Agent.ai.vn

X Mở Rộng Tích Hợp Chatbot Trí Tuệ Nhân Tạo Grok

<h2>X Mở Rộng Tích Hợp Chatbot Trí Tuệ Nhân Tạo Grok</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Grok: Chatbot Trí Tuệ Nhân Tạo Của X</strong></li>
  <li><strong>Tích Hợp Grok Vào Các Tính Năng Mới Của X</strong></li>
  <li><strong>Mục Tiêu Của Elon Musk Với Grok</strong></li>
  <li><strong>Kết Luận</strong></li>
</ol>

<h3>1. Grok: Chatbot Trí Tuệ Nhân Tạo Của X</h3>

<p>X, nền tảng mạng xã hội do Elon Musk sở hữu, đang nỗ lực đẩy mạnh chatbot trí tuệ nhân tạo Grok của mình, với mục tiêu mở rộng năng lực AI của nền tảng. Sau khi mở rộng Grok cho tất cả người dùng trả phí và tích hợp nó vào danh sách Trending Topics, X hiện đang thử nghiệm các tính năng tích hợp Grok mới, giúp chatbot dễ dàng tiếp cận hơn trong mọi hoạt động trên nền tảng.</p>

<p>Theo nghiên cứu của Nima Owji, X đang thêm một số tính năng mới liên quan đến Grok:</p>

<ul>
  <li><strong>Phân tích hồ sơ:</strong> Grok sẽ cung cấp thông tin tóm tắt về một tài khoản, bao gồm thời gian hoạt động, số lượng người theo dõi, nội dung đăng tải thường xuyên. Điều này giúp người dùng đưa ra quyết định theo dõi hay không.</li>
  <li><strong>Phân tích từ khóa:</strong> Grok phân tích các từ khóa xu hướng hoặc những cá nhân cụ thể, cung cấp thông tin dựa trên dữ liệu thu thập từ các bài đăng trên X.</li>
  <li><strong>Cửa sổ Grok riêng biệt:</strong> Cho phép người dùng duy trì hoạt động Grok song song với việc sử dụng ứng dụng X.</li>
</ul>

<p>Elon Musk muốn Grok trở thành một công cụ thu hút người dùng trả phí cho X. Ông tin rằng bằng cách tích hợp Grok sâu hơn và sử dụng tóm tắt của Grok thay thế cho phương tiện truyền thông truyền thống, X sẽ thu hút nhiều người dùng hơn và tăng cường sự tương tác.</p>

<p>X đang đẩy mạnh Grok, chatbot trí tuệ nhân tạo của mình, nhằm tạo ra trải nghiệm người dùng phong phú hơn và tăng cường sự tương tác trên nền tảng. Những tính năng mới liên quan đến Grok dự kiến sẽ được ra mắt trong thời gian ngắn.</p>

X Mở Rộng Tích Hợp Chatbot Trí Tuệ Nhân Tạo Grok

X Mở Rộng Tích Hợp Chatbot Trí Tuệ Nhân Tạo Grok Mục lục: Grok: Chatbot Trí Tuệ Nhân Tạo Của X Tích Hợp Grok Vào Các Tính Năng Mới...

tháng 7 08, 2024

Tránh những cạm bẫy của AI trong dịch vụ khách hàng: Có thể so với Nên làm

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
  <title>Tránh những cạm bẫy của AI trong dịch vụ khách hàng</title>
</head>
<body>
  <h2>Tránh những cạm bẫy của AI trong dịch vụ khách hàng: Có thể so với Nên làm</h2>
  <h3>Mục lục</h3>
  <ol>
    <li><strong>Sự hứa hẹn chưa thành hiện thực</strong></li>
    <li><strong>Ngừng áp đặt AI lên khách hàng</strong></li>
    <li><strong>Tiếp cận từ bên ngoài vào trong khi lựa chọn trường hợp sử dụng AI</strong></li>
    <li><strong>Làm cho việc nâng cấp đơn giản hơn</strong></li>
    <li><strong>Lấy trao quyền cho nhân viên một cách nghiêm túc</strong></li>
    <li><strong>Tiến về phía trước: Cho phép AI phát huy hết tiềm năng</strong></li>
  </ol>
  <h3>1. Sự hứa hẹn chưa thành hiện thực</h3>
  <p>Dù sự hào hứng về công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đã lan tỏa rộng rãi, những lời hứa về việc chuyển đổi dịch vụ khách hàng vẫn chưa trở thành hiện thực. Trên thực tế, sự bùng nổ của AI đã đi kèm với sự suy giảm chất lượng trải nghiệm khách hàng. Một nghiên cứu thị trường gần đây về xu hướng, thách thức và cơ hội CX cho thấy 55% người tiêu dùng cảm thấy trải nghiệm của họ đã tồi tệ hơn trong năm qua. Phần lớn cho rằng trải nghiệm thiếu tiện lợi, cá nhân hóa, sự đồng cảm và đơn giản. Thêm vào đó, trong một nhận xét tỉnh táo về tình trạng của AI, khách hàng xác định việc không thể tiếp cận với nhân viên hỗ trợ và các nền tảng tự động hóa không hữu ích là hai điểm đau đớn nhất trong dịch vụ khách hàng.</p>
  <p>Tuy nhiên, những nhà lãnh đạo kinh doanh thông minh sẽ không để những thống kê này làm lung lay niềm tin của họ vào tiềm năng của AI. Thay vào đó, họ sẽ coi chúng là lời kêu gọi áp dụng cách tiếp cận AI tập trung hơn vào khách hàng và nhân viên. Các công ty sẽ ngừng tập trung vào những gì AI có thể làm về mặt lý thuyết và ưu tiên những gì nó nên và phải làm trong hoạt động liên lạc với khách hàng.</p>
  <h3>2. Ngừng áp đặt AI lên khách hàng</h3>
  <p>Đúng vậy, chatbot do AI điều khiển có thể mang đến trải nghiệm tự phục vụ đầy đủ hơn, kiên quyết hơn. Chúng có thể trao quyền cho khách hàng giải quyết các truy vấn và giao dịch mà không cần chờ đợi sự hỗ trợ của nhân viên trực tiếp. Điều đó không có nghĩa là các doanh nghiệp nên triển khai chatbot ngay lập tức hoặc một cách quyết liệt trong suốt hành trình của khách hàng.</p>
  <p>Do những trải nghiệm tiêu cực trước đây với các nền tảng tự phục vụ, chỉ có 17% người tiêu dùng tin tưởng rằng họ có thể giải quyết vấn đề của mình bằng chatbot. Nếu các thương hiệu không giải quyết sự thiếu tin tưởng này trước khi ép buộc khách hàng vào trải nghiệm tự phục vụ, họ sẽ không muốn tôn trọng sở thích của khách hàng. Hơn nữa, khách hàng sẽ kháng cự việc tương tác với những chatbot này - trong trường hợp tốt nhất là theo đuổi việc nâng cấp ngay lập tức (và không hiệu quả) lên nhân viên trực tiếp, và trong trường hợp xấu nhất là chuyển sang đối thủ cạnh tranh. Bất kể trường hợp nào, thương hiệu sẽ không thấy sự tăng trưởng có ý nghĩa nào trong việc áp dụng chatbot, khiến họ không thể giảm khối lượng liên lạc đến hoặc ít nhất là thu thập dữ liệu để tối ưu hóa trải nghiệm trong tương lai.</p>
  <p>Thay vì ép buộc khách hàng vào chatbot trước khi họ sẵn sàng, các thương hiệu nên xác định các trường hợp sử dụng cụ thể mà chatbot vượt trội hơn, sau đó giáo dục khách hàng về cơ hội này. Bằng cách giúp khách hàng nhận thấy giá trị (cho dù đó là chất lượng giải quyết vấn đề hay tiết kiệm thời gian) mà họ có thể nhận được từ chatbot, các thương hiệu sẽ thay đổi cách nhìn nhận. Cuối cùng, chatbot sẽ được xem như một nguồn trao quyền chứ không phải là sự né tránh.</p>
  <h3>3. Tiếp cận từ bên ngoài vào trong khi lựa chọn trường hợp sử dụng AI</h3>
  <p>Để xây dựng lòng tin vào các lựa chọn tương tác tự động, việc tập trung vào các trường hợp sử dụng phù hợp là điều cần thiết. Nói chung, AI sẽ phù hợp hơn với các vấn đề đơn giản hơn là các vấn đề phức tạp. Tuy nhiên, một lỗi phổ biến liên quan đến việc định nghĩa những vấn đề đơn giản này từ góc nhìn nội bộ. Quá nhiều doanh nghiệp tập trung vào những nhiệm vụ không hiệu quả, lặp đi lặp lại hoặc nhàm chán mà họ hy vọng công nghệ AI hiện nay có thể xử lý đầy đủ. Họ không xem xét liệu AI nên xử lý những vấn đề này hay không.</p>
  <p>Một vấn đề đơn giản, nhàm chán và lặp đi lặp lại đối với một nhân viên trung tâm liên lạc dày dạn kinh nghiệm vẫn có thể khiến khách hàng cảm thấy bối rối, rủi ro cao và mang tính cá nhân. Giả sử khách hàng phải hỏi và trả lời một lượng lớn câu hỏi một cách thái quá và phải nỗ lực đáng kể chỉ để nhận được giải pháp không đầy đủ. Trong trường hợp đó, họ sẽ không hài lòng với trải nghiệm chatbot. Họ sẽ không cảm thấy mình đã được trao quyền để tránh chờ đợi trên điện thoại cho một vấn đề đơn giản. Thay vào đó, họ sẽ cảm thấy như thương hiệu đã buộc họ phải lãng phí thời gian vào một vấn đề có thể được giải quyết nhanh chóng và hoàn chỉnh hơn bởi nhân viên hỗ trợ trực tiếp.</p>
  <p>Khi xác định các trường hợp sử dụng chatbot phù hợp, điều cần thiết là phải lắng nghe tiếng nói của khách hàng. Thay vì đưa ra quyết định của riêng mình về các vấn đề đơn giản, các thương hiệu thành công sẽ đánh giá phản hồi của khách hàng và phân tích hành vi để xác định động cơ thực sự đằng sau các truy vấn của họ - và liệu chatbot hay nhân viên trực tiếp sẽ phục vụ tốt nhất những động cơ đó.</p>
  <h3>4. Làm cho việc nâng cấp đơn giản hơn</h3>
  <p>Về mặt lý thuyết, có khả năng giải quyết nhiều vấn đề dịch vụ khách hàng tuyến đầu, chatbot do AI điều khiển có thể thay thế nhân viên trực tiếp. Khả năng này có thể biện minh cho các quyết định cắt giảm nhân sự hoặc hạn chế quyền truy cập vào hỗ trợ của con người. Các thương hiệu muốn giành được lòng tin của khách hàng không nên để sự xuất hiện của AI đánh dấu sự tuyệt chủng của sự hỗ trợ của nhân viên trực tiếp.</p>
  <p>Khách hàng xác định việc khó tiếp cận với nhân viên trực tiếp là điểm đau đớn số một ảnh hưởng đến trải nghiệm của họ với các thương hiệu. Trong khi đó, họ nói rằng lời hứa về việc nâng cấp dễ dàng sẽ là cách hiệu quả nhất để khiến họ thử chatbot.</p>
  <p>Cho dù khách hàng tin rằng vấn đề của họ quá phức tạp, muốn được hướng dẫn cá nhân hóa, muốn tìm ai đó chịu trách nhiệm hay tin rằng điều đó sẽ dẫn đến giải pháp tốt hơn, người tiêu dùng đều đánh giá cao việc có một người thật ở đầu dây bên kia. Bằng cách tiếp tục cung cấp cho cá nhân các con đường dễ dàng tiếp cận ngay lập tức với những nhân viên trực tiếp này, các doanh nghiệp sẽ truyền đạt một cách tượng trưng sự đánh giá cao của họ đối với khách hàng đó. Họ sẽ thể hiện sự sẵn sàng đứng sau sản phẩm và trải nghiệm của mình và mong muốn phát triển mối quan hệ hỗ trợ, ý nghĩa.</p>
  <p>Các thương hiệu nên khuyến khích khách hàng thử chatbot do AI điều khiển, bởi vì khi khách hàng xem chúng như một con đường để nhận được giải pháp nhanh chóng hoặc đơn giản hóa quy trình tiếp cận nhân viên trực tiếp, họ sẽ có mọi lý do để ít nhất là bắt đầu tương tác trong môi trường tự động. Họ sẽ trải nghiệm AI như những nhà đổi mới đã dự định: để nâng cao tương tác của khách hàng. Chắc chắn, việc trao quyền cho việc nâng cấp không chỉ là việc cung cấp một nút bấm hoặc lời nhắc đơn giản để yêu cầu nhân viên trực tiếp. Đó cũng là việc đảm bảo rằng ngữ cảnh liên quan từ cuộc trò chuyện di chuyển cùng với khách hàng để nhân viên tiếp nhận đã biết chi tiết về người và điều mà họ đang hỗ trợ. Ngay khi nhân viên yêu cầu khách hàng lặp lại điều gì đó đã được chia sẻ trong chatbot là lúc quy trình nâng cấp - và niềm tin vào khả năng tồn tại của AI như một điểm vào - biến mất.</p>
  <h3>5. Lấy trao quyền cho nhân viên một cách nghiêm túc</h3>
  <p>Ý tưởng sử dụng AI cho các vấn đề đơn giản để nhân viên có thể tập trung vào các vấn đề phức tạp là một sự phân đôi vô cùng hấp dẫn. Nó cho phép các doanh nghiệp cải thiện hiệu quả chi phí và đảm bảo rằng nhân viên tập trung vào công việc đa dạng hơn, phong phú hơn, kích thích tư duy hơn, có xu hướng mang lại sự hài lòng và lòng trung thành với công việc hơn. Thật không may, lời hứa của sự phân đôi này khiến nhiều nhà lãnh đạo trung tâm liên lạc không nhận ra một thực tế quan trọng: họ không thực sự trao quyền cho nhân viên để phát triển mạnh trong công việc phức tạp.</p>
  <p>Do các hệ thống không trực quan, tách rời, phần lớn các nhà lãnh đạo trung tâm liên lạc áp đặt quá nhiều khó khăn về hoạt động lên nhân viên của họ. Khi nhân viên phải nỗ lực quá mức để truy cập các giao diện khác nhau, tìm kiếm kiến thức, tra cứu dữ liệu khách hàng hoặc hoàn thành công việc sau cuộc gọi, họ cần phát triển các mối quan hệ tư vấn với khách hàng. Không có gì ngạc nhiên khi chưa đến 25% người tiêu dùng cảm thấy nhân viên trung tâm liên lạc điển hình có vẻ tập trung hoặc am hiểu. Hậu quả của nỗ lực này, đáng chú ý là, đang đến khi nhân viên vẫn chủ yếu xử lý các vấn đề đơn giản mà họ nên biết. Khi họ thực sự chuyển sang công việc phức tạp - và được định vị là chuyên gia có thể giải quyết các vấn đề mà chatbot không thể - họ sẽ phụ thuộc nhiều hơn vào kiến thức, dữ liệu và hỗ trợ nội bộ. Nếu không khắc phục trước các điểm gây bực bội nội bộ, các thương hiệu đang đặt nhân viên vào tình trạng thất bại thảm hại.</p>
  <p>Tất nhiên, việc cải thiện hệ thống nội bộ chỉ là một phần của cuộc chiến. Hiện tại, chỉ 16% nhà lãnh đạo trung tâm liên lạc tin rằng nhân viên của họ có kỹ năng cần thiết để tham gia tư vấn thế hệ tiếp theo. Nếu không nâng cao kỹ năng cho những nhân viên này một cách nhanh chóng và thành công, họ sẽ khiến họ hoạt động kém hiệu quả đối với khách hàng, những người có thể đã mang theo sự thất vọng từ các tương tác chatbot kém ấn tượng. Rất may, công nghệ AI có thể giải quyết các vấn đề này. Các giải pháp liên quan đến quản lý kiến thức thông minh, hỗ trợ nhân viên thời gian thực, tóm tắt cuộc gọi và huấn luyện cá nhân sẽ giúp nhân viên tập trung nhiều hơn vào tương tác của khách hàng và thu thập chuyên môn và thông tin chi tiết có thể hành động để mang đến trải nghiệm vượt trội.</p>
  <p>Chìa khóa là theo đuổi những trường hợp sử dụng này trước khi háo hức chuyển nhân viên sang danh sách công việc phức tạp hơn. Nếu nhân viên không thực sự được trao quyền để xử lý các trách nhiệm của thế giới do AI điều khiển, họ sẽ không được hưởng lợi ích nào trong cuộc sống hàng ngày. Trong khi đó, doanh nghiệp sẽ không thể thu được phần thưởng từ sự hài lòng và năng suất cao hơn của nhân viên.</p>
  <h3>6. Tiến về phía trước: Cho phép AI phát huy hết tiềm năng</h3>
  <p>Về mặt hùng biện, các nhà lãnh đạo liên lạc với khách hàng rất nhanh chóng bảo vệ AI chống lại sự hoài nghi. Họ đã lưu ý rằng nó sẽ bổ sung thay vì thay thế nhân viên. Họ đã nhấn mạnh rằng nó sẽ tăng cường thay vì loại bỏ tính nhân văn khỏi tương tác của khách hàng. Trên thực tế, hành động của họ biện minh cho sự hoài nghi. Khi triển khai AI ở quy mô lớn, họ đồng thời hạn chế quyền truy cập của khách hàng vào nhân viên trực tiếp. Họ không làm gì để nâng cao khả năng của các nhân viên vẫn có sẵn để trả lời các truy vấn của khách hàng. Kết quả là, khách hàng gặp phải chatbot không hữu ích và làm việc không ngừng nghỉ để tìm các tùy chọn nâng cấp, chỉ để đối phó với các nhân viên thiếu ngữ cảnh, chuyên môn hoặc sự đồng cảm cần thiết để cung cấp hỗ trợ tốt hơn. Có gì ngạc nhiên khi phần lớn cảm thấy trải nghiệm ngày càng tồi tệ hơn?</p>
  <p>Để đảo ngược tình thế, các nhà lãnh đạo trung tâm liên lạc phải cam kết lại với AI như một nguồn giá trị thay vì sự né tránh. Họ nên sử dụng chatbot để đơn giản hóa trải nghiệm cho những người tin tưởng vào việc tự phục vụ và đẩy nhanh việc nâng cấp cho những người muốn nhân viên trực tiếp. Họ nên sử dụng tự động hóa nội bộ để giải phóng nhân viên khỏi những trở ngại của công việc hàng ngày tại trung tâm liên lạc và tập trung vào kết nối với khách hàng. Họ nên ngừng đặt câu hỏi về những quy trình nào có thể được tự động hóa và tập trung vào những khía cạnh nào của trải nghiệm mà họ nên nâng cao.</p>
  <img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>

Tránh những cạm bẫy của AI trong dịch vụ khách hàng: Có thể so với Nên làm

Tránh những cạm bẫy của AI trong dịch vụ khách hàng Tránh những cạm bẫy của AI trong dịch vụ khách hàng: Có thể so với Nên ...

tháng 7 08, 2024

LIFT: Nâng cao độ chính xác và khả năng kiểm soát trong các mô hình ngôn ngữ lớn

<html lang='vi'>
<head>
    <meta charset='UTF-8'>
    <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
    <title>LIFT: Nâng cao độ chính xác và khả năng kiểm soát trong các mô hình ngôn ngữ lớn</title>
</head>
<body>
    <h1>LIFT: Nâng cao độ chính xác và khả năng kiểm soát trong các mô hình ngôn ngữ lớn</h1>
    <h2>Mục lục:</h2>
    <ul>
        <li><strong>Giới thiệu vấn đề:</strong> Sự thiên vị về độ dài trong các mô hình ngôn ngữ lớn</li>
        <li><strong>Giải pháp LIFT:</strong> Hướng tiếp cận mới để giải quyết sự thiên vị về độ dài</li>
        <li><strong>Kết quả nghiên cứu:</strong> LIFT-DPO vượt trội so với các mô hình hiện có</li>
        <li><strong>Kết luận:</strong> LIFT đặt nền móng mới cho khả năng theo dõi hướng dẫn trong AI</li>
    </ul>
    
    <h2>1. Giới thiệu vấn đề:</h2>
    <p>Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong việc theo dõi hướng dẫn của người dùng. Tuy nhiên, một trong những thách thức trong việc phát triển và đánh giá các mô hình này là sự thiên vị về độ dài. Điều này xuất phát từ việc các nhà đánh giá và thuật toán huấn luyện thường ưu tiên những phản hồi dài hơn, dẫn đến việc các mô hình tạo ra các đầu ra không cần thiết. Sự thiên vị này làm phức tạp quá trình đánh giá chất lượng và hiệu quả của mô hình, bởi vì những phản hồi dài hơn không nhất thiết phải thông tin hơn hoặc chính xác hơn. Vì vậy, việc phát triển các mô hình có thể hiểu được các hướng dẫn và đảm bảo chúng tạo ra những phản hồi có độ dài phù hợp là điều cần thiết.</p>

<h2>2. Giải pháp LIFT:</h2>
    <p>Các nhà nghiên cứu từ Meta FAIR và Đại học New York đã giới thiệu một cách tiếp cận mới gọi là Length-Instruction Fine-Tuning (LIFT), bao gồm việc bổ sung dữ liệu huấn luyện với các hướng dẫn về độ dài rõ ràng. Phương pháp này cho phép kiểm soát các mô hình tại thời điểm suy luận để tuân thủ các ràng buộc độ dài cụ thể. Nhóm nghiên cứu, bao gồm các thành viên của Meta FAIR và Đại học New York, đã thiết kế cách tiếp cận này để giảm thiểu sự thiên vị về độ dài và cải thiện khả năng tuân thủ các hướng dẫn cụ thể về độ dài của các mô hình. Các mô hình học cách tôn trọng những ràng buộc này trong các ứng dụng thực tế bằng cách kết hợp các hướng dẫn chi tiết vào dữ liệu huấn luyện.</p>

<h2>3. Kết quả nghiên cứu:</h2>
    <p>Phương pháp LIFT kết hợp Direct Preference Optimization (DPO) để tinh chỉnh các mô hình sử dụng các tập dữ liệu được tăng cường bằng các hướng dẫn về độ dài. Quá trình này bắt đầu bằng việc bổ sung một tập dữ liệu theo dõi hướng dẫn thông thường bằng cách chèn các ràng buộc về độ dài vào các lời nhắc. Phương pháp này xây dựng các cặp ưu tiên phản ánh cả ràng buộc về độ dài và chất lượng phản hồi. Sau đó, các tập dữ liệu được bổ sung này được sử dụng để tinh chỉnh các mô hình, chẳng hạn như Llama 2 và Llama 3, đảm bảo chúng có thể xử lý các lời nhắc có và không có hướng dẫn về độ dài. Cách tiếp cận có hệ thống này cho phép các mô hình học hỏi từ nhiều hướng dẫn, nâng cao khả năng tạo ra những phản hồi chính xác và ngắn gọn phù hợp.</p>

<p>Các mô hình LIFT-DPO đã thể hiện hiệu suất vượt trội trong việc tuân thủ các ràng buộc về độ dài so với các mô hình hiện có như GPT-4 và Llama 3. Ví dụ, các nhà nghiên cứu nhận thấy rằng mô hình GPT-4 Turbo vi phạm các ràng buộc về độ dài gần 50% thời gian, làm nổi bật một thiếu sót đáng kể trong thiết kế của nó. Ngược lại, các mô hình LIFT-DPO thể hiện tỷ lệ vi phạm thấp hơn đáng kể. Cụ thể, mô hình Llama-2-70B-Base, khi được huấn luyện DPO tiêu chuẩn, cho thấy tỷ lệ vi phạm là 65,8% trên AlpacaEval-LI, tỷ lệ này đã giảm đáng kể xuống còn 7,1% với huấn luyện LIFT-DPO. Tương tự, tỷ lệ vi phạm của mô hình Llama-2-70B-Chat giảm từ 15,1% với DPO tiêu chuẩn xuống còn 2,7% với LIFT-DPO, chứng minh hiệu quả của phương pháp trong việc kiểm soát độ dài phản hồi.</p>

<p>Hơn nữa, các mô hình LIFT-DPO duy trì chất lượng phản hồi cao trong khi tuân thủ các ràng buộc về độ dài. Tỷ lệ thắng đã được cải thiện đáng kể, cho thấy các mô hình có thể tạo ra những phản hồi chất lượng cao trong giới hạn độ dài được chỉ định. Ví dụ, tỷ lệ thắng của mô hình Llama-2-70B-Base tăng từ 4,6% với DPO tiêu chuẩn lên 13,6% với LIFT-DPO. Những kết quả này nhấn mạnh sự thành công của phương pháp trong việc cân bằng kiểm soát độ dài và chất lượng phản hồi, cung cấp một giải pháp mạnh mẽ cho các đánh giá có thiên vị về độ dài.</p>

<h2>4. Kết luận:</h2>
    <p>Nghiên cứu giải quyết vấn đề thiên vị về độ dài trong các mô hình theo dõi hướng dẫn bằng cách giới thiệu phương pháp LIFT. Cách tiếp cận này nâng cao khả năng kiểm soát và chất lượng của phản hồi mô hình bằng cách tích hợp các ràng buộc về độ dài vào quá trình huấn luyện. Kết quả cho thấy các mô hình LIFT-DPO vượt trội hơn so với các phương pháp truyền thống, cung cấp một giải pháp đáng tin cậy và hiệu quả hơn cho việc theo dõi hướng dẫn bị ràng buộc về độ dài. Sự hợp tác giữa Meta FAIR và Đại học New York đã cải thiện đáng kể việc phát triển các mô hình AI có thể tạo ra những phản hồi ngắn gọn, chất lượng cao, đặt ra tiêu chuẩn mới cho khả năng theo dõi hướng dẫn trong nghiên cứu AI.</p>

</body>
</html>

LIFT: Nâng cao độ chính xác và khả năng kiểm soát trong các mô hình ngôn ngữ lớn

LIFT: Nâng cao độ chính xác và khả năng kiểm soát trong các mô hình ngôn ngữ lớn LIFT: Nâng cao độ chính xác và khả...

tháng 7 08, 2024

Meta AI trên WhatsApp: Nâng cao trải nghiệm với tính năng chỉnh sửa và phân tích hình ảnh

<html>
<head>
  <title>Meta AI trên WhatsApp: Nâng cao trải nghiệm với tính năng chỉnh sửa và phân tích hình ảnh</title>
</head>
<body>

<h2>Meta AI trên WhatsApp: Nâng cao trải nghiệm với tính năng chỉnh sửa và phân tích hình ảnh</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
  <ul>
    <li><a href='#meta-ai-whatsapp'>Meta AI trên WhatsApp: Công cụ AI đa năng</a></li>
    <li><a href='#tinh-nang-moi'>Các tính năng mới của Meta AI trên WhatsApp</a></li>
    <li><a href='#kha-nang-chinh-sua'>Khả năng chỉnh sửa hình ảnh của Meta AI</a></li>
    <li><a href='#cong-nghe-ho-tro'>Công nghệ hỗ trợ Meta AI trên WhatsApp</a></li>
    <li><a href='#ai-tren-cac-nen-tang'>AI trên các nền tảng khác của Meta</a></li>
  </ul>

<h3 id='meta-ai-whatsapp'>Meta AI trên WhatsApp: Công cụ AI đa năng</h3>
  <p>Meta AI trên WhatsApp đang trở thành công cụ AI đa năng mà người dùng cần. Ngoài việc tạo hình ảnh như ChatGPT, Meta AI sắp được trang bị thêm tính năng phân tích và chỉnh sửa ảnh ngay trên ứng dụng.</p>

<h3 id='tinh-nang-moi'>Các tính năng mới của Meta AI trên WhatsApp</h3>
  <p>Phiên bản beta 2.24.14.20 của WhatsApp hiện đang thử nghiệm hai tính năng mới của Meta AI. Người dùng có thể:</p>
  <ul>
    <li><strong>Phân tích hình ảnh:</strong> Tải lên ảnh và đặt câu hỏi về nó.</li>
    <li><strong>Chỉnh sửa hình ảnh:</strong> Chỉnh sửa ảnh bằng các lệnh văn bản.</li>
  </ul>
  <p>Bạn có thể tải lên ảnh từ bộ sưu tập hoặc chụp ảnh trực tiếp bằng camera. Meta cam kết bảo mật thông tin người dùng bằng cách cho phép xóa ảnh đã được phân tích bất kỳ lúc nào.</p>

<h3 id='kha-nang-chinh-sua'>Khả năng chỉnh sửa hình ảnh của Meta AI</h3>
  <p>Hiện tại, Meta chưa công bố mức độ chỉnh sửa hình ảnh mà Meta AI có thể thực hiện. Tuy nhiên, dựa trên các công cụ chỉnh sửa ảnh AI khác, có thể Meta AI sẽ có khả năng:</p>
  <ul>
    <li>Xóa đối tượng khỏi ảnh</li>
    <li>Loại bỏ và thay thế nền</li>
    <li>Điều chỉnh màu sắc và độ sáng của ảnh</li>
  </ul>

<h3 id='cong-nghe-ho-tro'>Công nghệ hỗ trợ Meta AI trên WhatsApp</h3>
  <p>Meta AI trên WhatsApp dựa trên mô hình AI ngôn ngữ lớn Llama 3 của Meta, hỗ trợ đa phương thức. Llama 3 có khả năng hiểu văn bản, âm thanh và hình ảnh, đồng thời tạo phản hồi ở các định dạng này.</p>

<h3 id='ai-tren-cac-nen-tang'>AI trên các nền tảng khác của Meta</h3>
  <p>Ngoài WhatsApp, Meta cũng đã tích hợp AI vào Facebook, Instagram và Messenger. Trên các nền tảng này, người dùng có thể sử dụng chatbot để nhận phản hồi nhanh chóng hoặc tạo hình ảnh miễn phí.</p>

<h3>Kết luận:</h3>
  <p>Meta AI trên WhatsApp hứa hẹn sẽ mang đến trải nghiệm người dùng hoàn toàn mới, giúp người dùng phân tích và chỉnh sửa hình ảnh một cách dễ dàng và nhanh chóng. Với công nghệ AI tiên tiến và khả năng đa phương thức, Meta AI sẽ là một công cụ hữu ích cho mọi người.</p>

</body>
</html>

Meta AI trên WhatsApp: Nâng cao trải nghiệm với tính năng chỉnh sửa và phân tích hình ảnh

Meta AI trên WhatsApp: Nâng cao trải nghiệm với tính năng chỉnh sửa và phân tích hình ảnh Meta AI trên WhatsApp: Nâng cao trải n...

tháng 7 08, 2024

Chi phí đào tạo AI có thể tăng lên đến 100 tỷ USD trong 3 năm?

<h2>Chi phí đào tạo AI có thể tăng lên đến 100 tỷ USD trong 3 năm?</h2>
<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li>Dự đoán của CEO Anthropic</li>
  <li>Chi phí đào tạo AI đang tăng nhanh</li>
  <li>Tiến bộ công nghệ dẫn đến chi phí tăng cao</li>
  <li>Khả năng AI vượt trội con người vào năm 2027</li>
</ol>

<h3>1. Dự đoán của CEO Anthropic</h3>
<p>Dario Amodei, CEO của Anthropic, một công ty AI phát triển các chatbot AI như Claude, tuyên bố rằng chi phí đào tạo AI có thể tăng lên từ 10 tỷ USD (khoảng 1,6 nghìn tỷ Yên) đến 100 tỷ USD (khoảng 16 nghìn tỷ Yên) trong vòng 3 năm từ năm 2025 đến năm 2027.</p>

<h3>2. Chi phí đào tạo AI đang tăng nhanh</h3>
<p>Theo Amodei, chi phí đào tạo AI hiện đã tăng lên đáng kể. Việc đào tạo các mô hình AI hiện tại, bao gồm cả GPT-4 của OpenAI, tốn khoảng 100 triệu USD, và chi phí đào tạo mô hình AI mà Anthropic đang phát triển được ước tính khoảng 1 tỷ USD.</p>

<h3>3. Tiến bộ công nghệ dẫn đến chi phí tăng cao</h3>
<p>Amodei cho rằng sự gia tăng chi phí đào tạo AI là do tốc độ phát triển của công nghệ. Ông giải thích: Nếu các mô hình AI trở nên mạnh mẽ hơn gấp 10 lần mỗi năm, phần cứng cần thiết để đào tạo chúng cũng sẽ cần mạnh mẽ hơn gấp 10 lần. Phần cứng sẽ là yếu tố chi phí lớn nhất trong việc đào tạo AI.</p>
<p>Thực tế, ChatGPT cần đến 30.000 GPU để đào tạo vào năm 2023. xAI, công ty AI của Elon Musk, cũng đã tiết lộ kế hoạch mua khoảng 300.000 GPU AI B200, với giá khoảng 30.000 USD (khoảng 4,81 triệu Yên) đến 40.000 USD (khoảng 6,42 triệu Yên) mỗi đơn vị.</p>

<h3>4. Khả năng AI vượt trội con người vào năm 2027</h3>
<p>Amodei cũng dự đoán: Nếu thuật toán và chip tiếp tục cải thiện với tốc độ này, tôi nghĩ rằng chúng ta sẽ có những mô hình AI tốt hơn con người vào khoảng năm 2027.</p>
<p>Theo Amodei, chúng ta sẽ không đột ngột đạt được trí tuệ nhân tạo chung (AGI) từ AI tạo sinh như ChatGPT. Thay vào đó, chúng ta sẽ tiến tới AGI từng bước, dựa trên sự phát triển của các mô hình trong quá khứ, giống như một đứa trẻ học hỏi dần dần.</p>

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

Chi phí đào tạo AI có thể tăng lên đến 100 tỷ USD trong 3 năm?

Chi phí đào tạo AI có thể tăng lên đến 100 tỷ USD trong 3 năm? Mục lục Dự đoán của CEO Anthropic Chi phí đào tạo AI đang tăng nhanh...

tháng 7 08, 2024

TikTok mang AI vào nền tảng với Symphony

<h2>TikTok mang AI vào nền tảng với Symphony</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li>Symphony là gì?</li>
  <li>Symphony Creative Studio: Trợ lý sáng tạo AI</li>
  <li>Symphony Assistant: Hỗ trợ đa ngôn ngữ</li>
  <li>Symphony Digital Avatars: Đại diện số hóa</li>
</ol>

<h3>1. Symphony là gì?</h3>
<p>TikTok vừa ra mắt Symphony, bộ công cụ nội dung sáng tạo được hỗ trợ bởi AI. Tính năng nổi bật nhất là công cụ tạo video, cho phép tạo các đoạn ngắn từ tài sản hiện có hoặc URL sản phẩm.</p>
<p>Bộ công cụ này nhắm đến các nhà tiếp thị và người sáng tạo nội dung trên ứng dụng, nhằm đơn giản hóa quy trình sáng tạo và kết hợp trí tưởng tượng của con người với khả năng của trí tuệ nhân tạo.</p>

<h3>2. Symphony Creative Studio: Trợ lý sáng tạo AI</h3>
<p>Symphony Creative Studio là công cụ tiên tiến nhất trong bộ công cụ, có khả năng tự động tạo video TikTok. Người dùng có thể nhập URL sản phẩm hoặc tải tài sản hiện có, sau đó động cơ AI sẽ tạo ra một loạt các bản xem trước video tùy chỉnh để lựa chọn.</p>
<p>Kịch bản có thể được chuyển thành lời thoại, sau đó được lồng tiếng sang nhiều ngôn ngữ, giúp video thu hút người xem toàn cầu. Tất cả các video được tạo bằng tính năng này sẽ được gắn nhãn tự động là được tạo bằng AI.</p>

<h3>3. Symphony Assistant: Hỗ trợ đa ngôn ngữ</h3>
<p>Creative Assistant cũ đã được thay thế bằng Symphony Assistant. Trợ lý ảo được hỗ trợ bởi AI này có giao diện tương tự như ChatGPT và được mô tả bởi công ty là một hướng dẫn giúp bạn trong hành trình sáng tạo nội dung trên TikTok, hỗ trợ bạn trong việc lên ý tưởng, áp dụng các thực tiễn tốt nhất, xác định xu hướng và tìm kiếm cảm hứng.</p>
<p>Giống như các chatbot AI khác, công cụ này yêu cầu lời nhắc để tạo ra ý tưởng. Lời nhắc có thể là bất cứ điều gì từ Cho tôi xem xu hướng trên TikTok đến Cho tôi xem các quảng cáo hiệu quả nhất trong ngành. Hiện tại, công cụ này hỗ trợ tiếng Anh, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Đức, tiếng Việt, tiếng Bồ Đào Nha, tiếng Thái, tiếng Nhật, tiếng Indonesia và tiếng Trung, với nhiều ngôn ngữ khác sẽ được hỗ trợ trong tương lai.</p>

<h3>4. Symphony Digital Avatars: Đại diện số hóa</h3>
<p>Khả năng tạo avatar tùy chỉnh hiện đã là hiện thực. Điều này có nghĩa là các thương hiệu có thể tạo ra các avatar kỹ thuật số của riêng mình với IP thương hiệu, người phát ngôn hoặc người sáng tạo hợp tác. Đối với các tài khoản có gương mặt đã dẫn dắt hoạt động kinh doanh, avatar có thể được tận dụng để tạo hình ảnh giống với bản thân họ.</p>
<p>Avatar đa ngôn ngữ có thể được tạo ra với mục tiêu mở rộng phạm vi tiếp cận toàn cầu.</p>

TikTok mang AI vào nền tảng với Symphony

TikTok mang AI vào nền tảng với Symphony Mục lục Symphony là gì? Symphony Creative Studio: Trợ lý sáng tạo AI Symphony Assistan...

tháng 7 08, 2024

X Mở Rộng Tích Hợp Chatbot Trí Tuệ Nhân Tạo Grok

Tránh những cạm bẫy của AI trong dịch vụ khách hàng: Có thể so với Nên làm

LIFT: Nâng cao độ chính xác và khả năng kiểm soát trong các mô hình ngôn ngữ lớn

Meta AI trên WhatsApp: Nâng cao trải nghiệm với tính năng chỉnh sửa và phân tích hình ảnh

Chi phí đào tạo AI có thể tăng lên đến 100 tỷ USD trong 3 năm?

TikTok mang AI vào nền tảng với Symphony

Bài đăng phổ biến

Labels