បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះដោះស្រាយពីបញ្ហានៃការផ្លាស់ប្តូរពីគំរូបញ្ញាសិប្បនិម្មិតឯកទម្រង់ (Unimodal AI) ទៅជាគំរូមូលដ្ឋានពហុទម្រង់ (Multimodal Foundation Models) ដោយផ្តោតលើរបៀបដែល GPT-4 ជះឥទ្ធិពលដល់ការយល់ដឹង ការបង្កើត និងអន្តរកម្ម។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ អត្ថបទនេះធ្វើការវិភាគនិងពិនិត្យឡើងវិញលើបច្ចេកវិទ្យាគន្លឹះ ព្រមទាំងវឌ្ឍនភាពនាពេលថ្មីៗនេះនៃគំរូពហុទម្រង់ (Multimodal Models) ដោយផ្អែកលើលក្ខណៈពិសេសរបស់ GPT-4 ។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| GPT-4 (Zero-shot Multimodal) GPT-4 (គំរូពហុទម្រង់មិនបាច់ហ្វឹកហាត់ជាមុនលើកិច្ចការជាក់លាក់) |
មានសមត្ថភាពខ្ពស់ក្នុងការយល់ដឹងទិន្នន័យចម្រុះ (អត្ថបទ និងរូបភាព) និងអាចដោះស្រាយកិច្ចការស្មុគស្មាញបានដោយមិនចាំបាច់ធ្វើការហ្វឹកហាត់បន្ថែម (Fine-tuning)។ | នៅតែមានបញ្ហាភាន់ច្រឡំ (Hallucination) ខ្លះៗ ដំណើរការយឺតជាងម៉ូដែលតូចៗ និងមិនសូវមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់លើការយល់ដឹងពីវីដេអូបើធៀបនឹងម៉ូដែលឯកទេស។ | ទទួលបានលទ្ធផលល្អប្រសើរខ្លាំង ដោយយកឈ្នះម៉ូដែលឯកទេសលើកិច្ចការ TextVQA (78.0%), AI2 Diagram (78.2%), និង InfographicVQA (75.1%)។ |
| Dedicated Fine-tuned Models (e.g., PaLI-17B, MERLOT) ម៉ូដែលឯកទេសដែលបានហ្វឹកហាត់បន្ថែម (ឧ. PaLI-17B, MERLOT) |
មានភាពសុក្រឹតខ្ពស់លើកិច្ចការជាក់លាក់ដែលវាត្រូវបានបង្វឹក (ឧទាហរណ៍ ការយល់ដឹងពីវីដេអូ ឬសំណួរចម្លើយលើរូបភាព)។ | ខ្វះភាពបត់បែន ពោលគឺអាចដោះស្រាយបានតែកិច្ចការមួយ ឬទម្រង់ទិន្នន័យតែមួយប៉ុណ្ណោះ និងមិនអាចធ្វើការវែកញែកតក្កវិជ្ជាទូទៅបានល្អដូច GPT-4 ទេ។ | ទទួលបានលទ្ធផលល្អជាង GPT-4 លើកិច្ចការ VQAv2 (84.3%) និងការយល់ដឹងពីវីដេអូ LSMDC (52.9%)។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការអភិវឌ្ឍនិងបង្វឹកគំរូមូលដ្ឋានពហុទម្រង់ (Multimodal Foundation Models) ខ្នាតធំ ទាមទារការវិនិយោគយ៉ាងសន្ធឹកសន្ធាប់លើធនធានកុំព្យូទ័រ និងទិន្នន័យ។
ឯកសារនេះផ្ដោតលើការវិភាគម៉ូដែលដែលត្រូវបានអភិវឌ្ឍន៍ដោយក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យាធំៗនៅសហរដ្ឋអាមេរិក (OpenAI, Google) និងប្រទេសចិន ដោយប្រើប្រាស់សំណុំទិន្នន័យភាគច្រើនជាភាសាអង់គ្លេស និងភាសាចិន។ នេះជាបញ្ហាប្រឈមសម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ដោយសារម៉ូដែលទាំងនេះខ្វះការយល់ដឹងស៊ីជម្រៅពីវប្បធម៌ ភាសាខ្មែរ និងបរិបទសង្គមក្នុងស្រុក ដែលអាចបណ្តាលឱ្យមានភាពលម្អៀង (Bias) ឬផ្តល់ព័ត៌មានមិនត្រឹមត្រូវនៅពេលយកមកអនុវត្តផ្ទាល់នៅកម្ពុជា។
បច្ចេកវិទ្យាគំរូពហុទម្រង់ (Multimodal Models) នេះមានសក្តានុពលដ៏ធំធេងក្នុងការជំរុញនវានុវត្តន៍ និងប្រសិទ្ធភាពការងារក្នុងវិស័យសំខាន់ៗនៅប្រទេសកម្ពុជា។
សរុបមក ការស្វែងយល់និងសម្របយកបច្ចេកវិទ្យាពហុទម្រង់នេះមកប្រើប្រាស់ នឹងជួយលើកកម្ពស់ប្រសិទ្ធភាពការងារក្នុងវិស័យអាទិភាពរបស់កម្ពុជា ទោះបីជាយើងត្រូវខិតខំកសាងសំណុំទិន្នន័យភាសាខ្មែរបន្ថែមក៏ដោយ។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Multimodal foundation models | គំរូបញ្ញាសិប្បនិម្មិតខ្នាតធំដែលអាចទទួលយក យល់ដឹង និងដំណើរការទិន្នន័យច្រើនទម្រង់ក្នុងពេលតែមួយ ដូចជាអត្ថបទ រូបភាព សំឡេង និងវីដេអូ ដើម្បីបង្កើតជាលទ្ធផល ឬធ្វើអន្តរកម្មឆ្លើយតបយ៉ាងមានន័យ។ | ដូចជាមនុស្សដែលអាចមើលឃើញសៀវភៅ (រូបភាព) និងអានអក្សរ (អត្ថបទ) ក្នុងពេលតែមួយ ដើម្បីយល់ន័យនៃសាច់រឿងទាំងមូល។ |
| Transformer | ជាស្ថាបត្យកម្មបណ្ដាញសរសៃប្រសាទសិប្បនិម្មិត (Neural Network) មួយប្រភេទដែលពូកែខាងស្វែងយល់ពីទំនាក់ទំនងនៃពាក្យនៅក្នុងប្រយោគវែងៗ ដោយផ្ដល់ការយកចិត្តទុកដាក់ (Attention) ទៅលើផ្នែកសំខាន់ៗនៃទិន្នន័យ ទោះបីជាពាក្យទាំងនោះនៅឆ្ងាយពីគ្នាក៏ដោយ។ | ដូចជាអ្នកអានសៀវភៅដែលចេះគូសបន្ទាត់ពីក្រោមពាក្យគន្លឹះសំខាន់ៗ ដើម្បីងាយស្រួលយល់ន័យប្រយោគទាំងមូលដោយមិនបាច់ទន្ទេញរាល់ពាក្យទាំងអស់។ |
| Word Embedding | បច្ចេកទេសបំប្លែងពាក្យ ឬអត្ថបទ ទៅជាតួលេខ (វ៉ិចទ័រ) នៅក្នុងលំហគណិតវិទ្យា ដើម្បីឱ្យកុំព្យូទ័រអាចវាស់ស្ទង់ភាពស្រដៀងគ្នា និងយល់ពីអត្ថន័យទំនាក់ទំនងរវាងពាក្យទាំងនោះ។ | ដូចជាការដាក់ឈ្មោះផ្លូវ និងលេខផ្ទះឱ្យពាក្យនីមួយៗក្នុងទីក្រុង ដើម្បីឱ្យកុំព្យូទ័រដឹងថាពាក្យ "ឆ្កែ" និង "ឆ្មា" មានផ្ទះនៅជិតគ្នា ព្រោះវាជាសត្វចិញ្ចឹមដូចគ្នា។ |
| Tokenizer | កម្មវិធី ឬក្បួនដោះស្រាយដែលទទួលបន្ទុកកាត់បំបែកអត្ថបទវែងៗទៅជាចំណែកតូចៗ (Tokens) ដូចជាពាក្យ ឬព្យាង្គ ដើម្បីងាយស្រួលឱ្យម៉ូដែល AI យកទៅដំណើរការបន្ត។ | ដូចជាការហាន់បន្លែជាដុំតូចៗ មុននឹងដាក់ចូលទៅក្នុងម៉ាស៊ីនក្រឡុក ដើម្បីឱ្យម៉ាស៊ីនងាយស្រួលកិន។ |
| Diffusion Model | គំរូ AI សម្រាប់បង្កើតរូបភាព ដោយចាប់ផ្តើមពីការបន្ថែមសញ្ញារំខាន (Noise) ទៅលើរូបភាពរហូតដល់មើលលែងយល់ រួចរៀនពីរបៀបកាត់បន្ថយសញ្ញារំខាននោះវិញ (Denoising) មួយជំហានម្តងៗ ដើម្បីបង្កើតជារូបភាពថ្មីស្រឡាងដោយផ្អែកលើអត្ថបទបញ្ជា។ | ដូចជាការចាក់ខ្សាច់ទៅលើរូបគំនូរមួយរហូតដល់បាត់រូបដើម រួចរៀនពីរបៀបបោសខ្សាច់ចេញវិញម្តងបន្តិចៗ ដើម្បីគូរចេញជារូបថ្មីមួយទៀតតាមការស្រមើស្រមៃ។ |
| Zero-shot Learning | សមត្ថភាពរបស់ម៉ូដែល AI ក្នុងការដោះស្រាយកិច្ចការថ្មីៗដែលវាមិនធ្លាប់បានឃើញ ឬមិនធ្លាប់ត្រូវបានគេហ្វឹកហាត់ដោយផ្តល់ឧទាហរណ៍ជាមុន ដោយវាពឹងផ្អែកលើចំណេះដឹងទូទៅដែលវាមានស្រាប់ដើម្បីធ្វើការសន្និដ្ឋាន។ | ដូចជាសិស្សដែលធ្លាប់រៀនតែពីរបៀបជិះកង់ ប៉ុន្តែអាចយកជំនាញតុល្យភាពនោះទៅសាកល្បងជិះម៉ូតូបានភ្លាមៗ ដោយមិនបាច់មានគេបង្រៀនពីមុនមក។ |
| Hallucination | បាតុភូតដែលគំរូ AI បង្កើតនូវព័ត៌មាន ឬចម្លើយដែលមើលទៅហាក់ដូចជាសមហេតុសមផល និងគួរឱ្យជឿជាក់ ប៉ុន្តែការពិតវាជាព័ត៌មានខុស មិនពិត ឬមិនមានប្រភពច្បាស់លាស់ទាល់តែសោះ។ | ដូចជាមនុស្សដែលពូកែនិយាយអួត ឬប្រឌិតរឿងភូតកុហកយ៉ាងរលូនរហូតធ្វើឱ្យអ្នកស្ដាប់ជឿជាក់ថាជារឿងពិត។ |
| Embodied AI | បញ្ញាសិប្បនិម្មិតដែលមិនត្រឹមតែដំណើរការលើកុំព្យូទ័រប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែត្រូវបានបញ្ចូលទៅក្នុងរូបរាងរូបវន្ត (ដូចជាមនុស្សយន្ត) ដើម្បីអាចធ្វើអន្តរកម្ម មើលឃើញ និងធ្វើសកម្មភាពនៅក្នុងបរិស្ថាននៃពិភពពិតបាន។ | ដូចជាការយកខួរក្បាលកុំព្យូទ័រដ៏ឆ្លាតវៃ ទៅបំពាក់ក្នុងខ្លួនរ៉ូបូត ដើម្បីឱ្យវាអាចដើរ កាន់វត្ថុ និងធ្វើការងារផ្ទះជំនួសមនុស្សបាន។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
