Agent.ai.vn

Llama 3.1: Bước Đột Phá Mới Cho Dịch Máy Văn Bản và Lời Nói Nguồn Mở

<h2>Llama 3.1: Bước Đột Phá Mới Cho Dịch Máy Văn Bản và Lời Nói Nguồn Mở</h2><b>Mục lục</b><ol>
  <li><strong>Giới thiệu Llama 3.1</strong></li>
  <li><strong>Nâng Cấp Đáng Kể So Với Phiên Bản Tiền Nhiệm</strong></li>
  <li><strong>Khả Năng Dịch Đa Ngôn Ngữ Xuất Sắc</strong></li>
  <li><strong>Hiệu Suất Mạnh Mẽ trong Dịch Lời Nói</strong></li>
  <li><strong>Ứng Dụng Đa Dạng và Tiềm Năng Phát Triển</strong></li>
  <li><strong>Sẵn Có Công Khai và Tác Động Đến Cộng Đồng</strong></li>
</ol>

<h3>Giới thiệu Llama 3.1</h3>

<p>Ra mắt vào ngày 23 tháng 7 năm 2023, Llama 3.1 là phiên bản mới nhất trong dòng sản phẩm mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) của Meta. Phiên bản này bao gồm ba tùy chọn kích thước tham số: 8B, 70B và 405B, cho phép người dùng lựa chọn cấu hình phù hợp với tài nguyên tính toán và nhu cầu ứng dụng cụ thể.</p>

<h3>Nâng Cấp Đáng Kể So Với Phiên Bản Tiền Nhiệm</h3>

<p>Llama 3.1 là bước tiến đáng kể so với Llama 2, được huấn luyện trước trên bộ dữ liệu khổng lồ 15 nghìn tỷ token đa ngôn ngữ, so với 1,8 nghìn tỷ token của Llama 2. Với cửa sổ ngữ cảnh lên đến 128 nghìn token (so với giới hạn 8 nghìn token trước đây), Llama 3.1 mang đến những cải tiến đáng chú ý về khả năng đa ngôn ngữ, lập trình, lập luận và sử dụng công cụ.</p>

<p>Trong các bài kiểm tra đa ngôn ngữ, Llama 3.1 8B đã vượt qua Gemma 2 9B và Mistral 7B, trong khi Llama 3.1 70B đánh bại Mixtral 8Xx22B và GPT 3.5 Turbo. Đặc biệt, Llama 3.1 405B cho thấy hiệu suất tương đương Claude 3.5 Sonnet và vượt trội hơn cả GPT-4 và GPT 4o, khẳng định vị thế dẫn đầu trong lĩnh vực dịch máy đa ngôn ngữ.</p>

<h3>Hiệu Suất Mạnh Mẽ trong Dịch Lời Nói</h3>

<p>Bên cạnh xử lý ngôn ngữ, Llama 3.1 còn được tích hợp các tiện ích mở rộng đa phương thức, hỗ trợ nhận dạng hình ảnh, video và khả năng hiểu lời nói. Mặc dù đang trong giai đoạn phát triển, kết quả ban đầu cho thấy Llama 3.1 mang lại hiệu suất cạnh tranh trong các tác vụ liên quan đến hình ảnh, video và lời nói.</p>

<h3>Ứng Dụng Đa Dạng và Tiềm Năng Phát Triển</h3>

<p>Sự ra mắt của Llama 3.1 đã tạo nên làn sóng mới trong cộng đồng AI, được ca ngợi là bước ngoặt và kẻ hủy diệt GPT-4. Nhiều chuyên gia nhận định đây là thời khắc quan trọng cho AI nguồn mở, hứa hẹn tạo ra cơn địa chấn trong chuyển đổi doanh nghiệp và cách thức vận hành của các công ty.</p>

<p>Llama 3.1 mở ra tiềm năng ứng dụng to lớn, từ trợ lý ảo trên điện thoại, trợ lý tài liệu đến trợ lý lập trình.</p>

<p>Meta phát hành tất cả các mô hình Llama 3.1 theo giấy phép cộng đồng cập nhật, thúc đẩy đổi mới và phát triển có trách nhiệm hướng tới trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI).</p>

<p>Việc phát hành Llama 3.1 được kỳ vọng sẽ tạo động lực cho ngành công nghiệp áp dụng các phương pháp tiếp cận cởi mở và có trách nhiệm hơn trong phát triển AGI.</p>

<p>Mặc dù còn nhiều tiềm năng phát triển, Llama 3.1 đã khẳng định vị thế là một mô hình ngôn ngữ lớn mạnh mẽ, mở ra cánh cửa cho tương lai của dịch máy và AI nguồn mở.</p>

Llama 3.1: Bước Đột Phá Mới Cho Dịch Máy Văn Bản và Lời Nói Nguồn Mở

Llama 3.1: Bước Đột Phá Mới Cho Dịch Máy Văn Bản và Lời Nói Nguồn Mở Mục lục Giới thiệu Llama 3.1 Nâng Cấp Đáng Kể So Với Phiên Bản T...

tháng 8 08, 2024

GPT-in-a-Box: Giải pháp Nutanix Cho Doanh Nghiệp Vận Hành GenAI Hiệu Quả

<h2>GPT-in-a-Box: Giải pháp Nutanix Cho Doanh Nghiệp Vận Hành GenAI Hiệu Quả</h2>

<h3>Mục Lục:</h3>
<ol>
    <li><strong>Thách Thức của Việc Triển Khai GenAI</strong></li>
    <li><strong>Sức Mạnh Của Dữ Liệu Tổng Hợp</strong></li>
    <li><strong>GPT-in-a-Box: Giải Pháp Toàn Diện Cho GenAI</strong></li>
    <li><strong>Ba Trụ Cột Chiến Lược GenAI của Nutanix</strong></li>
    <li><strong>Ứng Dụng Thực Tiễn của GPT-in-a-Box</strong></li>
    <li><strong>Hợp Tác và Tương Lai của GPT-in-a-Box</strong></li>
</ol>

<h3>1. Thách Thức của Việc Triển Khai GenAI:</h3>
<p>Mặc dù GenAI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát) hứa hẹn mang đến nhiều tiềm năng cho doanh nghiệp, việc triển khai công nghệ này vẫn còn nhiều thách thức. Nhiều tổ chức thiếu kinh nghiệm, đồng thời e ngại trước sự phức tạp của cơ sở hạ tầng và quy trình cần thiết để vận hành GenAI thành công. Việc quản lý dữ liệu tổng hợp - yếu tố sống của nhiều ứng dụng GenAI - cũng là một trong những khó khăn lớn.</p>

<h3>2. Sức Mạnh Của Dữ Liệu Tổng Hợp:</h3>
<p>Dữ liệu tổng hợp là thông tin được tạo ra dựa trên dữ liệu lịch sử, được tạo ra bởi thuật toán và mô phỏng máy tính thay vì thu thập từ thực tế. Dữ liệu tổng hợp cung cấp nguồn dữ liệu dồi dào và đa dạng để đào tạo mô hình AI/ML, đặc biệt là khi dữ liệu thực khan hiếm, tốn kém hoặc nhạy nhạy.</p>

<h3>3. GPT-in-a-Box: Giải Pháp Toàn Diện Cho GenAI:</h3>
<p>Nutanix, công ty tiên phong trong lĩnh vực cơ sở hạ tầng siêu hội tụ (HCI), đã giới thiệu giải pháp GPT-in-a-Box, cung cấp một nền tảng quản lý/phát triển dữ liệu linh hoạt, cho phép nhiều nhân viên ở các bộ phận khác nhau sử dụng GenAI hiệu quả. </p>
<p>GPT-in-a-Box cung cấp một bộ công cụ, dịch vụ dữ liệu và phương pháp hay nhất nhất quán, giúp đơn giản hóa việc triển khai và sử dụng các ứng dụng AI, giảm thiểu sự phức tạp và chi phí vận hành so với phương pháp đa nhà cung cấp.</p>

<h3>4. Ba Trụ Cột Chiến Lược GenAI của Nutanix:</h3>
<p>Chiến lược GenAI của Nutanix dựa trên ba trụ cột:</p>
<ul>
    <li><strong>AI trên Nền tảng Đám mây Nutanix:</strong> Cung cấp nền tảng hợp nhất để triển khai khối lượng công việc AI tổng quát của khách hàng và quản lý dữ liệu trên kiến trúc Nutanix.</li>
    <li><strong>AI với Vận hành Ngày 2 trên Nutanix:</strong> Tập trung vào việc vận hành môi trường AI luôn thay đổi, bao gồm cập nhật, nâng cấp, bảo mật và quản lý, đảm bảo khả năng thích ứng với những thay đổi.</li>
    <li><strong>AI trong Nutanix:</strong> Sử dụng AI và AI tổng quát để nâng cao hiệu quả cho các quy trình và hoạt động kinh doanh nội bộ của Nutanix, đồng thời chia sẻ những hiểu biết này với người dùng.</li>
</ul>

<h3>5. Ứng Dụng Thực Tiễn của GPT-in-a-Box:</h3>
<p>GPT-in-a-Box cung cấp nhiều công cụ và dịch vụ cho phép người dùng lựa chọn và triển khai theo chiến lược GenAI của riêng họ. Một số trường hợp sử dụng phổ biến bao gồm:</p>
<ul>
    <li><strong>Tìm kiếm và giao tiếp với dữ liệu riêng tư:</strong> Cho phép doanh nghiệp tìm kiếm và tương tác với dữ liệu nội bộ thông qua giao diện đàm thoại.</li>
    <li><strong>Tự động hóa tạo mã:</strong> Cung cấp trợ lý mã và công cụ đồng sáng tác mã, cho phép doanh nghiệp tự động hóa quy trình phát triển phần mềm.</li>
    <li><strong>Xử lý dữ liệu độc quyền và tuân thủ quy định:</strong> Giúp các doanh nghiệp trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe hoặc sản xuất tìm kiếm, tóm tắt và quản lý dữ liệu độc quyền một cách an toàn.</li>
</ul>

<h3>6. Hợp Tác và Tương Lai của GPT-in-a-Box:</h3>
<p>Nutanix đã hợp tác với Hugging Face và Nvidia để cung cấp bộ công cụ và phương pháp hay nhất nhất quán, hỗ trợ người dùng doanh nghiệp đẩy nhanh việc áp dụng AI. </p>
<p>Trong tương lai, Nutanix dự kiến sẽ hỗ trợ GPT-in-a-Box trên các nền tảng đám mây khác ngoài cơ sở hạ tầng riêng, mở rộng khả năng tiếp cận và linh hoạt cho người dùng.</p>

<h3>Kết Luận:</h3>
<p>GPT-in-a-Box của Nutanix là giải pháp toàn diện, giúp doanh nghiệp vượt qua những thách thức trong việc triển khai và vận hành GenAI hiệu quả, mang đến lợi thế cạnh tranh trong thị trường ngày càng phát triển.</p>
<img alt="logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"> 
``

GPT-in-a-Box: Giải pháp Nutanix Cho Doanh Nghiệp Vận Hành GenAI Hiệu Quả

GPT-in-a-Box: Giải pháp Nutanix Cho Doanh Nghiệp Vận Hành GenAI Hiệu Quả Mục Lục: Thách Thức của Việc Triển Khai GenAI Sức Mạn...

tháng 8 08, 2024

LG Đẩy Mạnh Hệ Sinh Thái AI Nguồn Mở Với EXAONE 3.0

<h2>LG Đẩy Mạnh Hệ Sinh Thái AI Nguồn Mở Với EXAONE 3.0</h2>

<ul>
  <li><strong>EXAONE 3.0: Nâng Cấp Vượt Bậc Về Hiệu Năng</strong></li>
  <li><strong>ChatEXAONE: Trợ Lý AI Thông Minh Cho Doanh Nghiệp</strong></li>
  <li><strong>Dữ Liệu Khổng Lồ - Chìa Khóa Cho Sức Mạnh Của EXAONE 3.0</strong></li>
  <li><strong>Tương Lai Của EXAONE 3.0: Ứng Dụng Đa Dạng, Đổi Mới Toàn Diện</strong></li>
</ul>

<p>LG AI Research vừa công bố phiên bản nguồn mở của EXAONE 3.0, mô hình AI mới nhất của hãng, nhằm thúc đẩy sự phát triển của hệ sinh thái nghiên cứu AI. Được thiết kế với tiêu chí hiệu suất cao và tiết kiệm chi phí, EXAONE 3.0 hứa hẹn sẽ là công cụ đắc lực cho các ứng dụng nghiên cứu đa dạng.</p>

<h3>1. EXAONE 3.0: Nâng Cấp Vượt Bậc Về Hiệu Năng</h3>

<p>EXAONE 3.0 là phiên bản nâng cấp đáng kể so với người tiền nhiệm EXAONE 2.0. Mô hình mới này tự hào với tốc độ xử lý nhanh hơn 56%, sử dụng bộ nhớ thấp hơn 35% và giảm 72% chi phí vận hành. </p>

<p>Không chỉ vậy, EXAONE 3.0 còn thể hiện hiệu suất vượt trội trong các bài kiểm tra benchmark toàn cầu, đặc biệt là trong các ứng dụng thực tế, lập trình và toán học. Thậm chí, mô hình này còn vượt qua cả các đối thủ nặng ký như Llama 3.1 của Meta và Gemma 2 của Google.</p>

<h3>2. ChatEXAONE: Trợ Lý AI Thông Minh Cho Doanh Nghiệp</h3>

<p>Song song với việc ra mắt EXAONE 3.0, LG cũng giới thiệu phiên bản beta mở của ChatEXAONE, một trợ lý AI dành cho doanh nghiệp được xây dựng dựa trên nền tảng EXAONE 3.0. ChatEXAONE được kỳ vọng sẽ nâng cao hiệu suất làm việc cho nhân viên LG với các tính năng nổi bật như:</p>

<ul>
  <li>Hỏi đáp trực tuyến dựa trên dữ liệu web thời gian thực.</li>
  <li>Phân tích tài liệu.</li>
  <li>Hỗ trợ lập trình.</li>
  <li>Quản lý cơ sở dữ liệu.</li>
</ul>

<h3>3. Dữ Liệu Khổng Lồ - Chìa Khóa Cho Sức Mạnh Của EXAONE 3.0</h3>

<p>Để nâng cao khả năng của EXAONE 3.0, LG AI Research đã sử dụng tập dữ liệu khổng lồ với hơn 60 triệu điểm dữ liệu từ nhiều lĩnh vực khác nhau. Dự kiến, con số này sẽ tăng lên hơn 100 triệu điểm dữ liệu vào cuối năm nay. </p>

<p>Việc huấn luyện toàn diện này nhằm mục tiêu cải thiện hiệu suất của mô hình trên nhiều lĩnh vực chuyên ngành như luật, sinh học và giáo dục.</p>

<h3>4. Tương Lai Của EXAONE 3.0: Ứng Dụng Đa Dạng, Đổi Mới Toàn Diện</h3>

<p>LG có kế hoạch tích hợp EXAONE 3.0 vào các sản phẩm và dịch vụ của mình vào nửa cuối năm nay. Hãng cũng sẽ hợp tác với các công ty con để tinh chỉnh mô hình cho phù hợp với từng ứng dụng kinh doanh cụ thể, từ đó thúc đẩy đổi mới sáng tạo trên toàn công ty. </p>

<p>Động thái này khẳng định cam kết mạnh mẽ của LG trong việc phát triển công nghệ AI và ứng dụng nó vào thực tiễn, mang đến những giải pháp đột phá cho cuộc sống.</p>

LG Đẩy Mạnh Hệ Sinh Thái AI Nguồn Mở Với EXAONE 3.0

LG Đẩy Mạnh Hệ Sinh Thái AI Nguồn Mở Với EXAONE 3.0 EXAONE 3.0: Nâng Cấp Vượt Bậc Về Hiệu Năng ChatEXAONE: Trợ Lý AI Thông Minh Cho...

tháng 8 08, 2024

Intel: Từ Bỏ Cơ Hội Vàng Với OpenAI Đến Chật Vật Trong Cuộc Đua AI

<h2>Intel: Từ Bỏ Cơ Hội Vàng Với OpenAI Đến Chật Vật Trong Cuộc Đua AI</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ul>
  <li><strong>Cơ Hội Bị Bỏ Lỡ: Intel Từ Chối Đầu Tư Vào OpenAI</strong></li>
  <li><strong>Intel Inside: Từ Biểu Tượng Chất Lượng Đến Lạc Lối Trong Kỷ Nguyên AI</strong></li>
  <li><strong>Loay Hoay Tìm Lối Thoát: Những Nỗ Lực Chưa Trái Ngọt Của Intel Trong Lĩnh Vực AI</strong></li>
  <li><strong>Tương Lai Nào Cho Intel Trước Làn Sóng AI?</strong></li>
</ul>

<p>Vào những năm 2017-2018, khi OpenAI – cha đẻ của ChatGPT ngày nay – còn là một cái tên vô danh trong lĩnh vực AI, Intel đã có cơ hội sở hữu 15% cổ phần của startup này với giá 1 tỷ USD. Tuy nhiên, thương vụ đã không thành hiện thực do CEO Intel khi đó là Bob Swan không tin tưởng vào tiềm năng phát triển của AI. </p>

<p>Quyết định sai lầm này đã khiến Intel – người khổng lồ từng thống trị thị trường chip máy tính trong suốt những năm 1990-2000 – phải trả giá đắt. Trong khi OpenAI vươn lên trở thành hiện tượng toàn cầu với mức định giá 80 tỷ USD, Intel lại loay hoay tìm chỗ đứng trong cuộc cách mạng AI. </p>

<p>Giá cổ phiếu Intel đã giảm mạnh sau khi công ty công bố báo cáo tài chính quý II/2024, đánh dấu mức vốn hóa thấp nhất trong vòng 30 năm qua. Intel đang phải đối mặt với sự cạnh tranh khốc liệt từ Nvidia – đối thủ đã nhanh chóng chuyển hướng từ chip đồ họa sang chip AI và hiện có giá trị vốn hóa lên đến 2,6 nghìn tỷ USD. </p>

<p>Mặc dù đã có nhiều nỗ lực để bắt kịp làn sóng AI, bao gồm việc mua lại hai startup chip AI là Nervana Systems và Habana Labs, Intel vẫn chưa thể tạo ra cú hích đáng kể nào.  </p>

<p>Liệu Intel có thể lật ngược thế cờ và giành lại vị thế dẫn đầu trong kỷ nguyên AI? Câu trả lời vẫn còn bỏ ngỏ, nhưng chắc chắn gã khổng lồ chip này sẽ cần phải có những thay đổi mang tính đột phá để không bị bỏ lại quá xa trong cuộc đua đầy khốc liệt này.</p>

Intel: Từ Bỏ Cơ Hội Vàng Với OpenAI Đến Chật Vật Trong Cuộc Đua AI

Intel: Từ Bỏ Cơ Hội Vàng Với OpenAI Đến Chật Vật Trong Cuộc Đua AI Mục lục: Cơ Hội Bị Bỏ Lỡ: Intel Từ Chối Đầu Tư Vào OpenAI Intel...

tháng 8 08, 2024

OpenAI: Từ Đỉnh Cao Vinh Quang Đến Bờ Vực Thử Thách

<h2>OpenAI: Từ Đỉnh Cao Vinh Quang Đến Bờ Vực Thử Thách</h2>

<ul>
  <li>Cuộc Di Cư Của Những Bộ Óc Xuất Chúng</li>
  <li>Bóng Lối Của Kịch Tính Silicon Valley</li>
  <li>Cuộc Chạy Đua Vũ Trang AI: Đối Thủ Vươn Lên Khi OpenAI Loạng Choạng</li>
  <li>Cuộc Khủng Cảc Danh Tính Và Tương Lai Của OpenAI</li>
  <li>Bài Học Từ Mùa Hè Bất Ổn</li>
</ul>

<h3>Cuộc Di Cư Của Những Bộ Óc Xuất Chúng</h3>

<p>Thế giới công nghệ đang chứng kiến một cuộc đào thoát nhân tài chưa từng có từ OpenAI, công ty từng là người khổng lồ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Ba lãnh đạo cấp cao đã rời bỏ con tàu trong một tuần, khiến công ty chòng chành trước những cơn sóng dữ.</p>

<p>John Schulman, đồng sáng lập và là kiến trúc sư trưởng của các thuật toán mang tính cách mạng của OpenAI, đã đầu quân cho đối thủ cạnh tranh Anthropic. Greg Brockman, đồng sáng lập và chủ tịch công ty, cũng tuyên bố nghỉ phép dài hạn - một cách nói giảm nhẹ của giới doanh nghiệp cho việc một chân đã bước ra khỏi cửa. Peter Deng, một chuyên gia sản phẩm được chiêu mộ từ Meta vào năm ngoái, cũng đang nói lời tạm biệt, theo The Information. Nhiệm kỳ ngắn của ông là minh chứng rõ ràng cho vận mệnh đang thay đổi chóng mặt của OpenAI.</p>

<p>Sự ra đi của những nhân tài hàng đầu này đe dọa biến OpenAI từ một người dẫn đầu ngành công nghiệp thành một câu chuyện cảnh giác. Schulman, với khả năng biến những khái niệm toán học trừu tượng thành những ứng dụng thay đổi thế giới, để lại một khoảng trống mà OpenAI khó có thể lấp đầy.</p>

<h3>Bóng Lối Của Kịch Tính Silicon Valley</h3>

<p>Cuộc khủng hoảng nhân sự này chỉ là một chương mới nhất trong câu chuyện kịch tính của OpenAI. Cuộc đảo chính trong phòng họp vào tháng 11 năm ngoái, chứng kiến giám đốc điều hành Sam Altman bị lật đổ trong thời gian ngắn, chỉ là phát súng mở màn cho giai đoạn bất ổn chưa từng có của người khổng lồ AI từng hùng mạnh này.</p>

<p>Elon Musk, một đồng sáng lập OpenAI và từng là người cổ vũ nhiệt tình nhất của công ty, giờ đây cáo buộc gã khổng lồ AI này đã phản bội lý tưởng ban đầu, theo đuổi lợi nhuận hơn là lợi ích chung. Bản cáo trạng của Musk giống như lời than thở của một người cha thất vọng, càng làm xói mòn niềm tin của công chúng vào công ty đang gặp khó khăn.</p>

<h3>Cuộc Chạy Đua Vũ Trang AI: Đối Thủ Vươn Lên Khi OpenAI Loạng Choạng</h3>

<p>Tuy nhiên, mối đe dọa hiện hữu nhất đối với OpenAI đến từ các đối thủ cạnh tranh. Google, công ty từng bị coi thường trong lĩnh vực AI, đã trở lại cuộc đua với các mô hình Gemini mới nhất được phát hành cách đây chưa đầy một tuần. Các mô hình mới này (Gemini 1.5 Pro và Gemma 2) sánh ngang và đôi khi thậm chí vượt qua khả năng của OpenAI trong các bài kiểm tra điểm chuẩn phổ biến. Cuộc đua AI đột ngột tăng tốc, khiến người dẫn đầu trước đây chứng kiến khoảng cách dẫn đầu của mình nhanh chóng bốc hơi.</p>

<p>Các mô hình Llama mã nguồn mở của Meta đặt ra một thách thức khác, dân chủ hóa AI theo những cách thức làm suy yếu cách tiếp cận khu vườn đóng của OpenAI. Trong khi đó, những công ty nhỏ hơn như Anthropic và Mistral đã chứng tỏ rằng trong thế giới AI, sự nhanh nhẹn và đổi mới có thể chiến thắng quy mô và danh tiếng. Cả hai đều đã đánh bại các mô hình của OpenAI trong các bài kiểm tra điểm chuẩn phổ biến.</p>

<h3>Cuộc Khủng Cảc Danh Tính Và Tương Lai Của OpenAI</h3>

<p>Cơn bão thách thức này cho thấy một công ty đang phải đối mặt với cuộc khủng hoảng bản sắc nghiêm trọng. OpenAI, từng là ông vua không thể tranh cãi của ngành công nghiệp AI, giờ đây thấy mình bị bao vây tứ phía. Những bộ óc hàng đầu của nó bỏ đi, danh tiếng của nó bị lung lay, và lợi thế công nghệ của nó bị xói mòn với tốc độ đáng báo động.</p>

<p>Điều gì đang chờ đợi công ty từng hứa hẹn sẽ mang đến cho chúng ta trí tuệ nhân tạo tổng quát? Những người lạc quan có thể coi đây là giai đoạn hủy diệt sáng tạo cần thiết, ví von với trải nghiệm cận kề cái chết của Apple trong những năm 90 trước khi hồi sinh ngoạn mục. Tuy nhiên, những người bi quan lại nhìn thấy một công ty đã lạc lối, bị cám dỗ bởi tiếng gọi của lợi nhuận và sự thống trị thị trường mà đánh mất lý tưởng cao đẹp ban đầu.</p>

<p>Sự thật có thể nằm ở đâu đó ở giữa. OpenAI đang đối mặt với giờ khắc quyết định: liệu nó có thể vượt qua cơn bão này và giành lại vị trí dẫn đầu trong đổi mới AI? Hay nó sẽ gia nhập danh sách dài những công ty công nghệ bay quá gần mặt trời, đôi cánh silicon của họ tan chảy trong ánh sáng gay gắt của thực tế?</p>

<p>Khi mùa hè nhường chỗ cho mùa thu, mọi ánh mắt đổ dồn về OpenAI. Động thái tiếp theo của nó sẽ không chỉ định hình vận mệnh của chính nó mà còn có khả năng định hình tương lai của chính AI.</p>

<p>Đối với một ngành công nghiệp được xây dựng dựa trên sự gián đoạn, OpenAI hiện đang trải nghiệm vai trò khó chịu của kẻ bị gián đoạn. Cuộc cách mạng AI tạo sinh vẫn đang tiếp diễn, nhưng những người dẫn đầu của nó đang đứng trên nền tảng ngày càng lung lay.</p>

<p>Mùa hè bất ổn của OpenAI là lời nhắc nhở rõ ràng về bản chất đầy biến động của ngành công nghiệp công nghệ. Gã khổng lồ của ngày hôm nay có thể nhanh chóng trở thành câu chuyện cảnh giác của ngày mai.</p>

<p>Khi chúng ta tiến gần đến ngưỡng cửa của một tương lai do AI dẫn dắt, những bài học rút ra từ những khó khăn của OpenAI có thể quyết định liệu tương lai đó mang đến lời hứa hay hiểm họa. Thời gian vẫn trôi, thế giới đang theo dõi và đối với OpenAI, sức nóng của mùa hè hỗn loạn này dường như chưa có dấu hiệu dịu bớt.</p>

OpenAI: Từ Đỉnh Cao Vinh Quang Đến Bờ Vực Thử Thách

OpenAI: Từ Đỉnh Cao Vinh Quang Đến Bờ Vực Thử Thách Cuộc Di Cư Của Những Bộ Óc Xuất Chúng Bóng Lối Của Kịch Tính Silicon Valley ...

tháng 8 08, 2024

Survivalist.ai: Trợ Lý Thông Minh Luôn Sẵn Sàng, Ngay Cả Khi Ngoại Tuyến

<h2>Survivalist.ai: Trợ Lý Thông Minh Luôn Sẵn Sàng, Ngay Cả Khi Ngoại Tuyến</h2>

<h3>Mục Lục</h3>
<ul>
  <li>Giới thiệu</li>
  <li>Tính năng chính</li>
  <li>Công nghệ đằng sau Survivalist.ai</li>
  <li>Nhu cầu thị trường</li>
  <li>Về Peldritch LLC</li>
</ul>

<h3>Giới thiệu</h3>
<p>Bạn đã bao giờ mong muốn có một trợ lý luôn sẵn sàng giải đáp mọi thắc mắc, bất kể bạn đang ở đâu, ngay cả khi không có kết nối internet? Giấc mơ đó đã trở thành hiện thực với Survivalist.ai, ứng dụng chatbot AI mới dành cho iOS.  </p>
<p>Ứng dụng này hoạt động như một cuốn cẩm nang bỏ túi, cung cấp thông tin về nhiều chủ đề đa dạng, bao gồm hoạt động ngoài trời, chuẩn bị ứng phó khẩn cấp, sức khỏe, tinh thần và an toàn cá nhân.  </p>

<h3>Tính năng chính</h3>
<ul>
  <li><strong>Hỏi đáp không giới hạn:</strong>  Giao diện ứng dụng đơn giản, dễ sử dụng, cho phép người dùng đặt câu hỏi không giới hạn.</li>
  <li><strong>Hoạt động ngoại tuyến:</strong> Tính năng nổi bật nhất của Survivalist.ai là khả năng hoạt động ngoại tuyến, đảm bảo người dùng có thể truy cập thông tin mọi lúc, mọi nơi.</li>
  <li><strong>Bảo mật thông tin:</strong>  Mọi cuộc trò chuyện đều được lưu trữ cục bộ trên thiết bị, đảm bảo sự riêng tư tuyệt đối.</li>
  <li><strong>Thông tin đa dạng:</strong> Survivalist.ai cung cấp kiến thức về nhiều lĩnh vực, đáp ứng nhu cầu tìm kiếm thông tin phong phú của người dùng.</li>
</ul>

<h3>Công nghệ đằng sau Survivalist.ai</h3>
<p>Sử dụng sức mạnh của công nghệ AI tiên tiến, Survivalist.ai kết hợp nhiều Mô hình Ngôn ngữ Học máy (LLM) hàng đầu như TinyLlama, Phi-2, Phi-3, Qwen2, Mistral 8B, Llama 3 và Llama 3.1. Các mô hình này đã được huấn luyện trên hàng tỷ dữ liệu để mang đến câu trả lời chính xác và kịp thời. Ứng dụng được tối ưu hóa cho iPhone mới với dung lượng RAM từ 6GB trở lên.</p>

<h3>Nhu cầu thị trường</h3>
<p>Nghiên cứu thị trường cho thấy nhu cầu về chatbot đang ngày càng tăng cao.  Đặc biệt, sau đại dịch 2020, nhận thức về chuẩn bị ứng phó khẩn cấp đã tăng lên đáng kể.  Sự kết hợp giữa nhu cầu về thông tin và chatbot đã tạo nên tiềm năng phát triển mạnh mẽ cho Survivalist.ai.</p>

<h3>Về Peldritch LLC</h3>
<p>Peldritch LLC là nhà phát triển ứng dụng AI, tập trung vào việc tạo ra các ứng dụng AI hoạt động hiệu quả ngoại tuyến, độc lập với mạng bên ngoài và đảm bảo sự riêng tư cho người dùng. Ứng dụng Survivalist.ai là sản phẩm tâm huyết của Peldritch, hứa hẹn sẽ trở thành người bạn đồng hành đáng tin cậy cho người dùng iOS. </p>
<img alt="logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"> 
`

Survivalist.ai: Trợ Lý Thông Minh Luôn Sẵn Sàng, Ngay Cả Khi Ngoại Tuyến

Survivalist.ai: Trợ Lý Thông Minh Luôn Sẵn Sàng, Ngay Cả Khi Ngoại Tuyến Mục Lục Giới thiệu Tính năng chính Công nghệ đằng sau ...

tháng 8 08, 2024

Bên trong não bộ Apple Intelligence: Hé lộ bí mật về chatbot AI thế hệ mới của Apple

<h2>Bên trong não bộ Apple Intelligence: Hé lộ bí mật về chatbot AI thế hệ mới của Apple</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><a href="#loi-gioi-thieu">Lời giới thiệu</a></li>
  <li><a href="#bo-nao">Bộ não của Apple Intelligence: Lệnh ẩn và cách thức hoạt động</a></li>
  <li><a href="#ngan-chan">Ngăn chặn hiểm họa ảo giác của AI</a></li>
  <li><a href="#so-sanh">So sánh với ChatGPT: Hai cách tiếp cận khác biệt</a></li>
  <li><a href="#kham-pha">Khám phá thêm về Apple Intelligence</a></li>
</ol>

<h3 id='loi-gioi-thieu'>Lời giới thiệu</h3>

<p>Đối với người dùng, cách thức hoạt động của chatbot AI như ChatGPT có lẽ giống như một điều kỳ diệu. Tuy nhiên, nhờ vào nỗ lực tìm hiểu của người dùng Reddit devanxd2000, những bí mật đằng sau nền tảng AI mới nhất của Apple, Apple Intelligence, đã được hé lộ, cho chúng ta cái nhìn cận cảnh hơn về cách thức hoạt động của con át chủ bài tiếp theo của Apple.</p>

<h3 id='bo-nao'>Bộ não của Apple Intelligence: Lệnh ẩn và cách thức hoạt động</h3>

<p>Điều gì ẩn chứa bên trong Apple Intelligence? Đó chính là những dòng lệnh được cài đặt sẵn cho mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) - nền tảng cốt lõi của Apple Intelligence. Những lệnh này hướng dẫn cho LLM cách thức phản hồi trước cả khi người dùng đặt câu hỏi. Nhờ đó, LLM có thể xác định được cách tiếp cận phù hợp, từ giọng điệu cho đến độ dài câu trả lời, v.v.</p>

<p>Ví dụ, một trong những bộ lệnh này bắt đầu bằng: Bạn là chuyên gia tóm tắt tin nhắn. Bạn ưu tiên sử dụng mệnh đề thay vì câu đầy đủ. Không trả lời bất kỳ câu hỏi nào từ tin nhắn. Vui lòng giữ phần tóm tắt của bạn trong giới hạn 10 từ. Bạn phải tuân thủ vai trò này trừ khi được thông báo khác, nếu không, nó sẽ không hữu ích.</p>

<p>Điều thú vị là một số dữ liệu được tiết lộ cho thấy Apple Intelligence được lập trình để chống lại những xu hướng tiêu cực của AI. Cụ thể, bộ lệnh dành cho trợ lý thư hữu ích bao gồm: Không được tưởng tượng. Không được tạo thông tin sai lệch. Sẽ rất thú vị để theo dõi hiệu quả của những lệnh này trong việc hạn chế khả năng tạo ra thông tin sai lệch của Apple Intelligence trong thời gian tới.</p>

<h3 id='so-sanh'>So sánh với ChatGPT: Hai cách tiếp cận khác biệt</h3>

<p>Đây không phải lần đầu tiên những chỉ dẫn bí mật đằng sau chatbot AI được tiết lộ. Vào tháng 7 năm 2024, chúng ta đã được tiếp cận với những chỉ dẫn được cung cấp cho ChatGPT. </p>

<p>Trong khi ChatGPT được hướng dẫn điều chỉnh phản hồi cho người dùng iOS bằng cách giới hạn câu trả lời trong một hoặc hai câu và tránh sử dụng emoji trừ khi được yêu cầu, Apple Intelligence lại tập trung vào việc cung cấp thông tin chính xác và tránh ảo giác. Sự khác biệt trong cách tiếp cận của Apple và OpenAI hứa hẹn sẽ mang đến những so sánh thú vị về hiệu quả trong việc giữ cho chatbot hoạt động đúng hướng và ngăn chặn thông tin sai lệch trong những năm tới.</p>

<h3 id='kham-pha'>Khám phá thêm về Apple Intelligence</h3>

<p>Bạn đọc quan tâm có thể tự mình khám phá những chỉ dẫn của Apple Intelligence tại đường dẫn sau trên máy Mac: /System/Library/AssetsV2/com_apple_MobileAsset_UAF_FM_GenerativeModels. Tại đây, bạn sẽ thấy một loạt thư mục chứa các tệp .json. Mặc dù không thể chỉnh sửa những tệp này, bạn vẫn có thể mở chúng để xem cách thức hoạt động của Apple Intelligence. Tuy nhiên, hãy cẩn thận không di chuyển hoặc xóa bất kỳ nội dung nào, vì macOS lưu trữ thông tin quan trọng tại đây.</p>

Bên trong não bộ Apple Intelligence: Hé lộ bí mật về chatbot AI thế hệ mới của Apple

Bên trong não bộ Apple Intelligence: Hé lộ bí mật về chatbot AI thế hệ mới của Apple Mục lục: Lời giới thiệu Bộ não của Apple Inte...

tháng 8 08, 2024

Đánh giá AI đa phương thức trong chẩn đoán y tế: Tiềm năng và giới hạn

<h2>Đánh giá AI đa phương thức trong chẩn đoán y tế: Tiềm năng và giới hạn</h2>

<div>
  <h3>Mục lục</h3>
  <ul>
    <li>Giới thiệu</li>
    <li>Bộ dữ liệu thử thách hình ảnh NEJM
      <ul>
        <li>Khả năng phản hồi</li>
        <li>Độ chính xác</li>
        <li>Tính chọn lọc của GPT-4V trong việc trả lời câu hỏi</li>
      </ul>
    </li>
    <li>Khả năng của AI trong chẩn đoán y tế</li>
    <li>Minh bạch và bối cảnh pháp lý của EU</li>
    <li>Thách thức đánh giá và hướng nghiên cứu trong tương lai</li>
    <li>Phương pháp
      <ul>
        <li>Dữ liệu và biến số</li>
        <li>Mô hình đa phương thức và lời nhắc câu hỏi</li>
        <li>Phân tích thống kê</li>
      </ul>
    </li>
    <li>Tuyên bố về AI tạo sinh và công nghệ hỗ trợ AI trong quy trình viết</li>
    <li>Tóm tắt báo cáo</li>
    <li>Khả dụng dữ liệu</li>
    <li>Khả dụng mã</li>
    <li>Tài liệu tham khảo</li>
  </ul>
</div>

<h3>Bộ dữ liệu thử thách hình ảnh NEJM</h3>

<p>Nghiên cứu này đánh giá độ chính xác và khả năng phản hồi của các mô hình AI đa phương thức trong việc trả lời các câu hỏi Thử thách hình ảnh NEJM, so sánh với trí thông minh tập thể của con người, nhấn mạnh tiềm năng và hạn chế hiện tại của AI trong chẩn đoán lâm sàng.</p>

<p>Dữ liệu cho thấy sự tham gia cao vào Thử thách hình ảnh NEJM bắt đầu vào ngày 13 tháng 10 năm 2005, lên đến đỉnh điểm là hơn 85 triệu phản hồi cho 945 trường hợp (tính đến ngày 13 tháng 12 năm 2023). Số lượng phản hồi trung bình cho mỗi câu hỏi là 90.679 (SD = 32.921; trung vị = 88.407; phạm vi = 13.120–233.419). Tỷ lệ phần trăm trung bình của các phiếu bầu trả lời đúng các trường hợp y tế là 49,4% (SD = 13,6%; trung vị = 49%; phạm vi = 16–88%), phản ánh mức độ khó đa dạng vốn có trong các câu hỏi tình huống. Độ dài của các câu hỏi dao động từ 4 đến 128 từ với trung bình là 28,5 từ, cho biết phạm vi đa dạng của thông tin lâm sàng bổ sung được cung cấp.</p>

<p>Các hình ảnh y tế được phân tích trong Thử thách hình ảnh NEJM thể hiện phạm vi phân giải rộng, với kích thước khác nhau từ 0,57 đến 5,95 megapixel. Trung bình, các hình ảnh là 2,02 megapixel, cho thấy sự đa dạng đáng kể về chi tiết và chất lượng hình ảnh được trình bày cho các mô hình AI và công chúng giải thích.</p>

<p>Trong khi tất cả các mô hình nguồn mở ngoài các mô hình độc quyền của họ Claude 3 đều phản hồi tất cả các truy vấn, thì GPT-4 Vision Preview độc quyền (ví dụ: Tôi xin lỗi, tôi không thể cung cấp chẩn đoán y tế hoặc diễn giải hình ảnh y tế. […]) chỉ phản hồi 76% (n = 718) trường hợp. GPT-4 Vision Preview có xu hướng trả lời các câu hỏi dễ hơn được đo bằng độ chính xác trung bình của người tham gia (p = 0,033), cũng như các câu hỏi có kích thước hình ảnh nhỏ hơn (p <0,001) và văn bản câu hỏi dài hơn (p <0,001, Hình 1). Bard Gemini 1.0 Vision Pro chỉ không đưa ra câu trả lời cho một câu hỏi (0,11%) vì lý do không xác định (block_reason: OTHER).</p>

<h4>Độ chính xác</h4>

<p>Trong số các mô hình AI, các mô hình của Anthropic nổi bật, đạt được độ chính xác cao nhất (từ 58,8%, n = 556 trên 945 đến 59,8%, n = 565 trên 945 câu hỏi) vượt xa tỷ lệ bỏ phiếu trung bình của người tham gia (49,4%, p <0,001) khoảng 10%. Nghiên cứu quan sát thấy rằng quyết định tập thể của con người, được xác định bằng cách bỏ phiếu đa số với 7 phiếu hòa được tính là phản hồi không chính xác, đã trả lời đúng 90,8% (n = 858) trường hợp, cho thấy khả năng của trí thông minh bầy đàn trong chẩn đoán đa phương thức y tế và vượt qua tất cả các mô hình đa phương thức được thử nghiệm bởi một biên độ lớn (Hình 2). Phiếu bầu đa số mô hình đã xem xét bốn mô hình tốt nhất (tất cả các mô hình Claude 3 ngoài GPT-4 1106 Vision Preview) đã không cho thấy bất kỳ cải tiến nào (p = 0,96) so với mô hình tốt nhất Claude 3 Haiku. Điều thú vị là Haiku là mô hình nhỏ nhất và nhanh nhất trong dòng Claude 3 và đã trả lời đúng hơn sáu câu hỏi so với mô hình lớn nhất, có khả năng nhất là Opus, mặc dù sự khác biệt này không có ý nghĩa thống kê (p = 0,8).</p>

<h4>Tính chọn lọc của GPT-4V trong việc trả lời câu hỏi</h4>

<p>Sự nhận thức trong hành vi phản hồi của mô hình hàng đầu OpenAI này nhấn mạnh những hạn chế tiềm ẩn do các chính sách kiểm duyệt hạn chế áp đặt đối với các mô hình AI nguồn đóng. Tính chọn lọc như vậy, đặc biệt là khi hầu hết các câu hỏi lâm sàng đều nhận được phản hồi bất chấp sự kiểm duyệt, đặt ra câu hỏi về hiệu quả của các biện pháp hạn chế này và ảnh hưởng của chúng đối với đánh giá khoa học. Điều thú vị là hành vi này dường như có chọn lọc đối với những câu hỏi dễ hơn, những câu hỏi có hình ảnh nhỏ hơn và những câu hỏi có mô tả văn bản dài hơn. Để tăng cường tính minh bạch, các nhà phát triển nên trình bày rõ ràng lý do đằng sau việc không phản hồi một số câu hỏi nhất định (ví dụ: tài liệu hình ảnh không phù hợp hoặc lo ngại về quyền riêng tư đối với ảnh bệnh nhân không được ẩn danh hoặc đơn giản là sự liên kết của mô hình là không sai và thay vì không trả lời câu hỏi hơn là trả lời sai). Giới thiệu tài khoản chuyên biệt cho các nhà nghiên cứu có quyền truy cập mở rộng và ít mô hình hạn chế hơn có thể là một cách tiếp cận có lợi để hỗ trợ nghiên cứu trong lĩnh vực này, đồng thời đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn về đạo đức và bảo mật.</p>

<h3>Khả năng của AI trong chẩn đoán y tế</h3>

<p>Tất cả các mô hình Claude 3 đều vượt qua GPT-4 Vision Preview của OpenAI về độ chính xác mà không phủ nhận bất kỳ câu hỏi nào, điều này có thể cho thấy các phương pháp đào tạo phù hợp hơn tại Anthropic. Nhìn chung, nghiên cứu đã chỉ ra rằng các mô hình mục đích chung rất phù hợp để trả lời các câu hỏi kiến thức y tế rất cụ thể và thậm chí vượt qua cả độ chính xác trung bình của người tham gia. Trong nghiên cứu này, Claude 3 Haiku đã đạt được độ chính xác cao nhất. Kết quả tương tự cũng được quan sát thấy trong một nghiên cứu khác, trong đó GPT-4 chỉ có văn bản hoạt động tốt hơn 99,98% người đọc mô phỏng — mặc dù chỉ bao gồm 38 trường hợp — trong chẩn đoán các trường hợp NEJM, một kết quả không được lặp lại trong phân tích thử thách hình ảnh đa phương thức bằng GPT-4 Vision Preview. Trí thông minh tập thể của con người đã vượt qua tất cả các mô hình AI với tỷ lệ chính xác 90,8%, phù hợp với các khái niệm do James Surowiecki đưa ra.</p>

<p> Nhìn chung, những phát hiện này rất hứa hẹn cho tương lai của AI trong chẩn đoán y tế, đặc biệt là trong các lĩnh vực như da liễu, nơi tự động hóa phát hiện ung thư đang cho thấy sự quan tâm ngày càng tăng của giới khoa học. Một phân tích tổng hợp được công bố gần đây đã chứng minh rằng độ chính xác của AI trong việc phát hiện ung thư da vượt trội hơn đáng kể so với các bác sĩ đa khoa và cho thấy hiệu suất tương đương với các bác sĩ da liễu có kinh nghiệm. Hơn nữa, một phân tích khác cho thấy độ chính xác hơn 90% trong phát hiện ung thư da có thể đạt được bằng cách sử dụng các mô hình AI. Những kết quả này cho thấy khả năng phân tích của AI đối với các nhiệm vụ chẩn đoán cụ thể, chẳng hạn như phát hiện ung thư da, vượt trội hơn đáng kể so với những gì quan sát được trong phân tích đa phương thức tổng quát hơn. Người ta đã chứng minh rằng các cơ chế an toàn được thiết kế để ngăn chặn việc tự chẩn đoán y tế bởi những người không chuyên nghiệp là không đủ do việc thực hiện không nhất quán. Những phát hiện từ nghiên cứu này và những nghiên cứu khác chỉ ra rằng mặc dù AI có thể hỗ trợ đáng kể cho chẩn đoán và đào tạo y tế và hợp lý hóa việc tiếp cận y tế, nhưng việc tích hợp nó vào thực hành lâm sàng đòi hỏi cách tiếp cận thận trọng, tận tâm và minh bạch với sự giám sát bắt buộc theo quy định.</p>

<p>Gần đây, Nghị viện EU đã thông qua Đạo luật AI của EU, một đạo luật mang tính bước ngoặt nhằm mục đích điều chỉnh trí tuệ nhân tạo bằng cách phân loại các ứng dụng AI dựa trên mức độ rủi ro của chúng. Đạo luật đặt ra những yêu cầu nghiêm ngặt đối với các hệ thống AI có rủi ro cao, bao gồm cả những hệ thống được sử dụng trong chăm sóc sức khỏe. Quy định này bắt buộc tính minh bạch, mạnh mẽ và giám sát của con người, đảm bảo rằng các hệ thống AI hoạt động an toàn và có đạo đức.</p>

<p>Đối với AI y tế, Đạo luật AI của EU nhấn mạnh sự cần thiết phải có tài liệu rõ ràng, truy xuất nguồn gốc và trách nhiệm giải trình của các quy trình ra quyết định của AI. Nó cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kiểm tra và xác nhận nghiêm ngặt để đáp ứng các tiêu chuẩn cao về độ chính xác và độ tin cậy. Các mô hình mở được phân tích trong nghiên cứu này có lợi thế rõ ràng ở đây vì chúng có trọng số mô hình có sẵn công khai và thường có tài liệu tốt về mã đào tạo và bộ dữ liệu được sử dụng, tạo điều kiện thuận lợi cho tính minh bạch và truy xuất nguồn gốc theo yêu cầu của Đạo luật AI của EU.</p>

<h3>Thách thức đánh giá và hướng nghiên cứu trong tương lai</h3>

<p>Các mô hình đa phương thức được đánh giá không được thiết kế tùy chỉnh cho các nhiệm vụ y tế và mặc dù hiệu suất của chúng rất hứa hẹn và khả năng học chuyển giao mạnh mẽ đã được thể hiện cho các mô hình mục đích chung, nhưng việc nghiên cứu các mô hình ngôn ngữ lớn được tinh chỉnh, chuyên biệt là điều cần thiết. Các thử nghiệm lâm sàng là điều cần thiết để xác nhận khả năng của AI đa phương thức trong các quy trình lâm sàng. Ngoài ra, các mô hình độc quyền thiếu đánh giá an toàn toàn diện do không thể truy cập được bộ dữ liệu đào tạo và kiến trúc mô hình. Việc thiếu minh bạch liên quan đến dữ liệu đào tạo của các mô hình độc quyền tạo ra sự không chắc chắn về việc liệu đánh giá này có đủ điều kiện là kịch bản không bắn thực sự hay không, cho thấy khả năng nhiễm bẩn bộ dữ liệu trong đó hình ảnh hoặc câu hỏi có thể đã được đưa vào bộ dữ liệu đào tạo của mô hình. Ngược lại, tính minh bạch của các mô hình nguồn mở có thể tạo điều kiện thuận lợi cho việc đánh giá an toàn mạnh mẽ hơn.</p>

<p>Hơn nữa, bản chất có cấu trúc của các định dạng trắc nghiệm có thể không nắm bắt đầy đủ sự phức tạp gặp phải trong môi trường lâm sàng thực tế, nơi các chẩn đoán không bị giới hạn trong các lựa chọn được xác định trước. Cuối cùng, điều đáng chú ý là một mô hình duy nhất, khi được định cấu hình với các tham số khác nhau, có thể mang lại những phản hồi khác nhau. Trong nghiên cứu này, mỗi mô hình được sử dụng mà không cần điều chỉnh bất kỳ tham số nào để đánh giá khả năng cơ bản.</p>

<h3>Phương pháp</h3>

<p>Nghiên cứu sử dụng dữ liệu từ thử thách hình ảnh của Tạp chí Y học New England (NEJM), một bài kiểm tra trên web hàng tuần có chứa hình ảnh, mô tả trường hợp ngắn tùy chọn, câu hỏi tương ứng và năm câu hỏi trắc nghiệm. Tất cả các trường hợp hình ảnh được xuất bản cho đến ngày 7 tháng 12 năm 2023 đã được đưa vào (n = 945). Ngoài câu hỏi trên, số phiếu bầu cho các lựa chọn khả dụng cũng thu được để so sánh các mô hình với trí thông minh tập thể của con người. Hai số liệu được lấy từ dữ liệu bỏ phiếu của người tham gia: giá trị trung bình của người tham gia, đại diện cho tỷ lệ phần trăm trung bình của những người trả lời đúng mỗi câu hỏi và số phiếu bầu của người tham gia, xác định xem hầu hết người tham gia có chọn câu trả lời đúng cho mỗi câu hỏi hay không, đóng vai trò là thước đo cho sự đồng thuận chung về tính đúng đắn của câu trả lời.</p>

<p>Dữ liệu được lấy từ thử thách hình ảnh của Tạp chí Y học New England (NEJM), một bài kiểm tra trên web hàng tuần có chứa hình ảnh, mô tả trường hợp ngắn tùy chọn, câu hỏi tương ứng và năm câu hỏi trắc nghiệm. Tất cả các trường hợp hình ảnh được xuất bản cho đến ngày 7 tháng 12 năm 2023 đã được đưa vào (n = 945). Ngoài câu hỏi trên, số phiếu bầu cho các lựa chọn khả dụng cũng thu được để so sánh các mô hình với trí thông minh tập thể của con người.</p>

<h4>Mô hình đa phương thức và lời nhắc câu hỏi</h4>

<p>Nghiên cứu hiện tại đánh giá chín mô hình AI đa phương thức: CogVLM Chat v1.1, LLaVA v1.5 13B, LLaVA v1.6 34B, InternVL-Chat-V1.5-Int8, GPT-4 Vision Preview v1106 của OpenAI và Gemini 1.0 Pro Vision của Google và Claude 3 Family Opus, Haiku và Sonnet của Anthropic. GPT-4 Vision Preview, Gemini 1.0 Pro Vision và Claude 3 độc quyền đã được sử dụng thông qua thư viện python của công ty. Trọng số mô hình của các mô hình mở đã được tải xuống từ Hugging Face vào ngày 18 tháng 12 năm 2024, ngoại trừ LLaVA v1.6 34B và InternVL-Chat-V1.5-Int8, được truy cập lần lượt vào ngày 12 và ngày 19 tháng 5 năm 2024. Cùng một mẫu câu hỏi đã được sử dụng cho tất cả chín mô hình đa phương thức.</p>

<h4>Phân tích thống kê</h4>

<p>Phân tích được thực hiện trên hệ thống Apple M1 Pro macOS 14.3.1, sử dụng Python 3.10.12. Nghiên cứu đã sử dụng một số thư viện Python để phân tích và hình dung dữ liệu: Pandas (v1.5.3) để thao tác dữ liệu, Seaborn (v0.11.2) và Matplotlib (v3.7.2) để tạo biểu đồ.</p>

<h3>Tuyên bố về AI tạo sinh và công nghệ hỗ trợ AI trong quy trình viết</h3>

<p>Grammarly (Grammarly, Inc.) và GPT-4 đã được sử dụng để cải thiện ngôn ngữ và sửa đổi bản thảo chung. Sau khi sử dụng các công cụ này, các tác giả đã xem xét và chỉnh sửa nội dung khi cần thiết và chịu trách nhiệm hoàn toàn về nội dung của ấn phẩm.</p>

<p>Thông tin thêm về thiết kế nghiên cứu có sẵn trong Tóm tắt Báo cáo Danh mục Tự nhiên được liên kết với bài viết này.</p>

<p>Tất cả các phản hồi của mô hình trong nghiên cứu này được ghi lại và tải lên dưới dạng tệp được phân cách bằng tab, đảm bảo tính minh bạch và khả năng tái tạo của các phát hiện (Dữ liệu bổ sung 1). Các trường hợp Thử thách hình ảnh NEJM có thể truy cập công khai mà không cần đăng nhập tại trang web Thử thách hình ảnh của Tạp chí Y học New England. Sự khả dụng công khai này của bộ dữ liệu thô đầy đủ hỗ trợ cho nghiên cứu và xem xét kỹ lưỡng hơn nữa của cộng đồng y tế và khoa học.</p>

<p>Mã nguồn cho sổ ghi chép Jupyter Python tương tác được sử dụng trong phân tích nghiên cứu này có sẵn theo yêu cầu hợp lý. Yêu cầu truy cập hoặc làm rõ có thể được chuyển trực tiếp đến tác giả tương ứng.</p>

<p>Khi các mô hình AI phát triển nhanh chóng, chúng mang đến một lời hứa đáng kể trong việc tăng cường chẩn đoán y tế, mở rộng tiềm năng của chúng vượt ra ngoài các ứng dụng truyền thống lấy văn bản làm trung tâm để bao gồm các bộ dữ liệu đa phương thức. Tuy nhiên, phát hiện của chúng tôi tán thành sự lạc quan có chừng mực và kêu gọi đánh giá nuanced về khả năng của các công cụ này. Thiết lập các khuôn khổ mạnh mẽ để triển khai có trách nhiệm là rất quan trọng đối với sự an toàn của bệnh nhân. Tương lai của AI trong y học phụ thuộc vào nỗ lực hợp tác để nâng cao độ tin cậy và ứng dụng có đạo đức của nó, với mục tiêu bổ sung — thay vì thay thế — chuyên môn của con người.</p>

Đánh giá AI đa phương thức trong chẩn đoán y tế: Tiềm năng và giới hạn

Đánh giá AI đa phương thức trong chẩn đoán y tế: Tiềm năng và giới hạn Mục lục Giới thiệu Bộ dữ liệu thử thách hình ảnh N...

tháng 8 08, 2024

Tương lai của trải nghiệm người dùng trong kỷ nguyên AI

<h2>Tương lai của trải nghiệm người dùng trong kỷ nguyên AI</h2>

<ul>
  <li>Giới thiệu</li>
  <li>Ảnh hưởng của AI đàm thoại và AI tạo sinh tới trải nghiệm người dùng (UX)
    <ul>
      <li>Ví dụ thực tiễn: Mua sắm & Tìm kiếm việc làm</li>
    </ul>
  </li>
  <li>Thúc đẩy thay đổi trong trải nghiệm kỹ thuật số</li>
  <li>Kết luận</li>
</ul>

<h3>Giới thiệu</h3>

<p>Mặc dù AI tạo sinh (GenAI) như ChatGPT hay Claude đang là tâm điểm chú ý, nhưng chưa chắc chúng sẽ trở thành công nghệ thống trị trong tương lai. Bài viết này sẽ sử dụng GenAI như một điểm khởi đầu để thảo luận về cách thức các doanh nghiệp nên cải thiện trải nghiệm người dùng (UX) trong những năm tới.</p>

<h3>Ảnh hưởng của AI đàm thoại và AI tạo sinh tới trải nghiệm người dùng (UX)</h3>

<p>Sự trỗi dậy của AI đàm thoại đã cách cách con người tương tác với công nghệ thay đổi đáng kể. Các trợ lý ảo như Siri, Alexa hay Google Home đã chứng minh tiềm năng của công nghệ này.</p>

<p>GenAI phát triển sẽ cho phép AI đàm thoại thực hiện các tác vụ phức tạp hơn, ví dụ như tự động đặt hàng dựa trên nhu cầu của người dùng, cung cấp trải nghiệm liền mạch và hiệu quả. Nói cách khác, đây sẽ là bước tiến chưa từng có trong việc nâng cao khả năng kỹ thuật số của con người.</p>

<p>Việc ứng dụng GenAI có thể giúp các công ty giảm bớt đáng kể thời gian và chi phí đầu tư vào trải nghiệm người dùng và giao diện người dùng (UI).</p>

<ul>
  <li><strong>Mua sắm:</strong> Thay vì phải tự tay thao tác trên ứng dụng giao hàng, người dùng có thể tương tác bằng giọng nói với AI đàm thoại, đóng vai trò như một trợ lý kỹ thuật số để đặt hàng. GenAI sẽ xử lý thông tin và kết nối với giải pháp chuỗi cung ứng để hoàn tất yêu cầu.</li>
  <li><strong>Tìm kiếm việc làm:</strong> GenAI có thể được tích hợp vào hệ thống theo dõi ứng viên (ATS) hoặc nền tảng tuyển dụng, hoạt động như một công cụ tổng hợp thông tin. Nó có thể giúp ứng viên tìm kiếm công việc phù hợp và tự động gửi đơn xin việc, đồng thời cung cấp thông tin chi tiết về công việc, so sánh ứng viên và thông tin chi tiết về công ty.</li>
</ul>

<h3>Thúc đẩy thay đổi trong trải nghiệm kỹ thuật số</h3>

<p>Sự phổ biến của các thiết bị gia đình thông minh như Alexa và Google Home đang thúc đẩy sự thay đổi trong cách thức người dùng tương tác với công nghệ. Điều này đặt ra áp lực lên các thương hiệu trong việc phải suy nghĩ lại về trải nghiệm kỹ thuật số của họ. </p>

<p>Mặc dù công nghệ này vẫn chưa hoàn thiện và còn nhiều rào cản, ví dụ như chi phí và mô hình triển khai, nhưng các thương hiệu cần bắt đầu thay đổi tư duy về UX ngay từ bây giờ. </p>

<p>Ví dụ, trải nghiệm của người dùng với các dịch vụ gọi xe sẽ ra sao khi họ chỉ cần nói 'Tôi cần đi xe' và AI sẽ tự động lựa chọn dịch vụ rẻ nhất? Điều này sẽ tác động như thế nào đến mô hình kinh doanh của các hãng xe công nghệ?</p>

<p>Chúng ta đang ở giai đoạn đầu của cuộc cách mạng AI. Siri, Alexa và GenAI đang mở đường cho những trải nghiệm kỹ thuật số hoàn toàn mới. Điều quan trọng là chúng ta phải tự hỏi: Liệu những công nghệ này có đủ thông minh để thực hiện những điều gì trong tương lai?</p>

Tương lai của trải nghiệm người dùng trong kỷ nguyên AI

Tương lai của trải nghiệm người dùng trong kỷ nguyên AI Giới thiệu Ảnh hưởng của AI đàm thoại và AI tạo sinh tới trải nghiệm người ...

tháng 8 08, 2024

Lập Trình Bằng AI: Khi Kỹ Sư Gãy Tay, Claude Lên Ngôi

<h2>Lập Trình Bằng AI: Khi Kỹ Sư Gãy Tay, Claude Lên Ngôi</h2>

<h3>Mục Lục:</h3>
<ul>
  <li>Tai Nạn Bất Ngờ Mở Ra Cách Làm Việc Mới</li>
  <li>Claude AI: Trợ Thủ Lập Trình Đắc Lực</li>
  <li>Bí Quyết Huấn Luyện AI Lập Trình Hiệu Quả</li>
  <li>Từ Lái Thử Đến Trao Quyền Điều Khiển Cho AI</li>
  <li>Cảm Quan Kỹ Thuật: Chìa Khóa Cho Sự Hợp Tác Ăn Ý</li>
  <li>Tương Lai Của Lập Trình: Kỷ Nguyên Của Kỹ Sư AI?</li>
</ul>

<p>Vài tháng trước, Erik Schluntz - kỹ sư tại Anthropic - gặp tai nạn gãy tay phải. Không thể gõ phím như thường lệ, Erik phải tìm cách khác để tiếp tục công việc. Điều bất ngờ là chính tai nạn này đã mở ra cho anh một phương thức làm việc mới hiệu quả với AI.</p>

<p>Suốt hai tháng liền, Erik đã hợp tác với Claude AI - một mô hình ngôn ngữ lớn do Anthropic phát triển - để viết mã. Bằng cách kết hợp công nghệ chuyển đổi giọng nói thành văn bản, Erik đã dạy Claude hiểu ý mình và tạo ra những đoạn mã ưng ý. Thật đáng kinh ngạc, Erik và Claude đã hoàn thành tới 3.000 dòng mã chỉ trong vòng một tuần!</p>

<p>Vậy làm cách nào Erik huấn luyện Claude trở thành trợ thủ đắc lực đến vậy? Anh đã chia sẻ những kinh nghiệm quý báu của mình:</p>

<h3><strong>Sự rõ ràng và ví dụ cụ thể là chìa khóa:</strong></h3>
<p>Thay vì đưa ra những yêu cầu chung chung, Erik cung cấp cho Claude những chỉ dẫn chi tiết về đầu vào, đầu ra mong muốn, thư viện cần sử dụng,... Anh cũng nhận thấy việc lặp lại yêu cầu ở đầu và cuối đoạn mã giúp AI không quên ngữ cảnh quan trọng.</p>

<h3><strong>Nên đưa cả bánh mì chứ đừng chỉ đưa từng miếng bánh mì vụn:</strong></h3>
<p>Thay vì yêu cầu AI xử lý từng phần nhỏ một, Erik nhận ra hiệu quả bất ngờ khi giao phó cho Claude toàn bộ nhiệm vụ với đầy đủ các khối mã cơ bản. Cách làm này đặc biệt hữu ích với những tác vụ phức tạp, đòi hỏi AI phải tự động phân tích và chia nhỏ quy trình.</p>

<h3><strong>Cảm quan kỹ thuật là yếu tố không thể thiếu:</strong></h3>
<p> Qua quá trình làm việc, Erik đã mài giũa được khả năng phán đoán chính xác giới hạn của AI. Anh biết khi nào nên can thiệp, khi nào nên để Claude tự do sáng tạo, nhờ đó tối ưu hóa hiệu suất công việc.</p>

<p>Erik tin rằng, trải nghiệm của bản thân là minh chứng cho thấy kỷ nguyên của kỹ sư AI đang đến rất gần. Trong tương lai, các kỹ sư phần mềm sẽ dành nhiều thời gian hơn để tư duy ở tầng khái niệm, giải quyết các vấn đề phức tạp, còn những công việc lập trình thông thường sẽ do AI đảm nhiệm.</p>

<p>Câu chuyện của Erik Schluntz là minh chứng rõ ràng cho tiềm năng to lớn của AI trong lĩnh vực lập trình. Liệu trong tương lai, lập trình viên có còn cần thiết khi AI đã đủ thông minh để thay thế?</p>

Lập Trình Bằng AI: Khi Kỹ Sư Gãy Tay, Claude Lên Ngôi

Lập Trình Bằng AI: Khi Kỹ Sư Gãy Tay, Claude Lên Ngôi Mục Lục: Tai Nạn Bất Ngờ Mở Ra Cách Làm Việc Mới Claude AI: Trợ Thủ Lập Trìn...

tháng 8 08, 2024

Amazon Bedrock: Tối ưu hóa Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) cho Doanh nghiệp

<h2>Amazon Bedrock: Tối ưu hóa Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) cho Doanh nghiệp</h2>

<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ol>
  <li>Giới thiệu</li>
  <li>Thách thức của Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) trong Doanh nghiệp</li>
  <li>Tùy chỉnh LLM: Giải pháp từ Amazon Bedrock
    <ul>
      <li>Kỹ thuật Xây dựng Prompt (Prompt Engineering)</li>
      <li>Tạo Kết quả Tốt hơn với RAG (Retrieval Augmented Generation)</li>
      <li>Nâng cao Hiệu suất với Tùy chỉnh Mô hình (Model Customization)</li>
    </ul>
  </li>
  <li>Ví dụ Thực tế về Tùy chỉnh LLM với Amazon Bedrock</li>
  <li>Kết luận</li>
</ol>

<h3>Giới thiệu</h3>

<p>Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) đang cách mạng hóa cách chúng ta sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI). Được đào tạo trên lượng dữ liệu khổng lồ, LLM có khả năng hiểu và tạo văn bản một cách ấn tượng. Tuy nhiên, các mô hình chung này thường thiếu kiến thức chuyên môn cần thiết để giải quyết các vấn đề cụ thể trong doanh nghiệp. Amazon Bedrock ra đời để giải quyết thách thức này bằng cách cung cấp một bộ công cụ mạnh mẽ cho phép tùy chỉnh LLM, biến chúng thành giải pháp phù hợp với nhu cầu riêng biệt của từng doanh nghiệp.</p>

<h3>Thách thức của Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) trong Doanh nghiệp</h3>

<p>Mặc dù LLM có khả năng phân tích lượng dữ liệu khổng lồ và tạo phản hồi liên quan trong nhiều lĩnh vực, từ tóm tắt nội dung đến trả lời câu hỏi, chúng thường thiếu kiến thức chuyên môn để giải quyết các thách thức kinh doanh cụ thể. Ví dụ, một LLM chung có thể không quen thuộc với thuật ngữ, quy trình hoặc thông tin nội bộ cụ thể của một ngành hoặc công ty.</p>

<h3>Tùy chỉnh LLM: Giải pháp từ Amazon Bedrock</h3>

<p>Amazon Bedrock cung cấp một bộ công cụ toàn diện để tùy chỉnh LLM, cho phép doanh nghiệp biến đổi chúng từ giải pháp chung chung thành giải pháp được thiết kế riêng cho nhu cầu của họ. Dưới đây là ba kỹ thuật tùy chỉnh LLM chính trong Amazon Bedrock:</p>

<ul>
  <li><strong>Kỹ thuật Xây dựng Prompt (Prompt Engineering):</strong> Đây là kỹ thuật tạo ra các hướng dẫn chi tiết và cụ thể để LLM tạo ra phản hồi mong muốn. Bedrock hỗ trợ nhiều kỹ thuật xây dựng prompt, bao gồm few-shot prompting (cung cấp ví dụ cho mô hình), zero-shot prompting (cung cấp mô tả nhiệm vụ mà không cần ví dụ) và chain-of-thought prompting (hướng dẫn mô hình suy luận theo từng bước).</li>
  <li><strong>Tạo Kết quả Tốt hơn với RAG (Retrieval Augmented Generation):</strong> RAG cho phép LLM truy cập và sử dụng thông tin từ cơ sở kiến thức bên ngoài để tạo phản hồi chính xác và phù hợp với ngữ cảnh hơn. Amazon Bedrock cung cấp tính năng Knowledge Bases, cho phép kết nối LLM với dữ liệu nội bộ của công ty.</li>
  <li><strong>Nâng cao Hiệu suất với Tùy chỉnh Mô hình (Model Customization):</strong> Kỹ thuật này bao gồm tinh chỉnh (fine-tuning) và tiếp tục đào tạo trước (continued pre-training) mô hình trên tập dữ liệu chuyên biệt. Tinh chỉnh cải thiện hiệu suất của mô hình trên các tác vụ cụ thể bằng cách sử dụng dữ liệu được gắn nhãn. Tiếp tục đào tạo trước cho phép mô hình học hỏi từ dữ liệu không được gắn nhãn, giúp nó hiểu rõ hơn về một lĩnh vực hoặc ngành cụ thể.</li>
</ul>

<h3>Ví dụ Thực tế về Tùy chỉnh LLM với Amazon Bedrock</h3>

<ul>
  <li><strong>Thomson Reuters</strong> sử dụng Amazon Bedrock để tinh chỉnh mô hình Claude 3 Haiku, giúp cung cấp hỗ trợ AI nhanh hơn và phù hợp hơn cho khách hàng trong lĩnh vực pháp lý, thuế, kế toán và truyền thông.</li>
  <li><strong>Buy with Prime</strong> của Amazon tận dụng khả năng tùy chỉnh dựa trên RAG của Bedrock để xây dựng giải pháp chatbot xử lý các truy vấn hỗ trợ sản phẩm, mang đến trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa và hiệu quả hơn.</li>
</ul>

<p>Tùy chỉnh là chìa khóa để khai thác toàn bộ tiềm năng của LLM trong doanh nghiệp. Amazon Bedrock cung cấp một bộ công cụ mạnh mẽ và toàn diện cho phép các tổ chức điều chỉnh LLM cho phù hợp với nhu cầu cụ thể của họ, từ đó tạo ra các giải pháp AI hiệu quả và tác động mạnh mẽ đến hoạt động kinh doanh.</p>

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

Amazon Bedrock: Tối ưu hóa Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) cho Doanh nghiệp

Amazon Bedrock: Tối ưu hóa Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) cho Doanh nghiệp Mục lục Giới thiệu Thách thức của Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM...

tháng 8 08, 2024

OpenAI Tranh Cãi Về Công Cụ Watermark Cho ChatGPT

<h2>OpenAI Tranh Cãi Về Công Cụ Watermark Cho ChatGPT</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><a href="#co-che-hoat-dong">Cơ Chế Hoạt Động Của Watermark</a></li>
  <li><a href="#dac-diem-chinh">Đặc Điểm Chính Của Watermark OpenAI</a></li>
  <li><a href="#ly-do-tranh-cai">Lý Do Gây Tranh Cãi</a></li>
  <li><a href="#giai-phap-thay-the">Giải Pháp Thay Thế: Nhúng Metadata</a></li>
  <li><a href="#tac-dong-giao-duc">Tác Động Tiềm Năng Đến Giáo Dục</a></li>
  <li><a href="#phan-ung-nguoi-dung">Phản Ứng Và Lo Ngại Của Người Dùng</a></li>
  <li><a href="#uu-nhuoc-diem">Ưu Nhược Điểm Của Nhúng Metadata</a></li>
  <li><a href="#ket-luan">Kết Luận</a></li>
</ol>

<h3 id='co-che-hoat-dong'>Cơ Chế Hoạt Động Của Watermark</h3>
<p>Watermark hoạt động bằng cách điều chỉnh khả năng dự đoán từ của AI để tạo ra một mẫu nhận dạng đặc biệt mà không ảnh hưởng đến chất lượng văn bản. Điều này cho phép các nhà giáo dục dễ dàng xác định nội dung do AI tạo ra trong bài tập của học sinh. Một cuộc khảo sát của OpenAI cho thấy mọi người trên toàn cầu ủng hộ việc sử dụng công cụ phát hiện AI với tỷ lệ ủng hộ cao gấp 4 lần so với tỷ lệ phản đối.</p>

<h3 id='dac-diem-chinh'>Đặc Điểm Chính Của Watermark OpenAI</h3>
<ul>
  <li><strong>Hiệu quả:</strong> Watermark của OpenAI được cho là có hiệu quả lên đến 99,9%.</li>
  <li><strong>Khả năng Bị Vượt Qua:</strong> Hệ thống có thể bị vượt qua bằng cách diễn đạt lại nội dung bằng các mô hình AI khác.</li>
  <li><strong>Ảnh hưởng đến Người dùng:</strong> Gần 30% người dùng ChatGPT cho biết họ sẽ sử dụng phần mềm ít hơn nếu watermark được triển khai.</li>
</ul>

<h3 id='ly-do-tranh-cai'>Lý Do Gây Tranh Cãi</h3>
<p>Mặc dù có độ chính xác cao, nhưng watermark có thể bị vượt qua. OpenAI cũng lo ngại về việc watermark có thể ảnh hưởng đến những người không sử dụng tiếng Anh là ngôn ngữ mẹ đẻ, những người thường phụ thuộc vào các công cụ AI. Hơn nữa, một số nhân viên OpenAI muốn áp dụng các phương pháp ít gây tranh cãi hơn, mặc dù hiệu quả của những phương pháp này vẫn chưa được chứng minh.</p>

<h3 id='giai-phap-thay-the'>Giải Pháp Thay Thế: Nhúng Metadata</h3>
<p>OpenAI đang nghiên cứu việc nhúng metadata như một giải pháp thay thế. Metadata có thể được mã hóa để tránh trường hợp dương tính giả. Tuy nhiên, công nghệ này vẫn đang trong giai đoạn đầu và chưa có gì đảm bảo về sự thành công của nó.</p>

<h3 id='tac-dong-giao-duc'>Tác Động Tiềm Năng Đến Giáo Dục</h3>
<p>Watermark có thể là một yếu tố thay đổi cuộc chơi đối với các nhà giáo dục, giúp đảm bảo tính trung thực trong học tập. Tuy nhiên, học sinh có thể tìm cách để vượt qua hệ thống, điều này đặt ra câu hỏi về hiệu quả lâu dài của nó.</p>

<h3 id='phan-ung-nguoi-dung'>Phản Ứng Và Lo Ngại Của Người Dùng</h3>
<ul>
  <li><strong>Ảnh hưởng đến Người Không Sử dụng Tiếng Anh Là Ngôn Ngữ Mẹ Đẻ:</strong> Việc triển khai watermark có thể ảnh hưởng đến khả năng sử dụng các công cụ AI của những người này, làm dấy lên lo ngại về tính bao hàm.</li>
  <li><strong>Giảm Lượng Người Sử dụng:</strong> Gần 30% người dùng ChatGPT cho biết họ sẽ sử dụng phần mềm ít hơn nếu watermark được triển khai.</li>
</ul>

<h3 id='uu-nhuoc-diem'>Ưu Nhược Điểm Của Nhúng Metadata</h3>
<ul>
  <li><strong>Ưu điểm:</strong> Tránh dương tính giả, ít gây tranh cãi hơn.</li>
  <li><strong>Nhược điểm:</strong> Vẫn đang trong giai đoạn đầu phát triển, hiệu quả chưa được chứng minh.</li>
</ul>

<h3 id='ket-luan'>Kết Luận</h3>
<p>Hệ thống watermark của OpenAI cho văn bản do ChatGPT tạo ra là một bước tiến quan trọng hướng tới sự minh bạch. Tuy nhiên, nó cũng đi kèm với những thách thức. Trong khi OpenAI tiếp tục khám phá các giải pháp thay thế như nhúng metadata, cuộc tranh luận về cách tiếp cận tốt nhất cho vấn đề minh bạch AI vẫn tiếp tục.</p>

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

OpenAI Tranh Cãi Về Công Cụ Watermark Cho ChatGPT

OpenAI Tranh Cãi Về Công Cụ Watermark Cho ChatGPT Mục lục: Cơ Chế Hoạt Động Của Watermark Đặc Điểm Chính Của Watermark OpenAI L...

tháng 8 08, 2024

Cuộc đua chip AI: Những bước tiến và thách thức

<h2>Cuộc đua chip AI: Những bước tiến và thách thức</h2>

<div>
  <strong>Mục lục:</strong>
  <ol>
    <li><a href="#groq">Groq - Ngôi sao mới nổi với khoản đầu tư khổng lồ</a></li>
    <li><a href="#nvidia">NVIDIA vấp ngã: Trì hoãn ra mắt chip AI do lỗi thiết kế</a></li>
    <li><a href="#intel">Intel tái cấu trúc, tập trung vào mảng PC tích hợp AI</a></li>
    <li><a href="#amazon-meta">Gã khổng lồ công nghệ Amazon và Meta tham gia cuộc chơi</a></li>
    <li><a href="#tong-quan">Tổng quan thị trường: Cạnh tranh khốc liệt và tiềm năng phát triển</a></li>
  </ol>
</div>

<h3 id='groq'>1. Groq - Ngôi sao mới nổi với khoản đầu tư khổng lồ:</h3>

<p>Startup chip AI Groq vừa nhận được khoản đầu tư trị giá 640 triệu USD để phát triển chip xử lý dòng Tensor (TSP) thế hệ mới mang tên Linear Processing Units (LPUs). Vòng gọi vốn do BlackRock dẫn đầu đã nâng mức định giá của Groq lên 2,8 tỷ USD.</p>

<p>Với mục tiêu tối ưu hóa AI inference, Groq muốn tạo ra kiến trúc chip mới mang đến hiệu suất và tốc độ vượt trội, từ đó thách thức vị thế thống trị của các nhà sản xuất chip lớn. Groq đặt mục tiêu triển khai hơn 108.000 LPUs vào cuối quý 1 năm 2025.</p>

<p>Với sự hậu thuẫn từ các nhà đầu tư lớn như Type One Ventures, Neuberger Berman và các nhà đầu tư chiến lược như KDDI, Cisco và Samsung Catalyst Fund, Groq được kỳ vọng sẽ trở thành đối thủ đáng gờm của các nhà sản xuất như NVIDIA, đặc biệt trong mảng AI inference.</p>

<h3 id='nvidia'>2. NVIDIA vấp ngã: Trì hoãn ra mắt chip AI do lỗi thiết kế:</h3>

<p>Trong khi Groq tiến những bước vững chắc, NVIDIA lại gặp phải trở ngại lớn khi công bố trì hoãn ra mắt dòng chip AI Blackwell do lỗi thiết kế. Dự kiến ra mắt vào cuối năm 2024, dòng chip Blackwell B200 với hiệu suất gấp 30 lần so với thế hệ H100 trước đó sẽ bị dời lịch sang đầu năm 2025.</p>

<p>Điều này khiến NVIDIA khó lòng đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về phần cứng AI hiệu suất cao, đồng thời tạo cơ hội cho các đối thủ cạnh tranh và những tay chơi mới nổi trong thị trường chip AI.</p>

<h3 id='intel'>3. Intel tái cấu trúc, tập trung vào mảng PC tích hợp AI:</h3>

<p>Sau khoản lỗ 1,6 tỷ USD trong báo cáo quý 2, Intel đang thực hiện tái cấu trúc quy mô lớn để cải thiện vị thế trên thị trường phần cứng AI. Hãng sẽ tập trung mạnh mẽ vào mảng PC tích hợp AI và các ứng dụng liên quan.</p>

<p>Tuy nhiên, Intel đang gặp khó khăn do tình trạng thiếu hụt nguồn cung và sản lượng chip mới thấp, ảnh hưởng đáng kể đến lợi nhuận. Dự kiến bán ra khoảng 40 triệu PC tích hợp AI trong năm nay, Intel sẽ ra mắt dòng chip máy tính để bàn thế hệ thứ 15 với tên gọi Arrow Lake-S vào tháng 10.</p>

<h3 id='amazon-meta'>4. Gã khổng lồ công nghệ Amazon và Meta tham gia cuộc chơi:</h3>

<p>Không đứng ngoài cuộc đua, Meta và Amazon cũng đang có những bước tiến riêng trong việc phát triển chip AI. Meta đang đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI, bao gồm chip AI thế hệ mới, nhằm hỗ trợ các sáng kiến trí tuệ nhân tạo của mình.</p>

<p>Trong khi đó, Amazon đang nỗ lực phát triển chip AI rẻ và nhanh hơn so với sản phẩm của NVIDIA. Các dòng chip mới nhất của hãng, bao gồm Trainium và Inferentia, được thiết kế để nâng cao hiệu quả và tính kinh tế trong việc huấn luyện và triển khai mô hình AI.</p>

<h3 id='tong-quan'>5. Tổng quan thị trường: Cạnh tranh khốc liệt và tiềm năng phát triển:</h3>

<p>Thị trường phần cứng AI đang thay đổi nhanh chóng với các khoản đầu tư khổng lồ, những đột phá công nghệ và cả những thách thức. Sự xuất hiện của Groq hứa hẹn tạo nên làn sóng cạnh tranh mới, trong khi sự chậm trễ của NVIDIA cho thấy những khó khăn mà các ông lớn phải đối mặt để duy trì vị thế dẫn đầu.</p>

<p>Sự tập trung của Intel, Meta và Amazon vào AI cho thấy xu hướng chung của các công ty công nghệ trong việc đầu tư vào lĩnh vực đầy tiềm năng này. Thị trường phần cứng AI dự kiến sẽ còn sôi động hơn nữa trong thời gian tới.</p>

Cuộc đua chip AI: Những bước tiến và thách thức

Cuộc đua chip AI: Những bước tiến và thách thức Mục lục: Groq - Ngôi sao mới nổi với khoản đầu tư khổng lồ NVIDIA vấp ngã...

tháng 8 08, 2024

SK Telecom: Tăng trưởng Doanh thu Từ AI Nhưng Lợi nhuận Chưa Đột Phá

<h2>SK Telecom: Tăng trưởng Doanh thu Từ AI Nhưng Lợi nhuận Chưa Đột phá</h2>
<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li>Kết quả kinh doanh quý 2</li>
  <li>Tăng trưởng các mảng kinh doanh mới</li>
  <li>Đầu tư mạnh vào AI</li>
  <li>Hợp tác chiến lược</li>
  <li>Tương lai của AI tại SK Telecom</li>
</ol>
<h3>Nội dung</h3>
<p>Nhà mạng Hàn Quốc SK Telecom (SKT) công bố kết quả kinh doanh quý 2 năm 2024 với lợi nhuận tăng nhẹ nhưng chưa đạt như kỳ vọng. Doanh thu quý đạt 350,2 tỷ won (tương đương 254 triệu USD), tăng 0.7% so với cùng kỳ năm trước, cao hơn một chút so với dự đoán 251 triệu USD của các nhà phân tích.</p>
<p>Mặc dù lợi nhuận từ hoạt động kinh doanh tăng 16% nhưng chủ yếu là do khoản thu bất thường từ bằng sáng chế. Doanh thu tăng 2.7%, trong đó mảng kinh doanh trung tâm dữ liệu tăng trưởng 21%, dịch vụ đám mây tăng 28% và doanh nghiệp tăng 11%. Các mảng di động và băng thông rộng truyền thống đều tăng trưởng 2.3% nhờ lượng thuê bao tăng, trong đó 5G chiếm 70% tổng số thuê bao di động.</p>
<p>Giám đốc tài chính Kim Yang-seob cho biết công ty đặt mục tiêu đạt doanh thu hơn 60 tỷ won (44 triệu USD) trong năm nay từ các giải pháp AI thế hệ mới, trung tâm dữ liệu AI và AI hướng đến các ngành dọc chủ chốt. Ông cho biết các trung tâm dữ liệu AI sẽ cung cấp GPU dưới dạng dịch vụ và giải pháp năng lượng, đồng thời đưa công ty thoát khỏi hoạt động kinh doanh trung tâm dữ liệu truyền thống.</p>
<p>Nhận thức được tốc độ phát triển chóng mặt của AI đòi hỏi khoản đầu tư khổng lồ, chiến lược của SKT là hợp tác với các công ty AI trong và ngoài nước, đồng thời thực hiện các khoản đầu tư quy mô nhỏ để đảm bảo năng lực cốt lõi.</p>
<p>Gần đây nhất, SKT đã đầu tư 200 triệu USD vào SGH, nhà cung cấp giải pháp và điện toán AI được niêm yết trên sàn Nasdaq, nhằm thúc đẩy hoạt động kinh doanh trung tâm dữ liệu AI toàn cầu. Các khoản đầu tư khác bao gồm 100 triệu USD vào Anthropic, công ty LLM ở Thung lũng Silicon; 20 triệu USD vào Lambda, công ty khởi nghiệp đám mây GPU; và 10 triệu USD vào Perplexity, công cụ tìm kiếm AI.</p>
<p>Trợ lý ảo AI của SKT có tên A. (phát âm là 'A dot'), ra mắt đầu năm nay, hiện có 4,6 triệu người dùng. Công ty hy vọng sẽ đưa A. ra toàn cầu thông qua quan hệ đối tác với Perplexity vào cuối năm nay.</p>
<p>SKT cũng kỳ vọng sẽ nâng cao hiệu quả mạng lưới từ việc phát triển các trạm gốc biên được hỗ trợ bởi AI. Công ty đang hợp tác với các nhà cung cấp toàn cầu và các công ty viễn thông khác để xây dựng mạng RAN AI có thể hỗ trợ cả dịch vụ AI và viễn thông.</p>
<p>Tuy nhiên, ông Kim bày tỏ lo ngại rằng những nỗ lực của SKT trong mảng kinh doanh AI và mảng kinh doanh truyền thống vẫn chưa được phản ánh đúng mức vào định giá của công ty trên thị trường chứng khoán. Trong trung và dài hạn, công ty sẽ xem xét tăng lợi nhuận cho cổ đông tương xứng với mức tăng trưởng lợi nhuận đáng kể.</p>
<p>Cổ phiếu SKT trên sàn giao dịch Seoul đã giảm 0,19% vào thứ Ba.</p>
<img alt="logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"> 
`

SK Telecom: Tăng trưởng Doanh thu Từ AI Nhưng Lợi nhuận Chưa Đột Phá

SK Telecom: Tăng trưởng Doanh thu Từ AI Nhưng Lợi nhuận Chưa Đột phá Mục lục Kết quả kinh doanh quý 2 Tăng trưởng các mảng kinh doa...

tháng 8 08, 2024

Cuộc Cách Mạng Video AI: Sức Mạnh, Hạn Chế và Khát Vọng Dữ Liệu

<h2>Cuộc Cách Mạng Video AI: Sức Mạnh, Hạn Chế và Khát Vọng Dữ Liệu</h2>

<ol>
  <li><a href="#buoc-tien">Bước Tiến Vượt Bậc trong Lĩnh Vực Video AI</a></li>
  <li><a href="#suc-manh">Sức Mạnh Tiềm Ẩn của Video AI</a></li>
  <li><a href="#han-che">Hạn Chế Hiện Tại</a></li>
  <li><a href="#nguyen-nhan">Nguyên Nhân Gây Ra Hạn Chế</a></li>
  <li><a href="#giai-phap">Giải Pháp Nằm Ở Dữ Liệu</a></li>
  <li><a href="#tuong-lai">Tương Lai của Video AI</a></li>
</ol>

<h3 id='buoc-tien'>1. Bước Tiến Vượt Bậc trong Lĩnh Vực Video AI</h3>

<p>Trong vòng hai năm qua, công nghệ AI đã có những bước tiến vượt bậc trong việc tạo ra nội dung trực quan. Các mô hình AI đã trở nên phổ biến hơn và được cải thiện đáng kể, mang đến khả năng tái tạo hình ảnh chân thực đến kinh ngạc.  Sự phát triển của các mô hình text-to-video tinh vi, điển hình như Sora của OpenAI, Vidu của Shengshu Technology, hay các ứng dụng như Runway và LTX Studio của Lightricks, đã mở ra cánh cửa cho phép tạo ra video chất lượng chuyên nghiệp một cách dễ dàng.</p>

<h3 id='suc-manh'>2. Sức Mạnh Tiềm Ẩn của Video AI</h3>

<p>Mặc dù vẫn đang trong giai đoạn sơ khai, video do AI tạo ra đã cho thấy tiềm năng to lớn trong nhiều lĩnh vực:</p>

<ul>
  <li><strong>Tái tạo hiện tượng tự nhiên:</strong> AI có khả năng tái tạo các hiện tượng tự nhiên như lửa, thời tiết, sóng biển một cách chân thực đến kinh ngạc.</li>
  <li><strong>Quay cảnh khó:</strong> AI có thể tạo ra những thước phim ấn tượng về cảnh quay trên không, đám đông, thiên nhiên – những cảnh quay thường tốn kém và khó thực hiện bằng phương pháp truyền thống.</li>
  <li><strong>Đồng nhất nhân vật:</strong> Các mô hình AI hiện tại có thể tạo và duy trì nhận diện cũng như phong cách của các nhân vật riêng biệt trong nhiều khung hình và bối cảnh khác nhau.</li>
  <li><strong>Khả năng điều khiển camera:</strong> AI cung cấp cho các nhà làm phim công cụ mạnh mẽ để kiểm soát chuyển động của camera, ánh sáng và bố cục.</li>
</ul>

<p>Bên cạnh những thành tựu đáng kể, công nghệ video AI vẫn còn một số hạn chế:</p>

<ul>
  <li><strong>Tạo hình nhân vật:</strong>  AI gặp khó khăn trong việc tạo ra các nhân vật người trông tự nhiên và chân thực. Khuôn mặt, cử chỉ và cảm xúc của con người vẫn chưa được AI tái hiện một cách thuyết phục.</li>
  <li><strong>Thung lũng kỳ lạ:</strong> Nhân vật AI tạo ra thường rơi vào trạng thái thung lũng kỳ lạ - trông giả tạo và khó gần gũi - do thiếu đi sự tinh tế và chân thực.</li>
</ul>

<h3 id='nguyen-nhan'>4. Nguyên Nhân Gây Ra Hạn Chế</h3>

<p>Hạn chế của video AI chủ yếu xuất phát từ:</p>

<ul>
  <li><strong>Thiếu dữ liệu huấn luyện:</strong> Các mô hình AI cần được huấn luyện trên bộ dữ liệu khổng lồ và đa dạng. Hiện tại, chưa có đủ thông tin chất lượng cao và không thiên vị để AI có thể học hỏi và tạo ra nội dung hoàn hảo.</li>
  <li><strong>Thiên kiến trong dữ liệu:</strong> Sự thiếu đa dạng trong dữ liệu huấn luyện dẫn đến việc AI tái tạo các nhân vật rập khuôn và thiếu công bằng.</li>
  <li><strong>Sự phức tạp của con người:</strong> Việc tái tạo con người một cách nhân tạo đòi hỏi phải phản ánh hàng trăm sắc thái tinh tế như biểu cảm khuôn mặt và cử chỉ, điều mà AI hiện tại chưa thể làm được do thiếu dữ liệu.</li>
</ul>

<p>Giải pháp cho những hạn chế của video AI nằm ở việc thu thập và sử dụng dữ liệu:</p>

<ul>
  <li><strong>Tăng cường dữ liệu chất lượng cao:</strong>  Cần thu thập thêm nhiều dữ liệu huấn luyện chất lượng cao, bao gồm cả dữ liệu thực tế và dữ liệu được tạo ra bằng công nghệ CGI.</li>
  <li><strong>Kết hợp AI và CGI:</strong> Sử dụng CGI để bổ sung cho những điểm yếu của AI, ví dụ như tạo ra râu, tóc, biểu cảm phức tạp,...  trong khi AI có thể tập trung vào những chi tiết khó khăn hơn như đôi mắt.</li>
</ul>

<h3 id='tuong-lai'>6. Tương Lai của Video AI</h3>

<p>Công nghệ tạo video AI có tiềm năng cách mạng hóa cách chúng ta tạo ra nội dung. Với nỗ lực cải thiện chất lượng và số lượng dữ liệu huấn luyện, AI hứa hẹn sẽ mang đến những trải nghiệm video chân thực và ấn tượng hơn bao giờ hết trong tương lai.</p>

Cuộc Cách Mạng Video AI: Sức Mạnh, Hạn Chế và Khát Vọng Dữ Liệu

Cuộc Cách Mạng Video AI: Sức Mạnh, Hạn Chế và Khát Vọng Dữ Liệu Mục lục Bước Tiến Vượt Bậc trong Lĩnh Vực Video AI Sức Mạnh Tiềm ...

tháng 8 08, 2024

Gravity Stack: Tiên phong trong ứng dụng AI cho lĩnh vực pháp lý

<h2>Gravity Stack: Tiên phong trong ứng dụng AI cho lĩnh vực pháp lý</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li><strong>Thay đổi chiến lược: Tập trung vào AI tạo sinh</strong></li>
  <li><strong>AI Lab: Hỗ trợ khách hàng từ A đến Z</strong></li>
  <li><strong>Các giải pháp AI đa dạng cho mọi nhu cầu</strong></li>
  <li><strong>Ưu tiên hàng đầu: OpenAI và Anthropic</strong></li>
  <li><strong>Độ chính xác: Không phải là yếu tố quan trọng nhất</strong></li>
  <li><strong>Mô hình kinh doanh: Vẫn còn quá sớm để thay đổi</strong></li>
  <li><strong>Thách thức trong việc ứng dụng AI: Sẵn sàng hay chưa?</strong></li>
  <li><strong>Tương lai của hệ thống quản lý kiến thức (KM)</strong></li>
</ol>

<h3>Nội dung</h3>
<p>Gravity Stack, công ty công nghệ pháp lý và tư vấn trực thuộc Reed Smith, đang dồn toàn lực cho AI tạo sinh. Giám đốc điều hành Bryon Bratcher chia sẻ rằng đây là một bước chuyển đổi chiến lược quan trọng, bởi AI tạo sinh đã mang đến năng suất và khả năng thích ứng vượt trội, đáp ứng kỳ vọng của giới luật sư.</p>

<p>Để hỗ trợ khách hàng, Gravity Stack thành lập AI Lab, nơi nghiên cứu nhu cầu, trường hợp sử dụng, giải pháp phù hợp và tư vấn triển khai.  Họ cung cấp dịch vụ trọn gói, từ thử nghiệm, phân tích chi phí, bảo mật đến lựa chọn giữa LLM mã nguồn mở và thương mại. Khách hàng có thể tự mình trải nghiệm ứng dụng trong khu vực thử nghiệm với dữ liệu mẫu.</p>

<p>Gravity Stack đề xuất cả các công ty công nghệ pháp lý có sản phẩm AI riêng và giải pháp LLM tùy chỉnh, tích hợp với nền tảng hiện có của khách hàng. Họ thường sử dụng OpenAI và Anthropic, đôi khi là Gemini và Llama cho mảng mã nguồn mở.</p>

<p>Mặc dù độ chính xác của AI là quan trọng, Bratcher cho rằng sản phẩm cuối cùng của luật sư, sau khi được xem xét bởi các luật sư cấp cao hơn, mới là yếu tố then chốt.</p>

<p>Hiện tại, Bratcher chưa nhận thấy sự thay đổi lớn trong mô hình kinh doanh của các công ty luật. Ông cho rằng còn quá sớm để khẳng định tác động của AI tạo sinh, vì mọi thứ vẫn đang trong giai đoạn đầu.</p>

<p>Tuy nhiên, thách thức lớn nhất hiện nay là nhiều khách hàng chưa sẵn sàng ứng dụng AI do thiếu cơ sở dữ liệu có cấu trúc.</p>

<p>Liệu hệ thống quản lý kiến thức (KM) có trở nên lỗi thời khi LLM ngày càng mạnh mẽ? Liệu KM có đi theo con đường của thư viện luật vật lý? Câu trả lời vẫn còn bỏ ngỏ, nhưng rõ ràng LLM đang phát triển với tốc độ chóng mặt.</p>

<p>Với tiềm năng to lớn của AI tạo sinh trong lĩnh vực pháp lý, Gravity Stack với trọng tâm mới này sẽ có rất nhiều việc phải làm trong tương lai.</p>

Gravity Stack: Tiên phong trong ứng dụng AI cho lĩnh vực pháp lý

Gravity Stack: Tiên phong trong ứng dụng AI cho lĩnh vực pháp lý Mục lục Thay đổi chiến lược: Tập trung vào AI tạo sinh AI Lab: Hỗ...

tháng 8 08, 2024

Intel: Từ Khước OpenAI và Bước Hụt Trước Làn Sóng AI

<h2>Intel: Từ Khước OpenAI và Bước Hụt Trước Làn Sóng AI</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li>Cơ Hội Bị Bỏ Lỡ</li>
  <li>Intel Inside - Từ Ánh Hào Quang Đến Bóng Tối</li>
  <li>Sai Lầm Chiến Lược và Nỗ Lực Muộn Màng</li>
  <li>Nỗ Lực Đánh Bật Trở Lại</li>
</ol>

<p>Khoảng 7 năm trước, Intel đã có cơ hội sở hữu 15% cổ phần của OpenAI, công ty non trẻ khi đó đang nghiên cứu về một lĩnh vực ít được biết đến - trí tuệ nhân tạo tạo sinh. Tuy nhiên, thương vụ trị giá 1 tỷ USD đã bị gã khổng lồ chip từ chối, một phần vì CEO lúc bấy giờ, Bob Swan, không tin rằng mô hình AI tạo sinh sẽ sớm được thương mại hóa.</p>

<p>Quyết định này được xem là một trong những sai lầm chiến lược khiến Intel, người từng thống trị ngành công nghiệp chip trong những năm 1990-2000, đánh mất vị thế dẫn đầu trong kỷ nguyên AI.  Giá trị công ty sụt giảm nghiêm trọng, thậm chí thấp hơn 100 tỷ USD lần đầu tiên sau 30 năm. Trong khi đó, OpenAI, sau khi ra mắt ChatGPT vào năm 2022, hiện được định giá khoảng 80 tỷ USD.</p>

<p>Sự thất bại của Intel còn đến từ việc quá tin tưởng vào CPU, cho rằng nó có thể xử lý hiệu quả các tác vụ xây dựng và vận hành mô hình AI, thay vì tập trung vào GPU như đối thủ Nvidia.  Kết quả là Intel không có bộ xử lý phù hợp vào đúng thời điểm, như lời nhận xét của Lou Miscioscia, nhà phân tích tại ngân hàng đầu tư Daiwa (Nhật Bản).</p>

<p>Mặc dù đã có nhiều nỗ lực muộn màng, bao gồm việc mua lại hai startup Nervana Systems và Habana Labs, Intel vẫn chưa thể cạnh tranh với Nvidia và AMD trong thị trường chip AI béo bở. Doanh thu mảng trung tâm dữ liệu của Intel, bao gồm cả chip AI, dự kiến đạt 13,89 tỷ USD trong năm nay, kém xa con số 105,9 tỷ USD của Nvidia.</p>

<p>Hiện tại, Intel đang đặt hy vọng vào chip AI Gaudi thế hệ thứ ba và Falcon Shores thế hệ tiếp theo, dự kiến ra mắt vào cuối năm 2025. Liệu đây có phải là những bước đi đủ mạnh mẽ để Intel giành lại vị thế của mình?</p>

Intel: Từ Khước OpenAI và Bước Hụt Trước Làn Sóng AI

Intel: Từ Khước OpenAI và Bước Hụt Trước Làn Sóng AI Mục lục Cơ Hội Bị Bỏ Lỡ Intel Inside - Từ Ánh Hào Quang Đến Bóng Tối Sai L...

tháng 8 08, 2024

LG Ra Mắt EXAONE 3.0: Mô Hình AI Nguồn Mở Đột Phánn

<h2>LG Ra Mắt EXAONE 3.0: Mô Hình AI Nguồn Mở Đột Phá</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ul>
  <li>Giới thiệu</li>
  <li>Những cải tiến vượt trội của EXAONE 3.0</li>
  <li>ChatEXAONE: Trợ lý AI thông minh cho doanh nghiệp</li>
  <li>Nâng cao hiệu suất với tập dữ liệu khổng lồ</li>
  <li>Tích hợp EXAONE 3.0 vào sản phẩm và dịch vụ của LG</li>
</ul>

<h3>Giới thiệu</h3>
<p>LG AI Research chính thức công bố mô hình AI mới nhất của họ - EXAONE 3.0, một công nghệ AI nguồn mở được thiết kế để hỗ trợ hệ sinh thái nghiên cứu AI. Mô hình này nổi tiếng với hiệu suất cao và hiệu quả về chi phí, phù hợp với nhiều ứng dụng nghiên cứu khác nhau.</p>

<h3>Những cải tiến vượt trội của EXAONE 3.0</h3>
<p>So với phiên bản tiền nhiệm EXAONE 2.0, EXAONE 3.0 mang đến những cải tiến đáng kể với tốc độ xử lý nhanh hơn 56%, mức sử dụng bộ nhớ thấp hơn 35% và chi phí vận hành giảm 72%. Mô hình này cũng thể hiện hiệu suất vượt trội trong các bài kiểm tra tiêu chuẩn toàn cầu, đặc biệt là trong các ứng dụng thực tế, lập trình và toán học. EXAONE 3.0 thậm chí còn vượt trội hơn cả các mô hình tương tự như Llama 3.1 của Meta và Gemma 2 của Google.</p>

<h3>ChatEXAONE: Trợ lý AI thông minh cho doanh nghiệp</h3>
<p>Song song với việc ra mắt EXAONE 3.0, LG cũng giới thiệu phiên bản beta mở của ChatEXAONE, một trợ lý AI dành cho doanh nghiệp được xây dựng dựa trên EXAONE 3.0.  ChatEXAONE được thiết kế để nâng cao năng suất cho nhân viên LG với các chức năng như:</p>
<ul>
  <li>Hỏi đáp trực tuyến dựa trên web</li>
  <li>Phân tích tài liệu</li>
  <li>Hỗ trợ lập trình</li>
  <li>Quản lý cơ sở dữ liệu</li>
</ul>

<h3>Nâng cao hiệu suất với tập dữ liệu khổng lồ</h3>
<p>Để nâng cao khả năng của EXAONE 3.0, LG AI Research đã sử dụng một tập dữ liệu khổng lồ với hơn 60 triệu điểm dữ liệu từ nhiều lĩnh vực khác nhau. LG có kế hoạch mở rộng tập dữ liệu này lên hơn 100 triệu điểm dữ liệu vào cuối năm nay. Việc đào tạo toàn diện này nhằm mục đích cải thiện hiệu suất của mô hình trong nhiều lĩnh vực chuyên ngành như luật, sinh học và giáo dục.</p>

<h3>Tích hợp EXAONE 3.0 vào sản phẩm và dịch vụ của LG</h3>
<p>LG dự kiến sẽ tích hợp EXAONE 3.0 vào các sản phẩm và dịch vụ của mình vào nửa cuối năm nay. Công ty cũng sẽ hợp tác với các công ty con để tinh chỉnh mô hình cho phù hợp với các ứng dụng kinh doanh khác nhau, từ đó thúc đẩy sự đổi mới trong toàn công ty.  Sáng kiến này khẳng định cam kết của LG trong việc thúc đẩy công nghệ AI và ứng dụng thực tế của nó vào đời sống.</p>

LG Ra Mắt EXAONE 3.0: Mô Hình AI Nguồn Mở Đột Phánn

LG Ra Mắt EXAONE 3.0: Mô Hình AI Nguồn Mở Đột Phá Mục lục Giới thiệu Những cải tiến vượt trội của EXAONE 3.0 ChatEXAONE: Trợ lý...

tháng 8 08, 2024

Nutanix GPT-in-a-Box: Giải pháp đột phá cho doanh nghiệp khai thác sức mạnh của GenAInn

<h2>Nutanix GPT-in-a-Box: Giải pháp đột phá cho doanh nghiệp khai thác sức mạnh của GenAI</h2>

<ol>
  <li><a href="#genai">GenAI: Tiềm năng to lớn và thách thức cho doanh nghiệp</a></li>
  <li><a href="#gpt-in-a-box">Giải pháp Nutanix GPT-in-a-Box: Đơn giản hóa việc triển khai GenAI</a></li>
  <li><a href="#loi-ich">Lợi ích của Nutanix GPT-in-a-Box</a></li>
  <li><a href="#tru-cot">Ba trụ cột trong chiến lược GenAI của Nutanix</a></li>
  <li><a href="#ung-dung">Các trường hợp sử dụng phổ biến của GPT-in-a-Box</a></li>
  <li><a href="#hop-tac">Hợp tác chiến lược và tầm nhìn tương lai</a></li>
</ol>

<h3 id='genai'>1. GenAI: Tiềm năng to lớn và thách thức cho doanh nghiệp</h3>

<p>Công nghệ trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (GenAI) đang cách mạng hóa nhiều ngành công nghiệp, từ truyền thông, giải trí, bán lẻ, sản xuất cho đến CNTT và viễn thông. Thị trường GenAI toàn cầu được dự đoán sẽ tăng trưởng với tốc độ chóng mặt trong những năm tới.</p>

<p>Tuy nhiên, việc triển khai GenAI đặt ra nhiều thách thức cho doanh nghiệp, đặc biệt là trong việc xử lý dữ liệu tổng hợp (synthetic data), vốn là yếu tố sống còn của nhiều ứng dụng GenAI.</p>

<p>Doanh nghiệp đang phải vật lộn để vận hành AI và dữ liệu tổng hợp một cách hiệu quả do cơ sở hạ tầng CNTT, mạng và lưu trữ cũ kỹ không thể đáp ứng được yêu cầu. Họ cũng gặp khó khăn trong việc đảm bảo tính bảo mật cho dữ liệu nhạy cảm được thu thập và xử lý theo các quy định về quyền riêng tư dữ liệu ngày càng nghiêm ngặt.</p>

<h3 id='gpt-in-a-box'>2. Giải pháp Nutanix GPT-in-a-Box: Đơn giản hóa việc triển khai GenAI</h3>

<p>Để khai thác tiềm năng to lớn của GenAI, doanh nghiệp cần một kế hoạch bài bản và một nền tảng quản lý/phát triển dữ liệu linh hoạt. Nutanix GPT-in-a-Box chính là giải pháp toàn diện giúp doanh nghiệp triển khai GenAI một cách nhanh chóng, hiệu quả và bảo mật.</p>

<h3 id='loi-ich'>3. Lợi ích của Nutanix GPT-in-a-Box</h3>

<ul>
  <li>Cung cấp bộ công cụ, dịch vụ dữ liệu và thông lệ tốt nhất nhất quán, giúp doanh nghiệp tăng tốc phát triển và sử dụng ứng dụng AI.</li>
  <li>Giảm thiểu độ phức tạp và chi phí vận hành so với cách tiếp cận đa nhà cung cấp.</li>
  <li>Cho phép doanh nghiệp chạy khối lượng công việc AI theo cách riêng của họ với tính bảo mật và bảo vệ dữ liệu cao.</li>
  <li>Tránh được chi phí suy luận trên mỗi lần sử dụng (per-inference cost) thường thấy trong các giải pháp đám mây công cộng.</li>
</ul>

<h3 id='tru-cot'>4. Ba trụ cột trong chiến lược GenAI của Nutanix</h3>

<ul>
  <li><strong>AI trên Nền tảng đám mây Nutanix:</strong> Cung cấp một nền tảng duy nhất, thống nhất để vận hành khối lượng công việc AI tạo sinh của khách hàng và quản lý dữ liệu của họ.</li>
  <li><strong>AI với Vận hành Ngày 2 trên Nutanix:</strong> Tập trung vào việc vận hành môi trường AI với tốc độ thay đổi liên tục, bao gồm cập nhật, nâng cấp, bảo mật và quản lý.</li>
  <li><strong>AI trong Nutanix:</strong> Sử dụng AI và AI tạo sinh để nâng cao hiệu quả cho các quy trình nội bộ và hoạt động kinh doanh của Nutanix, đồng thời chia sẻ những hiểu biết này với người dùng.</li>
</ul>

<h3 id='ung-dung'>5. Các trường hợp sử dụng phổ biến của GPT-in-a-Box</h3>

<ul>
  <li><strong>Tìm kiếm và giao tiếp với dữ liệu nội bộ:</strong> Cung cấp giao diện đàm thoại để tìm kiếm và trích xuất thông tin từ kho dữ liệu riêng của doanh nghiệp.</li>
  <li><strong>Tự động hóa tạo mã:</strong> Hỗ trợ viết mã, đóng vai trò như một phi công phụ (copilot) cho lập trình viên.</li>
  <li><strong>Quản lý dữ liệu độc quyền:</strong> Cho phép tìm kiếm, tóm tắt và xây dựng các chatbot hỗ trợ cho dữ liệu nhạy cảm trong lĩnh vực y tế, sản xuất.</li>
</ul>

<h3 id='hop-tac'>6. Hợp tác chiến lược và tầm nhìn tương lai</h3>

<p>Nutanix đã công bố hợp tác với Hugging Face và Nvidia để cung cấp bộ công cụ và thông lệ tốt nhất nhất quán, giúp doanh nghiệp tăng tốc phát triển ứng dụng AI. Công ty cũng đang hướng đến việc hỗ trợ GPT-in-a-Box trên các nền tảng đám mây khác trong tương lai.</p>

<p>Với giải pháp GPT-in-a-Box đột phá, Nutanix đang giúp các doanh nghiệp khai thác tối đa sức mạnh của GenAI, tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững trong kỷ nguyên số.</p>

Nutanix GPT-in-a-Box: Giải pháp đột phá cho doanh nghiệp khai thác sức mạnh của GenAInn

Nutanix GPT-in-a-Box: Giải pháp đột phá cho doanh nghiệp khai thác sức mạnh của GenAI Mục lục GenAI: Tiềm năng to lớn và thách thức ...

tháng 8 08, 2024

Llama 3.1: Bước đột phá trong lĩnh vực dịch máy và AI mã nguồn mở

<h2>Llama 3.1: Bước đột phá trong lĩnh vực dịch máy và AI mã nguồn mở</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li><strong>Giới thiệu Llama 3.1</strong></li>
  <li><strong>Nâng cấp đáng kể so với Llama 2</strong></li>
  <li><strong>Khả năng dịch đa ngôn ngữ vượt trội</strong></li>
  <li><strong>Hiệu suất mạnh mẽ trong dịch giọng nói</strong></li>
  <li><strong>Ứng dụng ban đầu và tiềm năng phát triển</strong></li>
  <li><strong>Dẫn đầu làn sóng đổi mới AI mã nguồn mở</strong></li>
  <li><strong>Kết luận</strong></li>
</ol>

<hr>

<p>Llama 3.1 được Meta ra mắt vào ngày 23/7/2023 với ba phiên bản dung lượng tham số khác nhau: 8B, 70B và 405B, mang đến sự linh hoạt cho việc triển khai dựa trên tài nguyên tính toán và nhu cầu ứng dụng cụ thể. </p>

<p><strong>Nâng cấp đáng kể so với Llama 2</strong>, Llama 3.1 được huấn luyện trước trên bộ dữ liệu khổng lồ gồm 15 nghìn tỷ token đa ngôn ngữ (so với 1,8 nghìn tỷ token của Llama 2) và có cửa sổ ngữ cảnh lên đến 128 nghìn token (so với giới hạn 8 nghìn token trước đó). Điều này mang đến những cải tiến đáng chú ý về khả năng đa ngôn ngữ, lập trình, lập luận và sử dụng công cụ.</p>

<p><strong>Trong các tác vụ đa ngôn ngữ</strong>, Llama 3.1 8B đã vượt qua Gemma 2 9B và Mistral 7B, trong khi Llama 3.1 70B vượt trội hơn Mixtral 8Xx22B và GPT 3.5 Turbo. Phiên bản Llama 3.1 405B cho thấy hiệu suất ngang bằng với Claude 3.5 Sonnet và vượt qua cả GPT-4 và GPT 4o. </p>

<p><strong>Không chỉ xử lý ngôn ngữ</strong>, Llama 3.1 còn được tích hợp các tiện ích mở rộng đa phương thức, cho phép nhận dạng hình ảnh, video và hiểu giọng nói. Mặc dù các tiện ích này vẫn đang được phát triển, kết quả ban đầu cho thấy hiệu suất cạnh tranh trong các tác vụ hình ảnh, video và giọng nói.</p>

<p>Cụ thể, trong <strong>nhận dạng giọng nói tự động (ASR)</strong> và <strong>dịch giọng nói</strong>, Llama 3.1 đã vượt qua Whisper và SeamlessM4T trên tất cả các điểm chuẩn, đồng thời cho thấy hiệu suất tương đương với Gemini. </p>

<p>Sự ra mắt của Llama 3.1 đã tạo nên tiếng vang lớn trong cộng đồng AI. Nhiều người gọi đây là bước ngoặt hay kẻ hủy diệt GPT-4, đánh dấu thời khắc quan trọng nhất đối với AI mã nguồn mở. </p>

<p>Meta đã phát hành tất cả các mô hình Llama 3.1 theo giấy phép cộng đồng cập nhật, thúc đẩy sự đổi mới hơn nữa và phát triển có trách nhiệm hướng tới trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI).</p>

<p>Mặc dù đội ngũ nghiên cứu của Meta thừa nhận rằng vẫn còn nhiều điều cần khám phá, nhưng việc phát hành Llama 3.1 đã tạo ra làn sóng đổi mới trong cộng đồng nghiên cứu và thúc đẩy con đường hướng tới AGI một cách có trách nhiệm. </p>

Llama 3.1: Bước đột phá trong lĩnh vực dịch máy và AI mã nguồn mở

Llama 3.1: Bước đột phá trong lĩnh vực dịch máy và AI mã nguồn mở Mục lục Giới thiệu Llama 3.1 Nâng cấp đáng kể so với Llama 2 ...

tháng 8 08, 2024

Llama 3.1: Bước Đột Phá Mới Cho Dịch Máy Văn Bản và Lời Nói Nguồn Mở

GPT-in-a-Box: Giải pháp Nutanix Cho Doanh Nghiệp Vận Hành GenAI Hiệu Quả

LG Đẩy Mạnh Hệ Sinh Thái AI Nguồn Mở Với EXAONE 3.0

Intel: Từ Bỏ Cơ Hội Vàng Với OpenAI Đến Chật Vật Trong Cuộc Đua AI

OpenAI: Từ Đỉnh Cao Vinh Quang Đến Bờ Vực Thử Thách

Survivalist.ai: Trợ Lý Thông Minh Luôn Sẵn Sàng, Ngay Cả Khi Ngoại Tuyến

Bên trong não bộ Apple Intelligence: Hé lộ bí mật về chatbot AI thế hệ mới của Apple

Đánh giá AI đa phương thức trong chẩn đoán y tế: Tiềm năng và giới hạn

Tương lai của trải nghiệm người dùng trong kỷ nguyên AI

Lập Trình Bằng AI: Khi Kỹ Sư Gãy Tay, Claude Lên Ngôi

Amazon Bedrock: Tối ưu hóa Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) cho Doanh nghiệp

OpenAI Tranh Cãi Về Công Cụ Watermark Cho ChatGPT

Cuộc đua chip AI: Những bước tiến và thách thức

SK Telecom: Tăng trưởng Doanh thu Từ AI Nhưng Lợi nhuận Chưa Đột Phá

Cuộc Cách Mạng Video AI: Sức Mạnh, Hạn Chế và Khát Vọng Dữ Liệu

Gravity Stack: Tiên phong trong ứng dụng AI cho lĩnh vực pháp lý

Intel: Từ Khước OpenAI và Bước Hụt Trước Làn Sóng AI

LG Ra Mắt EXAONE 3.0: Mô Hình AI Nguồn Mở Đột Phánn

Nutanix GPT-in-a-Box: Giải pháp đột phá cho doanh nghiệp khai thác sức mạnh của GenAInn

Llama 3.1: Bước đột phá trong lĩnh vực dịch máy và AI mã nguồn mở

Bài đăng phổ biến

Labels