Lior Hakim၊ Hour One ၏ ပူးတွဲတည်ထောင်သူနှင့် CTO - အင်တာဗျူးစီးရီး

Lior Hakim, Co-founder နှင့် Chief Technical Officer of တစ်နာရီပရော်ဖက်ရှင်နယ်ဗီဒီယိုဆက်သွယ်ရေးအတွက် ပရော်ဖက်ရှင်နယ်ဗီဒီယိုဆက်သွယ်ရေးအတွက် ပရော်ဖက်ရှင်နယ်လူသားများကို ဖန်တီးရာတွင် စက်မှုလုပ်ငန်းခေါင်းဆောင်တစ်ဦးဖြစ်သည်။ အစစ်အမှန်လူများနောက်တွင် သီးသန့်ပုံစံပြုထားသည့် သက်ရှိသက်မဲ့ virtual ဇာတ်ကောင်များသည် စာသားမှတစ်ဆင့် လူနှင့်တူသော ဖော်ပြနိုင်စွမ်းကို ပေးစွမ်းနိုင်ပြီး လုပ်ငန်းများကို လိုက်လျောညီထွေမဖြစ်နိုင်သော လွယ်ကူမှုနှင့် အတိုင်းအတာဖြင့် ၎င်းတို့၏စာတိုပေးပို့မှုကို မြှင့်တင်ရန် စွမ်းအားမြှင့်တင်ပေးသည်။

Hour One ၏နောက်ကွယ်ရှိ ဥပါဒ်ဇာတ်လမ်းကို သင်မျှဝေနိုင်ပါသလား။

Hour One ၏ဇာစ်မြစ်ကို crypto ဒိုမိန်းတွင် ကျွန်ုပ်၏ပါဝင်ပတ်သက်မှုမှ ပြန်လည်ခြေရာခံနိုင်သည်။ ထိုကြိုးပမ်းမှုအပြီးတွင် အစုလိုက်အပြုံလိုက် cloud compute သည် မည်သည့်အရာဖြစ်လာမည်ကို စတင်စဉ်းစားခဲ့ပြီး machine learning သည် အကြံပြုချက်များနှင့် ခန့်မှန်းတွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုများတွင် ရေပန်းစားလာသဖြင့် ML အခြေခံအဆောက်အအုံဆိုင်ရာ ပရောဂျက်အချို့တွင် လုပ်ဆောင်နေပါသည်။ ဒီအလုပ်ကနေတဆင့် ကျွန်တော်ဟာ အစောပိုင်း Generative လက်ရာတွေနဲ့ ရင်းနှီးခဲ့ပြီး အဲဒီအချိန်တုန်းက GAN တွေကို အထူးစိတ်ဝင်စားခဲ့ပါတယ်။ အဲဒီခေတ်က နည်းပညာအသစ်တွေကို စမ်းသပ်ဖို့ လက်လှမ်းမီနိုင်တဲ့ ကွန်ပျူတာအားလုံးကို သုံးနေတယ်။ လယ်ကွင်းမှာရှိတဲ့ ကုမ္ပဏီတစ်ခုရှိတဲ့ သူငယ်ချင်းကို ကျွန်တော့်ရဲ့ရလဒ်တွေကို ပြသတဲ့အခါ Oren နဲ့တွေ့ရမယ်လို့ ပြောခဲ့တယ်။ ဘာကြောင့်လဲလို့ မေးတဲ့အခါ နှစ်ယောက်စလုံးက အချိန်ဖြုန်းတာကို ရပ်ပြီး တစ်ယောက်နဲ့တစ်ယောက် အချိန်ဖြုန်းတာ ဖြစ်နိုင်တယ်လို့ ပြောခဲ့ပါတယ်။ Oren၊ ကျွန်ုပ်၏ Hour One ၏ ပူးတွဲတည်ထောင်သူနှင့် CEO သည် ထိုအချိန်က AI တွင် အစောပိုင်းရင်းနှီးမြှုပ်နှံသူဖြစ်သည်။ မတူညီသောနေရာများတွင် ကျွန်ုပ်တို့ရပ်နေချိန်တွင် ကျွန်ုပ်တို့နှစ်ဦးစလုံးသည် ဦးတည်ရာတစ်ခုတည်းတွင် ရွေ့လျားခဲ့ကြပြီး၊ လူသားအတု၏အိမ်ဖြစ်ရန် Hour One ကို တည်ထောင်ခြင်းသည် မလွဲမသွေ ခရီးတစ်ခုဖြစ်သည်။

အသုံးပြုထားသည့် machine learning algorithms အချို့မှာ အဘယ်နည်း၊ Generative AI လုပ်ငန်းစဉ်၏ မည်သည့်အပိုင်းလဲ။

ဗီဒီယိုဖန်တီးမှုနယ်ပယ်တွင်၊ အဆင့်တိုင်းတွင် စက်သင်ယူမှု algorithms သည် အရေးကြီးပါသည်။ ဇာတ်ညွှန်းရေးသည့်အဆင့်တွင်၊ Large Language Models (LLMs) သည် ဆွဲဆောင်မှုရှိသော ဇာတ်ကြောင်းများကို သေချာစေရန်အတွက် တန်ဖိုးမဖြတ်နိုင်သော ပံ့ပိုးမှု၊ ဖန်တီးမှု သို့မဟုတ် ပြုပြင်ထားသော အကြောင်းအရာများကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် အသံသို့ ရွှေ့သည့်အခါ၊ Text-to-Speech (TTS) algorithms သည် စာသားကို အော်ဂဲနစ်၊ စိတ်ခံစားမှုရှိသော အသံများအဖြစ် အသွင်ပြောင်းသည်။ အမြင်အာရုံကိုယ်စားပြုအသွင်ကူးပြောင်းခြင်းတွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ကိုယ်ပိုင် Multimodal အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်သော ကျွန်ုပ်တို့၏ပုံစံသည် ဗဟိုအဆင့်ဖြစ်သည်။ Generative Adversarial Networks (GANs) နှင့် Variational Autoencoders (VAEs) တို့ဖြင့် မြှင့်တင်ထားသော ဤမော်ဒယ်သည် ဆက်စပ်ခံစားမှုများ၊ ထုတ်ဖော်ပြောဆိုခြင်းနှင့် ပီပြင်စွာ၊ စွဲမက်ဖွယ်ကောင်းသော၊ စစ်မှန်သော ပေးပို့ခြင်းတို့ကို တင်ဆက်ရာတွင် ကျွမ်းကျင်ပါသည်။ ထိုကဲ့သို့သော မျိုးဆက်သစ်နည်းပညာများသည် စာသားနှင့် အသံမှတ်စုများကို virtual လူသားများ၏ သက်ရှိရုပ်ပုံများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲစေပြီး အလွန်လက်တွေ့ကျသော ဗီဒီယိုအထွက်များကို ဖြစ်ပေါ်စေသည်။ LLMs၊ TTS၊ GANs၊ VAEs နှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ Multimodal မော်ဒယ်များ၏ ကြိုးကိုင်မှုသည် Generative AI ၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုသာမက ခေတ်မီဗီဒီယိုထုတ်လုပ်မှု၏ ကျောရိုးကို ဖြစ်စေသည်။

Hour One သည် အပြိုင်အဆိုင် ဗီဒီယို ဂျင်နရေတာများနှင့် မည်သို့ ကွဲပြားသနည်း။

Hour One တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ အခြားဗီဒီယိုထုတ်လုပ်သည့်စက်များနှင့် ခြားနားမှုသည် ပြိုင်ဆိုင်မှုတွင် အာရုံစူးစိုက်မှုမှ မဟုတ်ဘဲ ကျွန်ုပ်တို့၏အရည်အသွေး၊ ထုတ်ကုန်ဒီဇိုင်းနှင့် စျေးကွက်ဗျူဟာဆီသို့ ချဉ်းကပ်မှုအပေါ် နက်နက်ရှိုင်းရှိုင်း အမြစ်တွယ်နေသည့် ဒဿနမှ မဟုတ်ဘဲ၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ လမ်းညွှန်မူမှာ လူသားဒြပ်စင်ကို အမြဲတမ်း ဦးစားပေးရန်ဖြစ်ပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏ ဖန်တီးမှုများသည် စစ်မှန်မှုနှင့် စိတ်ခံစားမှုတို့နှင့် ထပ်တူထပ်မျှဖြစ်ကြောင်း သေချာစေပါသည်။ အလျှော့အတင်းမရှိဘဲ စက်မှုလုပ်ငန်းတွင် အကောင်းဆုံးအရည်အသွေးကို ပေးအပ်ခြင်းအတွက် ကျွန်ုပ်တို့ ဂုဏ်ယူပါသည်။ အဆင့်မြင့် 3D ဗီဒီယို rendering ကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် သုံးစွဲသူများအား စစ်မှန်သော ရုပ်ရှင်အတွေ့အကြုံကို ပေးဆောင်ပါသည်။ ထို့အပြင် ကျွန်ုပ်တို့၏ နည်းဗျူဟာသည် ထူးထူးခြားခြား ထင်မြင်ယူဆပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် သန့်စင်ထားသော ထုတ်ကုန်တစ်ခုဖြင့် စတင်ပြီးနောက် ပြီးပြည့်စုံမှုဆီသို့ လျင်မြန်စွာ ထပ်လောင်းပြောဆိုသည်။ ဤချဉ်းကပ်မှုသည် ကျွန်ုပ်တို့၏ကမ်းလှမ်းမှုများသည် ဗီဒီယိုထုတ်လုပ်ခြင်းတွင် စံသတ်မှတ်ချက်အသစ်များကို သတ်မှတ်ပေးခြင်းဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ကမ်းလှမ်းမှုများကို အမြဲရှေ့ဆက်နေကြောင်း သေချာစေပါသည်။

GPU များတွင် သင်၏ကျယ်ပြန့်သောနောက်ခံဖြင့်၊ သင့်အမြင်များနှင့်ပတ်သက်သည့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုအချို့ကို ကျွန်ုပ်တို့နှင့် မျှဝေနိုင်ပါသည်။ NVIDIA Next-Generation GH200 Grace Hopper Superchip ပလပ်ဖောင်း?

Grace Hopper ဗိသုကာလက်ရာသည် အမှန်တကယ် ဂိမ်းပြောင်းလဲမှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ GPU သည် တွက်ချက်မှုကို လုံးဝပိတ်ဆို့ခြင်းမရှိဘဲ ၎င်း၏ host ၏ RAM မှ ထိထိရောက်ရောက် လုပ်ဆောင်နိုင်ပါက၊ ၎င်းသည် လေ့ကျင့်ရေးတွင် လက်ရှိမဖြစ်နိုင်သော model/accelerator အချိုးများကို လော့ခ်ဖွင့်ပေးမည်ဖြစ်ပြီး ရလဒ်အနေဖြင့် လေ့ကျင့်ရေးအလုပ်အရွယ်အစားအတွက် များစွာအလိုရှိသော လိုက်လျောညီထွေမှုရှိသည်။ GH200 ၏စတော့ရှယ်ယာတစ်ခုလုံးသည် LLM လေ့ကျင့်မှုဖြင့် အကျုံးဝင်မည်မဟုတ်ဟု ယူဆပါက၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ multi-modal ဗိသုကာများ အတွက် ပုံတူဖော်ခြင်းကုန်ကျစရိတ်ကို လျှော့ချရန်အတွက် ၎င်းကိုအသုံးပြုရန် ကျွန်ုပ်တို့မျှော်လင့်ပါသည်။

သင့်ရေဒါတွင် လက်ရှိရှိနေသည့် အခြားချစ်ပ်များ ရှိပါသလား။

ကျွန်ုပ်တို့၏ အဓိကရည်ရွယ်ချက်မှာ သုံးစွဲသူအား စျေးနှုန်းအပြိုင်အဆိုင်ရှိသော ဗီဒီယိုအကြောင်းအရာကို ပံ့ပိုးပေးရန်ဖြစ်သည်။ လက်ရှိတွင် ကြီးမားသော memory GPUs များအတွက် လိုအပ်ချက်ကြောင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ထိပ်တန်း cloud ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများရှိ မည်သည့် GPU cloud ကမ်းလှမ်းမှုကိုမဆို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ကြိုးစားလုပ်ဆောင်နေပါသည်။ ထို့အပြင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ လုပ်ငန်းတာဝန်အချို့အပေါ် အနည်းဆုံး တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း လွတ်ကင်းသော ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်အောင် ကြိုးစားအားထုတ်ပါသည်။ ထို့ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် TPU များနှင့် အခြားသော ASICs များကို စောင့်ကြည့်နေပြီး AMD ကိုလည်း အထူးဂရုပြုပါသည်။ နောက်ဆုံးတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်သော FLOPs/$ အချိုးကို ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည့် ဟာ့ဒ်ဝဲဦးဆောင်သော ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်လုပ်ဆောင်သည့်လမ်းကြောင်းကို စူးစမ်းရှာဖွေမည်ဖြစ်သည်။

ဗီဒီယိုမျိုးဆက်ရဲ့ အနာဂတ်တိုးတက်မှုအတွက် မင်းရဲ့အမြင်ကဘာလဲ။

24 လအတွင်း ကျွန်ုပ်တို့သည် ဖမ်းထားသောလူသားထံမှ ထုတ်ပေးသောလူသားကို ပြောပြနိုင်မည်မဟုတ်ပေ။ အဲဒါက အရာတော်တော်များများကို ပြောင်းလဲစေမှာဖြစ်ပြီး အဲဒီတိုးတက်မှုတွေရဲ့ ရှေ့ဆုံးမှာ ကျွန်တော်တို့ရှိနေပါတယ်။

ယခုအချိန်တွင် ထုတ်လုပ်လိုက်သော ဗီဒီယိုအများစုသည် ကွန်ပျူတာများနှင့် မိုဘိုင်းလ်စက်ပစ္စည်းများအတွက်ဖြစ်ပြီး၊ ကျွန်ုပ်တို့တွင် augmented reality နှင့် virtual reality နှစ်ခုလုံးအတွက် ဓာတ်ပုံလက်တွေ့ဖန်တီးထားသော ရုပ်ပုံများနှင့် ကမ္ဘာများမရရှိမီတွင် အဘယ်အရာများ ပြောင်းလဲရန်လိုအပ်သနည်း။

ယခုအချိန်တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် augmented reality (AR) နှင့် virtual reality (VR) နှစ်မျိုးလုံးအတွက် ဓာတ်ပုံ-လက်တွေ့ကျသော ကိုယ်ပွားများနှင့် ကမ္ဘာများကို ထုတ်လုပ်နိုင်သည့် စွမ်းရည်ရှိပါသည်။ အဓိကအတားအဆီးမှာ latency ဖြစ်သည်။ AR နှင့် VR နားကြပ်များကဲ့သို့သော အနားသတ်ကိရိယာများသို့ အရည်အသွေးမြင့်၊ အချိန်နှင့်တပြေးညီ ဂရပ်ဖစ်များ ပေးပို့ခြင်းသည် အရေးကြီးသော်လည်း၊ ၎င်းကို ချောမွေ့စွာရရှိရန်မှာ အချက်များစွာအပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။ အဓိကအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ပိုမိုမြန်ဆန်ပြီး ထိရောက်သောလုပ်ဆောင်မှုကို သေချာစေရန်အတွက် ချစ်ပ်ထုတ်လုပ်ရေးတွင် တိုးတက်မှုအပေါ် မှီခိုနေပါသည်။ ၎င်းအပြင်၊ ပါဝါသုံးစွဲမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်းသည် အတွေ့အကြုံကို မထိခိုက်စေဘဲ ကြာကြာအသုံးပြုမှုကို သေချာစေရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။ နောက်ဆုံးအနေဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် မျိုးဆက်နှင့် အချိန်နှင့်တပြေးညီ တင်ဆက်မှုကြားကွာဟချက်ကို ထိရောက်စွာ တံတားထိုးပေးနိုင်သော ဆော့ဖ်ဝဲလ်မှ အောင်မြင်မှုများကို ကျွန်ုပ်တို့ မျှော်လင့်ပါသည်။ ဤအရာများ ပေါင်းစပ်လာသည်နှင့်အမျှ၊ AR နှင့် VR ပလပ်ဖောင်းနှစ်ခုလုံးတွင် ဓာတ်ပုံ-လက်တွေ့ဆန်သော ကိုယ်ပွားများနှင့် ပတ်ဝန်းကျင်များကို အသုံးပြုမှု အရှိန်အဟုန်ဖြင့် မြင်တွေ့ရမည်ဖြစ်သည်။

AI မှာ နောက်ထပ် ကြီးမားတဲ့ အောင်မြင်မှုတွေ ဖြစ်လာဖို့ သင် ဘာမျှော်လင့်ထားလဲ။

AI ၏နောက်ထပ်သိသာထင်ရှားသောအောင်မြင်မှုများနှင့်ပတ်သက်လာသောအခါ၊ စိတ်လှုပ်ရှားမှုနှင့်မျှော်လင့်ချက်တစ်ခုအမြဲရှိသည်။ အစောပိုင်းက တိုးတက်မှုအချို့ကို ရည်ညွှန်းပြီးဖြစ်သော်လည်း၊ ကျွန်ုပ်မျှဝေနိုင်သည်မှာ ယခုအခိုက်အတန့်တွင် ဆန်းသစ်တီထွင်မှုများစွာကို ကျွန်ုပ်တို့ တက်ကြွစွာ လုပ်ဆောင်နေခြင်းဖြစ်သည်။ အတိအကျအသေးစိတ်လေ့လာချင်ပေမယ့် အခုလောလောဆယ်မှာတော့ ကျွန်တော်တို့ရဲ့ ထွက်ရှိလာမယ့် ဖြန့်ချိမှုတွေကို စောင့်ကြည့်ဖို့ လူတိုင်းကို တိုက်တွန်းထားပါတယ်။ AI ၏အနာဂတ်သည် ကြီးမားသောကတိကိုရရှိထားပြီး ဤရှေ့ဆောင်ကြိုးပမ်းမှုများ၏ ရှေ့ဆောင်တွင်ရှိနေရခြင်းအတွက် ကျွန်ုပ်တို့ ပီတိဖြစ်ရပါသည်။ ဆက်ပြီးနားထောင်ပါ!

Hour One အကြောင်း သင်မျှဝေလိုသည့် အခြားအရာများ ရှိပါသလား။

ကျွန်ုပ်တို့၏ သဘောထားကွဲလွဲမှုချန်နယ်နှင့် API၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ပလပ်ဖောင်းကမ်းလှမ်းချက်အတွက် ထပ်လောင်းအသစ်များကို သေချာပေါက်စစ်ဆေးသင့်သည်။ တစ်နာရီ.