Agent.ai.vn

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

tháng 6 18, 2024

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

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

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

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

tháng 6 18, 2024

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

tháng 6 18, 2024

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

</body>
</html>

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

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

tháng 6 18, 2024

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

</body>
</html>

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

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

tháng 6 18, 2024

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

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

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

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

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

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

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

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

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

tháng 6 18, 2024

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

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

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

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

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

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

Bài đăng phổ biến

Labels