Agent.ai.vn

Large Language Models (LLMs): Mở ra kỷ nguyên mới cho AI

<h2>Large Language Models (LLMs): Mở ra kỷ nguyên mới cho AI</h2>
<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>LLM là gì?</strong></li>
  <li><strong>LLM hoạt động như thế nào?</strong>
    <ul>
      <li>Học máy và học sâu</li>
      <li>Mạng lưới thần kinh</li>
      <li>Mô hình Transformer</li>
    </ul>
  </li>
  <li><strong>LLM được ứng dụng như thế nào?</strong></li>
  <li><strong>Ưu điểm và hạn chế của LLM</strong></li>
  <li><strong>Phát triển LLM: Nhanh chóng và hiệu quả</strong></li>
</ol>

<h3>1. LLM là gì?</h3>
<p>LLM là một loại chương trình trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng nhận biết và tạo ra văn bản, ngoài ra còn có thể thực hiện nhiều tác vụ khác. LLMs được đào tạo trên các tập dữ liệu khổng lồ - do đó có tên gọi lớn. Chúng được xây dựng dựa trên học máy, cụ thể là một loại mạng lưới thần kinh gọi là mô hình Transformer.</p>
<p>Nói một cách đơn giản, LLM là một chương trình máy tính được cung cấp đủ dữ liệu để có thể nhận biết và giải thích ngôn ngữ tự nhiên hoặc các loại dữ liệu phức tạp khác. Nhiều LLM được đào tạo trên dữ liệu thu thập từ Internet - hàng nghìn hoặc hàng triệu gigabyte văn bản. Tuy nhiên, chất lượng mẫu dữ liệu ảnh hưởng đến khả năng học ngôn ngữ tự nhiên của LLM, vì vậy các lập trình viên LLM có thể sử dụng tập dữ liệu được chọn lọc kỹ càng hơn.</p>

<h3>2. LLM hoạt động như thế nào?</h3>
<h4>2.1. Học máy và học sâu</h4>
<p>Ở mức cơ bản, LLMs được xây dựng dựa trên học máy. Học máy là một nhánh của AI, đề cập đến việc cung cấp cho một chương trình lượng lớn dữ liệu để đào tạo chương trình cách xác định các đặc điểm của dữ liệu đó mà không cần sự can thiệp của con người.</p>
<p>LLMs sử dụng một loại học máy gọi là học sâu. Các mô hình học sâu về cơ bản có thể tự đào tạo để nhận biết sự khác biệt mà không cần sự can thiệp của con người, mặc dù thường cần một số tinh chỉnh thủ công.</p>
<p>Học sâu sử dụng xác suất để học hỏi. Ví dụ, trong câu The quick brown fox jumped over the lazy dog, các chữ cái e và o là phổ biến nhất, xuất hiện 4 lần mỗi chữ cái. Từ đó, mô hình học sâu có thể kết luận (đúng) rằng những chữ cái này là những chữ cái có khả năng xuất hiện nhiều nhất trong văn bản tiếng Anh.</p>
<p>Thực tế, một mô hình học sâu không thể thực sự kết luận bất cứ điều gì từ một câu duy nhất. Nhưng sau khi phân tích hàng nghìn tỷ câu, nó có thể học đủ để dự đoán cách hoàn thành một câu chưa hoàn chỉnh một cách logic, hoặc thậm chí tạo ra các câu của riêng nó.</p>

<h4>2.2. Mạng lưới thần kinh</h4>
<p>Để cho phép loại học sâu này, LLMs được xây dựng dựa trên mạng lưới thần kinh. Cũng như bộ não con người được cấu tạo từ các nơron kết nối và truyền tín hiệu cho nhau, mạng lưới thần kinh nhân tạo (thường được gọi tắt là mạng lưới thần kinh) được cấu tạo từ các nút mạng kết nối với nhau. Chúng được cấu tạo từ nhiều lớp: lớp đầu vào, lớp đầu ra và một hoặc nhiều lớp ở giữa. Các lớp chỉ truyền thông tin cho nhau nếu đầu ra của chúng vượt quá một ngưỡng nhất định.</p>

<h4>2.3. Mô hình Transformer</h4>
<p>Loại mạng lưới thần kinh cụ thể được sử dụng cho LLMs được gọi là mô hình Transformer. Các mô hình Transformer có khả năng học ngữ cảnh - đặc biệt quan trọng đối với ngôn ngữ tự nhiên, vốn phụ thuộc nhiều vào ngữ cảnh. Các mô hình Transformer sử dụng một kỹ thuật toán học gọi là tự chú ý để phát hiện những cách tinh tế mà các yếu tố trong một chuỗi liên quan đến nhau. Điều này giúp chúng hiểu ngữ cảnh tốt hơn so với các loại học máy khác. Nó cho phép chúng hiểu, ví dụ, cách kết thúc một câu kết nối với phần đầu, và cách các câu trong một đoạn văn liên quan đến nhau.</p>
<p>Điều này cho phép LLMs giải thích ngôn ngữ của con người, ngay cả khi ngôn ngữ đó mơ hồ hoặc được xác định kém, được sắp xếp theo các kết hợp mà chúng chưa từng gặp phải trước đây, hoặc được đặt trong ngữ cảnh theo những cách mới. Ở một mức độ nào đó, chúng hiểu ngữ nghĩa ở chỗ chúng có thể liên kết các từ và khái niệm theo ý nghĩa của chúng, sau khi đã nhìn thấy chúng được nhóm lại với nhau theo cách đó hàng triệu hoặc hàng tỷ lần.</p>

<h3>3. LLM được ứng dụng như thế nào?</h3>
<p>LLMs có thể được đào tạo để thực hiện một số nhiệm vụ. Một trong những ứng dụng được biết đến nhiều nhất là ứng dụng của chúng với tư cách là AI tạo sinh: khi được đưa ra một lời nhắc hoặc được hỏi một câu hỏi, chúng có thể tạo ra văn bản để trả lời. Ví dụ, LLM ChatGPT có sẵn công khai có thể tạo ra các bài luận, bài thơ và các dạng văn bản khác để đáp lại đầu vào của người dùng.</p>
<p>Bất kỳ tập dữ liệu lớn và phức tạp nào cũng có thể được sử dụng để đào tạo LLMs, bao gồm cả ngôn ngữ lập trình. Một số LLM có thể giúp các lập trình viên viết mã. Chúng có thể viết các hàm theo yêu cầu - hoặc, được cung cấp một số mã làm điểm bắt đầu, chúng có thể hoàn thành việc viết một chương trình. LLMs cũng có thể được sử dụng trong:</p>
<ul>
  <li>Phân tích tâm lý</li>
  <li>Nghiên cứu DNA</li>
  <li>Chăm sóc khách hàng</li>
  <li>Trò chuyện tự động</li>
  <li>Tìm kiếm trực tuyến</li>
</ul>
<p>Một số ví dụ về LLMs thực tế bao gồm ChatGPT (từ OpenAI), Bard (Google), Llama (Meta) và Bing Chat (Microsoft). Copilot của GitHub là một ví dụ khác, nhưng dành cho mã hóa thay vì ngôn ngữ tự nhiên của con người.</p>

<h3>4. Ưu điểm và hạn chế của LLM</h3>
<p>Một đặc điểm chính của LLMs là khả năng phản hồi các truy vấn không thể đoán trước. Một chương trình máy tính truyền thống nhận lệnh trong cú pháp được chấp nhận của nó, hoặc từ một tập hợp đầu vào nhất định từ người dùng. Trò chơi điện tử có một tập hợp hữu hạn các nút, một ứng dụng có một tập hợp hữu hạn các thứ mà người dùng có thể nhấp hoặc nhập, và ngôn ngữ lập trình được tạo thành từ các câu lệnh if/then chính xác.</p>
<p>Ngược lại, LLM có thể phản hồi ngôn ngữ tự nhiên của con người và sử dụng phân tích dữ liệu để trả lời một câu hỏi hoặc lời nhắc không cấu trúc theo cách có ý nghĩa. Trong khi một chương trình máy tính điển hình sẽ không nhận ra một lời nhắc như Bốn ban nhạc funk hay nhất trong lịch sử là gì?, LLM có thể trả lời bằng một danh sách gồm bốn ban nhạc như vậy, và một lời bào chữa hợp lý về lý do tại sao chúng là những ban nhạc hay nhất.</p>
<p>Tuy nhiên, về mặt thông tin mà chúng cung cấp, LLMs chỉ có thể đáng tin cậy như dữ liệu mà chúng hấp thụ. Nếu được cung cấp thông tin sai lệch, chúng sẽ đưa ra thông tin sai lệch để đáp lại các truy vấn của người dùng. LLMs đôi khi cũng bị ảo giác: chúng tạo ra thông tin giả khi không thể đưa ra câu trả lời chính xác. Ví dụ, vào năm 2022, cơ quan truyền thông Fast Company đã hỏi ChatGPT về quý tài chính trước đó của công ty Tesla; trong khi ChatGPT đã cung cấp một bài báo tin tức mạch lạc để đáp lại, phần lớn thông tin bên trong đã được bịa đặt.</p>
<p>Về mặt bảo mật, các ứng dụng hướng đến người dùng dựa trên LLMs dễ bị lỗi như bất kỳ ứng dụng nào khác. LLMs cũng có thể bị thao túng thông qua các đầu vào độc hại để cung cấp các loại phản hồi nhất định hơn các loại phản hồi khác - bao gồm cả các phản hồi nguy hiểm hoặc phi đạo đức. Cuối cùng, một trong những vấn đề bảo mật với LLMs là người dùng có thể tải lên dữ liệu bảo mật, bí mật vào chúng để tăng năng suất của chính họ. Nhưng LLMs sử dụng các đầu vào mà chúng nhận được để đào tạo thêm các mô hình của chúng, và chúng không được thiết kế để là két sắt an toàn; chúng có thể tiết lộ dữ liệu bí mật để đáp lại các truy vấn từ người dùng khác.</p>

<h3>5. Phát triển LLM: Nhanh chóng và hiệu quả</h3>
<p>Để xây dựng các ứng dụng LLM, các nhà phát triển cần truy cập dễ dàng vào nhiều tập dữ liệu, và họ cần nơi để lưu trữ những tập dữ liệu đó. Cả lưu trữ đám mây và lưu trữ tại chỗ cho các mục đích này có thể liên quan đến các khoản đầu tư cơ sở hạ tầng ngoài khả năng chi trả của ngân sách nhà phát triển. Ngoài ra, các tập dữ liệu đào tạo thường được lưu trữ ở nhiều nơi, nhưng việc di chuyển dữ liệu đó đến một vị trí trung tâm có thể dẫn đến phí thoát ra khổng lồ.</p>
<p>May mắn thay, Cloudflare cung cấp một số dịch vụ để cho phép các nhà phát triển nhanh chóng bắt đầu chạy các ứng dụng LLM, và các loại AI khác. Vectorize là một cơ sở dữ liệu vectơ phân tán trên toàn cầu để truy vấn dữ liệu được lưu trữ trong kho lưu trữ đối tượng không phí thoát ra (R2) hoặc các tài liệu được lưu trữ trong Workers Key Value. Kết hợp với nền tảng phát triển Cloudflare Workers AI, các nhà phát triển có thể sử dụng Cloudflare để nhanh chóng bắt đầu thử nghiệm với LLMs của riêng họ.</p>

Large Language Models (LLMs): Mở ra kỷ nguyên mới cho AI

Large Language Models (LLMs): Mở ra kỷ nguyên mới cho AI Mục lục: LLM là gì? LLM hoạt động như thế nào? Học máy và học ...

tháng 6 17, 2024

Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM): Khám phá tiềm năng của AI

<html>
<head>
  <title>Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM): Khám phá tiềm năng của AI</title>
  <style>
    body {
      font-family: sans-serif;
    }
    h1, h2, h3 {
      text-align: center;
    }
    h1 {
      font-size: 2.5em;
      margin-bottom: 1em;
    }
    h2 {
      font-size: 2em;
      margin-top: 2em;
      margin-bottom: 1em;
    }
    h3 {
      font-size: 1.5em;
      margin-top: 1em;
      margin-bottom: 0.5em;
    }
    ul {
      padding: 0;
      list-style: none;
      margin-left: 2em;
    }
    li {
      margin-bottom: 0.5em;
    }
  </style>
</head>
<body>
  <h1>Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM): Khám phá tiềm năng của AI</h1>

<h2>Mục lục:</h2>
  <ul>
    <li><strong>LLM là gì?</strong></li>
    <li><strong>Tại sao LLM lại quan trọng?</strong></li>
    <li><strong>LLM hoạt động như thế nào?</strong></li>
    <li><strong>Ứng dụng của LLM</strong></li>
    <li><strong>LLM được đào tạo như thế nào?</strong></li>
    <li><strong>Tương lai của LLM</strong></li>
    <li><strong>AWS và LLM</strong></li>
  </ul>

<h2>1. LLM là gì?</h2>
  <p>Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) là các mô hình học sâu được đào tạo trước trên lượng dữ liệu khổng lồ. Chúng sử dụng bộ chuyển hóa, một loại mạng nơ-ron, để hiểu ngữ nghĩa của văn bản, mối quan hệ giữa các từ và cụm từ. </p>
  <p>LLM có khả năng tự học thông qua quá trình đào tạo không có giám sát. Chúng học cách hiểu ngữ pháp, ngôn ngữ và kiến thức cơ bản từ dữ liệu được cung cấp.</p>

<h2>2. Tại sao LLM lại quan trọng?</h2>
  <p>LLM rất linh hoạt, có thể thực hiện nhiều tác vụ khác nhau như:</p>
  <ul>
    <li>Trả lời câu hỏi</li>
    <li>Tóm tắt tài liệu</li>
    <li>Dịch ngôn ngữ</li>
    <li>Hoàn thành câu</li>
    <li>Tạo nội dung</li>
  </ul>
  <p>LLM đang cách mạng hóa cách chúng ta tạo ra và tiêu thụ nội dung, cũng như cách chúng ta sử dụng công cụ tìm kiếm và trợ lý ảo.</p>

<h2>3. LLM hoạt động như thế nào?</h2>
  <p>Chìa khóa của LLM nằm ở cách chúng biểu diễn các từ. Thay vì sử dụng bảng số, LLM sử dụng véc-tơ đa chiều, còn gọi là nhúng từ, để biểu diễn các từ. </p>
  <p>Bộ chuyển hóa trong LLM xử lý văn bản thành các biểu diễn bằng số thông qua bộ mã hóa. Sau đó, LLM sử dụng bộ giải mã để tạo ra kết quả đầu ra dựa trên kiến thức về ngôn ngữ đã học được.</p>

<h2>4. Ứng dụng của LLM</h2>
  <p>LLM có nhiều ứng dụng thực tế, bao gồm:</p>
  <ul>
    <li><strong>Viết quảng cáo:</strong> Tạo quảng cáo gốc và cải thiện văn phong, giọng điệu.</li>
    <li><strong>Trả lời dựa trên kiến thức:</strong> Trả lời câu hỏi cụ thể dựa trên thông tin được lưu trữ trong kho dữ liệu.</li>
    <li><strong>Phân loại văn bản:</strong> Phân loại văn bản có ý nghĩa hoặc quan điểm tương tự nhau.</li>
    <li><strong>Tạo mã:</strong> Viết mã từ lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên.</li>
    <li><strong>Tạo văn bản:</strong> Hoàn thành câu, viết tài liệu, tạo câu chuyện.</li>
  </ul>

<h2>5. LLM được đào tạo như thế nào?</h2>
  <p>LLM sử dụng các mạng nơ-ron dựa trên bộ chuyển hóa, chứa nhiều nút và lớp. Mỗi nút có trọng số và độ lệch, được gọi là tham số mô hình.</p>
  <p>Quá trình đào tạo sử dụng một tập ngữ liệu lớn gồm dữ liệu chất lượng cao. LLM liên tục điều chỉnh tham số để dự đoán chính xác mã thông báo tiếp theo từ trình tự mã thông báo đầu vào trước đó. </p>
  <p>Sau khi được đào tạo, LLM có thể được điều chỉnh để thực hiện các tác vụ cụ thể bằng cách sử dụng các tập dữ liệu nhỏ hơn, một quy trình gọi là tinh chỉnh.</p>

<h2>6. Tương lai của LLM</h2>
  <p>LLM đang ngày càng giống con người, với khả năng trả lời câu hỏi và tạo ra văn bản ấn tượng. Tương lai của LLM hứa hẹn:</p>
  <ul>
    <li><strong>Nâng cao khả năng:</strong> Cải thiện độ chính xác và loại bỏ các sai sót.</li>
    <li><strong>Đào tạo nội dung nghe nhìn:</strong>  Đào tạo LLM bằng cách sử dụng đầu vào ở dạng video và âm thanh, mở ra những khả năng mới cho xe tự hành.</li>
    <li><strong>Chuyển đổi nơi làm việc:</strong> Giảm các tác vụ đơn điệu và lặp đi lặp lại.</li>
    <li><strong>AI giao tiếp:</strong> Cải thiện hiệu năng của các trợ lý ảo tự động.</li>
  </ul>

<h2>7. AWS và LLM</h2>
  <p>AWS cung cấp nhiều khả năng cho các nhà phát triển LLM:</p>
  <ul>
    <li><strong>Amazon Bedrock:</strong> Dịch vụ được quản lý toàn phần cung cấp LLM từ Amazon và các công ty khởi nghiệp AI hàng đầu.</li>
    <li><strong>Amazon SageMaker JumpStart:</strong> Trung tâm máy học với các mô hình nền tảng và giải pháp ML được dựng sẵn.</li>
  </ul>
  <p>Bắt đầu sử dụng LLM và AI trên AWS bằng cách tạo tài khoản miễn phí ngay hôm nay!</p>

<h2>Các bước tiếp theo trên AWS</h2>
  <ul>
    <li>Tham khảo các tài nguyên bổ sung liên quan đến sản phẩm.</li>
    <li>Tăng tốc độ đổi mới với các dịch vụ AI tạo sinh của AWS.</li>
  </ul>

Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM): Khám phá tiềm năng của AI

Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM): Khám phá tiềm năng của AI Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM): Khám phá tiềm năng của AI Mục lục: ...

tháng 6 17, 2024

AI đang len lỏi vào cuộc sống hàng ngày: Báo cáo về mức độ phổ biến của các công cụ AI

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
  <title>AI đang len lỏi vào cuộc sống hàng ngày: Báo cáo về mức độ phổ biến của các công cụ AI</title>
  <style>
    body {
      font-family: sans-serif;
      line-height: 1.6;
      margin: 0;
      padding: 20px;
    }

h1, h2, h3 {
      margin-top: 2em;
    }

h1 {
      font-size: 2em;
    }

h2 {
      font-size: 1.5em;
    }

h3 {
      font-size: 1.2em;
    }

ul {
      list-style: disc;
      margin-left: 20px;
    }

li {
      margin-bottom: 10px;
    }

img {
      display: block;
      margin: 20px auto;
      max-width: 100%;
    }
  </style>
</head>
<body>
  <h1>AI đang len lỏi vào cuộc sống hàng ngày: Báo cáo về mức độ phổ biến của các công cụ AI</h1>

<h2>Mục lục:</h2>
  <ul>
    <li>ChatGPT dẫn đầu cuộc đua phổ biến</li>
    <li>Microsoft Copilot: Sự tích hợp mạnh mẽ</li>
    <li>Google Gemini: Kết quả khiêm tốn</li>
    <li>Grammarly: Ngôi sao bất ngờ</li>
    <li>AI sáng tạo nghệ thuật: Còn nhiều tiềm năng</li>
    <li>Phong cảnh đa dạng của công cụ AI</li>
    <li>AI chưa phổ biến với tất cả mọi người</li>
  </ul>

<h2>1. ChatGPT dẫn đầu cuộc đua phổ biến</h2>
  <p>Kết quả của cuộc khảo sát trên kênh WhatsApp của TechRadar cho thấy ChatGPT là công cụ AI được ưa chuộng nhất, với 2.400 người dùng trong vòng 30 ngày qua. Mô hình ngôn ngữ đa năng của OpenAI gần đây đã được nâng cấp lên ChatGPT 4.0, cải thiện đáng kể khả năng của nó, và chúng ta vẫn đang ở giai đoạn đầu của việc khám phá tiềm năng của nó.</p>

<h2>2. Microsoft Copilot: Sự tích hợp mạnh mẽ</h2>
  <p>Microsoft Copilot được 1.100 người dùng sử dụng trong 30 ngày qua, chiếm vị trí thứ hai trong cuộc khảo sát. Sự phổ biến của Copilot có thể là do sự tích hợp vào Windows 11 và các ứng dụng Microsoft Office. Việc bổ sung phím Copilot trên các máy tính AI mới cũng góp phần vào thành công của công cụ này.</p>

<h2>3. Google Gemini: Kết quả khiêm tốn</h2>
  <p>Google Gemini, công cụ AI của Google, được 811 người dùng sử dụng. Đây là kết quả vừa đáng nể vừa đáng thất vọng cho Google, bởi nỗ lực AI của họ chưa đạt được mức độ phổ biến như OpenAI.</p>

<h2>4. Grammarly: Ngôi sao bất ngờ</h2>
  <p>Grammarly, công cụ chỉnh sửa ngữ pháp phổ biến, đã trở thành một ngôi sao bất ngờ với 584 người dùng trong tháng. Điều này cho thấy nhu cầu cao về việc nâng cao chất lượng văn bản trên các nền tảng khác nhau.</p>

<h2>5. AI sáng tạo nghệ thuật: Còn nhiều tiềm năng</h2>
  <p>Midjourney và Stable Diffusion, hai công cụ tạo hình ảnh AI, chỉ thu hút được 124 và 107 người dùng. Điều này có thể do sự xuất hiện của các công cụ khác như Copilot và phiên bản trả phí của ChatGPT, có khả năng tạo ra tác phẩm nghệ thuật dựa trên DALL-E 3.</p>

<h2>6. Phong cảnh đa dạng của công cụ AI</h2>
  <p>Có 557 người dùng báo cáo sử dụng các công cụ AI khác không được liệt kê trong cuộc khảo sát, cho thấy sự đa dạng và phát triển liên tục của giải pháp AI hiện nay.</p>

<h2>7. AI chưa phổ biến với tất cả mọi người</h2>
  <p>Mặt khác, 605 người tham gia cho biết họ chưa sử dụng bất kỳ công cụ AI nào trong 30 ngày qua, cho thấy một phần đáng kể của dân số chưa tích hợp AI vào cuộc sống hàng ngày của họ.</p>

<p><strong>Lưu ý:</strong> Cuộc khảo sát trên WhatsApp cho phép người tham gia cung cấp nhiều câu trả lời và thậm chí cả những câu trả lời mâu thuẫn. Ví dụ, một số người có thể chọn cả Công cụ khác và Tôi không sử dụng bất kỳ công cụ AI nào. Tuy nhiên, chúng tôi cho rằng trường hợp sau là không đáng kể về mặt thống kê.</p>

AI đang len lỏi vào cuộc sống hàng ngày: Báo cáo về mức độ phổ biến của các công cụ AI

AI đang len lỏi vào cuộc sống hàng ngày: Báo cáo về mức độ phổ biến của các công cụ AI AI đang len lỏi vào cuộc sống hàn...

tháng 6 17, 2024

Trẻ vị thành niên đang tìm kiếm câu trả lời từ AI về cuộc sống cá nhân, không chỉ là việc học

<h2>Trẻ vị thành niên đang tìm kiếm câu trả lời từ AI về cuộc sống cá nhân, không chỉ là việc học</h2>
<br>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Sự phổ biến của AI trong giới trẻ:</strong></li>
  <li><strong>AI được sử dụng cho mục đích cá nhân:</strong></li>
  <li><strong>Sự khác biệt về chủng tộc và sắc tộc:</strong></li>
  <li><strong>Kết luận:</strong></li>
</ol>

<p>Hai cuộc khảo sát mới được công bố trong tháng này cho thấy học sinh trung học và đại học đang sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) như thế nào. Dù có những điểm bất nhất và nhiều câu hỏi chưa có lời giải đáp, nhưng điều đáng chú ý là giới trẻ đang sử dụng AI để tìm kiếm thông tin và đặt câu hỏi, không chỉ để hoàn thành bài tập về nhà. Họ sử dụng AI cho cả mục đích cá nhân và học tập. Một điểm đáng chú ý nữa là có những mô hình sử dụng AI khác nhau giữa các chủng tộc và sắc tộc, với học sinh da đen, gốc Tây Ban Nha và châu Á thường nhanh chóng áp dụng AI hơn học sinh da trắng.</p>

<h3>1. Sự phổ biến của AI trong giới trẻ:</h3>

<p>Báo cáo đầu tiên được công bố vào ngày 3 tháng 6, được thực hiện bởi ba tổ chức phi lợi nhuận, Hopelab, Common Sense Media và Trung tâm Phát triển Kỹ thuật số tại Trường Đại học Giáo dục Harvard. Các tổ chức này đã khảo sát 1.274 thanh thiếu niên và người trẻ tuổi từ 14 đến 22 tuổi trên khắp nước Mỹ từ tháng 10 đến tháng 11 năm 2023. Tại thời điểm đó, chỉ một nửa số thanh thiếu niên và người trẻ tuổi cho biết họ đã từng sử dụng AI, với chỉ 4% sử dụng AI hàng ngày hoặc gần như hàng ngày.</p>

<p>Emily Weinstein, giám đốc điều hành của Trung tâm Phát triển Kỹ thuật số, một trung tâm nghiên cứu điều tra cách thức giới trẻ tương tác với công nghệ, cho biết nhiều thanh thiếu niên chắc chắn đang sử dụng AI hơn bởi vì các công cụ này đã được tích hợp vào nhiều ứng dụng và trang web hơn, chẳng hạn như Google Search. Vào tháng 10 và 11 năm ngoái, khi cuộc khảo sát này được thực hiện, thanh thiếu niên thường phải chủ động điều hướng đến trang web AI và tạo tài khoản. Ngoại lệ là Snapchat, một ứng dụng mạng xã hội đã thêm một chatbot AI cho người dùng của mình.</p>

<p>Hơn một nửa số người dùng đầu tiên cho biết họ đã sử dụng AI để thu thập thông tin và để động não, hai cách sử dụng phổ biến nhất. Cuộc khảo sát này không hỏi thanh thiếu niên liệu họ có sử dụng AI để gian lận hay không, chẳng hạn như yêu cầu ChatGPT viết bài luận cho họ hay không. Tuy nhiên, trong số một nửa số người được hỏi đã sử dụng AI, chưa đến một nửa - 46% - cho biết họ đang sử dụng AI để hỗ trợ việc học. Cách sử dụng phổ biến thứ tư là tạo hình ảnh.</p>

<p>Cuộc khảo sát cũng hỏi thanh thiếu niên một vài câu hỏi mở. Một số thanh thiếu niên nói với các nhà nghiên cứu rằng họ đang hỏi AI những câu hỏi riêng tư mà họ quá ngại hỏi cha mẹ hoặc bạn bè. Thanh thiếu niên nói với chúng tôi rằng họ có những câu hỏi dễ hỏi robot hơn là hỏi con người, Weinstein cho biết.</p>

<p>Weinstein muốn biết thêm về chất lượng và độ chính xác của các câu trả lời mà AI đưa ra cho thanh thiếu niên, đặc biệt là những người gặp vấn đề về sức khỏe tâm thần, và cách quyền riêng tư được bảo vệ khi học sinh chia sẻ thông tin cá nhân với chatbot.</p>

<h3>3. Sự khác biệt về chủng tộc và sắc tộc:</h3>

<p>Cả hai cuộc khảo sát đều nhận thấy sự khác biệt về chủng tộc và sắc tộc. Cuộc khảo sát đầu tiên của Hopelab-Common Sense phát hiện ra rằng 7% học sinh da đen, từ 14 đến 22 tuổi, đang sử dụng AI mỗi ngày, so với 5% học sinh gốc Tây Ban Nha và 3% học sinh da trắng. Trong các câu hỏi mở, một nữ sinh da đen viết rằng, với AI, chúng ta có thể thay đổi bản thân và trở thành người khác mà chúng ta muốn trở thành.</p>

<p>Cuộc khảo sát của Walton Foundation phát hiện ra rằng học sinh gốc Tây Ban Nha và châu Á đôi khi có nhiều khả năng sử dụng AI hơn học sinh da trắng và da đen, đặc biệt là cho mục đích cá nhân.</p>

<p>Đây đều là những bức tranh tổng quan ban đầu, rất có thể sẽ tiếp tục thay đổi. OpenAI dự kiến sẽ trở thành một phần của vũ trụ Apple vào mùa thu, bao gồm iPhone, máy tính và iPad. Những con số này sẽ tăng lên và sẽ tăng lên rất nhanh, Weinstein nói. Hãy tưởng tượng rằng chúng ta có thể quay ngược thời gian 15 năm trước khi sử dụng mạng xã hội mới chỉ bắt đầu phổ biến với thanh thiếu niên. Điều này giống như một cơ hội cho người lớn để chú ý.</p>

Trẻ vị thành niên đang tìm kiếm câu trả lời từ AI về cuộc sống cá nhân, không chỉ là việc học

Trẻ vị thành niên đang tìm kiếm câu trả lời từ AI về cuộc sống cá nhân, không chỉ là việc học Mục lục: Sự phổ biến của AI trong giới...

tháng 6 17, 2024

Adobe nâng cấp AI Assistant trong Acrobat: Phân tích đa tài liệu và tạo ảnh

<html>
<head>
  <title>Adobe nâng cấp AI Assistant trong Acrobat: Phân tích đa tài liệu và tạo ảnh</title>
</head>
<body>

<h1>Adobe nâng cấp AI Assistant trong Acrobat: Phân tích đa tài liệu và tạo ảnh</h1>

<h2>Mục lục:</h2>
  <ul>
    <li>AI Assistant mạnh mẽ hơn với khả năng phân tích đa tài liệu</li>
    <li>Tích hợp công nghệ tạo ảnh AI từ Firefly</li>
    <li>Sự cạnh tranh với các chatbot khác</li>
    <li>Lo ngại về quyền riêng tư và cam kết của Adobe</li>
    <li>Kết luận</li>
  </ul>

<h2>1. AI Assistant mạnh mẽ hơn với khả năng phân tích đa tài liệu</h2>
  <p>Adobe đã công bố nâng cấp đáng kể cho tính năng AI Assistant trong Acrobat, phần mềm chỉnh sửa PDF phổ biến của công ty. Bản cập nhật này được tung ra sau khi AI Assistant ra mắt vào tháng 2, giới thiệu các bản tóm tắt được tạo bởi AI và một chatbot có thể trả lời các câu hỏi về nội dung của các tài liệu lớn. Bắt đầu từ ngày mai, Adobe sẽ nâng cao khả năng của chatbot này, thêm khả năng phân tích và truy vấn nhiều tài liệu cùng lúc. </p>
  <p>Trước đây, AI Assistant chỉ tập trung vào các tài liệu riêng lẻ, cho phép người dùng đặt câu hỏi và nhận câu trả lời với các trích dẫn trực tiếp được liên kết đến nguồn trong tài liệu. Bây giờ, AI Assistant có thể phân tích nhiều tài liệu cùng lúc, bao gồm cả các tệp không phải PDF. Người dùng có thể kéo và thả các tệp loại khác như Word và PowerPoint vào giao diện chatbot. Từ đó, họ có thể đặt câu hỏi như bình thường hoặc yêu cầu AI xác định các xu hướng trong nhiều tài liệu.</p>

<h2>2. Tích hợp công nghệ tạo ảnh AI từ Firefly</h2>
  <p>Ngoài ra, Acrobat cũng được tích hợp công nghệ tạo ảnh AI dựa trên mô hình Firefly của Adobe. Adobe đã có một bộ các tính năng chỉnh sửa được hỗ trợ bởi AI thế hệ mới trong Photoshop và Illustrator, và họ đang đưa những tính năng này vào Acrobat. Người dùng sẽ có thể xóa nền khỏi hình ảnh hoặc thực hiện các thay đổi nhỏ trực tiếp trong các tài liệu PDF hiện có. Adobe khẳng định rằng các mô hình AI thế hệ mới của họ là an toàn để làm việc, có nghĩa là chúng sẽ không ảnh hưởng đến quyền riêng tư của bạn hoặc tạo ra hình ảnh có thể ảnh hưởng đến hình ảnh thương hiệu.</p>

<h2>3. Sự cạnh tranh với các chatbot khác</h2>
  <p>Trong khi các chatbot khác như Gemini và ChatGPT cũng cho phép người dùng tải lên tài liệu để phân tích, Adobe tin rằng người dùng của phần mềm chỉnh sửa tài liệu của họ sẽ thấy giá trị của một giải pháp tích hợp so với việc tải lên tài liệu ở nơi khác. </p>
  <p>Ngoài ra, dịch vụ của Acrobat cũng rẻ hơn - AI Assistant có giá 5 đô la mỗi tháng, thấp hơn mức 20 đô la mỗi tháng mà bạn phải trả cho ChatGPT Plus hoặc Gemini Advanced. Hơn nữa, Adobe đang cung cấp tính năng này miễn phí cho tất cả người dùng từ ngày 18 đến 28 tháng 6 năm 2024.</p>

<h2>4. Lo ngại về quyền riêng tư và cam kết của Adobe</h2>
  <p>Sự tin tưởng vào các tính năng AI thế hệ mới của Adobe đã giảm sút trong những tuần gần đây sau khi công ty thừa nhận đã sử dụng một lượng nhỏ hình ảnh của Midjourney để đào tạo mô hình Firefly của mình. Gần đây hơn, họ phải đối mặt với sự phản đối của người dùng về một số điều khoản trong điều khoản dịch vụ của họ, có khả năng cho phép Adobe quyền phân tích nội dung của người dùng. Công ty cuối cùng đã sửa đổi các điều khoản của mình và làm rõ rằng họ sẽ không bao giờ truy cập vào nội dung của người dùng để đào tạo các mô hình AI của mình.</p>
  <p>Adobe duy trì lập trường tương tự về quyền riêng tư của người dùng với bản cập nhật này - các tài liệu sẽ được tải lên đám mây để phân tích, nhưng công ty sẽ không sử dụng dữ liệu để đào tạo các mô hình của mình. Họ cũng sẽ cấm các nhà cung cấp LLM của bên thứ ba sử dụng dữ liệu, phản ánh việc tích hợp ChatGPT sắp tới của Apple ở khía cạnh đó.</p>

<h2>5. Kết luận</h2>
  <p>Bản cập nhật này là một bước tiến đáng kể cho AI Assistant trong Acrobat, biến nó thành một công cụ mạnh mẽ hơn và linh hoạt hơn cho người dùng. Với khả năng phân tích đa tài liệu, tạo ảnh AI và cam kết bảo vệ quyền riêng tư của người dùng, Adobe đang củng cố vị trí của mình trong lĩnh vực AI thế hệ mới.</p>

</body>
</html>

Adobe nâng cấp AI Assistant trong Acrobat: Phân tích đa tài liệu và tạo ảnh

Adobe nâng cấp AI Assistant trong Acrobat: Phân tích đa tài liệu và tạo ảnh Adobe nâng cấp AI Assistant trong Acrobat: Phân tích...

tháng 6 17, 2024

Trí tuệ nhân tạo - Trợ thủ đắc lực cho thế hệ khởi nghiệp

<h2>Trí tuệ nhân tạo - Trợ thủ đắc lực cho thế hệ khởi nghiệp</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li><strong>Khởi nghiệp đột phá nhờ AI</strong></li>
  <li><strong>AI: Công cụ hỗ trợ đa năng cho doanh nghiệp</strong></li>
  <li><strong>Ứng dụng AI trong cuộc sống</strong></li>
  <li><strong>Nâng cao nhận thức về AI trong giáo dục</strong></li>
</ol>

<h3>1. Khởi nghiệp đột phá nhờ AI</h3>

<p>Nhiều người trẻ khởi nghiệp xác nhận, việc ứng dụng AI đã giúp việc kinh doanh thuận lợi, phát triển, đạt được nhiều thành công. </p>

<p>Anh Trần Thanh Tùng, chuyên gia giảng dạy khởi nghiệp đổi mới sáng tạo của nhiều chương trình thuộc các sở KH-CN trên toàn quốc, cũng là ông chủ của nhiều dự án khởi nghiệp tại TP.HCM, chia sẻ kinh nghiệm ứng dụng AI trong khởi nghiệp. Anh Tùng cho biết đã ứng dụng AI một cách thường xuyên trong các khía cạnh như:</p>

<ul>
  <li><strong>Sáng tạo nội dung:</strong> AI hỗ trợ viết bài, tạo video, thiết kế hình ảnh sản phẩm, giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả.</li>
  <li><strong>Marketing kinh doanh:</strong> AI phân tích dữ liệu thị trường, tạo ra chiến lược marketing hiệu quả, giúp doanh nghiệp tiếp cận khách hàng mục tiêu chính xác hơn.</li>
</ul>

<p>Theo anh Tùng, AI đã giúp công ty của anh giảm số lượng nhân viên từ 30-50 xuống còn 10, đồng thời nâng cao năng suất làm việc và đóng góp vào sự phát triển khởi sắc của công ty.</p>

<h3>2. AI: Công cụ hỗ trợ đa năng cho doanh nghiệp</h3>

<p>Không chỉ anh Tùng, nhiều chuyên gia và doanh nghiệp khác cũng khẳng định sự hữu ích của AI trong khởi nghiệp:</p>

<ul>
  <li><strong>Anh Nguyễn Anh Dũng,</strong> Ủy viên Ban Chấp hành Hội đồng tư vấn hỗ trợ khởi nghiệp phía nam, Tổng giám đốc Công ty cổ phần SBooks, chia sẻ: AI hỗ trợ sáng tạo nội dung truyền thông, phân tích dữ liệu hành vi khách hàng, chuyển đổi sách giấy sang sách nói, góp phần tối ưu hóa vận hành doanh nghiệp.</li>
  <li><strong>Chị Trần Thị Diệu Hiền,</strong> Giám đốc Công ty TNHH Skill Media, TP.Thủ Đức, TP.HCM, cho biết AI là trợ thủ đắc lực trong việc thiết kế hình ảnh, video, xây dựng chiến dịch truyền thông quảng cáo, viết, tổng hợp thông tin, góp phần đáng kể vào việc tăng doanh thu của công ty.</li>
</ul>

<h3>3. Ứng dụng AI trong cuộc sống</h3>

<p>Ngoài khởi nghiệp, AI ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong cuộc sống của người trẻ:</p>

<ul>
  <li><strong>DJ Linh Quyên</strong> (26 tuổi, ngụ TP.HCM) sử dụng AI để tạo ra những bài nhạc độc đáo, không vi phạm bản quyền.</li>
  <li><strong>Nhiếp ảnh gia Nguyễn Tuấn Khải</strong> (Kmon Nguyễn) ứng dụng AI trong việc tra cứu thông tin, tìm kiếm nguồn cảm hứng cho công việc.</li>
  <li><strong>Chị Nguyễn Thúy Hằng,</strong> chuyên viên chương trình VinAI Residency Program, nhờ AI hỗ trợ viết, sửa lỗi chính tả, tạo ra nội dung văn bản chuyên nghiệp.</li>
</ul>

<h3>4. Nâng cao nhận thức về AI trong giáo dục</h3>

<p>Trước sự bùng nổ của AI, nhiều trường học đã và đang tích cực tổ chức các hoạt động để giúp học sinh, sinh viên và giáo viên tiếp cận với công nghệ này:</p>

<ul>
  <li><strong>Trường ĐH Lạc Hồng</strong> thường xuyên tổ chức các hội thảo về ứng dụng AI trong học tập và công việc.</li>
  <li><strong>Phân hiệu Trường ĐH Thủy lợi</strong> tổ chức những buổi trò chuyện giúp sinh viên tìm hiểu về ChatGPT và các nền tảng AI.</li>
</ul>

<p>Giáo sư bậc 1 của ĐH Texas - Austin, Mỹ, <strong>anh Hồ Phạm Minh Nhật,</strong> cho rằng việc trang bị kỹ năng AI cho người trẻ là điều cần thiết để phát triển sự nghiệp, mở ra cơ hội kinh doanh tiềm năng và thành công.</p>

<p>AI mang đến những lợi ích đáng kể cho doanh nghiệp và cuộc sống con người, như: tự động hóa nhiều tác vụ, tiết kiệm thời gian và chi phí vận hành, hiểu rõ hơn xu hướng thị trường, hành vi khách hàng, tạo ra sản phẩm mới mẻ, hấp dẫn. Việc ứng dụng AI hiệu quả đòi hỏi mỗi cá nhân cần trang bị kiến thức và kỹ năng phù hợp để tận dụng tối đa những lợi ích mà AI mang lại.</p>

Trí tuệ nhân tạo - Trợ thủ đắc lực cho thế hệ khởi nghiệp

Trí tuệ nhân tạo - Trợ thủ đắc lực cho thế hệ khởi nghiệp Mục lục Khởi nghiệp đột phá nhờ AI AI: Công cụ hỗ trợ đa năng cho doanh ...

tháng 6 17, 2024

Large Language Models (LLMs): Mở ra kỷ nguyên mới cho AI

Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM): Khám phá tiềm năng của AI

AI đang len lỏi vào cuộc sống hàng ngày: Báo cáo về mức độ phổ biến của các công cụ AI

Trẻ vị thành niên đang tìm kiếm câu trả lời từ AI về cuộc sống cá nhân, không chỉ là việc học

Adobe nâng cấp AI Assistant trong Acrobat: Phân tích đa tài liệu và tạo ảnh

Trí tuệ nhân tạo - Trợ thủ đắc lực cho thế hệ khởi nghiệp

Bài đăng phổ biến

Labels