LLM, GPT, RAG…คำย่อของ AI หมายถึงอะไร - AI ในธุรกิจ #91

ผู้เชี่ยวชาญด้านปัญญาประดิษฐ์พูดถึงอะไร? ถอดรหัสคำย่อ AI

ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI มักใช้คำย่อเพื่ออธิบายเทคโนโลยีและกระบวนการที่ซับซ้อน การทำความเข้าใจว่าอะไรอยู่เบื้องหลังข้อกำหนดเหล่านี้จึงคุ้มค่าที่จะใช้ประโยชน์จากโอกาสที่ AI มอบให้ได้อย่างมีสติ ตัวอย่างเช่น เมื่อคุณได้ยินคำว่า “RAG” หรือ “XAI” คุณอาจไม่แน่ใจว่ามันหมายถึงอะไร RAG (Retrival-Augmented Generation) เป็นเทคโนโลยีที่เสริมสร้างการสร้างภาษาด้วยการดึงข้อมูล ในขณะที่ XAI หรือ Explainable AI มุ่งเน้นไปที่ความโปร่งใสและความเข้าใจในการตัดสินใจโดยระบบ AI เราไม่จำเป็นต้องอธิบายว่า AI ในปัจจุบันคืออะไร แต่คำย่อเช่นนี้จำเป็นต้องมีคำอธิบาย เรามาเริ่มด้วยตัวย่อที่แพร่หลายมากที่สุดตัวหนึ่ง ซึ่งเป็นชื่อทั่วไปของเทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลัง ChatGPT

LLM (โมเดลภาษาขนาดใหญ่)

LLM หรือโมเดลภาษาขนาดใหญ่เป็นรากฐานสำหรับระบบต่างๆ เช่น แชทบอท ซึ่งสามารถสร้างข้อความ โค้ด หรือแปลภาษาได้ เป็นปัญญาประดิษฐ์ที่ได้รับการฝึกฝนเพื่อประเมินความน่าจะเป็นของลำดับคำ โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมที่มีพารามิเตอร์มากกว่า 175 พันล้านพารามิเตอร์

การฝึกอบรม LLM เกี่ยวข้องกับการแสดงตัวอย่างและการปรับน้ำหนักเพื่อลดข้อผิดพลาด ใน LLM ทุกข้อความจะแสดงด้วยเวกเตอร์ที่มีตัวเลขจำนวนมาก เพื่อกำหนดตำแหน่งและความสัมพันธ์ในพื้นที่ “ภาษา” ของโมเดล ข้อความต่อเนื่องหมายถึงการไปตามเส้นทางในพื้นที่นี้

ลองจินตนาการว่าพวกเขาเป็น “นักอ่านตัวยง” ที่มีความรู้มากมายและมีความสามารถในการประมวลผลข้อมูลและตอบสนองในลักษณะที่คล้ายกับมนุษย์ ตัวอย่างยอดนิยมของ LLM ได้แก่:

• ราศีเมถุนโปร (Google)
• GPT-4 (OpenAI) และ
• ลามะ 2 (เมตา)

ในธุรกิจ LLM สามารถปรับปรุงการสื่อสารและการไหลเวียนของข้อมูลภายในบริษัทได้ ตัวอย่างเช่น โดยการสร้างรายงาน การแปลเอกสาร และการตอบคำถามของพนักงานโดยอัตโนมัติ การใช้ LLM ผ่านการแชท ซอฟต์แวร์เฉพาะ หรือ API ยังสามารถรองรับการสร้างโมเดลธุรกิจและกลยุทธ์ใหม่ๆ ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากและระบุแนวโน้มที่ไม่เคยพบเห็นมาก่อน

RAG (การดึงข้อมูล-การสร้างเสริม)

การดึงข้อมูล-Augmented Generation (RAG) เป็นเทคนิคที่รวมการดึงข้อมูลเชิงความหมายเข้ากับการสร้างข้อความ ซึ่งช่วยให้โมเดลสามารถค้นหาเอกสารที่เกี่ยวข้อง เช่น เอกสารจากวิกิพีเดีย โดยให้บริบทที่ช่วยให้ตัวสร้างข้อความสร้างผลลัพธ์ที่แม่นยำ สมบูรณ์ยิ่งขึ้น และเกิดข้อผิดพลาดน้อยลง RAG สามารถปรับแต่งได้ และความรู้ภายในของมันก็ปรับเปลี่ยนได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยไม่จำเป็นต้องฝึกโมเดลใหม่ทั้งหมด ซึ่งมีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน สิ่งนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในสถานการณ์ที่ข้อเท็จจริงอาจมีการพัฒนาไปตามกาลเวลา ทำให้ไม่จำเป็นต้องฝึกอบรมใหม่เพื่อเข้าถึงข้อมูลล่าสุด

ที่มา: DALL·E 3, แจ้ง: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

GPT (หม้อแปลงไฟฟ้าที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าแบบเจนเนอร์เรทีฟ)

เราทุกคนรู้จักตัวย่อ GPT เนื่องจากกลายมาเป็นส่วนหนึ่งของชื่อแชทบอท AI ที่ได้รับความนิยมมากที่สุด แต่มันหมายถึงอะไรกันแน่? Generative Pre-trained Transformer หรือ GPT เป็นโมเดล AI ที่สร้างข้อความที่คล้ายกับข้อความที่มนุษย์สร้างขึ้นโดยการทำนายคำถัดไปในลำดับ ในกระบวนการเรียนรู้จะได้รับความรู้จากข้อความหลายพันล้านหน้าที่เขียนโดยมนุษย์เพื่อระบุความน่าจะเป็นของคำถัดไปในภายหลัง

โมเดล GPT อิงตามสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมที่เรียกว่าหม้อแปลงไฟฟ้า ซึ่งสามารถสร้างข้อความและตอบคำถามในลักษณะการสนทนาได้ ใช้สำหรับงานต่างๆ มากมาย รวมไปถึง:

• แปลภาษา
• สรุปเอกสาร
• การสร้างเนื้อหา
• การเขียนโค้ด และงานอื่นๆ อีกมากมาย

สามารถใช้โมเดล GPT ได้โดยไม่ต้องฝึกอบรมเพิ่มเติมในเทคนิคที่เรียกว่าการเรียนรู้แบบ Zero-shot หรือปรับให้เข้ากับงานเฉพาะเจาะจงผ่านการเรียนรู้จากตัวอย่างบางส่วน (การเรียนรู้แบบ Few-shot)

NLP (การประมวลผลภาษาธรรมชาติ)

NLP หรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นสาขาที่เกี่ยวข้องกับเทคนิคและเทคโนโลยีที่ช่วยให้เครื่องจักรเข้าใจและประมวลผลภาษามนุษย์

นี่เป็นพื้นฐานสำหรับ LLM, RAG และ GPT ที่กล่าวถึง ช่วยให้พวกเขาเข้าใจคำ ประโยค และความหมาย ดังนั้น NLP จึงสามารถเปลี่ยนข้อมูลข้อความให้เป็นข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจที่เป็นประโยชน์ได้ แอปพลิเคชัน NLP มีการใช้งานในวงกว้าง นอกเหนือจากผู้ช่วย AI และแชทบอท ไปจนถึงงานต่างๆ เช่น:

• การวิเคราะห์ความรู้สึก - ช่วยให้ระบุได้ว่าอารมณ์ใดที่มีอยู่ในข้อความ เช่น ความคิดเห็นที่แสดงบนโซเชียลมีเดียนั้นเป็นเชิงบวก ลบ หรือเป็นกลาง
• การสรุปเอกสาร – สร้างการสรุปข้อความขนาดยาวโดยอัตโนมัติ ซึ่งช่วยประหยัดเวลาของผู้ใช้
• การแปลด้วยเครื่อง – ช่วยให้สามารถแปลข้อความระหว่างภาษาต่างๆ ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น โมเดล SeamlessM4T ของ Meta สามารถแปลข้อความและคำพูดระหว่าง 100 ภาษา

ML (การเรียนรู้ของเครื่อง)

ML หรือ Machine Learning เป็นสาขาพื้นฐานของ AI เป็นสาขาที่ครอบคลุมที่เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมคอมพิวเตอร์ให้เรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่ต้องเขียนโปรแกรมโดยตรง AI ใช้ข้อมูลและอัลกอริธึมเพื่อเลียนแบบวิธีที่มนุษย์เรียนรู้ และได้รับประสบการณ์เมื่อเวลาผ่านไป

คำว่า "การเรียนรู้ของเครื่อง" ได้รับการประกาศเกียรติคุณโดย Arthur Samuel ในปี 1959 ในบริบทของการวิจัยของเขาเกี่ยวกับการเล่นหมากฮอส ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีทำให้สามารถสร้างผลิตภัณฑ์ที่เป็นนวัตกรรมโดยใช้ ML ได้ เช่น ระบบแนะนำและยานพาหนะอัตโนมัติ

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นองค์ประกอบสำคัญของ Data Science โดยใช้วิธีการทางสถิติเพื่อคาดการณ์และตัดสินใจในหลายๆ ธุรกิจ ความต้องการนักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลมีการเติบโตควบคู่ไปกับการขยายตัวของข้อมูลขนาดใหญ่ สิ่งนี้ใช้กับผู้เชี่ยวชาญที่สามารถระบุคำถามทางธุรกิจที่สำคัญและวิเคราะห์ข้อมูลได้โดยเฉพาะ อัลกอริธึม ML ถูกสร้างขึ้นโดยใช้เฟรมเวิร์กการเขียนโปรแกรม เช่น TensorFlow และ PyTorch

ที่มา: DALL·E 3, แจ้ง: Marta M. Kania (https://www.linkedin.com/in/martamatyldakania/)

กระบวนการอัตโนมัติของหุ่นยนต์ (RPA)

RPA หรือ Robotic Process Automation เป็นเทคโนโลยีระบบอัตโนมัติที่คอมพิวเตอร์เลียนแบบการกระทำของมนุษย์ในโปรแกรมและแอปพลิเคชันเฉพาะ RPA เป็นการประยุกต์ใช้ AI ในทางปฏิบัติซึ่งส่งผลกระทบโดยตรงต่อประสิทธิภาพการดำเนินงาน โดยทำให้งานประจำ เช่น การป้อนข้อมูลหรือการบริการลูกค้า เป็นไปโดยอัตโนมัติ ช่วยให้บริษัทต่างๆ มุ่งเน้นไปที่กิจกรรมเชิงกลยุทธ์ได้มากขึ้น

การเรียนรู้เชิงลึก (DL)

Deep Learning (DL) เป็นสาขาขั้นสูงของ ML ที่อิงจากโครงข่ายประสาทเทียมที่ได้รับแรงบันดาลใจจากโครงสร้างของสมองมนุษย์ เครือข่ายเหล่านี้เรียนรู้จากข้อมูลจำนวนมหาศาลเพื่อจดจำรูปแบบและความสัมพันธ์ จากนั้นใช้ความรู้นี้เพื่อคาดการณ์และตัดสินใจ DL ช่วยให้สามารถดำเนินงานที่ซับซ้อนที่สุดได้ เช่น การจดจำรูปภาพ การระบุวัตถุ และการจัดหมวดหมู่ในภาพถ่ายและวิดีโอ

ด้วยเหตุนี้ DL จึงมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการพัฒนาเทคโนโลยี เช่น:

• การคาดการณ์และเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงาน
• การควบคุมยานพาหนะอัตโนมัติ
• ป้องกันการฉ้อโกงทางการเงินโดยการตรวจจับความผิดปกติในธุรกรรมหรือ
• การปรับเปลี่ยนข้อเสนอและเนื้อหาให้เป็นส่วนตัวตามความต้องการของผู้ใช้แต่ละราย

การเรียนรู้แบบเสริมกำลัง (RL)

Reinforcement Learning (RL) คือการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ประเภทหนึ่งที่โมเดล AI เรียนรู้ "ด้วยตัวเอง" ผ่านการลองผิดลองถูก แทนที่จะได้รับการฝึกอบรมจากข้อมูลที่เตรียมไว้ กล่าวอีกนัยหนึ่ง AI จะปรับตัวผ่านการโต้ตอบกับสิ่งแวดล้อม โดยได้รับรางวัลสำหรับการกระทำที่พึงประสงค์ และบทลงโทษสำหรับการกระทำที่ไม่มีประสิทธิภาพ

การเรียนรู้แบบเสริมกำลังมีประโยชน์ในงานที่เรารู้ว่าผลลัพธ์ใดที่เราต้องการบรรลุ แต่เส้นทางที่เหมาะสมที่สุดในการไปถึงนั้นไม่เป็นที่ทราบหรือยากเกินไปในการเขียนโปรแกรม ตัวอย่างเช่น การฝึกหุ่นยนต์ให้นำทางในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อน

เครือข่ายปฏิปักษ์ทั่วไป (GAN)

Generative Adversarial Networks (GANs) เป็นระบบที่ประกอบด้วยโครงข่ายประสาทเทียมที่แข่งขันกันสองเครือข่าย:

• Generator ซึ่งสร้างข้อมูลใหม่ เช่น รูปภาพหรือข้อความ
• Discriminator ซึ่งพยายามแยกแยะข้อมูลจริงจากข้อมูลที่สร้างขึ้น

การแข่งขันครั้งนี้กระตุ้นให้ทั้งสองเครือข่ายปรับปรุง ซึ่งนำไปสู่ผลลัพธ์ที่สมจริงและสร้างสรรค์มากขึ้น

AI ที่สามารถอธิบายได้ (XAI)

Explainable AI (XAI) เป็นตัวย่อที่ไม่ค่อยมีใครรู้จักแต่มีความสำคัญมากในด้านปัญญาประดิษฐ์ เป็นแนวทางของ AI ที่เน้นการให้คำอธิบายที่ชัดเจนและเข้าใจได้สำหรับการกระทำหรือการตัดสินใจของระบบ AI XAI มีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการพัฒนา AI อย่างมีความรับผิดชอบ: ความโปร่งใส การปฏิบัติตามกฎระเบียบทางกฎหมาย การรักษาความปลอดภัย และการสนับสนุนนวัตกรรม

ตัวย่อเอไอ สรุป

ตัวย่อ AI เช่น LLM, RAG, GPT และ XAI เป็นตัวแทนของเทคโนโลยีขั้นสูงที่กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีดำเนินธุรกิจ ตั้งแต่กระบวนการอัตโนมัติไปจนถึงการเข้าใจความต้องการของลูกค้าได้ดีขึ้น – AI เปิดโอกาสใหม่ๆ ความคุ้นเคยกับข้อกำหนดเหล่านี้เป็นกุญแจสำคัญในการนำทางด้านปัญญาประดิษฐ์และควบคุมศักยภาพในธุรกิจของคุณ ความรู้เกี่ยวกับเทคโนโลยีเหล่านี้ไม่เพียงแต่ช่วยให้กระบวนการที่มีอยู่มีประสิทธิภาพสูงสุดเท่านั้น แต่ยังช่วยสำรวจพื้นที่ใหม่ๆ สำหรับนวัตกรรมและการเติบโตอีกด้วย

หากคุณชอบเนื้อหาของเรา เข้าร่วมชุมชนผึ้งที่ไม่ว่างของเราบน Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok

ผู้เขียน : โรเบิร์ต วิทนีย์

ผู้เชี่ยวชาญ JavaScript และผู้สอนที่เป็นโค้ชแผนกไอที เป้าหมายหลักของเขาคือการยกระดับผลงานของทีมโดยการสอนผู้อื่นถึงวิธีการร่วมมืออย่างมีประสิทธิภาพในขณะที่เขียนโค้ด

ดูโพสต์ทั้งหมด

AI ในธุรกิจ:

1. ภัยคุกคามและโอกาสของ AI ในธุรกิจ (ตอนที่ 1)
2. ภัยคุกคามและโอกาสของ AI ในธุรกิจ (ตอนที่ 2)
3. แอปพลิเคชัน AI ในธุรกิจ – ภาพรวม
4. แชทบอทข้อความช่วยด้วย AI
5. ธุรกิจ NLP วันนี้และพรุ่งนี้
6. บทบาทของ AI ในการตัดสินใจทางธุรกิจ
7. การกำหนดเวลาโพสต์บนโซเชียลมีเดีย เอไอสามารถช่วยได้อย่างไร?
8. โพสต์โซเชียลมีเดียอัตโนมัติ
9. บริการและผลิตภัณฑ์ใหม่ที่ทำงานด้วย AI
10. จุดอ่อนของแนวคิดทางธุรกิจของฉันคืออะไร? เซสชั่นระดมความคิดด้วย ChatGPT
11. การใช้ ChatGPT ในธุรกิจ
12. นักแสดงสังเคราะห์ เครื่องสร้างวิดีโอ AI 3 อันดับแรก
13. 3 เครื่องมือออกแบบกราฟิก AI ที่มีประโยชน์ AI เจนเนอเรชั่นในธุรกิจ
14. นักเขียน AI ที่ยอดเยี่ยม 3 คนที่คุณต้องลองวันนี้
15. สำรวจพลังของ AI ในการสร้างดนตรี
16. นำทางโอกาสทางธุรกิจใหม่ด้วย ChatGPT-4
17. เครื่องมือ AI สำหรับผู้จัดการ
18. 6 ปลั๊กอิน ChatGTP ที่ยอดเยี่ยมที่จะทำให้ชีวิตของคุณง่ายขึ้น
19. 3 กราฟิค AI Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
20. อนาคตของ AI ตาม McKinsey Global Institute จะเป็นอย่างไร
21. ปัญญาประดิษฐ์ในธุรกิจ--บทนำ
22. NLP หรือการประมวลผลภาษาธรรมชาติในธุรกิจคืออะไร
23. การประมวลผลเอกสารอัตโนมัติ
24. Google แปลภาษากับ DeepL 5 แอพพลิเคชั่นเครื่องแปลภาษาสำหรับธุรกิจ
25. การดำเนินงานและการใช้งานทางธุรกิจของวอยซ์บอท
26. เทคโนโลยีผู้ช่วยเสมือนหรือจะคุยกับ AI ได้อย่างไร?
27. ระบบธุรกิจอัจฉริยะคืออะไร?
28. ปัญญาประดิษฐ์จะมาแทนที่นักวิเคราะห์ธุรกิจหรือไม่?
29. ปัญญาประดิษฐ์สามารถช่วย BPM ได้อย่างไร?
30. AI และโซเชียลมีเดีย – พวกเขาพูดอะไรเกี่ยวกับเรา?
31. ปัญญาประดิษฐ์ในการจัดการเนื้อหา
32. AI สร้างสรรค์ของวันนี้และอนาคต
33. Multimodal AI และการใช้งานในธุรกิจ
34. การโต้ตอบใหม่ AI เปลี่ยนแปลงวิธีการใช้งานอุปกรณ์ของเราอย่างไร
35. RPA และ API ในบริษัทดิจิทัล
36. ตลาดงานในอนาคตและอาชีพที่จะเกิดขึ้น
37. AI ใน EdTech 3 ตัวอย่างบริษัทที่ใช้ศักยภาพปัญญาประดิษฐ์
38. ปัญญาประดิษฐ์และสิ่งแวดล้อม 3 โซลูชัน AI ที่จะช่วยคุณสร้างธุรกิจที่ยั่งยืน
39. เครื่องตรวจจับเนื้อหา AI พวกเขาคุ้มค่าไหม?
40. ChatGPT กับ Bard และ Bing AI chatbot ตัวไหนที่เป็นผู้นำการแข่งขัน?
41. chatbot AI เป็นคู่แข่งในการค้นหาของ Google หรือไม่
42. ChatGPT พร้อมท์ที่มีประสิทธิภาพสำหรับทรัพยากรบุคคลและการสรรหาบุคลากร
43. วิศวกรรมศาสตร์ทันที วิศวกรพร้อมท์ทำอะไร?
44. เครื่องกำเนิด AI จำลอง เครื่องมือ 4 อันดับแรก
45. AI และอะไรอีก? เทรนด์เทคโนโลยียอดนิยมสำหรับธุรกิจในปี 2024
46. AI และจริยธรรมทางธุรกิจ เหตุใดคุณจึงควรลงทุนในโซลูชั่นที่มีจริยธรรม
47. เมตาเอไอ คุณควรรู้อะไรบ้างเกี่ยวกับฟีเจอร์ที่รองรับ AI ของ Facebook และ Instagram
48. กฎระเบียบของเอไอ คุณต้องรู้อะไรบ้างในฐานะผู้ประกอบการ?
49. 5 การใช้งานใหม่ของ AI ในธุรกิจ
50. ผลิตภัณฑ์และโครงการ AI - แตกต่างจากผลิตภัณฑ์และโครงการอื่นอย่างไร
51. กระบวนการอัตโนมัติที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI จะเริ่มตรงไหน?
52. คุณจะจับคู่โซลูชัน AI กับปัญหาทางธุรกิจได้อย่างไร
53. AI ในฐานะผู้เชี่ยวชาญในทีมของคุณ
54. ทีม AI กับการแบ่งบทบาท
55. จะเลือกสาขาอาชีพใน AI ได้อย่างไร?
56. การเพิ่มปัญญาประดิษฐ์ในกระบวนการพัฒนาผลิตภัณฑ์คุ้มค่าเสมอไปหรือไม่?
57. AI ใน HR: ระบบการสรรหาบุคลากรอัตโนมัติส่งผลต่อ HR และการพัฒนาทีมอย่างไร
58. 6 เครื่องมือ AI ที่น่าสนใจที่สุดในปี 2023
59. 6 อุบัติเหตุทางธุรกิจที่ใหญ่ที่สุดที่เกิดจาก AI
60. การวิเคราะห์วุฒิภาวะด้าน AI ของบริษัทเป็นอย่างไร
61. AI สำหรับการปรับแต่ง B2B ในแบบของคุณ
62. กรณีการใช้งาน ChatGPT 18 ตัวอย่างวิธีปรับปรุงธุรกิจของคุณด้วย ChatGPT ในปี 2024
63. ไมโครเลิร์นนิง วิธีที่รวดเร็วในการรับทักษะใหม่
64. การใช้งาน AI ที่น่าสนใจที่สุดในบริษัทต่างๆ ในปี 2024
65. ผู้เชี่ยวชาญด้านปัญญาประดิษฐ์ทำอะไร?
66. โครงการ AI นำมาซึ่งความท้าทายอะไรบ้าง
67. เครื่องมือ AI 8 อันดับแรกสำหรับธุรกิจในปี 2024
68. เอไอใน CRM AI เปลี่ยนแปลงอะไรในเครื่องมือ CRM
69. พระราชบัญญัติ UE AI ยุโรปควบคุมการใช้ปัญญาประดิษฐ์อย่างไร
70. โซระ. วิดีโอที่สมจริงจาก OpenAI จะเปลี่ยนธุรกิจอย่างไร
71. ผู้สร้างเว็บไซต์ AI 7 อันดับแรก
72. เครื่องมือที่ไม่ต้องเขียนโค้ดและนวัตกรรม AI
73. การใช้ AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของทีมของคุณได้มากแค่ไหน?
74. จะใช้ ChatGTP เพื่อการวิจัยตลาดได้อย่างไร
75. จะขยายขอบเขตการเข้าถึงของแคมเปญการตลาด AI ของคุณได้อย่างไร
76. "เราทุกคนคือนักพัฒนา" นักพัฒนาพลเมืองสามารถช่วยบริษัทของคุณได้อย่างไร?
77. AI ในการขนส่งและโลจิสติกส์
78. AI แก้ Pain Point ทางธุรกิจอะไรบ้าง?
79. ปัญญาประดิษฐ์ในสื่อ
80. AI ในด้านธนาคารและการเงิน ลาย มอนโซ และแกร็บ
81. AI ในอุตสาหกรรมการท่องเที่ยว
82. AI ส่งเสริมให้เกิดเทคโนโลยีใหม่อย่างไร
83. การปฏิวัติของ AI ในโซเชียลมีเดีย
84. AI ในอีคอมเมิร์ซ ภาพรวมของผู้นำระดับโลก
85. เครื่องมือสร้างภาพ AI 4 อันดับแรก
86. เครื่องมือ AI 5 อันดับแรกสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
87. กลยุทธ์ AI ในบริษัทของคุณ - จะสร้างได้อย่างไร
88. หลักสูตร AI ที่ดีที่สุด – 6 คำแนะนำที่ยอดเยี่ยม
89. การเพิ่มประสิทธิภาพการฟังโซเชียลมีเดียด้วยเครื่องมือ AI
90. IoT + AI หรือวิธีลดต้นทุนด้านพลังงานในบริษัท
91. AI ในโลจิสติกส์ 5 เครื่องมือที่ดีที่สุด
92. GPT Store – ภาพรวมของ GPT ที่น่าสนใจที่สุดสำหรับธุรกิจ
93. LLM, GPT, RAG... คำย่อของ AI หมายถึงอะไร