From-scratch Foundation Model CLEVI AI(ivy)

“ကုမ္ပဏီငယ်တစ်ခုက ကမ္ဘာ့အဆင့်အမြင့်ဆုံး အလွန်ကြီးမားသော AI ဘာသာစကားမော်ဒယ်ကို မည်သို့ဖန်တီးနိုင်ခဲ့သနည်း?”

စတင်တည်ထောင်ခါစ လုပ်ငန်းငယ်တစ်ခုက အလွန်ကြီးမားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်ကို မည်သို့ဖန်တီးခဲ့သနည်း?

CLEVI က 1.4 ထရီလီယံ ပါရာမီတာအရွယ်အစားရှိသော Foundation မော်ဒယ်ကို ထုတ်ဖော်ပြသပြီးနောက် အများဆုံးရရှိခဲ့သော မေးခွန်းဖြစ်ပါသည်။

ကုမ္ပဏီများစွာက open-source မော်ဒယ်များကို ရိုးရိုး fine-tuning ပြုလုပ်ခြင်းနှင့် မတူဘဲ CLEVI သည် ဒေတာစုဆောင်းခြင်းမှစ၍ မော်ဒယ်ဒီဇိုင်းရေးဆွဲခြင်း၊ အကြီးစားဖြန့်ဝေသင်ကြားခြင်းနှင့် အရည်အသွေးစစ်ဆေးခြင်းအထိ လုပ်ငန်းစဉ်အားလုံးကို ကိုယ်ပိုင်နည်းလမ်းဖြင့် ဆောင်ရွက်ခဲ့ပါသည်။

အောက်တွင် ၎င်း၏ လျှို့ဝှက်ချက်များနှင့် ယှဉ်ပြိုင်နိုင်စွမ်းကို အသေးစိတ်မိတ်ဆက်ပေးထားပါသည်။

1. ကုမ္ပဏီငယ်တစ်ခုက အလွန်ကြီးမားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်ကို ဖန်တီးနိုင်သလား?

2025 ခုနှစ် ဇူလိုင်လတွင် CLEVI က ကိုယ်တိုင်ဖန်တီးထားသော အလွန်ကြီးမားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်ကို ဈေးကွက်သို့ ထုတ်ဖော်ပြသလိုက်သောအခါ သုံးစွဲသူများစွာသည် အံ့အားသင့်မှုနှင့် သံသယများဖြင့် စိတ်လှုပ်ရှားခဲ့ကြပါသည်။ “တကယ်ပဲ ကိုယ်တိုင်ဖန်တီးထားတာလား?” “open-source မော်ဒယ်ကို အနည်းငယ်ပဲ ပြင်ဆင်ထားတာ မဟုတ်ဘူးလား?”

အမှန်တကယ်တွင် ပြည်တွင်းနှင့် နိုင်ငံတကာရှိ ကုမ္ပဏီများစွာသည် open-source မော်ဒယ်များကို ရိုးရိုး transfer learning(fine-tuning) ပြုလုပ်ပြီး ၎င်းတို့၏ ကိုယ်ပိုင်မော်ဒယ်အဖြစ် ကြော်ငြာလေ့ရှိကြပါသည်။

သို့သော် CLEVI သည် **‘From-scratch Foundation Model’** ကို အလေးပေးဖော်ပြခဲ့ပါသည်။

ဆိုလိုသည်မှာ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းမှစ၍ မော်ဒယ်ဒီဇိုင်းရေးဆွဲခြင်း၊ အကြီးစားဖြန့်ဝေသင်ကြားခြင်းနှင့် အရည်အသွေးစစ်ဆေးခြင်းအထိ လုပ်ငန်းစဉ်အားလုံးကို ကိုယ်တိုင်ဒီဇိုင်းရေးဆွဲပြီး အကောင်အထည်ဖော်ခဲ့ခြင်းဖြစ်ပါသည်။

2. အလွန်ကြီးမားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ် ဖွံ့ဖြိုးတည်ဆောက်ရန် ခက်ခဲရသည့်အကြောင်းရင်း

From-Scratch Foundation Model ကို သင်ကြားရန်အတွက် အောက်ပါအချက်များအားလုံးကို ပြင်ဆင်သင်ယူရပါမည်။

အကြီးစား အရည်အသွေးမြင့် ဒေတာအစုလိုအပ်ခြင်း

• ကွဲပြားစုံလင်မှု: ဘာသာစကား၊ ဒိုမိန်းနှင့် ဖော်မတ်(စာသား၊ ပုံများ စသည်)တို့၏ ကွဲပြားစုံလင်မှုကို အာမခံခြင်း
• သန့်စင်ခြင်း: ဆူညံသံများဖယ်ရှားခြင်း၊ အရည်အသွေးထိန်းချုပ်ခြင်း၊ ထပ်နေသော/အန္တရာယ်ရှိသော ဒေတာများကို စစ်ထုတ်ခြင်း
• လိုင်စင်: မူပိုင်ခွင့်နှင့် ဒေတာအသုံးပြုခွင့်များကို ရှင်းလင်းစွာ သတ်မှတ်ခြင်း

အကြီးစား ကွန်ပျူတာအခြေခံအဆောက်အအုံ

• စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် GPU/TPU ကလပ်စတာ: နိုဒ်ထောင်ပေါင်းများစွာမှ သောင်းပေါင်းများစွာအထိရှိသော စက်ပစ္စည်းများကို ပေါင်းစည်းကာ အကြီးစားဖြန့်ဝေသင်ကြားမှုကို ပံ့ပိုးသည့် နည်းပညာ
• ထိရောက်သော ဖြန့်ဝေသင်ကြားမှု ဖရိမ်ဝေါ့ခ်: DeepSpeed, Megatron-LM, Ray စသည်တို့
• သိုလှောင်မှု/ကွန်ရက်: အကြီးစားဒေတာ အဝင်အထွက်နှင့် မြန်ဆန်သော ကွန်ရက်ပတ်ဝန်းကျင်

မော်ဒယ်ဗိသုကာ ဒီဇိုင်းရေးဆွဲခြင်း

• ခေတ်မီဖွဲ့စည်းပုံများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်း: Transformer၊ MoE(Mixture of Experts)၊ မာလ်တီမိုဒယ် စသည်တို့
• စကေးချဲ့နိုင်မှု: ပါရာမီတာအရေအတွက်၊ လေယာအရေအတွက်၊ ထည့်သွင်းအချက်အလက်အရှည် စသည်တို့၏ ချဲ့ထွင်နိုင်မှုကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားခြင်း
• ထိရောက်မှု: လေ့ကျင့်ခြင်း/ခန့်မှန်းခြင်းအမြန်နှုန်းနှင့် မမ်မိုရီအသုံးပြုမှုကို အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ခြင်း

လေ့ကျင့်ရေးမဟာဗျူဟာနှင့် အယ်လ်ဂိုရစ်သမ်

• Pretraining ရည်မှန်းချက်: ဘာသာစကားမော်ဒယ် (ဥပမာ next token prediction)၊ မာလ်တီမိုဒယ် (ဥပမာ contrastive learning) စသည်တို့
• အကောင်းဆုံးဖြစ်အောင် ပြုလုပ်သည့်နည်းလမ်းများ: mixed precision၊ gradient accumulation၊ learning rate schedule စသည်တို့
• ပုံမှန်ပြုလုပ်ခြင်း/တည်ငြိမ်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း: dropout၊ layer norm၊ weight decay စသည်တို့

အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် အတည်ပြုစစ်ဆေးခြင်းစနစ်

• Benchmark အစုများ: စံဒေတာအစုများ (Benchmarks) ကို အသုံးပြုခြင်း
• အတွင်းပိုင်းအကဲဖြတ်ခြင်း: လက်တွေ့အသုံးပြုမှုအခြေအနေများအပေါ် အခြေခံ၍ အကဲဖြတ်ခြင်း
• စဉ်ဆက်မပြတ်စောင့်ကြည့်ခြင်း: လေ့ကျင့်နေစဉ်/ပြီးဆုံးပြီးနောက် အရည်အသွေး၊ ဘက်လိုက်မှုနှင့် ဘေးကင်းလုံခြုံမှုကို စစ်ဆေးခြင်း

လူ့စွမ်းအားနှင့် အဖွဲ့အစည်းဆိုင်ရာ စွမ်းရည်

• AI/ML သုတေသီများ: မော်ဒယ်ဒီဇိုင်းနှင့် အယ်လ်ဂိုရစ်သမ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေး
• ဒေတာအင်ဂျင်နီယာများ: ဒေတာစုဆောင်းခြင်း/သန့်စင်ခြင်း/စီမံခန့်ခွဲခြင်း
• အခြေခံအဆောက်အအုံအင်ဂျင်နီယာများ: ဖြန့်ဝေစနစ်များ၊ cloud/on-premises စီမံခန့်ခွဲခြင်း
• ပရောဂျက်မန်နေဂျာများ: အချိန်ဇယား၊ ဘတ်ဂျက်နှင့် အရည်အသွေးစီမံခန့်ခွဲခြင်း

ကျင့်ဝတ်·ဥပဒေ·လုံခြုံရေးဆိုင်ရာ ထည့်သွင်းစဉ်းစားချက်များ

• AI ကျင့်ဝတ်: ဘက်လိုက်မှု၊ ဘေးကင်းလုံခြုံမှု၊ ပွင့်လင်းမြင်သာမှုနှင့် တာဝန်ခံမှု
• ဥပဒေလိုက်နာမှု: ကိုယ်ရေးအချက်အလက်၊ မူပိုင်ခွင့်နှင့် ဒေတာအချုပ်အခြာအာဏာ
• လုံခြုံရေး: ဒေတာ/မော်ဒယ် ပေါက်ကြားမှုကို ကာကွယ်ခြင်းနှင့် ဝင်ရောက်အသုံးပြုခွင့် ထိန်းချုပ်ခြင်း

လက်ရှိ ကမ္ဘာတစ်ဝန်းရှိ AI သုတေသနဝန်ထမ်းအင်အားမှာ ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် ၂,၀၀၀ ဦးခန့်သာ ရှိပြီး၊ ထိုအင်အားအများစုမှာလည်း META၊ Google၊ XAI စသည့် နည်းပညာကုမ္ပဏီကြီးများတွင် စုစည်းနေပါသည်။ ပြည်တွင်းတွင် ဒေတာစုဆောင်းခြင်းမှ အကြီးစားလေ့ကျင့်ရေးအခြေခံအဆောက်အအုံအထိ ကိုယ်တိုင်ဒီဇိုင်းဆွဲ၍ Foundation မော်ဒယ်တစ်ခု ဖန်တီးနိုင်သောအဖွဲ့မှာ အလွန်ရှားပါးပါသည်။

၃။ လူအင်အားအနည်းငယ်ဖြင့် အလွန်ကြီးမားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်ကို ဖန်တီးခြင်း

CEO အီဟွန်းဟိုသည် Deep Learning နှင့် Machine Learning ကို ၁၀ နှစ်ကျော် သုတေသနပြုခဲ့သည့် အတွေ့အကြုံကို အခြေခံ၍ လွန်ခဲ့သော ၃ နှစ်က “ကမ္ဘာ့အကောင်းဆုံး AI ကို ဖန်တီးမည်” ဟူသော ရည်မှန်းချက်ဖြင့် ကုမ္ပဏီ (CLEVI) ကို တည်ထောင်ခဲ့သည်။

ကုမ္ပဏီ၏ ကိုယ်ပိုင်ဒေတာပိုက်လိုင်းတည်ဆောက်ခြင်း၊ အကြီးစားဖြန့်ဝေ Deep Learning အခြေခံအဆောက်အအုံ ဒီဇိုင်းရေးဆွဲခြင်း၊ မော်ဒယ်ဖွဲ့စည်းပုံ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ခြင်းနှင့် အရည်အသွေးအတည်ပြုစစ်ဆေးခြင်းအပါအဝင် လုပ်ငန်းစဉ်အားလုံးကို ကိုယ်တိုင်ဒီဇိုင်းရေးဆွဲခဲ့ပြီး Foundation Model ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရန် လိုအပ်သော စွမ်းရည်များကို ရရှိခဲ့သည်။

မော်ဒယ်များကို အကြိမ်ကြိမ် လေ့ကျင့်ခဲ့ပြီးနောက် ယခုအခါ ကမ္ဘာ့အဆင့်အတန်းမြင့် မော်ဒယ်များနှင့် ယှဉ်ပြိုင်နိုင်သည့် Clevi-5-x မော်ဒယ်ကို ပိုင်ဆိုင်လာခဲ့ပါသည်။

အလွန်ကြီးမားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်များကို ထိရောက်စွာ လေ့ကျင့်ရန်အတွက် GPU ရာပေါင်းများစွာမှ ထောင်ပေါင်းများစွာအထိကို ကလပ်စတာအဖြစ် ချိတ်ဆက်ကာ တစ်စက္ကန့်လျှင် အကြိမ်ရေ ကွာဒရီလီယံများစွာအထိ တွက်ချက်မှုများကို တစ်ပြိုင်နက် လုပ်ဆောင်နိုင်သည့် အခြေခံအဆောက်အအုံ လိုအပ်ပါသည်။ ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် အကြီးစားဖြန့်ဝေထားသော ပတ်ဝန်းကျင်၌ တွက်ချက်မှုများကို တစ်ပြိုင်တည်းဖြစ်စေရန်နှင့် ဆက်သွယ်ရေးနှောင့်နှေးမှုကို အနည်းဆုံးဖြစ်စေရန် နည်းပညာသည် အဓိကအရေးပါပါသည်။ ယခုအချိန်အထိ ပြည်တွင်း၌ “တိကျသော ထိန်းချုပ်မှု အယ်လဂိုရီသမ်” မရှိသဖြင့် ကုမ္ပဏီအများစုသည် မော်ဒယ်များကို မှန်ကန်စွာ လေ့ကျင့်နိုင်ခြင်း မရှိခဲ့ပါ။ Clevi ၏ CEO Lee Hwan-ho သည် ထိုကဲ့သို့သော ကိုယ်ပိုင်ဖြန့်ဝေတွက်ချက်မှု ထိန်းချုပ်ရေး အယ်လဂိုရီသမ်ကို ကိုယ်တိုင်ဖန်တီး၍ ပြည်တွင်း၌ ပထမဆုံးအကြိမ် 1.4 ထရီလီယံ (1.4 Trillion) ပါရာမီတာအရွယ်အစားရှိ အလွန်ကြီးမားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ်ကို အောင်မြင်စွာ လေ့ကျင့်နိုင်ခဲ့ပါသည်။

4. ဖွံ့ဖြိုးရေးဝန်ထမ်း အနည်းငယ်ဖြင့် မော်ဒယ်အမျိုးမျိုးကို ဖန်တီးနိုင်ခဲ့သည့် အကြောင်းရင်း

Big Tech ကုမ္ပဏီအများစုတွင်ပင် အကြီးစားအခြေခံအဆောက်အအုံ ထိန်းချုပ်မှုနှင့် ဒေတာသန့်စင်မှု နည်းပညာများ ရှိကြပါသည်။

၎င်းတို့ကို စီမံခန့်ခွဲရန် သုတေသနဝန်ထမ်း ရာပေါင်းများစွာမှ ထောင်ပေါင်းများစွာအထိ လိုအပ်ပါသည်။

သို့သော် Clevi သည် သုတေသနဝန်ထမ်း အနည်းငယ်ဖြင့် မော်ဒယ်အမျိုးမျိုးကို ဖန်တီးပိုင်ဆိုင်ထားပါသည်။

မည်သို့ ဖြစ်နိုင်ခဲ့သနည်း။

Clevi သည် Teacher-Student Model(Knowledge Distilation) နည်းပညာမှတစ်ဆင့် ဝန်ထမ်းအနည်းငယ်ဖြင့် မော်ဒယ်အမျိုးမျိုးကို ဖန်တီးပိုင်ဆိုင်ထားပါသည်။

ထို့ကြောင့် Teacher-Student နည်းပညာအကြောင်းကို လေ့လာကြည့်ကြပါစို့။

Teacher-Student(အသိပညာပေါင်းခံခြင်း)

Teacher-Student နည်းပညာဆိုသည်မှာ ရိုးရိုးရှင်းရှင်းပြောရလျှင် အလွန်ကြီးမားသော ဘာသာစကားမော်ဒယ် (Teacher Model) မှတစ်ဆင့် သားမော်ဒယ် (Student Model) ကို အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် တုံ့ပြန်ချက်ပေးခြင်းများ ပြုလုပ်၍ ဝန်ထမ်းအနည်းငယ်ဖြင့် သုတေသနဝန်ထမ်း ရာပေါင်းများစွာ၏ လုပ်ဆောင်ချက်ကို အစားထိုးကာ မော်ဒယ်အမျိုးမျိုးကို လျင်မြန်စွာ ဖန်တီးနိုင်သည့် နည်းပညာဖြစ်ပါသည်။

• Mother Model(အလွန်ကြီးမားသော မော်ဒယ်) သည် နယ်ပယ်အမျိုးမျိုးရှိ မော်ဒယ်များကို အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် တုံ့ပြန်ချက်ပေးခြင်းများ ပြုလုပ်ကာ သုတေသနဝန်ထမ်း ရာပေါင်းများစွာ၏ လုပ်ဆောင်ချက်ကို အစားထိုးပါသည်။
• ဤနည်းလမ်းဖြင့် Clevi-x-platform မှတစ်ဆင့် လေ့ကျင့်မှုကို ဆောင်ရွက်ပါက Reasoning, VLM, Physical AI, Coding Agent စသည့် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် မော်ဒယ်များကို 10~15 ရက်အတွင်း လေ့ကျင့်ပြီး ဖြန့်ချိနိုင်ပါသည်။

Clevi Coding Agent

Clevi Phsycal AI Learning Platform

VLM-မြင်ကွင်းဘာသာစကားမော်ဒယ်

လုံခြုံရေးအေးဂျင့်

5. Clevi-x-platform ၏ နည်းပညာနှင့် အရည်အသွေးဆိုင်ရာ ကွဲပြားသာလွန်ချက်များ

မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ချဲ့ထွင်နိုင်မှု

• ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှု (CoT/Reasoning) သာလွန်ချက်: cip-5-x သည် အဆင့်လိုက်ယုတ္တိဖော်ထုတ်ခြင်းနှင့် အကြောင်းပြချက်တင်ပြခြင်းကို ဒီဇိုင်းအတွေးအခေါ်တွင် ထည့်သွင်းထားပြီး၊ သိပ္ပံ၊ သင်္ချာနှင့် အင်ဂျင်နီယာပြဿနာဖြေရှင်းမှုများတွင် ယုံကြည်စိတ်ချရမှုမြင့်မားသော တွက်ချက်ခြင်းနှင့် အဓိပ္ပာယ်ဖော်ထုတ်နိုင်စွမ်းကို ပြသပါသည်။ အတွင်းပိုင်းစံနှုန်းစမ်းသပ်မှုများအရ GPT-5 အဆင့်နှင့်အထက် စွမ်းဆောင်ရည်ကို ရည်မှန်း၍ ဒီဇိုင်းရေးဆွဲကာ လည်ပတ်နေပြီး၊ တူညီသော prompt အခြေအနေများတွင် ပြန်လည်ထုတ်လုပ်နိုင်မှုနှင့် အတည်ပြုနိုင်မှုကို အဓိကအရည်အသွေးညွှန်းကိန်းများအဖြစ် စီမံခန့်ခွဲပါသည်။

• Multimodal စွမ်းရည်အပြည့်အစုံ: ရည်ရွယ်ချက်အခြေပြု VLM(cip-5-vision)၊ အကြီးစား multimodal လုပ်ဆောင်မှုမော်ဒယ်(ivy-4-mm) နှင့် ပေါ့ပါးသော on-device မော်ဒယ်(ivy-3-text) တို့ကို ပလက်ဖောင်းတစ်ခုတည်းတွင် ထုတ်လုပ်ကာ ပေါင်းစပ်အသုံးပြုနိုင်သဖြင့် လုပ်ငန်းတာဝန်၏ သဘောသဘာဝ (ရှာဖွေခြင်း/အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း/အကျဉ်းချုပ်ခြင်း နှင့် ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်း/ရှင်းပြခြင်း/လုပ်ဆောင်ခြင်း) နှင့် ကိုက်ညီသော အကောင်းဆုံးပေါင်းစပ်မှုကို ရရှိနိုင်ပါသည်။

လုပ်ငန်းသုံးချနိုင်မှု

• On-premises လုံခြုံရေးနှင့် ရရှိနိုင်မှု: ပိတ်ထားသောကွန်ရက်အတွင်း အဆင့်အားလုံး (ထည့်သွင်းမှု-လေ့ကျင့်မှု-ဝန်ဆောင်မှု-အရန်သိမ်းဆည်းမှု) ကို လည်ပတ်စေပြီး၊ HA ဒီဇိုင်း၊ မော်ဂျူးပုံစံ ချဲ့ထွင်နိုင်မှုနှင့် SVCE(သီးခြားခွဲထားသော လုံခြုံသည့် လုပ်ဆောင်မှုပတ်ဝန်းကျင်) ဖြင့် ဒေတာနှင့် မော်ဒယ်ပါရာမီတာများကို သီးခြားခွဲကာ ကာကွယ်ပါသည်။
• လျင်မြန်စွာ အသုံးချခြင်းနှင့် ချဲ့ထွင်ခြင်း: Ivy Chat(လုပ်ငန်းသုံး multimodal စကားပြောဆိုမှု/အေးဂျင့်) နှင့် API Platform(ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ စံ SaaS) တို့ဖြင့် လျင်မြန်စွာ အသုံးချခြင်းနှင့် လည်ပတ်ခြင်းကို ပံ့ပိုးပါသည်။

Physical AI ၏ ကွဲပြားသာလွန်ချက်

• NVIDIA Isaac အခြေပြု simulation နှင့် Evolutionary RL ကို ပေါင်းစပ်ကာ Sim2Real ကူးပြောင်းမှုနှင့် synthetic data အပြိုင်လေ့ကျင့်မှုတို့ဖြင့် လေ့ကျင့်မှုထိရောက်မှုနှင့် လက်တွေ့ပတ်ဝန်းကျင်တွင် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်နိုင်မှုကို မြှင့်တင်ထားပါသည်။ ဒစ်ဂျစ်တယ်မှ ရိုဘိုတစ်လေ့ကျင့်မှုနှင့် ဖြန့်ချိမှုအထိ အကျုံးဝင်ခြင်းသည် အစားထိုးနိုင်သည့် ဖြေရှင်းချက်များ ရှားပါးသည့် အားသာချက်ဖြစ်ပါသည်။

ဝန်ဆောင်မှုအရည်အသွေးနှင့် အုပ်ချုပ်မှု

• မော်ဒယ်၊ prompt နှင့် tool ဗားရှင်းစီမံခန့်ခွဲမှု၊ အကဲဖြတ်မှုစံနှုန်းစု (ကိုရီးယားနှင့် အင်္ဂလိပ်အသိပညာ၊ စက်မှုလုပ်ငန်းအလိုက် လုပ်ငန်းတာဝန်များ၊ hallucination နှင့် လုံခြုံရေးညွှန်းကိန်းများ)၊ ပြောင်းလဲမှုစီမံခန့်ခွဲမှု (SLO/SLA) နှင့် လည်ပတ်မှုစောင့်ကြည့်ခြင်း (latency၊ အောင်မြင်မှုနှုန်း၊ TCO) တို့ကို ပလက်ဖောင်းတစ်ခုတည်း၏ လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများအဖြစ် စီမံခန့်ခွဲပါသည်။

လက်ရှိ ကိုရီးယားနိုင်ငံတွင် AI မော်ဒယ်ဝန်ဆောင်မှုကုမ္ပဏီပေါင်း 300 ကျော် ရှိသော်လည်း၊

စွမ်းဆောင်ရည်မြင့် ကိုယ်ပိုင် foundation model များမှတစ်ဆင့် on-premises နှင့် cloud ဝန်ဆောင်မှုများကို တစ်ပြိုင်နက် ပေးနိုင်သည့်နေရာမှာ CLEVI တစ်ခုတည်းသာ ဖြစ်ပါသည်။

6. ဘာသာစကားမော်ဒယ်ကို စက်မှုလုပ်ငန်းတွင် အသုံးချနည်းများ

AI ကို အသုံးပြုခြင်းသည် ကြီးမားသော ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုနှင့် တိကျခိုင်မာသော စိစစ်အတည်ပြုမှုများ လိုအပ်သောကြောင့်၊ လုပ်ငန်းအတွက် အမှန်တကယ် အကျိုးရှိမည့် ဖြေရှင်းချက် ဟုတ်မဟုတ်ကို ကိုယ်တိုင် နှိုင်းယှဉ်စမ်းသပ်ကြည့်ရှုသည့် လုပ်ငန်းစဉ်သည် မဖြစ်မနေ လိုအပ်ပါသည်။

• CLEVI သည် မော်ဒယ်များ ဖန်တီးခြင်းတွင်သာ ရပ်တန့်မနေဘဲ၊ လက်တွေ့စက်မှုလုပ်ငန်းခွင်များတွင် အသုံးချနိုင်သော AI ဖြေရှင်းချက်များကို ပေးအပ်ပါသည်။
• ဥပမာအားဖြင့် Ivy Chat Platform၊ Clevi API Platform၊ စက်မှုလုပ်ငန်းအလိုက် စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ခြင်း၊ လုံခြုံရေးလိုအပ်ချက်များနှင့် ကိုက်ညီမှုရှိစေရန် ဆောင်ရွက်ခြင်းတို့အပါအဝင် လုပ်ငန်းသုံးချန်နယ်များကို ပြည့်စုံစွာ ပံ့ပိုးထားပါသည်။
• ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာ AI၊ ရိုဘိုတစ်နှင့် မျိုးစုံမီဒီယာဒေတာ စီမံဆောင်ရွက်ခြင်းတို့ကဲ့သို့ ပြည်တွင်းပြည်ပတွင် ရှာဖွေရန်ခက်ခဲသော နည်းပညာဆိုင်ရာ စွမ်းရည်များကို ပိုင်ဆိုင်ထားပါသည်။

CLEVI သည် AI ကို ‘ရည်မှန်းချက်’ အဖြစ်မဟုတ်ဘဲ ‘နည်းလမ်း’ အဖြစ် အသုံးပြုကာ လက်တွေ့လုပ်ငန်းထိရောက်မှုနှင့် စက်မှုလုပ်ငန်းဆန်းသစ်တီထွင်မှုကို အထောက်အကူပြုသော အမှန်တကယ် အသုံးချနိုင်သည့် AI ဖြေရှင်းချက်များကို ပေးအပ်ပါသည်။ စစ်မှန်သော From-scratch Foundation မော်ဒယ်၏ ကွဲပြားထူးခြားမှုကို ကိုယ်တိုင် တွေ့ကြုံခံစားကြည့်ပါ။

စုံစမ်းမေးမြန်းရန်နှင့် ဒီမိုတောင်းဆိုရန်: [email protected]

မူပိုင်ခွင့်© 2025 Clevi Inc. အခွင့်အရေးများအားလုံးကို လက်ဝယ်ထားရှိသည်။