stanford-oval/wikipedia huggingface dataset:
ป. อินทรปาลิต
อาการเจ็บป่วย และมรณกรรม

ป. อินทรปาลิต ได้ล้มป่วยด้วยโรคเบาหวาน เมื่อ พ.ศ. 2498 ได้รับการดูแลรักษาพยาบาลจาก นายแพทย์เดวิด เคนนี่ ผู้เป็นบุตรเขย อาการของโรคในระยะปีแรก ๆ ก็ไม่ร้ายแรงอะไรนัก
ต่อมา ในเดือนธันวาคม พ.ศ. 2510  อาการป่วยของ ป. อินทรปาลิต กำเริบขึ้น ถึงกับต้องเข้ารักษาตัวในโรงพยาบาลจุฬาลงกรณ์ การป่วยครั้งนี้มีอาการทางหัวใจและโรคปอดเข้าแทรก คณะแพทย์ได้ทำการรักษาพยาบาลอย่างดีที่สุด ได้พักรักษาตัวอยู่ประมาณหนึ่งเดือน แพทย์ก็อนุญาตให้กลับบ้านได้ ต่อมาเมื่อเดือนเมษายน พ.ศ. 2511 อาการของโรคเดิมได้กำเริบขึ้น จึงได้กลับเข้ารักษาตัว ณ ที่เดิมอีก คราวนี้รักษาตัวนานถึงสองเดือนเศษ และเมื่อทุเลาก็ได้รับอนุญาตให้กลับบ้านได้อีกครั้งหนึ่ง เมื่อกลับมาอยู่บ้าน มีอาการกำเริบบ้างเป็นครั้งคราว แล้วก็หายไป เป็นเช่นนี้เสมอมา และเนื่องจากชีวิตในบั้นปลายของ ป. อินทรปาลิต ต้องอยู่บ้านตามลำพัง เพราะบุตรชายหญิงทั้งคู่ต้องทำงานประกอบอาชีพ และแยกไปมีครอบครัวกันแล้วทั้งสิ้น ทั้งปราณีผู้เป็นภรรยา ก็ทำงานอยู่ ณ ร้านจำหน่ายหนังสือ ไม่สามารถจะลาหยุดบ่อย ๆ ได้ อาการป่วยเรื้อรังเช่นนี้ ควรจะได้มีผู้ดูแลประจำอยู่ พอดีกับน้องสาวและน้องเขย (นายชูชัย พระขรรค์ชัย) ของภรรยา ได้แสดงความมืน้ำใจเอื้อเฟื้อ ขอรับ ป. อินทรปาลิต ไปพักอยู่ด้วยกันที่บ้านของตนที่ซอยโชคชัย เพื่อจะได้มีโอกาสช่วยดูแลพยาบาล เป็นการตอบแทนบุญคุณที่ ป. อินทรปาลิต ได้มีต่อครอบครัวของตนอย่างดียิ่งมาช้านาน ซึ่งน้องสาวของภรรยาให้ความคารวะพี่เขยเสมอด้วยบิดาตน
โดยปกติแล้ว ป. อินทรปาลิต เป็นผู้ไม่ยอมรับความช่วยเหลือจากใครง่าย ๆ หากด้วยความเอ็นดูน้องภรรยาที่ ป. อินทรปาลิต เคยอุปถัมภ์มาตั้งแต่เยาว์วัย จึงยอมรับการแสดงออกซึ่งความกตัญญูกตเวทิตานั้น โดยได้ย้ายไปอยู่ ณ บ้านหลังดังกล่าว เมื่อวันที่ 25 สิงหาคม พ.ศ. 2511 อย่างไรก็ดี ป. อินทรปาลิต เป็นผู้มีทิษฐิในการยืนอยู่เป็นตัวของตัวเองอย่างยิ่ง แม้จะเจ็บป่วยสักเพียงไรก็ยังสามารถหารายได้จากการเขียนหนังสือเลี้ยงครอบครัว อาจจะกล่าวได้ว่าตราบจนลมหายใจครั้งสุดท้าย โดยปราณีผู้เป็นภรรยาได้รับเงินค่าเรื่องจากหนังสือพิมพ์เดลินิวส์ ในตอนเช้าของวันที่ 25 กันยายน พ.ศ. 2511 และเมื่อเวลา 18.15 น. ของวันเดียวกัน ป. อินทรปาลิต ก็ได้ถึงแก่กรรมโดยสงบด้วยอาการหัวใจวาย จะมีใครทราบล่วงหน้าก็หาไม่ รวมสิริอายุได้ 58 ปี
ป. อินทรปาลิต ได้รับการฌาปนกิจศพ ณ เมรุวัดมกุฏกษัตริยาราม กรุงเทพมหานคร เมื่อวันพฤหัสบดีที่ 9 มกราคม พ.ศ. 2512
แหล่งข้อมูลอื่น

Samgler.org - พล นิกร กิมหงวน (สามเกลอ) ในรูปแบบหนังสืออิเล็กทรอนิกส์
ป. อินทรปาลิต คนขายฝันผู้ยิ่งใหญ่ เก็บถาวร 2007-03-07 ที่ เวย์แบ็กแมชชีน
จ๊ะเอ๋ โกยแล้วจ้า

| จ๊ะเอ๋ โกยแล้วจ้า |
| --- | --- |
กำกับ: นะติ พันธุ์มณี
เขียนบท: นะติ พันธุ์มณี
บริษัทผู้สร้าง: แอ็คชั่น กรุ๊ป  
ผู้จัดจำหน่าย: พระนครฟิลม์
วันฉาย: 29 ตุลาคม พ.ศ. 2552
ประเทศ: ไทย
ภาษา: ไทย
ข้อมูลจากสยามโซน
จ๊ะเอ๋ โกยแล้วจ้า เป็นภาพยนตร์ไทย ออกฉายเมื่อวันที่ 29 ตุลาคม พ.ศ. 2552 กำกับโดย นะติ พันธุ์มณี เขียนโดยนะติ พันธุ์มณี นำแสดงโดยตรีชฎา มาลยาภรณ์ และเสกสรร สุทธิจันทร์
แหล่งข้อมูลอื่น

จ๊ะเอ๋... โกยแล้วจ้า (2009) ที่สยามโซน
แบบจำลองก่อกำเนิด

วิธีการจำแนกเชิงสถิตินั้น โดยหลักแล้วแบ่งเป็น 2 แบบได้แก่ วิธีการเชิงก่อกำเนิด (generative) และวิธีการเชิงจำแนก (discriminative) วิธีการเหล่านี้ใช้มาตรฐานในการสร้างแบบจำลองเชิงสถิติที่แตกต่างกัน อย่างไรก็ตาม วิธีการแบ่งอาจมีความแตกต่างกันไปตามแต่ละงานวิจัย เช่น Jebara (2004) harvtxt error: no target: CITEREFJebara2004 (help) ได้แบ่งออกได้เป็น 3 ประเภทดังนี้
แบบจำลองก่อกำเนิด (generative model) เป็นการสร้างแบบจำลองเชิงสถิติตามการแจกแจงความน่าจะเป็นร่วม  P(X,Y) ของตัวแปรอิสระที่สังเกตได้ X และตัวแปรเป้าหมาย Y
แบบจำลองจำแนก (discriminative model) เป็นการสร้างแบบจำลองเชิงสถิติตามการแจกแจงความน่าจะเป็นมีเงื่อนไขของตัวแปรเป้าหมาย Y ของค่าที่สังเกตได้ x  P(Y\mid X=x)
นอกจากนี้ มาตรการจำแนกประเภทที่คำนวณโดยไม่ใช้แบบจำลองความน่าจะเป็นก็ยังเรียกอย่างรวม ๆ ว่าเป็น "เชิงจำแนก" (discriminative)
สองประเภทหลังนี้อาจไม่ได้ถูกแบ่งแยกต่างกันเสมอไป ใน Jebara (2004) harvtxt error: no target: CITEREFJebara2004 (help) เรียกแยกว่าเป็น generative learning, conditional learning และ discriminative learning แต่ใน Ng & Jordan (2002) harvtxt error: no target: CITEREFNgJordan2002 (help) ไม่ได้แยกความแตกต่างระหว่าง 2 ประเภทหลัง แต่เรียกรวมว่าเป็น generative classifier และ discriminative classifier ในทำนองเดียวกันบางครั้งก็มีการเรียกแยกโดยเรียกตัวจำแนกโดยยืนพื้นแบบจำลองก่อกำเนิดว่า generative classifier  และเรียกตัวจำแนกที่ใช้แบบจำลองจำแนกเรียกว่า discriminative classifier แต่อย่างหลังยังหมายถึงตัวแยกประเภทที่ไม่ได้ขึ้นอยู่กับแบบจำลองด้วย
ตัวอย่างมาตรฐานของทั้ง 2 แบบได้แก่
แบบจำลองก่อกำเนิด:
ตัวจำแนกเบส์อย่างง่าย
การวิเคราะห์จำแนกเชิงเส้น
แบบจำลองจำแนก:
การถดถอยโลจิสติก
เมื่อนำไปใช้กับการจำแนกประเภท เป้าหมายคือการกำหนดฉลากกำกับ y (หรือการแจกแจงความน่าจะเป็นของฉลากกำกับ) จากการสังเกต x มี 3 วิธี
โดยวิธีแรกคือ ตัวจำแนกแบบไม่ใช้การแจกแจง (distribution-free classifier) คือทำคำนวณโดยตรงโดยไม่ต้องใช้การแจกแจงความน่าจะเป็น
วิธีที่สองคือแบบจำลองจำแนก (discriminative model) ซึ่งทำการคำนวณความน่าจะเป็นของป้ายกำกับจากค่าที่สังเกตได้  P(Y|X=x)
ส่วนวิธีที่สามคือแบบจำลองก่อกำเนิด (generative model) ซึ่งหาการแจกแจงร่วม  P(X,Y) แล้วจึงคำนวณความน่าจะเป็นมีเงื่อนไข  P(Y|X=x)
เทคนิคเหล่านีมีความน่าจะเป็นมากขึ้น แม้ว่าจะเป็นทางอ้อมมากขึ้นก็ตาม และสามารถใช้ความรู้โดเมนและทฤษฎีความน่าจะเป็นได้มากขึ้น ในทางปฏิบัติ มีทางเลือกวิธีการต่าง ๆ มากมายขึ้นอยู่กับปัญหาที่พิจารณาในการใช้งานจริง และก็สามารถใช้วิธีการแบบผสมผสานที่รวมข้อดีของหลายวิธีเข้าด้วยกันได้เช่นกัน
คำนิยาม

อีกวิธีในการจำแนกแบบจำลองคือคำจำกัดความแบบสมมาตรดังต่อไปนี้
แบบจำลองก่อกำเนิด คือแบบจำลองที่แสดงความน่าจะเป็นมีเงื่อนไขของตัวแปร X ที่สังเกตได้ เมื่อให้ค่าวัตถุเป้าหมาย y เขียนแสดงได้เป็น  P(X\mid Y=y)
แบบจำลองจำแนก คือแบบจำลองที่แสดงความน่าจะเป็นมีเงื่อนไขของตัวแปรเป้าหมาย Y เมื่อให้ค่าที่สังเกตได้ x เขียนแสดงได้เป็น  P(Y\mid X=x)
แบบจำลองก่อกำเนิดใช้ค่าที่สังเกตได้และค่าวัตถุประสงค์  (x,y) หรือเป็นไปได้ที่จะสร้างตัวอย่างแบบสุ่มของค่าที่สังเกตได้ x โดยให้ค่าเป้าหมาย y ในทางกลับกัน แบบจำลองจำแนก หรือตัวจำแนกแบบไม่ใช้การแจกแจง (ไม่ใช้แบบจำลอง) สามารถ ระบุค่าของตัวแปรเป้าหมาย Y เมื่อให้ค่าที่สังเกตได้ x
ความแตกต่างระหว่างคำว่า classification และ discrimination นั้นละเอียดอ่อน ทั้งคู่สามารถแปลเป็น "การจำแนก" มักใช้สลับแทนกันได้ ดังนั้น การเรียกว่า discriminative classification นั้นจึงเป็นคำซ้ำซ้อน
คำว่า "แบบจำลองก่อกำเนิด" ยังหมายถึงแบบจำลองที่สร้างอินสแตนซ์ของตัวแปรขาออกในลักษณะที่ไม่เกี่ยวข้องโดยตรงกับการแจกแจงความน่าจะเป็นของตัวอย่างที่เป็นไปได้ของตัวแปรป้อนเข้า โครงข่ายปฏิปักษ์ก่อกำเนิด เป็นตัวอย่างหนึ่งของแบบจำลองก่อกำเนิดประเภทนี้ ซึ่งพิจารณาจากความคล้ายคลึงกันของค่าขาออกหนึ่ง ๆ กับค่าป้อนเข้าที่เป็นไปได้เป็นหลัก อย่างไรก็ตาม แบบจำลองดังกล่าวนี้ไม่ใช่ตัวแยกประเภท
คำนิยาม > ความสัมพันธ์ระหว่างแบบจำลอง

ในปัญหาการจำแนกประเภท ตัวแปรที่สังเกตได้ X มักจะเป็นค่าต่อเนื่อง ตัวแปรเป้าหมาย Y โดยทั่วไปจะเป็นค่าแบบไม่ต่อเนื่อง ที่ประกอบด้วยชุดของฉลากที่มีขอบเขตจำกัด และความน่าจะเป็นมีเงื่อนไข  P(Y\mid X) อาจตีความได้ว่าเป็นฟังก์ชันเป้าหมาย  f\colon X\to Y สำหรับค่าป้อนเข้า X และค่าขาออก Y
คำจำกัดความทั้งสองของแบบจำลองก่อกำเนิดมีความสัมพันธ์กันอย่างใกล้ชิดเมื่อมีชุดป้ายกำกับที่มีขอบเขตจำกัด แบบจำลองการแจกแจงแบบมีเงื่อนไข  P(X\mid Y=y) แสดงถึงการแจกแจงของแต่ละฉลาก และแบบจำลองของการแจกแจงร่วมจะแสดงถึงการแจกแจงของค่าฉลาก  P(Y) และการแจกแจงค่าสังเกตการณ์สำหรับค่าฉลาก  P(X\mid Y) เขียนแสดงได้เป็น  P(X,Y)=P(X\mid Y)P(Y) ดังนั้นแล้ว แม้ว่าแบบจำลองของการแจกแจงความน่าจะเป็นร่วมจะมีข้อมูลมากกว่าแบบจำลองของการแจกแจงฉลากกำกับ (ซึ่งไม่รวมความถี่สัมพัทธ์ของฉลากกำกับ) ความแตกต่างนั้นค่อนข้างน้อยและก็ไม่ได้แยกความแตกต่างของทั้งสองเสมอไป
ถ้ามีการแจกแจงความน่าจะเป็นร่วม  P(X,Y) สามารถคำนวณได้ในรูปของการแจกแจงตามขอบของตัวแปรแต่ละตัว  P(X)=\sum _{y}P(X,Y=y) และ  P(Y)=\int _{x}P(Y,X=x) (โดยที่ X มีความต่อเนื่อง ดังนั้นจึงใช้ปริพันธ์ ในขณะที่ Y ไม่ต่อเนื่อง จึงใช้เป็นผลรวมสะสม) การแจกแจงแบบมีเงื่อนไขทั้งสองแบบสามารถพบได้โดยใช้คำจำกัดความของความน่าจะเป็นมีเงื่อนไข:  P(X\mid Y)=P(X,Y)/P(Y) และ  P(Y\mid X)=P(X,Y)/P(X)
ถ้ามีแบบจำลองที่มีความน่าจะเป็นมีเงื่อนไขอันหนึ่ง และการแจกแจงความน่าจะเป็น  P(X) และ  P(Y) ของการประมาณตัวแปร X และ Y แล้ว เราสามารถใช้ทฤษฎีบทของเบส์เพื่อประมาณค่าความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไขที่ตรงกันข้ามได้:  P(X\mid Y)P(Y)=P(Y\mid X)P(X)
ตัวอย่างเช่นถ้าเรามีแบบจำลองก่อกำเนิด  P(X\mid Y) สามารถประมาณได้ว่า
ในขณะที่ถ้ามีแบบจำลองจำแนก  P(Y\mid X) จะสามารถประมาณได้เป็น
อย่างไรก็ตาม คำจำกัดความของทฤษฎีบทของเบส์ (การคำนวณความน่าจะเป็นมีเงื่อนไขหนึ่ง ๆ โดยใช้ความน่าจะเป็นมีเงื่อนไขอื่น) และความน่าจะเป็นมีเงื่อนไข (การคำนวณความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไขโดยใช้การแจกแจงร่วม) มักจะเป็นที่สับสนกัน
เปรียบเทียบกับแบบจำลองจำแนก

ขั้นตอนวิธีเชิงก่อกำเนิดสร้างแบบจำลองเพื่อจำแนกสัญญาณโดยดูว่าข้อมูลนั้นเกิดขึ้นมาอย่างไร ข้อพิจารณาหลักคือดูว่าหมวดหมู่ใดมีแนวโน้มที่จะสร้างสัญญาณนี้มากที่สุด เมื่อพิจารณาจากสมมติฐานในส่วนการก่อกำเนิด ในทางกลับกัน ขั้นตอนวิธีแบบจำแนกเพียงแค่จำแนกสัญญาณที่พิจารณาโดยไม่ต้องสนใจว่าข้อมูลเกิดขึ้นมาอย่างไร กล่าวอีกนัยหนึ่ง ขั้นตอนวิธีการเชิงจำแนกสามารถนำมาใช้จำแนกหมวดหมู่ได้โดยตรงหลังจากทำการเรียนรู้ข้อมูล  p(y|x) ในทางกลับกัน ขั้นตอนวิธีก่อกำเนิด จะทำการเรียนรู้  p(x,y) และทำการแปลงเป็น  p(y|x) แล้วจึงนำมาใช้จำแนกประเภทข้อมูล ข้อดีอย่างหนึ่งของขั้นตอนวิธีเชิงกำเนิดก็คือ  p(x,y) สามารถใช้เพื่อสร้างข้อมูลใหม่ที่คล้ายกับข้อมูลที่มีอยู่ อย่างไรก็ตาม ขั้นตอนวิธีเชิงจำแนกบางแบบก็ได้แสดงให้เห็นว่าทำงานได้ดีกว่าขั้นตอนวิธีก่อกำเนิดบางแบบในงานการจำแนกประเภท
แบบจำลองจำแนกไม่จำเป็นต้องสร้างแบบจำลองการแจกแจงของตัวแปรที่สังเกตได้ แต่ก็ไม่สามารถแสดงความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างตัวแปรที่สังเกตการณ์และตัวแปรเป้าหมายได้ อย่างไรก็ตาม โดยทั่วไปแล้ว แบบจำลองเหล่านี้ไม่จำเป็นต้องดีกว่าแบบจำลองทั่วไปสำหรับการจำแนกประเภทข้อมูล และ การวิเคราะห์การถดถอย โดยรวมแล้ว เทคนิคทั้งสองประเภทถูกมองว่าเป็นตัวช่วยเสริมกัน หรืออเป็นมุมมองที่แตกต่างกันของกระบวนการเดียวกัน
แบบจำลองก่อกำเนิดเชิงลึก

เนื่องจากการที่เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกได้รับความนิยมมากขึ้น จึงได้มีการพัฒนาวิธีการใหม่ที่เรียกว่า แบบจำลองก่อกำเนิดเชิงลึก (deep generative model, DGM) ขึ้นมา ซึ่งได้รวมแบบจำลองก่อกำเนิดและโครงข่ายประสาทเทียมเชิงลึก โดยทั่วไปแล้ว ประสิทธิภาพของแบบจำลองเหล่านี้จะได้รับการปรับปรุงโดยการเพิ่มทั้งขนาดของโครงข่ายประสาทเทียมและขนาดของข้อมูลสำหรับฝึก
แบบจำลองก่อกำเนิดเชิงลึกที่เป็นที่รู้จักทั่วไป เช่น ตัวเข้ารหัสอัตโนมัติแบบแปรผัน (VAE) โครงข่ายปฏิปักษ์ก่อกำเนิด (GAN) และแบบจำลองการถดถอยอัตโนมัติ ในยุคหลัง ๆ นี้ ยิ่งมีแนวโน้มไปสู่การสร้างแบบจำลองเชิงลึกขนาดใหญ่มากขึ้น ตัวอย่างเช่น GPT-3 และ GPT-2 รุ่นก่อนหน้านั้นเป็นแบบจำลองภาษาประสาทถดถอยอัตโนมัติที่มีพารามิเตอร์นับพันล้านตัว ในขณะที่ BigGAN และ VQ-VAE ซึ่งใช้สำหรับการสร้างภาพนั้นมีพารามิเตอร์มากถึงหลายร้อยล้านตัว Jukebox เป็นแบบจำลองก่อกำเนิดขนาดใหญ่มากสำหรับสร้างเสียงเพลง มีพารามิเตอร์นับพันล้านตัว
ทรานส์ฟอร์เมอร์ฝึกล่วงหน้าก่อกำเนิด

โครงสร้าง GPT รุ่นแรกสุด
ทรานส์ฟอร์เมอร์ฝึกล่วงหน้าก่อกำเนิด (generative pre-trained transformer, GPT) เป็นชุดของแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ และยังเป็นเฟรมเวิร์กสำหรับปัญญาประดิษฐ์ช่วยสร้าง พัฒนาโดย OpenAI ได้รับการฝึกโดยใช้คลังข้อความขนาดใหญ่เพื่อให้สามารถสร้างประโยคที่เหมือนข้อความของมนุษย์
GPT ใช้เฉพาะส่วนถอดรหัสของสถาปัตยกรรมทรานส์ฟอร์เมอร์ และใช้แนวทางแบบจำลองภาษาเดียวกันกับ Universal Language Model Fine-tuning (ULMFiT) สามารถทำการปรับละเอียด เพื่อใช้ในงานการประมวลผลภาษาธรรมชาติต่าง ๆ เช่น การสร้างข้อความ การแปล และ การจำแนกเอกสาร คำว่า "ฝึกล่วงหน้า" (pre-trained) ในชื่อ หมายถึงกระบวนการฝึกเบื้องต้นโดยคลังข้อความขนาดใหญ่ ในระหว่างที่แบบจำลองเรียนรู้ที่จะคาดเดาคำที่ตามหลังแต่ละประโยค นี่เป็นรากฐานที่มั่นคงซึ่งช่วยให้แบบจำลองทำงานได้อย่างถูกต้องแม้จะมีข้อมูลจำนวนจำกัดสำหรับกระบวนแยกเฉพาะ
ประวัติศาสตร์

เมื่อวันที่ 11 มิถุนายน 2018 บริษัท OpenAI ได้เผยแพร่บทความ "Improving Language Understanding by Generative Pre-Training" ซึ่งเป็นบทความแรกที่เพยแพร่เนื้อหาเกี่ยวกับ GPT
ณ เวลานั้น แบบการประมวลผลภาษาธรรมชาติของระบบประสาทที่มีประสิทธิภาพดีที่สุดใช้การเรียนรู้แบบมีผู้สอนเป็นหลักจากข้อมูลที่มีการติดฉลากกำกับด้วยตนเองจำนวนมาก การพึ่งพาการเรียนรู้แบบมีผู้สอนไม่เพียงแต่มีข้อจำกัดตรงที่ต้องการใช้ชุดข้อมูลที่มีคำอธิบายประกอบที่ทำมาอย่างดีพอเท่านั้น แต่ยังทำให้การฝึกแบบจำลองขนาดใหญ่มากมีราคาแพงและใช้เวลานานมาก ในหลายภาษา (เช่น ภาษาสวาฮีลี และ ภาษาครีโอลเฮติ) เป็นเรื่องยากที่จะแปลและตีความโดยใช้แบบจำลองดังกล่าว เนื่องจากไม่มีข้อความสำหรับการสร้างคลังข้อมูล ในขณะที่แนวทางการเรียนรู้แบบกึ่งมีผู้สอนของ GPT ช่วยให้สามารถทำได้ โดยการฝึกประกอบด้วย 2 ขั้นตอน คือ การฝึกแบบจำลองก่อกำเนิดแบบไม่มีผู้สอนเพื่อให้ได้พารามิเตอร์น้ำหนักสำหรับแบบจำลองภาษาตั้งต้น จากนั้นจึงใช้แบบจำลองจำแนกแบบมีผู้สอนทำการปรับละเอียดให้เข้ากับงานที่ต้องการใช้
การฝึกใช้ NVIDIA Quadro P600 ทั้งหมด 8 แผ่น ใช้เวลา 30 และประสิทธิภาพการดำเนินการอยู่ที่ 33% เท่ากับ 0.96 petaFLOPS / วัน
แบบจำลองรากฐาน

| แบบจำลอง | จำนวนพารามิเตอร์ | ข้อมูลที่ใช้ฝึก | วันที่ปล่อย | จำนวนวันและทรัพยากรในการฝึก |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| GPT-1 | 117 ล้าน | BookCorpus: ข้อความ 4.5 GB จากหนังสือที่ไม่ตีพิมพ์ 7000 เล่มในหลากหลายหมวด | 000000002018-06-11-000011 มิถุนายน 2018 | 30 วันที่ 8 P600 GPUs หรือ 1 petaFLOP/s-day. |
| GPT-2 | 1.5 พันล้าน | WebText: ข้อความ 40 GB เอกสาร 8 ล้านฉบับจากเว็บเพจ 45 หน้าบน Reddit | 000000002019-02-14-000014 กุมภาพันธ์ 2019 (แบบจำกัด) และ 000000002019-11-05-00005 พฤศจิกายน 2019 (แบบเต็ม) | เปนสิบ petaflop/s-day, หรือ 1.5e21 FLOP. |
| GPT-3 | 175 พันล้าน | 499 ล้านโทเค็นจากคอมมอนครอวล์ (570 GB) | 000000002020-05-28-000028 พฤษภาคม 2020 | 3640 petaflop/s-day (Table D.1) หรือ 3.1e23 FLOP |
| GPT-3.5 | 175 พันล้าน | ไม่เปิดเผย | 15 มีนาคม 2022 | ไม่เปิดเผย |
| GPT-4 | ไม่เปิดเผย แต่ประมาณกันว่า 1.7 ล้านล้าน | ไม่เปิดเผย | 000000002023-03-14-000014 มีนาคม 2023 | ไม่เปิดเผย ประมาณ 2.1 × 1025 FLOP |
รักอุตลุด

| รักอุตลุด |
| --- | --- |

กำกับ: เปี๊ยก โปสเตอร์
เขียนบท: บุญญรักษ์ นิลวงศ์
นักแสดงนำ: ไพโรจน์ สังวริบุตร ลลนา สุลาวัลย์ พจนีย์ อินทรมานนท์ จีรศักดิ์ อิศรางกูร ณ อยุธยา
ดนตรีประกอบ: ชัยรัตน์ เทียบเทียม
ผู้จัดจำหน่าย: ไฟว์สตาร์ โปรดักชั่น
วันฉาย: 27 พฤษภาคม พ.ศ. 2520
ประเทศ: ไทย
ภาษา: ไทย
ก่อนหน้านี้: วัยอลวน (2519)
ต่อจากนี้: ชื่นชุลมุน (2521) วัยอลวน 4 (2548)
ข้อมูลจาก IMDb
รักอุตลุด เป็นภาพยนตร์ไทยที่ออกฉายในปี พ.ศ. 2520 กำกับโดยเปี๊ยก โปสเตอร์ เขียนบทโดย บุญญรักษ์ นิลวงศ์  สร้างเป็นภาคต่อ หลังจากความสำเร็จของเรื่อง วัยอลวน ภาพยนตร์ภาคนี้ประสบความสำเร็จเป็นอย่างดี ทำรายได้ถึง 9 ล้านบาท
ในขณะที่ภาพยนตร์เรื่องนี้เข้าฉาย ดนตรีจังหวะดิสโกกำลังเป็นที่นิยม โดยเฉพาะท่าเต้น "บั๊มพ์" เอาสะโพกกระแทกกัน (เพลงฮิตในขณะนั้นคือเพลง Lady Bump ของ Penny McLean) ฉากหนึ่งในเรื่องนี้ซึ่งเป็นที่จดจำ คือฉากตั้มและโอ๋ ใส่ชุดสีทองเต้นบั๊มพ์ประกอบเพลง "อุตลุดบั๊มพ์"
เรื่องย่อ

ในภาคนี้ ตั้ม (ไพโรจน์ สังวริบุตร) กับ โอ๋ (ลลนา สุลาวัลย์) เป็นแฟนกันแล้ว เรื่องวุ่น ๆ เกิดขึ้นเมื่อตั้ม แอบปันใจไปชอบนักร้องสาวชื่อ นิด (พจนีย์ อินทรมานนท์)  ตามประสาชายหนุ่มจอมกะล่อน เมื่อโอ๋รู้เรื่องความรักสามเส้าเข้า ก็ตามไปอาละวาดจนแทบบ้านแตก
เพลงประกอบ

เพลงประกอบที่มีชื่อเสียงของเรื่องนี้ ได้แก่
เธอที่รัก ขับร้องโดย ชัยรัตน์ เทียบเทียม แต่งโดย ชัยรัตน์ เทียบเทียม มีเนื้อร้องท่อนหนึ่งว่า ชูวับ ชูวับ  บางคนจึงเรียกชื่อเพลงนี้ว่า ชูวับ ชูวับ
รักหนอรัก ขับร้องโดย สุภาภรณ์ เทียบเทียม (ส่วนมากคนมักเข้าใจว่า พจนีย์ อินทรมานนท์ เป็นผู้ร้องเพลงนี้เอง)   แต่งโดย ชัยรัตน์ เทียบเทียม
ระทมรัก ขับร้องโดย สุภาภรณ์ เทียบเทียม แต่งโดย ชัยรัตน์ เทียบเทียม
อุตลุดบั๊มพ์ ขับร้องโดย สุนทร สุจริตฉันท์
สระเอ มอ สระอา (ขี้เมา)
ทศพิธราชธรรม

ทศพิธราชธรรม หรือ ราชธรรม 10 คือจริยวัตร 10 ประการที่พระเจ้าแผ่นดินทรงประพฤติเป็นหลักธรรม ประจำพระองค์ หรือเป็นคุณธรรมประจำตนของผู้ปกครองบ้านเมือง ให้มีความเป็นไปโดยธรรมและยังประโยชน์สุขให้เกิดแก่ประชาชนจนเกิดความชื่นชมยินดี ซึ่งความจริงแล้วไม่ได้จำเพาะเจาะจงสำหรับพระเจ้าแผ่นดินหรือผู้ปกครองแผ่นดินเท่านั้น บุคคลธรรมดาที่เป็นผู้บริหารระดับสูงในทุกองค์กรก็พึงใช้หลักธรรมเหล่านี้
คำบัญญัติ

ทศพิธราชธรรม เรียกอีกอย่างหนึ่งว่า "ราชธรรม 10" นี้  ปรากฏอยู่ในมหาหังสชาดก พระสูตร ขุททกนิกาย ชาดก ปรากฏพระคาถา
ทานํ สีลํ ปริจฺจาคํ    อาชฺชวํ มทฺทวํ ตปํ
อกฺโกธํ อวิหึสญฺจ    ขนฺติญฺจ อวิโรธนํ.
ทาน (ทานํ)  คือ การให้ ให้ความรู้ ให้ธรรมะ ให้การศึกษา ให้การงาน ให้โอกาส การพัฒนาแหล่งน้ำ แบ่งปันที่ดินทำกิน เพื่อให้อยู่ดีกินดี การใช้อำนาจเพื่อทำให้ประชาชนเกิดความสุขโดยรวม
ศีล (สีลํ) คือ ความประพฤติที่ดีงาม ทั้ง กาย วาจา เพื่อวางตนเป็นแบบอย่าง ไม่ประพฤติผิดจารีตประเพณีและกฎหมายที่คนทั่วไปรักษา
บริจาค (ปริจาคํ) คือ การช่วยเหลือผู้ที่กำลังเดือดร้อน การให้เงินเดือนแก่คนที่ทำหน้าที่อย่างเสียสละ เช่นทหารผ่านศึก ไม่ให้ลำบากจนเกินไป เมื่อเกิดข้าวยากหมากแพงฝนไม่ตกต้องตามฤดูกาลทำการเกษตรไม่ได้เศรษฐกิจไม่ดีหรือมีสงคราม ก็ไม่ควรเก็บภาษีจนเดือดร้อนประชาชนที่กำลังลำบาก การให้ความช่วยเหลือเมื่อเกิดความลำบากเช่นฝนแล้งน้ำท่วมหรือเกิดภัยพิบัติต่างๆ การช่วยเหลือคนยากไร้ ดูแลคนเป็นบ้าอนาถาไร้ที่พึ่ง
ความซื่อตรง (อาชฺชวํ) คือ  การสุจริตต่อหน้าที่การงานของตน ต่อมิตรสหาย ต่อองค์กรหรือหลักการของตน เปิดเผยข้อมูล นโยบายที่เป็นประโยชน์ ไม่ปิดบังอำพราง เปิดเผยการใช้จ่ายภาษี ไม่คดโกง
ความอ่อนโยน (มทฺทวํ) คือ การมีอัธยาศัยอ่อนโยน เป็นกันเอง ไม่เย่อหยิ่งถือตน
ความเพียร (ตปํ) คือ ความเพียรพยายามในการทำความสุขเพื่อส่วนรวม การเสียสละความสุขส่วนตนเพื่อความสุขส่วนรวม
ความไม่โกรธ (อกฺโกธํ) คือ การไม่แสดงอาการโกรธ เพราะผู้ปกครองที่ขี้โกรธ คนย่อมไม่กล้าทักท้วง ทำให้มีแต่คนยกยอปอปั้น แต่เมื่อเกิดข้อผิดพลาด  ต่างจะปกปิดสิ่งผิดพลาด ปิดหูปิดตา จนนำไปสู่ความฉิบหายในที่สุด
ความไม่เบียดเบียน (อวิหิงสา) คือ ไม่ออกกฎหมายหรือระเบียบที่ทำให้ยากลำบากในการเป็นอยู่จนเกินไป การที่ผู้ปกครองไม่รังแกผู้อ่อนแอกว่า การออกกฎเกณฑ์ปกป้องไม่ให้มีการรังแกกัน
ความอดทน (ขนฺติ) คือการรักษาปกติภาวะของตนไว้ได้ ไม่ว่าจะถูกกระทบกระทั่งด้วยสิ่งอันเป็นที่พึงปรารถนาหรือไม่พึงปรารถนาก็ตาม มีความมั่นคงหนักแน่นไม่หวั่นไหว เป็นเรื่องธรรมดาที่ผู้ปกครองย่อมต้องเจอคำนินทา ปัญหาและอุปสรรคนานาประการ
ความเที่ยงธรรม (อวิโรธนํ)  คือ ความหนักแน่น ถือความถูกต้อง เที่ยงธรรมเป็นหลัก ไม่หูเบา เชื่อคนง่าย มีหลักการ ไม่เป็นไม้หลักปักขี้เลน เอนไปเอนมาตามคำยุยง มีความยุติธรรม ไม่เลือกที่รักมักที่ชัง
ประวัติ

ในอดีตมีพระมหากษัตริย์พระองค์หนึ่งที่ทรงเป็นตัวอย่างของคุณธรรมสิบประการของผู้ปกครองคือพระเจ้าอโศกมหาราช (พ.ศ. 239-พ.ศ. 311) ซึ่งปกครองอินเดียมา 41 ปี ในช่วงต้นของรัชกาลทรงเป็นนักรบผู้ยิ่งใหญ่ชนะการต่อสู้หลายครั้งและยังคงขยายอาณาจักรอินเดียในช่วงแปดปีแรกของการครองราชย์ของพระองค์ หลังจากการสู้รบอย่างนองเลือด ครั้งหนึ่งกษัตริย์ได้ทรงเล็งเห็นชัยชนะของกองทัพของพระองค์และได้ทรงเห็นการสังหารรอบ ๆ พระองค์อย่างมีชื่อเสียงแล้วทรงตรัสออกมาว่า "ข้าฯได้ทำอะไรไปแล้ว?" ต่อจากนั้นเขาเลื่อมใสพระพุทธศาสนา เป็นที่รู้จักในนาม 'ธรรมาโศก' หรือ "อโศกผู้ถือธรรมะ" พระองค์ทรงให้ความสำคัญกับการโปรดสัตว์ มีการสร้างโรงพยาบาลและมหาวิทยาลัยเพื่อให้ผู้คนและสัตว์ และสร้างระบบชลประทานเพื่อการค้าและการเกษตร พระราชายังสละการใช้ความรุนแรงยุติการสู้รบทางทหารกับเพื่อนบ้านของพระองค์แทนที่จะส่งพระภิกษุและแม่ชีไปต่างประเทศเพื่อเผยแผ่คำสอนทางพุทธศาสนาเกี่ยวกับภูมิปัญญาและความเมตตา อันที่จริงพระราชโอรสและพระราชธิดาของพระเจ้าอโศกมหาราชที่เป็นพระภิกษุและภิกษุณีพาพระพุทธศาสนาไปยังศรีลังกาซึ่งยังคงเป็นความเชื่อที่โดดเด่นมาจนถึงทุกวันนี้ นี่ไม่ได้เป็นการบอกว่าพระองค์ทรงส่งเสริมพระพุทธศาสนาด้วยพระราชทรัพย์ของศาสนาอื่น ๆ อย่างไรก็ตามในขณะที่พระองค์ยังทรงสนับสนุนความอดทนและความเข้าใจระหว่างลัทธิต่าง ๆ และกลุ่มชาติพันธุ์ พระอโศกมหาราชนั้นเป็นที่จดจำของบรรดาพุทธศาสนิกชนและผู้ที่ไม่ได้นับถือศาสนาพุทธเหมือนเป็นตัวอย่างของผู้ปกครองที่มีความเห็นอกเห็นใจและความยุติธรรมผู้ซึ่งอาศัยอยู่ตามคุณธรรมของผู้ปกครองทั้งสิบประการ
เศรษฐกิจและการค้าของประเทศลิทัวเนีย

ประเทศลิทัวเนีย ใช้สกุลเงินยูโร (Euro)
ผลิตภัณฑ์มวลรวมภายในประเทศ (GDP) 22.287 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ (GDP ต่อหัว 6487 ดอลลาร์สหรัฐ ต่อปี)
อัตราการเจริญเติบโตของผลิตภัณฑ์มวลรวมภายในประเทศ ร้อยละ 6.7
อัตราเงินเฟ้อ ร้อยละ 2.9
อัตราการว่างงาน ร้อยละ 11.4 (จำนวนแรงงาน 1.5 ล้านคน)
ดุลการค้า ขาดดุล 3.14 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ
นำเข้า/ส่งออก 12.78 และ 9.64 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ
ประเทศคู่ค้านำเข้าสำคัญ รัสเซีย (ร้อยละ 22.34) เยอรมนี (ร้อยละ 16.89) โปแลนด์ (ร้อยละ 7.56) เนเธอร์แลนด์ (ร้อยละ 3.95) ลัตเวีย (ร้อยละ 3.8)/ ประเทศในกลุ่มสหภาพยุโรป (ร้อยละ 63)
ประเทศคู่ค้าส่งออกสำคัญเยอรมนี (ร้อยละ 10.24) ลัตเวีย (ร้อยละ 10.06) รัสเซีย (ร้อยละ 9.10) ฝรั่งเศส (ร้อยละ 6.31) สหรัฐอเมริกา (ร้อยละ 5.32)/ ประเทศในกลุ่มสหภาพยุโรป (ร้อยละ 66.45)
สินค้านำเข้าสำคัญ ผลิตภัณฑ์แร่ธาตุ เครื่องจักร เครื่องใช้ไฟฟ้าและส่วนประกอบ อุปกรณ์ที่ใช้ในการขนส่ง เคมีภัณฑ์ โลหะ
ภาพรวมทางเศรษฐกิจ

ภายหลังจากการแยกตัวออกจากสหภาพโซเวียต เมื่อเดือนกันยายน 2534 ลิทัวเนียได้เปลี่ยนจากระบบเศรษฐกิจรวมศูนย์มาเป็นระบบเศรษฐกิจแบบการตลาด ทำให้สถานภาพทางเศรษฐกิจของลิทัวเนียมีความมั่นคงยิ่งขึ้น ประกอบลิทัวเนียได้ทำความตกลงการค้าเสรี (free trade agreement) กับเอสโตเนียและลัตเวียเมื่อวันที่ 13 กรกฎาคม 2536 โดยมีวัตถุประสงค์สำคัญคือ รวมตลาดของทั้งสามประเทศซึ่งมีจำนวนผู้บริโภค 8 ล้านคนเข้าด้วยกัน นอกจากนี้ รัฐบาลยังดำเนินการแปรรูปรัฐวิสาหกิจและการปฏิรูปเศรษฐกิจของประเทศครั้งใหญ่ส่งผลทำให้เศรษฐกิจของลิทัวเนียเริ่มฟื้นตัวขึ้น อัตราเงินเฟ้อลดลงเป็นลำดับ ค่าเงินสกุลลิตัส (Litas) ซึ่งประกาศใช้เมื่อวันที่ 25มิถุนายน 2536 เริ่มมีเสถียรภาพขึ้นบรรยากาศน่าลงทุนมากขึ้น
ในปี 2538 ลิทัวเนียมีอัตราเงินเฟ้อร้อยละ 35.7 ลดลงจากปี 2537 ร้อยละ 45.10 ในปี 2539 มีอัตราร้อยละ 20 ในปี 2540 อัตราเงินเฟ้อลดลงเหลือร้อยละ 15 ปี 2544 เหลือร้อยละ 1.3 และ
ในปี 2545 เหลือร้อยละ 0.8
โครงสร้างทางเศรษฐกิจของลิทัวเนียที่สำคัญประกอบด้วยภาคอุตสาหกรรมและพลังงาน ภาคการก่อสร้าง การค้า การขนส่ง และการบริการ
การแปรรูปรัฐวิสาหกิจ (Privatization)

นับแต่ปี 2534 รัฐบาลได้ดำเนินการแปรรูปรัฐวิสาหกิจ (privatization) โดยเปิดกว้างสำหรับประชาชนทั่วไป และรัฐบาลได้ทำการเปิดตลาดซื้อขายหลักทรัพย์ “The Vilnius-based National Stock Exchange” ปลายเดือนมิถุนายน 2536 เพื่อเป็นการระดมเงินทุนภายในประเทศ บริษัทที่จดทะเบียนอยู่ในตลาดหลักทรัพย์ต้องมีทุนจดทะเบียนอย่างน้อย 250,000 Litas กิจการส่วนใหญ่ที่รัฐบาลจัดการโอนให้แก่เอกชนเป็นกิจกรรมที่มีขนาดเล็ก ส่วนกิจการรัฐวิสาหกิจขนาดใหญ่ยังคงอยู่ในความดูแลของรัฐบาล
ความสัมพันธ์ทางด้านการค้าและการลงทุน (ข้อมูลจากกรมเจรจาการค้าระหว่างประเทศ)

ปริมาณการค้าและการลงทุนระหว่างไทยกับลิทัวเนียยังอยู่ในระดับต่ำ ในปี 2546 ปริมาณการค้ารวมมีมูลค่า 14.7 ล้านดอลลาร์สหรัฐ ไทยส่งออกมีมูลค่า 13.7 ล้านดอลลาร์สหรัฐ และนำเข้า 1.0 ล้านดอลลาร์สหรัฐ 
สำหรับปริมาณการค้าไทย-ลิทัวเนียในช่วงปี 2547 มีมูลค่า 20.1 ล้านดอลลาร์สหรัฐ (ไทยส่งออก 19.3 ล้านดอลลาร์สหรัฐ และไทยนำเข้า 0.9 ล้านดอลลาร์สหรัฐ) ในด้านดุลการค้าปรากฏว่า ในช่วง 5 ปีที่ผ่านมา ไทยเป็นฝ่ายได้เปรียบดุลการค้ามาโดยตลอด (ยกเว้นปี 2542)
สินค้าส่งออกที่สำคัญของไทยไปลิทัวเนีย ได้แก่ เครื่องรับวิทยุโทรทัศน์และส่วนประกอบ เหล็ก เหล็กกล้า และผลิตภัณฑ์ รถยนต์ อุปกรณ์และส่วนประกอบ ข้าว เนื้อปลาสด แช่เย็นและแช่แข็ง ผลไม้กระป๋องและแปรรูป เม็ดพลาสติก แผงวงจรไฟฟ้า
สินค้านำเข้าจากลิทัวเนีย ได้แก่ ไม้และผลิตภัณฑ์จากไม้ ถ่านหิน เคมีภัณฑ์ สินแร่โลหะอื่นๆ และเศษโลหะ นมและผลิตภัณฑ์นม เสื้อผ้าสำเร็จรูป เครื่องจักรกลและส่วนประกอบ
นอกจากนี้ เพื่อเป็นการส่งเสริมความสัมพันธ์ทางเศรษฐกิจไทย-ลิทัวเนีย สถานเอกอัครราชทูต ณ กรุงโคเปนเฮเกน ซึ่งมีเขตอาณาครอบคลุมลิทัวเนีย กระทรวงการต่างประเทศ และสภาหอการค้าแห่งประเทศไทย ได้ร่วมกันจัดงานสัมมนาทางธุรกิจ เพื่อเป็นเวทีในการแลกเปลี่ยนข้อคิดเห็นระหว่างภาครัฐและภาคเอกชนของทั้งสองประเทศ รวมทั้งเป็นการเปิดโอกาสให้มีการทำความรู้จักและการพบปะจับคู่ทางธุรกิจระหว่าง ภาคเอกชนของทั้งสองฝ่าย อาทิ
งาน Lithuanian-Thai Business Forum ที่กรุงวิลนีอุส ในโอกาสการเยือนลิทัวเนียของนายกันตธีร์ ศุภมงคล ผู้แทนการค้าไทย เมื่อวันที่ 1-4 ตุลาคม 2546
งาน Thailand-Lithuania Business Forum ครั้งที่ 1 ที่กรุงเทพฯ ในโอกาสการเยือนไทยของนายเปตรัส เซสนา (Petras Cesna) รัฐมนตรีว่าการกระทรวงเศรษฐกิจลิทัวเนีย เมื่อวันที่ 10-15 พฤศจิกายน 2546
งาน Thailand-Lithuania Business Forum ครั้งที่ 2 ที่กรุงเทพฯ ในโอกาสการเยือนไทยของนายอันโตนัส วาลิโอนัส (Antanas Valionis) รัฐมนตรีว่าการกระทรวงการต่างประเทศลิทัวเนีย เมื่อวันที่ 5-7 เมษายน 2547
ปัญหาและอุปสรรคทางการค้าและการลงทุน
การขาดข้อมูลทางการค้าระหว่างกัน
การขาดความมั่นใจในเสถียรภาพทางด้านการเมืองและเศรษฐกิจของประเทศลิทัวเนีย ทำให้นักลงทุนชาวไทยไม่กล้าเสี่ยงที่จะเข้ามาลงทุน
ลิทัวเนียถือได้ว่ายังเป็นตลาดขนาดเล็ก มีประชากรทั้งสิ้นประมาณ 3.5 ล้านคน
และค่าใช้จ่ายในการขนส่งสินค้าระหว่างไทยกับลิทัวเนีย เป็นปัจจัยหนึ่งที่ทำให้ต้นทุนราคาสินค้า ที่จะนำเข้าไปจำหน่ายในตลาดของทั้งสองประเทศ มีราคาสูงขึ้น
(ที่มา : กรมเจรจาการค้าระหว่างประเทศ)