Qwen vs ChatGPT: မည်သည့် AI model က ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ ဘာသာပြန်ဆိုနိုင်သနည်း။

ChatGPT ၏ လက်ရှိမျိုးဆက် နှင့် Qwen နှစ်ခုစလုံးသည် MachineTranslation.com မှ ဘာသာပြန်ဆိုမှုတိုင်းတွင် အသုံးပြုလည်ပတ်သည့် မော်ဒယ်လ်အစုအဝေး၏ အစိတ်အပိုင်းဖြစ်ပြီး ပလက်ဖောင်းနှင့် ယှဉ်ပြိုင်အကဲဖြတ်ခံနေရသည့် ပြင်ပပြိုင်ဘက်နှစ်ခု မဟုတ်ပါ။ တူညီသော စာသားအပိုင်းအစများတွင် ၎င်းတို့နှစ်ခုစလုံးကို အသုံးပြုပြီး စာသားတစ်ခုတည်းကို စမ်းသပ်ကြည့်ပါက ခြုံငုံကြည့်လျှင် ChatGPT သည် ဘာသာစကားအတွဲ အများစုတွင် ပိုမိုအနိုင်ရပါသည်။ ရလဒ်များကို ဘာသာပြန်သည့် ဦးတည်ချက်အလိုက် ခွဲခြားကြည့်ပါက သီးခြားနေရာတစ်ခုတွင် ကွာခြားချက်မှာ အလွန်သိသာစွာ ကျဉ်းမြောင်းသွားပါသည်- ယင်းမှာ မော်ဒယ်နှစ်ခုစလုံး အဆင့်တူညီလုနီးပါးဖြစ်နေသည့် အင်္ဂလိပ်ဘာသာသို့ ဘာသာပြန်ဆိုခြင်း ဖြစ်သည်။

ဘာသာပြန်ဆိုရန်အတွက် ChatGPT ထက် ပိုမိုကောင်းမွန်သည့် AI ရှိပါသလား။

ပြိုင်ဘက်မော်ဒယ်များ တိုးတက်ကောင်းမွန်လာသည်နှင့်အမျှ ChatGPT ၏ အစားထိုးရွေးချယ်စရာများအပေါ် အများပြည်သူ၏ စိတ်ဝင်စားမှုမှာ မြင့်တက်လာခဲ့သည်၊ သို့သော် အကြောင်းရင်းများမှာ အသုံးပြုမှုပုံစံအလိုက် များစွာကွဲပြားပြီး တစ်ခုတည်းသော ရှင်းပြချက်ဟူ၍ မရှိပါ။ ဘာသာပြန်ဆိုမှုအတွက် သီးသန့်အနေဖြင့် ပိုမိုအသုံးဝင်သော မေးခွန်းမှာ သတ်မှတ်ထားသော ဘာသာစကားအတွဲတစ်ခုတွင် မည်သည့်မော်ဒယ်က အမှန်တကယ် ပိုမိုစွမ်းဆောင်ရည်ကောင်းသနည်း ဟူသည့် မေးခွန်းဖြစ်ပြီး၊ ယင်းမှာ ခံစားချက်သက်သက်မဟုတ်ဘဲ လက်တွေ့စမ်းသပ်စစ်ဆေးနိုင်သည့် မေးခွန်းတစ်ခု ဖြစ်ပါသည်။

MachineTranslation.com ၏ ပြီးခဲ့သည့် 28 ရက်တာ traffic အတွင်း မော်ဒယ်နှစ်ခုစလုံးသည် ဘာသာစကားအတွဲ 98 တွဲတွင် တူညီသော မူရင်းစာသားကို ဘာသာပြန်ဆိုခဲ့သည်။ ထိုအတွဲများအနက် 77 တွဲတွင် ChatGPT က ပိုမိုမြင့်မားသောရမှတ် ရရှိခဲ့ပြီး Qwen က 21 တွဲတွင် ပိုမိုမြင့်မားသောရမှတ် ရရှိခဲ့သည်။ ကိုက်ညီသော ရလဒ်များအပေါ် အချိုးကျပျမ်းမျှတွက်ချက်မှုအရ 10 မှတ်တွင် ChatGPT က 9.10 မှတ်ရရှိပြီး Qwen က 8.98 မှတ်ရရှိခဲ့သည်၊ ၎င်းမှာ ပျမ်းမျှအားဖြင့် အမှန်တကယ်ရှိသော်လည်း အတန်အသင့်သာရှိသည့် ကွာဟချက်တစ်ခုဖြစ်ပြီး ဘာသာပြန်သည့် ဦးတည်ချက်ကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားလိုက်သည့်အခါ များစွာပိုမိုပြတ်သားသည့် ကွဲပြားမှုကို ဖုံးကွယ်ထားခြင်း ဖြစ်သည်။

အင်္ဂလိပ်ဘာသာသို့ ပြန်ဆိုရာတွင် ကွာဟချက်သည် အဘယ်ကြောင့် မရှိသလောက် နည်းပါးသွားသနည်း။

အချက်အလက်များအရ ကွဲပြားမှု မည်သည့်နေရာတွင် ဖြစ်ပေါ်သည်ကို ပြသနေသော်လည်း အဘယ်ကြောင့်ဖြစ်သည်ကို မဖော်ပြပါ။ ရှင်းရှင်းလင်းလင်း သိသာသောအချက်မှာ Qwen ၏ ယှဉ်ပြိုင်နိုင်စွမ်းသည် နေရာတိုင်းတွင် ညီတူညီမျှ မရှိခြင်းဖြစ်ပါသည်။ ပစ်မှတ်ဘာသာစကား အင်္ဂလိပ်ဖြစ်သည့် ဘာသာစကားအတွဲ ၂၇ တွဲအနက် Qwen က ၁၃ တွဲတွင် အနိုင်ရရှိပြီး အကြွေစေ့ခေါင်းပန်းလှန်သလို အခြေအနေမျိုး ဖြစ်နေပါသည်။ အင်္ဂလိပ်ဘာသာမှ အခြားဘာသာသို့ ပြန်ဆိုခြင်းနှင့် အင်္ဂလိပ်မဟုတ်သော ဘာသာစကားနှစ်ခုအကြား ပြန်ဆိုခြင်း နှစ်မျိုးစလုံးပါဝင်သည့် ကျန်ရှိသော ဘာသာစကား ၇၁ တွဲတွင် ChatGPT က ၆၃ တွဲ (၈၉%) ဖြင့် အနိုင်ရရှိထားပါသည်။ Qwen ၏ အင်္ဂလိပ်ဘာသာသို့ ပြန်ဆိုနိုင်စွမ်းသည် အင်္ဂလိပ်ဘာသာမှ အခြားဘာသာသို့ ပြန်ဆိုခြင်း သို့မဟုတ် အင်္ဂလိပ်မဟုတ်သော ဘာသာစကားအတွဲများ ပြန်ဆိုခြင်းတွင်လည်း အကျုံးဝင်မည်ဟု ယူဆသောအဖွဲ့သည် ဦးတည်ချက်မှားယွင်းမှုမှနေ၍ သင်ခန်းစာအမှားကို ဖော်ထုတ်မိသကဲ့သို့ ဖြစ်ပါလိမ့်မည်။

Qwen သည် တရုတ်ကုမ္ပဏီတစ်ခု ဖြစ်ပါသလား၊ ၎င်းသည် ဘာသာပြန်ဆိုမှုအတွက် အရေးပါပါသလား။

Qwen ကို တရုတ်နိုင်ငံအခြေစိုက် Alibaba Cloud က တီထွင်ဖန်တီးထားခြင်း ဖြစ်ပါသည်။ ဤအချက်တစ်ခုတည်းဖြင့် ပေးထားသော ဝါကျတစ်ခုကို model က မည်မျှ ကောင်းမွန်စွာ ပြန်ဆိုနိုင်သည်ကို မပြောင်းလဲစေဘဲ အထက်ပါ အချက်အလက်များသည် model ကို မည်သည့်နေရာတွင် တည်ဆောက်ထားသည်ဖြစ်စေ အမှန်တကယ် ထွက်ပေါ်လာသည့် အရည်အသွေးကို ထင်ဟပ်ဖော်ပြနေပါသည်။ အရေးပါနိုင်သည့် နေရာမှာ data handling ဖြစ်သည်- စည်းမျဉ်းသတ်မှတ်ထားသော သို့မဟုတ် ထိခိုက်လွယ်သော အကြောင်းအရာများ (စာချုပ်များ၊ ဆေးမှတ်တမ်းများ၊ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ အချက်အလက်များ) ကို ပြန်ဆိုနေသည့် စီးပွားရေးလုပ်ငန်းများသည် AI provider က ထိုအကြောင်းအရာများကို မည်သည့်နေရာတွင် လုပ်ဆောင်ပြီး သိမ်းဆည်းထားသည်ဟူသော မေးခွန်းကို ဘာသာပြန် အရည်အသွေးနှင့် သီးခြားခွဲ၍ အမှန်တကယ် သေချာစိစစ်ရမည့် due-diligence ကိစ္စရပ်တစ်ခုအဖြစ် သဘောထားသင့်ပါသည်။ ၎င်းသည် Qwen အတွက် သီးသန့်မဟုတ်ဘဲ မည်သည့် AI provider အတွက်မဆို အကျုံးဝင်ပြီး၊ မေးခွန်းကို အဖြေမပေးဘဲ ချန်ထားမည့်အစား MachineTranslation.com က ၎င်း၏ ကိုယ်ပိုင် data handling နှင့် လုံခြုံရေးဆိုင်ရာ လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများကို တိုက်ရိုက်ထုတ်ပြန်ထားရသည့် အကြောင်းရင်း၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းလည်း ဖြစ်ပါသည်။

ဥပဒေရေးရာနှင့် စီးပွားရေးဆိုင်ရာ ဘာသာပြန်ဆိုမှုများအတွက် မည်သည့် model က ပိုမိုစိတ်ချရပါသလဲ။

အမြဲတစေတော့ မဟုတ်သလို၊ ကွဲပြားချက်ကလည်း မည်သည့် model က ရမှတ်ပိုများသလဲဆိုသည့် အချက်တစ်ခုတည်းအပေါ်တွင် မူတည်နေသည် မဟုတ်ပါ။ ဥပဒေရေးရာ စာသားများအတွက် မည်သည့် model ကိုမဆို စိတ်ချယုံကြည်စွာ အသုံးမပြုမီ သိထားသင့်သည့် သီးခြားဖြစ်ရပ် နှစ်ခုကို MachineTranslation.com ၏ လက်တွေ့စာချုပ်ပါ စကားရပ်များအပေါ် စမ်းသပ်မှုတွင် တွေ့ရှိခဲ့သည်။ တစ်ခါတစ်ရံတွင် စကားအသုံးအနှုန်း (idiom) ဆိုင်ရာ ဘာသာပြန်ဆိုမှုများမှာ အပြန်အလှန် ဖြစ်တတ်သည်- သီးခြား ယှဉ်ပြိုင်စမ်းသပ်မှုတစ်ခုတွင် ဂျာမန် idiom တစ်ခုကို ChatGPT က တိုက်ရိုက်အဓိပ္ပာယ်ယူကာ မှားယွင်းစွာ ဘာသာပြန်ဆိုခဲ့သော်လည်း Qwen က မှန်ကန်သော idiom အဓိပ္ပာယ်ကို တွေ့ရှိခဲ့ပြီး၊ ၎င်းသည် စုစည်းထားသော ဒေတာများအရ မည်သည့် model က ရှေ့ပြေးနေသည်ဖြစ်စေ စာကြောင်းတိုင်းအတွက် အမှန်ဖြစ်မနေနိုင်ကြောင်း သတိပေးချက်တစ်ခု ဖြစ်သည်။

ဤဖြစ်ရပ် သုံးခုစလုံးတွင် မည်သည့် model ကမျှ အမြဲတစေ အနိုင်မရရှိခဲ့ပါ- model တစ်ခုတည်း၏ စုစုပေါင်းရမှတ်သည် သီးခြား ဝေါဟာရ သို့မဟုတ် စကားရပ်တစ်ခုခုအပေါ် ၎င်း၏ လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို ကြိုတင်မခန့်မှန်းနိုင်ပါ။ ထို့ကြောင့်လည်း ပထမမူကြမ်းကို မည်သည့် model က ရေးသားထုတ်လုပ်ခဲ့သည်ဖြစ်စေ ဥပဒေရေးရာနှင့် စာချုပ်ဆိုင်ရာ စာသားများအတွက် လူကိုယ်တိုင် ပြန်လည်စစ်ဆေးသည့် အဆင့် ပြုလုပ်ခြင်းက အကျိုးကျေးဇူးရှိရခြင်း ဖြစ်ပါသည်။

ဘာသာစကား လွှမ်းခြုံနိုင်မှုကော မည်သို့ရှိသနည်း။

ChatGPT ရော Qwen ပါ ဘာသာပြန်အရည်အသွေး ကျဆင်းသွားသည့် ဘာသာစကားအတွဲများ၏ သီးခြားအတည်ပြုပြီး အမှီအခိုကင်းစွာ စိစစ်ထားသော စာရင်းကို ထုတ်ပြန်ထားခြင်း မရှိပါ။ နှစ်မျိုးလုံးသည် ဘာသာစကားမျိုးစုံဖြင့် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် လေ့ကျင့်ပေးထားသည့် ယေဘုယျသုံး မော်ဒယ်များဖြစ်ပြီး၊ ၎င်းမှာ သီးခြားဘာသာစကားအစုအဝေးတစ်ခုအပေါ် တိုင်းတာထားသော ဘာသာပြန်စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ဆိုလိုရင်း ကွဲပြားပါသည်။ MachineTranslation.com သည် မော်ဒယ်တစ်ခု၏ ယေဘုယျ ဘာသာစကားစွမ်းရည်ကို ၎င်း၏ လက်တွေ့ဘာသာပြန်နိုင်စွမ်းအတွက် အစားထိုးသတ်မှတ်ခြင်းမျိုး မဟုတ်ဘဲ၊ ဘာသာစကားပေါင်း 330 ကျော်တွင် ဘာသာပြန်အရည်အသွေးကို တိုက်ရိုက် စမ်းသပ်အကဲဖြတ်ပြီး အမှတ်ပေးပါသည်။

စီးပွားရေးဆိုင်ရာ ဘာသာပြန်ဆိုမှုအတွက် ChatGPT သို့မဟုတ် Qwen ထဲသို့ အဘယ်အရာများကို မထည့်သွင်းသင့်သနည်း။

ChatGPT ရော Qwen ပါ သီးသန့် ဘာသာပြန်ပလက်ဖောင်းအဖြစ် တည်ဆောက်ထားခြင်း မဟုတ်ဘဲ၊ အထိခိုက်မခံသော စီးပွားရေးဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာများကို ယေဘုယျသုံး chat interface ထဲသို့ တိုက်ရိုက်ထည့်သွင်းခြင်းသည် အခြားသော သုံးစွဲသူသုံး AI ကိရိယာတစ်ခုခုထဲသို့ ထည့်သွင်းခြင်းကဲ့သို့ပင် ဒေတာကိုင်တွယ်မှုဆိုင်ရာ မေးခွန်းများ ဖြစ်ပေါ်စေပါသည်- ထည့်သွင်းထားသော အချက်အလက်များကို မည်သည့်နေရာတွင် လုပ်ဆောင်သည်၊ ၎င်းတို့ကို သိမ်းဆည်းထားခြင်း ရှိမရှိနှင့် မည်သူတို့ ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်သည် စသည်တို့ ဖြစ်သည်။ စာချုပ်များ၊ ဆေးမှတ်တမ်းများ၊ လူဝင်မှုကြီးကြပ်ရေးဆိုင်ရာ စာရွက်စာတမ်းများနှင့် ဘဏ္ဍာရေးရှင်းတမ်းများသည် ဘာသာပြန်ဆိုပြီးမှ မဟုတ်ဘဲ မပြန်ဆိုမီကတည်းက အဆိုပါမေးခွန်းကို ဖြေရှင်းထားရန် လိုအပ်သည့် အကြောင်းအရာ အမျိုးအစားများ ဖြစ်ကြသည်။ မည်သည့် မော်ဒယ်ကို အောက်ခံအဖြစ် အသုံးပြုထားစေကာမူ ထုတ်ပြန်ထားပြီး အတည်ပြုနိုင်သော ဒေတာကိုင်တွယ်မှု လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများရှိသည့် သီးသန့် ဘာသာပြန်ပလက်ဖောင်းတစ်ခုသည် ယေဘုယျသုံး chat interface တစ်ခုနှင့် လုံးဝကွဲပြားသည့် အကြောင်းရင်းအစစ်အမှန်မှာ ဤအချက်ပင် ဖြစ်ပါသည်။

MachineTranslation.com သည် မော်ဒယ်နှစ်ခုလုံးကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုသနည်း

MachineTranslation.com သည် ဘာသာပြန်ဆိုမှုတိုင်းအတွက် ChatGPT၊ Qwen နှင့် အခြား AI မော်ဒယ် 20 ကျော်ကို အသုံးပြုပြီး အဆိုပါမော်ဒယ်များ သဘောတူညီမှု အများဆုံးရရှိသည့် မူကွဲကို ထုတ်ပေးပါသည်။ Qwen နှင့် ChatGPT တို့၏ စွမ်းဆောင်ရည်သည် ဘာသာပြန်သည့် ဦးတည်ချက်အပေါ် မူတည်၍ သိသိသာသာ ကွဲပြားနေသောကြောင့် မော်ဒယ်တစ်ခုတည်းကို ပုံသေအဖြစ် ရွေးချယ်ထားခြင်းသည် ခန့်မှန်းရလွယ်ကူသော ဘာသာစကားအတွဲ အချိုးအစားတစ်ခုတွင် မှားယွင်းစွာ ခန့်မှန်းခြင်းမျိုး ဖြစ်စေနိုင်ပါသည်။ ဦးတည်ချက်အပေါ် မူတည်သော အလားတူပုံစံကို MachineTranslation.com ၏ Qwen နှင့် DeepSeek နှိုင်းယှဉ်ချက်တွင်လည်း တွေ့မြင်နိုင်ပါသည်။ လက်ရှိမော်ဒယ်များကို အချင်းချင်း မည်သို့ စမ်းသပ်ထားသည်ကို အပြည့်အစုံ သိရှိလိုပါက MachineTranslation.com ၏ မော်ဒယ်အပြည့်အစုံ နှိုင်းယှဉ်စမ်းသပ်မှုကို ကြည့်ရှုပါ။

မကြာခဏ မေးလေ့ရှိသော မေးခွန်းများ