ChatGPT အလုပ်ဖြင့် NVIDIA က ကျွမ်းကျင်မှုကို ချဲ့ထွင်ပုံ

NVIDIA တွင် ChatGPT အလုပ်က အသိပညာအခြေပြု ဝန်ထမ်းများအား သတင်းအချက်အလက် စုစည်းရာတွင် အချိန်လျှော့သုံးပြီး ယင်းကို လက်တွေ့အသုံးချရာတွင် အချိန်ပိုပေးနိုင်စေသည်။

GTM နှင့် ဖြေရှင်းချက်ဗိသုကာအဖွဲ့များအတွက် ChatGPT သည် အလုပ်များကို စီစဉ်ခြင်း၊ အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် အတိုင်းအတာချဲ့ထွင်ခြင်းတို့၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခု ဖြစ်လာသည်။ GTM အတွက် ၎င်းက ထပ်တလဲလဲ လုပ်ရသော လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုများကို ပြောင်းလဲပေးပြီး ဖြေရှင်းချက်ဗိသုကာပညာရှင်များကလည်း လျင်မြန်စွာ ပြောင်းလဲနေသည့် ပြင်ပတိုးတက်မှုများကို NVIDIA ၏ အတွင်းပိုင်းဦးစားပေးများနှင့် ချိတ်ဆက်ရန် အသုံးပြုနေကြသည်။

Will Daney သည် NVIDIA ၏ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ အရောင်း၊ စီးပွားရေးဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့် ထုတ်ကုန်ခေါင်းဆောင်များအား ၎င်းတို့၏ မဟာဗျူဟာများကို အကောင်အထည်ဖော်ပြီး တိုင်းတာနိုင်ရန် ကူညီပေးသည်။ သူ၏ ပုံမှန်တာဝန်များထဲမှ တစ်ခုမှာ NVIDIA ၏ ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ AI ညီလာခံဖြစ်သည့် GTC အတွက် ရှေ့တန်းအဖွဲ့အစည်းကို ပံ့ပိုးပေးခြင်းဖြစ်သည်။

ယခင်က GTC အတွက် ပြင်ဆင်ရာတွင် ဖောက်သည်စာရင်းများ စုစည်းခြင်း၊ စာရင်းပေးသွင်းမှုများ ခြေရာခံခြင်းနှင့် ဖောက်သည်များ၊ မိတ်ဖက်များအတွက် အကျိုးရှိသော အတွေ့အကြုံ ဖန်တီးရန် လိုအပ်သည့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို အဖွဲ့များ ရှာဖွေနိုင်အောင် ကူညီခြင်းတို့အတွက် စာရင်းဇယားများဖြင့် အလုပ်များစွာ လုပ်ရသည်။ ပွဲမတိုင်မီ ပြင်ဆင်ချိန်အတွင်း ကိုယ်တိုင်ဆန်းစစ်ရသည့် အလုပ်က သူ့အချိန်၏ ၄၀% ခန့် ကုန်ဆုံးစေသည်ဟု Will က ခန့်မှန်းသည်။ ယခုအခါ သူသည် ထိုအလုပ်အများစုကို တစ်ပတ်လျှင် နှစ်ကြိမ် လုပ်ဆောင်သည့် အလိုအလျောက် ChatGPT အလုပ် လုပ်ငန်းစဉ်အဖြစ် ပြောင်းလဲထားသည်။ ၁၂ ပတ်ကြာ GTC စီမံကိန်းကာလတစ်လျှောက် ဤအလုပ်စဉ်က တစ်ပတ်လျှင် ၁၆ နာရီခန့် ချွေတာပေးသည်။

“အချိန်တွေ ပြန်ရလာတဲ့အတွက် တကယ့်ရှေ့တန်းအဖွဲ့နဲ့ အလုပ်လုပ်နိုင်တယ်၊ သူတို့ကို ပိုသိလာနိုင်တယ်၊ ပြီးတော့ ကျွန်တော်တို့ ဖောက်သည်တွေ ပိုအောင်မြင်အောင် ဘယ်လိုကူညီရမလဲဆိုတာ သူတို့နဲ့အတူ ရှာဖွေနိုင်ပါတယ်” ဟု Will က ဆိုသည်။

ထို့အပြင် လုပ်ငန်းစဉ်ကို သူကိုယ်တိုင် စီမံထားသဖြင့် ကိရိယာအသစ် ဝယ်ယူ၊ တပ်ဆင်ပြီး ထိန်းသိမ်းပေးမည့်အချိန်ကို စောင့်စရာမလိုဘဲ ပွဲ၏ ပြောင်းလဲမှုနှင့်အညီ ပြင်ဆင်နိုင်သည်။ အခြေခံလုပ်ငန်းစဉ်ကို အခြားဒေသရှိ အဖွဲ့များနှင့်လည်း မျှဝေနိုင်သည်။ San Jose၊ Taipei၊ ဥရောပနှင့် Washington, DC တို့ရှိ ပွဲများကို ပံ့ပိုးပေးသည့် လုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များသည် သူ၏ ChatGPT လုပ်ငန်းစဉ်များကို ရယူပြီး မိမိတို့ဒေသ၏ လိုအပ်ချက်နှင့်အညီ ပြင်ဆင်အသုံးပြုခဲ့ကြသည်။

Rachita Jain သည် NVIDIA ၏ မားကတ်တင်းအဖွဲ့အစည်းအတွင်းရှိ AI လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှုအဖွဲ့တွင် AI လုပ်ငန်းစဉ်များ တည်ဆောက်ပြီး အဖွဲ့များအား ကိရိယာအသစ်များ အသုံးပြုနိုင်ရန် ကူညီပေးသည်။ သူမ၏ စိန်ခေါ်မှုမှာ မော်ဒယ်အသစ်များ၊ စံနှုန်းစမ်းသပ်ချက်များနှင့် သုတေသနများ နေ့စဉ်ထွက်ပေါ်နေသည့် လုပ်ငန်းနယ်ပယ်ကို အမီလိုက်နိုင်ရန်ဖြစ်သည်။

သတင်းအချက်အလက်များကို အလွယ်တကူ ရနိုင်သည်။ ပိုခက်ခဲသည့်အလုပ်မှာ မည်သည့်တိုးတက်မှုများက NVIDIA အတွက် အရေးပါသည်ကို ဆုံးဖြတ်ပြီး ယင်းတို့ကို အတွင်းပိုင်းစီမံကိန်းများ၊ ဆွေးနွေးမှုများနှင့် ဦးစားပေးများနှင့် ချိတ်ဆက်ခြင်းဖြစ်သည်။ Rachita သည် ယုံကြည်ရသော ပြင်ပရင်းမြစ်များကို အတွင်းပိုင်းအခြေအနေနှင့် ယှဉ်တွဲသုံးသပ်ကာ အဓိပ္ပာယ်ရှိသော ဆက်စပ်မှုများကို ဖော်ထုတ်ပြီး လုပ်ဆောင်ချက်များအတွက် အထောက်အကူပြုနိုင်သည့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို တင်ပြပေးသော ChatGPT Work လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခု တည်ဆောက်ခဲ့သည်။ အပတ်စဉ် ပြင်ပ AI အပ်ဒိတ် ၂၅-၄၀ ခုခန့်ကို လက်တွေ့အသုံးချနိုင်သည့် အချက် ၅-၈ ခုအဖြစ် အနှစ်ချုပ်ပေးသည်။

“ChatGPT က ဖတ်ရုံသက်သက်ကနေ လက်တွေ့အသုံးချနိုင်တဲ့ ဉာဏ်ရည်အဖြစ် ပြောင်းလဲနိုင်အောင် ကူညီပေးခဲ့ပါတယ်” ဟု သူမက ဆိုသည်။

ထိုပတ်ဝန်းကျင်တစ်ခုတည်းက ပိုမိုကျယ်ပြန့်သည့် တည်ဆောက်မှုလုပ်ငန်းစဉ်ကိုလည်း ပံ့ပိုးပေးသည်။ Rachita သည် အဆက်အစပ်မရှိသော ကိရိယာများကြား အမြဲကူးပြောင်းစရာမလိုဘဲ စိတ်ကူးတစ်ခုမှ စတင်ကာ ဖြစ်နိုင်သည့် နည်းလမ်းများကို စူးစမ်းခြင်း၊ ကုဒ်အစုကို လုပ်ဆောင်ခြင်း၊ ပြဿနာများ ဖြေရှင်းခြင်းနှင့် ရလဒ်ကို ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ပြင်ဆင်ခြင်းတို့ ပြုလုပ်နိုင်သည်။ ယခင်က ဘေးပရောဂျက်အဖြစ်သာ ကျန်နေနိုင်သည့် အစီအစဉ်များသည် ရက်ပိုင်းအတွင်း အသုံးပြုနိုင်သော ထုတ်ကုန်များ ဖြစ်လာနိုင်သည်။ ဖြစ်ရပ်တစ်ခုတွင် သူမသည် စိတ်ကူးမှ အသုံးပြုနိုင်သော ရှေ့ပြေးပုံစံအထိ ၃–၅ ရက်ခန့်ဖြင့် ရောက်ရှိခဲ့သည်။ သီးခြားကိရိယာများတွင် အစိတ်အပိုင်းများကို ကိုယ်တိုင်တည်ဆောက်ခဲ့ပါက ၂–၃ ပတ်ခန့် ကြာမည်ဟု ခန့်မှန်းထားသည်။

နောက်ထပ်အခွင့်အလမ်းမှာ အောင်မြင်စွာ လုပ်ဆောင်နေပြီးသားအရာများကို အတိုင်းအတာချဲ့ထွင်ရန်ဖြစ်သည်။ အထူးပြုအသိပညာကို ပြန်လည်အသုံးပြုနိုင်သော လုပ်ငန်းစဉ်များအဖြစ် ပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် NVIDIA တစ်ဝန်းရှိ အဖွဲ့များသည် သက်သေပြပြီးသား လုပ်ငန်းစဉ်များကို လုပ်ငန်းတာဝန်များ၊ ပွဲများနှင့် ဒေသများအလိုက် ပြင်ဆင်အသုံးပြုနိုင်သည်။ တစ်ချိန်တည်းတွင် အလုပ်နှင့် အနီးစပ်ဆုံးသူများက ထိုလုပ်ငန်းစဉ်များ မည်သို့တိုးတက်ပြောင်းလဲမည်ကို ဆက်လက်ထိန်းချုပ်နိုင်သည်။

AI နယ်ပယ် ဆက်လက်ပြောင်းလဲနေသည်နှင့်အမျှ ဤမျှဝေထားသော လုပ်ငန်းစဉ်များက NVIDIA အား ပြင်ပတိုးတက်မှုများနှင့် အတွင်းပိုင်းဦးစားပေးများကို ပိုမိုလျင်မြန်စွာ ချိတ်ဆက်နိုင်စေပြီး AI အထောက်အကူပြု အလုပ်လုပ်နည်းများကို ဝန်ထမ်းပိုများထံ ဖြန့်ကျက်နိုင်စေသည်။ ရည်မှန်းချက်မှာ တွေ့ရှိချက်များကို အဓိပ္ပာယ်ဖော်ရန်၊ ပူးပေါင်းဆောင်ရွက်ရန်နှင့် ဖောက်သည်များကို အထောက်အကူပြုသည့် အလုပ်ကို အာရုံစိုက်ရန် အဖွဲ့များအား အချိန်ပိုပေးရန်ဖြစ်သည်။

ထိုအလားအလာကို Will ၏ အတွေ့အကြုံတွင် ယခုပင် မြင်တွေ့နိုင်သည်။ “ChatGPT က ကျွန်တော့်အတွက် တကယ့်ကို စွမ်းဆောင်ရည် အဆပေါင်းများစွာ မြှင့်တင်ပေးခဲ့ပါတယ်” ဟု သူက ဆိုသည်။ “ကျွန်တော့်အတွက် အလုပ်လုပ်ပေးနေတဲ့ အဖွဲ့တစ်ဖွဲ့ ရှိသလို ခံစားရပါတယ်။ အသေးစိတ်ကိစ္စတွေထဲ နစ်မွန်းမနေတော့ဘဲ တကယ်အရေးပါတဲ့ အလုပ်ကို ပိုအာရုံစိုက်နိုင်အောင် ကူညီပေးခဲ့ပါတယ်။”