ສຶກສາເຫດຜົນວ່າເປັນຫຍັງໂມເດວ Qwen ຈຶ່ງມີປະສິດທິພາບສູງສຳລັບພາສາອາຊີ ພ້ອມທັງແນະນຳວິທີການນຳໃຊ້ສຳລັບນັກພັດທະນາໃນລາວ.

ທັກສະທີ່ໂຮງຮຽນໃນລາວຄວນສອນແທນການທ່ອງຈຳ ເພື່ອກຽມຄວາມພ້ອມໃຫ້ນັກຮຽນກ້າວສູ່ຕະຫຼາດແຮງງານໃນຍຸກປັນຍາປະດິດ.

ການສຳຫຼວດເບິ່ງວ່າເຕັກໂນໂລຊີ AI ແລະ Deep Learning (ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ) ຈະສາມາດຊ່ວຍແປພາສາມືລາວ ແລະ ສ້າງຄວາມສະເໝີພາບໃນສັງຄົມໄດ້ແນວໃດ.

ເຈາະເລິກເຕັກນິກ Quantization ແລະ ຄະນິດສາດເບື້ອງຫຼັງໃນການປ່ຽນໂມເດວຂະໜາດ 70B ພາຣາມິເຕີ ທີ່ຕ້ອງການເຊີບເວີໃຫຍ່ ໃຫ້ສາມາດຣັນເທິງ Consumer Hardware ນ້ອຍໆໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ.

ຮຽນຮູ້ເຕັກນິກການຂະຫຍາຍຊຸດຂໍ້ມູນຮູບພາບ (Image Augmentation) ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາຂໍ້ມູນຈຳກັດ ໃນການພັດທະນາໂມເດວ AI ສຳລັບບໍລິບົດຂອງລາວ.

ເຈາະເລິກວິທີການຕິດຕັ້ງ, ປັບແຕ່ງ (Optimize) ແລະ ເຂົ້າໃຈສະຖາປັດຕະຍະກຳຂອງ Stable Diffusion ເພື່ອແລ່ນໂມເດວສ້າງຮູບພາບເທິງເຄື່ອງ PC ຂອງທ່ານເອງ (Offline) ສຳລັບນັກພັດທະນາໃນລາວ.

ຮຽນຮູ້ເຕັກນິກລະດັບປານກາງສຳລັບການຈັດການໜ່ວຍຄວາມຈຳໃນ AI Chatbot ເຊັ່ນການໃຊ້ Conversation Summarization ເພື່ອແກ້ໄຂບັນຫາ Context Window ເຕັມ.

ທຳຄວາມເຂົ້າໃຈຄວາມແຕກຕ່າງລະຫວ່າງ Apache 2.0 ແລະ Llama licenses ສຳລັບການນຳໃຊ້ໃນທຸລະກິດ ແລະ ການພັດທະນາ AI ປັບໃຊ້ໃນລາວ.

ການນຳໃຊ້ Collaborative filtering ແລະ ເຕັກນິກຂັ້ນສູງ ເພື່ອສ້າງລະບົບແນະນຳສິນຄ້າອັດສະລິຍະ ສຳລັບແພລດຟອມ E-commerce ໃນປະເທດລາວ.

ຮຽນຮູ້ວິທີການນຳໃຊ້ເຕັກໂນໂລຊີການຄາດເດົາຂອງ AI ເພື່ອບໍລິຫານໄລຍະເວລາການຈັດສົ່ງ ແລະ ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງຈາກຜູ້ສະໜອງ ສຳລັບທຸລະກິດໃນລາວ.