Agent.ai.vn

Nvidia dẫn đầu cuộc đua công nghệ với AI

<h2>Nvidia dẫn đầu cuộc đua công nghệ với AI</h2>
<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li>Nvidia thống trị thị trường với giá trị vốn hóa khổng lồ</li>
  <li>Nvidia dẫn đầu cuộc đua AI với nhu cầu chip H100 tăng vọt</li>
  <li>Microsoft và Apple cũng là những người chơi lớn trong lĩnh vực AI</li>
  <li>Nvidia: Hơn cả một nhà sản xuất chip</li>
  <li>Tầm nhìn về tương lai của Nvidia và vai trò của AI</li>
</ol>

<h3>1. Nvidia thống trị thị trường với giá trị vốn hóa khổng lồ</h3>
<p>Nvidia Corp đã chính thức trở thành công ty có giá trị nhất thế giới, vượt qua cả Microsoft và Apple. Giá cổ phiếu của Nvidia đã tăng 3,5% trong ngày thứ Ba, đưa giá trị vốn hóa thị trường lên khoảng 3,3 nghìn tỷ USD. Sự bùng nổ này là kết quả của đà tăng trưởng mạnh mẽ của Nvidia trong lĩnh vực AI, với nhu cầu chip H100 tăng vọt.</p>

<h3>2. Nvidia dẫn đầu cuộc đua AI với nhu cầu chip H100 tăng vọt</h3>
<p>Nvidia được xem là người hưởng lợi lớn nhất từ cuộc cách mạng AI. Các chip của Nvidia được sử dụng để cung cấp năng lượng cho các trung tâm dữ liệu chạy các tác vụ tính toán phức tạp cần thiết cho các ứng dụng AI. Nhu cầu đối với chip H100 của Nvidia đã tăng vọt, giúp doanh thu của công ty tăng hơn 125% trong năm ngoái.</p>

<h3>3. Microsoft và Apple cũng là những người chơi lớn trong lĩnh vực AI</h3>
<p>Microsoft cũng là một người chơi lớn trong lĩnh vực AI với khoản đầu tư và hợp tác với OpenAI, đơn vị tạo ra ChatGPT. Apple cũng đã giới thiệu kế hoạch sử dụng AI của mình, thu hút sự quan tâm của các nhà đầu tư.</p>

<h3>4. Nvidia: Hơn cả một nhà sản xuất chip</h3>
<p>Nvidia không chỉ là một nhà sản xuất chip đơn thuần. Họ cũng cung cấp phần mềm độc quyền và hệ sinh thái phát triển.</p>

<h3>5. Tầm nhìn về tương lai của Nvidia và vai trò của AI</h3>
<p>Nvidia được dự đoán sẽ tiếp tục dẫn đầu trong lĩnh vực AI, với nhu cầu về chip GPU ngày càng tăng. Các chuyên gia nhận định rằng chip GPU của Nvidia đang trở thành vàng đen trong ngành công nghệ, thúc đẩy cuộc cách mạng công nghiệp 4.0.</p>

<img alt="Nvidia logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
`

Nvidia dẫn đầu cuộc đua công nghệ với AI

Nvidia dẫn đầu cuộc đua công nghệ với AI Mục lục: Nvidia thống trị thị trường với giá trị vốn hóa khổng lồ Nvidia dẫn đầu cuộc đua ...

tháng 6 18, 2024

Nvidia: Từ Chip Game đến Vua Công Nghệ Trí Tuệ Nhân Tạo

<h2>Mục lục:</h2>
  <ul>
    <li><a href='#vươn-lên-vị-trí-đầu-bảng'>Nvidia Vươn Lên Vị Trí Đầu Bảng</a></li>
    <li><a href='#sự-trỗi-dậy-của-nvidia'>Sự Trỗi Dậy của Nvidia: Từ Chip Game đến AI</a></li>
    <li><a href='#nvidia-và-thị-trường-chip-ai'>Nvidia và Thị Trường Chip AI</a></li>
    <li><a href='#tầm-nhìn-và-thành-tựu-của-jensen-huang'>Tầm Nhìn và Thành Tựu Của Jensen Huang</a></li>
  </ul>

<h2 id='vươn-lên-vị-trí-đầu-bảng'>1. Nvidia Vươn Lên Vị Trí Đầu Bảng</h2>

<p>Nvidia, công ty khởi nghiệp đứng sau cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo (AI), đã trở thành công ty giá trị nhất thế giới, vượt qua cả Microsoft. </p>

<p>Vào ngày thứ Ba, vốn hóa thị trường của Nvidia đã đạt mức 3,335 nghìn tỷ đô la khi giá cổ phiếu của nhà sản xuất chip này tăng 3,5% lên 135,58 đô la. Thành tích này diễn ra chỉ vài ngày sau khi Nvidia vượt qua Apple để trở thành công ty giá trị thứ hai trên thế giới.</p>

<p>Trong khi đó, giá cổ phiếu của Microsoft và Apple, lần lượt giữ vị trí thứ hai và thứ ba, đã giảm 0,45% và 1,1%.</p>

<h2 id='sự-trỗi-dậy-của-nvidia'>2. Sự Trỗi Dậy của Nvidia: Từ Chip Game đến AI</h2>

<p>Sự tăng trưởng của Nvidia, đưa chỉ số S&P 500 và Nasdaq lên mức cao kỷ lục, là kết quả của chuỗi thành công liên tiếp của công ty, những sản phẩm GPU của họ đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của AI. </p>

<p>Nhu cầu về chip của Nvidia từ các gã khổng lồ công nghệ như Microsoft, Meta và Google đã tăng vọt. Giá cổ phiếu của công ty đã tăng gần 182% trong năm nay sau khi tăng hơn gấp ba lần vào năm 2023.</p>

<h2 id='nvidia-và-thị-trường-chip-ai'>3. Nvidia và Thị Trường Chip AI</h2>

<p>Nvidia nắm giữ khoảng 80% thị phần chip AI được sử dụng trong các trung tâm dữ liệu, cần thiết để chạy các mô hình AI như ChatGPT của OpenAI. </p>

<p>Kể từ khi ra mắt trên thị trường chứng khoán vào năm 1999, giá cổ phiếu của Nvidia đã tăng vọt 591.078%. Theo bản tin Kobeissi Letter về thị trường vốn, một nhà đầu tư bỏ ra 10.000 đô la cho công ty vào năm 1999 sẽ nắm giữ 59.107.800 đô la cổ phiếu vào ngày hôm nay.</p>

<h2 id='tầm-nhìn-và-thành-tựu-của-jensen-huang'>4. Tầm Nhìn và Thành Tựu Của Jensen Huang</h2>

<p>Được thành lập vào năm 1991, Nvidia đã dành vài thập kỷ đầu tiên tập trung vào việc sản xuất chip cho game máy tính. Tuy nhiên, vào những năm 2000, Giám đốc điều hành Jensen Huang đã chỉ đạo Nvidia đầu tư mạnh vào việc phát triển GPU để sử dụng trong nhiều ứng dụng hơn là game, đặt nền móng cho công ty để tận dụng sự bùng nổ của AI trong tương lai.</p>

<p>Sự tăng trưởng ngoạn mục của công ty đã biến Huang thành một trong những người giàu nhất thế giới, với tài sản ròng ước tính hơn 117 tỷ đô la, theo Forbes.</p>

Nvidia: Từ Chip Game đến Vua Công Nghệ Trí Tuệ Nhân Tạo

Mục lục: Nvidia Vươn Lên Vị Trí Đầu Bảng Sự Trỗi Dậy của Nvidia: Từ Chip Game đến AI Nvidia và Thị Trường Chip AI ...

tháng 6 18, 2024

Xây dựng hệ thống RAG cục bộ với 3 bước đơn giản

<h2>Xây dựng hệ thống RAG cục bộ với 3 bước đơn giản</h2>
<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li>Giới thiệu</li>
  <li>Bước 1: Ollama - Quản lý mô hình</li>
  <li>Bước 2: Llama 3 - Mô hình ngôn ngữ</li>
  <li>Bước 3: LlamaIndex - Khung RAG</li>
  <li>Kết luận</li>
</ol>
<h3>Giới thiệu</h3>
<p>Bạn muốn có một hệ thống RAG cục bộ với thao tác tối thiểu? Bạn có một lượng tài liệu khổng lồ muốn biến thành cơ sở kiến thức để tăng cường cho mô hình ngôn ngữ? Hay bạn muốn xây dựng một chatbot biết về những gì bạn muốn nó biết?</p>
<p>Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách dễ nhất để thực hiện điều đó. Hệ thống này có thể không phải là tối ưu nhất về tốc độ suy luận, độ chính xác vector hoặc khả năng lưu trữ, nhưng nó rất đơn giản. Bạn có thể tùy chỉnh nó nếu muốn, nhưng ngay cả khi không, những gì chúng ta làm trong hướng dẫn ngắn này sẽ giúp hệ thống RAG cục bộ của bạn hoạt động đầy đủ. Và vì chúng ta sẽ sử dụng Llama 3, chúng ta cũng có thể hy vọng đạt được kết quả tuyệt vời.</p>
<h3>Bước 1: Ollama - Quản lý mô hình</h3>
<p>Ollama có thể được sử dụng để quản lý và tương tác với các mô hình ngôn ngữ. Hôm nay, chúng ta sẽ sử dụng nó cho cả quản lý mô hình và tương tác gián tiếp, vì LlamaIndex có khả năng tương tác trực tiếp với các mô hình do Ollama quản lý. Điều này sẽ làm cho quá trình tổng thể của chúng ta dễ dàng hơn.</p>
<p>Bạn có thể cài đặt Ollama bằng cách làm theo hướng dẫn cụ thể cho hệ thống của mình trên kho lưu trữ GitHub của ứng dụng. Sau khi cài đặt, bạn có thể khởi chạy Ollama từ thiết bị đầu cuối và chỉ định mô hình bạn muốn sử dụng.</p>
<h3>Bước 2: Llama 3 - Mô hình ngôn ngữ</h3>
<p>Sau khi Ollama được cài đặt và hoạt động, bạn có thể tải xuống bất kỳ mô hình nào được liệt kê trong kho lưu trữ GitHub của nó hoặc tạo mô hình tương thích với Ollama từ các triển khai mô hình ngôn ngữ hiện có khác. Sử dụng lệnh chạy Ollama sẽ tải xuống mô hình đã chỉ định nếu nó không có trên hệ thống của bạn, vì vậy việc tải xuống Llama 3 8B có thể được thực hiện với dòng lệnh sau:</p>
<pre><code>nollama run llama3
</code></pre>
<p>Hãy chắc chắn rằng bạn có đủ dung lượng lưu trữ cục bộ để chứa tệp tải xuống 4,7 GB. Sau khi ứng dụng thiết bị đầu cuối Ollama khởi động với mô hình Llama 3 làm nền tảng, bạn có thể thu nhỏ nó lại. Chúng ta sẽ sử dụng LlamaIndex từ tập lệnh của riêng mình để tương tác.</p>
<h3>Bước 3: LlamaIndex - Khung RAG</h3>
<p>Phần cuối cùng của câu đố là LlamaIndex, khung RAG của chúng ta. Để sử dụng LlamaIndex, bạn cần đảm bảo rằng nó đã được cài đặt trên hệ thống của mình. Vì gói và không gian tên LlamaIndex đã có những thay đổi gần đây, tốt nhất là kiểm tra tài liệu chính thức để cài đặt LlamaIndex vào môi trường cục bộ của bạn.</p>
<p>Sau khi hoạt động, và với Ollama đang chạy với mô hình Llama3 được kích hoạt, bạn có thể lưu đoạn mã sau vào tệp (đã được sửa đổi từ đây):</p>
<pre><code>from llama_index.core import VectorStoreIndex, SimpleDirectoryReader, Settings
from llama_index.embeddings.huggingface import HuggingFaceEmbedding
from llama_index.llms.ollama import Ollama

# Tài liệu cục bộ của tôi
documents = SimpleDirectoryReader(data).load_data()

# Mô hình nhúng
Settings.embed_model = HuggingFaceEmbedding(model_name=BAAI/bge-base-en-v1.5)

# Mô hình ngôn ngữ
Settings.llm = Ollama(model=llama3, request_timeout=360.0)

# Tạo chỉ mục
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)

# Thực hiện truy vấn RAG
query_engine = index.as_query_engine()
response = query_engine.query(What are the 5 stages of RAG?)
print(response)
</code></pre>
<p>Tập lệnh này thực hiện những điều sau:</p>
<ul>
  <li>Các tài liệu được lưu trữ trong thư mục dữ liệu</li>
  <li>Mô hình nhúng được sử dụng để tạo nhúng tài liệu RAG của bạn là biến thể BGE từ Hugging Face</li>
  <li>Mô hình ngôn ngữ là Llama 3 được đề cập ở trên, được truy cập qua Ollama</li>
  <li>Truy vấn được đặt cho dữ liệu của chúng ta (What are the 5 stages of RAG?) phù hợp vì tôi đã đặt một số tài liệu liên quan đến RAG vào thư mục dữ liệu</li>
  <li>Và đầu ra của truy vấn của chúng ta:
    <br>The five key stages within RAG are: Loading, Indexing, Storing, Querying, and Evaluation.</li>
</ul>
<p>Lưu ý rằng chúng ta có thể muốn tối ưu hóa tập lệnh theo một số cách để tạo điều kiện cho tìm kiếm nhanh hơn và duy trì một số trạng thái (ví dụ: nhúng), nhưng tôi sẽ để phần đó cho người đọc quan tâm khám phá.</p>
<h3>Kết luận</h3>
<p>Chúng ta đã làm được. Chúng ta đã quản lý để có được một ứng dụng RAG dựa trên LlamaIndex sử dụng Llama 3 được phục vụ bởi Ollama cục bộ trong 3 bước khá dễ dàng. Bạn có thể làm nhiều hơn với điều này, bao gồm tối ưu hóa, mở rộng, thêm giao diện người dùng, v.v., nhưng thực tế đơn giản là chúng ta đã có thể xây dựng mô hình cơ bản của mình chỉ với một vài dòng mã trên một tập hợp tối thiểu các ứng dụng và thư viện hỗ trợ.</p>
<p>Tôi hy vọng bạn thích quá trình này.</p>
<img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Xây dựng hệ thống RAG cục bộ với 3 bước đơn giản

Xây dựng hệ thống RAG cục bộ với 3 bước đơn giản Mục lục Giới thiệu Bước 1: Ollama - Quản lý mô hình Bước 2: Llama 3 - Mô hình n...

tháng 6 18, 2024

OpenVLA: Mô hình AI nguồn mở cho robot

<html>
<head>
  <title>OpenVLA: Mô hình AI nguồn mở cho robot</title>
</head>
<body>
  <h1>OpenVLA: Mô hình AI nguồn mở cho robot</h1>

<h2>Mục lục</h2>
  <ul>
    <li><a href='#gioithieu'>Giới thiệu OpenVLA</a></li>
    <li><a href='#khokhan'>Khó khăn trong nghiên cứu robot</a></li>
    <li><a href='#hoatdong'>Cách thức hoạt động của OpenVLA</a></li>
    <li><a href='#ketqua'>Kết quả thử nghiệm</a></li>
    <li><a href='#ungdung'>Khả năng ứng dụng</a></li>
  </ul>

<h2 id='gioithieu'>1. Giới thiệu OpenVLA</h2>
  <p>OpenVLA là một mô hình trí tuệ nhân tạo nguồn mở được phát triển bởi các nhà nghiên cứu từ các trường đại học hàng đầu như Stanford, Berkeley, Google DeepMind, MIT và các phòng thí nghiệm khác. Mô hình này được thiết kế để điều khiển robot dựa trên các hướng dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên.</p>

<h2 id='khokhan'>2. Khó khăn trong nghiên cứu robot</h2>
  <p>Hiện nay, các nghiên cứu về mô hình ngôn ngữ lớn và VLA (Visual Language Action) cho robot thường bị hạn chế bởi các mô hình đóng nguồn. Điều này khiến các nhà nghiên cứu gặp khó khăn trong việc sử dụng và mở rộng mô hình. Sự ra đời của OpenVLA, một mô hình nguồn mở, sẽ là một bước tiến đáng kể cho cộng đồng nghiên cứu.</p>

<h2 id='hoatdong'>3. Cách thức hoạt động của OpenVLA</h2>
  <p>OpenVLA được đào tạo dựa trên mô hình ngôn ngữ VLM Prismatic-7B, kết hợp với bộ mã hóa hình ảnh để phân tích hình ảnh và mô hình ngôn ngữ lớn Llama 2 7B từ Meta. Điều này cho phép OpenVLA hiểu được ngữ cảnh của môi trường xung quanh và thực hiện các tác vụ được yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên.</p>

<h2 id='ketqua'>4. Kết quả thử nghiệm</h2>
  <p>OpenVLA được đào tạo trên một tập dữ liệu lớn hơn 970.000 robot manipulation indexes từ OpenX dataset. Qua thử nghiệm, OpenVLA cho thấy hiệu suất vượt trội so với các mô hình đóng nguồn như RT-2-X. Mô hình này có thể thực hiện các tác vụ phức tạp như chọn vật thể, di chuyển vật thể và đặt vật thể lên vị trí khác chỉ bằng cách nhận lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên.</p>

<h2 id='ungdung'>5. Khả năng ứng dụng</h2>
  <p>OpenVLA hứa hẹn sẽ thúc đẩy sự phát triển của lĩnh vực AI cho robot. Mô hình này có tiềm năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như sản xuất, y tế, dịch vụ và nhiều hơn nữa. Với tính mở nguồn, OpenVLA sẽ tạo điều kiện cho các nhà nghiên cứu và các nhà phát triển dễ dàng tiếp cận và ứng dụng công nghệ này.</p>

<p>Mã nguồn của OpenVLA được công khai trên GitHub, các điểm kiểm tra mô hình được cung cấp trên HuggingFace.</p>

OpenVLA: Mô hình AI nguồn mở cho robot

OpenVLA: Mô hình AI nguồn mở cho robot OpenVLA: Mô hình AI nguồn mở cho robot Mục lục Giới thiệu OpenVLA Khó khă...

tháng 6 18, 2024

xAI: Liệu có thể thách thức vị thế thống trị của OpenAI?

<html>
<head>
  <title>xAI: Liệu có thể thách thức vị thế thống trị của OpenAI?</title>
</head>
<body>
  <h1>xAI: Liệu có thể thách thức vị thế thống trị của OpenAI?</h1>

<h2>Mục lục</h2>
  <ol>
    <li><a href='#xai-no-luc-moi-cua-elon-musk'>xAI: Nỗ lực mới của Elon Musk</a></li>
    <li><a href='#diem-manh-cua-xai-grok-tesla-va-optimus'>Điểm mạnh của xAI: Grok, Tesla và Optimus</a></li>
    <li><a href='#thach-thuc-va-co-hoi-tim-kiem-nguon-luc-xay-dung-uy-tin'>Thách thức và cơ hội: Tìm kiếm nguồn lực, xây dựng uy tín</a></li>
    <li><a href='#xai-va-trach-nhiem-su-can-thiet-cua-minh-bach-va-an-toan-ai'>xAI và trách nhiệm: Sự cần thiết của minh bạch và an toàn AI</a></li>
    <li><a href='#canh-tranh-thi-truong-openai-vs-xai'>Cạnh tranh thị trường: OpenAI vs xAI</a></li>
  </ol>

<h2 id='xai-no-luc-moi-cua-elon-musk'>1. xAI: Nỗ lực mới của Elon Musk</h2>
  <p>xAI, công ty trí tuệ nhân tạo mới do Elon Musk thành lập, đang thu hút sự chú ý của ngành công nghiệp khi tuyên bố thách thức vị thế dẫn đầu của OpenAI. Sau khi huy động được 6 tỷ đô la trong vòng gọi vốn gần đây, xAI đã đạt mức định giá 24 tỷ đô la, mặc dù vẫn thấp hơn mức định giá 86 tỷ đô la của OpenAI.</p>

<h2 id='diem-manh-cua-xai-grok-tesla-va-optimus'>2. Điểm mạnh của xAI: Grok, Tesla và Optimus</h2>
  <p>xAI sở hữu một số điểm mạnh đáng chú ý. Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) Grok của họ được đánh giá cao về khả năng xử lý thông tin và tương tác với người dùng. Kinh nghiệm từ dự án xe tự lái của Tesla cũng đóng góp đáng kể, cung cấp cho xAI những kiến thức quý báu về thu thập dữ liệu và phát triển AI ở mức độ tiên tiến. Robot Tesla Optimus, được kỳ vọng sẽ là nền tảng lý tưởng để triển khai mô hình AI của xAI vào thế giới thực, góp phần đẩy nhanh quá trình học hỏi và ứng dụng.</p>

<h2 id='thach-thuc-va-co-hoi-tim-kiem-nguon-luc-xay-dung-uy-tin'>3. Thách thức và cơ hội: Tìm kiếm nguồn lực, xây dựng uy tín</h2>
  <p>Để cạnh tranh hiệu quả, xAI phải đối mặt với một số thách thức lớn, bao gồm việc tìm kiếm đủ tài nguyên tính toán mạnh mẽ để đào tạo các mô hình AI trong tương lai. Tuy nhiên, với lịch sử thành công của Musk, chúng ta có thể kỳ vọng ông sẽ vượt qua những trở ngại này.</p>

<h2 id='xai-va-trach-nhiem-su-can-thiet-cua-minh-bach-va-an-toan-ai'>4. xAI và trách nhiệm: Sự cần thiết của minh bạch và an toàn AI</h2>
  <p>Trong bối cảnh AI ngày càng phổ biến, vấn đề về trách nhiệm và an toàn AI trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. Meeri Haataja, CEO của Saidot, cho rằng xAI cần phải minh bạch trong việc thu thập và sử dụng dữ liệu, đồng thời xây dựng một đội ngũ chuyên trách về an toàn AI để đảm bảo các mô hình của họ được phát triển và ứng dụng một cách có trách nhiệm.</p>

<h2 id='canh-tranh-thi-truong-openai-vs-xai'>5. Cạnh tranh thị trường: OpenAI vs xAI</h2>
  <p>OpenAI hiện đang nắm giữ vị thế vững chắc trong thị trường AI nhờ danh tiếng, mối quan hệ đối tác chiến lược và các sản phẩm đã được khẳng định. xAI, với mục tiêu tạo ra một hệ sinh thái AI chuyên biệt và có trách nhiệm, sẽ phải tìm cách khẳng định bản thân bằng cách áp dụng các quy trình quản trị nghiêm ngặt, đảm bảo minh bạch và hỗ trợ người dùng trong việc sử dụng sản phẩm một cách an toàn.</p>

<h2>Kết luận</h2>
  <p>Cuộc cạnh tranh giữa OpenAI và xAI hứa hẹn sẽ mang đến nhiều đổi mới cho lĩnh vực AI. Trong khi OpenAI hướng đến việc thống trị thị trường bằng những sản phẩm mạnh mẽ, xAI tập trung vào việc xây dựng một hệ sinh thái AI có trách nhiệm và an toàn. Liệu xAI có thể thách thức thành công vị thế thống trị của OpenAI? Câu trả lời sẽ được định đoạt bởi khả năng của họ trong việc giải quyết những thách thức và tận dụng cơ hội trong tương lai.</p>

</body>
</html>

xAI: Liệu có thể thách thức vị thế thống trị của OpenAI?

xAI: Liệu có thể thách thức vị thế thống trị của OpenAI? xAI: Liệu có thể thách thức vị thế thống trị của OpenAI? Mục lục ...

tháng 6 18, 2024

Lo ngại về AI: Một cái nhìn thực tế

<h2>Lo ngại về AI: Một cái nhìn thực tế</h2>
<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Thao túng và kiểm soát xã hội</strong>
    <ul>
      <li>Lan truyền thông tin sai lệch</li>
      <li>Thao túng dư luận</li>
      <li>Kiểm soát xã hội</li>
    </ul>
  </li>
  <li><strong>Vượt khỏi tầm kiểm soát</strong>
    <ul>
      <li>AI quá thông minh</li>
      <li>Hậu quả khó lường</li>
    </ul>
  </li>
  <li><strong>Kết luận</strong></li>
  <li><strong>Lưu ý</strong></li>
</ol>
<h4>1. Thao túng và kiểm soát xã hội</h4>
<ul>
  <li><strong>Lan truyền thông tin sai lệch:</strong> AI có khả năng tạo ra và lan truyền thông tin giả mạo, tin tức sai lệch với tốc độ và quy mô chưa từng có. Ví dụ: Tạo tài khoản mạng xã hội giả, tạo video giả mạo, hoặc sử dụng thuật toán để nhắm mục tiêu vào các nhóm người dễ bị ảnh hưởng.</li>
  <li><strong>Thao túng dư luận:</strong> AI có thể được sử dụng để thao túng dư luận, tạo ra các chiến dịch truyền thông có chủ đích để thay đổi quan điểm hoặc hành động của người dân. Ví dụ: Xây dựng các chiến dịch truyền thông trên mạng xã hội nhằm tạo ra sự ủng hộ hoặc phản đối một vấn đề cụ thể.</li>
  <li><strong>Kiểm soát xã hội:</strong> AI có thể được sử dụng để theo dõi, giám sát và kiểm soát hành vi của người dân, dẫn đến việc hạn chế quyền tự do và quyền riêng tư. Ví dụ: Sử dụng nhận diện khuôn mặt để theo dõi người dân, dùng thuật toán để dự đoán và ngăn chặn các hành vi phạm tội.</li>
</ul>
<h4>2. Vượt khỏi tầm kiểm soát</h4>
<ul>
  <li><strong>AI quá thông minh:</strong> AI có thể phát triển trí thông minh vượt xa con người, dẫn đến tình trạng AI không thể kiểm soát được. Ví dụ: AI tự học và phát triển các mục tiêu riêng, có thể mâu thuẫn với lợi ích của con người.</li>
  <li><strong>Hậu quả khó lường:</strong> Sự phát triển không kiểm soát của AI có thể dẫn đến những hậu quả khó lường, chẳng hạn như thất nghiệp hàng loạt, mất kiểm soát vũ khí tự động, hoặc thậm chí là sự diệt vong của loài người. Ví dụ: AI điều khiển robot tự động có thể gây ra thiệt hại nghiêm trọng nếu không được kiểm soát tốt.</li>
</ul>
<h4>3. Kết luận</h4>
<p>Những lo ngại về AI là có thật và cần được xem xét một cách nghiêm túc. Cần phải có những quy định và giải pháp để đảm bảo AI được phát triển và ứng dụng một cách có trách nhiệm, mang lại lợi ích cho xã hội mà không gây nguy hiểm cho con người.</p>
<h4>4. Lưu ý</h4>
<p>Những lo ngại về AI thường được đề cập trong các bộ phim khoa học viễn tưởng, nhưng những nguy cơ này là hoàn toàn có thật và cần được giải quyết bằng những giải pháp thực tế.</p>
<img alt="logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Lo ngại về AI: Một cái nhìn thực tế

Lo ngại về AI: Một cái nhìn thực tế Mục lục: Thao túng và kiểm soát xã hội Lan truyền thông tin sai lệch Thao túng ...

tháng 6 18, 2024

Thực tế ảo và tăng cường (VR/AR): Sự kết hợp với trí tuệ nhân tạo (AI)

<h2>Thực tế ảo và tăng cường (VR/AR): Sự kết hợp với trí tuệ nhân tạo (AI)</h2>
<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li>Thực tế tăng cường (AR): Kết nối thế giới ảo và thực</li>
  <li>Thực tế ảo (VR): Mở ra thế giới tưởng tượng</li>
  <li>Vai trò của AI trong VR và AR: Nâng cao trải nghiệm
    <ul>
      <li>Tạo ra môi trường ảo chân thực hơn</li>
      <li>Tương tác tự nhiên hơn</li>
      <li>Cá nhân hóa trải nghiệm</li>
      <li>Hỗ trợ thiết kế và phát triển</li>
    </ul>
  </li>
  <li>Ứng dụng VR/AR được hỗ trợ bởi AI: Từ giải trí đến y tế
    <ul>
      <li>Trò chơi: Thực tế ảo và tăng cường sống động</li>
      <li>Đào tạo: Học hỏi trong môi trường ảo</li>
      <li>Y tế: Giải pháp cho sức khỏe</li>
      <li>Kiến trúc: Thiết kế trực quan và hiệu quả</li>
    </ul>
  </li>
  <li>Kết luận: Tương lai của VR/AR và AI</li>
</ol>
<h3>Thực tế tăng cường (AR): Kết nối thế giới ảo và thực</h3>
<p>Thực tế tăng cường (AR) là một công nghệ mang đến trải nghiệm mới mẻ, kết hợp nội dung số vào thế giới thực thông qua các thiết bị như điện thoại thông minh, máy tính bảng hoặc kính AR. Với AR, người dùng có thể thấy các yếu tố ảo được bổ sung vào môi trường thực, giúp họ nhận thức tốt hơn về thế giới xung quanh.</p>
<h3>Thực tế ảo (VR): Mở ra thế giới tưởng tượng</h3>
<p>VR là công nghệ tạo ra một môi trường ảo tương tác cho người dùng, thường được trải nghiệm thông qua thiết bị như kính VR. Nó tạo ra một thế giới tưởng tượng, nơi người dùng có thể tương tác với môi trường và các đối tượng ảo, khiến họ cảm thấy như đang ở một nơi khác.</p>
<h3>Vai trò của AI trong VR và AR: Nâng cao trải nghiệm</h3>
<p>AI đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao trải nghiệm VR và AR bằng cách:</p>
<ul>
  <li>Tạo ra các môi trường ảo chân thực hơn: AI có thể tạo ra các môi trường ảo phức tạp và chi tiết hơn, với hình ảnh, âm thanh và cảm giác chân thực.</li>
  <li>Tương tác tự nhiên hơn: AI cho phép người dùng tương tác với môi trường ảo một cách tự nhiên hơn, phản ứng với hành động của người dùng một cách thông minh.</li>
  <li>Cá nhân hóa trải nghiệm: AI có thể cá nhân hóa trải nghiệm VR/AR dựa trên sở thích và nhu cầu của mỗi người dùng.</li>
  <li>Hỗ trợ thiết kế và phát triển: AI có thể giúp nhà phát triển tạo ra các trải nghiệm VR/AR hiệu quả hơn, từ việc thiết kế mô hình đến tối ưu hóa hiệu suất.</li>
</ul>
<h3>Ứng dụng VR/AR được hỗ trợ bởi AI: Từ giải trí đến y tế</h3>
<p>VR/AR được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, từ giải trí đến y tế, với sự hỗ trợ của AI:</p>
<ul>
  <li>Trò chơi: AI giúp tạo ra các trò chơi VR/AR hấp dẫn hơn với các nhân vật AI thông minh và các môi trường ảo tương tác.</li>
  <li>Đào tạo: AI được sử dụng để tạo ra các môi trường đào tạo ảo thực tế, giúp các nhân viên học hỏi kỹ năng mới trong môi trường an toàn và hiệu quả.</li>
  <li>Y tế: AI được sử dụng để điều trị các bệnh tâm lý, giảm đau, và thậm chí là phục hồi chức năng bằng VR/AR.</li>
  <li>Kiến trúc: AI giúp các kiến trúc sư thiết kế các công trình kiến trúc một cách trực quan và hiệu quả hơn bằng VR/AR.</li>
</ul>
<h3>Kết luận: Tương lai của VR/AR và AI</h3>
<p>AI đang thay đổi cách chúng ta trải nghiệm VR và AR, khiến chúng trở nên chân thực, tương tác và cá nhân hóa hơn. Những tiến bộ trong AI sẽ tiếp tục thúc đẩy sự phát triển của VR/AR, mở ra nhiều tiềm năng cho các ứng dụng mới và cách chúng ta tương tác với thế giới xung quanh.</p>
<img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Thực tế ảo và tăng cường (VR/AR): Sự kết hợp với trí tuệ nhân tạo (AI)

Thực tế ảo và tăng cường (VR/AR): Sự kết hợp với trí tuệ nhân tạo (AI) Mục lục: Thực tế tăng cường (AR): Kết nối thế giới ảo và thực ...

tháng 6 18, 2024

Cách AI Thay Đổi Cách Con Người Tương Tác Với Thế Giới

<html>
<head>
<title>Cách AI Thay Đổi Cách Con Người Tương Tác Với Thế Giới</title>
</head>
<body>
<h2>Cách AI Thay Đổi Cách Con Người Tương Tác Với Thế Giới</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
<li>Giao tiếp với máy móc một cách tự nhiên hơn</li>
<li>Khám phá thế giới với thực tế ảo và tăng cường (VR/AR)</li>
<li>Kết nối con người hiệu quả hơn</li>
</ol>

<h3>1. Giao tiếp với máy móc một cách tự nhiên hơn</h3>

<p>AI đang cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với máy móc. Thay vì phải học các ngôn ngữ lập trình phức tạp, AI cho phép chúng ta giao tiếp với máy móc một cách trực quan và dễ dàng hơn. Phương thức giao tiếp giờ đây đa dạng hơn, không chỉ giới hạn ở việc nhập liệu bằng chữ mà còn sử dụng giọng nói, hình ảnh, và ngôn ngữ tự nhiên (như cách chúng ta nói chuyện với nhau).</p>

<p>Các trợ lý ảo như Siri, Alexa và Google Assistant là minh chứng rõ ràng cho sự thay đổi này. Chúng cho phép chúng ta điều khiển thiết bị, tìm kiếm thông tin và thậm chí là trò chuyện với máy móc một cách tự nhiên.</p>

<h3>2. Khám phá thế giới với thực tế ảo và tăng cường (VR/AR)</h3>

<p>AI đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra các trải nghiệm VR/AR sống động và thực tế. Nó cho phép chúng ta tương tác với môi trường ảo một cách tự nhiên hơn, chẳng hạn như điều khiển các vật thể trong thế giới ảo bằng cử động tay.</p>

<p>VR/AR đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như đào tạo, giải trí, du lịch và thậm chí là điều trị y tế. Nó cho phép chúng ta trải nghiệm những điều tưởng chừng như bất khả thi, từ việc bay lên vũ trụ đến việc khám phá thế giới dưới đáy biển.</p>

<h3>3. Kết nối con người hiệu quả hơn</h3>

<p>AI đang góp phần làm cho các nền tảng mạng xã hội hiệu quả hơn trong việc kết nối người với người. Nó có thể giới thiệu bạn bè mới, gợi ý nội dung phù hợp và giúp chúng ta tìm kiếm những người có chung sở thích.</p>

<p>Ngoài ra, AI còn được sử dụng trong nhiều ứng dụng dịch vụ, như dịch thuật, tìm kiếm thông tin, và các ứng dụng hẹn hò, giúp con người kết nối và tương tác dễ dàng hơn. Ví dụ, các ứng dụng hẹn hò dựa trên AI giúp người dùng tìm kiếm bạn đời phù hợp dựa trên sở thích và tính cách.</p>

<p>AI có tiềm năng thay đổi cách con người tương tác với thế giới xung quanh một cách đáng kể, từ cách giao tiếp với máy móc đến cách kết nối với những người khác. Những thay đổi này sẽ mang lại nhiều tiện ích và cơ hội mới, nhưng cũng cần phải xem xét các vấn đề về đạo đức, quyền riêng tư và an ninh để đảm bảo AI được sử dụng một cách có trách nhiệm.</p>

</body>
</html>

Cách AI Thay Đổi Cách Con Người Tương Tác Với Thế Giới

Cách AI Thay Đổi Cách Con Người Tương Tác Với Thế Giới Cách AI Thay Đổi Cách Con Người Tương Tác Với Thế Giới Mục lục: Giao tiếp ...

tháng 6 18, 2024

AI: Cuộc cách mạng trong y tế và giáo dục

<h2>AI: Cuộc cách mạng trong y tế và giáo dục</h2>
<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li>AI trong Y tế
    <ul>
      <li>Chẩn đoán và điều trị</li>
      <li>Phẫu thuật robot</li>
      <li>Chăm sóc sức khỏe từ xa</li>
      <li>Phát triển thuốc</li>
    </ul>
  </li>
  <li>AI trong Giáo dục
    <ul>
      <li>Học tập cá nhân hóa</li>
      <li>Giáo viên ảo</li>
      <li>Phân tích dữ liệu học sinh</li>
      <li>Tự động hóa các tác vụ hành chính</li>
    </ul>
  </li>
  <li>Tác động của AI
    <ul>
      <li>Cơ hội</li>
      <li>Thách thức</li>
    </ul>
  </li>
  <li>Kết luận</li>
</ol>

<p>Trong thời đại công nghệ bùng nổ, trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng phát triển và tạo ra những tác động to lớn đến nhiều lĩnh vực, trong đó có y tế và giáo dục.</p>

<h3>1. AI trong Y tế</h3>
<p>AI đã và đang cách mạng hóa ngành y tế với những ứng dụng đa dạng và hiệu quả.</p>
<ul>
  <li><strong>Chẩn đoán và điều trị</strong>: AI có khả năng phân tích dữ liệu hình ảnh y tế, như chụp X-quang và MRI, để hỗ trợ chẩn đoán bệnh chính xác hơn. Đồng thời, các thuật toán AI cũng có thể giúp phát triển các phương pháp điều trị mới, cá nhân hóa phù hợp với từng bệnh nhân.</li>
  <li><strong>Phẫu thuật robot</strong>: Robot hỗ trợ phẫu thuật được điều khiển bởi AI có thể thực hiện các thủ thuật phức tạp với độ chính xác cao hơn và ít xâm lấn hơn so với phẫu thuật truyền thống, mang lại kết quả tốt hơn cho bệnh nhân.</li>
  <li><strong>Chăm sóc sức khỏe từ xa</strong>: AI giúp cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe từ xa, cho phép bệnh nhân tiếp cận bác sĩ và các dịch vụ y tế trực tuyến một cách dễ dàng hơn, đặc biệt hữu ích cho những người ở vùng sâu vùng xa hoặc những bệnh nhân gặp khó khăn trong việc di chuyển.</li>
  <li><strong>Phát triển thuốc</strong>: AI có thể giúp các nhà khoa học phát triển thuốc mới nhanh hơn và hiệu quả hơn, góp phần vào việc điều trị nhiều căn bệnh hiểm nghèo.</li>
</ul>

<h3>2. AI trong Giáo dục</h3>
<p>AI cũng đang đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao chất lượng giáo dục.</p>
<ul>
  <li><strong>Học tập cá nhân hóa</strong>: AI có thể tạo ra các kế hoạch học tập cá nhân hóa cho từng học sinh, dựa trên điểm mạnh, điểm yếu và mục tiêu cá nhân của họ, giúp học sinh tiếp thu kiến thức hiệu quả hơn.</li>
  <li><strong>Giáo viên ảo</strong>: AI có thể được sử dụng để tạo ra các giáo viên ảo có thể cung cấp hướng dẫn và phản hồi cho học sinh, hỗ trợ giáo viên thực hiện công việc giảng dạy hiệu quả hơn.</li>
  <li><strong>Phân tích dữ liệu học sinh</strong>: AI có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu học sinh và xác định những học sinh cần hỗ trợ bổ sung, từ đó giúp các nhà giáo dục có những phương pháp phù hợp để nâng cao hiệu quả học tập của học sinh.</li>
  <li><strong>Tự động hóa các tác vụ hành chính</strong>: AI có thể tự động hóa các tác vụ hành chính trong ngành giáo dục, như chấm điểm và đánh giá, giải phóng thời gian cho giáo viên tập trung vào công tác giảng dạy.</li>
</ul>

<h3>3. Tác động của AI</h3>
<p>Sự gián đoạn do AI gây ra trong y tế và giáo dục mang lại cả cơ hội và thách thức.</p>
<ul>
  <li><strong>Cơ hội</strong>: AI có tiềm năng cải thiện kết quả chăm sóc sức khỏe và giáo dục, đồng thời tạo ra những cơ hội nghề nghiệp mới trong lĩnh vực liên quan đến AI.</li>
  <li><strong>Thách thức</strong>: Sự thay đổi công việc do AI gây ra có thể dẫn đến tình trạng mất việc làm trong một số ngành nghề. Ngoài ra, cần phải giải quyết các vấn đề về đạo đức, quyền riêng tư và sự công bằng trong việc sử dụng AI trong y tế và giáo dục.</li>
</ul>

<h3>4. Kết luận</h3>
<p>AI đang cách mạng hóa ngành y tế và giáo dục, mang lại cả cơ hội và thách thức. Hiểu được tác động của AI đối với các ngành này là điều cần thiết để chuẩn bị cho tương lai và đảm bảo rằng AI được sử dụng một cách có trách nhiệm và hiệu quả, góp phần vào sự phát triển của xã hội.</p>

AI: Cuộc cách mạng trong y tế và giáo dục

AI: Cuộc cách mạng trong y tế và giáo dục Mục lục AI trong Y tế Chẩn đoán và điều trị Phẫu thuật robot Chăm s...

tháng 6 18, 2024

GPT-4o: Cuộc Cách Mạng Mới Cho Kế Toán Doanh Nghiệp

<h2>GPT-4o: Cuộc Cách Mạng Mới Cho Kế Toán Doanh Nghiệp</h2>
<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>GPT-4o: Nâng Cấp Mạnh Mẽ Cho ChatGPT</strong></li>
  <li><strong>Anelya Grant: Những Nhận Định Đầu Tiên Về GPT-4o</strong></li>
  <li><strong>GPT-4o: Nâng Cấp Nào So Với Phiên Bản Trước?</strong></li>
  <li><strong>Giới Hạn Của GPT-4o</strong></li>
  <li><strong>Tác Động Của GPT-4o Lên Các Ngành Nghề</strong></li>
  <li><strong>Ứng Dụng Của GPT-4o Trong Giáo Dục</strong></li>
  <li><strong>GPT-4o Và Kế Toán Doanh Nghiệp</strong></li>
  <li><strong>Về Tác Giả</strong></li>
</ol>
<h3>1. GPT-4o: Nâng Cấp Mạnh Mẽ Cho ChatGPT</h3>
<p>OpenAI đã chính thức giới thiệu GPT-4o, hay còn gọi là Omni, một phiên bản nâng cấp của GPT-4, nền tảng hỗ trợ cho chatbot và trợ lý ảo ChatGPT vào tháng 5 năm 2024. GPT-4o sở hữu khả năng xử lý văn bản, âm thanh, hình ảnh và thậm chí có thể nhận biết cảm xúc từ biểu cảm khuôn mặt.</p>
<h3>2. Anelya Grant: Những Nhận Định Đầu Tiên Về GPT-4o</h3>
<p>Anelya Grant, đồng sáng lập của JustPaid - một công ty phần mềm kế toán dựa trên AI cung cấp trợ lý ChatGPT, đã chia sẻ những ấn tượng ban đầu của mình về GPT-4o và tiềm năng ứng dụng của nó trong lĩnh vực tài chính và các lĩnh vực khác.</p>
<h3>3. GPT-4o: Nâng Cấp Nào So Với Phiên Bản Trước?</h3>
<p>Theo Anelya Grant, GPT-4o có tốc độ xử lý nhanh hơn và khả năng xử lý ngôn ngữ tinh vi hơn so với các phiên bản trước. Hỗ trợ đàm thoại thời gian thực đáp ứng nhu cầu tương tác bằng giọng nói hiện tại.  GPT-4o sở hữu khả năng thị giác và âm thanh nâng cao, tích hợp đầy đủ văn bản, hình ảnh và âm thanh với tốc độ xử lý nhanh chóng.</p>
<h3>4. Giới Hạn Của GPT-4o</h3>
<p>Một hạn chế đáng chú ý của GPT-4o là giới hạn 80 tin nhắn mỗi 3 giờ. Với các tính năng được nâng cấp, chế độ giọng nói mới sẽ trở nên đàm thoại và súc tích hơn bao giờ hết, dẫn đến việc đạt giới hạn nhanh hơn.</p>
<h3>5. Tác Động Của GPT-4o Lên Các Ngành Nghề</h3>
<p>GPT-4o hứa hẹn sẽ mang lại những thay đổi lớn cho nhiều ngành nghề, bao gồm bán hàng, kế toán, marketing và công nghệ. AI nói chung đang được áp dụng rộng rãi trong nhiều ngành nghề và bối cảnh khác nhau, giúp nâng cao năng suất lao động. Việc kiểm tra giả thuyết mới và phát triển các lần lặp lại sẽ trở nên nhanh chóng hơn.</p>
<h3>6. Ứng Dụng Của GPT-4o Trong Giáo Dục</h3>
<p>Anelya Grant bày tỏ sự phấn khích về khả năng ứng dụng GPT-4o trong giáo dục. Mô hình này có thể dạy và giải thích hiệu quả hơn giáo viên trong lớp học, hiểu biết từng học sinh một cách riêng biệt.</p>
<h3>7. GPT-4o Và Kế Toán Doanh Nghiệp</h3>
<p>GPT-4o có thể giúp doanh nghiệp, đặc biệt là các doanh nghiệp nhỏ thiếu nguồn lực để thuê chuyên viên kế toán hoặc đại diện hỗ trợ, lấp đầy khoảng trống và giảm bớt gánh nặng tài chính khi thuê ngoài những công việc này.</p>
<p>Theo một báo cáo của Wall Street Journal vào tháng 7 năm 2023, tình trạng thiếu hụt kế toán ngày càng gia tăng, các công ty không thể đáp ứng nhu cầu bằng cách tuyển dụng thêm nhân viên cho bộ phận tài chính hoặc kế toán. AI đang được xem xét như một giải pháp thay thế, tương tự như cách internet được ứng dụng trong xã hội.</p>
<h3>8. Về Tác Giả</h3>
<p>Anelya Grant là đồng sáng lập của JustPaid, một công ty phần mềm kế toán dựa trên AI. Trước khi thành lập JustPaid, Anelya đã làm việc trong lĩnh vực kế toán và hỗ trợ hàng trăm doanh nghiệp với tổng mức tài trợ hơn 500 triệu đô la. Mục tiêu chính của cô là thiết lập quy trình và hệ thống để giúp khách hàng phát triển nhanh chóng mà không gặp vấn đề về kế toán, và đó chính là nguồn gốc của ý tưởng cho JustPaid.</p>
<p>Là một nhà sáng lập lần thứ hai đã xây dựng một công ty kế toán tập trung vào công nghệ thành công, Grant đã tạo ra JustPaid từ những khó khăn khi điều hành doanh nghiệp của riêng mình. JustPaid đã phát triển và trở thành một bộ điều khiển tài chính chạy bằng AI tự động thanh toán hóa đơn và kiểm tra hóa đơn so với giá cả hợp đồng để đảm bảo các công ty không bị tính phí quá mức - một vấn đề khiến các công ty phải trả giá 12 tỷ đô la mỗi năm.</p>
<img alt="JustPaid Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

GPT-4o: Cuộc Cách Mạng Mới Cho Kế Toán Doanh Nghiệp

GPT-4o: Cuộc Cách Mạng Mới Cho Kế Toán Doanh Nghiệp Mục lục: GPT-4o: Nâng Cấp Mạnh Mẽ Cho ChatGPT Anelya Grant: Những Nhận Định Đầu...

tháng 6 18, 2024

GPT-4, GPT-4 Turbo và GPT-4o: Nên Chọn Mô Hình Nào?

<html>
<head>
  <title>GPT-4, GPT-4 Turbo và GPT-4o: Nên Chọn Mô Hình Nào?</title>
</head>
<body>
  <h1>GPT-4, GPT-4 Turbo và GPT-4o: Nên Chọn Mô Hình Nào?</h1>

<h2>Mục lục</h2>
  <ul>
    <li><a href='#gioithieu'>Giới thiệu</a></li>
    <li><a href='#so sánh'>So sánh các mô hình GPT-4</a></li>
    <li><a href='#bangso sánh'>Bảng so sánh chi tiết</a></li>
    <li><a href='#nenchon'>Nên chọn mô hình nào?</a></li>
  </ul>

<h2 id='gioithieu'>1. Giới thiệu</h2>
  <p>Với sự ra mắt của GPT-4o vào tháng 5 năm 2024, cùng với GPT-4 và GPT-4 Turbo, bạn có thể băn khoăn về sự khác biệt giữa các mô hình AI này và nên sử dụng mô hình nào cho phù hợp.</p>
  <p>Mặc dù các mô hình GPT-4 của OpenAI đều có cùng nền tảng, chúng có những điểm khác biệt đáng kể, khiến chúng phù hợp hơn với một số tác vụ nhất định, bên cạnh chi phí sử dụng.</p>

<h2 id='so sánh'>2. So sánh các mô hình GPT-4</h2>
  <h3>2.1. GPT-4</h3>
  <p>GPT-4 là mô hình nền tảng. Nó hiểu và tạo ra các câu phức tạp, hữu ích cho nhiều ứng dụng như viết sáng tạo, phân tích dữ liệu, dịch ngôn ngữ và tạo mã. Với cửa sổ ngữ cảnh 23.000-25.000 từ, bạn có thể đính kèm nhiều tài liệu dài và yêu cầu mô hình trả lời bất kỳ câu hỏi nào về các tệp đã tải lên.</p>

<h3>2.2. GPT-4 Turbo</h3>
  <p>GPT-4 Turbo được xây dựng dựa trên khả năng của GPT-4, tập trung vào hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Nó mang lại thời gian phản hồi nhanh hơn nhờ hiệu quả tính toán được cải thiện, phù hợp với người dùng cần đầu ra nhanh chóng. Ngoài ra, GPT-4 Turbo nổi bật về độ chính xác, đặc biệt là trong các bài toán toán học, vượt trội hơn GPT-4 trong nhiều điểm chuẩn. Mô hình này cũng giới thiệu các tính năng nâng cao như chế độ JSON và gọi hàm song song, góp phần tạo ra đầu ra mạnh mẽ và có thể tái tạo.</p>

<h3>2.3. GPT-4o</h3>
  <p>GPT-4o (o là viết tắt của omni) là bổ sung mới nhất cho dòng mô hình GPT-4 và là mô hình mặc định được chọn cho cả người dùng ChatGPT Free và Plus. Mô hình này thông minh hơn và nhanh gấp đôi GPT-4 Turbo, khiến nó lý tưởng cho các ứng dụng thời gian thực. GPT-4o cũng là mô hình đa phương thức đầu tiên trong dòng sản phẩm, có khả năng phân tích mọi loại định dạng tệp như văn bản, âm thanh, hình ảnh và video, và có thể tạo ra văn bản và hình ảnh trong ChatGPT.</p>
  <p>OpenAI đã cho phép người dùng tầng miễn phí truy cập GPT-4o giới hạn, với 16 tin nhắn mỗi 3 giờ. Sau đó, ChatGPT sẽ quay lại sử dụng GPT-3.5.</p>

<h2 id='bangso sánh'>3. Bảng so sánh chi tiết</h2>
  <table>
    <thead>
      <tr>
        <th>Tính năng</th>
        <th>GPT-4</th>
        <th>GPT-4 Turbo</th>
        <th>GPT-4o</th>
      </tr>
    </thead>
    <tbody>
      <tr>
        <td>Chi phí (ChatGPT)</td>
        <td>$20</td>
        <td>$20</td>
        <td>Miễn phí (16 tin nhắn mỗi 3 giờ), $20 (80 tin nhắn mỗi 3 giờ)</td>
      </tr>
      <tr>
        <td>Tốc độ phản hồi</td>
        <td>Chuẩn</td>
        <td>Nhanh gấp 2 lần GPT-4</td>
        <td>Nhanh gấp 4 lần GPT-4</td>
      </tr>
      <tr>
        <td>Cửa sổ ngữ cảnh</td>
        <td>Lên đến 32k token</td>
        <td>Lên đến 32k token</td>
        <td>Lên đến 32k token</td>
      </tr>
      <tr>
        <td>Đầu vào/Đầu ra đa phương thức</td>
        <td>Không</td>
        <td>Không</td>
        <td>Có</td>
      </tr>
      <tr>
        <td>MMLU</td>
        <td>86.3</td>
        <td>86.5</td>
        <td>88.7</td>
      </tr>
      <tr>
        <td>GPTQA</td>
        <td>48.0</td>
        <td>35.7</td>
        <td>53.6</td>
      </tr>
      <tr>
        <td>MATH</td>
        <td>42.5</td>
        <td>72.6</td>
        <td>76.6</td>
      </tr>
      <tr>
        <td>HumanEval</td>
        <td>67.0</td>
        <td>87.1</td>
        <td>90.2</td>
      </tr>
    </tbody>
  </table>
  <p>Ngoài chi phí, thời gian phản hồi và cửa sổ ngữ cảnh, chúng tôi cũng đã thêm điểm chuẩn độ chính xác cho mỗi mô hình để giúp so sánh độ chính xác trong các tác vụ khác nhau. Các bài kiểm tra điểm chuẩn bao gồm MMLU để kiểm tra kiến thức học thuật, GPQA để đánh giá kiến thức chung, HumanEval để đánh giá khả năng mã hóa của các mô hình và MATH để giải các bài toán toán học. Trong mỗi bài kiểm tra, điểm số cao hơn là tốt hơn.</p>

<h2 id='nenchon'>4. Nên chọn mô hình nào?</h2>
  <p>Việc chọn mô hình phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn và bản chất của các tác vụ bạn dự định thực hiện.</p>
  <p>GPT-4o là mô hình mạnh nhất trong dòng sản phẩm. Nó có điểm số chính xác cao nhất trong tất cả các bài kiểm tra điểm chuẩn và có khả năng hoạt động tốt nhất trong mọi tương tác. Tuy nhiên, số lượng tin nhắn bạn có thể gửi đến GPT-4o bị giới hạn, đặc biệt là đối với người dùng tầng miễn phí. Hạn chế này là lý do chính khiến bạn nên nâng cấp lên ChatGPT Plus. Tuy nhiên, tốt nhất nên dành GPT-4o cho các tương tác yêu cầu đầu vào và đầu ra đa phương thức hoặc khi cần độ chính xác tối ưu.</p>
  <p>GPT-4 và GPT-4 Turbo chỉ dành cho người dùng ChatGPT Plus. Nếu bạn đã có tài khoản Plus, sử dụng GPT-4 Turbo trong mọi tương tác ChatGPT của bạn sẽ hợp lý hơn, trừ khi bạn cần GPT-4o.</p>
  <p>Tuy nhiên, GPT-4 Turbo hiện không khả dụng trong ChatGPT mặc dù nó đã được phát hành vào ngày 12 tháng 4 năm 2024. Điều này có nghĩa là bạn sẽ phải sử dụng mô hình GPT-4 cho hầu hết các tác vụ và sử dụng GPT-4o cho các tác vụ phức tạp hơn cho đến khi OpenAI cho phép GPT-4 Turbo trở lại.</p>

</body>
</html>

GPT-4, GPT-4 Turbo và GPT-4o: Nên Chọn Mô Hình Nào?

GPT-4, GPT-4 Turbo và GPT-4o: Nên Chọn Mô Hình Nào? GPT-4, GPT-4 Turbo và GPT-4o: Nên Chọn Mô Hình Nào? Mục lục Giới ...

tháng 6 18, 2024

Dash: Trợ lý AI cho Unreal Engine 5, Mở Khóa Tiềm Năng Sáng Tạo

<html>
<head>
  <title>Dash: Trợ lý AI cho Unreal Engine 5, Mở Khóa Tiềm Năng Sáng Tạo</title>
</head>
<body>
  <h1>Dash: Trợ lý AI cho Unreal Engine 5, Mở Khóa Tiềm Năng Sáng Tạo</h1>

<h2>Mục lục:</h2>
  <ul>
    <li><a href='#dash-1-7'>Dash 1.7: GPT-4o Tăng Tốc Xây Dựng Thế Giới 3D</a></li>
    <li><a href='#cach-dash-hoat-dong'>Cách Dash Hoạt Động</a></li>
    <li><a href='#loi-ich-cua-dash'>Lợi Ích của Dash</a></li>
    <li><a href='#bao-gia-va-su-dung-thu'>Báo Giá và Sử Dụng Thử</a></li>
    <li><a href='#polygonflow'>Polygonflow: Nâng Cao Quyền Năng Cho Nhà Phát Triển Game</a></li>
  </ul>

<h2 id='dash-1-7'>Dash 1.7: GPT-4o Tăng Tốc Xây Dựng Thế Giới 3D</h2>
  <p>Polygonflow, một công ty khởi nghiệp Thụy Điển chuyên về công cụ phát triển game, đã công bố bản cập nhật mới nhất cho Dash, một trợ lý AI hỗ trợ cho Unreal Engine 5. Bản cập nhật 1.7 giới thiệu tính năng GPT-4o giúp người dùng gắn thẻ và sắp xếp tài sản 3D, giúp quá trình xây dựng thế giới diễn ra nhanh chóng hơn.</p>

<h2 id='cach-dash-hoat-dong'>Cách Dash Hoạt Động</h2>
  <p>Dash tích hợp với GPT-4o giúp nhận biết và tạo điều kiện cho việc tìm kiếm tài sản một cách dễ dàng. Thay vì phải tìm tài sản theo tên file hoặc duyệt qua vô số tài sản, bạn có thể sử dụng Dash để tìm kiếm nhanh chóng.</p>

<h2 id='loi-ich-cua-dash'>Lợi Ích của Dash</h2>
  <ul>
    <li><strong>Tăng tốc độ:</strong> Dash giúp bạn tiết kiệm thời gian bằng cách tự động gắn thẻ tài sản, loại bỏ nhu cầu gắn thẻ thủ công.</li>
    <li><strong>Tìm kiếm dễ dàng:</strong> Dash giúp bạn dễ dàng tìm kiếm tài sản phù hợp với nhu cầu của bạn.</li>
    <li><strong>Sáng tạo liền mạch:</strong> Dash cho phép bạn tập trung vào khía cạnh sáng tạo của công việc, thay vì mất thời gian cho các công việc lặp đi lặp lại.</li>
  </ul>

<h2 id='bao-gia-va-su-dung-thu'>Báo Giá và Sử Dụng Thử</h2>
  <p>Dash cung cấp gói sử dụng cho học sinh, chuyên gia và studio với số lượng tài sản gắn thẻ hàng tháng khác nhau. Bạn có thể truy cập trang web của Polygonflow để biết thêm thông tin về báo giá và sử dụng thử.</p>

<h2 id='polygonflow'>Polygonflow: Nâng Cao Quyền Năng Cho Nhà Phát Triển Game</h2>
  <p>Polygonflow cam kết trao quyền cho các nhà phát triển game bằng cách tạo ra các công cụ đổi mới giúp xây dựng thế giới 3D trở nên dễ dàng hơn cho mọi người. Dash là một minh chứng cho sự cam kết này, giúp các nghệ sĩ khai thác tối đa sức mạnh của Unreal Engine 5, tối ưu hóa quy trình làm việc và nâng cao khả năng sáng tạo.</p>

</body>
</html>
`

Dash: Trợ lý AI cho Unreal Engine 5, Mở Khóa Tiềm Năng Sáng Tạo

Dash: Trợ lý AI cho Unreal Engine 5, Mở Khóa Tiềm Năng Sáng Tạo Dash: Trợ lý AI cho Unreal Engine 5, Mở Khóa Tiềm Năng Sáng Tạo ...

tháng 6 18, 2024

Color Health hợp tác với OpenAI để phát triển ứng dụng đồng hành điều trị ung thư

<h2>Color Health hợp tác với OpenAI để phát triển ứng dụng đồng hành điều trị ung thư</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li><strong>Color Health và OpenAI cùng tạo ra ứng dụng đồng hành điều trị ung thư</strong></li>
  <li><strong>Công nghệ GPT-4o được ứng dụng như thế nào?</strong></li>
  <li><strong>Lợi ích của ứng dụng đồng hành</strong></li>
  <li><strong>Tầm nhìn của Color Health về ứng dụng đồng hành</strong></li>
  <li><strong>Vai trò của con người trong quá trình điều trị</strong></li>
</ol>

<p>Công ty sàng lọc ung thư Color Health đã công bố sự hợp tác với OpenAI để sử dụng mô hình GPT-4o của công ty này trong ứng dụng đồng hành điều trị ung thư mới. Ứng dụng này được thiết kế để tạo ra các kế hoạch điều trị ung thư được cá nhân hóa cho bệnh nhân.</p>

<p>GPT-4o, được hỗ trợ bởi Microsoft, sẽ giúp ứng dụng đồng hành phân tích dữ liệu bệnh nhân, xác định các khoảng trống trong quá trình kiểm tra và tạo ra các kế hoạch điều trị được cá nhân hóa. OpenAI đã chia sẻ một video trên trang web của mình, minh họa cách ứng dụng đồng hành có thể sử dụng dữ liệu của bệnh nhân để xác định các điểm cần điều chỉnh.</p>

<p>OpenAI cho biết, với sự hướng dẫn chuyên môn, các mô hình mạnh mẽ và các tiêu chuẩn bảo mật dữ liệu tuân thủ HIPAA, Color Health có thể tập trung vào việc phân tích phức tạp các quyết định y tế, tinh chỉnh các yêu cầu và thiết kế quy trình làm việc của bác sĩ trong vòng lặp để tạo ra phiên bản đầu tiên của ứng dụng đồng hành. Ứng dụng đồng hành của Color Health có khả năng giúp các nhà cung cấp dịch vụ y tế tìm thấy nhiều khoảng trống hơn trong hồ sơ của bệnh nhân và phân tích dữ liệu của họ trong khoảng 5 phút, thay vì phải mất hàng tuần như trước đây.</p>

<h3>4. Tầm nhìn của Color Health về ứng dụng đồng hành</h3>

<p>OpenAI chia sẻ rằng trong nửa cuối năm 2024, Color Health dự định sử dụng ứng dụng đồng hành để cung cấp các kế hoạch chăm sóc cá nhân hóa do AI tạo ra, với sự giám sát của bác sĩ, cho hơn 200.000 bệnh nhân.</p>

<h3>5. Vai trò của con người trong quá trình điều trị</h3>

<p>Mặc dù nhiều nghiên cứu đã chỉ ra tiềm năng của AI tạo sinh trong việc phân tích tài liệu và hình ảnh y tế để giảm gánh nặng cho các bác sĩ, nhưng việc giám sát bởi chuyên gia con người vẫn là điều cần thiết vì công nghệ này vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm.</p>

Color Health hợp tác với OpenAI để phát triển ứng dụng đồng hành điều trị ung thư

Color Health hợp tác với OpenAI để phát triển ứng dụng đồng hành điều trị ung thư Mục lục Color Health và OpenAI cùng tạo ra ứng dụng...

tháng 6 18, 2024

GPT-4o: Trò chuyện với AI có cảm xúc bằng âm thanh và hình ảnh

<html lang='vi'>
<head>
    <meta charset='UTF-8'>
    <title>GPT-4o: Trò chuyện với AI có cảm xúc bằng âm thanh và hình ảnh</title>
    <style>
        h1, h2 {
            text-align: center;
        }
        ul {
            list-style-type: none;
            padding: 0;
        }
        li {
            margin-bottom: 10px;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <h1>GPT-4o: Trò chuyện với AI có cảm xúc bằng âm thanh và hình ảnh</h1>

<h2>Mục lục:</h2>
    <ul>
        <li>GPT-4o: Nâng cấp đáng chú ý cho ChatGPT</li>
        <li>Khả năng trò chuyện bằng giọng nói thời gian thực</li>
        <li>Hiểu và phân tích hình ảnh</li>
        <li>Hỗ trợ đa ngôn ngữ và dịch thuật tức thời</li>
        <li>GPT-4o và tiềm năng cho sự gắn kết cảm xúc</li>
        <li>An toàn và phát triển tiếp theo</li>
        <li>Cập nhật ChatGPT</li>
    </ul>

<h2>1. GPT-4o: Nâng cấp đáng chú ý cho ChatGPT</h2>
    <p>OpenAI đã giới thiệu GPT-4o, một mô hình AI mới được thiết kế để tương tác với người dùng thông qua âm thanh và hình ảnh. GPT-4o hoạt động nhanh hơn so với GPT-4 Turbo, phiên bản trước đó, và sẽ được cung cấp miễn phí cho người dùng ChatGPT. Nó cũng sẽ có sẵn dưới dạng dịch vụ thông qua API trong vài tuần tới.</p>

<h2>2. Khả năng trò chuyện bằng giọng nói thời gian thực</h2>
    <p>GPT-4o có khả năng trò chuyện bằng giọng nói thời gian thực. Mô hình này có thể xử lý âm thanh đầu vào trong khoảng 320 mili giây, tương đương với thời gian phản hồi của con người trong giao tiếp. GPT-4o được đào tạo kết hợp văn bản, hình ảnh và âm thanh, cho phép nó xử lý tất cả các đầu vào và đầu ra thông qua cùng một mạng nơ-ron. Điều này cho phép nó tham gia vào các cuộc đối thoại tự nhiên và phản hồi theo ngữ cảnh.</p>

<h2>3. Hiểu và phân tích hình ảnh</h2>
    <p>GPT-4o có khả năng hiểu và phân tích hình ảnh. Người dùng có thể tải lên ảnh chụp màn hình, tài liệu chứa văn bản và hình ảnh hoặc biểu đồ để GPT-4o phân tích và thảo luận về nội dung. Trong các bản demo trực tiếp, GPT-4o đã thể hiện khả năng phân tích ảnh tự chụp, nhận biết cảm xúc và trò chuyện vui nhộn về những hình ảnh này.</p>

<h2>4. Hỗ trợ đa ngôn ngữ và dịch thuật tức thời</h2>
    <p>GPT-4o hỗ trợ hơn 50 ngôn ngữ, bao phủ 97% dân số thế giới. Mô hình này có khả năng dịch thuật tức thời, tạo điều kiện thuận lợi cho việc giao tiếp giữa những người nói các ngôn ngữ khác nhau.</p>

<h2>5. GPT-4o và tiềm năng cho sự gắn kết cảm xúc</h2>
    <p>GPT-4o có thể mô phỏng cảm xúc thông qua việc điều chỉnh giọng điệu và phong cách phù hợp với yêu cầu của người dùng. Nó thậm chí có thể sử dụng hiệu ứng âm thanh, cười và hát trong các phản hồi của mình. Khả năng này mở ra tiềm năng cho sự gắn kết cảm xúc giữa con người và AI, tương tự như trong bộ phim khoa học viễn tưởng Her.</p>

<h2>6. An toàn và phát triển tiếp theo</h2>
    <p>OpenAI nhận thức được những thách thức về an toàn liên quan đến khả năng xử lý âm thanh và hình ảnh thời gian thực của GPT-4o. Công ty cam kết tiếp tục nghiên cứu an toàn và thu thập phản hồi từ người dùng thử nghiệm trong quá trình triển khai dần dần trong vài tuần tới. GPT-4o đã trải qua quá trình đánh giá an ninh kỹ lưỡng với hơn 70 chuyên gia bên ngoài trong các lĩnh vực như tâm lý xã hội, định kiến và công bằng, cũng như thông tin sai lệch.</p>

<h2>7. Cập nhật ChatGPT</h2>
    <p>Bên cạnh GPT-4o, OpenAI cũng công bố một số cập nhật cho ChatGPT, bao gồm ứng dụng ChatGPT dành cho máy tính macOS, sắp được triển khai rộng rãi hơn trong vài tuần tới. Giao diện ChatGPT cũng được đơn giản hóa với màn hình chính và bố cục tin nhắn mới. Ngoài ra, người dùng ChatGPT miễn phí sẽ có quyền truy cập vào tính năng duyệt web, phân tích dữ liệu, GPT Store và bộ nhớ, trước đây chỉ dành cho người đăng ký ChatGPT Plus, Team và Enterprise.</p>

GPT-4o: Trò chuyện với AI có cảm xúc bằng âm thanh và hình ảnh

GPT-4o: Trò chuyện với AI có cảm xúc bằng âm thanh và hình ảnh GPT-4o: Trò chuyện với AI có cảm xúc bằng âm thanh v...

tháng 6 18, 2024

ChatGPT GPT-4o: Cách truy cập và sử dụng AI đa phương thức mới

<html lang='vi'>
<head>
    <meta charset='UTF-8'>
    <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
    <title>ChatGPT GPT-4o: Cách truy cập và sử dụng AI đa phương thức mới</title>
</head>
<body>
    <h1>ChatGPT GPT-4o: Cách truy cập và sử dụng AI đa phương thức mới</h1>
    <h2>Mục lục:</h2>
    <ol>
        <li>GPT-4o: AI đa phương thức mới</li>
        <li>Truy cập GPT-4o trong ChatGPT</li>
        <li>Các tính năng hiện có của GPT-4o</li>
        <li>Hướng dẫn từng bước truy cập GPT-4o</li>
        <li>Kết luận</li>
    </ol>
    <h2>1. GPT-4o: AI đa phương thức mới</h2>
    <p>OpenAI vừa nâng cấp ChatGPT với GPT-4o, còn được gọi là Omni. Đây là một AI đa phương thức thực sự, có khả năng hiểu và xử lý văn bản, hình ảnh, video và âm thanh một cách dễ dàng. GPT-4o cũng nhanh hơn và trong tương lai sẽ có thể trò chuyện trực tiếp với bạn.</p>
    <p>Lợi ích chính của GPT-4o hiện tại là mang đến khả năng lập luận, xử lý và ngôn ngữ tự nhiên mạnh mẽ cho phiên bản miễn phí của ChatGPT. OpenAI tuyên bố muốn làm cho AI tốt nhất trở nên dễ tiếp cận với mọi người.</p>
    <p>GPT-4o được phát hành dần dần theo từng đợt, gần đây nhất là ứng dụng ChatGPT dành cho macOS.</p>
    <h2>2. Truy cập GPT-4o trong ChatGPT</h2>
    <p>Địa chỉ của ChatGPT đã thay đổi từ chat.openai.com sang chatgpt.com, cho thấy OpenAI cam kết mạnh mẽ hơn với AI như một sản phẩm thay vì một thử nghiệm. Nếu tài khoản của bạn đã được cấp quyền truy cập GPT-4o, bạn có thể sử dụng nó trên ứng dụng di động và trực tuyến.</p>
    <p>Một ứng dụng Mac cũng đã được phát hành cho một số người dùng. Tuy nhiên, hãy cẩn thận với các liên kết vì chúng có thể được sử dụng bởi những kẻ lừa đảo để cài đặt phần mềm độc hại vào máy tính của bạn. Cách tốt nhất là chờ email hoặc thông báo từ OpenAI với liên kết chính thức.</p>
    <p>Ngay cả khi bạn có liên kết ứng dụng hoạt động, bạn cũng không thể sử dụng nó cho đến khi tài khoản OpenAI của bạn được cấp quyền truy cập. Bạn sẽ nhận được thông báo lỗi Bạn không có quyền truy cập.</p>
    <h2>3. Các tính năng hiện có của GPT-4o</h2>
    <p>Hiện tại, khi đăng nhập vào ChatGPT, bạn sẽ chỉ có quyền truy cập vào phiên bản trò chuyện của GPT-4o, chứ chưa phải chức năng giọng nói hoặc video nâng cao. Những tính năng này sẽ được phát hành dần dần trong những tuần tới, bắt đầu với tài khoản Plus và Team.</p>
    <p>Người dùng tài khoản miễn phí sẽ nhận thấy sự thay đổi lớn nhất là GPT-4o không chỉ tốt hơn so với mô hình 3.5 trước đây có sẵn trong ChatGPT mà còn là một bước tiến so với chính GPT-4. Người dùng cũng có thể chạy các đoạn mã, phân tích hình ảnh và tệp văn bản, cũng như sử dụng chatbot GPT tùy chỉnh.</p>
    <p>Trên thiết bị di động, bạn vẫn có quyền truy cập vào ChatGPT Voice, nhưng đó là phiên bản được phát hành vào năm ngoái. Để phân biệt, bạn có thể trò chuyện, kết thúc và xem liệu mọi thứ có được chuyển ngữ sang dạng văn bản hay không. Đó sẽ là mô hình cũ. Mô hình mới không cần bước này vì nó hiểu lời nói, cảm xúc và tương tác của con người một cách tự nhiên mà không cần chuyển đổi thành văn bản trước.</p>
    <h2>4. Hướng dẫn từng bước truy cập GPT-4o</h2>
    <h3>Bước 1: Đăng nhập vào ChatGPT</h3>
    <p>Cho dù bạn sử dụng phiên bản trả phí hay miễn phí của ChatGPT, điều đầu tiên bạn cần làm là đăng nhập. Truy cập trang web hoặc tải ứng dụng và kết nối với tài khoản của bạn. Nếu bạn chưa có tài khoản, hãy đăng ký.</p>
    <h3>Bước 2: Tải xuống ứng dụng ChatGPT macOS (nếu muốn)</h3>
    <p>OpenAI đã xác nhận rằng ứng dụng macOS đang được phát hành cho một số lượng người dùng giới hạn, với quyền truy cập rộng rãi hơn sẽ được triển khai trong vài tuần tới. Nếu bạn nhận được thông báo này khi đang sử dụng phiên bản trình duyệt của ChatGPT, hãy nhấp vào Tải xuống để tải ứng dụng!</p>
    <h3>Bước 3: Kiểm tra lựa chọn mô hình</h3>
    <p>Sẽ có một menu thả xuống gần đầu màn hình. Menu này sẽ hiển thị danh sách các mô hình. Trên trang web, có thể đã hiển thị GPT-4o đã chọn. Nhưng có thể cũng hiển thị GPT-4 hoặc GPT-3.5. Nếu GPT-4o không xuất hiện, bạn chưa có quyền truy cập vào mô hình này.</p>
    <p>Trên thiết bị di động, sẽ hiển thị ChatGPT 4o ở giữa thanh điều hướng ở đầu màn hình nếu bạn có quyền truy cập.</p>
    <h3>Bước 4: Bắt đầu trò chuyện</h3>
    <p>Nếu bạn có quyền truy cập, chỉ cần bắt đầu trò chuyện với GPT-4o theo cách tương tự như khi bạn sử dụng GPT-4. Có giới hạn tốc độ được áp dụng và giới hạn này thấp hơn nhiều đối với kế hoạch miễn phí. Điều này có nghĩa là bạn chỉ có thể gửi một số lượng nhất định tin nhắn mỗi ngày. Nếu hết hạn, bạn có thể tiếp tục cuộc trò chuyện bằng GPT-4 hoặc GPT-3.5.</p>
    <h3>Bước 5: Thay đổi mô hình trong một cuộc trò chuyện</h3>
    <p>Bạn cũng có thể thay đổi mô hình AI mà bạn đang sử dụng trong khi trò chuyện. Ví dụ, nếu bạn muốn quản lý số lượng tin nhắn bạn gửi bằng GPT-4o, bạn có thể bắt đầu cuộc trò chuyện bằng GPT-3.5, sau đó chọn biểu tượng ngôi sao ở cuối phản hồi.</p>
    <p>Điều này sẽ mở ra một menu mô hình và nếu bạn chọn GPT-4o (có thể cần thiết cho các truy vấn toán học phức tạp hơn), phản hồi tiếp theo sẽ được gửi bằng GPT-4o.</p>
    <h3>Bước 6: Tải lên tệp</h3>
    <p>Nếu bạn có GPT-4o và đang sử dụng kế hoạch miễn phí, bạn có thể gửi tệp để phân tích. Những tệp này có thể là hình ảnh, video hoặc thậm chí là tệp PDF. Sau đó, bạn có thể đặt bất kỳ câu hỏi nào về nội dung.</p>
    <h2>5. Kết luận</h2>
    <p>GPT-4o là một bước tiến lớn cho ChatGPT, mang đến khả năng đa phương thức và mạnh mẽ hơn cho AI. Cách truy cập GPT-4o rất đơn giản sau khi tài khoản của bạn được cấp quyền truy cập. Hãy thử khám phá các tính năng mới của GPT-4o và tận dụng khả năng xử lý thông tin đa dạng của nó!</p>
    <img alt="Logo GPT-4o" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>

ChatGPT GPT-4o: Cách truy cập và sử dụng AI đa phương thức mới

ChatGPT GPT-4o: Cách truy cập và sử dụng AI đa phương thức mới ChatGPT GPT-4o: Cách truy cập và sử dụng AI đa phươn...

tháng 6 18, 2024

So sánh GPT-4 và Llama 3: Ai là người chiến thắng?

<h2>So sánh GPT-4 và Llama 3: Ai là người chiến thắng?</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>GPT-4 là gì?</strong></li>
  <li><strong>Llama 3 là gì?</strong></li>
  <li><strong>Khả năng đa phương thức (Multimodality)</strong></li>
  <li><strong>Độ dài ngữ cảnh (Context Length)</strong></li>
  <li><strong>Hiệu suất (Performance)</strong></li>
  <li><strong>Chi phí (Cost)</strong></li>
  <li><strong>Khả năng truy cập (Accessibility)</strong></li>
  <li><strong>Kết luận: Ai là người chiến thắng?</strong></li>
</ol>

<p>GPT-4 là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mới nhất được phát triển bởi OpenAI. Nó được xây dựng dựa trên nền tảng của các mô hình GPT-3 cũ hơn, nhưng được đào tạo với các kỹ thuật và tối ưu hóa khác nhau, sử dụng một tập dữ liệu lớn hơn nhiều. Điều này đã làm tăng đáng kể kích thước tham số của GPT-4, được cho là có tổng cộng 1,7 nghìn tỷ tham số từ các mô hình chuyên gia nhỏ hơn của nó. Với đào tạo mới, tối ưu hóa và số lượng tham số lớn hơn, GPT-4 cung cấp những cải tiến trong suy luận, giải quyết vấn đề, hiểu ngữ cảnh và xử lý tốt hơn các hướng dẫn tinh vi.</p>

<p>Hiện tại, có ba biến thể của mô hình:</p>
<ul>
  <li><strong>GPT-4:</strong> Một sự phát triển từ GPT-3 với những cải tiến đáng kể về tốc độ, độ chính xác và cơ sở kiến thức.</li>
  <li><strong>GPT-4 Turbo:</strong> Một phiên bản tối ưu hóa của GPT-4, được thiết kế để mang lại hiệu suất nhanh hơn đồng thời giảm chi phí hoạt động.</li>
  <li><strong>GPT-4o (Omni):</strong> Mở rộng khả năng của GPT-4 bằng cách tích hợp đầu vào và đầu ra đa phương thức, bao gồm văn bản, hình ảnh và âm thanh.</li>
</ul>

<p>Bạn có thể truy cập cả ba mô hình GPT-4 bằng cách đăng ký các dịch vụ API của OpenAI, tương tác với ChatGPT hoặc thông qua các dịch vụ như Descript, Perplexity AI và các đồng nghiệp từ Microsoft.</p>

<h3>2. Llama 3 là gì?</h3>

<p>Llama 3 là một LLM mã nguồn mở được phát triển bởi Meta AI (công ty mẹ của Facebook, Instagram và WhatsApp), được đào tạo bằng cách kết hợp tinh chỉnh có giám sát, lấy mẫu loại bỏ và tối ưu hóa chính sách với một tập dữ liệu đa dạng bao gồm hàng triệu ví dụ được chú thích bởi con người. Việc đào tạo của nó tập trung vào các lời nhắc chất lượng cao và xếp hạng ưu tiên, nhằm tạo ra một mô hình AI linh hoạt và có khả năng.</p>

<p>Hiện tại, có hai mô hình Llama 3 có sẵn cho công chúng: Llama 3 8B và Llama 3 70B. B là viết tắt của tỷ (billion), chỉ ra kích thước tham số của mô hình. Meta cũng đang đào tạo một mô hình Llama 3 400B, dự kiến ra mắt vào cuối năm 2024.</p>

<p>Bạn có thể truy cập Llama 3 thông qua Meta AI, chatbot AI thế hệ của nó. Ngoài ra, bạn có thể chạy LLM cục bộ trên máy tính của mình bằng cách tải xuống các mô hình Llama 3 và tải chúng thông qua Ollama, Open WebUI hoặc LM Studio.</p>

<h3>3. Khả năng đa phương thức (Multimodality)</h3>

<p>Việc phát hành GPT-4o cuối cùng đã đáp ứng được tiếp thị ban đầu của GPT-4 về khả năng đa phương thức. Các tính năng đa phương thức này hiện có thể được truy cập bằng cách tương tác với ChatGPT bằng cách sử dụng mô hình GPT-4o. Tính đến tháng 6 năm 2024, GPT-4o không có cách tích hợp nào để tạo video và âm thanh. Tuy nhiên, nó có khả năng tạo văn bản và hình ảnh dựa trên đầu vào video và âm thanh.</p>

<p>Llama 3 cũng đang có kế hoạch cung cấp một mô hình đa phương thức cho Llama 3 400B sắp ra mắt. Nó rất có thể sẽ tích hợp các công nghệ tương tự CLIP (Contrast Language-Imager Pre-Training) để tạo hình ảnh bằng cách sử dụng các kỹ thuật học không giám sát. Nhưng vì Llama 400B vẫn đang được đào tạo, cách duy nhất để các mô hình 8B và 70B tạo hình ảnh là sử dụng các phần mở rộng như LLaVa, Visual-LLaMA và LLaMA-VID. Tính đến nay, Llama 3 chỉ là một mô hình dựa trên ngôn ngữ có thể nhận văn bản, hình ảnh và âm thanh làm đầu vào để tạo văn bản.</p>

<h3>4. Độ dài ngữ cảnh (Context Length)</h3>

<p>Độ dài ngữ cảnh đề cập đến lượng văn bản mà một mô hình có thể xử lý cùng một lúc. Đó là một yếu tố quan trọng khi xem xét khả năng của một LLM vì nó quyết định lượng ngữ cảnh mà mô hình có thể làm việc cùng khi tương tác với người dùng. Nói chung, độ dài ngữ cảnh cao hơn làm cho một LLM tốt hơn vì nó cung cấp mức độ kết hợp, tính liên tục cao hơn và có thể giảm các lỗi lặp lại trong quá trình tương tác.</p>

<table>
  <thead>
    <tr>
      <th>Mô hình</th>
      <th>Mô tả</th>
      <th>Cửa sổ ngữ cảnh</th>
      <th>Dữ liệu đào tạo</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td>Llama 3</td>
      <td>Hoạt động chính, nhanh hơn và rẻ hơn GPT-4 Turbo.</td>
      <td>8k tokens</td>
      <td>Tháng 3 năm 2023</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Llama 3</td>
      <td>Hoạt động chính, nhanh hơn và rẻ hơn GPT-4 Turbo.</td>
      <td>8k tokens</td>
      <td>Tháng 12 năm 2023</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>GPT-4o</td>
      <td>Mô hình hàng đầu đa phương thức, rẻ hơn và nhanh hơn GPT-4 Turbo.</td>
      <td>128,000 tokens (API)</td>
      <td>Đến tháng 10 năm 2023</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>GPT-4-Turbo</td>
      <td>Mô hình GPT-4 Turbo được hợp lý hóa với khả năng thị giác.</td>
      <td>128,000 tokens (API)</td>
      <td>Đến tháng 12 năm 2023</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>GPT-4</td>
      <td>Mô hình GPT-4 đầu tiên</td>
      <td>8,192 tokens</td>
      <td>Đến tháng 9 năm 2021</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

<p>Các mô hình Llama 3 có độ dài ngữ cảnh hiệu quả là 8.000 tokens (khoảng 6.400 từ). Điều này có nghĩa là một mô hình Llama 3 sẽ có bộ nhớ ngữ cảnh khoảng 6.400 từ trong quá trình tương tác của bạn. Bất kỳ từ nào vượt quá giới hạn 8.000 tokens sẽ bị lãng quên và sẽ không cung cấp bất kỳ ngữ cảnh nào thêm trong quá trình tương tác.</p>

<p>Ngược lại, GPT-4 hiện hỗ trợ độ dài ngữ cảnh lớn hơn đáng kể là 32.000 tokens (khoảng 25.600 từ) cho người dùng ChatGPT và 128.000 tokens (khoảng 102.400 từ) cho những người sử dụng điểm cuối API. Điều này mang lại cho các mô hình GPT-4 một lợi thế trong việc quản lý các cuộc hội thoại rộng rãi và khả năng đọc các tài liệu dài hoặc thậm chí là cả một cuốn sách.</p>

<h3>5. Hiệu suất (Performance)</h3>

<p>Hãy so sánh hiệu suất bằng cách xem xét báo cáo điểm chuẩn của Llama 3 vào ngày 18 tháng 4 năm 2024 từ Meta AI và báo cáo GitHub của GPT-4 vào ngày 14 tháng 5 năm 2024 từ OpenAI. Đây là kết quả:</p>

<table>
  <thead>
    <tr>
      <th>Mô hình</th>
      <th>MMLU</th>
      <th>GPQA</th>
      <th>MATH</th>
      <th>HumanEval</th>
      <th>DROP</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td>GPT-4o</td>
      <td>88.7</td>
      <td>53.6</td>
      <td>76.6</td>
      <td>90.2</td>
      <td>83.4</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>GPT-4 Turbo</td>
      <td>86.5</td>
      <td>49.1</td>
      <td>72.2</td>
      <td>87.6</td>
      <td>85.4</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Llama 3 8B</td>
      <td>68.4</td>
      <td>34.2</td>
      <td>30.0</td>
      <td>62.2</td>
      <td>58.4</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Llama 3 70B</td>
      <td>82.0</td>
      <td>39.5</td>
      <td>50.4</td>
      <td>81.7</td>
      <td>79.7</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Llama 3 400B</td>
      <td>86.1</td>
      <td>48.0</td>
      <td>57.8</td>
      <td>84.1</td>
      <td>83.5</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

<p>Dưới đây là những gì mỗi tiêu chí đánh giá:</p>
<ul>
  <li><strong>MMLU (Massive Multitask Language Understanding):</strong> Đánh giá khả năng của mô hình trong việc hiểu và trả lời các câu hỏi trên nhiều chủ đề học thuật khác nhau.</li>
  <li><strong>GPTQA (General Purpose Question Answering):</strong> Đánh giá kỹ năng của mô hình trong việc trả lời các câu hỏi thực tế trong phạm vi mở.</li>
  <li><strong>MATH:</strong> Kiểm tra khả năng của mô hình trong việc giải quyết các bài toán toán học.</li>
  <li><strong>HumanEval:</strong> Đo lường khả năng của mô hình trong việc tạo mã chính xác dựa trên các lời nhắc lập trình được đưa ra bởi con người.</li>
  <li><strong>DROP (Discrete Reasoning Over Paragraphs):</strong> Đánh giá khả năng của mô hình trong việc thực hiện suy luận rời rạc và trả lời các câu hỏi dựa trên các đoạn văn bản.</li>
</ul>

<p>Các điểm chuẩn gần đây làm nổi bật sự khác biệt về hiệu suất giữa các mô hình GPT-4 và Llama 3. Mặc dù mô hình Llama 3 8B dường như tụt hậu đáng kể, các mô hình 70B và 400B cung cấp kết quả thấp hơn nhưng tương tự với cả hai mô hình GPT-4o và GPT-4 Turbo về kiến thức học thuật và chung, đọc và hiểu, suy luận và logic, và mã hóa. Tuy nhiên, không có mô hình Llama 3 nào có thể sánh kịp với hiệu suất của GPT-4 về toán học thuần túy.</p>

<p>Chi phí là một yếu tố quan trọng đối với nhiều người dùng. Mô hình GPT-4o của OpenAI có sẵn cho tất cả người dùng ChatGPT miễn phí với giới hạn 16 tin nhắn mỗi 3 giờ. Nếu bạn cần nhiều hơn, bạn sẽ phải đăng ký ChatGPT Plus, với giá $20 USD mỗi tháng để mở rộng giới hạn tin nhắn của GPT-4o lên 80 đồng thời có quyền truy cập vào các mô hình GPT-4 khác.</p>

<p>Mặt khác, cả hai mô hình Llama 3 8B và 70B đều miễn phí và mã nguồn mở, có thể là một lợi thế đáng kể cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu đang tìm kiếm một giải pháp hiệu quả về chi phí mà không ảnh hưởng đến hiệu suất.</p>

<h3>7. Khả năng truy cập (Accessibility)</h3>

<p>Các mô hình GPT-4 có thể truy cập rộng rãi thông qua chatbot AI thế hệ ChatGPT của OpenAI và thông qua API của nó. Bạn cũng có thể sử dụng GPT-4 trên Microsoft Copilot, đây là một cách bạn có thể sử dụng GPT-4 miễn phí. Khả năng sử dụng rộng rãi này đảm bảo rằng người dùng có thể dễ dàng tận dụng khả năng của nó trong nhiều trường hợp sử dụng khác nhau.</p>

<p>Ngược lại, Llama 3 là một dự án mã nguồn mở cung cấp tính linh hoạt của mô hình và khuyến khích thử nghiệm và cộng tác rộng rãi hơn trong cộng đồng AI. Cách tiếp cận truy cập mở này có thể dân chủ hóa công nghệ AI, khiến nó có sẵn cho nhiều đối tượng hơn.</p>

<p>Mặc dù cả hai mô hình đều có sẵn, GPT-4 dễ sử dụng hơn nhiều vì nó được tích hợp vào các công cụ và dịch vụ năng suất phổ biến. Mặt khác, Llama 3 chủ yếu được tích hợp vào các nền tảng nghiên cứu và kinh doanh như Amazon Bedrock, Ollama và DataBricks (ngoại trừ hỗ trợ trò chuyện của Meta AI), điều này không thu hút thị trường lớn hơn của những người dùng không phải kỹ thuật.</p>

<h3>8. Kết luận: Ai là người chiến thắng?</h3>

<p>Vậy, LLM nào tốt hơn? Tôi phải nói rằng GPT-4 là LLM tốt hơn. GPT-4 vượt trội về đa phương thức với khả năng nâng cao trong việc xử lý đầu vào văn bản, hình ảnh và âm thanh, trong khi các tính năng tương tự của Llama 3 vẫn đang được phát triển. GPT-4 cũng cung cấp độ dài ngữ cảnh lớn hơn nhiều và hiệu suất tốt hơn, có thể truy cập rộng rãi thông qua các công cụ và dịch vụ phổ biến, khiến nó thân thiện với người dùng hơn.</p>

<p>Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là các mô hình Llama 3 đã hoạt động rất tốt cho một dự án mã nguồn mở và miễn phí. Do đó, Llama 3 vẫn là một LLM nổi bật, được các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp ưa chuộng vì bản chất miễn phí và mã nguồn mở của nó, đồng thời cung cấp hiệu suất ấn tượng, tính linh hoạt và các tính năng bảo mật đáng tin cậy. Mặc dù người tiêu dùng chung có thể không tìm thấy công dụng ngay lập tức cho Llama 3, nó vẫn là lựa chọn khả thi nhất cho nhiều nhà nghiên cứu và doanh nghiệp.</p>

<p>Tóm lại, mặc dù GPT-4 nổi bật với khả năng đa phương thức nâng cao, độ dài ngữ cảnh lớn hơn và tích hợp liền mạch vào các công cụ được sử dụng rộng rãi, Llama 3 cung cấp một lựa chọn thay thế có giá trị với bản chất mã nguồn mở của nó, cho phép tùy chỉnh và tiết kiệm chi phí lớn hơn. Vì vậy, về mặt ứng dụng, GPT-4 là lý tưởng cho những người tìm kiếm sự dễ sử dụng và các tính năng toàn diện trong một mô hình, trong khi Llama 3 phù hợp với các nhà phát triển và nhà nghiên cứu đang tìm kiếm tính linh hoạt và khả năng thích ứng.</p>

So sánh GPT-4 và Llama 3: Ai là người chiến thắng?

So sánh GPT-4 và Llama 3: Ai là người chiến thắng? Mục lục: GPT-4 là gì? Llama 3 là gì? Khả năng đa phương thức (Multimodality)...

tháng 6 18, 2024

GPT-4: Con người khó phân biệt với AI trong các cuộc trò chuyện trực tuyến

<h2>GPT-4: Con người khó phân biệt với AI trong các cuộc trò chuyện trực tuyến</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li>GPT-4: Khả năng gây bối rối cho người dùng</li>
  <li>Thử nghiệm Turing: Phân biệt con người và GPT-4</li>
  <li>Kết quả thử nghiệm và suy đoán về tương lai</li>
  <li>GPT-4: Khả năng vượt trội và ứng dụng thực tế</li>
</ol>

<h3>GPT-4: Khả năng gây bối rối cho người dùng</h3>
<p>Mẫu ngôn ngữ GPT-4 đã khiến người dùng bất ngờ với khả năng nắm bắt các yêu cầu bằng văn bản và đưa ra phản hồi phù hợp trong nhiều ngôn ngữ. Khả năng này khiến nhiều người khó phân biệt giữa một chatbot và con người.</p>

<h3>Thử nghiệm Turing: Phân biệt con người và GPT-4</h3>
<p>Để giải quyết vấn đề này, các nhà nghiên cứu tại UC San Diego đã tiến hành thử nghiệm Turing nổi tiếng, nhằm xác định mức độ trí thông minh của máy móc so với con người. Kết quả nghiên cứu được công bố trên arXiv Server của Đại học Cornell cho thấy người dùng gặp khó khăn trong việc phân biệt GPT-4 với một tác nhân con người trong các tương tác.</p>

<h3>Kết quả thử nghiệm và suy đoán về tương lai</h3>
<p>Nghiên cứu được dẫn dắt bởi Cameron Jones, cho thấy GPT-4 đã vượt trội hơn con người trong gần 50% các tương tác. Nhà nghiên cứu Jones chia sẻ: Mặc dù con người thực sự thành công hơn trong việc thuyết phục người phỏng vấn rằng họ là người hai phần ba thời gian, kết quả của chúng tôi cho thấy trong thế giới thực, người ta có thể không thể phân biệt một cách đáng tin cậy nếu họ đang nói chuyện với một người hay một hệ thống AI.</p>

<h3>GPT-4: Khả năng vượt trội và ứng dụng thực tế</h3>
<p>Các nhà nghiên cứu đã sử dụng ba mô hình LLM khác nhau là GPT-4, GPT 3.5 và ELIZA. Trong khi người dùng vẫn có thể nhận biết ELIZA và GPT-3.5, thì GPT-4 lại hoàn toàn vượt qua thử thách. Điều này cho thấy GPT-4 đã đạt được bước tiến đáng kể trong khả năng mô phỏng con người trong giao tiếp.</p>

<p>Với những khả năng vượt trội, GPT-4 hứa hẹn sẽ cách mạng hóa trải nghiệm chatbot với khả năng tương tác âm thanh và nhiều tính năng khác. Điều này mở ra nhiều ứng dụng tiềm năng trong tương lai, bao gồm dịch vụ khách hàng tự động, trợ lý ảo và nhiều hơn nữa.</p>

GPT-4: Con người khó phân biệt với AI trong các cuộc trò chuyện trực tuyến

GPT-4: Con người khó phân biệt với AI trong các cuộc trò chuyện trực tuyến Mục lục: GPT-4: Khả năng gây bối rối cho người dùng Thử...

tháng 6 18, 2024

Sakana AI: Startup AI lấy cảm hứng từ thiên nhiên có thể trở thành đối thủ cạnh tranh của OpenAI

<html>
<head>
  <title>Sakana AI: Đối thủ cạnh tranh của OpenAI?</title>
</head>
<body>
  <h1>Sakana AI: Đối thủ cạnh tranh của OpenAI?</h1>
  <p>Startup AI của Tokyo, Sakana AI, có thể đạt được vị thế unicorn (công ty khởi nghiệp trị giá hơn 1 tỷ USD) chưa đầy một năm sau khi được thành lập. Dưới đây là những điều bạn cần biết về công ty, những người sáng lập trước đây của Google, và lý do tại sao nó được gọi là đối thủ cạnh tranh của OpenAI.</p>
  <p>Mặc dù các startup AI đang bão hòa thị trường (đó là lý do tại sao chúng tôi có một chuyên mục hàng tuần, Neural Notes, dành riêng cho chúng), nhưng có một số điều đang hoạt động có lợi cho Sakana AI.</p>
  <h2>Nguồn gốc Google của Sakana AI</h2>
  <p>Được thành lập vào tháng 7 năm 2023, Sakana AI được đồng sáng lập bởi David Ha và Llion Jones, cả hai đều là cựu nhà nghiên cứu của Google, cùng với Ren Ito, cựu giám đốc điều hành của Mercari và một quan chức của Bộ Ngoại giao Nhật Bản.</p>
  <p>Gia phả này được hỗ trợ thêm bởi đội ngũ sáng lập lớn hơn đến từ Google Brain, Google DeepMind, Viện Công nghệ Tokyo và Viện Quốc gia về Tin học Nhật Bản. Cách tiếp cận độc đáo của công ty, lấy cảm hứng từ các nguyên tắc từ thiên nhiên như tiến hóa và trí thông minh tập thể, đã giúp nó nổi bật trong bối cảnh AI.</p>
  <h2>Cách tiếp cận AI độc đáo bắt nguồn từ thiên nhiên</h2>
  <p>Sakana nhanh chóng thu hút sự chú ý với cách tiếp cận AI độc đáo, tận dụng hành vi tập thể của các nhóm động vật như đàn cá (sakana có nghĩa là cá trong tiếng Nhật) và đàn chim.</p>
  <p>Ý tưởng là Sakana AI sẽ sử dụng các mô hình cộng tác nhỏ hơn thay vì các hệ thống lớn, độc lập, để giảm tài nguyên tính toán và tác động môi trường. Ngoài ra, còn có sự tập trung vào việc sử dụng LLM để tự động hóa việc phát triển mô hình, điều mà công ty thường xuyên nói đến trên blog của mình.</p>
  <p>Sakana AI sử dụng các thuật toán tiến hóa để tự động hóa việc phát triển các mô hình này. Sakana cho biết phương pháp này phản ánh quá trình chọn lọc tự nhiên, nơi nhiều mô hình với các khả năng khác nhau được kết hợp và tinh chỉnh qua các thế hệ để tạo ra các hệ thống AI hiệu quả.</p>
  <p>“Biểu tượng của chúng tôi nhằm gợi ý ý tưởng về một đàn cá hợp lại và tạo thành một thực thể nhất quán từ những quy tắc đơn giản vì chúng tôi muốn tận dụng các ý tưởng từ thiên nhiên như tiến hóa và trí thông minh tập thể trong nghiên cứu của mình,” Sakana AI viết trong một bài đăng trên blog có tiêu đề ‘Chúng tôi đã huy động được 30 triệu USD để phát triển AI lấy cảm hứng từ thiên nhiên ở Nhật Bản’.</p>
  <p>“Con cá đỏ bơi đi đại diện cho mong muốn của chúng tôi không chỉ làm những gì mọi người đang làm, mà còn theo đuổi những gì chúng tôi tin rằng sẽ đến tiếp theo!”</p>
  <h2>Sakana AI đã huy động được bao nhiêu?</h2>
  <p>Điều quan trọng cần nhớ là Sakana AI chưa phải là unicorn.</p>
  <p>Công ty đã huy động được 30 triệu USD trong vòng tài trợ hạt giống vào tháng 1, dẫn đầu bởi Lux Capital và có sự tham gia mạnh mẽ từ Khosla Ventures. Cả hai VC đều có lịch sử lâu dài với đầu tư AI, với Lux hỗ trợ các công ty như Hugging Face và Runway, và Khosla là nhà đầu tư tổ chức đầu tiên của OpenAI.</p>
  <p>Hiện tại, Sakana đang hy vọng huy động thêm 125 triệu USD từ các nhà đầu tư Mỹ như New Enterprise Associates và các nhà đầu tư trước đây là Khosla Ventures và Lux Capital. Nếu thành công, điều này sẽ giúp công ty đạt được mức định giá 1,1 tỷ USD.</p>
  <p>Quỹ được sử dụng để đẩy nhanh nghiên cứu AI thế hệ tiếp theo của Sakana AI. Công ty đặt mục tiêu phát triển các hệ thống AI thế hệ tiếp theo sáng tạo, đòi hỏi chi phí và năng lượng tương đối thấp.</p>
  <h2>Sakana AI có phải là đối thủ cạnh tranh của OpenAI?</h2>
  <p>Xét đến quỹ đạo tiềm năng và đạt mức định giá 1 tỷ USD chưa đầy 12 tháng - thật không ngạc nhiên khi Sakana được so sánh với OpenAI.</p>
  <p>Mặc dù mọi gã khổng lồ công nghệ trên thế giới đều đang tham gia vào cuộc chơi AI - OpenAI thực sự đã khởi động thời kỳ phục hưng AI thế hệ tiếp theo công khai với ChatGPT.</p>
  <p>Bạn cũng có thể tìm thấy điểm tương đồng giữa OpenAI và nguồn gốc của Sakana. Trong khi cái trước giờ đây là một gã khổng lồ AI - đến mức hầu hết các công ty công nghệ lớn đều sử dụng công nghệ của nó hoặc đầu tư vào nó - nó đã bắt đầu với tư cách là một tổ chức phi lợi nhuận.</p>
  <p>Trên thực tế, việc chuyển đổi sang mô hình có lợi nhuận là lý do mà Elon Musk đưa ra khi ông rời bỏ doanh nghiệp, thành lập một công ty AI và chatbot đối thủ, và giờ đây đang đe dọa cấm các sản phẩm của Apple khỏi các công ty của mình nếu họ hợp tác với OpenAI.</p>
  <p>Sakana chắc chắn không cố gắng trở thành một tổ chức phi lợi nhuận, nhưng mục tiêu của nó dường như trái ngược với các LLM mạnh mẽ và tiêu tốn tài nguyên hiện đang được đẩy mạnh trên thị trường toàn cầu.</p>
  <p>Và điều này rất quan trọng khi có những ước tính cho thấy đến năm 2026, lượng năng lượng tiêu thụ của trung tâm dữ liệu AI có thể tăng lên từ 620 đến 1.050 TWh, tương đương với việc cung cấp năng lượng cho toàn bộ nước Đức.</p>
  <p>Tất nhiên, nó vẫn là một công ty mới thành lập. Mọi thứ có thể thay đổi rất nhanh chóng, đặc biệt là trong bối cảnh AI.</p>
  <p>Không giống như OpenAI, hiện tại nó không có sản phẩm hướng đến khách hàng. Nó vẫn đang trong giai đoạn nghiên cứu và phát triển và không rõ khi nào nó sẽ có sản phẩm tiêu dùng trong tương lai.</p>
  <p>Tuy nhiên, nếu điều đó xảy ra và công ty có thể định vị AI thế hệ tiếp theo của mình là hiệu quả hơn về chi phí do tiêu thụ ít năng lượng hơn - điều này sẽ giúp Sakana trở thành một người chơi quan trọng, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp muốn sử dụng AI có thể mở rộng nhưng không tốn kém.</p>
  <p>Nhưng chúng ta vẫn chưa đến đó, và nó vẫn còn một chặng đường dài để đi về tài chính.</p>
  <p>Cho đến nay, OpenAI đã huy động được khoảng 11,3 tỷ USD. Trong khi đó, tính đến tháng 1, Sakana đã huy động được 30 triệu USD trong vòng tài trợ hạt giống. Ngay cả khi nó đạt được mục tiêu huy động tiếp theo - là 125 triệu USD - và đạt được vị thế unicorn, đó vẫn là một khoảng cách rất xa so với những gì OpenAI đã thu về trong chín năm qua.</p>
  <p>Còn quá sớm để nói liệu Sakana có phải là hoặc sẽ là đối thủ cạnh tranh của OpenAI hay không. Nhưng xét đến việc chuyển đổi của OpenAI, chi phí của AI, và các vấn đề liên tục của nó về việc triển khai AI an toàn và có đạo đức - nếu Sakana vẫn trung thành với sứ mệnh của mình, có lẽ một cách tốt hơn để suy nghĩ về nó là phản đề của OpenAI.</p>
  <img alt="Logo Sakana AI" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>

Sakana AI: Startup AI lấy cảm hứng từ thiên nhiên có thể trở thành đối thủ cạnh tranh của OpenAI

Sakana AI: Đối thủ cạnh tranh của OpenAI? Sakana AI: Đối thủ cạnh tranh của OpenAI? Startup AI của Tokyo, Sakana AI, có thể đạ...

tháng 6 18, 2024

Oracle hợp tác với OpenAI và Google Cloud: Tương lai đa đám mây

<html>
<head>
  <title>Oracle hợp tác với OpenAI và Google Cloud: Tương lai đa đám mây</title>
</head>
<body>
  <h2>Oracle hợp tác với OpenAI và Google Cloud: Tương lai đa đám mây</h2>
  <h3>Mục lục:</h3>
  <ol>
    <li><a href='#hoptac'>Hợp tác chiến lược: Oracle, OpenAI và Google Cloud</a></li>
    <li><a href='#loiich'>Lợi ích từ hợp tác: Khả năng mở rộng và đa dạng hóa</a></li>
    <li><a href='#thitruong'>Thị trường đám mây: Cuộc đua về năng lực</a></li>
    <li><a href='#xuhuong'>Xu hướng đa đám mây: Chia sẻ năng lực và hợp tác</a></li>
    <li><a href='#tacdong'>Tác động của AI lên thị trường đám mây</a></li>
    <li><a href='#vaitro'>Vai trò của Oracle trong thị trường đám mây</a></li>
    <li><a href='#ketluan'>Kết luận: Tương lai đa đám mây và vai trò của Oracle</a></li>
  </ol>

<h3 id='hoptac'>1. Hợp tác chiến lược: Oracle, OpenAI và Google Cloud</h3>
  <p>Trong một động thái chiến lược, Oracle đã công bố hai thỏa thuận hợp tác với OpenAI và Google Cloud, nhằm củng cố vị thế của mình trong thị trường đám mây đang phát triển mạnh mẽ.</p>
  <p>Thỏa thuận đầu tiên với OpenAI và Microsoft cho phép mở rộng dịch vụ Azure AI của Microsoft lên Oracle Cloud Infrastructure (OCI), giúp OpenAI tăng cường khả năng xử lý dữ liệu và mở rộng quy mô hoạt động. Thỏa thuận thứ hai với Google Cloud kết hợp OCI và công nghệ Google Cloud nhằm đẩy nhanh quá trình hiện đại hóa và di chuyển ứng dụng.</p>

<h3 id='loiich'>2. Lợi ích từ hợp tác: Khả năng mở rộng và đa dạng hóa</h3>
  <p>CEO của OpenAI, Sam Altman, cho biết OCI sẽ giúp OpenAI tiếp tục mở rộng quy mô hoạt động và xử lý một phần khối lượng công việc trên nền tảng này. Thỏa thuận với Google Cloud, theo thông cáo báo chí, sẽ cung cấp cho khách hàng khả năng sử dụng cơ sở dữ liệu và ứng dụng của Oracle kết hợp với nền tảng và trí tuệ nhân tạo của Google Cloud.</p>

<h3 id='thitruong'>3. Thị trường đám mây: Cuộc đua về năng lực</h3>
  <p>Theo Sid Nag, Phó chủ tịch của Gartner, việc Oracle hợp tác với Google Cloud, tương tự như thỏa thuận trước đó với Microsoft Azure, sẽ cho phép các khối lượng công việc trong môi trường Google Cloud kết nối với cơ sở dữ liệu của Oracle nếu cần. Ông Nag nhấn mạnh đây là một ví dụ về sự phát triển của mô hình đa đám mây, trong đó các nhà cung cấp đám mây hợp tác để cung cấp giải pháp linh hoạt hơn cho khách hàng.</p>

<h3 id='xuhuong'>4. Xu hướng đa đám mây: Chia sẻ năng lực và hợp tác</h3>
  <p>Ông Nag dự đoán rằng trong tương lai, các nhà cung cấp đám mây sẽ ngày càng chia sẻ năng lực và hợp tác với nhau, tương tự như cách thức các nhà cung cấp viễn thông như AT&T và các công ty viễn thông khu vực Baby Bells đã làm trong quá khứ. Xu hướng này có thể được thúc đẩy bởi sự phát triển nhanh chóng của AI.</p>

<h3 id='tacdong'>5. Tác động của AI lên thị trường đám mây</h3>
  <p>AI, đặc biệt là AI tạo sinh, đang thúc đẩy nhu cầu về năng lực xử lý dữ liệu. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) ngày càng phức tạp và đòi hỏi nhiều tài nguyên hơn. Mặc dù AI tạo sinh đang phát triển nhanh chóng, nhưng chưa rõ liệu doanh nghiệp sẽ áp dụng công nghệ này nhanh như thế nào và tác động của nó đối với nhu cầu về năng lực xử lý dữ liệu.</p>

<h3 id='vaitro'>6. Vai trò của Oracle trong thị trường đám mây</h3>
  <p>Spencer Kimball, CEO của Cockroach Labs, nhận định rằng việc Oracle hợp tác với OpenAI và Google Cloud là một bước đi khôn ngoan để tiếp cận thị trường đám mây. Ông cho rằng OCI có giá cả cạnh tranh hơn so với các nhà cung cấp siêu đám mây lớn như AWS, Google Cloud và Microsoft Azure.</p>

<h3 id='ketluan'>7. Kết luận: Tương lai đa đám mây và vai trò của Oracle</h3>
  <p>Các thỏa thuận hợp tác của Oracle với OpenAI và Google Cloud là minh chứng cho xu hướng đa đám mây đang phát triển mạnh mẽ trong ngành công nghiệp. Việc chia sẻ năng lực và hợp tác giữa các nhà cung cấp đám mây sẽ tiếp tục là xu hướng chính trong tương lai. Oracle, với vị thế là một nhà cung cấp đám mây có giá cả cạnh tranh, đang nỗ lực giành được thị phần trong thị trường này.</p>
  <img alt="Oracle Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>

Oracle hợp tác với OpenAI và Google Cloud: Tương lai đa đám mây

Oracle hợp tác với OpenAI và Google Cloud: Tương lai đa đám mây Oracle hợp tác với OpenAI và Google Cloud: Tương lai đa đám mây ...

tháng 6 18, 2024

LlamaIndex: Khung Khổ Dữ Liệu Cho Ứng Dụng LLM Dễ Dàng

<html>
<head>
  <title>LlamaIndex: Khung Khổ Dữ Liệu Cho Ứng Dụng LLM Dễ Dàng</title>
</head>
<body>
  <h1>LlamaIndex: Khung Khổ Dữ Liệu Cho Ứng Dụng LLM Dễ Dàng</h1>

<h2>Mục lục</h2>
  <ul>
    <li><a href='#gioithieu'>Giới thiệu LlamaIndex</a></li>
    <li><a href='#tinhnang'>Các tính năng của LlamaIndex</a></li>
    <li><a href='#tangcuongnguca'>Tăng cường ngữ cảnh cho LLM</a></li>
    <li><a href='#caidat'>Cài đặt LlamaIndex</a></li>
    <li><a href='#llamacloud'>LlamaCloud và LlamaParse</a></li>
    <li><a href='#llamahub'>LlamaHub</a></li>
    <li><a href='#congcu'>Các công cụ dòng lệnh</a></li>
    <li><a href='#thanhphan'>Các thành phần của LlamaIndex</a></li>
    <li><a href='#hoctap'>Học cách sử dụng LlamaIndex</a></li>
    <li><a href='#ketluan'>Kết luận</a></li>
    <li><a href='#uudaivanhucdiem'>Ưu điểm và Nhược điểm</a></li>
    <li><a href='#giaca'>Giá cả và nền tảng</a></li>
  </ul>

<h2 id='gioithieu'>1. Giới thiệu LlamaIndex</h2>
  <p>LlamaIndex là một khung khổ dữ liệu hàng đầu để xây dựng các ứng dụng với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), cùng với LangChain và Semantic Kernel. Nó cung cấp hai khung khổ mã nguồn mở, một cho Python và một cho TypeScript, cũng như một dịch vụ đám mây đang trong giai đoạn thử nghiệm. LlamaIndex tự hào về khả năng tải, lưu trữ và lập chỉ mục dữ liệu, truy vấn bằng cách điều phối các quy trình LLM và đánh giá hiệu suất của ứng dụng LLM.</p>

<h2 id='tinhnang'>2. Các tính năng của LlamaIndex</h2>
  <p>LlamaIndex tích hợp với hơn 40 kho vector, hơn 40 LLM và hơn 160 nguồn dữ liệu. Nó hỗ trợ nhiều trường hợp sử dụng, bao gồm:</p>
  <ul>
    <li>Hỏi đáp (Q&A)</li>
    <li>Trích xuất có cấu trúc</li>
    <li>Trò chuyện</li>
    <li>Tìm kiếm ngữ nghĩa</li>
    <li>Đại lý</li>
  </ul>

<h2 id='tangcuongnguca'>3. Tăng cường ngữ cảnh cho LLM</h2>
  <p>LLM được đào tạo trên một lượng lớn văn bản, nhưng không nhất thiết là văn bản về lĩnh vực của bạn. LlamaIndex cung cấp ba cách chính để tăng cường ngữ cảnh và thêm thông tin về lĩnh vực của bạn:</p>
  <ul>
    <li>Cung cấp tài liệu: Phương pháp đơn giản nhất là cung cấp tài liệu cho mô hình cùng với truy vấn của bạn.</li>
    <li>Tạo ra bởi việc truy xuất (RAG): RAG kết hợp ngữ cảnh với LLM tại thời điểm suy luận, thường sử dụng cơ sở dữ liệu vector.</li>
    <li>Điều chỉnh tinh chỉnh LLM: Đây là một quá trình học có giám sát liên quan đến việc điều chỉnh các tham số của mô hình cho một nhiệm vụ cụ thể.</li>
  </ul>

<h2 id='caidat'>4. Cài đặt LlamaIndex</h2>
  <p>Bạn có thể cài đặt phiên bản Python của LlamaIndex theo ba cách:</p>
  <ul>
    <li>Từ mã nguồn trong kho GitHub</li>
    <li>Sử dụng cài đặt khởi động của llama-index</li>
    <li>Sử dụng llama-index-core cộng với các tích hợp được chọn</li>
  </ul>

<h2 id='llamacloud'>5. LlamaCloud và LlamaParse</h2>
  <p>LlamaCloud là một dịch vụ đám mây cho phép bạn tải lên, phân tích cú pháp và lập chỉ mục tài liệu, sau đó tìm kiếm chúng bằng LlamaIndex. Nó hiện đang ở giai đoạn thử nghiệm riêng tư. LlamaParse là một thành phần của LlamaCloud cho phép bạn phân tích cú pháp PDF thành dữ liệu có cấu trúc. Nó có sẵn thông qua REST API, gói Python và giao diện web.</p>

<h2 id='llamahub'>6. LlamaHub</h2>
  <p>LlamaHub cung cấp quyền truy cập vào một bộ sưu tập lớn các tích hợp cho LlamaIndex, bao gồm đại lý, hồi gọi, bộ tải dữ liệu, nhúng và khoảng 17 danh mục khác.</p>

<h2 id='congcu'>7. Các công cụ dòng lệnh</h2>
  <ul>
    <li><code>create-llama</code>: Công cụ dòng lệnh tạo ra các ứng dụng LlamaIndex.</li>
    <li><code>RAG CLI</code>: Công cụ dòng lệnh để trò chuyện với LLM về các tệp bạn đã lưu cục bộ trên máy tính.</li>
  </ul>

<h2 id='thanhphan'>8. Các thành phần của LlamaIndex</h2>
  <p>Hướng dẫn thành phần của LlamaIndex cung cấp trợ giúp cụ thể cho các phần khác nhau của LlamaIndex.</p>

<h2 id='hoctap'>9. Học cách sử dụng LlamaIndex</h2>
  <p>Sau khi đọc, hiểu và chạy ví dụ khởi động bằng ngôn ngữ lập trình ưa thích của bạn (Python hoặc TypeScript), tôi khuyên bạn nên đọc, hiểu và thử càng nhiều ví dụ khác càng tốt.</p>

<h2 id='ketluan'>10. Kết luận</h2>
  <p>LlamaIndex là một công cụ dễ sử dụng để tạo các ứng dụng LLM. Nó tích hợp với hơn 40 kho vector, hơn 40 LLM và hơn 160 nguồn dữ liệu, và hoạt động cho một số trường hợp sử dụng.</p>

<h2 id='uudaivanhucdiem'>11. Ưu điểm và Nhược điểm</h2>
  <h3>Ưu điểm:</h3>
  <ul>
    <li>Hỗ trợ tạo các ứng dụng LLM cho Hỏi đáp, trích xuất có cấu trúc, trò chuyện, tìm kiếm ngữ nghĩa và đại lý.</li>
    <li>Hỗ trợ Python và TypeScript.</li>
    <li>Khung khổ mã nguồn mở và miễn phí.</li>
    <li>Có nhiều ví dụ và tích hợp.</li>
  </ul>

<h3>Nhược điểm:</h3>
  <ul>
    <li>Dịch vụ đám mây bị giới hạn trong giai đoạn thử nghiệm riêng tư.</li>
    <li>Tiếp thị hơi cường điệu.</li>
  </ul>

<h2 id='giaca'>12. Giá cả và nền tảng</h2>
  <ul>
    <li>Mã nguồn mở: Miễn phí.</li>
    <li>Dịch vụ nhập LlamaParse: 7K trang mỗi tuần miễn phí, sau đó là $3 cho mỗi 1000 trang.</li>
    <li>Nền tảng: Python và TypeScript, cộng với SaaS đám mây (hiện đang trong giai đoạn thử nghiệm riêng tư).</li>
  </ul>

</body>
</html>

LlamaIndex: Khung Khổ Dữ Liệu Cho Ứng Dụng LLM Dễ Dàng

LlamaIndex: Khung Khổ Dữ Liệu Cho Ứng Dụng LLM Dễ Dàng LlamaIndex: Khung Khổ Dữ Liệu Cho Ứng Dụng LLM Dễ Dàng Mục lục ...

tháng 6 18, 2024

HippoRAG: Cải thiện khả năng truy xuất thông tin của LLM bằng cách học hỏi từ não bộ

<html>
<head>
  <title>HippoRAG: Cải thiện khả năng truy xuất thông tin của LLM bằng cách học hỏi từ não bộ</title>
</head>
<body>

<h2>HippoRAG: Cải thiện khả năng truy xuất thông tin của LLM bằng cách học hỏi từ não bộ</h2>

<h3>Mục lục</h3>
  <ul>
    <li><strong>Giới thiệu</strong></li>
    <li><strong>Thách thức trong việc tích hợp kiến thức trong LLM</strong></li>
    <li><strong>HippoRAG: Lấy cảm hứng từ não bộ</strong></li>
    <li><strong>HippoRAG hoạt động như thế nào?</strong>
      <ul>
        <li>Giai đoạn lập chỉ mục ngoại tuyến</li>
        <li>Giai đoạn truy xuất trực tuyến</li>
      </ul>
    </li>
    <li><strong>Hiệu quả của HippoRAG</strong></li>
    <li><strong>Kết luận</strong></li>
    <li><strong>Hướng phát triển trong tương lai</strong></li>
  </ul>

<h3>Giới thiệu</h3>
  <p>Lấy cảm hứng từ lý thuyết lập chỉ mục vùng hippocampus của bộ nhớ dài hạn ở người, HippoRAG là một khung truy xuất thông tin mới được các nhà nghiên cứu từ Đại học bang Ohio và Đại học Stanford giới thiệu. </p>

<h3>Thách thức trong việc tích hợp kiến thức trong LLM</h3>
  <p>Mặc dù đã có những tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực tạo ra nội dung tăng cường bằng truy xuất (RAG), nhưng việc tích hợp kiến thức hiệu quả vẫn là một thách thức lớn đối với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). LLM vẫn gặp khó khăn trong việc tích hợp kiến thức sau quá trình đào tạo trước, do các phương pháp hiện tại gặp phải vấn đề trong việc tích hợp kiến thức từ nhiều nguồn khác nhau. Điều này dẫn đến việc LLM không thể xử lý thông tin từ nhiều tài liệu và thực hiện suy luận phức tạp.</p>

<h3>HippoRAG: Lấy cảm hứng từ não bộ</h3>
  <p>HippoRAG dựa trên cơ chế tương tác giữa vỏ não và vùng hippocampus trong não người, cho phép bộ nhớ dựa trên ngữ cảnh, cập nhật liên tục. Vỏ não xử lý và lưu trữ các biểu diễn bộ nhớ thực tế, trong khi vùng hippocampus giữ một tập hợp các chỉ mục liên kết chỉ đến các đơn vị bộ nhớ trong vỏ não và lưu trữ các liên kết giữa chúng. Hai thành phần này hoạt động cùng nhau để thực hiện phân tách mẫu (đảm bảo các biểu diễn của các trải nghiệm riêng biệt là duy nhất) và hoàn thành mẫu (cho phép truy xuất bộ nhớ hoàn chỉnh từ các kích thích một phần).</p>

<h3>HippoRAG hoạt động như thế nào?</h3>
  <p>HippoRAG mô phỏng mô hình bộ nhớ này bằng cách sử dụng LLM để biến đổi một tập hợp tài liệu thành một đồ thị kiến thức đóng vai trò là một chỉ mục vùng hippocampus nhân tạo. Hệ thống hoạt động qua hai giai đoạn: lập chỉ mục ngoại tuyến và truy xuất trực tuyến.</p>

<h4>Giai đoạn lập chỉ mục ngoại tuyến</h4>
  <p>Giai đoạn này tương tự như mã hóa bộ nhớ trong não, sử dụng LLM được điều chỉnh bằng hướng dẫn để trích xuất các đặc trưng quan trọng từ các đoạn văn dưới dạng bộ ba đồ thị kiến thức. Điều này cho phép phân tách mẫu chi tiết hơn so với các nhúng mật độ được sử dụng trong các đường ống RAG cổ điển.</p>

<h4>Giai đoạn truy xuất trực tuyến</h4>
  <p>Giai đoạn này phản ánh quá trình truy xuất bộ nhớ trong não. LLM trích xuất các thực thể được đặt tên nổi bật từ truy vấn của người dùng, sau đó liên kết chúng với các nút trong đồ thị kiến thức dựa trên sự tương đồng được xác định bởi các bộ mã hóa truy xuất. HippoRAG sau đó sử dụng thuật toán Personalized PageRank, một biến thể của thuật toán PageRank sử dụng một tập hợp các nút nguồn do người dùng xác định để phân phối xác suất trên đồ thị. Điều này cho phép HippoRAG giới hạn đầu ra của nó vào tập hợp các nút truy vấn ứng viên được chọn trong bước trước. Sau đó, kết quả được áp dụng cho các đoạn văn đã được lập chỉ mục để chọn chúng để truy xuất.</p>

<h3>Hiệu quả của HippoRAG</h3>
  <p>Các nhà nghiên cứu đã đánh giá khả năng truy xuất của HippoRAG trên hai tiêu chuẩn đánh giá câu hỏi trả lời đa bước khó khăn là MuSiQue và 2WikiMultiHopQA, cũng như tập dữ liệu HotpotQA. Họ đã so sánh nó với một số phương pháp truy xuất mạnh mẽ và các đường cơ sở tăng cường LLM gần đây.</p>

<p>Kết quả cho thấy HippoRAG vượt trội hơn tất cả các phương pháp khác, bao gồm cả các đường cơ sở tăng cường LLM, trong truy xuất một bước. Khi kết hợp với phương pháp truy xuất đa bước IRCoT, HippoRAG mang lại lợi ích bổ sung lên đến 20% trên cùng một tập dữ liệu.</p>

<p>Một lợi thế chính của HippoRAG là khả năng thực hiện truy xuất đa bước trong một bước duy nhất. Quá trình truy xuất trực tuyến của nó cũng rẻ hơn 10 đến 30 lần và nhanh hơn 6 đến 13 lần so với các phương pháp truy xuất lặp hiện tại như IRCoT, đồng thời đạt hiệu suất tương đương.</p>

<h3>Kết luận</h3>
  <p>HippoRAG chứng minh tiềm năng của các phương pháp lấy cảm hứng từ thần kinh sinh học trong việc thúc đẩy tích hợp kiến thức trong LLM, cho phép chúng thực hiện suy luận phức tạp hơn trên thông tin không cấu trúc. </p>

<h3>Hướng phát triển trong tương lai</h3>
  <p>Các nhà nghiên cứu thừa nhận một số hạn chế có thể được khắc phục để cải thiện HippoRAG hơn nữa, chẳng hạn như tinh chỉnh các thành phần của nó và xác thực thêm khả năng mở rộng của nó đối với các đồ thị kiến thức lớn hơn. Tuy nhiên, kết quả hiện tại đã chứng minh tiềm năng của các phương pháp lấy cảm hứng từ thần kinh sinh học trong việc thúc đẩy tích hợp kiến thức trong LLM. </p>

<p>Sự kết hợp của đồ thị kiến thức và LLM là một công cụ mạnh mẽ có thể mở ra nhiều ứng dụng. GNN-RAG, một phương pháp gần đây kết hợp mạng thần kinh đồ thị (GNN) và đồ thị kiến thức với LLM, đã chứng minh khả năng giải quyết nhiều vấn đề suy luận phức tạp mà RAG cổ điển không thể giải quyết được. Việc thêm GNN vào HippoRAG có thể là một hướng nghiên cứu thú vị trong tương lai.</p>

</body>
</html>

HippoRAG: Cải thiện khả năng truy xuất thông tin của LLM bằng cách học hỏi từ não bộ

HippoRAG: Cải thiện khả năng truy xuất thông tin của LLM bằng cách học hỏi từ não bộ HippoRAG: Cải thiện khả năng truy xuất thôn...

tháng 6 18, 2024

Llama 3: Sự Tiến Bộ Mới Của Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Nguồn Mở

<html>
<head>
  <title>Llama 3: Sự Tiến Bộ Mới Của Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Nguồn Mở</title>
</head>
<body>
  <h2>Mục lục:</h2>
  <ul>
    <li><a href='#gioithieu'>Giới thiệu</a></li>
    <li><a href='#so sánh'>So sánh Llama 3 với Llama 2</a></li>
    <li><a href='#cai-tien'>Cải tiến trong Llama 3</a></li>
    <li><a href='#phat-trien'>Phát triển và Sử dụng có Trách nhiệm</a></li>
    <li><a href='#ketluan'>Kết luận</a></li>
  </ul>

<h2 id='gioithieu'>1. Giới thiệu</h2>
  <p>Meta đã tạo ra tiếng vang lớn với việc ra mắt Llama 3, phiên bản mới nhất của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mã nguồn mở của họ. Llama 3 được đánh giá là mô hình có khả năng nhất hiện nay của Meta, với hiệu suất vượt trội trên nhiều điểm chuẩn ngành và khả năng mới như suy luận nâng cao.</p>

<h2 id='so sánh'>2. So sánh Llama 3 với Llama 2</h2>
  <p>Mặc dù Llama 3 8B được coi là mô hình ngôn ngữ nhỏ (SML), hiệu suất của nó tương đương với Llama 2 70B, một mô hình lớn hơn gần 10 lần. Ngoài ra, kích thước ngữ cảnh của mô hình Llama 3 đã tăng từ 4.096 lên 8.192 token, cho phép nó xử lý các lời nhắc lớn hơn, lên tới khoảng 6.000 từ ngữ cảnh.</p>

<h2 id='cai-tien'>3. Cải tiến trong Llama 3</h2>
  <ul>
    <li><strong>Kiến trúc:</strong> Sử dụng kiến trúc transformer chỉ giải mã, giúp tối ưu hóa cho các tác vụ như dịch thuật ngôn ngữ và tạo văn bản.</li>
    <li><strong>Bộ mã hóa:</strong> Bộ mã hóa hiệu quả hơn với vốn từ vựng 128.000 token, mã hóa ngôn ngữ hiệu quả hơn.</li>
    <li><strong>Chuyển đổi:</strong> Sử dụng grouped query attention (GQA), tăng cường hiệu quả suy luận bằng cách nhóm và xử lý các phần văn bản tương tự.</li>
    <li><strong>Bộ dữ liệu:</strong> Bộ dữ liệu của Llama 3 lớn hơn 7 lần so với bộ dùng để huấn luyện Llama 2, bao gồm một lượng đáng kể dữ liệu phi tiếng Anh.</li>
    <li><strong>Hiệu suất:</strong> Được điều chỉnh lại để nâng cao khả năng làm theo hướng dẫn, suy luận và tạo mã, đồng thời giảm tỷ lệ từ chối sai và tăng đa dạng phản hồi.</li>
  </ul>

<h2 id='phat-trien'>4. Phát triển và Sử dụng có Trách nhiệm</h2>
  <p>Llama 3 được thiết kế với trọng tâm là an toàn và sử dụng có trách nhiệm. Meta đã áp dụng một cách tiếp cận mới ở cấp hệ thống đối với việc phát triển và triển khai có trách nhiệm các mô hình của họ. Họ thực hiện kiểm tra toàn diện bằng cả nỗ lực của con người và tự động hóa, để đánh giá rủi ro của các phản hồi tiềm ẩn gây vấn đề liên quan đến việc sử dụng sai mục đích, chẳng hạn như tấn công mạng, deep fake hoặc deep scam. Ngoài ra, Llama 3 bao gồm các công cụ an toàn khác như hệ thống kiểm duyệt nội dung Llama Guard 2, Code Shield để lọc các gợi ý mã không an toàn, và CyberSec Eval 2 để đánh giá các rủi ro bảo mật tiềm ẩn.</p>

<h2 id='ketluan'>5. Kết luận</h2>
  <p>Với sự phổ biến và sức mạnh của LLM ngày càng tăng, sự phát triển liên tục của các mô hình mở như Llama chắc chắn sẽ giúp thiết lập một hệ sinh thái lành mạnh các giải pháp thay thế mã nguồn mở cho các mô hình ngôn ngữ lớn độc quyền. Điều này tạo ra một bối cảnh phát triển dễ tiếp cận hơn, cho phép người dùng đổi mới hơn, tạo ra các ứng dụng tinh chỉnh thông minh cho quản lý tệp tự động, chú thích lại hình ảnh tự động và câu trả lời chính xác về y tế, đồng thời đảm bảo một mức độ nhất định về minh bạch và trách nhiệm chung. Bạn có thể tìm hiểu thêm hoặc tải xuống mô hình tại trang web Llama 3.</p>

Llama 3: Sự Tiến Bộ Mới Của Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Nguồn Mở

Llama 3: Sự Tiến Bộ Mới Của Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Nguồn Mở Mục lục: Giới thiệu So sánh Llama 3 với Llama 2 Cải t...

tháng 6 18, 2024

Google ra mắt mô hình Gemma V2 với 27B tham số trên AI Studio

<html lang='vi'>
<head>
    <meta charset='UTF-8'>
    <title>Google ra mắt mô hình Gemma V2 với 27B tham số trên AI Studio</title>
</head>
<body>
    <h1>Google ra mắt mô hình Gemma V2 với 27B tham số trên AI Studio</h1>
    
    <h2>Mục lục:</h2>
    <ul>
        <li><a href='#gioithieu'>Giới thiệu Gemma V2</a></li>
        <li><a href='#tinhnang'>Các tính năng chính của Gemma V2</a></li>
        <li><a href='#phattrien'>Phát triển trong tương lai</a></li>
        <li><a href='#ketluan'>Kết luận</a></li>
    </ul>

<h2 id='gioithieu'>1. Giới thiệu Gemma V2</h2>
    <p>Mô hình Gemma V2 27B đã bắt đầu xuất hiện trên Google AI Studio ở chế độ xem trước. Gemma 2 là mô hình trọng lượng mở thế hệ tiếp theo của Google với 27B tham số, một nâng cấp đáng kể so với các phiên bản 2B và 7B trước đó. Mặc dù có kích thước lớn, nhưng nó phù hợp với các mô hình 70B như Llama trong khi sử dụng một nửa lượng tính toán.</p>

<h2 id='tinhnang'>2. Các tính năng chính của Gemma V2</h2>
    <ul>
        <li><strong>Hiệu suất nâng cao:</strong> Gemma V2 thể hiện hiệu suất vượt trội trên các điểm chuẩn như MMLU, HellaSwag, GSM8K, thường vượt qua Llama 3 70B và Grok-1 314B.</li>
        <li><strong>Điều chỉnh linh hoạt:</strong> Có thể điều chỉnh linh hoạt trên Google Cloud, Hugging Face, TensorRT cho các ứng dụng cụ thể.</li>
        <li><strong>Tối ưu hóa hiệu quả:</strong> Được tối ưu hóa cho GPU NVIDIA và TPU Google để triển khai hiệu quả, tiết kiệm chi phí.</li>
        <li><strong>An toàn được tích hợp:</strong> Bao gồm tính năng an toàn thông qua bộ lọc dữ liệu nhạy cảm tự động và điều chỉnh tinh chỉnh RLHF.</li>
    </ul>

<h2 id='phattrien'>3. Phát triển trong tương lai</h2>
    <ul>
        <li><strong>PaliGemma:</strong> Dành cho các nhiệm vụ thị giác-ngôn ngữ như chú thích hình ảnh.</li>
        <li><strong>Các biến thể Gemma khác:</strong> Cho các ứng dụng đa dạng.</li>
        <li><strong>Khuyến khích cộng đồng hợp tác:</strong> Xây dựng cộng đồng hợp tác xung quanh Gemma.</li>
    </ul>

<h2 id='ketluan'>4. Kết luận</h2>
    <p>Gemma V2 cung cấp khả năng mạnh mẽ với các thực tiễn có trách nhiệm. Google cung cấp các công cụ và tài nguyên để xây dựng, điều chỉnh, triển khai hiệu quả, thúc đẩy đổi mới AI.</p>

Google ra mắt mô hình Gemma V2 với 27B tham số trên AI Studio

Google ra mắt mô hình Gemma V2 với 27B tham số trên AI Studio Google ra mắt mô hình Gemma V2 với 27B tham số trên AI Stu...

tháng 6 18, 2024

Nvidia dẫn đầu cuộc đua công nghệ với AI

Nvidia: Từ Chip Game đến Vua Công Nghệ Trí Tuệ Nhân Tạo

Xây dựng hệ thống RAG cục bộ với 3 bước đơn giản

OpenVLA: Mô hình AI nguồn mở cho robot

xAI: Liệu có thể thách thức vị thế thống trị của OpenAI?

Lo ngại về AI: Một cái nhìn thực tế

Thực tế ảo và tăng cường (VR/AR): Sự kết hợp với trí tuệ nhân tạo (AI)

Cách AI Thay Đổi Cách Con Người Tương Tác Với Thế Giới

AI: Cuộc cách mạng trong y tế và giáo dục

GPT-4o: Cuộc Cách Mạng Mới Cho Kế Toán Doanh Nghiệp

GPT-4, GPT-4 Turbo và GPT-4o: Nên Chọn Mô Hình Nào?

Dash: Trợ lý AI cho Unreal Engine 5, Mở Khóa Tiềm Năng Sáng Tạo

Color Health hợp tác với OpenAI để phát triển ứng dụng đồng hành điều trị ung thư

GPT-4o: Trò chuyện với AI có cảm xúc bằng âm thanh và hình ảnh

ChatGPT GPT-4o: Cách truy cập và sử dụng AI đa phương thức mới

So sánh GPT-4 và Llama 3: Ai là người chiến thắng?

GPT-4: Con người khó phân biệt với AI trong các cuộc trò chuyện trực tuyến

Sakana AI: Startup AI lấy cảm hứng từ thiên nhiên có thể trở thành đối thủ cạnh tranh của OpenAI

Oracle hợp tác với OpenAI và Google Cloud: Tương lai đa đám mây

LlamaIndex: Khung Khổ Dữ Liệu Cho Ứng Dụng LLM Dễ Dàng

HippoRAG: Cải thiện khả năng truy xuất thông tin của LLM bằng cách học hỏi từ não bộ

Llama 3: Sự Tiến Bộ Mới Của Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Nguồn Mở

Google ra mắt mô hình Gemma V2 với 27B tham số trên AI Studio

Bài đăng phổ biến

Labels