Agent.ai.vn: Llama

Hiển thị các bài đăng có nhãn Llama. Hiển thị tất cả bài đăng

Kỷ nguyên mới cho thực tế ảo: Meta tích hợp AI vào Quest 3

<h2>Kỷ nguyên mới cho thực tế ảo: Meta tích hợp AI vào Quest 3</h2>

<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ol>
  <li><a href='#trợ-lý-ảo-ai'>Trợ lý ảo AI</a></li>
  <li><a href='#công-cụ-sáng-tạo-nội-dung-tân-tiến'>Công cụ sáng tạo nội dung tân tiến</a></li>
  <li><a href='#nâng-cao-khả-năng-thấu-hiểu-khung-cảnh'>Nâng cao khả năng thấu hiểu khung cảnh</a></li>
  <li><a href='#cá-nhân-hóa-trải-nghiệm-người-dùng'>Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng</a></li>
  <li><a href='#bảo-mật-thông-tin-người-dùng'>Bảo mật thông tin người dùng</a></li>
  <li><a href='#kết-luận'>Kết luận</a></li>
</ol>

<p>Meta vừa cho ra mắt bản cập nhật mang tính đột phá cho kính thực tế ảo Quest 3 với việc tích hợp mô hình AI tiên tiến Llama. Động thái này đánh dấu một kỷ nguyên mới cho trải nghiệm thực tế ảo, hứa hẹn cách mạng hóa cách người dùng tương tác với môi trường ảo và truy cập thông tin trong metaverse. Bằng cách khai thác sức mạnh của trí tuệ nhân tạo, Meta đặt mục tiêu tạo ra trải nghiệm nhập vai, trực quan và cá nhân hóa hơn cho người dùng.</p>

<p>Một trong những tính năng nổi bật nhất của việc tích hợp Llama AI là sự ra đời của trợ lý ảo AI được thiết kế dành riêng cho Quest 3. Trợ lý này có thể hiểu và phản hồi các truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên, giúp người dùng điều hướng giao diện VR, khởi chạy ứng dụng và truy cập thông tin mà không cần rời khỏi trải nghiệm nhập vai.</p>

<p>Sử dụng khả năng hiểu ngôn ngữ tiên tiến của Llama, trợ lý ảo cung cấp các phản hồi và đề xuất phù hợp với ngữ cảnh. Người dùng có thể đặt câu hỏi về môi trường xung quanh, yêu cầu thông tin về trải nghiệm VR hoặc thậm chí nhận mẹo chơi game trong thời gian thực. Tính năng này nâng cao đáng kể trải nghiệm người dùng bằng cách cung cấp quyền truy cập liền mạch vào thông tin và hỗ trợ trong môi trường VR.</p>

<p>Việc Meta tích hợp Llama AI vào Quest 3 cũng mang đến những công cụ mới mạnh mẽ cho người sáng tạo nội dung. AI có thể hỗ trợ tạo mô hình 3D, kết cấu và thậm chí cả hoạt ảnh cơ bản dựa trên mô tả văn bản hoặc bản phác thảo sơ bộ. Tính năng này dân chủ hóa việc tạo nội dung VR, cho phép người dùng có kỹ năng kỹ thuật hạn chế hiện thực hóa ý tưởng của họ trong thực tế ảo.</p>

<p>Ngoài ra, AI có thể cung cấp các đề xuất để cải thiện trải nghiệm VR hiện có, chẳng hạn như tối ưu hóa vị trí đối tượng để tương tác người dùng tốt hơn hoặc nâng cao các yếu tố hình ảnh để tăng cường sự nhập vai. Những công cụ này có tiềm năng đẩy nhanh quá trình phát triển nội dung VR và thúc đẩy một hệ sinh thái VR đa dạng và sáng tạo hơn.</p>

<h3 id='nâng-cao-khả-năng-thấu-hiểu-khung-cảnh'>3. Nâng cao khả năng thấu hiểu khung cảnh</h3>

<p>Việc tích hợp Llama AI mang đến cho Quest 3 khả năng hiểu cảnh nâng cao. AI có thể phân tích môi trường ảo của người dùng trong thời gian thực, xác định các đối tượng, không gian và các tương tác tiềm năng. Tính năng này cho phép các tương tác tự nhiên và trực quan hơn trong VR, vì hệ thống có thể dự đoán ý định của người dùng và cung cấp các tùy chọn phù hợp với ngữ cảnh.</p>

<p>Ví dụ, trong môi trường nhà ảo, AI có thể nhận ra rằng người dùng đang xem một bức tranh và cung cấp thông tin về tác phẩm nghệ thuật hoặc đề xuất các tác phẩm tương tự. Một trò chơi nhiều người chơi có thể phân tích trạng thái trò chơi và cung cấp các đề xuất chiến lược hoặc làm nổi bật các yếu tố cần thiết mà người dùng có thể đã bỏ lỡ.</p>

<h3 id='cá-nhân-hóa-trải-nghiệm-người-dùng'>4. Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng</h3>

<p>Bản cập nhật AI mới nhất của Meta mang đến cho Quest 3 các tính năng cá nhân hóa tinh vi. Llama AI học hỏi từ hành vi, sở thích và tương tác của người dùng để điều chỉnh trải nghiệm VR cho phù hợp với nhu cầu cá nhân. Điều này bao gồm tùy chỉnh bố cục giao diện, đề xuất nội dung dựa trên sở thích của người dùng và thậm chí điều chỉnh độ khó của trò chơi hoặc trải nghiệm giáo dục cho phù hợp với trình độ kỹ năng của người dùng.</p>

<p>Khả năng học hỏi của AI cũng mở rộng đến cả sự thoải mái về thể chất. Nó có thể đề xuất không gian chơi tối ưu dựa trên chuyển động của người dùng, đề xuất thời gian nghỉ ngơi để ngăn ngừa mệt mỏi VR và điều chỉnh cài đặt hình ảnh và âm thanh để nâng cao sự thoải mái khi sử dụng trong thời gian dài.</p>

<h3 id='bảo-mật-thông-tin-người-dùng'>5. Bảo mật thông tin người dùng</h3>

<p>Cam kết của Meta về quyền riêng tư của người dùng là một khía cạnh quan trọng của việc tích hợp Llama AI. Công ty đã nhấn mạnh rằng phần lớn quá trình xử lý AI diễn ra trên thiết bị, giảm thiểu nhu cầu gửi dữ liệu nhạy cảm đến máy chủ bên ngoài. Cách tiếp cận này tăng cường quyền riêng tư và giảm độ trễ, đảm bảo trải nghiệm VR được hỗ trợ bởi AI mượt mà và phản hồi nhanh.</p>

<p>Người dùng có quyền kiểm soát chi tiết dữ liệu nào được chia sẻ và sử dụng để đào tạo AI, với các tùy chọn rõ ràng để từ chối thu thập dữ liệu cho các tính năng cá nhân hóa. Cách tiếp cận tập trung vào quyền riêng tư này xây dựng lòng tin và khuyến khích việc áp dụng rộng rãi hơn các trải nghiệm VR được tăng cường bởi AI.</p>

<p>Việc Meta tích hợp Llama AI vào kính thực tế ảo Quest 3 đại diện cho một bước tiến đáng kể trong công nghệ thực tế ảo. Bằng cách tận dụng trí tuệ nhân tạo tiên tiến, Meta đã nâng cao tương tác người dùng, tạo nội dung, hiểu cảnh, cá nhân hóa và các tính năng bảo mật. Những cải tiến này hứa hẹn sẽ mang đến trải nghiệm VR trực quan, nhập vai hơn và dễ tiếp cận hơn với nhiều đối tượng. </p>

<p>Khi các nhà phát triển và người dùng bắt đầu khám phá tiềm năng đầy đủ của tích hợp AI này, chúng ta có thể mong đợi sẽ thấy các ứng dụng và trường hợp sử dụng sáng tạo xuất hiện trong các lĩnh vực khác nhau, từ giải trí và giáo dục đến kinh doanh và chăm sóc sức khỏe. Khả năng AI của Quest 3 đặt ra một tiêu chuẩn mới cho kính thực tế ảo, có khả năng ảnh hưởng đến hướng đi của toàn bộ ngành. Khi Meta tiếp tục tinh chỉnh và mở rộng các tính năng này, tương lai của VR trông sẽ ngày càng thông minh, thích ứng và lấy người dùng làm trung tâm.</p>

Kỷ nguyên mới cho thực tế ảo: Meta tích hợp AI vào Quest 3

Kỷ nguyên mới cho thực tế ảo: Meta tích hợp AI vào Quest 3 Mục lục Trợ lý ảo AI Công cụ sáng tạo nội dung tân tiến Nâng cao khả...

tháng 8 09, 2024

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

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

Mạng RoCE cho huấn luyện AI phân tán quy mô lớn tại Meta

<h2>Mạng RoCE cho huấn luyện AI phân tán quy mô lớn tại Meta</h2>

<nav>
  <h3>Mục lục</h3>
  <ol>
    <li><a href='#giới-thiệu'>Giới thiệu</a></li>
    <li><a href='#kiến-trúc-mạng'>Kiến trúc mạng</a>
      <ul>
        <li><a href='#sự-phân-tách'>Sự phân tách</a></li>
        <li><a href='#khu-vực-ai'>Khu vực AI</a></li>
      </ul>
    </li>
    <li><a href='#định-tuyến'>Định tuyến</a>
      <ul>
        <li><a href='#ecmp-và-ghim-đường-dẫn'>ECMP và ghim đường dẫn</a></li>
        <li><a href='#cân-bằng-hàng-đợi'>Cân bằng hàng đợi (Queue pair scaling)</a></li>
      </ul>
    </li>
    <li><a href='#kiểm-soát-tắc-nghẽn'>Kiểm soát tắc nghẽn</a>
      <ul>
        <li><a href='#dcqcn'>DCQCN</a></li>
        <li><a href='#nhập-lưu-lượng-hướng-người-nhận'>Nhập lưu lượng hướng người nhận</a></li>
      </ul>
    </li>
    <li><a href='#hướng-phát-triển'>Hướng phát triển</a></li>
    <li><a href='#kết-luận'>Kết luận</a></li>
  </ol>
</nav>

<h3 id='giới-thiệu'>Giới thiệu</h3>

<p>Trong những năm qua, Meta đã xây dựng một trong những mạng lưới AI lớn nhất thế giới để hỗ trợ khối lượng công việc huấn luyện AI phân tán quy mô lớn. Bài báo này sẽ thảo luận chi tiết về cách chúng tôi thiết kế, triển khai và vận hành mạng lưới này, tập trung vào việc sử dụng RDMA over Converged Ethernet version 2 (RoCEv2) làm phương thức truyền thông liên nút cho phần lớn năng lực AI của chúng tôi.</p>

<p>Sự phổ biến ngày càng tăng của AI đã tạo ra một kỷ nguyên mới về nhu cầu truyền thông. Huấn luyện phân tán, đặc biệt, tạo ra sức ép đáng kể nhất lên cơ sở hạ tầng mạng của trung tâm dữ liệu. Ví dụ, một tác vụ AI tạo sinh (GenAI) điển hình có thể cần phối hợp chặt chẽ hàng chục nghìn GPU trong vài tuần. Việc xây dựng một cơ sở hạ tầng mạng đáng tin cậy, hiệu suất cao, có khả năng đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng này, đòi hỏi phải đánh giá lại thiết kế mạng trung tâm dữ liệu.</p>

<p>Khi Meta giới thiệu phương pháp huấn luyện dựa trên GPU phân tán, chúng tôi đã quyết định xây dựng các mạng trung tâm dữ liệu chuyên biệt được thiết kế riêng cho các cụm GPU này. Chúng tôi đã chọn RoCEv2 làm phương thức truyền thông liên nút cho phần lớn năng lực AI của mình.</p>

<p>Chúng tôi đã mở rộng thành công mạng RoCE của mình, phát triển từ nguyên mẫu sang triển khai nhiều cụm, mỗi cụm chứa hàng nghìn GPU. Các cụm RoCE này hỗ trợ một loạt các công việc huấn luyện GPU phân tán trong sản xuất, bao gồm xếp hạng, đề xuất nội dung, hiểu nội dung, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và huấn luyện mô hình GenAI, cùng với các khối lượng công việc khác.</p>

<p>Cụm huấn luyện dựa trên hai mạng độc lập: mạng frontend (FE) cho các tác vụ như nhập dữ liệu, lập điểm kiểm tra và ghi nhật ký và mạng backend (BE) để huấn luyện, như được mô tả bên dưới.</p>

<p>Một rack huấn luyện được kết nối với cả FE và BE của mạng trung tâm dữ liệu. FE có hệ thống phân cấp các tầng mạng – bộ chuyển mạch rack (RSW), bộ chuyển mạch fabric (FSW), v.v. – chứa kho lưu trữ, cung cấp cho GPU dữ liệu đầu vào cần thiết cho khối lượng công việc huấn luyện. Chúng tôi đảm bảo rằng có đủ băng thông ingress trên bộ chuyển mạch rack để không cản trở khối lượng công việc huấn luyện.</p>

<p>BE là một kết cấu chuyên biệt kết nối tất cả các NIC RDMA trong một kiến trúc không chặn, cung cấp băng thông cao, độ trễ thấp và truyền tải không mất dữ liệu giữa hai GPU bất kỳ trong cụm, bất kể vị trí thực của chúng. Kết cấu phụ trợ này sử dụng giao thức RoCEv2, đóng gói dịch vụ RDMA trong các gói UDP để truyền tải qua mạng.</p>

<p>Các mạng BE của chúng tôi đã trải qua một số thay đổi. Ban đầu, các cụm GPU của chúng tôi sử dụng cấu trúc liên kết hình sao đơn giản với một vài rack AI được kết nối với bộ chuyển mạch Ethernet trung tâm chạy giao thức RoCEv1 không định tuyến được. Thiết lập này có những hạn chế rõ ràng về quy mô GPU và khả năng dự phòng chuyển đổi. Do đó, chúng tôi đã nhanh chóng chuyển sang kiến trúc dựa trên kết cấu để mở rộng khả năng mở rộng và tính khả dụng cao hơn.</p>

<p>Chúng tôi đã thiết kế cấu trúc liên kết Clos hai tầng cho các rack AI, được gọi là Khu vực AI. Bộ chuyển mạch huấn luyện rack (RTSW), đóng vai trò là bộ chuyển mạch lá, cung cấp khả năng kết nối mở rộng cho GPU trong rack bằng cáp DAC dựa trên đồng. Tầng spine, bao gồm các bộ chuyển mạch huấn luyện cụm mô-đun (CTSW), cung cấp khả năng kết nối mở rộng giữa tất cả các rack trong cụm. CTSW có bộ đệm sâu được chia tĩnh trên các cổng trong khung. Các RTSW kết nối với CTSW thông qua cáp quang đơn mode và bộ thu phát có thể cắm 400G.</p>

<p>Các Khu vực AI được thiết kế để hỗ trợ một lượng lớn GPU được kết nối với nhau một cách không chặn. Tuy nhiên, những tiến bộ mới nổi của AI, chẳng hạn như LLM như Llama, yêu cầu quy mô GPU lớn hơn mức mà một Khu vực AI cung cấp. Để thích ứng với điều này, chúng tôi đã thiết kế một tầng bộ chuyển mạch huấn luyện tổng hợp (ATSW) kết nối các CTSW trong tòa nhà trung tâm dữ liệu, mở rộng miền RoCE ra ngoài một Khu vực AI duy nhất.</p>

<p>Lưu ý, kết nối chéo Khu vực AI được đăng ký quá mức theo thiết kế, với lưu lượng truy cập mạng được cân bằng bằng ECMP. Để giảm thiểu nút thắt cổ chai hiệu suất đối với lưu lượng truy cập chéo Khu vực AI, chúng tôi đã cải thiện trình lên lịch tác vụ huấn luyện để tìm lát cắt tối thiểu khi chia các nút huấn luyện thành các Khu vực AI khác nhau, giảm lưu lượng truy cập chéo Khu vực AI và do đó rút ngắn thời gian hoàn thành chung. Trình lên lịch thực hiện việc này bằng cách tìm hiểu vị trí của máy chủ GPU trong cấu trúc liên kết logic để đề xuất phân bổ hạng.</p>

<h3 id='định-tuyến'>Định tuyến</h3>

<p>Việc mở rộng quy mô sức mạnh tính toán và cấu trúc liên kết mạng đã thảo luận ở trên dẫn đến câu hỏi làm thế nào để cân bằng và định tuyến hiệu quả lưu lượng truy cập huấn luyện khổng lồ. Cụ thể, khối lượng công việc huấn luyện AI có một số đặc điểm đầy thách thức:</p>

<ul>
  <li><strong>Độ hỗn loạn thấp (Low entropy):</strong> So với khối lượng công việc của trung tâm dữ liệu truyền thống, số lượng và sự đa dạng của luồng cho khối lượng công việc AI nhỏ hơn nhiều và các mẫu luồng thường lặp đi lặp lại và có thể dự đoán được.</li>
  <li><strong>Tính bùng nổ (Burstiness):</strong> Trên khía cạnh thời gian, các luồng thường thể hiện bản chất bật và tắt trong độ chi tiết thời gian tính bằng mili giây.</li>
  <li><strong>Luồng voi (Elephant flows):</strong> Đối với mỗi lần bùng nổ, cường độ của mỗi luồng có thể đạt tới tốc độ đường truyền của NIC.</li>
</ul>

<h4 id='ecmp-và-ghim-đường-dẫn'>ECMP và ghim đường dẫn</h4>

<p>Ban đầu, chúng tôi đã xem xét ECMP được áp dụng rộng rãi, đặt các luồng một cách ngẫu nhiên dựa trên hàm băm trên năm thành phần: IP nguồn và đích, cổng UDP nguồn và đích và giao thức. Tuy nhiên, và như mong đợi, ECMP đã mang lại hiệu suất kém cho khối lượng công việc huấn luyện do độ hỗn loạn luồng thấp.</p>

<p>Ngoài ra, chúng tôi đã thiết kế và triển khai lược đồ ghim đường dẫn trong những năm đầu triển khai. Lược đồ này định tuyến các gói tin đến các đường dẫn cụ thể dựa trên lát đích (chỉ số của đường xuống RTSW). Điều này hoạt động tốt nếu mỗi rack được chỉ định đầy đủ cho cùng một công việc và không có lỗi nào trong mạng. Tuy nhiên, điều này hiếm khi đúng. Chúng tôi thấy rằng rack có thể được phân bổ một phần cho một công việc, chỉ có một trong hai máy chủ trong rack sử dụng băng thông đường lên. Việc vị trí công việc bị phân mảnh này gây ra phân phối lưu lượng không đồng đều và tắc nghẽn trên đường lên của RTSW cụ thể và làm giảm hiệu suất đào tạo lên tới hơn 30%. Hơn nữa, lỗi mạng trên đường lên hoặc CTSW khiến các luồng bị ảnh hưởng được chỉ định lại không đồng đều cho các CTSW khác bởi ECMP. Những luồng được chỉ định lại đó đã va chạm với các luồng hiện có khác và làm chậm toàn bộ công việc huấn luyện.</p>

<p>Chúng tôi đã giảm thiểu tác động tức thời của các va chạm luồng này bằng cách nâng cấp băng thông của băng thông đường lên RTSW lên gấp 2 lần. Do đó, chúng tôi đã cho phép dung lượng đường lên RTSW được đăng ký chưa đủ 1:2 so với dung lượng đường xuống RTSW. Mặc dù điều này đã giảm thiểu tác động đến hiệu suất tức thời, nhưng đây là một giải pháp tốn kém vì nó yêu cầu dung lượng mạng gấp 2 lần. Do đó, chúng tôi đã nhận ra đây là một biện pháp giảm thiểu ngắn hạn và tiến hành các giai đoạn tiếp theo của quá trình phát triển định tuyến.</p>

<h4 id='cân-bằng-hàng-đợi'>Cân bằng hàng đợi (Queue pair scaling)</h4>

<p>Tiếp theo, chúng tôi đã xem xét lại ECMP với mục đích tăng số lượng luồng cho các tập thể phân cấp thông qua tính năng phần mềm mở rộng quy mô cặp hàng đợi (QP) trong thư viện tập thể.</p>

<p>Để giải thích cho điều này, chúng tôi đã định cấu hình các bộ chuyển mạch để thực hiện ECMP nâng cao (E-ECMP) để băm thêm vào trường QP đích của gói RoCE bằng cách sử dụng khả năng UDF của ASIC chuyển đổi. Điều này đã làm tăng entropy và, so với ECMP cơ sở mà không cần mở rộng quy mô QP, chúng tôi quan sát thấy rằng E-ECMP cùng với việc mở rộng quy mô QP cho thấy hiệu suất được cải thiện lên đến 40% cho tập thể AllReduce.</p>

<p>Chúng tôi đã đánh giá hai chiến lược mở rộng quy mô QP. Cách đầu tiên liên quan đến việc chia mỗi thông báo có nghĩa là được đăng trên một QP duy nhất, thay vào đó là nhiều QP dẫn đến nhiều luồng. Nhưng nó cũng tạo ra kích thước thông báo nhỏ hơn trên kết cấu cũng như nhiều ACK. Cách tiếp cận thứ hai liên quan đến việc đăng từng thông báo vào một hàng đợi khác nhau, theo kiểu Round-robin. Đối với kích thước thông báo NIC được thể hiện trong quá trình sản xuất của chúng tôi với NCCL, chúng tôi quan sát thấy cách thứ hai hoạt động tốt. Tính năng này rất quan trọng đối với khả năng mở rộng ECMP bằng cách tăng lưu lượng mạng cho các tập thể phân cấp như AllReduce.</p>

<p>Mặc dù chúng tôi đã cải thiện hiệu suất ECMP với việc mở rộng quy mô QP, nhưng bản chất xác suất cơ bản của hàm băm là nhược điểm dai dẳng của lược đồ định tuyến này. Ngoài ra, nhu cầu tùy chỉnh hệ số масштабирования QP và phương pháp dựa trên loại khối lượng công việc, trong khi có thể hoạt động trong ngắn hạn, đã tạo ra sự phức tạp về hoạt động lâu dài.</p>

<h3 id='kiểm-soát-tắc-nghẽn'>Kiểm soát tắc nghẽn</h3>

<h4 id='dcqcn'>DCQCN</h4>

<p>Khi chúng tôi chuyển sang triển khai 400G, chúng tôi đã cố gắng điều chỉnh DCQCN để điều chỉnh tốc độ mạng và cấu trúc liên kết mới. Tuy nhiên, với cài đặt DCQCN mặc định và ngưỡng ECN tăng gấp đôi so với mạng 200G, hiệu suất đã bị giảm sút. Điều tra thêm cho thấy việc triển khai DCQCN trong phần sụn đã thay đổi, tạo ra lỗi và giảm khả năng hiển thị với các sự cố liên quan đến việc đếm CNP chính xác.</p>

<p>Chúng tôi đã tiến hành mà không có DCQCN cho các triển khai 400G của chúng tôi. Tại thời điểm này, chúng tôi đã có hơn một năm kinh nghiệm chỉ với PFC để kiểm soát luồng, không có bất kỳ kiểm soát tắc nghẽn cấp độ truyền tải nào khác. Chúng tôi đã quan sát thấy hiệu suất ổn định và không có tắc nghẽn liên tục đối với các tập thể huấn luyện.</p>

<h4 id='nhập-lưu-lượng-hướng-người-nhận'>Nhập lưu lượng hướng người nhận</h4>

<p>Để giảm thiểu tắc nghẽn cho 400G trở lên, chúng tôi đã đồng thiết kế thư viện tập thể và truyền tải RoCE để thực thi quyền truy cập lưu lượng do người nhận điều khiển để có hiệu suất tốt hơn. Biểu đồ bên dưới cho thấy kiến trúc giao tiếp GPU-to-GPU trong các cụm huấn luyện sản xuất của chúng tôi chủ yếu sử dụng sao chép hai giai đoạn và giao tiếp do người nhận khởi tạo thông qua thư viện tập thể NCCL. Bộ nhớ băng thông cao (HBM) của mỗi GPU duy trì nhiều kênh để truyền tải song song các thông báo tập thể được chia thành khối. Các luồng GPU của người gửi trước tiên sao chép dữ liệu từ bộ đệm tính toán sang bộ đệm kênh khả dụng. Luồng proxy CPU của người gửi chỉ có thể đăng yêu cầu ghi RDMA sau khi nhận được gói clear-to-send (CTS) từ người nhận, bao gồm thông tin về kích thước và bộ nhớ. Sau đó, các luồng GPU của người nhận sao chép nội dung bộ đệm kênh vào bộ đệm tính toán đích. Cuối cùng, các luồng proxy CPU ở cả hai bên tái chế bộ đệm kênh và proxy CPU của người nhận gửi một gói CTS khác sau khi bộ đệm kênh sẵn sàng.</p>

<p>Chúng tôi tận dụng hiệu quả cơ chế này như một phương thức nhập lưu lượng do người nhận điều khiển để hạn chế lượng lưu lượng đang bay trên mạng, đặc biệt là khi bắt đầu xuất hiện tắc nghẽn. Tuy nhiên, việc định cấu hình cài đặt phù hợp có thể là một thách thức vì:</p>

<ul>
  <li>Số lượng kênh bị hạn chế do tranh chấp tài nguyên trên các luồng GPU với các hoạt động tính toán đồng thời;</li>
  <li>Việc đặt kích thước bộ đệm kênh yêu cầu sự cân bằng cẩn thận hơn giữa việc lan truyền tắc nghẽn và sử dụng băng thông kém hơn so với Infiniband do kiểm soát luồng chi tiết hơn của RoCE và khả năng chậm của máy chủ cuối.</li>
</ul>

<p>Do đó, chúng tôi đã thực hiện hai bước để cải thiện hiệu suất. Đầu tiên, chúng tôi đã xác định bằng thực nghiệm các cài đặt tham số phù hợp cho số lượng kênh và kích thước bộ đệm kênh trên các loại tập thể và kích thước công việc đào tạo khác nhau. Thứ hai, chúng tôi đã triển khai xếp hàng ưu tiên cao tại các bộ chuyển mạch cho các gói CTS để xúc tiến các thông báo và giảm thiểu khả năng thiếu hụt băng thông.</p>

<p>Kiểm soát tắc nghẽn là trọng tâm nghiên cứu trong mạng RDMA. DCQCN là tiêu chuẩn vàng cho các mạng tập trung vào lưu trữ. Tuy nhiên, kinh nghiệm của chúng tôi với khối lượng công việc huấn luyện AI phân tán cung cấp một quan điểm khác về việc điều chỉnh các thuật toán kiểm soát tắc nghẽn. Mặc dù đã tắt DCQCN và nhiều trường hợp RTSW gửi PFC đến CTSW bộ đệm sâu, nhưng chúng tôi vẫn chưa gặp phải trường hợp nào trong bốn năm qua, khi lưu lượng truy cập huấn luyện AI sản xuất khiến CTSW gửi PFC đến RTSW một cách liên tục.</p>

<p>Giải pháp hiện tại của chúng tôi phụ thuộc vào sự phối hợp cẩn thận giữa thư viện giao tiếp tập thể và mạng. Nó có thể phụ thuộc vào thông lượng tương đối giữa GPU và mạng, điều này có thể không áp dụng cho mọi trường hợp. Chúng tôi khuyến khích cộng đồng nghiên cứu tập trung hơn vào chủ đề này.</p>

<h3 id='hướng-phát-triển'>Hướng phát triển</h3>

<p>Việc thiết kế và vận hành mạng RoCE quy mô lớn cho khối lượng công việc huấn luyện AI phân tán đã phát triển để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về mật độ và quy mô tính toán. Bằng cách tách biệt các mạng FE và BE, sử dụng các lược đồ định tuyến khác nhau và tối ưu hóa các mẫu lưu lượng tập thể, chúng tôi đã có thể xây dựng một cơ sở hạ tầng mạng hiệu suất cao và đáng tin cậy. Những thiết kế và hiểu biết sâu sắc này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu sâu sắc khối lượng công việc đào tạo và chuyển những hàm ý này thành thiết kế thành phần mạng, cuối cùng góp phần vào sự tiến bộ của cơ sở hạ tầng đào tạo AI phân tán.</p>

<p>Với xu hướng phát triển nhanh chóng của khối lượng công việc GenAI, cơ sở hạ tầng mạng của chúng tôi sẽ phát triển nhanh chóng.</p>

<p>Bài báo này đã giới thiệu về mạng RoCE được sử dụng để huấn luyện AI phân tán quy mô lớn tại Meta. Chúng tôi đã thảo luận về những thách thức trong việc xây dựng một mạng như vậy và các giải pháp được triển khai để giải quyết các vấn đề về cấu trúc liên kết, định tuyến và kiểm soát tắc nghẽn. </p>

<p>Với sự phát triển không ngừng của AI, chúng tôi tin rằng việc chia sẻ kinh nghiệm và giải pháp của mình sẽ đóng góp tích cực vào cộng đồng nghiên cứu và thúc đẩy sự đổi mới trong lĩnh vực mạng lưới AI.</p>

Mạng RoCE cho huấn luyện AI phân tán quy mô lớn tại Meta

Mạng RoCE cho huấn luyện AI phân tán quy mô lớn tại Meta Mục lục Giới thiệu Kiến trúc mạng Sự phân tách ...

tháng 8 07, 2024

Meta Trao Tặng Khoản Tài Trợ Llama Impact, Thúc Đẩy Phát Triển AI Nguồn Mở

<h2>Meta Trao Tặng Khoản Tài Trợ Llama Impact, Thúc Đẩy Phát Triển AI Nguồn Mở</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li><a href='#gioi-thieu'>Giới thiệu Chương trình Tài Trợ Llama Impact</a></li>
  <li><a href='#muc-tieu'>Mục Tiêu và Phạm Vi Tài Trợ</a></li>
  <li><a href='#su-kien'>Sự Kiện Hỗ Trợ và Giải Thưởng Đặc Biệt</a></li>
  <li><a href='#tam-nhin'>Tầm Nhìn Về AI Nguồn Mở của Meta</a></li>
  <li><a href='#ket-luan'>Kết Luận</a></li>
</ol>

<p>Meta chính thức công bố chương trình tài trợ nghiên cứu AI mới, tập trung vào việc ứng dụng sáng tạo và đột phá mô hình Llama 3.1. Động thái này khẳng định nỗ lực của Meta trong việc tối ưu hóa tiềm năng của AI trên nhiều lĩnh vực.</p>

<h3 id='gioi-thieu'>1. Giới thiệu Chương trình Tài Trợ Llama Impact</h3>

<p>Chương trình Llama Impact Grants của Meta đang chào đón các đề xuất ứng dụng những tính năng và khả năng mới nhất của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) Llama 3.1 vào các dự án mang lại tác động kinh tế và xã hội tích cực.</p>

<p>Llama 3.1 nổi bật với khả năng hỗ trợ nhiều ngôn ngữ hơn (bao gồm tiếng Pháp, Hindi, Ý, Bồ Đào Nha, Tây Ban Nha và Thái Lan). Đây là mô hình nguồn mở duy nhất có khả năng cạnh tranh với các mô hình AI hàng đầu về kiến thức chung, khả năng điều khiển, lập luận, toán học, sử dụng công cụ và dịch đa ngôn ngữ.</p>

<p>Tổng giá trị tài trợ của chương trình lên đến 2 triệu USD, được phân bổ cho các dự án xuất sắc nhất. Mỗi dự án có thể nhận được tối đa 500.000 USD, tùy thuộc vào đánh giá của hội đồng giám khảo.</p>

<h3 id='su-kien'>3. Sự Kiện Hỗ Trợ và Giải Thưởng Đặc Biệt</h3>

<p>Bên cạnh nguồn tài trợ, Meta cũng sẽ tổ chức một loạt sự kiện trên toàn thế giới nhằm cung cấp hướng dẫn kỹ thuật và cố vấn cho các ứng viên tiềm năng. Mỗi sự kiện sẽ tập trung vào một chủ đề cấp bách do các bên liên quan địa phương đề xuất, bao gồm các nhóm xã hội dân sự, doanh nghiệp, tổ chức phi chính phủ và nhà hoạch định chính sách. Các chủ đề bao gồm nông nghiệp, giải pháp kinh doanh quy mô lớn, công nghệ y tế, bảo tồn văn hóa,... </p>

<p>Người tham dự sự kiện sẽ có cơ hội nhận được giải thưởng đặc biệt lên đến 100.000 USD, bên cạnh việc được xem xét cho khoản tài trợ Llama Impact Grants chính.</p>

<h3 id='tam-nhin'>4. Tầm Nhìn Về AI Nguồn Mở của Meta</h3>

<p>Sáng kiến này là một phần trong nỗ lực của Meta nhằm thúc đẩy phát triển AI nguồn mở, đảm bảo hỗ trợ cho những ứng dụng khả thi và thiết thực nhất của công nghệ này.</p>

<p>Giám đốc điều hành Meta, Mark Zuckerberg, từng nhấn mạnh lợi ích của việc mở nguồn công nghệ AI: <i>'Tôi tin rằng mã nguồn mở là cần thiết cho một tương lai AI tích cực. AI có tiềm năng hơn bất kỳ công nghệ hiện đại nào khác để nâng cao năng suất, sự sáng tạo và chất lượng cuộc sống của con người, đồng thời thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và mở ra những bước tiến trong nghiên cứu y học và khoa học. Nguồn mở sẽ đảm bảo rằng nhiều người trên thế giới được tiếp cận với những lợi ích và cơ hội của AI, quyền lực không tập trung vào tay một số ít công ty và công nghệ có thể được triển khai đồng đều và an toàn hơn trong xã hội.'</i></p>

<p>Chương trình Llama Impact Grants của Meta phù hợp với tầm nhìn về AI nguồn mở, đồng thời mang đến nhiều cơ hội hơn cho cả nhà phát triển và Meta trong việc phát triển dự án. Sẽ rất thú vị để chờ đón những dự án đột phá từ chương trình này và những cơ hội mới cho phát triển AI mà Meta khám phá ra.</p>

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

Meta Trao Tặng Khoản Tài Trợ Llama Impact, Thúc Đẩy Phát Triển AI Nguồn Mở

Meta Trao Tặng Khoản Tài Trợ Llama Impact, Thúc Đẩy Phát Triển AI Nguồn Mở Mục lục Giới thiệu Chương trình Tài Trợ Llama Impact Mụ...

tháng 8 07, 2024

Meta AI: Cuộc đua trở thành trợ lý AI được yêu thích nhất

<h2>Meta AI: Cuộc đua trở thành trợ lý AI được yêu thích nhất</h2>

<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ol>
  <li><strong>Hai động lực then chốt cho chiến lược AI của Meta</strong></li>
  <li><strong>Meta AI: Từ Llama 2 đến Llama 3</strong></li>
  <li><strong>Tham vọng dẫn đầu thị trường trợ lý AI</strong></li>
  <li><strong>Vai trò của WhatsApp và Instagram</strong></li>
  <li><strong>Meta AI: Cơ hội gia tăng tương tác và doanh thu?</strong></li>
  <li><strong>Cá nhân hóa trải nghiệm AI với Meta AI Studio</strong></li>
  <li><strong>Bài học từ thất bại của AI người nổi tiếng</strong></li>
  <li><strong>Cuộc chiến giữa các ông lớn công nghệ</strong></li>
</ol>

<p>Có hai động lực chính đứng sau chiến lược tập trung vào AI của Meta. Đầu tiên, hoạt động kinh doanh cốt lõi của Meta xoay quanh việc thu hút và duy trì sự chú ý của người dùng, sau đó được chuyển đổi thành doanh thu thông qua quảng cáo hoặc thương mại. Thứ hai, nhận thức được sự đầu tư mạnh mẽ vào AI từ các đối thủ công nghệ, Meta tin rằng việc tạo ra rào cản gia nhập thị trường nền kinh tế chú ý là rất quan trọng. </p>

<p>Do đó, Meta cung cấp miễn phí các tính năng trợ lý AI cho người tiêu dùng và các mô hình nền tảng chất lượng cao cho nhà phát triển, gây khó khăn cho đối thủ trong việc tạo doanh thu để tái đầu tư vào đổi mới AI.</p>

<p>Meta AI, câu trả lời của Meta cho ChatGPT, ra mắt vào tháng 9 năm 2023 với Llama 2 70B. Mặc dù ban đầu bị tụt hậu so với ChatGPT của OpenAI, Copilot của Microsoft và Gemini của Google về hiệu suất, Meta AI đã có những bước tiến đáng kể với sự ra mắt của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) Llama 3 405B. Phiên bản 405B mang đến hiệu suất vượt trội, thu hẹp khoảng cách với các đối thủ.</p>

<p>Mark Zuckerberg thể hiện tham vọng đưa Meta AI trở thành trợ lý AI được sử dụng nhiều nhất vào cuối năm 2024. Mục tiêu này không dễ dàng khi phải cạnh tranh với ChatGPT, Google Assistant, Apple Intelligence và Alexa. Tuy nhiên, Meta sở hữu lợi thế phân phối ứng dụng mạnh mẽ thông qua Facebook, Instagram và WhatsApp.</p>

<p>WhatsApp hiện đang dẫn đầu về mức độ chấp nhận Meta AI, nhưng Zuckerberg đặt cược vào Instagram như động lực tăng trưởng tiếp theo. Mặc dù Meta AI có tiềm năng tăng doanh thu thông qua việc tăng sự chú ý của người dùng, Zuckerberg cho rằng việc kiếm tiền trực tiếp có thể mất nhiều năm.</p>

<p>Ngoài việc cung cấp một trợ lý AI duy nhất, Meta còn ra mắt Meta AI Studio, cho phép người dùng tạo AI của riêng họ. Zuckerberg hình dung những người sáng tạo trên Instagram sẽ là những người dùng đầu tiên tận dụng giải pháp này bằng cách tạo ra các nhân vật tùy chỉnh để tương tác với người theo dõi của họ. Tuy nhiên, người dùng thông thường cũng có thể áp dụng tính năng này.</p>

<p>Mặc dù vậy, Meta cần rút kinh nghiệm từ thất bại của dự án chatbot người nổi tiếng trước đó. Người dùng tỏ ra không mấy mặn mà với ý tưởng trò chuyện với AI của những người nổi tiếng, cho thấy sự cần thiết phải tập trung vào trải nghiệm người dùng thiết thực và giá trị.</p>

<p>Cuộc chiến giành thị phần trợ lý AI đang diễn ra giữa các gã khổng lồ công nghệ. Trong khi OpenAI, Microsoft và Anthropic tập trung vào năng suất, Meta lại nhắm đến người tiêu dùng với trọng tâm là giải trí và kết nối. Liệu Meta AI có thể vượt qua các đối thủ và trở thành trợ lý AI được yêu thích nhất? Thời gian sẽ trả lời!</p>

Meta AI: Cuộc đua trở thành trợ lý AI được yêu thích nhất

Meta AI: Cuộc đua trở thành trợ lý AI được yêu thích nhất Mục lục Hai động lực then chốt cho chiến lược AI của Meta Meta AI: Từ Ll...

tháng 8 06, 2024

Llama 3.1: Ứng dụng AI đột phá trong đời thực

<h2>Llama 3.1: Ứng dụng AI đột phá trong đời thực</h2>

<ol>
  <li><strong>Sức mạnh của Llama 3.1</strong></li>
  <li><strong>10 ứng dụng ấn tượng của Llama 3.1</strong>
    <ul>
      <li>Tự động hóa nhiệm vụ hiệu quả</li>
      <li>Trợ lý điện thoại cá nhân</li>
      <li>Triển khai chatbot cục bộ</li>
      <li>Cụm AI phân tán</li>
      <li>Tích hợp ứng dụng Streamlit</li>
      <li>Trợ lý AI riêng tư</li>
      <li>API Groq cho phản hồi nhanh</li>
      <li>Công cụ giáo dục</li>
      <li>Sáng tạo dựa trên AI</li>
      <li>Đổi mới nguồn mở</li>
    </ul>
  </li>
  <li><strong>Kết luận</strong></li>
</ol>

<h3>Sức mạnh của Llama 3.1</h3>

<p>Phiên bản 405B của Llama 3.1, một mô hình AI đột phá, được đánh giá cao về hiệu suất vượt trội và khả năng truy cập nguồn mở, vượt qua cả những mô hình độc quyền hàng đầu. Khả năng thích ứng và sức mạnh của Llama 3.1 biến nó thành một công cụ đáng chú ý cho nhiều ứng dụng, từ trợ lý cá nhân đến các cụm AI phân tán.</p>

<h3>10 ứng dụng ấn tượng của Llama 3.1</h3>

<p>Dưới đây là 10 ví dụ điển hình về cách Llama 3.1 đang được sử dụng:</p>

<ul>
  <li><strong>Tự động hóa nhiệm vụ hiệu quả:</strong>  Llama 3.1 405B có thể được sử dụng để dạy mô hình 8B nhỏ hơn cách thực hiện các nhiệm vụ một cách hoàn hảo, giảm chi phí và độ trễ.</li>
  <li><strong>Trợ lý điện thoại cá nhân:</strong>  Biến Llama 3.1 thành trợ lý điện thoại, cung cấp phản hồi nhanh chóng và chính xác cho các truy vấn, sử dụng API của Groq.</li>
  <li><strong>Triển khai chatbot cục bộ:</strong>  Xây dựng và triển khai chatbot học hỏi từ tương tác của người dùng trong vòng chưa đầy mười phút.</li>
  <li><strong>Cụm AI phân tán:</strong>  Phân phối Llama 3.1 405B trên nhiều thiết bị, chẳng hạn như hai Macbook, để chạy các mô hình AI phức tạp một cách hiệu quả.</li>
  <li><strong>Tích hợp ứng dụng Streamlit:</strong>  Tạo ứng dụng Streamlit để trò chuyện với Llama 3.1 8B cục bộ thông qua @ollama chỉ với một lượng mã tối thiểu.</li>
  <li><strong>Trợ lý AI riêng tư:</strong>  Kết hợp hai Macbook và Mac Studio để chạy Llama 3.1 70B, tạo trợ lý AI mạnh mẽ có sẵn tại nhà và khi di chuyển.</li>
  <li><strong>API Groq cho phản hồi nhanh:</strong>  Tạo hình ảnh và phản hồi với tốc độ ấn tượng, làm nổi bật tiềm năng của mô hình trong các ứng dụng yêu cầu xử lý nhanh.</li>
  <li><strong>Công cụ giáo dục:</strong>  Cung cấp hướng dẫn cá nhân hóa và hỗ trợ học sinh, thích ứng với phong cách học tập riêng lẻ.</li>
  <li><strong>Sáng tạo dựa trên AI:</strong>  Nghệ sĩ và nhà thiết kế có thể tận dụng khả năng tạo hình ảnh và nội dung sáng tạo năng động của Llama 3.1.</li>
  <li><strong>Đổi mới nguồn mở:</strong>  Là mô hình AI tiên tiến đầu tiên có mã nguồn mở, Llama 3.1 405B mở đường cho sự đổi mới trên nhiều lĩnh vực.</li>
</ul>

<p>Llama 3.1 là minh chứng cho tiềm năng đa dạng và mang tính cách mạng của AI. Khả năng thích ứng, sức mạnh và tính năng nguồn mở của nó hứa hẹn sẽ cách mạng hóa nhiều ngành công nghiệp và khía cạnh của cuộc sống hàng ngày.</p>

Llama 3.1: Ứng dụng AI đột phá trong đời thực

Llama 3.1: Ứng dụng AI đột phá trong đời thực Mục lục Sức mạnh của Llama 3.1 10 ứng dụng ấn tượng của Llama 3.1 Tự độ...

tháng 8 05, 2024

Meta AI trên WhatsApp: Thỏa sức sáng tạo với tính năng tạo GIF độc đáo

<h2>Meta AI trên WhatsApp: Thỏa sức sáng tạo với tính năng tạo GIF độc đáo</h2>

<ul>
  <li><a href='#suc-manh-sang-tao'>Sức mạnh sáng tạo trong tầm tay</a></li>
  <li><a href='#huong-dan-tao-gif'>Hướng dẫn tạo GIF bằng Meta AI trên WhatsApp</a></li>
  <li><a href='#kham-pha-tinh-nang'>Khám phá thêm nhiều tính năng hữu ích của Meta AI</a></li>
</ul>

<p>Bạn đã chán ngấy việc tìm kiếm GIF phù hợp để thể hiện cảm xúc? Giờ đây, WhatsApp mang đến cho bạn giải pháp tối ưu với tính năng tạo GIF độc đáo được hỗ trợ bởi Meta AI.</p>

<h3 id='suc-manh-sang-tao'>1. Sức mạnh sáng tạo trong tầm tay</h3>

<p>Không chỉ dừng lại ở việc cung cấp thông tin, hoàn thành nhiệm vụ hay thậm chí là pha trò, trợ lý ảo Meta AI trên WhatsApp nay đã có thể giúp người dùng thỏa sức sáng tạo với khả năng tạo GIF từ văn bản. Với bản cập nhật mới nhất, người dùng WhatsApp có thể biến hóa trí tưởng tượng thành những hình ảnh động độc đáo để chia sẻ với bạn bè.</p>

<h3 id='huong-dan-tao-gif'>2. Hướng dẫn tạo GIF bằng Meta AI trên WhatsApp</h3>

<p><strong>Bước 1:</strong> Cập nhật ứng dụng WhatsApp của bạn lên phiên bản mới nhất từ Apple App Store hoặc Google Play Store.</p>
<p><strong>Bước 2:</strong> Mở ứng dụng WhatsApp.</p>
<p><strong>Bước 3:</strong> Chọn cuộc trò chuyện mà bạn muốn gửi GIF.</p>
<p><strong>Bước 4:</strong> Nhấn vào biểu tượng dấu cộng (+).</p>
<p><strong>Bước 5:</strong> Chọn tùy chọn Imagine.</p>
<p><strong>Bước 6:</strong> WhatsApp sẽ mở giao diện Meta AI. Tại đây, hãy nhập mô tả về hình ảnh bạn muốn tạo.</p>
<p><strong>Bước 7:</strong> Khi đã hài lòng với mô tả, hãy nhấn vào biểu tượng mũi tên.</p>
<p><strong>Bước 8:</strong> Chọn Animate để chuyển đổi hình ảnh thành GIF.</p>
<p><strong>Bước 9:</strong> Sau khi xử lý xong, hãy nhấn Gửi để chia sẻ GIF động.</p>

<h3 id='kham-pha-tinh-nang'>3. Khám phá thêm nhiều tính năng hữu ích của Meta AI</h3>

<p>Meta AI trên WhatsApp không chỉ giới hạn ở việc tạo GIF. Công cụ này còn cung cấp một loạt chức năng hữu ích khác được hỗ trợ bởi mô hình AI Llama 3.1 tiên tiến:</p>

<ul>
  <li><strong>Đưa ra đề xuất:</strong> Cần gợi ý cho bữa tối? Muốn tìm kiếm địa điểm hấp dẫn gần đây? Meta AI có thể giúp bạn.</li>
  <li><strong>Cung cấp câu đố và kiến thức bổ ích:</strong> Kiểm tra kiến thức hoặc giải trí với các câu đố tương tác.</li>
  <li><strong>Tóm tắt văn bản:</strong> Nắm bắt nhanh chóng nội dung chính của một bài viết hoặc tin nhắn với tính năng tóm tắt của Meta AI.</li>
  <li><strong>Hỗ trợ trò chuyện:</strong> Gặp khó khăn trong việc tìm kiếm câu trả lời phù hợp? Hãy để Meta AI đề xuất giúp bạn duy trì cuộc trò chuyện.</li>
</ul>

<p>Với Meta AI, WhatsApp không chỉ là ứng dụng nhắn tin thông thường mà còn là công cụ hỗ trợ đắc lực cho cuộc sống hàng ngày.</p>

Meta AI trên WhatsApp: Thỏa sức sáng tạo với tính năng tạo GIF độc đáo

Meta AI trên WhatsApp: Thỏa sức sáng tạo với tính năng tạo GIF độc đáo Sức mạnh sáng tạo trong tầm tay Hướng dẫn tạo GIF bằng Meta ...

tháng 8 04, 2024

Meta Từ Bỏ Dự Án Chatbot Người Nổi Tiếng Sau Một Năm Thất Bại

<h2>Meta Từ Bỏ Dự Án Chatbot Người Nổi Tiếng Sau Một Năm Thất Bại</h2>

<ul>
  <li><strong>Chatbot Sao - Từ Hứa Hẹn Đến Thất Vọng</strong></li>
  <li><strong>Lượng Theo Dõi Thất Bại Đến Từ Đâu?</strong></li>
  <li><strong>Meta Chuyển Hướng Với AI Studio</strong></li>
  <li><strong>Tương Lai Của AI Trong Truyền Thông Xã Hội</strong></li>
</ul>

<p>Meta đã chính thức khai tử dự án chatbot người nổi tiếng sau một năm ra mắt không thành công. Dự án đầy tham vọng này, với sự góp mặt của những tên tuổi đình đám như Tom Brady, Charli D'Amelio và Paris Hilton, đã không thu hút được sự quan tâm của người dùng như mong đợi.</p>

<h3>Chatbot Sao - Từ Hứa Hẹn Đến Thất Vọng</h3>

<p>Được công bố rầm rộ vào năm ngoái bởi CEO Mark Zuckerberg, dự án chatbot người nổi tiếng của Meta được kỳ vọng sẽ tạo nên cơn sốt trên các nền tảng Facebook, Instagram và WhatsApp.  Meta đã chi hàng triệu đô la để mua bản quyền hình ảnh và tạo ra các phiên bản AI của người nổi tiếng, hứa hẹn mang đến trải nghiệm tương tác độc đáo cho người dùng.</p>

<p>Tuy nhiên, thực tế lại hoàn toàn trái ngược. Người dùng tỏ ra thờ ơ với các chatbot này, thậm chí còn cảm thấy chúng kỳ quặc và đáng sợ.</p>

<h3>Lượng Theo Dõi Thất Bại Đến Từ Đâu?</h3>

<p>Một trong những minh chứng rõ ràng nhất cho sự thất bại của dự án là lượng người theo dõi ít ỏi của các chatbot. Trong khi tài khoản Instagram của Snoop Dogg có tới 87.5 triệu người theo dõi, thì chatbot Dungeon Master lấy cảm hứng từ rapper này chỉ thu hút được vỏn vẹn 15.000 người. Tương tự, chatbot Billie của Kendall Jenner cũng chỉ có 179.000 người theo dõi, kém xa con số 194 triệu của tài khoản Instagram chính chủ.</p>

<h3>Meta Chuyển Hướng Với AI Studio</h3>

<p>Sau thất bại của chatbot người nổi tiếng, Meta đã chuyển hướng sang một dự án mới mang tên AI Studio. Công cụ này cho phép người dùng tự tạo, chia sẻ và thiết kế chatbot AI theo ý muốn. AI Studio được xây dựng dựa trên Llama 3.1, mô hình trí tuệ nhân tạo mới nhất của Meta, hứa hẹn mang đến khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên vượt trội.</p>

<h3>Tương Lai Của AI Trong Truyền Thông Xã Hội</h3>

<p>Dù dự án chatbot người nổi tiếng đã thất bại, nhưng Meta vẫn chưa từ bỏ tham vọng chinh phục lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. AI Studio được xem là bước đi chiến lược của Meta nhằm mang AI đến gần hơn với người dùng và khai phá tiềm năng của công nghệ này trong lĩnh vực truyền thông xã hội.</p>

Meta Từ Bỏ Dự Án Chatbot Người Nổi Tiếng Sau Một Năm Thất Bại

Meta Từ Bỏ Dự Án Chatbot Người Nổi Tiếng Sau Một Năm Thất Bại Chatbot Sao - Từ Hứa Hẹn Đến Thất Vọng Lượng Theo Dõi Thất Bại Đến Từ...

tháng 8 03, 2024

Meta: Xây dựng đế chế AI cho tương lai

<h2>Meta: Xây dựng đế chế AI cho tương lai</h2>

<ul>
  <li>Đầu tư mạnh tay vào AI</li>
  <li>Llama 4: Mục tiêu dẫn đầu</li>
  <li>Linh hoạt trong chiến lược AI</li>
  <li>Core AI - Nâng cao trải nghiệm người dùng</li>
  <li>Tương lai của quảng cáo dựa trên AI</li>
  <li>Sức mạnh tài chính vững chắc</li>
  <li>Kết luận</li>
</ul>

<p>Trong cuộc họp báo cáo kết quả kinh doanh quý 2, CEO Mark Zuckerberg của Meta đã vạch ra tầm nhìn dài hạn của công ty về AI, tập trung vào việc đầu tư lớn vào công nghệ thay vì lợi nhuận trước mắt.</p>

<p>Zuckerberg tiết lộ Meta đang lập kế hoạch cho các cụm máy tính và dữ liệu mà chúng tôi sẽ cần trong vài năm tới, đặc biệt chú trọng vào mô hình AI tiếp theo của họ, Llama 4. Meta dự kiến chi tiêu vốn từ 37 đến 40 tỷ đô la cho cả năm, tăng 2 tỷ đô la so với ước tính trước đó, cho thấy cam kết mạnh mẽ của họ đối với phát triển AI.</p>

<h3>Llama 4: Mục tiêu dẫn đầu</h3>

<p>Việc đào tạo Llama 4 được dự đoán sẽ yêu cầu sức mạnh tính toán gấp gần 10 lần so với Llama 3, vốn đã sử dụng 16.000 GPU. Zuckerberg bày tỏ mục tiêu của mình đối với Llama 4 là trở thành [mô hình] tiên tiến nhất trong ngành vào năm sau.</p>

<h3>Linh hoạt trong chiến lược AI</h3>

<p>Mặc dù đầu tư khủng, Giám đốc Tài chính Meta, Susan Li, thừa nhận công ty không kỳ vọng tạo ra doanh thu từ AI tạo sinh trong năm nay. Thay vào đó, Meta tập trung xây dựng cơ sở hạ tầng AI linh hoạt, cho phép điều chỉnh công suất dựa trên các trường hợp sử dụng tối ưu.</p>

<h3>Core AI - Nâng cao trải nghiệm người dùng</h3>

<p>Các nỗ lực AI hiện tại của Meta, được đặt tên là Core AI, đang cho thấy kết quả tích cực trong việc cải thiện mức độ tương tác của người dùng trên Facebook và Instagram. Zuckerberg nhấn mạnh thành công của công cụ đề xuất video hợp nhất được triển khai gần đây cho Facebook, điều này đã làm tăng mức độ tương tác trên Facebook Reels nhiều hơn so với việc chuyển từ CPU sang GPU ban đầu của chúng tôi.</p>

<h3>Tương lai của quảng cáo dựa trên AI</h3>

<p>Zuckerberg hình dung AI sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc cách mạng hóa hoạt động kinh doanh quảng cáo của Meta. Ông dự đoán rằng trong những năm tới, AI sẽ tiếp quản việc tạo và cá nhân hóa nội dung quảng cáo, cho phép nhà quảng cáo chỉ cần cung cấp mục tiêu kinh doanh và ngân sách, AI của Meta sẽ xử lý phần còn lại.</p>

<h3>Sức mạnh tài chính vững chắc</h3>

<p>Mặc dù đầu tư vào AI rất lớn, Meta vẫn ở vị thế tài chính vững chắc. Kết quả kinh doanh quý 2 cho thấy doanh thu đạt 39 tỷ đô la và thu nhập ròng là 13,5 tỷ đô la, tăng lần lượt 7 tỷ đô la và 5,7 tỷ đô la so với cùng kỳ năm ngoái. Lượng người dùng của Meta tiếp tục tăng, với hơn 3,2 tỷ người sử dụng ứng dụng Meta hàng ngày và đối thủ cạnh tranh Threads của X hiện đang tiến gần đến 200 triệu người dùng hoạt động hàng tháng.</p>

<p>Chiến lược của Meta trong lĩnh vực AI phản ánh tầm nhìn dài hạn, ưu tiên tiến bộ công nghệ và phát triển cơ sở hạ tầng hơn là lợi nhuận tài chính trước mắt. Bằng cách đầu tư mạnh vào AI và xây dựng một hệ sinh thái linh hoạt, Meta đang đặt nền móng cho một tương lai nơi AI đóng vai trò trung tâm trong hoạt động kinh doanh và trải nghiệm người dùng.</p>

Meta: Xây dựng đế chế AI cho tương lai

Meta: Xây dựng đế chế AI cho tương lai Đầu tư mạnh tay vào AI Llama 4: Mục tiêu dẫn đầu Linh hoạt trong chiến lược AI Core AI...

tháng 8 03, 2024

Meta Đổ Bộ Vào Lĩnh Vực AI: Tham Vọng Hay Cạm Bẫy?

<h3>Mục Lục</h3>
<ol>
  <li><a href='#llama4'>Llama 4: Tham Vọng Dẫn Đầu Lĩnh Vực AI</a></li>
  <li><a href='#doanhthu'>Bài Toán Doanh Thu: Lợi Nhuận Từ AI Ở Đâu?</a></li>
  <li><a href='#co-so'>Cơ Sở Hạ Tầng Linh Hoạt: Chìa Khóa Cho Tương Lai?</a></li>
  <li><a href='#core-ai'>Core AI: Động Lực Cho Reels Và Giữ Chân Người Dùng Trẻ</a></li>
  <li><a href='#quang-cao'>Tương Lai Của Quảng Cáo: Cá Nhân Hóa Nhờ AI</a></li>
  <li><a href='#thuc-te'>Thực Tế Ảo: Ước Mơ Xa Vời Hay Bước Đệm Cho AI?</a></li>
  <li><a href='#ket-qua'>Kết Quả Kinh Doanh: Sức Mạnh Từ Sản Phẩm Cốt Lõi</a></li>
  <li><a href='#loi-ket'>Lời Kết: Cuộc Chơi Lớn Của Meta</a></li>
</ol>

<h3 id='llama4'>1. Llama 4: Tham Vọng Dẫn Đầu Lĩnh Vực AI</h3>
<p>Trong buổi công bố báo cáo tài chính quý 2, Mark Zuckerberg, người sáng lập Meta, đã chia sẻ kế hoạch đầy tham vọng cho Llama 4, mô hình AI thế hệ tiếp theo của công ty. Ông tin rằng Llama 4 sẽ đòi hỏi sức mạnh tính toán gấp 10 lần so với Llama 3 (vốn đã sử dụng đến 16.000 GPU) và đặt mục tiêu đưa Llama 4 trở thành mô hình AI tiên tiến nhất vào năm tới.</p>

<h3 id='doanhthu'>2. Bài Toán Doanh Thu: Lợi Nhuận Từ AI Ở Đâu?</h3>
<p>Mặc dù đầu tư mạnh vào AI, Meta thừa nhận rằng mảng này sẽ chưa mang lại doanh thu trong năm nay. Giám đốc Tài chính Susan Li cho biết Meta đang xây dựng cơ sở hạ tầng AI với khả năng linh hoạt cao, cho phép điều chỉnh và sử dụng hiệu quả cho các mục đích khác nhau.</p>

<h3 id='co-so'>3. Cơ Sở Hạ Tầng Linh Hoạt: Chìa Khóa Cho Tương Lai?</h3>
<p>Meta đang áp dụng chiến lược phát triển cơ sở hạ tầng AI đa năng, có thể sử dụng cho cả huấn luyện mô hình, suy luận, xếp hạng và đề xuất nội dung. Việc linh hoạt điều chỉnh tài nguyên tính toán và lưu trữ sẽ giúp Meta tối ưu hóa chi phí và đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng.</p>

<h3 id='core-ai'>4. Core AI: Động Lực Cho Reels Và Giữ Chân Người Dùng Trẻ</h3>
<p>Công nghệ Core AI của Meta đang được ứng dụng để cải thiện trải nghiệm người dùng trên Facebook và Instagram. Công cụ đề xuất video mới trên Facebook Reels đã cho thấy hiệu quả vượt trội so với việc chuyển đổi từ CPU sang GPU trước đây. Đây là tín hiệu đáng mừng, giúp Reels cạnh tranh với đối thủ TikTok và thu hút người dùng trẻ.</p>

<h3 id='quang-cao'>5. Tương Lai Của Quảng Cáo: Cá Nhân Hóa Nhờ AI</h3>
<p>Zuckerberg tin rằng AI sẽ cách mạng hóa ngành quảng cáo. Trong tương lai, các nhà quảng cáo chỉ cần cung cấp mục tiêu kinh doanh và ngân sách, AI sẽ tự động hóa quy trình còn lại, từ nhắm mục tiêu, tạo nội dung đến cá nhân hóa quảng cáo.</p>

<h3 id='thuc-te'>6. Thực Tế Ảo: Ước Mơ Xa Vời Hay Bước Đệm Cho AI?</h3>
<p>Ban đầu Zuckerberg kỳ vọng thực tế ảo sẽ phát triển trước AI, nhưng hiện tại ông cho rằng AI sẽ là ưu tiên hàng đầu. Nhu cầu với các thiết bị như kính Ray-Ban Meta Glasses đang vượt quá khả năng cung cấp.</p>

<h3 id='ket-qua'>7. Kết Quả Kinh Doanh: Sức Mạnh Từ Sản Phẩm Cốt Lõi</h3>
<p>Mặc dù đầu tư lớn vào AI và thực tế ảo, Meta vẫn ghi nhận kết quả kinh doanh khả quan. Doanh thu quý 2 đạt 39 tỷ USD, tăng 7 tỷ USD so với cùng kỳ năm trước, lợi nhuận ròng đạt 13,5 tỷ USD, tăng 5,7 tỷ USD. Threads, ứng dụng mạng xã hội tương tự X (Twitter), đang thu hút gần 200 triệu người dùng hoạt động hàng tháng.</p>

<h3 id='loi-ket'>8. Lời Kết: Cuộc Chơi Lớn Của Meta</h3>
<p>Meta đang dồn lực cho AI với hy vọng nắm bắt cơ hội trong tương lai. Tuy nhiên, con đường phía trước vẫn còn nhiều thử thách, đặc biệt là bài toán về doanh thu và lợi nhuận từ AI. Liệu Meta có thể biến tham vọng thành hiện thực hay không, chúng ta hãy cùng chờ xem.</p>

Meta Đổ Bộ Vào Lĩnh Vực AI: Tham Vọng Hay Cạm Bẫy?

Meta Đổ Bộ Vào Lĩnh Vực AI: Tham Vọng Hay Cạm Bẫy? Mục Lục Llama 4: Tham Vọng Dẫn Đầu Lĩnh Vực AI Bài Toán Doanh Thu: Lợi Nhuận ...

tháng 8 02, 2024

Meta: Ông Lớn Công Nghệ Và Tham Vọng Mở Cửa Thế Giới Trí Tuệ Nhân Tạo

<p>Tháng 2 năm ngoái, Meta - công ty mẹ của Facebook, Instagram và WhatsApp - đã gây chấn động giới công nghệ khi công bố mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) mới mang tên Llama.</p>

<h3>Mục Lục</h3>
<ol>
  <li><a href='#llama'>Llama: Vũ Khí Bí Mật Của Meta Trong Lĩnh Vực AI</a></li>
  <li><a href='#mo-nguon'>Mở Nguồn - Chiến Lược Mạo Hiểm Hay Nước Cờ Cao Tay?</a></li>
  <li><a href='#bai-hoc-linux'>Bài Học Từ Linux: Lịch Sử Lặp Lại Với AI?</a></li>
  <li><a href='#dong-luc'>Động Lực Thực Sự Đằng Sau Chính Sách Mở Của Meta?</a></li>
  <li><a href='#han-che'>Mở Nhưng Chưa Đủ: Những Hạn Chế Của Llama</a></li>
  <li><a href='#doanh-thu'>Bài Toán Doanh Thu: Meta Kiếm Tiền Từ Llama Như Thế Nào?</a></li>
  <li><a href='#openai'>Người Anh Em OpenAI Và Nỗi Lo Bị Lạm Dụng</a></li>
  <li><a href='#mat-trai'>Mặt Trái Của Mô Hình Mở: Khi AI Rơi Vào Tay Kẻ Xấu</a></li>
  <li><a href='#dong-hanh'>Những Người Đồng Hành Trên Con Đường Mở Của Meta</a></li>
  <li><a href='#apple'>Cú Đánh Vào Apple?</a></li>
  <li><a href='#ket-luan'>Kết Luận: Tương Lai Nào Cho AI Mở?</a></li>
</ol>

<hr>

<h3 id='llama'>1. Llama: Vũ Khí Bí Mật Của Meta Trong Lĩnh Vực AI</h3>

<p>Llama tương tự như các sản phẩm của OpenAI và Google ở chỗ nó là một mô hình ngôn ngữ lớn - AI engine được huấn luyện trên bộ dữ liệu văn bản khổng lồ. Tuy nhiên, điểm khác biệt then chốt nằm ở chỗ Meta không thu phí sử dụng hay tích hợp Llama vào sản phẩm của các công ty khác như đối thủ. Thay vào đó, họ cung cấp phần mềm Llama miễn phí với giấy phép mã nguồn mở, cho phép mọi người dùng và sửa đổi theo ý muốn (với một số hạn chế).</p>

<h3 id='mo-nguon'>2. Mở Nguồn - Chiến Lược Mạo Hiểm Hay Nước Cờ Cao Tay?</h3>

<p>Các chuyên gia phân tích phần mềm cho rằng đây là một chiến lược mạo hiểm đối với Meta, bởi việc xây dựng một AI engine tiêu tốn hàng tỷ đô la. Tuy nhiên, lợi ích tiềm năng từ việc giành ưu thế trong ngành công nghiệp non trẻ này dường như đã thuyết phục Mark Zuckerberg, người sáng lập và CEO của Meta. Minh chứng là Meta đang đẩy mạnh chiến lược này với tốc độ chóng mặt: chỉ vài tuần sau khi công bố phiên bản thứ hai, họ đã tung ra Llama 3.0 (tên kỹ thuật là Llama 3.1 405B), phiên bản mạnh mẽ nhất từ trước đến nay.</p>

<h3 id='bai-hoc-linux'>3. Bài Học Từ Linux: Lịch Sử Lặp Lại Với AI?</h3>

<p>Trong một bài đăng trên blog, Zuckerberg so sánh AI engine mã nguồn mở của mình với sự phát triển của Linux, hệ điều hành mã nguồn mở dành cho máy tính, hiện đã trở thành tiêu chuẩn cho máy chủ đám mây và thiết bị di động chạy trên Android. Ông cho rằng AI sẽ phát triển theo cách tương tự và nhấn mạnh lịch sử Meta luôn mở nguồn nhiều phần mềm đằng sau các dịch vụ của mình, chẳng hạn như Dự án Máy tính Mở.</p>

<h3 id='dong-luc'>4. Động Lực Thực Sự Đằng Sau Chính Sách Mở Của Meta?</h3>

<p>Tuy nhiên, các nhà phân tích ngành công nghiệp chỉ ra rằng, lợi ích của Meta trong mô hình AI mã nguồn mở không chỉ đơn thuần là lòng vị tha. Không giống như Google, Microsoft và Amazon, Meta không sở hữu dịch vụ điện toán đám mây nào có thể cung cấp sức mạnh tính toán cho các dịch vụ AI của mình với mức giá thấp. Do đó, việc thúc đẩy cách tiếp cận mở, cho phép Meta hợp tác với các nhà cung cấp đám mây như Google Cloud và AWS của Amazon để lưu trữ và vận hành Llama, sẽ mang lại lợi ích cho Meta.</p>

<h3 id='han-che'>5. Mở Nhưng Chưa Đủ: Những Hạn Chế Của Llama</h3>

<p>Dù có thể tải xuống và sử dụng miễn phí, Llama không hoàn toàn mã nguồn mở theo nghĩa đen, bởi vì dữ liệu được sử dụng để huấn luyện AI không được công khai. Người dùng Llama 3.0 có thể sử dụng, sửa đổi cách thức hoạt động và các điều khoản tạo ra kết quả, nhưng không thể xem hoặc sửa đổi dữ liệu gốc. Ngoài ra còn có những hạn chế về người dùng: công ty nào có hơn 700 triệu người dùng phải xin giấy phép trực tiếp từ Meta và Meta có quyền từ chối nếu muốn.</p>

<h3 id='doanh-thu'>6. Bài Toán Doanh Thu: Meta Kiếm Tiền Từ Llama Như Thế Nào?</h3>

<p>Đây là câu hỏi được nhiều nhà đầu tư công nghệ đặt ra, đặc biệt khi Meta tuyên bố đã chi gần 10 tỷ đô la cho nghiên cứu và phát triển AI vào năm ngoái và sẽ tiếp tục chi tiêu. Các chuyên gia cho rằng Meta có thể cung cấp phiên bản Llama cơ bản miễn phí và tính phí cho các tính năng hoặc dịch vụ bổ sung.</p>

<h3 id='openai'>7. Người Anh Em OpenAI Và Nỗi Lo Bị Lạm Dụng</h3>

<p>Điều trớ trêu là OpenAI - cha đẻ của ChatGPT - lại không hề mở như tên gọi, thậm chí còn kém xa Llama. Ban đầu, OpenAI được thành lập với mục tiêu tạo ra phần mềm AI mã nguồn mở, nhưng sau đó đã chuyển hướng sang mô hình vì lợi nhuận. Một trong những yếu tố khiến OpenAI từ bỏ động cơ ban đầu là lo ngại AI bị lợi dụng cho mục đích xấu. Tuyên bố sứ mệnh ban đầu của OpenAI là phát triển AI an toàn vì lợi ích của nhân loại, không phải vì lợi nhuận.</p>

<p>Nỗi lo về việc Llama bị lợi dụng cũng được nhiều người chia sẻ. Geoffrey Hinton, một trong những người sáng lập ra AI hiện đại, đã nghỉ việc tại Google vào năm ngoái vì muốn lên tiếng về những nguy cơ tiềm ẩn của công nghệ này. Ông cho rằng nếu phần mềm AI được phổ biến rộng rãi, tội phạm mạng ở khắp mọi nơi sẽ rất vui mừng, bởi vì AI engine về cơ bản khác với các loại phần mềm khác, chúng không thể bị giám sát theo cách tương tự.</p>

<h3 id='dong-hanh'>9. Những Người Đồng Hành Trên Con Đường Mở Của Meta</h3>

<p>Mặc dù là một trong những mô hình lớn nhất, Llama không phải là mô hình mã nguồn mở duy nhất trong hệ sinh thái AI. Những cái tên khác theo đuổi cách tiếp cận này bao gồm Hugging Face - nền tảng của Pháp chuyên lưu trữ và chia sẻ mô hình và công cụ mã nguồn mở; Stability AI - nổi tiếng với các mô hình tạo ảnh mã nguồn mở như Stable Diffusion và EleutherAI - phòng thí nghiệm nghiên cứu do cộng đồng điều hành, tập trung vào việc phát triển các mô hình AI mã nguồn mở.</p>

<h3 id='apple'>10. Cú Đánh Vào Apple?</h3>

<p>Một phần thú vị trong lập luận của Zuckerberg về việc Llama là mã nguồn mở nhắm vào Apple. Ông viết rằng các nhà phát triển, bao gồm cả Meta, cảm thấy bực bội bởi cách Apple đánh thuế, áp dụng quy tắc tùy ý và chặn các cải tiến sản phẩm. Theo Zuckerberg, sẽ tốt hơn nếu các đối thủ cạnh tranh như Apple không thể kiềm chế những gì chúng ta có thể xây dựng.</p>

<h3 id='ket-luan'>11. Kết Luận: Tương lai Nào Cho AI Mở?</h3>

<p>Liệu có đủ số lượng kẻ yếu thực sự tin vào lời biện hộ của Meta về AI mã nguồn mở hay không vẫn là câu hỏi bỏ ngỏ. Và liệu đó có phải là một ý tưởng hay hay không cũng vậy.</p>

Meta: Ông Lớn Công Nghệ Và Tham Vọng Mở Cửa Thế Giới Trí Tuệ Nhân Tạo

Meta: Ông Lớn Công Nghệ Và Tham Vọng Mở Cửa Thế Giới Trí Tuệ Nhân Tạo Tháng 2 năm ngoái, Meta - công ty mẹ của Facebook, Instagram và Wha...