Agent.ai.vn

Oracle Cloud Infrastructure Generative AI: Những tính năng mới nhất

<h2>Oracle Cloud Infrastructure Generative AI: Những tính năng mới nhất</h2>
<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Mô hình Cohere Command R và R+</strong></li>
  <li><strong>Mô hình Meta Llama 3 và khả năng tinh chỉnh</strong></li>
  <li><strong>Giao diện Chat API và Playground</strong></li>
  <li><strong>Kết luận</strong></li>
</ol>

<h3>1. Mô hình Cohere Command R và R+</h3>
<p>Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI hiện đã cung cấp hai mô hình ngôn ngữ lớn mới: Cohere Command R và Cohere Command R+. Cả hai mô hình đều được thiết kế để nâng cao hiệu quả và độ chính xác, cho phép các công ty chuyển đổi từ giai đoạn thử nghiệm sang sản xuất.</p>
<p><strong>Cohere Command R</strong> là một mô hình hiệu quả và chính xác, lý tưởng cho các ứng dụng RAG (Retrieval-Augmented Generation) và các trường hợp sử dụng doanh nghiệp. Nó có những lợi thế sau:</p>
<ul>
  <li>Độ trễ thấp hơn và thông lượng cao hơn</li>
  <li>Cửa sổ ngữ cảnh dài hơn (16k)</li>
  <li>Khả năng cải thiện trên 10 ngôn ngữ chính</li>
</ul>
<p><strong>Cohere Command R+</strong> là một phiên bản nâng cao của Command R, có cửa sổ ngữ cảnh dài hơn (128k) và cung cấp khả năng hiểu ngôn ngữ sâu sắc hơn. Nó phù hợp với các trường hợp sử dụng phức tạp và chuyên biệt, bao gồm tạo nội dung dài, tóm tắt, trả lời câu hỏi và tạo ngôn ngữ cho các lĩnh vực cụ thể.</p>

<h3>2. Mô hình Meta Llama 3 và khả năng tinh chỉnh</h3>
<p>OCI Generative AI cũng hỗ trợ mô hình Meta Llama 3 với 70 tỷ tham số. Mô hình này mang đến những cải tiến đáng kể về khả năng suy luận, tạo mã và hướng dẫn so với Llama 2.</p>
<p>Bạn có thể tinh chỉnh các mô hình Llama 3 với dữ liệu đào tạo của riêng mình, tận dụng phương pháp tinh chỉnh Low-Rank Adaptation (LoRA). Phương pháp này giúp tinh chỉnh hiệu quả các mô hình lớn bằng cách thêm các ma trận nhỏ vào mô hình mà không cần cập nhật tất cả các tham số ban đầu.</p>

<h3>3. Giao diện Chat API và Playground</h3>
<p>OCI Generative AI giới thiệu trải nghiệm trò chuyện mới, cho phép tích hợp liền mạch với Cohere Command R, Cohere Command R+ và Meta Llama 3. API trò chuyện cung cấp các chức năng phù hợp với những gì các đối tác mô hình cung cấp, bao gồm Tool Use khi làm việc với Cohere Command R và R+.</p>
<p>Chức năng Tool Use cho phép tạo các payload API (JSON với các tham số cụ thể) dựa trên tương tác của người dùng và lịch sử trò chuyện. Những payload này có thể được sử dụng để hướng dẫn các ứng dụng hoặc công cụ khác. Ví dụ: bạn có thể hướng dẫn một ứng dụng tự động phân loại và định tuyến vé hỗ trợ đến cá nhân phù hợp.</p>

<h3>4. Kết luận</h3>
<p>Lĩnh vực công nghệ tạo sinh đang phát triển nhanh chóng. Oracle cam kết cung cấp các tính năng mới nhất để đảm bảo khách hàng có được các khả năng tiên tiến.</p>
<p>Với API trò chuyện của OCI Generative AI, bạn có thể dễ dàng tạo trải nghiệm tương tự chatbot với các mô hình AI như Command R, R+ và Llama 3 mới. Khả năng tinh chỉnh mô hình Llama 3 cũng cho phép bạn tùy chỉnh mô hình để giải quyết các thách thức kinh doanh của mình.</p>

Oracle Cloud Infrastructure Generative AI: Những tính năng mới nhất

Oracle Cloud Infrastructure Generative AI: Những tính năng mới nhất Mục lục: Mô hình Cohere Command R và R+ Mô hình Meta Llama 3 và...

tháng 6 24, 2024

Tìm kiếm bước đột phá tiếp theo trong AI: Vượt xa Nvidia

<h2>Tìm kiếm bước đột phá tiếp theo trong AI: Vượt xa Nvidia</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li>Nvidia: Gã khổng lồ thống trị AI nhưng tương lai chưa chắc chắn</li>
  <li>Cơ hội cho những người đến sau:
    <ul>
      <li>Chuyên gia chip</li>
      <li>AI chuyên biệt</li>
      <li>Tăng cường lòng tin của doanh nghiệp</li>
    </ul>
  </li>
</ol>

<h3>1. Nvidia: Gã khổng lồ thống trị AI nhưng tương lai chưa chắc chắn</h3>

<p>Nvidia, nhà sản xuất chip xử lý được xem là lựa chọn duy nhất để đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn của AI thế hệ mới, hiện đang là thành viên mới nhất của Big Tech. Thành công vang dội của Nvidia đã đẩy thị trường chứng khoán lên cao, lan tỏa sức nóng đến nhiều công ty công nghệ khác như Oracle, Broadcom, HP.</p>

<p>Tuy nhiên, sự thống trị của Nvidia vẫn còn những nghi vấn. Liệu những công ty mới có thể cạnh tranh và khẳng định vị thế của mình trong cuộc chạy đua AI?</p>

<h3>2. Cơ hội cho những người đến sau:</h3>

<p>Nhiều chuyên gia cho rằng, cạnh tranh trực diện với các ông lớn như OpenAI, Google và Anthropic là một cuộc chiến bất khả thi. Thay vào đó, cơ hội nằm ở những lĩnh vực khác, chẳng hạn như:</p>

<ul>
  <li><strong>Chuyên gia chip:</strong> AI ngày càng đòi hỏi những con chip chuyên dụng với sức mạnh xử lý chuyên biệt. Đây là lĩnh vực Groq - một startup đầy tiềm năng đang tập trung phát triển. CEO của Groq, Jonathan Ross, ví Nvidia và CEO Jensen Huang như Michael Jordan - huyền thoại bóng rổ. Nvidia rất mạnh trong đào tạo AI, nhưng inference (phân tích dữ liệu) lại là sân chơi của Groq, giống như Michael Jordan từng thất bại khi chuyển sang bóng chày.</li>
  <li><strong>AI chuyên biệt:</strong> OpenAI và Google có thể sẽ không xây dựng một kỹ sư kết cấu hay một bác sĩ đa khoa. Đây là cơ hội cho những startup như Cohere, tập trung vào việc cung cấp các mô hình AI chuyên biệt cho các doanh nghiệp. CEO của Cohere, Aidan Gomez, cho rằng các doanh nghiệp cần sự tin tưởng và bảo mật trong việc ứng dụng AI, đây là điều mà Cohere đang hướng đến.</li>
  <li><strong>Tăng cường lòng tin của doanh nghiệp:</strong> Nhiều doanh nghiệp vẫn còn nghi ngờ về AI và e ngại rủi ro. Những startup như Cohere cần chứng minh được độ tin cậy và an toàn của công nghệ AI để thuyết phục doanh nghiệp sử dụng.</li>
</ul>

<p>Nvidia vẫn là gã khổng lồ thống trị ngành công nghiệp chip AI. Tuy nhiên, thị trường AI đầy tiềm năng đang mở ra nhiều cơ hội cho những người đến sau, đặc biệt là trong lĩnh vực chip chuyên dụng, AI chuyên biệt và tăng cường lòng tin của doanh nghiệp.</p>

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

Tìm kiếm bước đột phá tiếp theo trong AI: Vượt xa Nvidia

Tìm kiếm bước đột phá tiếp theo trong AI: Vượt xa Nvidia Mục lục Nvidia: Gã khổng lồ thống trị AI nhưng tương lai chưa chắc chắn C...

tháng 6 24, 2024

Nguy cơ tiềm ẩn từ trí tuệ nhân tạo: Quan điểm của CEO OpenAI

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
  <title>Nguy cơ tiềm ẩn từ trí tuệ nhân tạo: Quan điểm của CEO OpenAI</title>
</head>
<body>
  <h1>Nguy cơ tiềm ẩn từ trí tuệ nhân tạo: Quan điểm của CEO OpenAI</h1>
  <h2>Mục lục:</h2>
  <ol>
    <li>Lo ngại về sự phát triển quá nhanh của AI</li>
    <li>Nguy cơ tiềm ẩn từ những sai lệch xã hội</li>
    <li>Lời kêu gọi cần cơ quan quản lý AI</li>
  </ol>
  <h2>1. Lo ngại về sự phát triển quá nhanh của AI</h2>
  <p>Sam Altman, CEO của OpenAI - công ty phát triển ChatGPT, đã bày tỏ lo ngại về tốc độ phát triển chóng mặt của trí tuệ nhân tạo (AI). Ông cho rằng AI đang tiến bộ nhanh hơn dự kiến, và điều này tạo ra những nguy cơ tiềm ẩn.</p>
  <h2>2. Nguy cơ tiềm ẩn từ những sai lệch xã hội</h2>
  <p>Theo Altman, những sai lệch xã hội do AI gây ra là mối nguy hiểm lớn nhất. Ông giải thích: Tôi không quan tâm đến việc robot sát thủ đi lại trên đường phố, tôi quan tâm hơn đến những sai lệch xã hội tinh vi, khi những hệ thống này được đưa vào đời sống và gây ra những hậu quả nghiêm trọng mà không hề có ác ý.</p>
  <h2>3. Lời kêu gọi cần cơ quan quản lý AI</h2>
  <p>Để kiểm soát sự phát triển của AI, Altman kêu gọi thành lập một cơ quan quản lý giống như Cơ quan Năng lượng Nguyên tử Quốc tế (IAEA). Ông cho rằng việc quản lý AI là điều cần thiết để đảm bảo an toàn cho xã hội.</p>
  <p>Kết luận, bài phát biểu của Sam Altman tại Hội nghị Thượng đỉnh Chính phủ Toàn cầu ở Dubai đã làm nổi bật những lo ngại về AI và cần có những biện pháp quản lý hiệu quả để kiểm soát sự phát triển của công nghệ này.</p>
  <img alt="OpenAI Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>

Nguy cơ tiềm ẩn từ trí tuệ nhân tạo: Quan điểm của CEO OpenAI

Nguy cơ tiềm ẩn từ trí tuệ nhân tạo: Quan điểm của CEO OpenAI Nguy cơ tiềm ẩn từ trí tuệ nhân tạo: Quan điểm của CEO OpenAI...

tháng 6 24, 2024

Open Source AI: Định nghĩa đang được tìm kiếm

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
  <title>Open Source AI: Định nghĩa đang được tìm kiếm</title>
</head>
<body>
  <h2>Open Source AI: Định nghĩa đang được tìm kiếm</h2>
  <h3>Mục lục:</h3>
  <ol>
    <li><strong>Sự bất đồng về định nghĩa Open Source AI</strong></li>
    <li><strong>AI khác biệt với mã nguồn phần mềm</strong></li>
    <li><strong>Meta và Open Source AI</strong></li>
    <li><strong>OSI và nỗ lực định nghĩa Open Source AI</strong></li>
    <li><strong>Thách thức trong việc định nghĩa Open Source AI</strong></li>
    <li><strong>Hướng đi cho tương lai: Phiên bản ổn định</strong></li>
  </ol>
  <h3>1. Sự bất đồng về định nghĩa Open Source AI</h3>
  <p>Trong khi cuộc chiến giữa phần mềm mã nguồn mở và phần mềm độc quyền đã được hiểu rõ, cuộc tranh luận này đã chuyển sang lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). Điều này một phần là do chưa có sự đồng thuận về ý nghĩa của mã nguồn mở trong ngữ cảnh của AI.</p>
  <p>Meta, với mô hình ngôn ngữ lớn Llama, là ví dụ điển hình cho sự bất đồng này. Dù Meta tự gọi Llama là mã nguồn mở, nhiều chuyên gia lại cho rằng nó không thực sự đáp ứng tiêu chuẩn.</p>
  <h3>2. AI khác biệt với mã nguồn phần mềm</h3>
  <p>Joseph Jacks, một chuyên gia về mã nguồn mở, khẳng định rằng không có thứ gì gọi là AI mã nguồn mở. Ông lý giải rằng mã nguồn mở được phát minh dành cho mã nguồn phần mềm, trong khi trọng số mạng nơ ron (NNWs), một thành phần quan trọng của AI, không tương tự như mã nguồn phần mềm.</p>
  <p>NNWs là những tham số không thể đọc được bởi con người và không thể gỡ lỗi, do đó, các quyền cơ bản của mã nguồn mở không thể áp dụng một cách phù hợp.</p>
  <h3>3. Meta và Open Source AI</h3>
  <p>Meta, với sự tham gia của mình trong OSI (Open Source Initiative), đã đóng vai trò quan trọng trong cuộc tranh luận về Open Source AI. Mặc dù Meta quảng bá Llama là mã nguồn mở, nhưng thực tế, công ty áp dụng nhiều hạn chế đối với việc sử dụng các mô hình này.</p>
  <p>Ví dụ, các nhà phát triển ứng dụng có hơn 700 triệu người dùng mỗi tháng phải xin phép Meta để sử dụng Llama. Điều này cho thấy sự mâu thuẫn giữa lời tuyên bố của Meta và thực tế.</p>
  <h3>4. OSI và nỗ lực định nghĩa Open Source AI</h3>
  <p>OSI, tổ chức phi lợi nhuận đã bảo vệ Định nghĩa Mã nguồn Mở (OSD) trong hơn 25 năm, đang nỗ lực đưa ra một định nghĩa chính thức cho Open Source AI. Họ tổ chức các hội nghị, hội thảo, và các hoạt động khác để thu thập ý kiến từ nhiều bên liên quan.</p>
  <p>Sự đa dạng hóa nguồn tài trợ cũng là một mục tiêu của OSI. Sau khi nhận được khoản tài trợ từ Sloan Foundation, OSI hy vọng sẽ giảm sự phụ thuộc vào các công ty như Meta.</p>
  <h3>5. Thách thức trong việc định nghĩa Open Source AI</h3>
  <p>Một trong những thách thức lớn nhất là việc định nghĩa Open Source AI liên quan đến dữ liệu đào tạo. Liệu một hệ thống AI có thể được coi là mã nguồn mở nếu công ty không cung cấp tập dữ liệu đào tạo cho người dùng?</p>
  <p>Theo Maffulli, điều quan trọng là biết nguồn gốc của dữ liệu, cách thức xử lý dữ liệu, và mã nguồn được sử dụng để tạo ra tập dữ liệu. Tuy nhiên, việc chia sẻ toàn bộ tập dữ liệu có thể không khả thi do những vấn đề về quyền riêng tư, bản quyền, và các kỹ thuật đào tạo AI.</p>
  <h3>6. Hướng đi cho tương lai: Phiên bản ổn định</h3>
  <p>OSI đang hướng đến việc công bố phiên bản ổn định cho Định nghĩa Open Source AI. Phiên bản này bao gồm ba phần chính: lời mở đầu, nội dung định nghĩa, và danh sách kiểm tra các thành phần cần thiết cho một hệ thống AI tuân thủ mã nguồn mở.</p>
  <p>OSI dự kiến công bố phiên bản này vào cuối tháng 10 tại hội nghị All Things Open. Họ sẽ tiếp tục tổ chức các hoạt động toàn cầu để thu thập ý kiến từ nhiều bên, giúp định nghĩa Open Source AI ngày càng hoàn thiện.</p>
  <img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>

Open Source AI: Định nghĩa đang được tìm kiếm

Open Source AI: Định nghĩa đang được tìm kiếm Open Source AI: Định nghĩa đang được tìm kiếm Mục lục: Sự bất đồng...

tháng 6 24, 2024

Microsoft Copilot: 7 cách khai thác tối đa tiềm năng AI

<html lang='vi'>
<head>
    <meta charset='UTF-8'>
    <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
    <title>Microsoft Copilot: 7 cách khai thác tối đa tiềm năng AI</title>
</head>
<body>
    <h1>Microsoft Copilot: 7 cách khai thác tối đa tiềm năng AI</h1>
    <h2>Mục lục:</h2>
    <ul>
        <li><strong>Cân bằng cuộc sống - công việc:</strong> Lập kế hoạch chi tiết để quản lý thời gian hiệu quả.</li>
        <li><strong>Tổ chức dã ngoại công ty:</strong> Viết email hấp dẫn để thu hút sự tham gia của đội ngũ.</li>
        <li><strong>Tạo câu chuyện ngắn:</strong> Kể câu chuyện hài hước về một chiếc cốc cà phê thông minh.</li>
        <li><strong>Lập kế hoạch ăn uống hàng tuần:</strong> Tìm kiếm thực đơn lành mạnh cho gia đình.</li>
        <li><strong>Giảng dạy như một đứa trẻ 10 tuổi:</strong> Rút gọn kiến thức phức tạp về quang hợp.</li>
        <li><strong>Lên kế hoạch du lịch:</strong> Khám phá Paris trong 3 ngày với những trải nghiệm độc đáo.</li>
        <li><strong>Tạo hình ảnh và sáng tạo:</strong> Thiết kế xe đạp theo phong cách steampunk ấn tượng.</li>
    </ul>

<p>Microsoft Copilot là một nền tảng trí tuệ nhân tạo không thể bỏ qua. Nó cung cấp nhiều tính năng tương tự ChatGPT của OpenAI, nhưng được tích hợp vào Windows 11, Microsoft 365 và các sản phẩm khác của Microsoft, bao gồm Bing Search và Edge Browser.</p>

<p>Mặc dù công nghệ cơ bản sử dụng mô hình ngôn ngữ GPT-4o hàng đầu của OpenAI, nhưng Copilot thân thiện hơn với người dùng hơn ChatGPT, đặc biệt nếu bạn muốn làm việc với dữ liệu của riêng mình.</p>

<p>Với sự xuất hiện của Copilot+PCs và khả năng tạo AI trên thiết bị nhiều hơn trong Windows, Copilot sẽ trở thành một phần quan trọng hơn và được nhúng chặt chẽ hơn vào các máy móc mà mọi người sử dụng mỗi ngày.</p>

<p>Hàng tuần, tôi chia sẻ các lời nhắc, lời khuyên và cách khai thác tối đa các nền tảng trí tuệ nhân tạo khác nhau, và tuần này là lượt của Copilot. Ý tưởng là chia sẻ một số cách để sử dụng công nghệ này cho các ứng dụng trong thế giới thực.</p>

<p>Để tạo ra các lời nhắc, tôi đã đưa ra một loạt lời nhắc mô tả có thể dễ dàng thích nghi với nhu cầu của riêng bạn. Ví dụ: thay đổi tên, ngày và thông tin liên lạc của một địa điểm.</p>

<h3>1. CÂN BẰNG CUỘC SỐNG - CÔNG VIỆC</h3>
    <p>Trước tiên, chúng ta sẽ sử dụng Microsoft Copilot để cải thiện sự cân bằng cuộc sống - công việc bằng cách yêu cầu nó tạo ra một mẫu lịch trình. Điều này bao gồm cho phép phát triển bản thân và các hoạt động giải trí cùng với những điều để tăng cường sự tự tin và tuân thủ kế hoạch.</p>

<p><strong>Lời nhắc:</strong> Hãy tạo một mẫu lịch trình hàng tuần chi tiết cho một chuyên gia bận rộn muốn cải thiện sự cân bằng cuộc sống - công việc. Bao gồm các khối thời gian cho các nhiệm vụ công việc, phát triển bản thân, tập thể dục, thời gian gia đình và các hoạt động giải trí. Đề xuất các kỹ thuật quản lý thời gian cụ thể để tối đa hóa năng suất trong giờ làm việc. Thêm các mẹo để duy trì ranh giới giữa công việc và cuộc sống cá nhân, đặc biệt là đối với những người làm việc tại nhà. Bao gồm các khoảng trống để phản ánh hàng ngày và đặt mục tiêu hàng tuần. Lịch trình phải đủ linh hoạt để thích nghi với các sự kiện bất ngờ mà vẫn duy trì cấu trúc. Cung cấp ý tưởng cho các bữa ăn nhanh chóng và lành mạnh phù hợp với lối sống bận rộn. Cuối cùng, hãy thêm các câu trích dẫn động lực hoặc lời nhắc nhở trên toàn bộ lịch trình để khuyến khích việc tuân thủ kế hoạch.</p>

<p>Trong trường hợp của tôi, nó đã cung cấp cho tôi một bản phân tích chi tiết từng ngày, cũng như một số kỹ thuật quản lý thời gian và một số ý tưởng về bữa ăn lành mạnh. Một trong số đó là cơm chiên kim chi.</p>

<h3>2. TỔ CHỨC DÃ NGOẠI CÔNG TY</h3>
    <p>Tiếp theo, chúng ta sẽ sử dụng Copilot để giúp chúng ta viết email. Chúng ta đã sắp xếp sự cân bằng cuộc sống - công việc của mình, vì vậy bây giờ chúng ta cần một nhiệm vụ trong giờ làm việc. Lần này, mục tiêu là soạn thảo một email cho một nhóm về một buổi dã ngoại của công ty. Bạn có thể thay đổi giọng điệu để khiến nó trở nên mỉa mai hơn.</p>

<p><strong>Lời nhắc:</strong> Hãy giúp tôi soạn thảo một email thân thiện và hấp dẫn cho nhóm 15 người của tôi, thông báo về buổi dã ngoại thường niên sắp tới của công ty. Email phải bao gồm các thông tin chính như ngày (15 tháng 7), giờ (11 giờ sáng đến 4 giờ chiều) và địa điểm (Công viên Hoàng hôn). Nhắc đến việc chúng ta sẽ có tiệc nướng phục vụ, trò chơi ngoài trời và một chương trình tài năng. Nhắc nhở mọi người mang kem chống nắng, chai nước tái sử dụng và một món ăn để chia sẻ nếu muốn. Bao gồm một lưu ý về các lựa chọn đỗ xe và đi chung xe. Giọng điệu phải phấn khích và hấp dẫn, khuyến khích việc gắn kết nhóm và thư giãn.</p>

<p>Nó đã tạo ra một email, phân tích chi tiết thời gian, ngày và địa điểm, cũng như danh sách những gì cần mang theo và những điều bạn cần biết để đến địa điểm. Giọng điệu phù hợp với những gì được mong đợi.</p>

<h3>3. TẠO CÂU CHUYỆN NGẮN</h3>
    <p>Tiếp theo, chúng ta sẽ yêu cầu AI tạo ra một câu chuyện ngắn về một chiếc cốc cà phê thông minh tên là Chip làm việc trong một công ty khởi nghiệp công nghệ bận rộn. Bạn có thể hoán đổi bất kỳ nhân vật nào hoặc thậm chí yêu cầu nó được tinh chỉnh cho một mục đích cụ thể như quảng bá một sản phẩm mới theo cách bất thường.</p>

<p><strong>Lời nhắc:</strong> Hãy viết một câu chuyện ngắn, kỳ quặc (khoảng 300 từ) từ quan điểm của một chiếc cốc cà phê thông minh tên là Chip trải nghiệm ngày đầu tiên của mình trong văn phòng của một công ty khởi nghiệp công nghệ bận rộn. Mô tả quan sát của Chip về hành vi của con người, sự tương tác của nó với các vật dụng văn phòng khác và nhiệm vụ của nó là trở thành chiếc cốc yêu thích của thực tập sinh mới. Bao gồm những hiểu lầm hài hước về phong tục của con người và một khoảnh khắc ấm lòng về sự kết nối. Kết thúc bằng một gợi ý về những cuộc phiêu lưu trong tương lai của Chip trong văn phòng.</p>

<p>Nó đã cung cấp cho tôi một câu chuyện nhỏ dễ thương về một chiếc cốc muốn trở thành chiếc cốc yêu thích của một thực tập sinh mới tên là Emma. Nó kết luận: Và như vậy, hành trình của Chip tiếp tục, với mỗi ngày hứa hẹn những trải nghiệm và kết nối mới trong thế giới sôi động của các vật dụng văn phòng và những nét riêng biệt của con người.</p>

<h3>4. LẬP KẾ HOẠCH ĂN UỐNG HÀNG TUẦN</h3>
    <p>Bạn đã bao giờ ngồi đó vào buổi tối và vật lộn với việc phải nấu gì cho bữa tối chưa? Điều đó xảy ra với tôi mỗi đêm và khi bạn thêm những đứa trẻ kén ăn vào thì nó sẽ khó khăn hơn. AI có thể giúp.</p>

<p><strong>Lời nhắc:</strong> Hãy tạo một kế hoạch ăn uống hàng tuần toàn diện cho một gia đình gồm bốn người, tập trung vào các công thức nấu ăn đơn giản, lành mạnh có thể được chuẩn bị trong vòng 30 phút hoặc ít hơn. Bao gồm nhiều loại ẩm thực để giữ mọi thứ thú vị. Cho mỗi ngày, cung cấp các lựa chọn ăn sáng, ăn trưa và ăn tối, với ít nhất hai bữa ăn chay mỗi tuần. Thêm các đề xuất món ăn nhẹ và một bữa ăn chiêu đãi cho cuối tuần. Kèm theo kế hoạch ăn uống là danh sách mua sắm chi tiết được sắp xếp theo các khu vực của cửa hàng tạp hóa (rau củ, sữa, thịt, v.v.). Ngoài ra, hãy bao gồm các mẹo để chuẩn bị bữa ăn có thể được thực hiện vào Chủ nhật để tiết kiệm thời gian trong tuần.</p>

<p>Đối với tôi, tôi đã có một tuần ăn uống với ăn sáng, ăn trưa và ăn tối mỗi ngày. Ví dụ bao gồm sữa chua Hy Lạp và ngũ cốc cho bữa sáng, súp đậu lăng cho bữa trưa và cá hồi nướng cho bữa tối.</p>

<h3>5. GIẢNG DẠY NHƯ MỘT ĐỨA TRẺ 10 TUỔI</h3>
    <p>AI rất giỏi trong việc đơn giản hóa các ý tưởng phức tạp. Bạn có thể cung cấp cho nó bất kỳ chủ đề và nhóm tuổi nào, sau đó nó sẽ viết một lời giải thích cho đối tượng đó. Ở đây chúng ta đang chọn quang hợp và trẻ em 10 tuổi.</p>

<p><strong>Lời nhắc:</strong> Hãy giải thích khái niệm quang hợp như thể bạn đang dạy một đứa trẻ 10 tuổi tò mò. Sử dụng ngôn ngữ đơn giản, hấp dẫn và các phép ẩn dụ sáng tạo mà trẻ có thể liên tưởng. So sánh quá trình với một cái gì đó quen thuộc, như một nhà máy hoặc một nhà bếp. Phân tích các thành phần chính: ánh sáng mặt trời, nước, carbon dioxide và chất diệp lục. Mô tả cách các yếu tố này hoạt động cùng nhau để tạo ra thức ăn cho cây và oxy cho môi trường. Bao gồm một sự thật thú vị về quang hợp có thể khiến một học sinh trẻ ngạc nhiên. Kết thúc bằng một thí nghiệm đơn giản mà chúng có thể thực hiện tại nhà để quan sát quang hợp trong hành động.</p>

<p>Tôi đã có một bản phân tích chi tiết thành các phần khác nhau, cũng như một bản phân tích của một thí nghiệm mà con bạn 10 tuổi có thể thực hiện để xem quá trình này trong hành động. Bạn có thể hoán đổi bất kỳ chủ đề nào.</p>

<h3>6. LÊN KẾ HOẠCH DU LỊCH</h3>
    <p>Gần đây tôi đã đến thăm Paris, may mắn là toàn bộ chuyến đi đã được tổ chức cho tôi, nếu không tôi sẽ đi bộ quanh thành phố cả ngày, tìm một quán cà phê và ngồi đó cho đến khi đi ngủ. AI có thể là một người lên kế hoạch du lịch tuyệt vời và Copilot có quyền truy cập vào thông tin du lịch của Microsoft và dữ liệu Bing.</p>

<p><strong>Lời nhắc:</strong> Tôi đang lên kế hoạch cho một chuyến du lịch 3 ngày đến Paris cho một cặp đôi kỷ niệm 5 năm ngày cưới. Hãy tạo một hành trình chi tiết kết hợp những điểm thu hút chính với những trải nghiệm địa phương. Bao gồm các đề xuất cho các hoạt động buổi sáng, chiều và tối mỗi ngày. Đề xuất những địa điểm mang tính biểu tượng như Tháp Eiffel và Bảo tàng Louvre, nhưng cũng bao gồm những viên ngọc ẩn giấu như quán cà phê bí mật hoặc chợ địa phương. Đề xuất các nhà hàng từ các quán rượu Pháp cổ điển đến ẩm thực kết hợp hiện đại. Bao gồm ít nhất một trải nghiệm lãng mạn, như một chuyến du ngoạn trên sông Seine hoặc một buổi dã ngoại ở một địa điểm đẹp như tranh vẽ. Cung cấp các mẹo để sử dụng phương tiện giao thông công cộng và thời gian tốt nhất để tham quan các điểm thu hút nổi tiếng để tránh đám đông. Kết thúc bằng một danh sách các cụm từ tiếng Pháp hữu ích cho du khách.</p>

<p>Nó đã cung cấp cho tôi một bản phân tích chi tiết và tuân theo yêu cầu một cách hoàn hảo. Nếu bạn muốn đẩy mạnh nó, bạn có thể hoán đổi bất kỳ địa điểm nào, đơn giản hóa lời nhắc để nó phải đưa ra một hành trình hoàn chỉnh từ đầu.</p>

<h3>7. TẠO HÌNH ẢNH VÀ SÁNG TẠO</h3>
    <p>Cuối cùng, hãy cùng sáng tạo. AI thích steampunk và thực hiện nó thực sự tốt. Ở đây chúng ta sẽ yêu cầu AI tạo ra một thiết kế xe đạp với một số tính năng cụ thể và viết mô tả như thể chúng ta đang bán nó. Bạn có thể sử dụng cùng một lời nhắc cho một sản phẩm hiện đại bằng cách thay đổi từ khóa.</p>

<p>Để cho điều này hoạt động, bạn cần sử dụng hai lời nhắc. Đầu tiên là hình ảnh: Hãy tạo một hình ảnh về một chiếc xe đạp theo phong cách steampunk được thiết kế cho một nhà thám hiểm thời Victoria. Chiếc xe đạp phải có bánh răng bằng đồng thau, điểm nhấn bằng da và các cơ chế đồng hồ phức tạp. Bao gồm những bổ sung độc đáo như la bàn tích hợp, động cơ hơi nước nhỏ và các ngăn chứa đồ có thể mở rộng.</p>

<p>Khi hình ảnh được tạo, hãy sử dụng lời nhắc này làm lời nhắc theo sau: Hãy viết một mô tả sản phẩm 150 từ cho chiếc xe đạp này như thể nó đang được bán trong một danh mục thiết bị phiêu lưu những năm 1890. Sử dụng ngôn ngữ phù hợp với thời kỳ và nhấn mạnh cả các tính năng thực tế của nó cho việc khám phá và vẻ đẹp thẩm mỹ của nó đối với quý ông hoặc quý bà phiêu lưu sành điệu. Nhắc đến độ bền của nó cho các địa hình khác nhau và bất kỳ yêu cầu bảo trì đặc biệt nào.</p>

<p>Điều này đã hoạt động chính xác như mong đợi đối với tôi và chứng minh giá trị của các lời nhắc theo sau. Bạn có thể sử dụng AI như một cuộc trò chuyện, yêu cầu AI cung cấp thêm thông tin hoặc thực hiện thay đổi. Nếu bạn thay đổi lời nhắc hình ảnh, hãy đảm bảo rằng một từ như tạo, tạo hoặc làm ở đầu.</p>

</body>
</html>

Microsoft Copilot: 7 cách khai thác tối đa tiềm năng AI

Microsoft Copilot: 7 cách khai thác tối đa tiềm năng AI Microsoft Copilot: 7 cách khai thác tối đa tiềm năng AI ...

tháng 6 24, 2024

Llama 3: Mở ra Kỷ nguyên mới cho Mô hình Ngôn ngữ

<h2>Llama 3: Mở ra Kỷ nguyên mới cho Mô hình Ngôn ngữ</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Sự ra đời của Llama 3: Kỷ nguyên mới cho mô hình ngôn ngữ</strong></li>
  <li><strong>Llama 3: Nâng tầm khả năng của AI</strong></li>
  <li><strong>Thách thức hiện trạng AI</strong></li>
  <li><strong>Chuẩn mực hiệu suất mới</strong></li>
  <li><strong>Khám phá những chân trời mới trong phát triển AI</strong></li>
  <li><strong>Câu hỏi thường gặp</strong></li>
  <li><strong>Ưu điểm và Nhược điểm</strong></li>
  <li><strong>Tiếp tục đổi mới</strong></li>
</ol>

<h3>1. Sự ra đời của Llama 3: Kỷ nguyên mới cho mô hình ngôn ngữ</h3>
<p>Llama 3, được phát triển bởi một công ty công nghệ hàng đầu, là một mô hình ngôn ngữ đột phá với 80 tỷ và 700 tỷ tham số, thiết lập tiêu chuẩn mới trong lĩnh vực AI. Phiên bản 80 tỷ tham số vượt trội hơn các mô hình cạnh tranh cùng cấp, chứng minh những cải tiến đáng kể về khả năng toán học và lập trình.</p>

<h3>2. Llama 3: Nâng tầm khả năng của AI</h3>
<p>Llama 3 là phiên bản mới nhất của mô hình ngôn ngữ mã nguồn mở LLaMA, được Meta giới thiệu vào tháng 4 năm 2024. Với các phiên bản gồm 80 tỷ và 700 tỷ tham số khi ra mắt, Meta hiện đang trong quá trình đào tạo một mô hình khổng lồ có 400 tỷ tham số. Các lãnh đạo của Meta đã bày tỏ sự đánh giá cao về hiệu suất của Llama 3, với mô hình 400 tỷ tham số mang lại kết quả vượt trội so với tiêu chuẩn ngành. Ngay cả những nhân vật nổi tiếng như Elon Musk cũng công nhận khả năng ấn tượng của Llama 3.</p>

<h3>3. Thách thức hiện trạng AI</h3>
<p>Việc Meta tích hợp Llama 3 vào nền tảng Meta AI đánh dấu một bước tiến về đổi mới trong lĩnh vực AI. Nỗ lực bắt kịp các đối thủ cạnh tranh như ChatGPT của OpenAI và HuggingChat của HuggingFace, Meta AI cung cấp các tính năng độc đáo như mô hình tạo ảnh Meta Imagine. Mặc dù mô hình là mã nguồn mở, điều quan trọng cần lưu ý là các điều khoản cấp phép khác với phần mềm mã nguồn mở truyền thống.</p>

<h3>4. Chuẩn mực hiệu suất mới</h3>
<p>Trong phân tích so sánh Llama 3 với các mô hình từ các công ty đối thủ, Llama 3 luôn thể hiện hiệu suất cạnh tranh trên nhiều điểm chuẩn khác nhau. Đặc biệt xuất sắc trong các câu hỏi lựa chọn nhiều đáp án và nhiệm vụ lập trình, Llama 3 vượt trội hơn các đối thủ về khả năng giải quyết vấn đề. Cho dù trong các thử thách toán học hay đánh giá mã hóa, Llama 3 thể hiện các chỉ số hiệu suất mạnh mẽ, khẳng định vị thế là người chơi hàng đầu trong lĩnh vực mô hình ngôn ngữ.</p>

<h3>5. Khám phá những chân trời mới trong phát triển AI</h3>
<p>Sự phát triển liên tục của các mô hình ngôn ngữ đã thúc đẩy sự phát triển của các khả năng AI tiên tiến. Một bước đột phá gần đây trong lĩnh vực này là sự ra mắt của Llama 3, một mô hình tiên phong đẩy lùi ranh giới của khả năng ngôn ngữ. Mô hình đáng chú ý này không chỉ giới thiệu kích thước tham số chưa từng có mà còn cả những cách tiếp cận mới trong xử lý và hiểu dữ liệu văn bản. Trong khi các điểm chuẩn hiện có đã bị vượt qua bởi các biến thể 80 tỷ và 700 tỷ tham số, việc giới thiệu một mô hình khổng lồ 400 tỷ tham số hé lộ những tiến bộ thậm chí còn lớn hơn trong tương lai.</p>

<h3>6. Câu hỏi thường gặp</h3>
<ul>
  <li><strong>Llama 3 so sánh với các mô hình ngôn ngữ trước đây như thế nào về kích thước tham số và hiệu suất?</strong>
  <p>Llama 3 nổi bật với kích thước tham số khổng lồ, nâng cao khả năng hiểu và tạo nội dung văn bản phức tạp. Các chỉ số hiệu suất của nó thể hiện khả năng vượt trội trong nhiều lĩnh vực, chứng minh những cải tiến đáng kể so với các mô hình trước đây.</p>
  </li>
  <li><strong>Những tính năng độc đáo nào làm cho Llama 3 khác biệt với các đối thủ cạnh tranh?</strong>
  <p>Llama 3 không chỉ xuất sắc trong các thử thách toán học và nhiệm vụ lập trình mà còn giới thiệu các chức năng sáng tạo như khả năng giải quyết vấn đề nâng cao và hiểu ngữ cảnh. Những tính năng này góp phần vào vị thế tiên phong của nó trong lĩnh vực AI.</p>
  </li>
  <li><strong>Những thách thức chính liên quan đến việc triển khai Llama 3 trong phát triển AI là gì?</strong>
  <p>Một thách thức là đảm bảo tích hợp liền mạch của mô hình vào các ứng dụng AI đa dạng trong khi duy trì tính tương thích với các hệ thống hiện có. Ngoài ra, việc giải quyết các vấn đề tiềm ẩn về thiên vị và đạo đức trong tạo ngôn ngữ là một trở ngại đáng kể khác.</p>
  </li>
</ul>

<h3>7. Ưu điểm và Nhược điểm</h3>
<p>Sử dụng Llama 3 trong phát triển AI mang lại nhiều lợi ích, bao gồm: khả năng hiểu ngôn ngữ nâng cao, khả năng giải quyết vấn đề được cải thiện và hiệu quả gia tăng trong xử lý bộ dữ liệu lớn. Tuy nhiên, những nhược điểm tiềm ẩn có thể phát sinh từ sự phức tạp của mô hình, dẫn đến những thách thức trong việc tinh chỉnh và tối ưu hóa hiệu suất cho các trường hợp sử dụng cụ thể.</p>

<h3>8. Tiếp tục đổi mới</h3>
<p>Khi lĩnh vực AI tiếp tục phát triển, việc kết hợp các mô hình ngôn ngữ tiên tiến như Llama 3 mở đường cho những đổi mới chưa từng có trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy. Bằng cách giải quyết các thách thức chính và tận dụng hiệu quả các khả năng của mô hình, các nhà phát triển có thể khai thác tiềm năng của nó để cách mạng hóa nhiều ngành công nghiệp.</p>

<p>Để biết thêm thông tin về phát triển AI và những tiến bộ mới nhất trong mô hình ngôn ngữ, hãy truy cập Meta AI.</p>

Llama 3: Mở ra Kỷ nguyên mới cho Mô hình Ngôn ngữ

Llama 3: Mở ra Kỷ nguyên mới cho Mô hình Ngôn ngữ Mục lục: Sự ra đời của Llama 3: Kỷ nguyên mới cho mô hình ngôn ngữ Llama 3: Nâng...

tháng 6 24, 2024

Oracle Cloud Infrastructure Generative AI: Những tính năng mới nhất

Tìm kiếm bước đột phá tiếp theo trong AI: Vượt xa Nvidia

Nguy cơ tiềm ẩn từ trí tuệ nhân tạo: Quan điểm của CEO OpenAI

Open Source AI: Định nghĩa đang được tìm kiếm

Microsoft Copilot: 7 cách khai thác tối đa tiềm năng AI

Llama 3: Mở ra Kỷ nguyên mới cho Mô hình Ngôn ngữ

Bài đăng phổ biến

Labels