အသုံးတည့်ပါတယ်။ အင်တာနက် မလိုဘဲ LLM Model တွေ ကိုယ့် စက်ထဲ ထည့်ပြီး သုံးလို့ရတာ အင်မတန် ကောင်းမွန်တဲ့ အချက်ပါ။ ပိုပြီး ကောင်းတဲ့ အချက်က Sensitive ဖြစ်တဲ့ Data တွေကို Input ထည့်ပြီး သုံးမယ် ဆိုရင် ကိုယ့်စက်ထဲ ကိုယ့်ထည့်ထားတဲ့ LLM Tools နဲ့ အလုပ် လုပ်လို့ ရတော့ Data Confidentialiy ကို လုံခြုံတယ်လို့ ခံစားမှု ပေါ်အောင် လုပ်လို့ ရသွားတယ်။
Beginner Course တွေ အထဲက တခြား ကောင်းတဲ့ Course တွေ ရှိရင် Comment ရေးပြီး Share လုပ်ပေးပါ။ ဒီ Blogpost ကို Living Document အဖြစ် သဘောထားပြီးတော့ Update လုပ်ထားရင် တခြားသူတွေ ကြည့်ရတာ ပိုလွယ်မယ်လို့ ယူဆပါတယ်။
AI ထွန်းကားလာတဲ့အတွက် Data ရရှိရေးကိစ္စတွေကလည်း အသဲအသန်ဖြစ်လာတယ်။ အချက်အလက်တွေ ရှိလာရင် ရှေ့ဆက်ပြီး ဘာဖြစ်မလဲဆိုတာကို ကြိုတင်ခန့်မှန်း သုံးသပ်တာ၊ ပြင်ဆင်တာ လုပ်လို့ ရတယ်။ Computing ကောင်းလာတဲ့ အတွက် လူသားတွေရဲ့ Prediction လုပ်တာ ပိုလွယ်၊ ပိုမြန်၊ ပိုကောင်းလာတယ်။
ဘယ်လိုပဲဖြစ်ဖြစ် အနာဂတ်မှာ AI ဟာ လျှပ်စစ်ဓာတ်အားနဲ့ အင်တာနက် လက်လှမ်းမီတဲ့ လူ့ အဖွဲ့အစည်းတွေရဲ့ နေ့စဉ်ဘဝထဲ ပိုပြီး ရောက်လာတော့မယ်။ ဒီရက်ထဲမှာ AI နဲ့ ပတ်သက်ပြီး ဖတ်ဖြစ်၊ နားထောင်ဖြစ်တဲ့ ဆောင်းပါးတစ်ပုဒ်နဲ့ ဗွီဒီယိုနှစ်ပုဒ်ကို မျှဝေချင်ပါတယ်။
ChatGPT က Optimize လုပ်ပေးထားတဲ့ Code က ကိုယ် မတောက်တခေါက် ရေးထားတဲ့ Code ထက် အစစ အရာရာ သာတယ်။ ရေးတဲ့ Code ချင်း အတူတူ ဆိုရင်တောင် လူ လက်နဲ့ Code ရေးတာက စက်က Generate လုပ်တဲ့ Speed ကို မမီဘူး။ စာရိုက်တဲ့ နေရာမှာ လူထက် ပိုမြန်တယ်။
LLM တွေ ပေါ်လာတာ အပြောင်းအလဲ အကြီးကြီး ဖြစ်သွားပြီ။ မြန်မာနိုင်ငံလို့ Developing Country ကို ဒီ အပြောင်းအလဲ ရောက်ဖို့က အချိန် နည်းနည်း ကြာဦးမယ်။ Western Country တွေမှာ သွားနေတဲ့ အရှိန်ကို မီမှာတော့ မဟုတ်။ ဒါပေမယ့် တစ်ချိန် မဟုတ် တစ်ချိန်တော့ ရောက်လာမှာပဲ။ အဲဒီ အချိန်ကျရင် သုံးရမယ့် Tools တွေက ပိုပြီး အဆင်ပြေသွားမယ်။ လွယ်သွားမယ်။ ပြည်တွင်းမှာ Qualitative Research လုပ်နေသူ မိတ်ဆွေတွေ အနေနဲ့လည်း ခေတ်ပြိုင် Tools တွေ၊ နည်းလမ်းသစ်တွေကို Up-to-date ဖြစ်အောင် ပြင်ရင် မမှားလောက်ဘူး။
