การแข่งขันด้านข้อมูลที่รุนแรงขึ้นและแนวโน้มสู่การทำให้ข้อมูลเป็นประชาธิปไตย

ข้อมูลเป็นรากฐานและเป็นแรงผลักดันในการฝึกอบรมและปรับปรุงโมเดล AI หากไม่มีข้อมูลที่เพียงพอและมีคุณภาพสูง โมเดล AI จะไม่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพหรือปรับให้เข้ากับสถานการณ์ที่แตกต่างกันได้ ในขณะเดียวกัน ข้อมูลก็เป็นทรัพยากรที่หายากและมีคุณค่า บริษัทที่เข้าถึงข้อมูลใหม่จำนวนมากสามารถได้รับความได้เปรียบทางการแข่งขันและอำนาจการต่อรอง ด้วยเหตุนี้ ฝ่ายต่างๆ จึงกระตือรือร้นค้นหาและพัฒนาแหล่งข้อมูลใหม่ในขณะเดียวกันก็ปกป้องข้อมูลของตนเองจากการละเมิด

อย่างไรก็ตาม ระบบนิเวศของข้อมูลในปัจจุบันต้องเผชิญกับปัญหาและความท้าทายบางประการ เช่น:

• การผูกขาดข้อมูล: บริษัทอินเทอร์เน็ตขนาดใหญ่ได้ก่อให้เกิดการผูกขาดข้อมูลที่สำคัญโดยการรวบรวม จัดเก็บ วิเคราะห์ และใช้ข้อมูลส่วนบุคคลของผู้ใช้ ซึ่งรวมถึงคู่แข่งและผู้สร้างนวัตกรรมรายอื่น ๆ
• ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล: ข้อมูลส่วนบุคคลของผู้ใช้ถูกได้มา ใช้ในทางที่ผิด รั่วไหล หรือขายโดยบริษัทอินเทอร์เน็ตขนาดใหญ่โดยไม่ได้รับความยินยอม ซึ่งเป็นการละเมิดสิทธิ์ความเป็นส่วนตัวและความเป็นอิสระของผู้ใช้
• คุณภาพข้อมูล: เนื่องจากเหตุผลต่างๆ เช่น แหล่งข้อมูลที่ไม่ชัดเจน มาตรฐานข้อมูลที่ไม่สอดคล้องกัน และการประมวลผลข้อมูลที่ไม่เหมาะสม ปัญหาด้านคุณภาพของข้อมูลจึงเกิดขึ้น เช่น ความไม่สมบูรณ์ ความไม่สอดคล้องกัน สัญญาณรบกวน หรืออคติ
• ข้อมูลหมดไป: เนื่องจากโมเดล AI มีความซับซ้อนและปริมาณมากขึ้น จึงจำเป็นต้องมีข้อมูลคุณภาพสูงมากขึ้นเรื่อยๆ สำหรับการฝึกอบรมและการปรับปรุง อย่างไรก็ตาม แหล่งข้อมูลที่มีอยู่อาจไม่ตรงตามความต้องการนี้ ซึ่งก่อให้เกิดความเสี่ยงที่ข้อมูลจะหมดลง

เพื่อแก้ไขปัญหาและความท้าทายเหล่านี้ อุตสาหกรรมเสนอวิธีแก้ปัญหาที่เป็นไปได้หลายประการ:

• การสังเคราะห์ข้อมูล: การใช้เทคนิคต่างๆ เช่น Generative Adversarial Networks (GAN) สร้างข้อมูลเสมือนจริงแต่สมจริงเพื่อขยายชุดข้อมูลที่มีอยู่
• การเชื่อมโยงข้อมูล: ใช้เทคโนโลยีการเข้ารหัส การกระจาย และการทำงานร่วมกันเพื่อให้บรรลุการแบ่งปันข้อมูลและการทำงานร่วมกันข้ามสถาบัน ข้ามภูมิภาค และข้ามโดเมน ในขณะเดียวกันก็ปกป้องความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล
• ตลาดข้อมูล: ใช้เทคโนโลยี เช่น บล็อกเชน สัญญาอัจฉริยะ และโทเค็น เพื่อเปิดใช้งานธุรกรรมและการหมุนเวียนข้อมูลที่มีการกระจายอำนาจ โปร่งใส และยุติธรรม

ในบรรดาโมเดลเหล่านั้น รูปแบบของการสร้างมู่เล่ข้อมูลผ่านสถาปัตยกรรมแบบกระจาย Web3 ดึงดูดความสนใจของเรา Web3 หมายถึงอินเทอร์เน็ตยุคใหม่ที่สร้างขึ้นจากเทคโนโลยีบล็อกเชนและเครือข่ายแบบกระจายอำนาจ Web3 ช่วยให้ผู้ใช้สามารถควบคุมและเป็นเจ้าของข้อมูลของตนได้อย่างสมบูรณ์ ในขณะเดียวกันก็สร้างแรงจูงใจในการแบ่งปันและแลกเปลี่ยนข้อมูลผ่านโทเค็น ด้วยวิธีนี้ ผู้สร้างโมเดล AI สามารถรับข้อมูลที่ได้รับอนุญาตจากผู้ใช้ผ่านทางแพลตฟอร์ม Web3 และผู้ใช้สามารถรับรางวัลที่เกี่ยวข้องได้ โมเดลนี้ส่งเสริมการหมุนเวียนข้อมูลและนวัตกรรมพร้อมทั้งปกป้องความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล

วิธีสร้างมู่เล่ข้อมูลแบบกระจายอำนาจสำหรับโมเดลขนาดใหญ่

เพื่อใช้ประโยชน์จากสถาปัตยกรรมแบบกระจายของ Web3 เพื่อสร้างมู่เล่ข้อมูลโมเดลขนาดใหญ่แบบกระจายอำนาจ เราจำเป็นต้องพิจารณาประเด็นต่อไปนี้:

กำหนดกลยุทธ์และวัตถุประสงค์ข้อมูล

ก่อนที่จะเริ่มรวบรวมและใช้ข้อมูล จำเป็นต้องมีวิสัยทัศน์ที่ชัดเจน โดยต้องชี้แจงให้ชัดเจนว่าอะไรจะต้องบรรลุผลสำเร็จผ่านข้อมูล และจะสอดคล้องกับเป้าหมายทางธุรกิจอย่างไร นอกจากนี้ยังจำเป็นต้องระบุผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลัก ตัวชี้วัด และผลลัพธ์ที่เป็นแนวทางสำหรับโครงการข้อมูล ตัวอย่างเช่น ในแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ AI ที่สร้างขึ้นบนโครงสร้างพื้นฐาน Web3 จำเป็นต้องสร้างข้อมูลตามความต้องการของผู้ใช้ โดยใช้ข้อมูลฝั่งผู้บริโภคเพื่อสร้างฐานข้อมูลเวกเตอร์ความต้องการ เมื่อฝ่ายการผลิตเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลผู้บริโภค การชำระเงินของโทเค็นที่เกี่ยวข้องควรดำเนินการตามสัญญาอัจฉริยะ

รวบรวมและจัดเก็บข้อมูลจากหลายแหล่ง

ในการสร้างชุดข้อมูลที่ครอบคลุมและหลากหลาย ควรรวบรวมและจัดเก็บข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น การคัดลอกเว็บ การโต้ตอบของผู้ใช้ เซ็นเซอร์ เป็นต้น ควรใช้แพลตฟอร์มคลาวด์ที่เชื่อถือได้และปรับขนาดได้ เช่น Amazon Web Services เพื่อการจัดเก็บและการจัดการข้อมูลที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ การรวบรวมข้อมูลควรทำผ่านฐานข้อมูลเวกเตอร์แนวตั้งต่างๆ ผ่านการได้มาตามสัญญา

แปลงและเติมเต็มข้อมูล

เพื่อให้ข้อมูลเหมาะสมกับวัตถุประสงค์ของการเรียนรู้ของเครื่อง ควรได้รับการประมวลผลล่วงหน้า ทำความสะอาด ติดฉลาก เพิ่มประสิทธิภาพ และจัดระเบียบ การติดป้ายกำกับข้อมูลและเครื่องมือทางวิศวกรรม เช่น Labelbox หรือ AtScale ควรใช้เพื่อทำให้กระบวนการเหล่านี้เป็นอัตโนมัติและเพิ่มประสิทธิภาพ

สร้างและฝึกโมเดลขนาดใหญ่

ใช้ข้อมูลเพื่อสร้างและฝึกอบรมโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงขนาดใหญ่ที่สามารถให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและเชื่อถือได้ โมเดลพื้นฐาน เช่น ChatGPT หรือ PaLM สามารถใช้เป็นจุดเริ่มต้นสำหรับการสร้างแบบจำลองที่กำหนดเอง หรือสามารถใช้เฟรมเวิร์ก เช่น PyTorch หรือ TensorFlow เพื่อนำไปใช้และฝึกโมเดลได้

ปรับใช้และจัดการโมเดลขนาดใหญ่ในการผลิต

เพื่อส่งมอบเอาต์พุตโมเดลให้กับผู้ใช้และลูกค้า โมเดลจำเป็นต้องได้รับการปรับใช้และจัดการในสภาพแวดล้อมการใช้งานจริง ควรใช้แพลตฟอร์มและเครื่องมือ เช่น MLCommons หรือ TensorBoard เพื่อรับรองประสิทธิภาพ ความปลอดภัย และความสามารถในการปรับขนาดของโมเดล

บูรณาการโมเดลขนาดใหญ่เข้ากับผลิตภัณฑ์และบริการ

เพื่อมอบคุณค่าให้กับผู้ใช้และลูกค้า โมเดลขนาดใหญ่ควรถูกรวมเข้ากับผลิตภัณฑ์และบริการที่ช่วยแก้ปัญหาหรือตอบสนองความต้องการของพวกเขา API และไลบรารี เช่น OpenAI Playground หรือ Hugging Face Transformers สามารถใช้เพื่อเข้าถึงและใช้โมเดลขนาดใหญ่สำหรับงานต่างๆ

รวบรวมและวิเคราะห์คำติชมเกี่ยวกับผลลัพธ์ของโมเดลขนาดใหญ่จากผู้ใช้และลูกค้า

เพื่อปรับปรุงโมเดลขนาดใหญ่ตามคำติชมจากผู้ใช้และลูกค้า การให้คะแนน ความคิดเห็น ความคิดเห็น การคลิก การซื้อ ฯลฯ ควรรวบรวมและวิเคราะห์ เครื่องมือวิเคราะห์และสำรวจ เช่น Google Analytics หรือ Google Forms สามารถใช้เพื่อติดตามและวัดผลพฤติกรรมและความคิดเห็นของพวกเขาได้

ขั้นตอนสำคัญของมู่เล่ข้อมูล

จากประเด็นที่กล่าวมา เรามาสำรวจรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีใช้มู่เล่ข้อมูลในแอปพลิเคชันโมเดลขนาดใหญ่ที่สร้างขึ้นบนโครงสร้างพื้นฐานแบบครบวงจรของ Web3 สำหรับคุณค่าของข้อมูลส่วนบุคคลและสาธารณะ มู่เล่ข้อมูลประเภทนี้ต้องพิจารณาขั้นตอนสำคัญต่อไปนี้:

การได้มาของข้อมูล: ข้อมูลจะได้รับแบบจุดต่อจุดผ่านพอร์ทัลแอปพลิเคชัน AI และผู้ใช้จะได้รับแรงจูงใจด้วยโทเค็น ซึ่งหมายความว่าผู้ใช้สามารถได้รับผลตอบแทนจากการแบ่งปันข้อมูลของตน แทนที่จะถูกนำไปใช้ประโยชน์และควบคุมโดยบริษัทขนาดใหญ่ เช่น ใน Web 2.0 วิธีการรับข้อมูลที่เป็นไปได้ ได้แก่ การขูดเว็บ การโต้ตอบของผู้ใช้ เซ็นเซอร์ ฯลฯ ข้อมูลเหล่านี้สามารถตรวจสอบ อนุญาต และให้รางวัลผ่านสัญญาอัจฉริยะบนแพลตฟอร์ม Web3 ได้ จึงเป็นการปกป้องสิทธิ์ในข้อมูลและความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้

การแปลงข้อมูล: ข้อมูลมีป้ายกำกับแบบเวกเตอร์ และสร้างระบบการวัดปริมาณข้อมูล โทเค็นได้รับการชำระสำหรับลิงก์แบบจุดต่อจุดของข้อมูลหน่วยแบบกระจาย และข้อมูลจะถูกกำหนดราคาผ่านสัญญาอัจฉริยะระหว่างการติดฉลาก ซึ่งหมายความว่าข้อมูลสามารถประมวลผลล่วงหน้า ล้าง ติดป้ายกำกับ ปรับปรุง และจัดระเบียบเพื่อให้เหมาะกับวัตถุประสงค์ของการเรียนรู้ของเครื่อง กระบวนการเหล่านี้สามารถสร้างมาตรฐาน ประสานงาน และสร้างแรงจูงใจผ่านสัญญาอัจฉริยะบนแพลตฟอร์ม Web3 ได้ ซึ่งจะช่วยปรับปรุงคุณภาพและประสิทธิภาพของข้อมูล

การพัฒนาโมเดล: ฝึกฝนโมเดลขนาดใหญ่ในแนวตั้งด้วยข้อมูลฐานข้อมูลเวกเตอร์ในโดเมนที่แบ่งส่วน นี่หมายถึงการใช้ข้อมูลเพื่อสร้างและฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องขนาดใหญ่ที่ให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและเชื่อถือได้ โมเดลเหล่านี้สามารถออกแบบ เพิ่มประสิทธิภาพ และประเมินผลผ่านสัญญาอัจฉริยะบนแพลตฟอร์ม Web3 ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับตัว

การใช้โมเดลและข้อมูล: ทั้งสองมีราคาผ่านสัญญาอัจฉริยะ และผู้ใช้ API ต้องชำระเงินผ่านสัญญาอัจฉริยะเพื่อใช้โมเดลและข้อมูล ซึ่งหมายความว่าโมเดลและข้อมูลสามารถรวมเข้ากับผลิตภัณฑ์และบริการได้ โดยให้คุณค่าแก่ผู้ใช้และลูกค้า เช่น ความเข้าใจภาษาธรรมชาติ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ ระบบการแนะนำ เป็นต้น ผลิตภัณฑ์และบริการเหล่านี้สามารถซื้อขาย แจกจ่าย และให้รางวัลผ่านสัญญาอัจฉริยะบนแพลตฟอร์ม Web3 ซึ่งช่วยให้สามารถหมุนเวียนข้อมูลและสร้างสรรค์นวัตกรรมได้

คำติชมของโมเดลและข้อมูล: วิธีรวบรวมและวิเคราะห์คำติชมของผู้ใช้และลูกค้าเกี่ยวกับเอาต์พุตและข้อมูลของโมเดล นี่หมายถึงการปรับปรุงโมเดลและข้อมูลตามการให้คะแนนของผู้ใช้และลูกค้า ความคิดเห็น ความคิดเห็น การคลิก การซื้อ ฯลฯ ข้อเสนอแนะนี้สามารถรวบรวม วิเคราะห์ และให้รางวัลผ่านสัญญาอัจฉริยะบนแพลตฟอร์ม Web3 ดังนั้นจึงบรรลุการปรับโมเดลและข้อมูลให้เหมาะสมอย่างต่อเนื่อง

วัตถุประสงค์ของมู่เล่ข้อมูลแบบกระจายอำนาจ

เป้าหมายของมู่เล่ข้อมูลโมเดลขนาดใหญ่แบบกระจายอำนาจไม่เพียงแต่เพื่อฝึกฝนโมเดลขนาดใหญ่เท่านั้น แต่ยังเพื่อให้บรรลุระบบธุรกิจอัจฉริยะอีกด้วย ข้อมูลที่อัปเดตแบบเรียลไทม์ไม่เพียงแต่ใช้สำหรับการฝึกอบรมโมเดลขนาดใหญ่เพื่อใช้ประโยชน์จากคุณค่าสาธารณะ แต่ยังเพื่อตระหนักถึงคุณค่าส่วนบุคคลของผู้ใช้ผ่านระบบการส่งข้อมูลแบบจุดต่อจุด โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อลดช่องว่างระหว่างข้อมูลผู้บริโภคและข้อมูลการผลิต การสร้างระบบห่วงโซ่อุตสาหกรรมที่เชื่อมโยงด้านอุปทานกับด้านอุปสงค์ สร้างสังคมธุรกิจที่มีการกระจายอำนาจอย่างแท้จริง และตระหนักถึงการทำให้ข้อมูลเป็นประชาธิปไตย ความเป็นอิสระ และการสร้างมูลค่า

เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ เราสามารถนำไปปฏิบัติได้ด้วยวิธีต่อไปนี้:

มู่เล่ข้อมูลสามารถปรับปรุงประสิทธิภาพการฝึกอบรมและประสิทธิผลของโมเดลขนาดใหญ่ได้ ด้วยการใช้สถาปัตยกรรมแบบกระจาย Web3 ผู้ใช้สามารถควบคุมและเป็นเจ้าของข้อมูลของตนได้อย่างสมบูรณ์ ขณะเดียวกันก็แบ่งปันและแลกเปลี่ยนข้อมูลผ่านกลไกแรงจูงใจของ Token ดังนั้นผู้สร้างโมเดล AI สามารถรับข้อมูลที่ได้รับอนุญาตจากผู้ใช้ผ่านทางแพลตฟอร์ม Web3 และผู้ใช้สามารถรับรางวัลที่เกี่ยวข้องได้ โมเดลนี้สามารถส่งเสริมการหมุนเวียนข้อมูลและนวัตกรรม ในขณะเดียวกันก็ปกป้องความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูล ข้อมูลเหล่านี้สามารถใช้เพื่อสร้างและฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องขนาดใหญ่ที่ให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำและเชื่อถือได้ เช่น การทำความเข้าใจภาษาธรรมชาติ คอมพิวเตอร์วิทัศน์ ระบบการแนะนำ ฯลฯ

มู่เล่ข้อมูลสามารถเชื่อมโยงข้อมูลผู้บริโภคกับข้อมูลการผลิตได้ ด้วยการใช้สัญญาอัจฉริยะสำหรับการกำหนดราคา ผู้ใช้ API ใดๆ จะต้องชำระเงินผ่านสัญญาอัจฉริยะเพื่อใช้แบบจำลองและข้อมูล ซึ่งหมายความว่าโมเดลและข้อมูลสามารถรวมเข้ากับผลิตภัณฑ์และบริการได้ โดยมอบคุณค่าให้กับผู้ใช้และลูกค้า ผลิตภัณฑ์และบริการเหล่านี้สามารถซื้อขาย แจกจ่าย และให้รางวัลผ่านสัญญาอัจฉริยะบนแพลตฟอร์ม Web3 ซึ่งช่วยให้สามารถหมุนเวียนข้อมูลและสร้างสรรค์นวัตกรรมได้ ด้วยวิธีนี้ ข้อมูลผู้บริโภคสามารถสร้างฐานข้อมูลเวกเตอร์ของผู้บริโภคได้ และเมื่อฝ่ายการผลิตเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลผู้บริโภค จำเป็นต้องมีการชำระเงินโทเค็นตามสัญญาอัจฉริยะ วิธีการนี้สามารถสร้างระบบห่วงโซ่อุตสาหกรรมที่เชื่อมโยงด้านอุปสงค์และอุปทาน ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและประสิทธิผลทางธุรกิจ

มู่เล่ข้อมูลสามารถสร้างสังคมธุรกิจที่มีการกระจายอำนาจอย่างแท้จริง การใช้มู่เล่ข้อมูลของแอปพลิเคชันโมเดลขนาดใหญ่ที่สร้างขึ้นบนโครงสร้างพื้นฐานมูลค่าข้อมูลส่วนบุคคลและสาธารณะแบบรวมศูนย์ของ Web3 ช่วยให้เกิดความร่วมมือและการชนะใจกันระหว่างผู้ใช้ ซัพพลายเออร์ และแพลตฟอร์ม กฎหมายคุ้มครองข้อมูลที่กำลังจะมีขึ้นนั้นบังคับใช้ได้ยากในสภาพแวดล้อม Web2.0 และไม่สามารถปกป้องข้อมูลผู้ใช้และการผูกขาดการต่อต้านข้อมูลได้อย่างสมบูรณ์จากมุมมองทางเทคนิค ในทางตรงกันข้าม ภายใต้สภาพแวดล้อมทางเทคนิคของโครงสร้างมู่เล่ข้อมูลโมเดลขนาดใหญ่แบบกระจาย ผู้ใช้จะได้รับผลตอบแทนจากการแบ่งปันข้อมูลของตน แทนที่จะถูกนำไปใช้ประโยชน์และควบคุมโดยบริษัทขนาดใหญ่ เช่น ใน Web 2.0 นักพัฒนาสามารถสร้างและฝึกอบรมโมเดลขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพสูงโดยใช้ข้อมูลที่ได้รับอนุญาตจากผู้ใช้ และรวมเข้ากับผลิตภัณฑ์และบริการ แพลตฟอร์มสามารถส่งเสริมข้อมูลและโมเดลนวัตกรรมโดยจัดให้มีกลไกการซื้อขายและการหมุนเวียนที่ปลอดภัย โปร่งใส และยุติธรรม วิธีนี้สามารถบรรลุถึงการทำให้ข้อมูลเป็นประชาธิปไตย ความเป็นอิสระ และการสร้างมูลค่า

บทสรุป

การสร้างมู่เล่ข้อมูลโมเดลขนาดใหญ่แบบกระจายอำนาจผ่านสถาปัตยกรรมแบบกระจาย Web3 เป็นโซลูชันที่น่าหวังซึ่งสามารถแก้ไขปัญหาและความท้าทายที่มีอยู่ในระบบนิเวศของข้อมูลในปัจจุบัน และส่งเสริมการหมุนเวียนของข้อมูลและนวัตกรรม เพื่อให้บรรลุเป้าหมายนี้ เราต้องพิจารณาหลายแง่มุม ตั้งแต่การสร้างกลยุทธ์ข้อมูลและวัตถุประสงค์ไปจนถึงการรวบรวมและวิเคราะห์ความคิดเห็นของผู้ใช้ ขณะเดียวกันก็หลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดทั่วไปบางประการ นอกจากนี้เรายังต้องพิจารณาวิธีการใช้มู่เล่ข้อมูลของแอปพลิเคชันโมเดลขนาดใหญ่ที่สร้างขึ้นบนโครงสร้างพื้นฐานมูลค่าข้อมูลส่วนบุคคลและข้อมูลสาธารณะแบบรวมศูนย์ของ Web3 ดังนั้นจึงบรรลุความร่วมมือและผลประโยชน์ร่วมกันระหว่างผู้ใช้ ซัพพลายเออร์ และแพลตฟอร์ม เราหวังว่าบทความนี้จะให้ข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์แก่คุณ

ข้อสงวนสิทธิ์：

1. บทความนี้พิมพ์ซ้ำจาก [FlerkenS] ลิขสิทธิ์ทั้งหมดเป็นของผู้เขียนต้นฉบับ [大噬元兽] หากมีการคัดค้านการพิมพ์ซ้ำนี้ โปรดติดต่อทีมงาน Gate Learn แล้วพวกเขาจะจัดการโดยเร็วที่สุด
2. การปฏิเสธความรับผิด: มุมมองและความคิดเห็นที่แสดงในบทความนี้เป็นเพียงของผู้เขียนเท่านั้น และไม่ถือเป็นคำแนะนำในการลงทุนใดๆ
3. การแปลบทความเป็นภาษาอื่นดำเนินการโดยทีมงาน Gate Learn เว้นแต่จะกล่าวถึง ห้ามคัดลอก แจกจ่าย หรือลอกเลียนแบบบทความที่แปลแล้ว