RLDatix - Interview Series မှ မြောက်အမေရိက နည်းပညာအရာရှိ Vivek Desai

Vivek Desai အဆိုပါဖြစ်ပါသည် ကာကွယ်ရေးဦးစီးချုပ်နှင့်နည်းပညာအရာရှိချုပ် မြောက်အမေရိက၏ RLDatixတစ်ဦး ချိတ်ဆက်ထားသော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု ဆော့ဖ်ဝဲလ်နှင့် ဝန်ဆောင်မှုကုမ္ပဏီ။ RLDatix သည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုကို ပြောင်းလဲရန် မစ်ရှင်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းတို့သည် အဖွဲ့အစည်းများ၏ အလုံးစုံတိုးတက်မှုနှင့် ဘေးကင်းမှုကို မောင်းနှင်ပေးသည့် အုပ်ချုပ်ရေး၊ အန္တရာယ်နှင့် လိုက်နာမှုဆိုင်ရာ ကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြင့် ပိုမိုဘေးကင်းပြီး ထိရောက်သော စောင့်ရှောက်မှုကို မောင်းနှင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။

ကွန်ပြူတာသိပ္ပံနှင့် ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးကို အစပိုင်းတွင် အဘယ်အရာက သင့်ကို ဆွဲဆောင်ခဲ့သနည်း။

ကွန်ပြူတာသိပ္ပံနဲ့ ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးကို ဖြေရှင်းဖို့ ကြိုးစားနေတဲ့ ရှုပ်ထွေးနက်နဲမှုတွေကို စွဲစွဲလန်းလန်း ရှုံ့ချမိပါတယ် - စူးစမ်းဖို့ အမြဲတမ်း ပေါ်ထွက်လာတဲ့ စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုပါ။ မိုဃ်းတိမ်သည် စတင်ဆွဲငင်လာသောအခါတွင် ဤအရာ၏ ကြီးစွာသောဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ကြီးမားသော ကတိကို ခံယူထားသော်လည်း လုပ်ငန်းခွင်လုံခြုံရေးနှင့် ပတ်သက်၍ မေးခွန်းအချို့ကိုလည်း ထုတ်ဖော်ခဲ့သည်။ သမားရိုးကျနည်းလမ်းများသည် ရပ်တန့်မှုတစ်ခုဖြစ်ကြောင်း အစောပိုင်းတွင် ရှင်းရှင်းလင်းလင်းသိရပြီး ဘုတ်အဖွဲ့တစ်ခွင်ရှိ အဖွဲ့အစည်းများသည် cloud အတွင်းရှိ အလုပ်တာဝန်များကို ထိထိရောက်ရောက် လုံခြုံစေရန် လုပ်ငန်းစဉ်အသစ်များ ရေးဆွဲရန် လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။ ဤနည်းလမ်းသစ်များကို လမ်းညွှန်ခြင်းသည် ကျွန်ုပ်နှင့် ဤနယ်ပယ်တွင် လုပ်ဆောင်နေသော အခြားသူများအတွက် အထူးစိတ်လှုပ်ရှားဖွယ် ခရီးတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် တက်ကြွပြီး တိုးတက်ပြောင်းလဲနေသော လုပ်ငန်းတစ်ခုဖြစ်သောကြောင့် နေ့စဉ်နှင့်အမျှ အသစ်အဆန်းများနှင့် စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်ရာများကို ယူဆောင်လာပါသည်။

RLDatix ၏ CTO အဖြစ် သင့်တွင်ရှိသော လက်ရှိတာဝန်အချို့ကို သင်မျှဝေနိုင်ပါသလား။  

လက်ရှိတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ ဒေတာဗျူဟာကို ဦးဆောင်ရန်နှင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ထုတ်ကုန်များနှင့် ၎င်းတို့ကိုင်ဆောင်ထားသည့် ဒေတာများကြား ပေါင်းစပ်ဖန်တီးရန် နည်းလမ်းများရှာဖွေရန်၊ ခေတ်ရေစီးကြောင်းများကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ နားလည်ရန် အာရုံစိုက်နေပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ထုတ်ကုန်အများအပြားတွင် အလားတူဒေတာအမျိုးအစားများပါရှိသည်၊ ထို့ကြောင့် ကျွန်ုပ်၏အလုပ်မှာ အဆိုပါ silo များကို ဖြိုဖျက်ရန် နည်းလမ်းရှာဖွေရန်နှင့် ဒေတာရယူရန် ကျွန်ုပ်တို့၏ဖောက်သည်များ၊ ဆေးရုံများနှင့် ကျန်းမာရေးစနစ်နှစ်ခုလုံးအတွက် ပိုမိုလွယ်ကူစေပါသည်။ ၎င်းနှင့်အတူ၊ ကျွန်ုပ်သည် ဂေဟစနစ်တစ်ဝှမ်းတွင် ဤဒေတာဝင်ရောက်မှုနှင့် အသုံးချမှုကို အသိပေးရန်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ဉာဏ်ရည်တု (AI) ဗျူဟာကိုလည်း လုပ်ဆောင်နေပါသည်။

အမျိုးမျိုးသောစက်မှုလုပ်ငန်းများတွင် ပေါ်ပေါက်လာသော ခေတ်ရေစီးကြောင်းအပေါ် လက်ရှိရှိနေခြင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့သည် မဟာဗျူဟာလမ်းကြောင်းမှန်သို့ ဦးတည်နေကြောင်း သေချာစေရန်အတွက် ကျွန်ုပ်၏အခန်းကဏ္ဍ၏ နောက်ထပ်အရေးကြီးသော ကဏ္ဍတစ်ခုဖြစ်သည်။ လက်ရှိတွင် ကျွန်ုပ်သည် ကြီးမားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်များ (LLMs) ကို အနီးကပ် စောင့်ကြည့်နေပါသည်။ ကုမ္ပဏီတစ်ခုအနေဖြင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏နည်းပညာတွင် LLMs များကို ပေါင်းစပ်ရန်၊ လူသားများကို စွမ်းဆောင်နိုင်စေရန်၊ အထူးသဖြင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုပေးသူများ၊ ၎င်းတို့၏ သိမြင်နိုင်စွမ်းကို လျှော့ချရန်နှင့် လူနာများကို ပြုစုစောင့်ရှောက်ရန် အာရုံစိုက်နိုင်စေရန် နည်းလမ်းများရှာဖွေရန် လုပ်ဆောင်နေပါသည်။

သင်၏ LinkedIn ဘလော့ဂ်ပို့စ်တွင် “CTO အဖြစ် ကျွန်ုပ်၏ 1 နှစ်တွင် ပြန်လည်သုံးသပ်ချက်“CTO တွေက တစ်ယောက်တည်း အလုပ်မလုပ်ပါဘူး။ သူတို့က အဖွဲ့တစ်ဖွဲ့ရဲ့ အစိတ်အပိုင်းပါ။” သင်ကြုံတွေ့ခဲ့ရသော စိန်ခေါ်မှုအချို့နှင့် ပင်ကိုယ်အားဖြင့် နည်းပညာအရ စိန်ခေါ်မှုရှိသော ပရောဂျက်များတွင် ကိုယ်စားလှယ်အဖွဲ့နှင့် အဖွဲ့လိုက်လုပ်ဆောင်မှုကို သင်မည်ကဲ့သို့ ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းခဲ့သည်ကို အသေးစိတ်ရှင်းပြနိုင်မလား။

CTO ၏အခန်းကဏ္ဍသည် ပြီးခဲ့သည့်ဆယ်စုနှစ်များအတွင်း အခြေခံကျကျ ပြောင်းလဲခဲ့သည်။ ဆာဗာခန်းမှာ အလုပ်လုပ်တဲ့နေ့တွေ ကုန်သွားပါပြီ။ အခုက အလုပ်က ပိုပူးပေါင်းတယ်။ လုပ်ငန်းယူနစ်များတစ်လျှောက်တွင် ကျွန်ုပ်တို့သည် အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ ဦးစားပေးများကို ချိတ်ဆက်ကာ ထိုဆန္ဒများကို ကျွန်ုပ်တို့အား ရှေ့သို့ မောင်းနှင်ပေးသော နည်းပညာဆိုင်ရာ လိုအပ်ချက်များအဖြစ် ပြောင်းလဲပေးပါသည်။ ဆေးရုံများနှင့် ကျန်းမာရေးစနစ်များသည် လက်ရှိတွင် လုပ်သားအင်အားစီမံခန့်ခွဲမှုမှသည် ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာ ကန့်သတ်ချက်များအထိ နေ့စဉ်စိန်ခေါ်မှုများစွာကို ရင်ဆိုင်နေရပြီး နည်းပညာအသစ်များကို လက်ခံကျင့်သုံးခြင်းသည် အမြဲတမ်း ထိပ်တန်းဦးစားပေးမဟုတ်ပေ။ ကျွန်ုပ်တို့၏ အကြီးမားဆုံး ရည်မှန်းချက်မှာ ယင်းစိန်ခေါ်မှုများကို လျော့ပါးသက်သာစေရန် နည်းပညာက ၎င်းတို့ကို ထပ်ပေါင်းထည့်မည့်အစား၊ ၎င်းတို့၏ လုပ်ငန်း၊ ဝန်ထမ်းများနှင့် လူနာများထံ ပေးဆောင်လာသည့် အလုံးစုံတန်ဖိုးကို ပြသရန်ဖြစ်သည်။ ဤကြိုးပမ်းအားထုတ်မှုသည် တစ်ဦးတည်း သို့မဟုတ် ကျွန်ုပ်၏အဖွဲ့အတွင်း၌ပင် ပြုလုပ်၍မရပါ၊ ထို့ကြောင့် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်မှုသည် သုံးစွဲသူများအား သော့ဖွင့်ထားသောဒေတာကို ထိုးထွင်းသိမြင်နားလည်နိုင်စေရန် သို့မဟုတ် ၎င်းတို့လက်ရှိလုပ်ဆောင်နိုင်ခြင်းမရှိသည့် လုပ်ငန်းစဉ်များကို အသက်ဝင်စေခြင်းမှဖြစ်စေ ထိုတန်ဖိုးကိုပြသမည့် ပေါင်းစပ်မဟာဗျူဟာတစ်ရပ်ကို ဖော်ဆောင်ရန် ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ခြင်း .

ချိတ်ဆက်ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းများ၏ အနာဂတ်တွင် ဉာဏ်ရည်တု၏ အခန်းကဏ္ဍမှာ အဘယ်နည်း။

ပေါင်းစပ်ဒေတာကို AI ဖြင့် ပိုမိုရရှိနိုင်လာသည်နှင့်အမျှ၊ ကွဲပြားသောစနစ်များကို ချိတ်ဆက်ရန်နှင့် စောင့်ရှောက်မှု၏အစဉ်အဆက်တစ်လျှောက် ဘေးကင်းမှုနှင့် တိကျမှုကို မြှင့်တင်ရန်အတွက် ၎င်းကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ချိတ်ဆက်ထားသော ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုများ၏ ဤအယူအဆသည် RLDatix တွင် ကျွန်ုပ်တို့အာရုံစိုက်ထားသည့် အမျိုးအစားတစ်ခုဖြစ်ပြီး ၎င်းသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်သူများအတွက် အချက်အလက်များနှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို လော့ခ်ဖွင့်ပေးသည် - နှင့် AI သည် အမှန်တကယ်ဖြစ်လာစေရန်အတွက် အဓိကကျပါသည်။

ဤပေါင်းစပ်မှု၏ ညှိနှိုင်းမရသော ရှုထောင့်တစ်ခုသည် ဒေတာအသုံးပြုမှုသည် လုံခြုံပြီး လိုက်လျောညီထွေဖြစ်ပြီး အန္တရာယ်များကို နားလည်ကြောင်း သေချာစေပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် မူဝါဒ၊ စွန့်စားမှုနှင့် ဘေးကင်းရေးတွင် စျေးကွက်ခေါင်းဆောင်ဖြစ်သည်၊ ဆိုလိုသည်မှာ ကျွန်ုပ်တို့တွင် အခြေခံအုတ်မြစ်ဖြစ်သော LLM များကို ပိုမိုတိကျမှုနှင့် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုဖြင့် လေ့ကျင့်ရန် ဒေတာပမာဏများစွာရှိသည်။ စစ်မှန်သောချိတ်ဆက်ထားသောကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုလုပ်ငန်းများကိုအောင်မြင်ရန်၊ ပထမအဆင့်မှာ မတူညီသောဖြေရှင်းချက်များအား ပေါင်းစည်းခြင်းဖြစ်ပြီး၊ ဒုတိယမှာ ဒေတာကိုထုတ်ယူပြီး အဆိုပါဖြေရှင်းနည်းများတစ်လျှောက် ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်းဖြစ်သည်။ ဆေးရုံများသည် ဒေတာအတွဲများကို ပေါင်းစပ်ကာ အသုံးပြုသူများအတွက် လုပ်ဆောင်နိုင်သောတန်ဖိုးကို ပေးစွမ်းနိုင်သည့် အပြန်အလှန်ချိတ်ဆက်ထားသော ဖြေရှင်းနည်းများအုပ်စုမှ များစွာအကျိုးရှိမည်ဖြစ်သည်။

မကြာသေးမီက အဓိကအချက်တစ်ချက်တွင်၊ ထုတ်ကုန်အရာရှိချုပ် Barbara Staruk သည် လူနာဘေးကင်းရေးဖြစ်ရပ်အစီရင်ခံခြင်းကို လွယ်ကူချောမွေ့စေရန်နှင့် အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ရန် RLDatix သည် မျိုးဆက်သစ် AI နှင့် ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ်များကို အသုံးချပုံကို မျှဝေခဲ့သည်။ ဒါက ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်လဲဆိုတာကို အသေးစိတ်ပြောပြနိုင်မလား။

ဤသည်မှာ RLDatix အတွက် တကယ်ကို သိသာထင်ရှားသော အစပျိုးမှုဖြစ်ပြီး ကျွန်ုပ်တို့သည် LLMs များ၏ အလားအလာကို အမြင့်မားဆုံးဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ပုံ၏ ကောင်းမွန်သော ဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဆေးရုံများနှင့် ကျန်းမာရေးစနစ်များက အဖြစ်အပျက်အစီရင်ခံချက်များကို ပြီးမြောက်သောအခါ၊ အစီရင်ခံစာတွင် ဖော်ပြထားသည့် ထိခိုက်မှုအဆင့်ကို ဆုံးဖြတ်ရန်အတွက် လောလောဆယ်တွင် စံပုံစံသုံးမျိုးရှိသည်- ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု သုတေသနနှင့် အရည်အသွေး၏ ဘုံပုံစံများ အေဂျင်စီ၊ ဆေးဝါးအမှားအယွင်းအစီရင်ခံခြင်းနှင့် ကာကွယ်ခြင်းဆိုင်ရာ အမျိုးသားညှိနှိုင်းရေးကောင်စီနှင့် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုစွမ်းဆောင်ရည် တိုးတက်မှု (HPI) ဘေးကင်းရေးဖြစ်ရပ် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း (SEC)။ ယခုအချိန်တွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အဖြစ်အပျက်အစီရင်ခံစာတွင် စာသားဖြင့်ဖတ်ရန် LLM ကို အလွယ်တကူ လေ့ကျင့်နိုင်ပါပြီ။ ဥပမာအားဖြင့် လူနာသေဆုံးသွားပါက LLM သည် ထိုအချက်အလက်များကို ချောမွေ့စွာ ရွေးထုတ်နိုင်သည်။ သို့သော်လည်း စိန်ခေါ်မှုမှာ အကြောင်းအရာကို ဆုံးဖြတ်ရန်နှင့် ပြင်းထန်သော အမြဲတမ်းအန္တရာယ်ပြုခြင်း၊ ဥပမာအားဖြင့် HPI SEC တွင် ပါဝင်သော ပြင်းထန်သော ယာယီထိခိုက်မှုကဲ့သို့သော ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော အမျိုးအစားများအကြား ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် စိန်ခေါ်မှုမှာ LLM ကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းတွင် တည်ရှိပါသည်။ အစီရင်ခံသူတွင် လုံလောက်သောအကြောင်းအရာမပါဝင်ပါက၊ LLM သည် ထိုလူနာဘေးကင်းရေးဖြစ်ရပ်အတွက် သင့်လျော်သော ထိခိုက်မှုအမျိုးအစားအဆင့်ကို ဆုံးဖြတ်နိုင်မည်မဟုတ်ပေ။

RLDatix သည် LLM မှ အလွယ်တကူ ခွဲခြားနိုင်သော ခိုင်မာသော အမျိုးအစားများနှင့်အတူ ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းတွင် ကျွန်ုပ်တို့၏အစုစုတစ်လျှောက် ပိုမိုရိုးရှင်းသော အစီအစဥ်ကို အကောင်အထည်ဖော်ရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။ အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ သုံးစွဲသူများသည် ဖြစ်ပျက်ခဲ့သည့်အရာကို ရိုးရှင်းစွာရေးနိုင်မည်ဖြစ်ပြီး LLM သည် အရေးကြီးသော အချက်အလက်အားလုံးကို ထုတ်ယူပြီး အဖြစ်အပျက်ပုံစံများကို ကြိုတင်ထည့်သွင်းခြင်းဖြင့် ၎င်းကို ထိုနေရာမှ ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းမည်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် တင်းမာနေပြီးသား အလုပ်သမားများအတွက် သိသာထင်ရှားသော အချိန်ချွေတာရုံသာမကဘဲ မော်ဒယ်သည် ပိုမိုအဆင့်မြင့်လာသည်နှင့်အမျှ၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအဖွဲ့အစည်းများအား ဘုတ်အဖွဲ့တစ်လျှောက် ပိုမိုလုံခြုံသောဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်စေမည့် အရေးကြီးသောလမ်းကြောင်းများကို ကျွန်ုပ်တို့လည်း ရှာဖွေဖော်ထုတ်နိုင်မည်ဖြစ်ပါသည်။

RLDatix သည် ၎င်း၏လုပ်ငန်းဆောင်တာများတွင် LLM များကို ပေါင်းစည်းရန် အခြားနည်းလမ်းအချို့က အဘယ်နည်း။

ကျွန်ုပ်တို့သည် LLMs များကို ပြည်တွင်းတွင် အသုံးချခြင်း နောက်တစ်နည်းမှာ အထောက်အထားပြုခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို ချောမွေ့စေရန်ဖြစ်သည်။ ဝန်ဆောင်မှုပေးသူတိုင်း၏ အထောက်အထားများကို ဖော်မတ်ကွဲပြားပြီး ထူးခြားသော အချက်အလက်များ ပါဝင်သည်။ ၎င်းကိုရှုထောင့်တွင်ထည့်သွင်းရန်၊ လူတိုင်း၏ကိုယ်ရေးရာဇဝင်သည် မည်သို့ကွဲပြားပုံပေါ်သည်—ဖောင့်များ၊ အလုပ်အတွေ့အကြုံအထိ၊ ပညာရေးနှင့် အလုံးစုံဖော်မတ်ချခြင်းအထိ ကွဲပြားပုံကို စဉ်းစားပါ။ အထောက်အထားပြခြင်းသည် အလားတူပင်ဖြစ်သည်။ ပံ့ပိုးသူသည် ကောလိပ်ဘယ်မှာတက်ခဲ့သနည်း။ သူတို့ရဲ့ အောင်လက်မှတ်က ဘာလဲ။ ဘယ်ဆောင်းပါးတွေ ထုတ်ဝေနေကြတာလဲ။ ကျန်းမာရေးဝန်ထမ်းတိုင်းသည် ထိုအချက်အလက်များကို ၎င်းတို့၏နည်းဖြင့် ပံ့ပိုးပေးမည်ဖြစ်သည်။

RLDatix တွင်၊ LLMs များသည် ကျွန်ုပ်တို့အား ဤအထောက်အထားများမှတစ်ဆင့် ဖတ်ရှုနိုင်ပြီး ထိုဒေတာအားလုံးကို စံချိန်စံညွှန်းဖော်မတ်တစ်ခုအဖြစ် ထုတ်ယူနိုင်စေသောကြောင့် ဒေတာထည့်သွင်းမှုတွင် အလုပ်လုပ်သူများသည် ၎င်းအတွက် အကျယ်တဝင့်ရှာဖွေရန်မလိုအပ်ဘဲ စီမံခန့်ခွဲရေးအစိတ်အပိုင်းအတွက် အချိန်ပိုကုန်စေပြီး ၎င်းတို့၏ အာရုံစိုက်နိုင်စေပါသည်။ တန်ဖိုးထပ်တိုးစေသော အဓိပ္ပါယ်ရှိသော အလုပ်များကို အချိန်ပေးသည်။

အထူးသဖြင့် cloud-based နည်းပညာများဆီသို့ ကူးပြောင်းခြင်းနှင့်အတူ ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးသည် အမြဲတမ်းစိန်ခေါ်မှုဖြစ်နေသည်၊ ဤစိန်ခေါ်မှုအချို့ကို သင်ဆွေးနွေးနိုင်မလား။

ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေး is စိန်ခေါ်မှုများ ဖြစ်သောကြောင့် မှန်ကန်သော လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်နှင့် လုပ်ဆောင်ရန် အရေးကြီးပါသည်။ LLM များသည် လုံခြုံပြီး လိုက်လျောညီထွေ ရှိနေစေရန် သေချာစေခြင်းသည် ဤနည်းပညာကို အသုံးချရာတွင် အရေးကြီးဆုံး ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှု ဖြစ်ပါသည်။ သင့်အဖွဲ့အစည်းတွင် ၎င်းကိုလုပ်ဆောင်ရန် သီးသန့်ဝန်ထမ်းမရှိပါက၊ ၎င်းသည် မယုံနိုင်လောက်အောင် စိန်ခေါ်မှုနှင့် အချိန်ကုန်နိုင်သည်။ ထို့ကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့သည် ကျွန်ုပ်တို့၏ ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးအစပျိုးမှုအများစုတွင် Amazon Web Services (AWS) နှင့် အလုပ်လုပ်ပါသည်။ RLDatix သည် ကျွန်ုပ်တို့၏အမှန်တကယ်ကောင်းသောအရာကို အာရုံစိုက်နိုင်စေရန်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့၏နည်းပညာများအတွင်း လုံခြုံရေးနှင့် လိုက်လျောညီထွေမှုရှိအောင် ကျွန်ုပ်တို့အား ကူညီပေးသည် - ၎င်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏သက်ဆိုင်ရာဒေါင်လိုက်အားလုံးတွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ဖောက်သည်များအတွက် ကောင်းမွန်သောထုတ်ကုန်များဖန်တီးပေးခြင်းဖြစ်ပါသည်။

မကြာသေးမီက LLM များကို လျင်မြန်စွာ လက်ခံကျင့်သုံးခြင်းဖြင့် သင်တွေ့မြင်ခဲ့ရသည့် လုံခြုံရေးခြိမ်းခြောက်မှုအသစ်အချို့မှာ အဘယ်နည်း။

RLDatix ရှုထောင့်မှကြည့်လျှင် ကျွန်ုပ်တို့သည် LLM များကို ပြုစုပျိုးထောင်ပြီး လေ့ကျင့်ပေးနေသည့်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့ လုပ်ဆောင်နေသည့် ထည့်သွင်းစဉ်းစားမှုများ အများအပြားရှိပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့အတွက် အရေးကြီးသော အာရုံစိုက်မှုမှာ ဘက်လိုက်မှုနှင့် တရားမျှတမှုတို့ကို လျော့ပါးစေပါသည်။ LLM များသည် ၎င်းတို့လေ့ကျင့်သင်ကြားထားသည့် အချက်အလက်အတိုင်းသာ ကောင်းမွန်ပါသည်။ ဒေတာအတွဲကိုယ်နှိုက်က ဘက်လိုက်သောကြောင့် လိင်၊ လူမျိုးနှင့် အခြားလူဦးရေ အချိုးအစားများကဲ့သို့သော အကြောင်းရင်းများ ပါဝင်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အမေရိကန်ပြည်ထောင်စု အရှေ့တောင်ပိုင်းက “y'all” ဟူသော စကားလုံးကို နေ့စဉ်ဘာသာစကားတွင် မည်သို့အသုံးပြုသည်ကို စဉ်းစားကြည့်ပါ။ ဤသည်မှာ အခြားဒေသများနှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ဘာသာစကားကွဲလွဲမှုများကို တိကျစွာခွဲခြားနိုင်စေရန် LLM ကို လေ့ကျင့်ပေးသည့်အခါ သုတေသီများ ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့် သီးခြားလူနာလူဦးရေအတွက် ထူးခြားသောဘာသာစကား ဘက်လိုက်မှုဖြစ်သည်။ လူနာတစ်ဦးအတွင်း မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ပေးခြင်းသည် အခြားပုံစံတစ်ခုတွင် အလုပ်လုပ်မည်ဟု မဆိုလိုသောကြောင့် အဆိုပါ ဘက်လိုက်မှုအမျိုးအစားများကို ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအတွင်း LLMS ကို အသုံးချခြင်းနှင့်ပတ်သက်၍ အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရမည်ဖြစ်သည်။

လုံခြုံရေး၊ ပွင့်လင်းမြင်သာမှုနှင့် တာဝန်ခံမှုတို့ကို ထိန်းသိမ်းခြင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏အဖွဲ့အစည်းအတွက် ကြီးမားသော အာရုံစိုက်စရာအချက်များဖြစ်ပြီး အံ့ဩစရာများနှင့် သတင်းမှားများအတွက် အခွင့်အလမ်းများကို လျော့ပါးစေပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဆိုင်ရာပြဿနာများကို တက်ကြွစွာဖြေရှင်းနေကြောင်း သေချာစေရန်၊ မော်ဒယ်တစ်ခုသည် တိကျသောအဖြေတစ်ခုကို မည်သို့ရောက်ရှိကြောင်းနှင့် ကျွန်ုပ်တို့တွင် လုံခြုံသောဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုစက်ဝန်းတစ်ခုရှိနေကြောင်းကို ထိရောက်သောအကောင်အထည်ဖော်မှုနှင့် ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှု၏ အရေးကြီးသောအစိတ်အပိုင်းများအားလုံးဖြစ်ကြောင်း သေချာစေပါသည်။

RLDatix တွင်အသုံးပြုသည့် အခြားသော စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်အချို့ကား အဘယ်နည်း။

အရေးကြီးသော အချိန်ဇယားဆွဲခြင်းဆိုင်ရာ ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို ဖော်ထုတ်ရန် စက်သင်ယူခြင်း (ML) ကို အသုံးပြုခြင်းသည် ကျွန်ုပ်တို့၏အဖွဲ့အစည်းအတွက် စိတ်ဝင်စားဖွယ်ကောင်းသော အသုံးပြုမှုကိစ္စတစ်ခုဖြစ်သည်။ အထူးသဖြင့် UK တွင်၊ စာရင်းဇယားများ သို့မဟုတ် သူနာပြုများနှင့် ဆရာဝန်များ၏ အစီအစဉ်ဆွဲခြင်းကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာနားလည်ရန် ML ကို မည်သို့အသုံးချရမည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ ရှာဖွေနေပါသည်။ RLDatix သည် လွန်ခဲ့သည့်ဆယ်စုနှစ်များမှ များပြားလှသော အချိန်ဇယားဒေတာပမာဏကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်သော်လည်း ထိုအချက်အလက်များအားလုံးကို ကျွန်ုပ်တို့ ဘာလုပ်နိုင်မည်နည်း။ ထိုနေရာတွင် ML ဝင်လာပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ထိုသမိုင်းအချက်အလက်ကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ML မော်ဒယ်ကို အသုံးပြုပြီး ဝန်ထမ်းအခြေအနေသည် ယခုမှ နှစ်ပတ်အတွင်း၊ သီးခြားဆေးရုံ သို့မဟုတ် ဒေသတစ်ခုတွင် မည်သို့မည်ပုံရှိမည်ကို ထိုးထွင်းသိမြင်မှုပေးပါသည်။

ဤသီးသန့်အသုံးပြုမှုကိစ္စသည် အလွန်ရနိုင်သော ML မော်ဒယ်တစ်ခုဖြစ်သော်လည်း၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ၎င်းကို လက်တွေ့ဘဝဖြစ်ရပ်များနှင့် ချိတ်ဆက်ခြင်းဖြင့် အပ်ကို ပိုမိုတွန်းအားပေးနေပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဧရိယာအတွင်းရှိ ဘောလုံးအချိန်ဇယားတိုင်းကို ကြည့်လျှင်ကော။ အားကစားပွဲများသည် ပုံမှန်အားဖြင့် ဒဏ်ရာများပိုမိုရရှိစေကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ကိုယ်တွေ့သိရပြီး ဒေသတွင်းဆေးရုံတစ်ရုံတွင် ပုံမှန်နေ့နှင့် နှိုင်းယှဉ်ပါက ပွဲကျင်းပသည့်နေ့တွင် အတွင်းလူနာများ ပိုများလာဖွယ်ရှိသည်။ အချိန်ဇယားဆွဲခြင်းကို ပိုမိုလွယ်ကူချောမွေ့စေရန် ကျွန်ုပ်တို့သည် မည်သည့်အများပြည်သူသုံးဒေတာအစုံများကို ရှာဖွေနိုင်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ရှာဖွေရန် AWS နှင့် အခြားလုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များနှင့် လုပ်ဆောင်နေပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့တွင် အဓိက အားကစားပွဲများ သို့မဟုတ် ရာသီဥတုဆိုးရွားသော ပတ်ဝန်းကျင်တွင် လူနာများ အတက်အကျကို မြင်တွေ့ရတော့မည်ဟု အကြံပြုထားသော ဒေတာများရှိပြီး၊ သို့သော် ML မော်ဒယ်သည် ထိုဒေတာကိုရယူပြီး ဆေးရုံများလုံလောက်စွာရရှိစေရန်အတွက် အရေးကြီးသောလမ်းကြောင်းများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် ၎င်းကို နောက်တစ်ဆင့်တက်နိုင်သည် ဝန်ထမ်းအင်အား၊ နောက်ဆုံးတွင် ကျွန်ုပ်တို့၏ လုပ်သားအင်အားအပေါ် တင်းမာမှုကို လျှော့ချပြီး အားလုံးအတွက် ပိုမိုလုံခြုံသော စောင့်ရှောက်မှုများရရှိရန် ကျွန်ုပ်တို့၏လုပ်ငန်းနယ်ပယ်တွင် နောက်ထပ်ခြေလှမ်းတစ်လှမ်းလှမ်းလှမ်းလိုက်ပါ။

အင်တာဗျူးကောင်းအတွက် ကျေးဇူးတင်ပါသည်၊ ပိုမိုလေ့လာလိုသော စာဖတ်သူများ လာရောက်လေ့လာသင့်ပါသည်။ RLDatix.