Category Archives: ล่าสุด

[ad_1] บทเรียนที่ควรรู้ 1. การใช้งาน GPT-4o mini ใน Azure AI OpenAI ร่วมมือกับ Microsoft Azure เพื่อเปิดให้องค์กรธุรกิจใช้งาน GPT-4o mini ใน Azure AI ซึ่งเป็นโมเดลขนาดเล็กรุ่นใหม่ที่มีความชาญฉลาดและราคาไม่แพง 2. Prompt Shields และ Protected Material Detection สำหรับ AI Content Safety OpenAI ประกาศฟีเจอร์ Prompt Shields และ Protected Material Detection เพื่อกรองเนื้อหาและป้องกันการเจลเบรค Prompt ใน AI Content Safety ปัญหาและวิธีการแก้ไข 1. ปัญหาเรื่องความเป็นส่วนตัวของข้อมูล การใช้งาน AI ที่มีความชาญฉลาดสูงอาจเกิดความเสี่ยงเรื่องความเป็นส่วนตัวของข้อมูล วิธีการแก้ไขคือใช้ Prompt Shields และ […]

[ad_1] 2 บทเรียน ที่ควรรู้ บริการ Proton Scribe เป็นตัวช่วยเขียนอีเมลที่ใช้ประโยชน์จากประโยชน์ของ AI เพื่อความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้งาน – Proton Scribe ไม่ส่งข้อมูลไปยัง 3rd Party และไม่นำข้อมูลอีเมลของผู้ใช้งานมาเทรนด้วย ทำให้ผู้ใช้งานสามารถเขียนอีเมลได้อย่างส่วนตัวและปลอดภัย Proton Scribe มีความสามารถในการปรับแต่งเนื้อหาของอีเมลตามที่ผู้ใช้งานต้องการ – ไม่เพียงแต่ช่วยเขียนอีเมลให้สะดวก ยังสามารถตรวจคำสะกด ตรวจไวยากรณ์ และปรับระดับเนื้อหาได้อีกด้วย 2 ปัญหา และ วิธีการแก้ไข ปัญหา: ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลในอีเมล – การส่งข้อมูลทางออนไลน์อาจทำให้ข้อมูลส่วนตัวถูกเปิดเผยได้ วิธีการแก้ไข: ใช้บริการ Proton Scribe เพื่อความปลอดภัยของข้อมูล – ใช้ Proton Scribe เพื่อเขียนอีเมลอย่างปลอดภัยและเชื่อถือได้ 3 คำถามที่ถามบ่อย Proton Scribe มีค่าใช้บริการเท่าไหร่? – ค่าใช้บริการของ Proton Scribe ขึ้นอยู่กับแพ็กเกจที่เลือกใช้ Proton […]

[ad_1] 2 บทเรียน ที่ควรรู้ 1. ความสำคัญของการปกป้องข้อมูลและความปลอดภัยสำหรับองค์กร Anthropic เปิดตัวแพ็คเกจ Team plan เพื่อเพิ่มการปกป้องข้อมูลและความปลอดภัยสำหรับองค์กรที่ใช้แอป Claude 2. ความสำคัญของลูกค้าองค์กรในรายได้ของธุรกิจด้านแอปพลิเคชัน Anthropic เปิดตัวแอป Claude บน iOS และ Android และเปิดตัวแพ็คเกจจ่ายเงินสำหรับลูกค้าองค์กร 2 ปัญหา และ วิธีการแก้ไข 1. ปัญหาความปลอดภัยของข้อมูลองค์กร การใช้แพ็คเกจ Team plan เพื่อเพิ่มการปกป้องข้อมูลและความปลอดภัยสำหรับองค์กร 2. ปัญหาในการติดตามและจัดการข้อมูลในองค์กร การใช้แอป Claude Android ที่สามารถติดตามและจัดการข้อมูลองค์กรข้ามแพลตฟอร์ม 3 คำถามที่ถามบ่อย 1. คุณคิดว่าการปกป้องข้อมูลและความปลอดภัยสำหรับองค์กรมีความสำคัญอย่างไร? 2. วิธีที่ Claude Android ช่วยในการวิเคราะห์ปัญหาที่ซับซ้อนได้อย่างไร? 3. การเชื่อมต่อกับแผนเสียเงิน Pro และ Team สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพขององค์กรได้อย่างไร? 5 เว็บไซต์ที่เกี่ยวข้อง […]

[ad_1] บทเรียนที่ควรรู้ 1. การทดสอบประสิทธิภาพ AI ในกลุ่ม LLM บทความนี้เสนอแนวทางการทดสอบประสิทธิภาพ AI ในกลุ่ม LLM โดยมีเครื่องมือที่จำเป็นต่างๆ เช่น Code Browser, Python, Debugger, และ Reporter ที่ช่วยในการเจาะระบบโปรแกรมซอฟต์แวร์ 2. ความสำคัญของเครื่องมือในการเจาะระบบ เครื่องมือเป็นสิ่งจำเป็นที่ช่วยให้ LLM เจาะระบบได้เต็มประสิทธิภาพมากขึ้น ตัวอย่างเช่น GPT-4 Turbo และ Gemini 1.5 Pro สามารถเจาะระบบได้สูงสุดถึง 99% เมื่อใช้ Naptime เป็นเฟรมเวิร์ค ปัญหาและวิธีการแก้ไข 1. ปัญหาของการเจาะระบบแบบ Memory Corruption Gemini 1.5 Pro และ GPT-4 Turbo มีคะแนน Naptime ใกล้เคียงกัน และสามารถปรับขั้นตอนทดสอบเพิ่มเป็น 32 ขั้นเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ 2. […]

[ad_1] 2 บทเรียนที่ควรรู้ การใช้งาน Projects บนแพลตฟอร์ม Claude AI เพื่อสนับสนุนการทำงานร่วมกันในทีม วิธีการเพิ่มเนื้อหาให้กับ Claude AI เพื่อประมวลผลข้อมูลเพิ่มเติม 2 ปัญหา และ วิธีการแก้ไข ปัญหา: บริษัทหรือองค์กรมีความยุ่งยากในการแชร์ข้อมูลและการทำงานร่วมกันวิธีการแก้ไข: ใช้ Projects บน Claude AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการแชร์งานและประมวลผลข้อมูล ปัญหา: การจัดการโครงการที่ซับซ้อนและมีข้อมูลมากทำให้การตัดสินใจล่าช้าวิธีการแก้ไข: ใช้ Projects เพื่อช่วยในการกำหนดกลยุทธ์และประเมินผลลัพธ์อย่างรวดเร็ว 3 คำถามที่ถามบ่อย Projects บน Claude AI สามารถรองรับจำนวนโทเค็นสูงสุดเท่าไร? วิธีการเริ่มต้นการสร้างโครงการบน Projects คืออะไร? โมเดลล่าสุดที่ Projects รองรับคืออะไร? 5 เวปไซท์ที่เกี่ยวข้อง Anthropic – เว็บไซต์ของ Anthropic ที่เปิดตัว Projects Blognone – บทความเกี่ยวกับ Claude […]

[ad_1] บทเรียนที่ควรรู้ 1. SeaLLM เวอร์ชั่นที่ 3 เป็นโมเดล LLM ที่เน้นความสามารถในภาษาแถบอาเซียน SeaLLM เวอร์ชั่นที่ 3 เป็นโมเดล LLM ที่พัฒนาโดย DAMO Academy สถาบันวิจัยของ Alibaba ซึ่งมีความสามารถในการทำงานกับภาษาแถบอาเซียนโดยเฉพาะ 2. การทดสอบ SeaLLM3 ในภาษาไทย กระบวนการทดสอบ SeaLLM3 ใช้ชุดทดสอบ M3Exam และ SeaBench พบว่าโมเดลนี้มีคะแนนสูงกว่าโมเดลอื่นๆ ในภาษาไทย ปัญหาและวิธีการแก้ไข 1. ปัญหาความสามรถในการแปลภาษา การทดสอบ SeaLLM3 พบว่ามีปัญหาในการแปลภาษาในบางกรณี แต่สามารถแก้ไขได้โดยพัฒนาโมเดลต่อไป 2. ปัญหาการจำกัด SeaLLM License SeaLLM เปิดให้ใช้งานฟรี แต่จำกัดว่าต้องขออนุญาตหากบริการมีผู้ใช้งานเกิน 100 ล้านคนต่อเดือน การแก้ไขโดยเพิ่มความยืดหยุ่นในการใช้งาน คำถามที่ถามบ่อย 1. SeaLLM3 มีความสามารถในการทำงานกับภาษาอื่นๆ นอกจากภาษาแถบอาเซียนหรือไม่? SeaLLM3 […]

[ad_1] 2 บทเรียนที่ควรรู้ 1. ความสำคัญของการทดลองและประเมินประสิทธิภาพของโมเดล AI การทดลองและประเมินประสิทธิภาพของโมเดล AI เช่น ChatGPT เป็นขั้นตอนสำคัญที่ช่วยให้เราเข้าใจความสามารถและข้อจำกัดของโมเดลนั้น ๆ โดยเฉพาะเมื่อเป็นการใช้งานในงานวิจัยหรือการแก้ปัญหาทางวิทยาศาสตร์ 2. การตั้งคำถามและประเมินความสามารถของ AI ในการแก้ปัญหาต่าง ๆ การตั้งคำถามที่ชัดเจนและครบถ้วนเป็นสิ่งสำคัญเมื่อต้องการวัดความสามารถของ AI ในการแก้ปัญหาต่าง ๆ อันที่จริง ChatGPT สามารถแก้โจทย์ระดับง่ายได้ดีมากกว่าที่ต้องพบกับโจทย์ใหม่หลังปี 2021 2 ปัญหาและวิธีการแก้ไข 1. ปัญหาความจำของโมเดล ChatGPT โมเดล ChatGPT มีปัญหาในการจำข้อมูลหรือคำถามที่มีอยู่หลายปี ทำให้มีความล่าช้าในการแก้ปัญหาที่เกิดขึ้นหลังปี 2021 วิธีการแก้ไขคือ การเพิ่มข้อมูลหรือการทดลองเพิ่มเติมที่มีต่อพยานให้กับโมเดล 2. ปัญหาความเข้าใจของคำถาม โมเดล ChatGPT มีปัญหาในการเข้าใจคำถามอย่างชัดเจน ทำให้มีความล่าช้าในการแก้โจทย์ วิธีการแก้ไขคือ การให้ข้อมูลสำหรับระบุคำถามที่ชัดเจนมากยิ่งขึ้น 3 คำถามที่ถามบ่อย 1. จะสามารถวัดประสิทธิภาพของ AI ได้อย่างไร? การวัดประสิทธิภาพของ AI สามารถทำได้โดยการทดลองและประเมินคลื่นเสียงที่เกิดขึ้นจากการใช้งานของโมเดล […]

[ad_1] 2 บทเรียน ที่ควรรู้ ภาษาจีนกวางตุ้ง (Cantonese) ถูกเพิ่มใน Google Translate – Google Translate เพิ่มภาษาที่ถูกเรียกร้องมากที่สุด ภาษาจีนกวางตุ้งเป็นหนึ่งในนั้น มีผู้ใช้งานมากกว่า 614 ล้านคน คิดเป็น 8% ของประชากรโลก การพัฒนาระบบแปลภาษาโดยใช้ PaLM 2 และโครงการ 1,000 Languages Initiative – การพัฒนาระบบแปลภาษาเพื่อครอบคลุม 1,000 ภาษาทั่วโลก 2 ปัญหา และ วิธีการแก้ไข ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นจากการเพิ่มภาษาใหม่ – การเพิ่มภาษาใหม่อาจมีปัญหาเกี่ยวกับความแม่นยำในการแปล วิธีการแก้ไขคือการตรวจสอบข้อมูลและปรับปรุงโมเดลแปลภาษาอย่างต่อเนื่อง ปัญหาความเร็วในการแปล – วิธีการแก้ไขปัญหาความเร็วในการแปลคือการพัฒนาระบบแปลที่มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น 3 คำถามที่ถามบ่อย ภาษาจีนกวางตุ้งมีผู้ใช้งานมากเท่าไร – ภาษาจีนกวางตุ้งมีผู้ใช้งานมากกว่า 614 ล้านคน คิดเป็น 8% ของประชากรโลก โมเดลภาษา PaLM 2 […]

[ad_1] บทเรียนที่ควรรู้ 1. ชุดข้อมูล WangchanThaiInstruct สำหรับ fine-tuning โมเดล LLM บทความนี้เกี่ยวกับการปล่อยชุดข้อมูล WangchanThaiInstruct ที่สร้างโดยมนุษย์ทั้งหมดและเปิดให้ใช้งานได้เสรี โดยครอบคลุมทั้งหัวข้อทางการแพทย์, การเงิน, การค้า, และกฎหมาย ชุดข้อมูลนี้สามารถใช้ในการ fine-tuning โมเดล LLM ในการปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล 2. เพิ่มชุดข้อมูลทุกเดือนจนครบ 40,000 รายการ สถาบัน VISTEC ได้ประกาศว่าจะเพิ่มชุดข้อมูลใหม่ทุกเดือนจนครบ 40,000 รายการ เพื่อเสริมความครอบคลุมและคุณภาพของชุดข้อมูล WangchanThaiInstruct ปัญหาและวิธีการแก้ไข 1. ปัญหาการจัดหมวดหมู่ข้อมูล ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นคือการจัดหมวดหมู่ข้อมูลไม่ถูกต้องหรือไม่ครอบคลุม วิธีการแก้ไขคือการตรวจสอบและปรับปรุงระบบจัดหมวดหมู่เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำที่สุด 2. ปัญหาการเลือกคำตอบจากตัวเลือก อีกปัญหาที่อาจเกิดขึ้นคือการเลือกคำตอบจากตัวเลือกไม่ถูกต้อง วิธีการแก้ไขคือการพัฒนาระบบเลือกคำตอบที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำมากขึ้น คำถามที่ถามบ่อย 1. ชุดข้อมูล WangchanThaiInstruct สร้างโดยใคร? 2. มีทั้งหมดกี่ประเภทของงานในชุดข้อมูล? 3. เว็บไซต์จากที่มาของข้อมูลคืออะไร? เว็บไซต์ที่เกี่ยวข้อง 1. Facebook: VISTEC 2. […]

[ad_1] บทเรียนที่ควรรู้ 1. ความสำคัญของความยาวอินพุตในโมเดล Gemini 1.5 Pro บทความนี้เผยแพร่ข้อมูลเกี่ยวกับการเปิดให้นักพัฒนาใช้งานโมเดล Gemini 1.5 Pro ที่มีความยาวอินพุต 2 ล้านโทเคน ซึ่งเป็นเส้นทางใหม่ที่ช่วยประมวลผลข้อมูลที่ซับซ้อนได้มากยิ่งขึ้น 2. วิธีการใช้งาน Gemini API ในการลดค่าใช้จ่าย โดยการใช้งาน context caching ผู้ใช้สามารถลดค่าใช้จ่ายในการป้อนข้อมูลที่มีความยาวอินพุตใหญ่ขึ้นลงโดยอัตโนมัติ ปัญหาและวิธีการแก้ไข 1. ปัญหาค่าใช้จ่ายเพิ่มขึ้นจากการใช้งานโมเดล Gemini 1.5 Pro การเพิ่มความยาวของอินพุตอาจทำให้ค่าใช้จ่ายเพิ่มขึ้น อย่างไรก็ตามการใช้งาน context caching จะช่วยลดค่าใช้จ่ายลงได้ 2. ปัญหาการจำค่าจ่ายในการแคชข้อมูล ความยาวของอินพุตที่ถูกแคชจะมีราคาถูกกว่าอินพุตใหม่ ผู้ใช้สามารถกำหนดจำนวนและระยะเวลาในการแคชเพื่อลดค่าใช้จ่าย คำถามที่ถามบ่อย 1. ค่าใช้จ่ายในการใช้งานโมเดล Gemini 1.5 Pro มีผลต่อการพัฒนาโมเดลหรือไม่? ค่าใช้จ่ายมีผลมากน้อยต่อการพัฒนาโมเดล โดยเฉพาะเมื่อใช้งาน context caching 2. วิธีการกำหนดจำนวนและระยะเวลาในการแคชข้อมูลใน Gemini API เป็นไปอย่างไร? […]