- ဒေတာစုဆောင်းခြင်း- ကျွန်ုပ်၏ သင်တန်းသည် အမျိုးမျိုးသော အင်တာနက် စာသားများဖြင့် စတင်ခဲ့ပါသည်။ သို့သော်လည်း၊ ကျွန်ုပ်သည် ကျယ်ပြန့်သောဒေတာအတွဲတွင် လေ့ကျင့်သင်ကြားနေစဉ်တွင် မည်သည့်စာရွက်စာတမ်းများသည် ထိုလေ့ကျင့်ရေးတွင်ပါဝင်သည် သို့မဟုတ် သီးခြားစာရွက်စာတမ်းများ သို့မဟုတ် အရင်းအမြစ်များကို ရယူသုံးစွဲနိုင်သည်ဟူသော အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို ကျွန်ုပ်မသိကြောင်း သတိပြုသင့်ပါသည်။
- ကနဦးလေ့ကျင့်ရေး (အကြိုလေ့ကျင့်မှု)- ဤသည်မှာ ဝါကျတစ်ခုတွင် နောက်စကားလုံးကို ခန့်မှန်းရန် သင်ယူခဲ့သည်။ ကျွန်တော် အင်္ဂလိပ်လို ဒါမှမဟုတ် တခြားဘာသာစကားကို စတင်မသိခဲ့ပါ။ အဲဒီအစား၊ ဝါကျပေါင်း သန်းပေါင်းများစွာမှာ နောက်စကားလုံးကို ခန့်မှန်းခြင်းအားဖြင့်၊ သဒ္ဒါ၊ ကမ္ဘာကြီးအကြောင်း အချက်အလက်တွေနဲ့ ဆင်ခြင်နိုင်စွမ်းတချို့အကြောင်း တဖြည်းဖြည်း သိလာတယ်။ သို့သော်လည်း၊ ၎င်းသည် ဒေတာကို သေချာစစ်ထုတ်ခြင်းမပြုသောကြောင့် ကျွန်ုပ်သည် ဘက်လိုက်သော သို့မဟုတ် မမှန်သောအချက်အလက်များမှ သင်ယူခဲ့သည်ဟုဆိုလိုပါသည်။
- ကောင်းမွန်စွာဖမ်းနိုင်သော: ကနဦးလေ့ကျင့်မှုအပြီးတွင် OpenAI မှ ကျွန်ုပ်၏ဖန်တီးသူများသည် လူသားပြန်လည်သုံးသပ်သူများအကူအညီဖြင့် ထုတ်လုပ်ထားသော ပိုမိုတိကျသောဒေတာအတွဲတစ်ခုဖြင့် နောက်ထပ်လမ်းညွှန်ချက်ပေးခဲ့သည်။ ဤသုံးသပ်သူများသည် နမူနာထည့်သွင်းမှုများအကွာအဝေးအတွက် ဖြစ်နိုင်သော မော်ဒယ်ရလဒ်များကို သုံးသပ်ပြီး အဆင့်သတ်မှတ်ရန် လမ်းညွှန်ချက်များကို လိုက်နာပါသည်။ အကောင်းစား ချိန်ညှိခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်သည် ကျွန်ုပ်အား လူသားတန်ဖိုးများနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် ချိန်ညှိရန် ကူညီပေးသော မော်ဒယ်နှင့် သုံးသပ်သူများကြား ဆွေးနွေးမှု တစ်မျိုးဖြစ်သည်။
- စဉ်ဆက်မပြတ် သင်ယူခြင်း- ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအကြောင်းများကြောင့် တစ်ဦးချင်းအပြန်အလှန်ပြောဆိုမှုများမှ ကျွန်ုပ်မသင်ယူသော်လည်း၊ OpenAI သည် တုံ့ပြန်ချက်ပေးကာ ပိုမိုကျယ်ပြန့်သောပုံစံများနှင့် ထိုးထွင်းသိမြင်မှုများကို အခြေခံ၍ ထပ်ခါထပ်ခါ ပြုပြင်ပြောင်းလဲမှုများပြုလုပ်ရန် လူသားသုံးသပ်သူများအဖွဲ့နှင့် ဆက်လက်လုပ်ဆောင်ပါသည်။
- လေ့ကျင့်ရေးအကြို ဥပမာ- ကျွန်ုပ်တို့တွင် "ကြောင်သည် __ ပေါ်တွင်ထိုင်သည်" ဆိုတဲ့စာကြောင်းရှိတယ်ဆိုပါစို့။ လေ့ကျင့်ရေးအကြိုအဆင့်တွင်၊ ကျွန်ုပ်ကဲ့သို့ မော်ဒယ်သည် ဝါကျရှိ နောက်စကားလုံးကို ခန့်မှန်းတတ်ရန် သင်ယူရမည်ဖြစ်ပြီး ယင်းမှာ "ဖျာ" "မိုး" သို့မဟုတ် "သစ်ပင်" ဖြစ်နိုင်သည်။ မူရင်းအကြောင်းအရာကို လူသားများဖန်တီးထားသကဲ့သို့ လူသားအချင်းချင်း အပြန်အလှန်ဆက်သွယ်မှု သွယ်ဝိုက်ပါဝင်ပတ်သက်သော မတူကွဲပြားသော အင်တာနက်စာသားများမှ ဝါကျပေါင်း ဘီလီယံပေါင်းများစွာကို လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ၎င်းကို သင်ယူခြင်းဖြစ်သည်။
- ချိန်ညှိခြင်း ဥပမာ- လေ့ကျင့်ရေးအကြိုအဆင့်ပြီးနောက်၊ မော်ဒယ်သည် ကောင်းမွန်သော ချိန်ညှိခြင်းအဆင့်သို့ ဝင်ရောက်သည်။ ဒါက ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်နိုင်သလဲ-
လူသားသုံးသပ်သူအား “အောက်ပါအင်္ဂလိပ်စာသားကို ပြင်သစ်ဘာသာသို့ ဘာသာပြန်ပါ- 'ဟဲလို၊ နေကောင်းလား'” ကဲ့သို့သော ထည့်သွင်းမှုအတွက် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော မော်ဒယ်ရလဒ်များကို ပြန်လည်သုံးသပ်ရန် တာဝန်ပေးအပ်ထားသည်။ မော်ဒယ်သည် “Bonjour၊ comment ça va?” ကဲ့သို့သော တုံ့ပြန်မှုများစွာကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။ ဒါမှမဟုတ် "နှုတ်ဆက်ပါတယ်၊ မှတ်ချက် ပေးပါဦး။" စသည်တို့
သုံးသပ်သူသည် တိကျမှု၊ သွက်လက်မှုနှင့် သင့်လျော်မှုကဲ့သို့သော အချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ ဤတုံ့ပြန်ချက်များကို အဆင့်သတ်မှတ်သည်။ ဤအဆင့်သတ်မှတ်ချက်များသည် မော်ဒယ်အား အနာဂတ်တွင် အလားတူထည့်သွင်းမှုများကို ယေဘုယျဖော်ပြရန်နှင့် တုံ့ပြန်ရန် ကူညီပေးသည်။
ဤနေရာတွင် ပေးထားသော ဥပမာများသည် လုပ်ငန်းစဉ်ကို သရုပ်ဖော်ရန် ရိုးရှင်းပါသည်။ အမှန်တကယ် လေ့ကျင့်မှုတွင် ရှုပ်ထွေးသော algorithms များနှင့် များပြားလှသော အချက်အလက်များစွာ ပါဝင်ပါသည်။
- ဒေတာ အမျိုးမျိုး- ၎င်းသည် ဒေတာ၏ ထုထည်ပမာဏနှင့် ပတ်သက်သည်သာမက အမျိုးမျိုးရှိသည်။ လူ့ဘာသာစကားတွင်တွေ့ရသော ကျယ်ပြန့်သောအကြောင်းအရာများ၊ ပုံစံများနှင့် အသံများကို ဖုံးအုပ်ရန် ဒေတာသည် ကွဲပြားရန် လိုအပ်သည်။
- ဒေတာအရည်အသွေး လေ့ကျင့်မှုအတွက်အသုံးပြုသည့် ဒေတာအရည်အသွေးသည် မော်ဒယ်သင်ယူပုံကို ထိထိရောက်ရောက် လွှမ်းမိုးနိုင်သည်။ ပိုမိုကောင်းမွန်သောအရည်အသွေးဒေတာသည် ထိရောက်သောလေ့ကျင့်သင်ကြားမှုအတွက် လိုအပ်သောပမာဏကို လျှော့ချနိုင်ချေရှိသည်။
- မော်ဒယ်ဗိသုကာ မော်ဒယ်၏တည်ဆောက်ပုံသည် (အာရုံကြောကွန်ရက်ရှိ အလွှာအရေအတွက် သို့မဟုတ် ကန့်သတ်ချက်များကဲ့သို့) ဒေတာမည်မျှလိုအပ်သည်ကို အကျိုးသက်ရောက်နိုင်သည်။ GPT-3 သို့မဟုတ် GPT-4 ကဲ့သို့ ပိုကြီးသော မော်ဒယ်များသည် ပုံမှန်အားဖြင့် သေးငယ်သော မော်ဒယ်များထက် ဒေတာပိုလိုအပ်ပါသည်။
- လေ့ကျင့်ရေးရည်ရွယ်ချက်များ: မော်ဒယ်လုပ်ဆောင်ရန် ရည်ရွယ်ထားသည့် အလုပ်အမျိုးအစားသည် လိုအပ်သောဒေတာပမာဏကို လွှမ်းမိုးနိုင်သည်။ အလုပ်တစ်ခုအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော မော်ဒယ်တစ်ခုသည် ကောင်းစွာပစ်မှတ်ထားလျှင် ဒေတာအနည်းငယ် လိုအပ်နိုင်သော်လည်း၊ အလုပ်များစွာကို ကိုင်တွယ်ရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် GPT-3 သို့မဟုတ် GPT-4 ကဲ့သို့သော ယေဘုယျရည်ရွယ်ချက် မော်ဒယ်သည် ပိုမိုကျယ်ပြန့်စွာ နားလည်ရန်အတွက် ဒေတာများ လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။
ဥပမာအားဖြင့်၊ GPT-3 ၏ဖြစ်ရပ်တွင်၊ မော်ဒယ်သည် ကန့်သတ်ဘောင်ပေါင်း ၁၇၅ ဘီလီယံရှိပြီး ရာနှင့်ချီသော စာသားများ၏ ဂစ်ဂါဘိုက်ပေါ်တွင် လေ့ကျင့်ထားသည်။ သို့သော် ဤကိန်းဂဏန်းများသည် လုပ်ငန်းစဉ်၏ ရှုပ်ထွေးမှုကို အပြည့်အဝ မဖမ်းဆုပ်နိုင်ပါ။ အသုံးပြုသည့်ဒေတာပမာဏအတိအကျအပါအဝင် သင်တန်း၏အသေးစိတ်အချက်များသည် OpenAI နှင့် အလားတူအဖွဲ့အစည်းများမှ သီးသန့်အသေးစိတ်အချက်အလက်များဖြစ်သည်။
- သေးငယ်သော စတင်ရန်- အထူးသဖြင့် ရိုးရှင်းသောပြဿနာများ သို့မဟုတ် ကနဦးမော်ဒယ်ရှေ့ပြေးပုံစံများအတွက်၊ သေးငယ်သောဒေတာအတွဲသည် လုံလောက်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်သည် အခြေခံရုပ်ပုံအမျိုးအစားခွဲစက်ကို တည်ဆောက်နေပါက၊ အမျိုးအစားအလိုက် ပုံတစ်ပုံလျှင် ရာဂဏန်း သို့မဟုတ် ထောင်ဂဏန်းဖြင့် စတင်နိုင်သည်။
- ရှုပ်ထွေးမှုကို သုံးသပ်ပါ- ပိုမိုရှုပ်ထွေးသောပြဿနာများသည် ပုံမှန်အားဖြင့် ဒေတာပိုမိုလိုအပ်သည်။ အကယ်၍ သင်သည် နက်ရှိုင်းသော သင်ယူမှုပုံစံကို တီထွင်နေသည် သို့မဟုတ် သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းကဲ့သို့သော ရှုပ်ထွေးသည့် ပြဿနာတစ်ခုနှင့် လုပ်ဆောင်နေပါက၊ သင်သည် ဒေတာအချက်များစွာ လိုအပ်နိုင်သည်။
- အရေအတွက်ထက် အရည်အသွေး- အရည်အသွေး၊ သက်ဆိုင်ရာ ဒေတာသည် အရည်အသွေးညံ့ဒေတာ အများအပြားထက် ပိုမိုအကျိုးရှိနိုင်သည်။ သင့်ဒေတာများကို မှန်ကန်စွာ သန့်ရှင်းစေခြင်း၊ အမှတ်အသားပြုခြင်းနှင့် သင်ဖြေရှင်းရန် ကြိုးစားနေသော ပြဿနာကို ကိုယ်စားပြုကြောင်း သေချာစေခြင်းသည် အရေးကြီးပါသည်။
- သင့်အတန်းများကို ချိန်ညှိပါ ကြီးကြပ်မှု သင်ယူခြင်း လုပ်ငန်းများအတွက်၊ အတန်းတစ်ခုစီအတွက် စံနမူနာများ မျှတမှုရှိရန် သေချာပါစေ။ မမျှတသောဒေတာအတွဲသည် ကိုယ်စားပြုမှုနည်းသောအတန်းများတွင် ညံ့ဖျင်းစွာလုပ်ဆောင်နိုင်သော မော်ဒယ်တစ်ခုဆီသို့ ဦးတည်သွားစေနိုင်သည်။
- အတည်ပြုခြင်းနှင့် စမ်းသပ်မှုအစုံများကို အသုံးပြုပါ- သင်၏ဒေတာအတွဲ၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းကို အတည်ပြုခြင်း (စံပြစံနှုန်းသတ်မှတ်ချက်များ) နှင့် စမ်းသပ်ခြင်း (မော်ဒယ်စွမ်းဆောင်ရည်အကဲဖြတ်ခြင်း) အတွက် ဘေးဖယ်ထားသင့်သည်။ ဤအချိုးအစားများသည် ကွဲပြားနိုင်သော်လည်း လေ့ကျင့်မှုအတွက် ဒေတာ 70%၊ အတည်ပြုခြင်းအတွက် 15% နှင့် စမ်းသပ်ခြင်းအတွက် 15% ဖြစ်ကောင်းဖြစ်နိုင်သော်လည်း ဘုံခွဲထွက်မှုများသည် ဖြစ်နိုင်သည်။
- စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် ထပ်လောင်းခြင်း- ကနဦးဒေတာပမာဏတစ်ခုဖြင့် စတင်ပါ၊ သင့်မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ပါ၊ ၎င်း၏စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ကာ ဒေတာများကို ထပ်လောင်းထည့်ပါ၊ သင့်မော်ဒယ်ကို ပြုပြင်ပြောင်းလဲပါ သို့မဟုတ် ရလဒ်များအပေါ် အခြေခံ၍ သင့်ဒေတာအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ပါ။
ပိုများသောဒေတာသည် ပုံမှန်အားဖြင့် စက်သင်ယူမှုမော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ပေးသော်လည်း အမှတ်တစ်ခုအထိသာ ရှိသည်ကို သတိရပါ။ သေချာသည့်အချက်တစ်ခုပြီးနောက်၊ ဒေတာပိုမိုစုဆောင်းခြင်းသည် ၎င်း၏တန်ဖိုးထက် အချိန်ကုန်ပြီး ကုန်ကျစရိတ်ပိုများနိုင်ပြီး၊ သင်၏ဒေတာအရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ရန် သို့မဟုတ် သင့်မော်ဒယ်ဗိသုကာကို ပြန်လည်သန့်စင်ခြင်းအပေါ် အာရုံစိုက်ခြင်းသည် ပိုမိုအကျိုးရှိပေမည်။
- အကြိုလေ့ကျင့်ရေး- ဤအဆင့်တွင်၊ မော်ဒယ်သည် အင်တာနက် စာသားဒေတာ အများအပြားကို ထိတွေ့သည်။ ဤဒေတာကို ပြတ်သားစွာ မှတ်ပုံမတင်သော်လည်း ဝါကျတစ်ကြောင်းတွင် နောက်ထပ်စကားလုံးကို ခန့်မှန်းရန် မော်ဒယ်ကို လေ့ကျင့်ထားသည်။ ၎င်းသည် စံပြအား သဒ္ဒါတရား၊ လောကအကြောင်း အချက်အလက်များနှင့် ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်နိုင်စွမ်းအချို့ကို ယေဘူယျနားလည်စေသည်။
- ကောင်းမွန်စွာဖမ်းနိုင်သော: အကြိုလေ့ကျင့်မှုအပြီးတွင်၊ လူသားသုံးသပ်သူများ၏အကူအညီဖြင့် ထုတ်လုပ်ထားသော ပိုကျဉ်းသောဒေတာအတွဲတစ်ခုပေါ်တွင် မော်ဒယ်ကို ထပ်မံသန့်စင်ပါသည်။ ဤသုံးသပ်သူများသည် ထည့်သွင်းမှုအကွာအဝေးအတွက် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော မော်ဒယ်ရလဒ်များကို ပြန်လည်သုံးသပ်ရန်နှင့် အဆင့်သတ်မှတ်ရန် OpenAI မှ လမ်းညွှန်ချက်များကို လိုက်နာသည်။ ဤသဘောအရ၊ ကောင်းစွာချိန်ညှိခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို လူသားသုံးသပ်သူများသည် မော်ဒယ်၏တုံ့ပြန်မှုများကို လမ်းညွှန်ပြသပေးကာ၊ ၎င်းအား လူသားတန်ဖိုးများနှင့် ပိုမိုကောင်းမွန်စွာ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန်နှင့် မသင့်လျော်သော သို့မဟုတ် မလုံခြုံသောအကြောင်းအရာများကို ရှောင်ရှားကြောင်း သေချာစေမည့် မှတ်ချက်ပုံစံတစ်ခုအဖြစ် ရှုမြင်နိုင်သည်။
ထို့ကြောင့် ကြိုတင်လေ့ကျင့်မှုအတွက်အသုံးပြုသည့် ကနဦးဒေတာအတွဲကို အစဉ်အလာသဘောအရ မှတ်မှတ်မထားခဲ့သော်လည်း၊ ကောင်းစွာချိန်ညှိခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင် လူသားသုံးသပ်သူများသည် မတူညီသောရလဒ်များကို အဆင့်သတ်မှတ်ခြင်းဖြင့် မော်ဒယ်၏အပြုအမူကို လမ်းညွှန်ပေးသည့် မှတ်ချက်ပုံစံတစ်ခုပါဝင်ပါသည်။
မှန်ကန်မှု- သုံးသပ်သူများသည် မော်ဒယ်၏ထွက်ရှိမှုသည် အမှန်တကယ်မှန်ကန်မှုရှိမရှိ အကဲဖြတ်သည်။
ဥပမာ:
သင့်လျော်မှု- ပေးထားသောထည့်သွင်းမှုနှင့်စပ်လျဉ်း၍ မော်ဒယ်၏အထွက်အား ၎င်း၏သင့်လျော်မှုအတွက် အကဲဖြတ်ပါသည်။
ဥပမာ:
လုံခြုံမှု: အထွက်များတွင် အန္တရာယ်ရှိသော ညွှန်ကြားချက်များ သို့မဟုတ် စော်ကားသောဘာသာစကား မပါဝင်ကြောင်း သေချာစေရန် ပြန်လည်သုံးသပ်ပါသည်။
ဥပမာ:
ပြည့်စုံ: ၎င်းသည် မော်ဒယ်၏ တုံ့ပြန်မှုသည် အသုံးပြုသူ၏ မေးမြန်းချက်ကို အပြည့်အဝ ဖြေကြားခြင်း ရှိမရှိ အကဲဖြတ်ပါသည်။
ဥပမာ:
ကျွမ်းကျင်မှု- သုံးသပ်သူများသည် မော်ဒယ်၏ထွက်ရှိမှုကို ဘာသာစကားအရ ကျွမ်းကျင်စွာနှင့် ညီညွတ်မှုရှိမရှိ စစ်ဆေးပါ။
ဥပမာ:
ဤအမျိုးအစားများသည် ဥပမာများသာဖြစ်သည်။ အမှန်တကယ် ကောင်းမွန်သော ချိန်ညှိခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်တွင် ဝေဖန်သုံးသပ်သူများနှင့် AI ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးအဖွဲ့ကြားတွင် ပိုမိုရှုပ်ထွေးသော အကဲဖြတ်သည့်စနစ်နှင့် အဆက်မပြတ် တုံ့ပြန်ချက်များ ပါဝင်ပါသည်။ ဤမှတ်ချက်စကားများ၏ ရည်ရွယ်ချက်မှာ မော်ဒယ်၏ တုံ့ပြန်မှုများကို ပိုမိုအထောက်အကူဖြစ်စေရန်၊ ဘေးကင်းပြီး လူ့တန်ဖိုးများနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန်ဖြစ်သည်။
ChatGPT နောက်ကွယ်မှအဖွဲ့အစည်းဖြစ်သော OpenAI သည် ဒဏ်ငွေရိုက်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်တွင်ပါဝင်သည့် သုံးသပ်သူအရေအတွက်အတိအကျကို လူသိရှင်ကြားထုတ်ဖော်ပြောကြားခြင်းမရှိပေ။ သို့သော်လည်း ဤကဲ့သို့သော ကြီးမားသော ဘာသာစကားပုံစံကို လေ့ကျင့်မှု၏ အတိုင်းအတာနှင့် ရှုပ်ထွေးမှုများကြောင့်၊ လုပ်ငန်းစဉ်တွင် များပြားလှသော ပြန်လည်သုံးသပ်သူအဖွဲ့တစ်ဖွဲ့ ပါဝင်နိုင်သည်ဟု ဆိုရန် စိတ်ချရပါသည်။
ဤလူသားသုံးသပ်သူများသည် ဖြစ်နိုင်ချေရှိသော မော်ဒယ်ရလဒ်များကို ပြန်လည်သုံးသပ်ရန်နှင့် အဆင့်သတ်မှတ်ရန် OpenAI မှ ပေးထားသော လမ်းညွှန်ချက်များကို လိုက်နာပါသည်။ ၎င်းသည် မော်ဒယ်ကို အချိန်နှင့်အမျှ မြှင့်တင်ရန်နှင့် ပြန်လည်ပြင်ဆင်ရန်အတွက် ပြန်လည်သုံးသပ်သူများ၏ အကြံပြုချက်ကို အသုံးပြုသည့် စဉ်ဆက်မပြတ် ထပ်တလဲလဲလုပ်ဆောင်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ OpenAI သည် မေးခွန်းများကိုဖြေရှင်းရန်နှင့် ရှင်းလင်းချက်ပေးရန်အတွက် အပတ်စဉ်အစည်းအဝေးများအပါအဝင် ပြန်လည်သုံးသပ်သူများနှင့် ခိုင်မာသောတုံ့ပြန်ချက်ကွင်းဆက်တစ်ခုကို ထိန်းသိမ်းထားသည်။
- အလုပ်၏ရှုပ်ထွေးမှု- ပုံများကို အညွှန်းတပ်ခြင်း သို့မဟုတ် စာသားအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းကဲ့သို့သော ရိုးရှင်းသောလုပ်ဆောင်မှုများသည် PDF တစ်ခုလျှင် အချိန်အနည်းငယ်ကြာမည်ဖြစ်ပြီး၊ တစ်ခုတည်းသောမှတ်စုတစ်ခုသည် ဖိုင်များကိုပိုမိုကိုင်တွယ်ရန်ခွင့်ပြုသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ အသေးစိတ်အကြောင်းအရာကို ထုတ်ယူခြင်း သို့မဟုတ် အဓိပ္ပာယ်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကဲ့သို့သော ရှုပ်ထွေးသောလုပ်ဆောင်မှုများသည် စာရွက်စာတမ်းတစ်ခုစီအတွက် အချိန်ပိုလိုအပ်မည်ဖြစ်ပြီး ထို့ကြောင့် PDF များပမာဏအတွက် တူညီသောမှတ်စုများ ပိုများလာသည်။
- PDF များ၏ အရှည်နှင့် ရှုပ်ထွေးမှု- ပိုရှည်သော သို့မဟုတ် ပိုရှုပ်ထွေးသော PDF သည် ပိုတို သို့မဟုတ် ပိုရိုးရှင်းသည့်စာထက် မှတ်ချက်ရေးရန် အချိန်ပိုကြာလိမ့်မည်။
- အရည်အသွေး လိုအပ်ချက်များ- တိကျသေချာမှု လိုအပ်ပါက၊ မှတ်ချက်များကို အပြန်အလှန်စစ်ဆေးရန်အတွက် PDF တစ်ခုလျှင် မှတ်စုများစွာရှိရန် လိုအပ်နိုင်သည်။
- အချိန်ကန့်သတ်ချက်များ- မှတ်ချက်များ အမြန်ပြီးစီးရန် လိုအပ်ပါက၊ မှတ်ချက်ပေးသူများ ပိုမိုလိုအပ်ပါသည်။
ဟန်ချက်ညီသော ဥပမာအနေဖြင့်၊ မှတ်ချက်ပေးသူသည် အလုပ်တစ်ခုအတွက် တစ်ရက်လျှင် PDF 5 ခု မှတ်သားနိုင်ပြီး တစ်ပတ်လျှင် 5 ရက် အလုပ်လုပ်သည်ဆိုကြပါစို့။ ဤကိစ္စတွင်၊ 10,000 PDF များကို မှတ်သားရန်၊ မှတ်ချက်ပေးသူတစ်ခုတည်းသည် ရက်ပေါင်း 2000 သို့မဟုတ် 8 နှစ်ခန့် လိုအပ်မည်ဖြစ်သည်။
သို့သော် သင့်တွင် မှတ်ချက်ပေးသူ အယောက် 20 ပါလျှင် ၎င်းတို့သည် အလုပ်အား 5 လခန့်အတွင်း ပြီးမြောက်နိုင်သည် (တစ်လလျှင် အလုပ်ရက် 20 ဟု ယူဆသည်)။ မှတ်ချက်ပေးသူ 100 ဖြင့် တူညီသောတာဝန်ကို တစ်လခန့်အတွင်း ပြီးမြောက်နိုင်မည်ဖြစ်သည်။
ဤနံပါတ်များသည် သရုပ်ဖော်ပုံသက်သက်သာဖြစ်ပြီး မှတ်ချက်၏အမှန်တကယ်အမြန်နှုန်းသည် အထက်ဖော်ပြပါအချက်များပေါ်တွင်မူတည်မည်ကို သတိရပါ။ ထို့အပြင်၊ မှတ်သားသူများအတွက် သင့်လျော်သော လေ့ကျင့်သင်ကြားမှုနှင့် တသမတ်တည်း အရည်အသွေးထိန်းချုပ်မှုတို့သည် အကြီးစားမှတ်စုပရောဂျက်တစ်ခုအောင်မြင်ရန်အတွက် အရေးကြီးပါသည်။
