සතියේ කිහිප වරක් SaaS සමාගම් වලදී, පරිශීලක සංඛ්යාතය හෝ පරිවර්තන අනුපාතය අහෝසි වීමක් සිදුවේ. ඒ අවස්ථාවේ PM එකක් Slack හි "කොහොමද මේ වෙලා තියෙන්නේ?" කියලා පැනවීමෙන් පටන් ගනී. දත්ත ඉංජිනේරුවෙක් ගබඩාවෙන් අවශ්ය තොරතුරු ගනී, විශ්ලේෂකයා තත්ත්ව අනුව වගුවක් සකස් කරයි. මේ සෑම විමසුමක්ම 4‑5 පැය ගත කරලා, $200 පැයට ගණන් කරද්දී සෑම විමසුමකටත් $900 ක පිරිවැය වේ.
දැන්, Qwen නම් AI මොඩලයක් භාවිතා කරලා, මේ සම්පූර්ණ කාර්යය තත්පර දෙකකින්, $0.004 පමණ වියදමකින් සිදු කළ හැකි බව පෙන්වා දී ඇත. එය මූලිකවම දත්ත ගබඩාවෙන් අවශ්ය සත්ය තොරතුරු ලබාගෙන, හතරක් වන ගණිතමය “දොර” හරහා පරීක්ෂා කරයි. සියලුම දොර පසු කරන්නේ නම්, එම තත්ත්වයට සම්බන්ධ හේතුව “ASSERT” කරයි; නැතිනම් “ABSTAIN” කර මනුෂ්ය විශ්ලේෂකයෙකුට ඒක පැහැදිලි කරයි.
මෙම ක්රමය මූලික වශයෙන් වියදම සහ වේගය දෙකම අතිශය අඩු කරයි. සාමාන්යයෙන් පැය 4.5 ක කාලය ගත වීමට, $900 ක පිරිවැය වන විමසුම, තත්පර 2 කින් $0.004 ක පමණ වියදමකට පත්වේ. එසේම, වැරදි තීරණයක් නිසා සිදුවිය හැකි අයුතු ක්රියාකාරකම් වැළැක්වීමත් මෙම පද්ධතියේ වැදගත් ලාභයක් වේ.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණ සමාගම්, විශේෂයෙන් SaaS, fintech සහ e‑commerce ක්ෂේත්රවල, දත්ත විශ්ලේෂණය සඳහා අධික පිරිවැය සහ කාලය වැය වේ. Qwen AI මගින් මෙම පිරිවැය අඩු කර, තීරණ ගැනීමේ වේගය වැඩි කර, ව්යාපාරික අවස්ථා වලට තවත් ඉක්මනින් ප්රතිචාර දැක්වීමට හැකියාව ලැබේ. එසේම, සිසුන්ට AI සහ LLM (Large Language Model) භාවිතය පිළිබඳ ප්රායෝගික උදාහරණයක් ලෙස මෙය ඉගෙන ගැනීමේ අලුත් මාර්ගයක් වේ. දේශීය සංවර්ධකයින්ට මෙවැනි උපාය මාර්ගයන්ගෙන් ගැඹුරු ගණිත පදනමක්, API එකතු කිරීමේ හැකියාව සහ cloud සේවා භාවිතය පිළිබඳ ප්රායෝගික දැනුම ලැබේ.
අවසන් වශයෙන්, Qwen AI මගින් දත්ත පරීක්ෂණය ස්වයංක්රීය කිරීම, ව්යාපාරික පිරිවැය අඩු කිරීම, කාලය ඉතිරි කිරීම සහ වැරදි තීරණ වලින් උදාවන අලාභය වැළැක්වීම යන අංග තුළින් ශ්රී ලංකාවේ තාක්ෂණික ඉදිරිපත්කිරීමේ නව මට්ටමක් සපයයි.
