“បញ្ញាសិប្បនិម្មិតឆ្នាំ 2025: កំណត់ត្រាថ្មីនៃភាពជឿជាក់ និងសមត្ថភាព”

បញ្ញាសិប្បនិម្មិតបង្កើតថ្មីកំពុងចូលដល់ដំណាក់កាលចាស់ទុំជាងមុននៅឆ្នាំ ២០២៥។ គំរូកំពុងត្រូវបានកែលម្អសម្រាប់ភាពត្រឹមត្រូវ និងប្រសិទ្ធភាព ហើយសហគ្រាសកំពុងបង្កប់វាទៅក្នុងលំហូរការងារប្រចាំថ្ងៃ។

ការផ្តោតអារម្មណ៍កំពុងផ្លាស់ប្តូរពីអ្វីដែលប្រព័ន្ធទាំងនេះអាចធ្វើបានទៅជារបៀបដែលពួកវាអាចត្រូវបានអនុវត្តដោយភាពជឿជាក់ និងក្នុងទ្រង់ទ្រាយធំ។ អ្វីដែលកំពុងលេចចេញជារូបភាពច្បាស់លាស់អំពីអ្វីដែលត្រូវការដើម្បីបង្កើតបញ្ញាសិប្បនិម្មិតបង្កើតថ្មីដែលមិនត្រឹមតែមានអានុភាពប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែអាចទុកចិត្តបាន។

ជំនាន់ថ្មីនៃ LLMs

គំរូភាសាធំៗកំពុងបាត់បង់កេរ្តិ៍ឈ្មោះរបស់ពួកគេជាយក្សដែលស្រេកឃ្លានធនធាន។ តម្លៃនៃការបង្កើតការឆ្លើយតបពីគំរូមួយបានធ្លាក់ចុះដោយកត្តា ១០០០ ក្នុងរយៈពេលពីរឆ្នាំកន្លងមកនេះ ដែលធ្វើឱ្យវាស្របនឹងតម្លៃនៃការស្វែងរកគេហទំព័រជាមូលដ្ឋាន។ ការផ្លាស់ប្តូរនោះកំពុងធ្វើឱ្យបញ្ញាសិប្បនិម្មិតពេលវេលាជាក់ស្តែងកាន់តែអាចអនុវត្តបានសម្រាប់កិច្ចការអាជីវកម្មធម្មតា។

ការធ្វើមាត្រដ្ឋានជាមួយនឹងការគ្រប់គ្រងក៏ជាអាទិភាពនៃឆ្នាំនេះផងដែរ។ គំរូឈានមុខគេ (Claude Sonnet 4, Gemini Flash 2.5, Grok 4, DeepSeek V3) នៅតែមានទំហំធំ ប៉ុន្តែពួកវាត្រូវបានបង្កើតឡើងដើម្បីឆ្លើយតបលឿនជាងមុន វែកញែកកាន់តែច្បាស់ និងដំណើរការកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព។ ទំហំតែមួយមុខលែងជាកត្តាខុសគ្នាទៀតហើយ។ អ្វីដែលសំខាន់គឺថាតើគំរូមួយអាចដោះស្រាយការបញ្ចូលស្មុគស្មាញ គាំទ្រការរួមបញ្ចូល និងផ្តល់លទ្ធផលដែលអាចទុកចិត្តបានដែរឬទេ ទោះបីជាភាពស្មុគស្មាញកើនឡើងក៏ដោយ។

កាលពីឆ្នាំមុន បានឃើញការរិះគន់ជាច្រើនអំពីទំនោររបស់ AI ក្នុងការយល់ច្រឡំ។ នៅក្នុងសំណុំរឿងដ៏លេចធ្លោមួយ មេធាវីម្នាក់នៅទីក្រុងញូវយ៉កបានប្រឈមមុខនឹងការដាក់ទណ្ឌកម្មចំពោះការលើកឡើងពីករណីផ្លូវច្បាប់ដែលបង្កើតឡើងដោយ ChatGPT។ ការបរាជ័យស្រដៀងគ្នានេះនៅទូទាំងវិស័យដែលងាយរងគ្រោះបានជំរុញបញ្ហានេះឱ្យក្លាយជាចំណុចសំខាន់។

នេះជាអ្វីដែលក្រុមហ៊ុន LLM បាននិងកំពុងប្រយុទ្ធប្រឆាំងនៅឆ្នាំនេះ។ ការបង្កើតឡើងវិញដែលបង្កើន (RAG) ដែលរួមបញ្ចូលគ្នានូវការស្វែងរកជាមួយនឹងលទ្ធផលពីការបង្កើតដល់ដីនៅក្នុងទិន្នន័យពិត បានក្លាយជាវិធីសាស្រ្តទូទៅមួយ។ វាជួយកាត់បន្ថយការយល់ច្រឡំ ប៉ុន្តែមិនមែនលុបបំបាត់វាទេ។ គំរូនៅតែអាចផ្ទុយនឹងខ្លឹមសារដែលបានទាញយកមកវិញ។ ស្តង់ដារថ្មីដូចជា RGB និង RAGTruth កំពុងត្រូវបានប្រើដើម្បីតាមដាន និងវាស់វែងការបរាជ័យទាំងនេះ ដែលសម្គាល់ការផ្លាស់ប្តូរឆ្ពោះទៅរកការចាត់ទុកការយល់ច្រឡំជាបញ្ហាវិស្វកម្មដែលអាចវាស់វែងបាន ជាជាងគុណវិបត្តិដែលអាចទទួលយកបាន។

ការរុករកការច្នៃប្រឌិតយ៉ាងឆាប់រហ័ស

និន្នាការកំណត់មួយនៃឆ្នាំ 2025 គឺល្បឿននៃការផ្លាស់ប្តូរ។ ការចេញផ្សាយគំរូកំពុងបង្កើនល្បឿន សមត្ថភាពកំពុងផ្លាស់ប្តូរជារៀងរាល់ខែ ហើយអ្វីដែលចាត់ទុកថាជាបច្ចេកវិទ្យាទំនើបកំពុងត្រូវបានកំណត់ឡើងវិញឥតឈប់ឈរ។ សម្រាប់ថ្នាក់ដឹកនាំសហគ្រាស នេះបង្កើតគម្លាតចំណេះដឹងដែលអាចប្រែក្លាយទៅជាការប្រកួតប្រជែងយ៉ាងឆាប់រហ័ស។

ការនាំមុខគេមានន័យថាការទទួលបានព័ត៌មានជាប្រចាំ។ ព្រឹត្តិការណ៍ដូចជា AI និង Big Data Expo Europe ផ្តល់នូវឱកាសដ៏កម្រមួយដើម្បីមើលថាតើបច្ចេកវិទ្យានឹងទៅជាយ៉ាងណាបន្ទាប់តាមរយៈការបង្ហាញជាក់ស្តែងក្នុងពិភពពិត ការសន្ទនាដោយផ្ទាល់ និងការយល់ដឹងពីអ្នកដែលកំពុងសាងសង់ និងដាក់ពង្រាយប្រព័ន្ធទាំងនេះក្នុងទ្រង់ទ្រាយធំ។

ការទទួលយកសហគ្រាស

នៅឆ្នាំ 2025 ការផ្លាស់ប្តូរគឺឆ្ពោះទៅរកស្វ័យភាព។ ក្រុមហ៊ុនជាច្រើនបានប្រើប្រាស់ AI ដែលអាចបង្កើតបាននៅទូទាំងប្រព័ន្ធស្នូលរួចហើយ ប៉ុន្តែការផ្តោតអារម្មណ៍ឥឡូវនេះគឺទៅលើ AI ភ្នាក់ងារ។ ទាំងនេះគឺជាគំរូដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីចាត់វិធានការ មិនមែនគ្រាន់តែបង្កើតខ្លឹមសារនោះទេ។

យោងតាមការស្ទង់មតិថ្មីៗនេះ 78% នៃនាយកប្រតិបត្តិយល់ស្របថា ប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ីឌីជីថលនឹងត្រូវការសាងសង់សម្រាប់ភ្នាក់ងារ AI ក៏ដូចជាសម្រាប់មនុស្សក្នុងរយៈពេលបីទៅប្រាំឆ្នាំខាងមុខ។ ការរំពឹងទុកនោះកំពុងកំណត់ពីរបៀបដែលវេទិកាត្រូវបានរចនា និងដាក់ពង្រាយ។ នៅទីនេះ AI កំពុងត្រូវបានរួមបញ្ចូលជាប្រតិបត្តិករ។ វាអាចបង្កឱ្យមានលំហូរការងារ ធ្វើអន្តរកម្មជាមួយកម្មវិធី និងដោះស្រាយភារកិច្ចជាមួយនឹងការបញ្ចូលរបស់មនុស្សតិចតួចបំផុត។

ការបំបែកជញ្ជាំងទិន្នន័យ

ឧបសគ្គដ៏ធំបំផុតមួយចំពោះវឌ្ឍនភាពក្នុងការបង្កើត AI គឺទិន្នន័យ។ ការបណ្តុះបណ្តាលគំរូធំៗជាប្រពៃណីពឹងផ្អែកលើការទាញយកអត្ថបទពិភពពិតយ៉ាងច្រើនពីអ៊ីនធឺណិត។ ប៉ុន្តែនៅឆ្នាំ 2025 អណ្តូងនោះកំពុងអស់។ ទិន្នន័យដែលមានគុណភាពខ្ពស់ ចម្រុះ និងអាចប្រើប្រាស់បានតាមសីលធម៌កំពុងកាន់តែពិបាករក និងមានតម្លៃថ្លៃជាងក្នុងការដំណើរការ។

នេះជាមូលហេតុដែលទិន្នន័យសំយោគកំពុងក្លាយជាទ្រព្យសម្បត្តិយុទ្ធសាស្ត្រ។ ជំនួសឱ្យការទាញយកពីគេហទំព័រ ទិន្នន័យសំយោគត្រូវបានបង្កើតឡើងដោយគំរូដើម្បីធ្វើត្រាប់តាមគំរូជាក់ស្តែង។ រហូតមកដល់ពេលថ្មីៗនេះ វាមិនច្បាស់ទេថាតើទិន្នន័យសំយោគអាចគាំទ្រការបណ្តុះបណ្តាលក្នុងទ្រង់ទ្រាយធំឬអត់ ប៉ុន្តែការស្រាវជ្រាវពីគម្រោង SynthLLM របស់ Microsoft បានបញ្ជាក់ថាវាអាចធ្វើបាន (ប្រសិនបើប្រើបានត្រឹមត្រូវ)។

ការរកឃើញរបស់ពួកគេបង្ហាញថាសំណុំទិន្នន័យសំយោគអាចត្រូវបានលៃតម្រូវសម្រាប់ការអនុវត្តដែលអាចព្យាករណ៍បាន។ អ្វីដែលសំខាន់នោះគឺពួកគេក៏បានរកឃើញថាគំរូធំៗត្រូវការទិន្នន័យតិចជាងមុនដើម្បីរៀនប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។ អនុញ្ញាតឱ្យក្រុមបង្កើនប្រសិទ្ធភាពវិធីសាស្រ្តបណ្តុះបណ្តាលរបស់ពួកគេជាជាងការបោះចោលធនធានទៅលើបញ្ហា។

ធ្វើឱ្យវាដំណើរការ

ការបង្កើត AI នៅឆ្នាំ 2025 កំពុងរីកចម្រើន។ LLMs ឆ្លាតវៃជាងមុន ភ្នាក់ងារ AI ដែលបានរៀបចំ និងយុទ្ធសាស្ត្រទិន្នន័យដែលអាចធ្វើមាត្រដ្ឋានបានឥឡូវនេះគឺជាចំណុចកណ្តាលនៃការទទួលយកក្នុងពិភពពិត។ សម្រាប់ថ្នាក់ដឹកនាំដែលកំពុងរុករកការផ្លាស់ប្តូរនេះ ពិព័រណ៍ AI & Big Data Expo Europe ផ្តល់នូវទិដ្ឋភាពច្បាស់លាស់អំពីរបៀបដែលបច្ចេកវិទ្យាទាំងនេះកំពុងត្រូវបានអនុវត្ត និងអ្វីដែលត្រូវការដើម្បីធ្វើឱ្យវាដំណើរការ។