Agent.ai.vn

ByteDance và Chiến lược Tự chủ Chip AI

<h2>ByteDance và Chiến lược Tự chủ Chip AI</h2>
<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li>Bối cảnh: Áp lực từ lệnh cấm vận</li>
  <li>Chiến lược lách luật: Phát triển chip ASIC</li>
  <li>Hợp tác với Broadcom và TSMC</li>
  <li>Lợi ích và thách thức</li>
  <li>Tương lai của ByteDance và chip AI</li>
</ol>

<h3>1. Bối cảnh: Áp lực từ lệnh cấm vận</h3>
<p>Căng thẳng thương mại leo thang từ các lệnh cấm vận của Mỹ dường như đã thúc đẩy ByteDance, công ty mẹ của TikTok, tìm kiếm giải pháp tự chủ về chip AI.</p>

<h3>2. Chiến lược lách luật: Phát triển chip ASIC</h3>
<p>ByteDance đã tìm ra một kẽ hở trong các lệnh cấm vận. Thay vì mua chip AI từ các nhà cung cấp Mỹ, ByteDance sẽ tự phát triển chip ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) - một loại chip được thiết kế cho một ứng dụng cụ thể, trong trường hợp này là AI. Việc tự phát triển chip ASIC hoàn toàn phù hợp với các hạn chế xuất khẩu của Mỹ, cho phép ByteDance hợp tác với TSMC để sản xuất.</p>

<h3>3. Hợp tác với Broadcom và TSMC</h3>
<p>ByteDance đã bắt tay với Broadcom, một công ty Mỹ, để phát triển chip AI riêng. Chip này được cho là sẽ sản xuất trên tiến trình 5nm của TSMC. Điều đáng chú ý là các công ty Trung Quốc hiện đang bị cấm hợp tác với TSMC, nhà sản xuất chip hàng đầu thế giới có trụ sở tại Đài Loan.</p>

<h3>4. Lợi ích và thách thức</h3>
<p>Việc hợp tác với Broadcom được cho là giúp ByteDance giảm chi phí sản xuất chip và đảm bảo nguồn cung ổn định. Tuy nhiên, theo nguồn tin nội bộ, TSMC sẽ chưa thể sản xuất chip cho ByteDance trong năm nay vì quá trình thiết kế vẫn đang được tiến hành.</p>

<h3>5. Tương lai của ByteDance và chip AI</h3>
<p>Động thái của ByteDance cho thấy rõ quyết tâm giảm sự phụ thuộc vào nguồn cung chip AI từ Mỹ, đặc biệt là trong bối cảnh nguồn cung chip AI từ các công ty Trung Quốc còn hạn chế. Việc sở hữu chip AI cây nhà lá vườn sẽ giúp ByteDance phát triển các thuật toán mạnh mẽ hơn cho TikTok, Douyin (phiên bản TikTok tại Trung Quốc) và Doubao, chatbot AI tương tự ChatGPT.</p>
<p>Hiện tại, ByteDance đang tích cực tuyển dụng nhân tài trong lĩnh vực bán dẫn, bao gồm 15 vị trí thiết kế chip ASIC, đồng thời lôi kéo nhân sự từ các công ty chip AI khác của Trung Quốc. Chưa rõ phản ứng của chính quyền Biden trước thông tin này, nhưng nhiều khả năng Mỹ sẽ siết chặt hơn nữa các quy định về xuất khẩu công nghệ sang Trung Quốc trong thời gian tới.</p>

ByteDance và Chiến lược Tự chủ Chip AI

ByteDance và Chiến lược Tự chủ Chip AI Mục lục: Bối cảnh: Áp lực từ lệnh cấm vận Chiến lược lách luật: Phát triển chip ASIC Hợp ...

tháng 6 25, 2024

Vi phạm có chọn lọc: Chiến lược độc quyền của OpenAI?

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
  <title>Vi phạm có chọn lọc: Chiến lược độc quyền của OpenAI?</title>
</head>
<body>
  <h1>Vi phạm có chọn lọc: Chiến lược độc quyền của OpenAI?</h1>
  <h2>Mục lục:</h2>
  <ol>
    <li><a href="#scarlett-johansson">Câu chuyện giọng nói của Scarlett Johansson: Một vụ bê bối hay một thử nghiệm có chủ đích?</a></li>
    <li><a href="#loi-ich-cua-vi-pham">Món hời thu về từ vi phạm có chọn lọc</a></li>
    <li><a href="#openai-thu-tap-du-lieu">OpenAI: Thu thập dữ liệu bằng cách vi phạm?</a></li>
    <li><a href="#chien-luoc-doc-quyen">Chiến lược độc quyền thị trường của OpenAI</a></li>
    <li><a href="#hieu-qua-marketing">Vi phạm có chọn lọc: Hiệu quả marketing bất ngờ</a></li>
    <li><a href="#loi-ich-vuot-troi">Vi phạm có chọn lọc: Lợi ích vượt trội so với thử nghiệm truyền thống</a></li>
    <li><a href="#su-that-ve-chien-luoc">Sự thật về chiến lược độc quyền: Kẻ xấu hay người khôn?</a></li>
    <li><a href="#loi-ket">Lời kết: Hãy cảnh giác với vi phạm có chọn lọc</a></li>
  </ol>

<h2 id='scarlett-johansson'>1. Câu chuyện giọng nói của Scarlett Johansson: Một vụ bê bối hay một thử nghiệm có chủ đích?</h2>
  <p>Chín tháng sau khi từ chối lời mời lồng tiếng cho trợ lý giọng nói Sky của ChatGPT, Scarlett Johansson bất ngờ phát hiện giọng nói của trợ lý ảo này giống hệt giọng của mình. Nữ diễn viên nổi tiếng đã buộc OpenAI phải gỡ bỏ giọng nói này sau khi đe dọa kiện cáo.</p>
  <p>Vụ việc đã làm dấy lên nhiều nghi vấn: Liệu đây chỉ là lỗi đơn thuần từ phía OpenAI hay là một chiến lược thử nghiệm có chủ đích?</p>

<h2 id='loi-ich-cua-vi-pham'>2. Món hời thu về từ vi phạm có chọn lọc</h2>
  <p>Vi phạm có chọn lọc là một chiến lược được nhiều tập đoàn lớn áp dụng, nhằm thâu tóm thị trường hoặc chiếm lĩnh nguồn tài nguyên với chi phí thấp nhất.  Chiến lược này bao gồm việc thử nghiệm một hành vi vi phạm có kiểm soát, nhằm thu thập dữ liệu về phản ứng của thị trường, đối thủ cạnh tranh và người dùng.</p>

<h2 id='openai-thu-tap-du-lieu'>3. OpenAI: Thu thập dữ liệu bằng cách vi phạm?</h2>
  <p>OpenAI, với nguồn vốn khổng lồ và đội ngũ pháp lý hùng hậu, hẳn đã lường trước nguy cơ pháp lý khi thu thập giọng nói của các cá nhân.  Tuy nhiên, họ vẫn thực hiện hành vi vi phạm. Tại sao?</p>

<h2 id='chien-luoc-doc-quyen'>4. Chiến lược độc quyền thị trường của OpenAI</h2>
  <p>OpenAI đang hướng đến mục tiêu độc quyền thị trường AI. Họ tự tạo ra các tiền lệ để giải quyết các vụ kiện trong tương lai, khi công nghệ AI của họ ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu của bên thứ ba.</p>

<h2 id='hieu-qua-marketing'>5. Vi phạm có chọn lọc: Hiệu quả marketing bất ngờ</h2>
  <p>Vụ việc của Scarlett Johansson đã thu hút sự chú ý của truyền thông và công chúng, giúp OpenAI quảng bá tính năng mới của ChatGPT một cách hiệu quả. Đồng thời, họ thu thập được phản hồi trực tiếp từ người dùng về chất lượng của trợ lý giọng nói Sky.</p>

<h2 id='loi-ich-vuot-troi'>6. Vi phạm có chọn lọc: Lợi ích vượt trội so với thử nghiệm truyền thống</h2>
  <p>Vi phạm có chọn lọc mang lại hiệu quả cao hơn so với các hình thức thử nghiệm truyền thống.  OpenAI thu thập được một lượng lớn dữ liệu và phản hồi từ người dùng trong thời gian ngắn.</p>

<h2 id='su-that-ve-chien-luoc'>7. Sự thật về chiến lược độc quyền: Kẻ xấu hay người khôn?</h2>
  <p>Vi phạm có chọn lọc là một chiến lược kinh doanh đầy mưu mẹo và có thể gây ra những tranh cãi về đạo đức. Tuy nhiên, nó là một thực tế đang tồn tại trong cuộc chiến giành quyền kiểm soát thị trường.</p>

<h2 id='loi-ket'>8. Lời kết: Hãy cảnh giác với vi phạm có chọn lọc</h2>
  <p>Các công ty nhỏ và vừa nên tránh áp dụng chiến lược này. Các công ty lớn cần biết rõ mục đích của vi phạm có chọn lọc để có thể phản ứng một cách khôn ngoan khi quyền lợi của mình bị xâm phạm.</p>

</body>
</html>

Vi phạm có chọn lọc: Chiến lược độc quyền của OpenAI?

Vi phạm có chọn lọc: Chiến lược độc quyền của OpenAI? Vi phạm có chọn lọc: Chiến lược độc quyền của OpenAI? Mục lục: ...

tháng 6 25, 2024

ChatGPT - Trợ thủ đắc lực cho hành trình chinh phục toán học

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <title>ChatGPT - Trợ thủ đắc lực cho hành trình chinh phục toán học</title>
</head>
<body>
  <h2>ChatGPT - Trợ thủ đắc lực cho hành trình chinh phục toán học</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
  <ul>
    <li>Giới thiệu ChatGPT</li>
    <li>Cách giải toán bằng ChatGPT</li>
    <li>Lưu ý khi sử dụng ChatGPT</li>
  </ul>

<h3>1. Giới thiệu ChatGPT:</h3>
  <p>ChatGPT là một công cụ chatbot thông minh, không chỉ giúp bạn trò chuyện, giải trí mà còn có thể giải toán một cách nhanh chóng và chính xác ngay trên điện thoại. Với khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên, ChatGPT giúp bạn giải quyết các bài toán từ đơn giản đến phức tạp, nâng cao hiểu biết và kỹ năng toán học.</p>

<h3>2. Cách giải toán bằng ChatGPT:</h3>
  <p>Để có thể giải toán bằng ChatGPT, bạn làm như sau:</p>
  <ul>
    <li>Bước 1: Mở ứng dụng ChatGPT trên điện thoại.</li>
    <li>Bước 2: Nhập đề toán cần giải vào khung chat.</li>
    <li>Bước 3: Nên đưa ra yêu cầu rõ ràng cho ChatGPT để nhận được kết quả chính xác. Ví dụ: Giải bài toán này, Tìm nghiệm của phương trình, Giải thích cách làm, Vẽ đồ thị hàm số, Tính toán giá trị biểu thức.</li>
  </ul>
  <p>Ngay lập tức, hệ thống sẽ cung cấp cho bạn lời giải chi tiết cho bài toán.</p>

<h3>3. Lưu ý khi sử dụng ChatGPT:</h3>
  <p>ChatGPT là một công cụ hỗ trợ, không phải là người giải toán chuyên nghiệp. Kết quả của ChatGPT có thể không chính xác 100%. Do đó, bạn nên sử dụng ChatGPT để kiểm tra lại kết quả của mình hoặc tìm hiểu thêm về cách giải một bài toán khác.</p>

<h3>Kết luận:</h3>
  <p>ChatGPT là một công cụ hỗ trợ đắc lực cho việc học toán. Tuy nhiên, việc học và thực hành vẫn là yếu tố quan trọng nhất. Hãy kết hợp sử dụng ChatGPT một cách thông minh với việc học tập chăm chỉ để đạt được kết quả tốt nhất.</p>

ChatGPT - Trợ thủ đắc lực cho hành trình chinh phục toán học

ChatGPT - Trợ thủ đắc lực cho hành trình chinh phục toán học ChatGPT - Trợ thủ đắc lực cho hành trình chinh phục toán học ...

tháng 6 25, 2024

Ứng dụng AI của Trung Quốc càn quét thị trường Mỹ: Học sinh Mỹ đang sử dụng AI để làm bài tập về nhà?

<h2>Ứng dụng AI của Trung Quốc càn quét thị trường Mỹ: Học sinh Mỹ đang sử dụng AI để làm bài tập về nhà?</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li>Xu hướng ứng dụng AI giáo dục của Trung Quốc tại Mỹ</li>
  <li>Question.AI và Gauth: Các ứng dụng AI tạo sinh giúp học sinh Mỹ học hiệu quả</li>
  <li>Thành công của các ứng dụng AI giáo dục Trung Quốc tại Mỹ</li>
  <li>Thách thức của các ứng dụng AI giáo dục Trung Quốc tại Mỹ</li>
</ol>

<h3>1. Xu hướng ứng dụng AI giáo dục của Trung Quốc tại Mỹ</h3>
<p>Các ứng dụng giáo dục sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) tạo sinh do Trung Quốc phát triển đang tạo nên cơn sốt tại thị trường Mỹ. Đây là dấu hiệu cho thấy các nhà phát triển Trung Quốc đang tìm kiếm thị trường quốc tế để thúc đẩy tăng trưởng trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt tại quê nhà.</p>

<h3>2. Question.AI và Gauth: Các ứng dụng AI tạo sinh giúp học sinh Mỹ học hiệu quả</h3>
<p>Dẫn đầu xu hướng này là Question.AI, được phát triển bởi công ty khởi nghiệp công nghệ giáo dục Zuoyebang có trụ sở tại Bắc Kinh, và Gauth của ByteDance. Cả hai ứng dụng này đều là trợ lý làm bài tập về nhà sử dụng AI tạo sinh, và đã được xếp hạng trong top 3 ứng dụng giáo dục miễn phí tại Mỹ trên cửa hàng iOS của Apple và Google Play từ tháng 2 đến tháng 5, theo dữ liệu từ dịch vụ thông tin ứng dụng di động AppMagic.</p>

<h3>3. Thành công của các ứng dụng AI giáo dục Trung Quốc tại Mỹ</h3>
<p>Thành công của họ tại thị trường Mỹ diễn ra trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng tăng tại Trung Quốc, nơi đã phát triển hơn 200 mô hình ngôn ngữ lớn - công nghệ nền tảng cho các dịch vụ AI tạo sinh như ChatGPT - để ứng dụng AI, trong đó một nửa đã được chính quyền Trung Quốc phê duyệt để phát hành công khai tính đến tháng 3 năm nay.</p>
<p>Question.AI được ra mắt vào giữa năm ngoái, trong khi Gauth được triển khai vào năm 2020 dưới tên Gauthmath, một công cụ giải toán, trước khi chuyển hướng sang bao quát nhiều môn học hơn vào năm ngoái. Ứng dụng giáo dục miễn phí đứng đầu tại Mỹ là Duolingo, nền tảng học ngôn ngữ lớn nhất thế giới đã hoạt động hơn 13 năm.</p>
<p>Các ứng dụng này, miễn phí cho việc sử dụng cơ bản nhưng tính phí cho các chức năng bổ sung, đang tận dụng khả năng của AI tạo sinh để giúp học sinh Mỹ học các môn từ khoa học, công nghệ, kỹ thuật và toán học, đến kinh tế, vật lý, hóa học và văn học. Người dùng chỉ cần chụp ảnh bài tập toán hoặc hóa học của họ, và các ứng dụng sẽ tạo ra lời giải kèm theo hướng dẫn chi tiết từng bước và giải thích.</p>
<p>Theo AppMagic, Gauth được xếp hạng là ứng dụng giáo dục phổ biến thứ hai trên thế giới trên các nền tảng iOS và Google Play, trong khi Question.AI đứng thứ bảy.</p>
<p>Ngày càng có nhiều nhà phát triển ứng dụng Trung Quốc nhắm đến thị trường phương Tây, bao gồm Checkmath, một công cụ giải toán được phát triển bởi Yuanfudao, và Talkie AI từ công ty khởi nghiệp AI Minimax có trụ sở tại Thượng Hải, được coi là tương đương với Character.ai của Mỹ, cho phép người dùng tương tác với các nhân vật chatbot ảo. Hiện tại, Talkie đang xếp hạng thứ 4 trong danh mục ứng dụng giải trí trên Google Play tại Mỹ, sau các ứng dụng phát video trực tuyến Tubi, Max và Netflix. Vị trí thứ năm thuộc về Disney+.</p>

<h3>4. Thách thức của các ứng dụng AI giáo dục Trung Quốc tại Mỹ</h3>
<p>Mặc dù các ứng dụng Trung Quốc sử dụng AI trên thị trường Mỹ phần lớn đã tránh được sự giám sát mà TikTok phải đối mặt (TikTok đang đứng trước nguy cơ bị cấm trừ khi công ty mẹ ByteDance thoái vốn hoạt động tại Mỹ), họ vẫn phải đối mặt với những thách thức về kiếm tiền. Dữ liệu từ AppMagic cho thấy cả Gauth và Question.AI đều không lọt vào top 10 ứng dụng có doanh thu cao nhất trong bốn tháng qua.</p>

Ứng dụng AI của Trung Quốc càn quét thị trường Mỹ: Học sinh Mỹ đang sử dụng AI để làm bài tập về nhà?

Ứng dụng AI của Trung Quốc càn quét thị trường Mỹ: Học sinh Mỹ đang sử dụng AI để làm bài tập về nhà? Mục lục: Xu hướng ứng dụng AI g...

tháng 6 25, 2024

NVIDIA AI Workbench: Công cụ hỗ trợ phát triển ứng dụng AI dễ dàng hơn bao giờ hết

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
  <title>NVIDIA AI Workbench: Công cụ hỗ trợ phát triển ứng dụng AI dễ dàng hơn bao giờ hết</title>
  <style>
    body {
      font-family: sans-serif;
    }
    h1, h2, h3, h4, h5 {
      font-weight: bold;
    }
    ul {
      list-style-type: none;
      padding: 0;
    }
    li {
      margin-bottom: 10px;
    }
  </style>
</head>
<body>
  <h1>NVIDIA AI Workbench: Công cụ hỗ trợ phát triển ứng dụng AI dễ dàng hơn bao giờ hết</h1>
  <h2>Mục lục:</h2>
  <ul>
    <li><h3><a href="#gioithieu">1. Giới thiệu về NVIDIA AI Workbench</a></h3></li>
    <li><h3><a href="#cachgiaiquyet">2. Cách AI Workbench giúp giải quyết các thách thức trong dự án AI</a></h3></li>
    <li><h3><a href="#rag">3. RAG cho tài liệu, dễ dàng hơn bao giờ hết</a></h3></li>
    <li><h3><a href="#tuychinh">4. Tùy chỉnh, tối ưu hóa và triển khai</a></h3></li>
    <li><h3><a href="#ketluan">5. Kết luận</a></h3></li>
  </ul>
  <h2 id='gioithieu'>1. Giới thiệu về NVIDIA AI Workbench</h2>
  <p>NVIDIA AI Workbench là một công cụ miễn phí giúp người dùng phát triển, thử nghiệm, kiểm tra và tạo mẫu các ứng dụng AI trên các hệ thống GPU của họ. Công cụ này cung cấp một cách tiếp cận mới để tạo, sử dụng và chia sẻ môi trường phát triển được hỗ trợ bởi GPU cho nhiều người và hệ thống.</p>
  <p>Quá trình cài đặt đơn giản cho phép người dùng nhanh chóng bắt đầu sử dụng AI Workbench trên máy cục bộ hoặc từ xa. Người dùng có thể bắt đầu một dự án mới hoặc sao chép một dự án từ các ví dụ trên GitHub. Mọi thứ hoạt động thông qua GitHub hoặc GitLab, cho phép người dùng dễ dàng cộng tác và phân phối công việc.</p>
  <h2 id='cachgiaiquyet'>2. Cách AI Workbench giúp giải quyết các thách thức trong dự án AI</h2>
  <p>Phát triển các khối lượng công việc AI có thể yêu cầu các quy trình thủ công và phức tạp, ngay từ đầu.</p>
  <ul>
    <li>* Cài đặt GPU, cập nhật trình điều khiển và quản lý các vấn đề về phiên bản có thể gây phiền hà.</li>
    <li>* Tái tạo dự án trên các hệ thống khác nhau có thể yêu cầu việc lặp lại các quy trình thủ công.</li>
    <li>* Sự không nhất quán khi sao chép dự án, chẳng hạn như vấn đề phân mảnh dữ liệu và kiểm soát phiên bản, có thể cản trở sự cộng tác.</li>
    <li>* Các quy trình thiết lập đa dạng, chuyển đổi thông tin xác thực và bí mật, cũng như thay đổi môi trường, dữ liệu, mô hình và vị trí tệp có thể hạn chế khả năng di chuyển của dự án.</li>
  </ul>
  <p>AI Workbench giúp các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển dễ dàng quản lý công việc và cộng tác trên các nền tảng không đồng nhất. Nó tích hợp và tự động hóa nhiều khía cạnh của quy trình phát triển, cung cấp:</p>
  <ul>
    <li>* Dễ dàng thiết lập: AI Workbench hợp lý hóa quy trình thiết lập môi trường phát triển được tăng tốc bởi GPU, ngay cả đối với những người dùng có kiến thức kỹ thuật hạn chế.</li>
    <li>* Cộng tác liền mạch: AI Workbench tích hợp với các công cụ kiểm soát phiên bản và quản lý dự án như GitHub và GitLab, giảm thiểu ma sát khi cộng tác.</li>
    <li>* Sự nhất quán khi mở rộng quy mô từ cục bộ đến đám mây: AI Workbench đảm bảo tính nhất quán trên nhiều môi trường, hỗ trợ mở rộng quy mô lên hoặc xuống từ máy trạm hoặc PC cục bộ đến trung tâm dữ liệu hoặc đám mây.</li>
  </ul>
  <h2 id='rag'>3. RAG cho tài liệu, dễ dàng hơn bao giờ hết</h2>
  <p>NVIDIA cung cấp các dự án Workbench mẫu để giúp người dùng bắt đầu sử dụng AI Workbench. Dự án Workbench RAG lai là một ví dụ: Nó chạy một ứng dụng web RAG dựa trên văn bản tùy chỉnh với tài liệu của người dùng trên máy trạm cục bộ, PC hoặc hệ thống từ xa.</p>
  <p>Mỗi Dự án Workbench chạy trong một container - phần mềm bao gồm tất cả các thành phần cần thiết để chạy ứng dụng AI. Mẫu RAG lai kết hợp giao diện người dùng trò chuyện Gradio trên máy chủ với máy chủ RAG được đóng gói - phần phụ trợ cung cấp dịch vụ cho yêu cầu của người dùng và định tuyến truy vấn đến và từ cơ sở dữ liệu vectơ và mô hình ngôn ngữ lớn đã chọn.</p>
  <p>Dự án Workbench này hỗ trợ nhiều loại LLM có sẵn trên trang GitHub của NVIDIA. Hơn nữa, bản chất lai của dự án cho phép người dùng chọn vị trí chạy suy luận.</p>
  <p>Các dự án Workbench cho phép người dùng quản lý phiên bản môi trường phát triển và mã. Các nhà phát triển có thể chạy mô hình nhúng trên máy chủ và chạy suy luận cục bộ trên máy chủ Suy luận Tạo văn bản Hugging Face, trên tài nguyên đám mây mục tiêu bằng cách sử dụng các điểm cuối suy luận NVIDIA như danh mục API NVIDIA, hoặc với các dịch vụ tự lưu trữ như NVIDIA NIM hoặc dịch vụ của bên thứ ba.</p>
  <p>Dự án Workbench RAG lai cũng bao gồm:</p>
  <ul>
    <li>* Số liệu hiệu suất: Người dùng có thể đánh giá hiệu suất của các truy vấn của người dùng dựa trên RAG và không dựa trên RAG trên mỗi chế độ suy luận. Các số liệu được theo dõi bao gồm Thời gian truy xuất, Thời gian đến Token đầu tiên (TTFT) và Tốc độ Token.</li>
    <li>* Minh bạch về truy xuất: Một bảng điều khiển hiển thị các đoạn văn bản chính xác - được truy xuất từ nội dung liên quan nhất trong cơ sở dữ liệu vectơ - được đưa vào LLM và cải thiện sự liên quan của phản hồi với truy vấn của người dùng.</li>
    <li>* Tùy chỉnh phản hồi: Phản hồi có thể được điều chỉnh với nhiều tham số, chẳng hạn như số lượng token tối đa để tạo, nhiệt độ và hình phạt tần suất.</li>
  </ul>
  <p>Để bắt đầu với dự án này, chỉ cần cài đặt AI Workbench trên hệ thống cục bộ. Dự án Workbench RAG lai có thể được đưa từ GitHub vào tài khoản của người dùng và nhân đôi vào hệ thống cục bộ.</p>
  <h2 id='tuychinh'>4. Tùy chỉnh, tối ưu hóa và triển khai</h2>
  <p>Các nhà phát triển thường muốn tùy chỉnh các mô hình AI cho các trường hợp sử dụng cụ thể. Điều chỉnh tinh, một kỹ thuật thay đổi mô hình bằng cách đào tạo nó với dữ liệu bổ sung, có thể hữu ích cho việc chuyển đổi phong cách hoặc thay đổi hành vi của mô hình. AI Workbench cũng hỗ trợ việc điều chỉnh tinh.</p>
  <p>Dự án Workbench Llama-factory cho phép QLoRa, một phương pháp điều chỉnh tinh tối thiểu hóa yêu cầu bộ nhớ, cho nhiều mô hình, cũng như lượng tử hóa mô hình thông qua giao diện người dùng đồ họa đơn giản. Các nhà phát triển có thể sử dụng các bộ dữ liệu công khai hoặc bộ dữ liệu riêng của họ để đáp ứng nhu cầu của các ứng dụng của họ.</p>
  <p>Sau khi điều chỉnh tinh hoàn tất, mô hình có thể được lượng tử hóa để cải thiện hiệu suất và giảm dấu chân bộ nhớ, sau đó được triển khai vào các ứng dụng Windows gốc để suy luận cục bộ hoặc vào NVIDIA NIM để suy luận đám mây. Tìm một hướng dẫn đầy đủ cho dự án này trên kho lưu trữ NVIDIA RTX AI Toolkit.</p>
  <h2 id='ketluan'>5. Kết luận</h2>
  <p>Dự án Workbench RAG lai được mô tả ở trên là lai theo nhiều cách. Ngoài việc cung cấp lựa chọn chế độ suy luận, dự án có thể được chạy cục bộ trên các máy trạm NVIDIA RTX và PC GeForce RTX, hoặc được mở rộng quy mô lên các máy chủ đám mây từ xa và trung tâm dữ liệu.</p>
  <p>Khả năng chạy các dự án trên các hệ thống do người dùng lựa chọn - mà không cần chi phí quản lý để thiết lập cơ sở hạ tầng - được mở rộng cho tất cả các dự án Workbench. Tìm thêm các ví dụ và hướng dẫn về việc điều chỉnh tinh và tùy chỉnh trong hướng dẫn khởi động nhanh AI Workbench.</p>
  <p>AI thế hệ mới đang biến đổi trò chơi, hội nghị truyền hình và các trải nghiệm tương tác. Hãy nắm bắt những gì mới và những gì sắp tới bằng cách đăng ký nhận bản tin AI Decoded.</p>
  <img alt="Logo NVIDIA" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>

NVIDIA AI Workbench: Công cụ hỗ trợ phát triển ứng dụng AI dễ dàng hơn bao giờ hết

NVIDIA AI Workbench: Công cụ hỗ trợ phát triển ứng dụng AI dễ dàng hơn bao giờ hết NVIDIA AI Workbench: Công cụ hỗ trợ p...

tháng 6 25, 2024

Firefunction-v2: Mẫu ngôn ngữ mở nguồn với khả năng gọi hàm ngang tầm GPT-4

<html>
<head>
  <title>Firefunction-v2: Mẫu ngôn ngữ mở nguồn với khả năng gọi hàm ngang tầm GPT-4</title>
</head>
<body>

<h1>Firefunction-v2: Mẫu ngôn ngữ mở nguồn với khả năng gọi hàm ngang tầm GPT-4</h1>

<h2>Mục lục:</h2>
  <ul>
    <li><a href="#gioithieu">Giới thiệu Firefunction-v2</a></li>
    <li><a href="#quaprocess">Quá trình tạo ra Firefunction-v2</a></li>
    <li><a href="#danhgia">Đánh giá và hiệu suất</a></li>
    <li><a href="#khanang">Khả năng nổi bật</a></li>
    <li><a href="#batdau">Bắt đầu với Firefunction-v2</a></li>
    <li><a href="#ketluan">Kết luận</a></li>
  </ul>

<h2 id='gioithieu'>1. Giới thiệu Firefunction-v2</h2>
  <p>Khả năng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã được cải thiện đáng kể trong những năm gần đây, đặc biệt là với sự ra đời của các mô hình như Llama 3. Những tiến bộ này đã nhấn mạnh tầm quan trọng của việc gọi hàm, cho phép các mô hình tương tác với API bên ngoài và nâng cao tính hữu dụng của chúng vượt ra ngoài việc xử lý dữ liệu tĩnh. Firefunction-v2 dựa trên những tiến bộ này, cung cấp một mô hình cho các kịch bản thực tế liên quan đến các cuộc hội thoại nhiều lượt, theo dõi hướng dẫn và gọi hàm song song.</p>

<h2 id='quaprocess'>2. Quá trình tạo ra Firefunction-v2</h2>
  <p>Sự phát triển của Firefunction-v2 được thúc đẩy bởi phản hồi của người dùng và nhu cầu về một mô hình có thể hoạt động xuất sắc cả trong việc gọi hàm và các tác vụ chung. Không giống như các mô hình gọi hàm mã nguồn mở khác, thường hy sinh khả năng suy luận chung để có hiệu suất chuyên biệt, Firefunction-v2 duy trì sự cân bằng. Nó được tinh chỉnh từ mô hình cơ sở Llama3-70b-instruct bằng cách sử dụng một tập dữ liệu được tuyển chọn bao gồm dữ liệu gọi hàm và dữ liệu hội thoại chung. Cách tiếp cận này đảm bảo duy trì khả năng rộng của mô hình trong khi nâng cao hiệu suất gọi hàm của nó.</p>

<h2 id='danhgia'>3. Đánh giá và hiệu suất</h2>
  <p>Việc đánh giá Firefunction-v2 bao gồm một sự kết hợp của các tập dữ liệu và điểm chuẩn có sẵn công khai như Gorilla và Nexus. Kết quả cho thấy Firefunction-v2 đã vượt trội so với người tiền nhiệm, Firefunction-v1, và các mô hình khác như Llama3-70b-instruct và GPT-4o trong nhiều tác vụ gọi hàm. Ví dụ: Firefunction-v2 đạt điểm cao hơn trong việc gọi hàm song song và theo dõi hướng dẫn nhiều lượt, thể hiện khả năng thích ứng và thông minh của nó trong việc xử lý các tác vụ phức tạp.</p>

<h2 id='khanang'>4. Khả năng nổi bật</h2>
  <p>Khả năng của Firefunction-v2 được minh họa tốt nhất thông qua các ứng dụng thực tế. Mô hình đáng tin cậy hỗ trợ tối đa 30 thông số kỹ thuật hàm, cải thiện đáng kể so với Firefunction-v1, vốn gặp khó khăn với hơn năm hàm. Khả năng này rất quan trọng đối với các ứng dụng thực tế, vì nó cho phép mô hình xử lý nhiều cuộc gọi API một cách hiệu quả, mang lại trải nghiệm người dùng liền mạch. Firefunction-v2 xuất sắc trong việc theo dõi hướng dẫn, đưa ra quyết định thông minh về khi nào nên gọi hàm và thực hiện chúng chính xác.</p>

<h2 id='batdau'>5. Bắt đầu với Firefunction-v2</h2>
  <p>Firefunction-v2 có thể truy cập thông qua nền tảng của Fireworks AI, cung cấp một thiết lập tối ưu hóa tốc độ với API tương thích với OpenAI. Tính tương thích này cho phép người dùng tích hợp Firefunction-v2 vào các hệ thống hiện có của họ với những thay đổi tối thiểu. Mô hình cũng có thể được khám phá thông qua một ứng dụng demo và sân chơi UI, nơi người dùng có thể thử nghiệm với các hàm và cấu hình khác nhau.</p>

<h2 id='ketluan'>6. Kết luận</h2>
  <p>Firefunction-v2 là minh chứng cho cam kết của Fireworks AI trong việc nâng cao khả năng của các mô hình ngôn ngữ lớn trong việc gọi hàm. Firefunction-v2 thiết lập một tiêu chuẩn mới cho các ứng dụng AI thực tế bằng cách cân bằng tốc độ, chi phí và hiệu suất. Phản hồi tích cực từ cộng đồng nhà phát triển và kết quả điểm chuẩn ấn tượng nhấn mạnh tiềm năng của nó trong việc cách mạng hóa cách các cuộc gọi hàm được tích hợp vào các hệ thống AI. Fireworks AI tiếp tục lặp lại các mô hình của mình, được thúc đẩy bởi phản hồi của người dùng và cam kết cung cấp các giải pháp thực tiễn cho các nhà phát triển.</p>

</body>
</html>

Firefunction-v2: Mẫu ngôn ngữ mở nguồn với khả năng gọi hàm ngang tầm GPT-4

Firefunction-v2: Mẫu ngôn ngữ mở nguồn với khả năng gọi hàm ngang tầm GPT-4 Firefunction-v2: Mẫu ngôn ngữ mở nguồn với khả năng ...

tháng 6 25, 2024

ByteDance và Chiến lược Tự chủ Chip AI

Vi phạm có chọn lọc: Chiến lược độc quyền của OpenAI?

ChatGPT - Trợ thủ đắc lực cho hành trình chinh phục toán học

Ứng dụng AI của Trung Quốc càn quét thị trường Mỹ: Học sinh Mỹ đang sử dụng AI để làm bài tập về nhà?

NVIDIA AI Workbench: Công cụ hỗ trợ phát triển ứng dụng AI dễ dàng hơn bao giờ hết

Firefunction-v2: Mẫu ngôn ngữ mở nguồn với khả năng gọi hàm ngang tầm GPT-4

Bài đăng phổ biến

Labels