Category: Thai AI

Pre-trained language model (โมเดลภาษาที่ถูกฝึกฝนล่วงหน้า) คือโมเดลภาษาที่ถูกฝึกฝนก่อนแล้วด้วยข้อมูลในปริมาณมหาศาล โดยใช้เทคโนโลยี Deep Learning เพื่อเรียนรู้ความหมายและโครงสร้างของภาษา โมเดลเหล่านี้เรียนรู้จากข้อมูลภาษามากมายจากเว็บไซต์ออนไลน์และเอกสารต่างๆ ซึ่งทำให้สามารถเข้าใจและทำนายข้อความภาษาธรรมชาติได้อย่างแม่นยำ ตัวอย่างที่น่าสนใจของโมเดลภาษาที่ถูกฝึกฝนล่วงหน้าคือ: การใช้งานของโมเดลภาษาที่ถูกฝึกฝนล่วงหน้าในภาษาไทย เช่น BERT และ GPT ได้รับความนิยมในการประมวลผลภาษาที่ซับซ้อนและท้าทาย เช่น การแปลภาษาแบบหลายภาษา การจำแนกประเภทของข้อความ การสร้างเนื้อหาสำหรับสื่อสร้างเนื้อหา การสร้างคำถามและคำตอบในรูปแบบที่สมจริง เป็นต้น โมเดลเหล่านี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการประมวลผลภาษาธรรมชาติในชีวิตประจำวันและในธุรกิจ ทำให้การสื่อสารและการติดต่อกับผู้ใช้งานที่เป็นภาษาธรรมชาติเป็นไปได้อย่างราบรื่นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

การคำนวณควอนตัม (quantum computing) เป็นรูปแบบใหม่ของการคำนวณที่ใช้ประโยชน์จากคุณสมบัติของกลศาสตร์ควอนตัมเพื่อประมวลผลข้อมูล คอมพิวเตอร์ควอนตัมใช้หน่วยข้อมูลที่เรียกว่าควอบิต (qubit) ซึ่งสามารถอยู่ในสถานะ 0 และ 1 พร้อมกัน สิ่งนี้ทำให้คอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถประมวลผลข้อมูลได้เร็วกว่าคอมพิวเตอร์คลาสสิกหลายเท่าตัว คอมพิวเตอร์ควอนตัมมีศักยภาพที่จะปฏิวัติหลายอุตสาหกรรม เช่น การเงิน เภสัชกรรม และวัสดุศาสตร์ ตัวอย่างเช่น คอมพิวเตอร์ควอนตัมสามารถใช้เพื่อจำลองโมเลกุลที่ซับซ้อน ซึ่งอาจนำไปสู่การค้นพบยาใหม่ ๆ และวัสดุใหม่ ๆ คอมพิวเตอร์ควอนตัมยังสามารถใช้เพื่อไขปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่ซับซ้อน ซึ่งอาจนำไปสู่การพัฒนาอัลกอริธึมใหม่ ๆ และวิธีการแก้ปัญหาใหม่ ๆ คอมพิวเตอร์ควอนตัมยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการพัฒนา แต่ก็มีความก้าวหน้าอย่างมากในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา คาดว่าคอมพิวเตอร์ควอนตัมตัวแรกจะพร้อมใช้งานในเชิงพาณิชย์ภายในไม่กี่ปีข้างหน้า ซอฟต์แวร์ที่ใช้สำหรับการคำนวณควอนตัม…