Agent.ai.vn

Xu hướng lớn tiếp theo trong nghiên cứu Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)

<h2>**Xu hướng lớn tiếp theo trong nghiên cứu Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)**</h2>

<h3>**Mục lục:**</h3>
<ol>
  <li><strong>Mô hình Ngôn ngữ Đa phương thức (Multimodal LLMs)</strong>
    <ul>
      <li>Ví dụ: OpenAI's Sora, Gemini, LLaVA</li>
    </ul>
  </li>
  <li><strong>Mô hình Ngôn ngữ Mở (Open-Source LLMs)</strong>
    <ul>
      <li>Ví dụ: LLM360, LLaMA, OLMo, Llama-3</li>
    </ul>
  </li>
  <li><strong>Mô hình Ngôn ngữ Đặc thù lĩnh vực (Domain-specific LLMs)</strong>
    <ul>
      <li>Ví dụ: BioGPT, StarCoder, MathVista</li>
    </ul>
  </li>
  <li><strong>Tác nhân LLM (LLM Agents)</strong>
    <ul>
      <li>Ví dụ: ChemCrow, ToolLLM, OS-Copilot</li>
    </ul>
  </li>
  <li><strong>Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ hơn (Smaller LLMs)</strong>
    <ul>
      <li>Ví dụ: BitNet, Gemma 1B, Lit-LLaMA</li>
    </ul>
  </li>
  <li><strong>Mô hình Ngôn ngữ Không phải Transformer (Non-Transformer LLMs)</strong>
    <ul>
      <li>Ví dụ: Mamba, RWKV</li>
    </ul>
  </li>
</ol>

<h3><strong>Mô hình Ngôn ngữ Đa phương thức (Multimodal LLMs)</strong></h3>

<p>Khả năng tích hợp nhiều loại đầu vào, bao gồm văn bản, hình ảnh và video, đã đưa các mô hình đa phương thức lên hàng đầu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Những mô hình này cực kỳ linh hoạt cho nhiều ứng dụng vì chúng có thể hiểu và tạo ra nội dung trên nhiều phương thức. Bằng cách sử dụng đào tạo quy mô lớn trên nhiều tập dữ liệu khác nhau, các mô hình đa phương thức được xây dựng để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp và tinh vi hơn, chẳng hạn như trả lời các câu hỏi về hình ảnh hoặc tạo ra nội dung video chi tiết dựa trên mô tả bằng văn bản.</p>

<h4><strong>Ví dụ:</strong></h4>
<ul>
  <li><strong>OpenAI's Sora:</strong> Sora là một bước tiến đáng kể trong AI, đặc biệt là trong việc tạo video từ văn bản. Mô hình này sử dụng nhiều dữ liệu video và hình ảnh, bao gồm thời lượng, độ phân giải và tỷ lệ khung hình khác nhau, để đào tạo các mô hình khuếch tán có điều kiện văn bản. Sora tạo ra các bộ phim độ nét cao trong thời lượng tối đa một phút bằng cách xử lý các mảnh không thời gian của mã tiềm ẩn video và hình ảnh bằng cách sử dụng kiến trúc Transformer tiên tiến.</li>
  <li><strong>Gemini:</strong> Gia đình các mô hình đa phương thức Gemini của Google rất giỏi trong việc hiểu và tạo ra nội dung dựa trên văn bản, âm thanh, video và hình ảnh. Gemini, có sẵn trong các phiên bản Ultra, Pro và Nano, có thể xử lý nhiều ứng dụng, từ các trường hợp sử dụng trên thiết bị có giới hạn bộ nhớ đến các hoạt động suy luận phức tạp. Kết quả đánh giá cho thấy mô hình Gemini Ultra cải thiện hiệu suất tiên tiến trong tất cả 20 điểm chuẩn đa phương thức được đánh giá và đạt hiệu suất chuyên gia của con người trên điểm chuẩn thử nghiệm MMLU, trong số các điểm chuẩn khác, trong 30 trên 32.</li>
  <li><strong>LLaVA:</strong> LLaVA là một mô hình AI tiên tiến giúp kết nối sự hiểu biết về ngôn ngữ và hình ảnh bằng cách cải thiện khả năng học tập đa phương thức. Mô hình này rất lý tưởng cho các ứng dụng đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về cả hai định dạng vì nó có thể phân tích và tạo ra nội dung kết hợp văn bản và hình ảnh bằng cách tích hợp dữ liệu hình ảnh vào các mô hình ngôn ngữ.</li>
</ul>

<h3><strong>Mô hình Ngôn ngữ Mở (Open-Source LLMs)</strong></h3>

<p>Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn có sẵn dưới dạng phần mềm nguồn mở đã dân chủ hóa nghiên cứu AI bằng cách cho phép cộng đồng toàn cầu truy cập vào các mô hình phức tạp và các quy trình đào tạo đằng sau chúng. Với điều này, quyền truy cập minh bạch được cung cấp cho thiết kế mô hình, dữ liệu đào tạo và triển khai mã. Ngoài việc thúc đẩy hợp tác và đẩy nhanh khám phá, tính minh bạch này đảm bảo tính tái tạo trong nghiên cứu AI.</p>

<h4><strong>Ví dụ:</strong></h4>
<ul>
  <li><strong>LLM360:</strong> LLM360 là một lĩnh vực mà LLM360 muốn thay đổi bằng cách thúc đẩy sự minh bạch hoàn toàn trong việc tạo mô hình. Dự án này tiết lộ dữ liệu đào tạo, mã và kết quả trung gian cùng với trọng số cuối cùng cho các mô hình như AMBER và CRYSTALCODER. Đặt ra một điểm chuẩn mới cho phát triển AI có đạo đức, LLM360 khuyến khích tính tái tạo và nghiên cứu hợp tác bằng cách biến toàn bộ quá trình đào tạo thành mã nguồn mở.</li>
  <li><strong>LLaMA:</strong> Với các mô hình dao động từ 7B đến 65B tham số, LLaMA là một cải tiến đáng kể trong các mô hình nguồn mở LLM. LLaMA-13B, được đào tạo chỉ trên các tập dữ liệu công khai, đã vượt trội so với các mô hình độc quyền lớn hơn trên nhiều điểm chuẩn. Dự án này thể hiện sự cống hiến cho sự cởi mở và nghiên cứu AI do cộng đồng điều khiển.</li>
  <li><strong>OLMo:</strong> Đối với các mô hình quy mô 7B, OLMo (Mô hình Ngôn ngữ Mở) của AI2 cung cấp quyền truy cập đầy đủ vào mã đào tạo, dữ liệu và trọng số mô hình. OLMo khuyến khích sự tiến bộ trong nghiên cứu mô hình ngôn ngữ bằng cách nhấn mạnh sự cởi mở và tính tái tạo, cho phép các nhà nghiên cứu và học giả cùng tạo ra.</li>
  <li><strong>Llama-3:</strong> Meta Llama, với các mô hình tham số 8B và 70B được tối ưu hóa cho nhiều ứng dụng, đã được giới thiệu trong Llama-3. Các mô hình này đặt ra tiêu chuẩn cho phát triển AI nguồn mở trên nhiều lĩnh vực khác nhau với hiệu suất tiên tiến của chúng trong suy luận và các nhiệm vụ khác</li>
</ul>

<h3><strong>Mô hình Ngôn ngữ Đặc thù lĩnh vực (Domain-specific LLMs)</strong></h3>

<p>Các mô hình đặc thù lĩnh vực được thiết kế để hoạt động tốt hơn trong các nhiệm vụ chuyên biệt bằng cách sử dụng dữ liệu đặc thù lĩnh vực và các chiến lược tinh chỉnh, chẳng hạn như lập trình và y sinh học. Các mô hình này không chỉ nâng cao hiệu suất công việc mà còn cho thấy cách AI có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề phức tạp trong nhiều lĩnh vực chuyên nghiệp.</p>

<h4><strong>Ví dụ:</strong></h4>
<ul>
  <li><strong>BioGPT:</strong> Với kiến trúc độc đáo cho lĩnh vực y sinh học, BioGPT cải thiện các hoạt động như trích xuất thông tin y sinh học và tổng hợp văn bản. Trong một số nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên y sinh học, mô hình này hoạt động tốt hơn các mô hình trước đây, chứng minh khả năng hiểu và tạo ra văn bản y sinh học một cách hiệu quả.</li>
  <li><strong>StarCoder:</strong> StarCoder tập trung vào việc hiểu các ngôn ngữ lập trình và tạo mã. Mô hình này rất thành thạo trong các hoạt động phát triển phần mềm do đào tạo kỹ lưỡng trên các tập dữ liệu mã lớn. Nó có khả năng mạnh mẽ để hiểu logic lập trình phức tạp và tạo ra các đoạn mã.</li>
  <li><strong>MathVista:</strong> MathVista giải quyết sự kết hợp của sự hiểu biết về thị giác và tư duy toán học. Mô hình này thể hiện sự cải thiện trong việc xử lý dữ liệu toán học và thị giác trong nghiên cứu AI và cung cấp một tiêu chuẩn để đánh giá các mô hình LLM về các nhiệm vụ toán học.</li>
</ul>

<h3><strong>Tác nhân LLM (LLM Agents)</strong></h3>

<p>Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn cung cấp năng lượng cho các Tác nhân LLM, là các hệ thống AI phức tạp. Chúng sử dụng kỹ năng ngôn ngữ mạnh mẽ của mình để phát triển mạnh mẽ trong các công việc như phát triển nội dung và dịch vụ khách hàng. Các tác nhân này xử lý các truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên và thực hiện các nhiệm vụ trong nhiều lĩnh vực, chẳng hạn như đưa ra đề xuất hoặc tạo ra các tác phẩm nghệ thuật. Các Tác nhân LLM đơn giản hóa các tương tác khi chúng được tích hợp vào các ứng dụng như chatbot và trợ lý ảo. Điều này cho thấy sự linh hoạt của chúng và cách chúng có thể cải thiện trải nghiệm người dùng trong nhiều ngành.</p>

<h4><strong>Ví dụ:</strong></h4>
<ul>
  <li><strong>ChemCrow:</strong> ChemCrow hợp nhất 18 công cụ chuyên biệt vào một nền tảng duy nhất, biến đổi hóa học tính toán. Tác nhân dựa trên LLM này có thể độc lập tổng hợp thuốc chống côn trùng, xúc tác hữu cơ và các sắc tố mới. Nó cũng xuất sắc trong tổng hợp hóa học, khám phá thuốc và thiết kế vật liệu. ChemCrow sử dụng các nguồn kiến thức bên ngoài, điều này cải thiện hiệu suất của nó trong các công việc hóa học đầy thách thức, trái ngược với các mô hình LLM tiêu chuẩn.</li>
  <li><strong>ToolLLM:</strong> ToolLLM cải thiện các mô hình nguồn mở LLM bằng cách nhấn mạnh tính khả dụng của các công cụ. Nó sử dụng ChatGPT để thu thập API, tạo hướng dẫn và chú thích tuyến đường giải pháp, cùng với ToolBench, một tập dữ liệu điều chỉnh hướng dẫn. Tương tự như các mô hình mã nguồn đóng như ChatGPT, ToolLLaMA thể hiện hiệu suất mạnh mẽ trong việc thực hiện các hướng dẫn phức tạp và khái quát hóa cho các nguồn dữ liệu không xác định.</li>
  <li><strong>OS-Copilot:</strong> Bằng cách tương tác với các hệ điều hành, OS-Copilot mở rộng khả năng của LLM và tạo ra FRIDAY, một tác nhân tự động thực hiện tốt nhiều công việc. Trên các điểm chuẩn GAIA, FRIDAY hoạt động tốt hơn các phương pháp tiếp cận trước đây, thể hiện việc sử dụng linh hoạt cho các nhiệm vụ như PowerPoint và Excel với ít giám sát hơn. Khung OS-Copilot mở rộng tiềm năng của AI trong tính toán đa năng, cho thấy sự tiến bộ đáng kể trong phát triển tác nhân tự động và các nghiên cứu AI rộng lớn hơn.</li>
</ul>

<h3><strong>Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ hơn (Smaller LLMs)</strong></h3>

<p>Các mô hình LLM nhỏ hơn, chẳng hạn như các phiên bản lượng tử hóa, phù hợp để triển khai thiết bị có hạn tài nguyên vì chúng phục vụ các ứng dụng đòi hỏi độ chính xác ít hơn hoặc ít tham số hơn. Các mô hình này tạo điều kiện thuận lợi cho việc triển khai trong điện toán cạnh, thiết bị di động và các tình huống khác yêu cầu các giải pháp AI hiệu quả bằng cách cho phép khả năng truy cập rộng rãi hơn và ứng dụng của các khả năng xử lý ngôn ngữ quy mô lớn trong các môi trường có tài nguyên tính toán hạn chế.</p>

<h4><strong>Ví dụ:</strong></h4>
<ul>
  <li><strong>BitNet:</strong> BitNet là một mô hình LLM 1 bit lần đầu tiên được giới thiệu trong nghiên cứu dưới dạng BitNet b1.58. Với trọng số ba phân {-1, 0, 1} cho mỗi tham số, mô hình này cải thiện đáng kể hiệu quả chi phí trong khi hoạt động theo cách tương tự như các mô hình độ chính xác đầy đủ về độ phức tạp và hiệu suất nhiệm vụ. BitNet vượt trội về mức tiêu thụ năng lượng, lưu lượng, độ trễ và sử dụng bộ nhớ. Nó cũng đề xuất một mô hình xử lý mới và tạo ra một quy luật tỷ lệ mới để đào tạo các mô hình LLM hiệu suất cao, chi phí thấp.</li>
  <li><strong>Gemma 1B:</strong> Các biến thể mở nhẹ hiện đại được gọi là Gemma 1B dựa trên cùng một công nghệ với dòng Gemini. Các mô hình này hoạt động cực kỳ tốt trong các điểm chuẩn giải thích ngôn ngữ, suy luận và an toàn với kích thước 2 tỷ và 7 tỷ tham số. Gemma hoạt động tốt hơn trên 11 trong số 18 nhiệm vụ dựa trên văn bản so với các mô hình mở có kích thước tương tự. Việc phát hành nhấn mạnh sự an toàn và trách nhiệm trong việc sử dụng AI bằng cách bao gồm cả các kiểm tra được đào tạo trước và tinh chỉnh.</li>
  <li><strong>Lit-LLaMA:</strong> Xây dựng dựa trên nanoGPT, Lit-LLaMA tìm cách cung cấp một triển khai tinh khiết, hoàn toàn mở và an toàn của mã nguồn LLaMA. Dự án ưu tiên phát triển do cộng đồng điều khiển và sự đơn giản. Do đó, không có mã khuôn mẫu và việc triển khai rất đơn giản. Việc sử dụng hiệu quả trên các thiết bị tiêu dùng được hỗ trợ bởi Lit-LLaMA cho các phương pháp tinh chỉnh hiệu quả tham số như LLaMA-Adapter và LoRA. Sử dụng các thư viện như PyTorch Lightning và Lightning Fabric, Lit-LLaMA tập trung vào các khía cạnh quan trọng của việc triển khai và đào tạo mô hình, duy trì phương pháp luận đơn giản để tạo ra triển khai LLaMA tốt nhất có thể truy cập, hoàn toàn nguồn mở và sẵn sàng cho sự tiến bộ và khám phá nhanh chóng.</li>
</ul>

<h3><strong>Mô hình Ngôn ngữ Không phải Transformer (Non-Transformer LLMs)</strong></h3>

<p>Các mô hình ngôn ngữ được biết đến với tên gọi Mô hình Ngôn ngữ Không phải Transformer khác biệt với kiến trúc Transformer thông thường bằng cách thường giới thiệu các thành phần như Mạng Nơron Luân phiên (RNN). Một số nhược điểm và vấn đề chính với các bộ biến đổi, như chi phí tính toán đắt đỏ và xử lý không hiệu quả dữ liệu tuần tự, được giải quyết bởi các phương pháp tiếp cận này. Các mô hình không phải biến đổi LLM cung cấp các phương pháp tiếp cận độc đáo để cải thiện hiệu suất và hiệu quả của mô hình bằng cách nghiên cứu các thiết kế thay thế. Điều này mở rộng phạm vi ứng dụng cho các công việc xử lý ngôn ngữ tiên tiến và tăng số lượng công cụ có sẵn cho phát triển AI.</p>

<h4><strong>Ví dụ:</strong></h4>
<ul>
  <li><strong>Mamba:</strong> Vì Mamba giải quyết sự thiếu hiệu quả về tính toán của kiến trúc Transformer, đặc biệt là với các chuỗi mở rộng, nó cung cấp một sự phát triển đáng kể trong các mô hình nền tảng. Ngược lại với các mô hình thông thường, Mamba không bị hạn chế bởi các kiến trúc thời gian dưới bậc hai, gặp khó khăn với suy luận dựa trên nội dung. Một số ví dụ về các thiết kế này là chú ý tuyến tính và các mô hình luân phiên. Mamba nâng cao khả năng xử lý phương thức rời rạc bằng cách cho phép các tham số Mô hình Không gian Trạng thái Có cấu trúc (SSM) hoạt động phụ thuộc vào đầu vào. Đột phá này và một thuật toán song song nhận thức về phần cứng dẫn đến kiến trúc mạng nơron đơn giản hóa loại bỏ các khối MLP và sự chú ý. Trên nhiều phương thức, bao gồm ngôn ngữ, âm nhạc và bộ gen, Mamba vượt trội so với các Transformer có kích thước tương đương và thậm chí lớn hơn với lưu lượng lớn hơn năm lần so với Transformer và hiển thị tỷ lệ tuyến tính với độ dài chuỗi.</li>
  <li><strong>RWKV:</strong> Để giải quyết các khó khăn về bộ nhớ và tính toán liên quan đến xử lý chuỗi, RWKV sáng tạo kết hợp những lợi thế của Transformer và Mạng Nơron Luân phiên (RNN). Các bộ biến đổi khá hiệu quả, nhưng tỷ lệ độ dài chuỗi của chúng là bậc hai, trong khi các RNN tỷ lệ tuyến tính nhưng không thể song song hóa hoặc mở rộng. Mô hình có thể học như một Transformer và suy luận như một RNN nhờ việc giới thiệu cơ chế chú ý tuyến tính bởi RWKV. RWKV có thể duy trì độ phức tạp tính toán và bộ nhớ không đổi trong suốt suy luận với khả năng kép của nó. RWKV thể hiện hiệu suất tương đương với Transformer khi được mở rộng lên đến 14 tỷ tham số, cung cấp một con đường khả thi để tạo ra các mô hình xử lý chuỗi hiệu quả hơn, cân bằng hiệu suất cao và hiệu quả tính toán.</li>
</ul>

Xu hướng lớn tiếp theo trong nghiên cứu Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)

**Xu hướng lớn tiếp theo trong nghiên cứu Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)** **Mục lục:** Mô hình Ngôn ngữ Đa phương thức (Multimodal LLMs)...

tháng 7 05, 2024

Cách Mà Trí Tuệ Nhân Tạo Nâng Cấp Cuộc Sống Hàng Ngày

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li>Sự Ra Mắt Của Trí Tuệ Nhân Tạo Nhúng</li>
  <li>Tầm Nhìn Từ Apple Intelligence</li>
  <li>Meta Cũng Tham Gia Cuộc Chơi</li>
  <li>Sự Thay Đổi Trong Cách Sử Dụng Thiết Bị Và Trí Tuệ Nhân Tạo</li>
  <li>Ba Cách Mà Trí Tuệ Nhân Tạo Nhúng Thay Đổi Cuộc Sống Hàng Ngày</li>
</ol>

<h3>1. Sự Ra Mắt Của Trí Tuệ Nhân Tạo Nhúng</h3>

<p>Trong cuộc sống hiện đại, công nghệ đang ngày càng len lỏi vào từng ngóc ngách, thay đổi cách chúng ta tương tác với thế giới xung quanh. Trí tuệ nhân tạo (AI) đang đóng vai trò quan trọng trong sự thay đổi này, với sự ra đời của AI nhúng - một cách tiếp cận mới cho phép các thiết bị và ứng dụng trở nên thông minh hơn.</p>

<h3>2. Tầm Nhìn Từ Apple Intelligence</h3>

<p>Apple, một trong những gã khổng lồ công nghệ hàng đầu, đã giới thiệu sản phẩm AI của mình - Apple Intelligence - tại Hội nghị Nhà phát triển Toàn cầu gần đây. Apple Intelligence là một minh chứng rõ ràng cho AI nhúng, kết hợp các sản phẩm và dịch vụ để tạo ra trải nghiệm thông minh cho hàng tỷ người dùng. Nó được tích hợp vào các thiết bị cốt lõi của Apple như iPhone, Macbook và iPad, hứa hẹn thay đổi cách chúng ta sử dụng các thiết bị và AI.</p>

<p>Meta, một công ty công nghệ khác đang tập trung vào AI, cũng đang áp dụng AI nhúng trong các sản phẩm và dịch vụ của mình. Meta AI, với sự hỗ trợ của Llama 3, được cho là trợ lý AI thông minh nhất, được tích hợp vào Instagram, WhatsApp và các sản phẩm khác của công ty.</p>

<h3>4. Sự Thay Đổi Trong Cách Sử Dụng Thiết Bị Và Trí Tuệ Nhân Tạo</h3>

<p>AI nhúng đang tạo ra sự thay đổi sâu sắc trong cách chúng ta tương tác với các thiết bị. Ví dụ, thông tin tìm kiếm trên điện thoại di động có thể được liên kết với các thiết bị khác của người dùng, tạo nên trải nghiệm liền mạch. AI nhúng mang đến những tiện ích như việc dễ dàng chia sẻ thông tin, tự động hóa các tác vụ hàng ngày và tăng năng suất. Tuy nhiên, cũng cần lưu ý rằng sự phụ thuộc quá mức vào AI có thể khiến chúng ta mất đi khả năng tư duy độc lập và sáng tạo.</p>

<h3>5. Ba Cách Mà Trí Tuệ Nhân Tạo Nhúng Thay Đổi Cuộc Sống Hàng Ngày</h3>

<ul>
  <li><strong>Sự Hiểu Biết Mới Về Trí Tuệ:</strong> Trí tuệ nhân tạo sẽ mang đến những trải nghiệm mới cho người dùng công nghệ.</li>
  <li><strong>Thách Thức Cách Tư Duy:</strong> AI sẽ thay đổi cách chúng ta giải quyết các vấn đề, thậm chí là những vấn đề đơn giản nhất.</li>
  <li><strong>Vấn Đề Về Quyền Riêng Tư Và Bảo Mật Dữ Liệu:</strong> Khi AI ngày càng thông minh, việc bảo vệ quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết.</li>
</ul>

<p>Kết luận, AI nhúng đang định hình lại cách chúng ta tương tác với công nghệ và thế giới xung quanh. Nó mang đến nhiều tiện ích và khả năng mới nhưng cũng đặt ra những thách thức về quyền riêng tư, bảo mật dữ liệu và trách nhiệm trong việc phát triển AI.</p>

Cách Mà Trí Tuệ Nhân Tạo Nâng Cấp Cuộc Sống Hàng Ngày

Cách Mà Trí Tuệ Nhân Tạo Nâng Cấp Cuộc Sống Hàng Ngày Mục lục: Sự Ra Mắt Của Trí Tuệ Nhân Tạo Nhúng Tầm Nhìn Từ Apple Intelligence...

tháng 7 05, 2024

Meta 3D Gen: Tạo mô hình 3D chỉ trong vòng một phút

<h2>Meta 3D Gen: Tạo mô hình 3D chỉ trong vòng một phút</h2>

<h3>1. Công nghệ đột phá: Meta 3D Gen</h3>
<p>Trong khi Meta đang nỗ lực cải thiện hệ thống gắn thẻ nội dung của mình bằng trí tuệ nhân tạo, thì bộ phận nghiên cứu của công ty đang miệt mài phát triển công nghệ AI thế hệ mới. Một trong số đó là Meta 3D Gen, một nền tảng tạo ra tài sản 3D từ văn bản với độ chính xác cao về hình học và kết cấu.</p>
<p>Hệ thống này có thể tạo ra tài sản 3D với kết cấu độ phân giải cao và bản đồ vật liệu một cách liền mạch, mang lại chất lượng vượt trội so với các giải pháp tiên tiến trước đây - với tốc độ nhanh hơn từ 3 đến 10 lần, Meta AI giải thích trên Threads.</p>

<h3>2. Cách thức hoạt động</h3>
<p>Meta 3D Gen (3DGen) có khả năng tạo ra tài sản 3D và kết cấu từ một lời nhắc văn bản đơn giản trong vòng chưa đầy một phút, theo bài báo nghiên cứu của Meta. Điều này tương tự như các trình tạo văn bản thành hình ảnh như Midjourney và Adobe Firefly, nhưng 3DGen xây dựng các mô hình 3D đầy đủ với cấu trúc lưới bên dưới, hỗ trợ kết xuất dựa trên vật lý (PBR). Điều này có nghĩa là các mô hình 3D được tạo ra bởi Meta 3DGen có thể được sử dụng trong các ứng dụng mô hình hóa và kết xuất thực tế.</p>
<p>3DGen là một phương pháp hai giai đoạn kết hợp hai thành phần, một cho tạo văn bản thành 3D và một cho tạo văn bản thành kết cấu, theo Meta. Cách tiếp cận này mang lại tạo 3D chất lượng cao hơn cho việc tạo nội dung nhập vai.</p>

<h3>3. Ưu điểm vượt trội</h3>
<p>3DGen kết hợp hai mô hình tạo thế hệ cơ bản của Meta là AssetGen và TextureGen, tập trung vào điểm mạnh tương đối của từng mô hình. Theo Meta, dựa trên phản hồi từ các nghệ sĩ 3D chuyên nghiệp, công nghệ 3DGen mới của họ được ưa chuộng hơn các mô hình văn bản thành 3D cạnh tranh trong phần lớn thời gian đồng thời nhanh hơn từ 3 đến 60 lần.</p>
<p>Bằng cách tách biệt mô hình lưới và bản đồ kết cấu, 3DGen hứa hẹn khả năng kiểm soát đáng kể đối với đầu ra cuối cùng và cho phép tinh chỉnh lặp lại phổ biến đối với các trình tạo văn bản thành hình ảnh. Người dùng có thể điều chỉnh đầu vào cho phong cách kết cấu mà không cần thay đổi mô hình cơ bản.</p>

<h3>4. So sánh với các công nghệ khác</h3>
<p>Meta 3D Gen được chứng minh là có hiệu quả hơn và nhanh hơn so với các mô hình văn bản thành 3D hiện có. Bài báo kỹ thuật đầy đủ của Meta về 3DGen đi sâu vào chi tiết hơn và trình bày kết quả thử nghiệm đánh giá so với các mô hình văn bản thành 3D khác.</p>

<h3>5. Ứng dụng thực tế</h3>
<p>Meta 3D Gen có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm:</p>
<ul>
  <li>Tạo nội dung nhập vai: 3DGen có thể được sử dụng để tạo ra các môi trường và nhân vật 3D cho trò chơi, phim ảnh và các ứng dụng thực tế ảo.</li>
  <li>Thiết kế sản phẩm: 3DGen có thể giúp các nhà thiết kế tạo ra các nguyên mẫu sản phẩm 3D nhanh chóng và hiệu quả hơn.</li>
  <li>Giáo dục và đào tạo: 3DGen có thể tạo ra các mô hình 3D trực quan để hỗ trợ giáo dục và đào tạo trong nhiều lĩnh vực.</li>
</ul>
<p>Meta 3D Gen là một công nghệ đột phá hứa hẹn cách mạng hóa cách chúng ta tạo ra và tương tác với nội dung 3D. Với khả năng tạo ra các mô hình 3D chất lượng cao trong vòng chưa đầy một phút, 3DGen mở ra nhiều khả năng mới cho sáng tạo và đổi mới trong nhiều lĩnh vực.</p>
<img alt="Logo Meta 3D Gen" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Meta 3D Gen: Tạo mô hình 3D chỉ trong vòng một phút

Meta 3D Gen: Tạo mô hình 3D chỉ trong vòng một phút Mục lục Công nghệ đột phá: Meta 3D Gen Cách thức hoạt động Ưu điểm vượt trộ...

tháng 7 05, 2024

WhatsApp đang phát triển tính năng tạo avatar AI cá nhân hóa

<h2>WhatsApp đang phát triển tính năng tạo avatar AI cá nhân hóa</h2>
<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Giới thiệu tính năng Imagine</strong></li>
  <li><strong>Cách thức hoạt động của tính năng</strong></li>
  <li><strong>Các ví dụ về avatar AI</strong></li>
  <li><strong>Cách tạo avatar AI cá nhân hóa</strong></li>
  <li><strong>Tính năng tùy chọn và quyền riêng tư</strong></li>
  <li><strong>Thời gian ra mắt tính năng</strong></li>
</ol>
<p>WhatsApp đang phát triển một tính năng AI mới cho phép người dùng tạo ra avatar cá nhân hóa của chính mình. Tính năng này, được gọi là Imagine, đã được phát hiện trong phiên bản beta mới nhất của WhatsApp dành cho Android 2.24.14.7 bởi WABetaInfo.</p>
<h3>Cách thức hoạt động của tính năng</h3>
<p>Imagine sẽ sử dụng sự kết hợp của hình ảnh do người dùng cung cấp, lời nhắc bằng văn bản và mô hình AI Llama của Meta để tạo ra hình ảnh. Người dùng có thể tưởng tượng bản thân mình trong bất kỳ bối cảnh nào, từ rừng rậm đến không gian vũ trụ.</p>
<h3>Các ví dụ về avatar AI</h3>
<p>Các ví dụ về avatar AI được tạo bởi tính năng này tương tự như các hình ảnh được tạo bởi các công cụ AI khác, chẳng hạn như Lensa AI hoặc tính năng Dreams của Snapchat.</p>
<h3>Cách tạo avatar AI cá nhân hóa</h3>
<p>Để tạo avatar AI cá nhân hóa, người dùng WhatsApp cần chụp ảnh bản thân một lần, sau đó hình ảnh này sẽ được sử dụng để huấn luyện AI của Meta tạo ra các hình ảnh giống với người dùng trong bất kỳ bối cảnh nào. Người dùng có thể tạo ra avatar của mình bằng cách gõ Imagine me kèm theo mô tả về bối cảnh trong Meta AI chat, hoặc trong các cuộc trò chuyện WhatsApp khác bằng cách gõ  @Meta AI imagine me….</p>
<h3>Tính năng tùy chọn và quyền riêng tư</h3>
<p>Tính năng Imagine được cho là tùy chọn và người dùng sẽ phải bật tính năng này trong cài đặt WhatsApp trước khi có thể sử dụng. WABetaInfo cũng cho biết các hình ảnh tham chiếu có thể bị xóa bất kỳ lúc nào thông qua cài đặt Meta AI.</p>
<h3>Thời gian ra mắt tính năng</h3>
<p>Hiện tại chưa có thông tin chính thức về thời gian ra mắt tính năng Imagine cho công chúng. WhatsApp vẫn đang triển khai hỗ trợ cho chatbot Meta AI, cùng với các tính năng tạo hình ảnh AI thời gian thực chung cho người dùng tại Hoa Kỳ - vì vậy có thể phải mất một thời gian trước khi tính năng tạo avatar AI mới này được ra mắt. Meta nên thận trọng hơn trong việc phát hành tính năng này, dựa trên các vấn đề đã phát sinh với các công cụ AI tạo sinh trước đây.</p>
<img alt="Logo WhatsApp" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

WhatsApp đang phát triển tính năng tạo avatar AI cá nhân hóa

WhatsApp đang phát triển tính năng tạo avatar AI cá nhân hóa Mục lục: Giới thiệu tính năng Imagine Cách thức hoạt động của tính năn...

tháng 7 05, 2024

Trí tuệ nhân tạo: Sẽ tạo ra nhiều việc làm hơn là thay thế chúng?

<h2>Trí tuệ nhân tạo: Sẽ tạo ra nhiều việc làm hơn là thay thế chúng?</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li><strong>Sự thay đổi của mô hình AI</strong></li>
  <li><strong>Nghịch lý Jevons và AI thế hệ mới</strong></li>
  <li><strong>AI sẽ tác động như thế nào đến các ngành nghề?</strong></li>
  <li><strong>AI và ngành y tế</strong></li>
</ol>

<p>Jonathan Ross, nhà sáng lập của Groq AI, đưa ra một quan điểm táo bạo: AI thế hệ mới không phải là công cụ thay thế việc làm, mà là động lực thúc đẩy sự phát triển của nhiều ngành nghề mới. Ông cho rằng, thay vì lo sợ AI sẽ khiến con người thất nghiệp, chúng ta nên tập trung vào việc tận dụng những lợi ích to lớn mà nó mang lại.</p>

<h3>2. Nghịch lý Jevons và AI thế hệ mới</h3>

<p>Ross lấy ví dụ về nghịch lý Jevons, một hiện tượng được phát hiện vào những năm 1860, khi hiệu quả của động cơ hơi nước ngày càng tăng nhưng lượng than tiêu thụ vẫn không giảm. Ông lý giải rằng khi AI trở nên hiệu quả hơn, con người sẽ tìm cách tận dụng hiệu quả đó để tạo ra nhiều giá trị hơn. Điều này sẽ dẫn đến nhu cầu lao động tăng lên, thay vì giảm đi như nhiều người lo ngại.</p>

<h3>3. AI sẽ tác động như thế nào đến các ngành nghề?</h3>

<p>Ross khẳng định rằng AI sẽ tác động mạnh mẽ đến mọi ngành nghề, từ vận tải, y tế đến chăm sóc sức khỏe. Ông tin rằng AI sẽ giúp giải quyết những vấn đề phức tạp và mang lại hiệu quả cao hơn cho các lĩnh vực này. Tuy nhiên, ông cũng lưu ý rằng sự thích nghi với AI sẽ là chìa khóa để thành công trong tương lai.</p>

<h3>4. AI và ngành y tế</h3>

<p>Trong lĩnh vực y tế, AI có tiềm năng cách mạng hóa chẩn đoán y khoa. Ross chia sẻ về một nghiên cứu gần đây, trong đó AI đã vượt trội hơn bác sĩ trong việc chẩn đoán bệnh. Ông cho rằng AI có thể trở thành công cụ hỗ trợ đắc lực cho các bác sĩ, giúp đưa ra chẩn đoán chính xác và kịp thời hơn. Tuy nhiên, ông cũng chỉ ra rằng việc kết hợp giữa AI và con người có thể mang lại hiệu quả tốt hơn so với việc chỉ dựa vào AI.</p>

<p>Thay vì lo lắng về việc AI sẽ thay thế con người, chúng ta nên tập trung vào việc tận dụng tiềm năng của AI để thúc đẩy sự phát triển kinh tế và xã hội. Sự thay đổi của mô hình AI mang đến nhiều cơ hội mới cho con người, và những ai biết cách thích nghi với sự thay đổi đó sẽ là những người dẫn đầu trong tương lai.</p>

Trí tuệ nhân tạo: Sẽ tạo ra nhiều việc làm hơn là thay thế chúng?

Trí tuệ nhân tạo: Sẽ tạo ra nhiều việc làm hơn là thay thế chúng? Mục lục Sự thay đổi của mô hình AI Nghịch lý Jevons và AI thế hệ...

tháng 7 05, 2024

Steep: Cách mạng hóa phân tích dữ liệu với trí tuệ nhân tạo

<html lang='vi'>
<head>
    <meta charset='UTF-8'>
    <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
    <title>Steep: Cách mạng hóa phân tích dữ liệu với trí tuệ nhân tạo</title>
</head>
<body>
    <h1>Steep: Cách mạng hóa phân tích dữ liệu với trí tuệ nhân tạo</h1>

<h2>Mục lục</h2>
    <ol>
        <li><strong>Steep thu hút 4 triệu euro trong vòng gọi vốn hạt giống</strong></li>
        <li><strong>Sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để truy xuất dữ liệu</strong></li>
        <li><strong>Tích hợp trí tuệ nhân tạo: Giao diện mới cho phép người dùng truy vấn dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên</strong></li>
        <li><strong>Sự hỗ trợ từ các nhà đầu tư và phản hồi tích cực từ người dùng</strong></li>
        <li><strong>Kết luận: Steep định hướng trở thành nhà lãnh đạo trong thị trường phân tích dữ liệu</strong></li>
    </ol>

<h2>1. Steep thu hút 4 triệu euro trong vòng gọi vốn hạt giống</h2>
    <p>Công ty khởi nghiệp phân tích dữ liệu Steep có trụ sở tại Stockholm đã huy động thành công 4 triệu euro trong vòng gọi vốn hạt giống, với mục tiêu nâng cấp các công cụ phân tích kinh doanh của mình. Vòng gọi vốn do Connect Ventures dẫn đầu, với sự tham gia của nhà đầu tư hiện tại là Inventure, cũng như Alliance VC, Antler và Greens. Nguồn vốn mới này sẽ được sử dụng để đẩy nhanh phát triển sản phẩm và mở rộng phạm vi tiếp cận của Steep đến nhiều công ty hơn trên toàn cầu.</p>

<h2>2. Sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để truy xuất dữ liệu</h2>
    <p>Steep đang tạo nên làn sóng mới trong lĩnh vực phân tích kinh doanh bằng cách cho phép người dùng đưa ra yêu cầu dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên. Sáng kiến này cho phép người dùng tương tác với một chương trình lấy dữ liệu cần thiết, tạo điều kiện thuận lợi cho một cách tiếp cận phân tích dữ liệu trực quan và dễ tiếp cận hơn. Nền tảng này cho phép các công ty thiết lập một danh mục các chỉ số mà tất cả người dùng có thể tự do truy cập để thực hiện phân tích và tạo báo cáo. Hệ thống này dân chủ hóa việc sử dụng dữ liệu, khiến nó có thể truy cập được cho tất cả người dùng, không chỉ các chuyên viên phân tích dữ liệu.</p>

<h2>3. Tích hợp trí tuệ nhân tạo: Giao diện mới cho phép người dùng truy vấn dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên</h2>
    <p>Để nâng cao hơn nữa các dịch vụ của mình, Steep đã công bố ra mắt một giao diện được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo. Tính năng mới này phù hợp với cam kết của Steep trong việc cung cấp cho người dùng một cách dễ dàng và trực quan để khám phá dữ liệu. Với giao diện này, người dùng có thể đưa ra yêu cầu dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên, sau đó khám phá, chia sẻ hoặc lưu biểu đồ được tạo thành một báo cáo.</p>

<h2>4. Sự hỗ trợ từ các nhà đầu tư và phản hồi tích cực từ người dùng</h2>
    <p>Magnus Dahlback, Giám đốc cao cấp về Dữ liệu và Nền tảng tại Voi, đã chia sẻ những hiểu biết về tác động của Steep đối với hoạt động của họ: Sử dụng các chỉ số thay vì bảng điều khiển chắc chắn là một sự thay đổi về tư duy, nhưng lợi ích là đáng giá. Nó giúp tất cả người dùng của chúng tôi làm được nhiều hơn trên chính mình và cho phép nhóm dữ liệu của chúng tôi làm việc thông minh hơn và di chuyển nhanh hơn.</p>

<p>Pietro Bezza, Đồng sáng lập và Quản lý đối tác của Connect Ventures, đã nêu bật những yếu tố thúc đẩy quyết định đầu tư của họ: Các nhà sáng lập sản phẩm hàng đầu bị ám ảnh bởi sự tập trung vào người dùng. Một danh mục thị trường khổng lồ bị thống trị bởi các sản phẩm cũ không được yêu thích. Một sự thay đổi về nền tảng: Steep được xây dựng dành riêng cho lớp ngữ nghĩa, sự thay đổi công nghệ cốt lõi đang diễn ra trong cơ sở hạ tầng dữ liệu. Ba yếu tố này là những gì đã khiến chúng tôi tại Connect rất vui mừng khi hợp tác với Johan và Nino. BI là lớp duy nhất trong ngăn xếp hiện đại mới mà không có nhà lãnh đạo mới trị giá hàng tỷ đô la, và Steep đang xây dựng sản phẩm để giành chiến thắng.</p>

<h2>5. Kết luận: Steep định hướng trở thành nhà lãnh đạo trong thị trường phân tích dữ liệu</h2>
    <p>Vòng gọi vốn hạt giống 4 triệu euro sẽ không chỉ đẩy nhanh quá trình phát triển sản phẩm của Steep mà còn cho phép công ty mở rộng các giải pháp phân tích kinh doanh sáng tạo của mình đến đối tượng rộng hơn. Khả năng của nền tảng trong việc khiến việc phân tích dữ liệu phức tạp có thể truy cập được đối với những người không chuyên môn có tiềm năng thay đổi cách thức các công ty xử lý và sử dụng dữ liệu. Sự dân chủ hóa các công cụ phân tích dữ liệu này có thể dẫn đến các quy trình ra quyết định sáng suốt hơn trong nhiều ngành nghề.</p>

<p>Khi Steep tiếp tục phát triển, cam kết của nó đối với phát triển và đổi mới tập trung vào người dùng vẫn ở vị trí hàng đầu. Việc giới thiệu các khả năng của trí tuệ nhân tạo và tập trung vào xử lý ngôn ngữ tự nhiên là những minh chứng rõ ràng cho sự cống hiến của Steep trong việc đơn giản hóa và nâng cao trải nghiệm người dùng. Với sự hỗ trợ của các nhà đầu tư và sự đón nhận tích cực từ người dùng, Steep đang ở vị trí tốt để trở thành một người chơi hàng đầu trong thị trường phân tích kinh doanh.</p>

Steep: Cách mạng hóa phân tích dữ liệu với trí tuệ nhân tạo

Steep: Cách mạng hóa phân tích dữ liệu với trí tuệ nhân tạo Steep: Cách mạng hóa phân tích dữ liệu với trí tuệ nhân...

tháng 7 05, 2024

Xu hướng lớn tiếp theo trong nghiên cứu Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)

Cách Mà Trí Tuệ Nhân Tạo Nâng Cấp Cuộc Sống Hàng Ngày

Meta 3D Gen: Tạo mô hình 3D chỉ trong vòng một phút

WhatsApp đang phát triển tính năng tạo avatar AI cá nhân hóa

Trí tuệ nhân tạo: Sẽ tạo ra nhiều việc làm hơn là thay thế chúng?

Steep: Cách mạng hóa phân tích dữ liệu với trí tuệ nhân tạo

Bài đăng phổ biến

Labels