैटबॉट है, जो सूचना अधिभार की समस्या को कम करता है, काम के समय को कम करता है, और मानव विशेषज्ञ केवल प्रमुख मामलों का ध्यान रखते हैं। उप-उत्पाद मानवीय त्रुटि को भी कम करता है और कर्मचारियों को बहुत अधिक तनावग्रस्त या थका हुआ नहीं होने में मदद करता है।
InnovestX के LLM द्वारा उपयोग किए जाने वाले डेटा को InnovestX विश्लेषण टीम द्वारा तैयार किए गए विश्लेषण से लिया जाएगा, और प्रत्येक पेपर में उपयोग किए गए डेटा के स्रोत का संदर्भ होगा ताकि निवेशक समय होने पर अधिक पढ़ सकें, जो विश्वसनीयता बढ़ाने में मदद करेगा और निवेशकों को आश्वस्त करेगा कि विश्लेषक सिद्धांतों या सबूतों के बिना अपनी गणना नहीं करते हैं।
इतना ही नहीं, बल्कि टाइफून के मॉडल का उपयोग करने से भी InnovestX को GPT10o जैसे अन्य मॉडलों का उपयोग करने की तुलना में अपने बजट का 4% से अधिक बचाने में मदद मिली है, और कर्मचारी ग्राहकों को तेजी से जवाब दे सकते हैं। अधिक समय बचाएं और अधिक आश्वस्त रहें कि आप अपने ग्राहकों को जल्दी से गुणवत्तापूर्ण निवेश सलाह दे सकते हैं।
इवेंट में, SCBX अनलॉकिंग AI ने वास्तविक समय में AI-पावर्ड डिजिटल RM के उपयोग का भी प्रदर्शन किया, यह प्रदर्शित करते हुए कि InnovestX का AI कैसे काम करता है। उन सूचनाओं का जवाब कैसे दें जो ग्राहक वास्तव में सेवा का उपयोग करने वाले ग्राहकों के लिए एक अच्छी भावना पैदा करने के लिए इनपुट करते हैं, ताकि वे खुशी से और सफलतापूर्वक निवेश करना जारी रख सकें।
अगर किसी को दिलचस्पी है, तो मैं जानना चाहता हूं कि क्या InnovestX से निवेश की जानकारी वास्तव में विश्वसनीय और विश्वसनीय है। आप InnovestX के साथ चैट करने की कोशिश कर सकते हैं।
सत्र 5: थाई एलएलएम और उनके अनुप्रयोगों को आगे बढ़ाना
งาน SCBX Unlocking AI EP 9: Advance ThaiLLM Development and Applications นอกจากอัดแน่นไปด้วยการบรรยายถึง LLM ในแง่มุมที่น่าสน่าสน่าสน่าสน่มนแงในแง่น่น่าสนน่าสนน ��จ ยังมีการเสวนาปิดท้ายด้วย ชื่อเดียวกับธีมงานเลยนั่นคือ अग्रिम थाई एलएलएम और उनके अनुप्रयोगों
इस कार्यक्रम को राष्ट्रीय और वैश्विक स्तर पर एलएलएम के अध्ययन और विकास में अनुभव वाले पेशेवरों द्वारा सम्मानित किया गया था। डॉ. थेपचाई सपनिथि, उपाध्यक्ष, AiAT और NECTEC से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिसर्च के निदेशक, प्रो डॉ. सरना नुचोनोंग, VISTEC-DEPA के निदेशक, कंप्यूटर इंजीनियरिंग विभाग, इंजीनियरिंग संकाय, चुलालोंगकोर्न विश्वविद्यालय से डॉ एकपोल सोंगसुवानिट, और सुश्री वीरिन इत्रोज, InnovestX से AI ट्रांसफॉर्मेशन लीड।
के साथ डॉ. थितिपत अचकुलविसुत बायोमेडिकल इंजीनियरिंग विभाग, इंजीनियरिंग संकाय, महिडोल विश्वविद्यालय में व्याख्याता, ने emcee के रूप में कार्य किया।
इस चर्चा के दिलचस्प बिंदु क्या हैं? इनसाइडरली एआई ने इसे संक्षेप में इस प्रकार प्रस्तुत किया है:
- श्री वीरांत ने कहा कि एलएलएम का उपयोग कई वित्तीय क्षेत्रों में किया जा सकता है। निवेश में मदद करने के लिए प्रसंस्करण जानकारी के अलावा। इसका उपयोग उपभोक्ताओं के खराब ऋणों को हल करने, लागत कम करने, जोखिम कम करने और ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने आदि में मदद करने के लिए भी किया जा सकता है।
- डॉ. एकपोल ने कहा कि एलएलएम का उपयोग कई शैक्षणिक क्षेत्रों में छात्रों की बेहतर देखभाल के लिए किया जा सकता है, और एक उदाहरण दिया कि संकाय में छात्रों की संख्या कई गुना बढ़ी है, लेकिन व्याख्याताओं की संख्या में समान अनुपात में वृद्धि नहीं हुई है। इसलिए उन्होंने काम में मदद करने के लिए एलएलएम का उपयोग करने के साथ प्रयोग किया, जैसे कि परीक्षा की जाँच।
- हालांकि, जब मैंने परीक्षण की जांच करने की कोशिश की, तो मैंने पाया कि एलएलएम ने मानव आत्म-परीक्षा की तुलना में बहुत सटीक उत्तर नहीं दिए। यदि उपयोग किया जाता है, तो यह छात्र के ग्रेड को गलत स्थान पर ले जा सकता है। इसलिए, यह कुछ ऐसा है जिसे यह देखने के लिए निगरानी करने की आवश्यकता है कि भविष्य में काम में मदद करने और संकाय के बोझ को कम करने के लिए सटीकता के साथ एक प्रणाली कैसे विकसित की जा सकती है।
- थेपचाई ने कहा कि एनईसीटीईसी एलएलएम का भी उपयोग करता है, लेकिन इसका उपयोग सरल कार्यों के लिए किया जाता है जैसे कि छुट्टियों, छुट्टी और कर्मचारी लाभ जैसे कॉर्पोरेट नियमों के बारे में सवालों के जवाब देने के लिए चैटबॉट के रूप में इसका उपयोग करना। जटिल परिदृश्यों को चर के रूप में शामिल किया जा सकता है ताकि यह परीक्षण किया जा सके कि वे उन सवालों के जवाब कितनी अच्छी तरह दे सकते हैं जो उन्होंने जो सीखा है उससे बदल गए हैं।
- सरना ने कहा कि वह वर्तमान में विधि संकाय, थम्मासैट विश्वविद्यालय की सहायता कर रहे हैं, एलएलएम को कानूनी सहायक के रूप में कार्य करने के लिए प्रशिक्षित करने के लिए, लेकिन वह वकील बनने के लिए प्रशिक्षित नहीं होने का कारण यह है कि वह अभी तक आश्वस्त नहीं है और पूरी तरह से इसके उत्तरों पर भरोसा करता है जो मानव मामलों के निदान की तुलना में अधिक सटीक या बराबर हैं। नतीजतन, कानूनी सहायकों के रूप में एलएलएम की भूमिका अब जानकारी खोजने में मदद करने तक सीमित है। यह उम्मीद की जाती है कि सितंबर तक, इसके उपयोग का एक प्रदर्शन प्रदर्शन सभी को देखने के लिए जारी किया जाएगा।
- एक और बात जिस पर प्रो डॉ. सरना ने जोर दिया: लोगों को अभी भी गलत धारणा है कि हम जानकारी की खोज के लिए डेटाबेस के रूप में एलएलएम का उपयोग कर सकते हैं, जो इसलिए नहीं है क्योंकि हम यह नहीं भूलते हैं कि प्राप्त जानकारी अभी भी तथ्यों से गलत और गलत है। यदि कोई इसे डेटाबेस के रूप में उपयोग करना चाहता है, तो उन्हें वास्तव में कुशल होना चाहिए, उन्हें पता होना चाहिए कि जो जानकारी वे प्रदान करते हैं वह सही है या गलत, और उन्हें हमेशा इसकी जानकारी की जांच करनी चाहिए।
- डॉ. थेपचाई ने कहा कि एक अच्छा एलएलएम होना जो सटीक जानकारी प्रदान करता है, महत्वपूर्ण है। अच्छी बुनियादी जानकारी सीखना भी आवश्यक है। हालांकि, वह स्वीकार करते हैं कि वर्तमान में केवल कुछ ही लोग हैं जो एलएलएम का अभ्यास कर सकते हैं और इरादे के अनुसार उत्तरों को ठीक कर सकते हैं, इसलिए यदि हम एआई क्षेत्र को और अधिक विकसित होते देखना चाहते हैं, तो उद्योग को बेहतर बनाने में मदद करने के लिए कर्मियों के विकास में तेजी लाना आवश्यक है।
- InnovestX के मामले में, AI इंजीनियर टीम के पूरक के लिए लोगों को ढूंढना मुश्किल है। अन्य देशों की तुलना में जो एक अपट्रेंड में हैं। इससे लोगों को थाई शेयरों की जानकारी में कम दिलचस्पी होती है। उद्योग के विकास का समर्थन करने वाली राशि भी कम है। इसे प्रभावी ढंग से विकसित नहीं किया जा सकता है।
- लोगों की समस्या के परिणामस्वरूप एआई विकास उद्योग में लोगों का समुदाय उतना मजबूत नहीं होता जितना होना चाहिए। एकपोल ने कहा कि वह कई संगठनों के लोगों से मिले थे जिन्होंने अपने दम पर एलएलएम का अध्ययन और विकास करने की कोशिश की थी, लेकिन जब उन्हें इसे खुद सीखना पड़ा, तो यह महंगा था और उन्हें बहुत महंगा परीक्षण और त्रुटि शुल्क देना पड़ा। इससे उन्हें एससीबीएक्स अनलॉकिंग एआई जैसी चर्चा का महत्व दिखाई देता है जो एक ही चीज में रुचि रखने वाले लोगों को एक साथ ला सकता है और एक ही समय में बेहतर चीजों की ओर ले जा सकता है। और हमारे पास इस तरह की अधिक जगह होनी चाहिए। यदि आप वास्तव में एआई क्षेत्र को विकसित करना चाहते हैं, तो आपको इसे बदलने की आवश्यकता है।
