Agent.ai.vn

NVIDIA: Tiềm năng khổng lồ trong AI và thị trường GPU

<h2>NVIDIA: Tiềm năng khổng lồ trong AI và thị trường GPU</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Sự trỗi dậy của NVIDIA và tham vọng $4 nghìn tỷ</strong></li>
  <li><strong>Lợi nhuận hấp dẫn từ GPU:</strong> NVIDIA mang lại hiệu quả đầu tư đáng kể</li>
  <li><strong>Tập trung vào AI inference:</strong> NVIDIA Inference Microservices (NIMs) và GPU Blackwell</li>
  <li><strong>Nhìn về tương lai:</strong> NVIDIA Rubin GPU và những thách thức cần vượt qua</li>
</ol>

<h3>1. Sự trỗi dậy của NVIDIA và tham vọng $4 nghìn tỷ</h3>

<p>NVIDIA, từng là công ty công nghệ giá trị nhất thế giới, đã chứng kiến sự tăng trưởng ấn tượng trong năm 2024. Trong tháng 6, công ty này đạt mức định giá $3.34 nghìn tỷ, gần gấp đôi giá trị so với đầu năm. Dù hiện tại đã bị Microsoft và Apple vượt mặt, NVIDIA vẫn được kỳ vọng sẽ sớm giành lại vị trí dẫn đầu.</p>

<h3>2. Lợi nhuận hấp dẫn từ GPU: NVIDIA mang lại hiệu quả đầu tư đáng kể</h3>

<p>Trong hội nghị công nghệ toàn cầu của Bank of America Securities, Ian Buck, Phó Chủ tịch và Giám đốc điều hành mảng siêu quy mô và HPC của NVIDIA, đã nhấn mạnh lợi ích tài chính khi đầu tư vào GPU. Ông cho biết các nhà cung cấp dịch vụ đám mây đạt được lợi nhuận đáng kể từ GPU của NVIDIA. Cụ thể, mỗi đô la đầu tư vào GPU có thể sinh ra 5 đô la trong vòng 4 năm. Thậm chí, đối với các nhiệm vụ suy luận (inference), lợi nhuận còn cao hơn, đạt 7 đô la cho mỗi đô la đầu tư trong cùng thời gian. Con số này dự kiến sẽ tiếp tục tăng trưởng.</p>

<h3>3. Tập trung vào AI inference: NVIDIA Inference Microservices (NIMs) và GPU Blackwell</h3>

<p>NVIDIA đang chủ động giải quyết nhu cầu ngày càng tăng đối với AI inference bằng các sản phẩm như NVIDIA Inference Microservices (NIMs). NIMs hỗ trợ các mô hình AI phổ biến như Llama, Mistral và Gemma. Bên cạnh đó, NVIDIA cũng tập trung vào GPU Blackwell mới, được thiết kế đặc biệt cho các nhiệm vụ suy luận và hiệu quả năng lượng. Mặc dù có thể xảy ra tình trạng thiếu hụt ban đầu, NVIDIA vẫn tự tin vào triển vọng của sản phẩm này. Buck thừa nhận rằng mỗi giai đoạn công nghệ mới đều có những thách thức về cung và cầu, như đã từng xảy ra với GPU Hopper. Tương tự, dự kiến Blackwell sẽ gặp phải những hạn chế tương tự khi được tung ra thị trường vào cuối năm nay và trong năm tới.</p>

<h3>4. Nhìn về tương lai: NVIDIA Rubin GPU và những thách thức cần vượt qua</h3>

<p>NVIDIA đã bắt đầu thảo luận về GPU Rubin, dự kiến ra mắt vào năm 2026, với các nhà cung cấp dịch vụ đám mây. Buck nhấn mạnh tầm quan trọng của sự hợp tác sớm, bởi vì cần phải lên kế hoạch kỹ lưỡng cho các dự án xây dựng trung tâm dữ liệu.</p>

<p>Tiến bộ của NVIDIA trong lĩnh vực AI và công nghệ GPU biến công ty này thành một cơ hội đầu tư hấp dẫn, với tiềm năng đạt mức định giá $4 nghìn tỷ. Tuy nhiên, con đường phía trước không phải là không có chướng ngại vật. Sự tăng trưởng nhanh chóng của NVIDIA đã thu hút sự chú ý của các cơ quan chống độc quyền, và dự kiến sự giám sát trong lĩnh vực này sẽ tiếp tục diễn ra.</p>

<p>Nhìn chung, những tiến bộ và kế hoạch chiến lược của NVIDIA trong lĩnh vực AI và công nghệ GPU báo hiệu một tương lai đầy hứa hẹn, với khả năng định hình lại vị thế của công ty này trong thế giới công nghệ và mang lại lợi nhuận đáng kể cho các nhà đầu tư.</p>

NVIDIA: Tiềm năng khổng lồ trong AI và thị trường GPU

NVIDIA: Tiềm năng khổng lồ trong AI và thị trường GPU Mục lục: Sự trỗi dậy của NVIDIA và tham vọng $4 nghìn tỷ Lợi nhuận hấp dẫn t...

tháng 7 12, 2024

LlamaIndex: Cách mạng hóa RAG cho Doanh nghiệp

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
  <title>LlamaIndex: Cách mạng hóa RAG cho Doanh nghiệp</title>
</head>
<body>
  <h1>LlamaIndex: Cách mạng hóa RAG cho Doanh nghiệp</h1>

<h2>Mục lục:</h2>
  <ul>
    <li><strong>Giới thiệu về RAG và những hạn chế của nó</strong></li>
    <li><strong>LlamaIndex: Giải pháp cho những hạn chế của RAG</strong>
      <ul>
        <li>Data Extraction: Trích xuất dữ liệu hiệu quả</li>
        <li>RAG: Cung cấp câu trả lời chính xác và linh hoạt</li>
        <li>Autonomous Agents: Hỗ trợ các tác vụ tự động</li>
      </ul>
    </li>
    <li><strong>LlamaCloud: Đồng bộ hóa dữ liệu liên tục</strong></li>
    <li><strong>LlamaParse: Xử lý thông tin hiệu quả và chính xác</strong></li>
    <li><strong>Ứng dụng của LlamaIndex trong thực tế</strong></li>
    <li><strong>Hệ thống đa tác nhân: Tăng cường khả năng của LLM</strong></li>
  </ul>

<h2>1. Giới thiệu về RAG và những hạn chế của nó</h2>
  <p>Retrieval augmented generation (RAG) là kỹ thuật quan trọng giúp cải thiện chất lượng đầu ra của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) bằng cách khai thác các cơ sở dữ liệu bên ngoài. Tuy nhiên, theo Jerry Liu, đồng sáng lập và CEO của LlamaIndex, các hệ thống RAG cơ bản thường gặp phải những hạn chế như: giao diện đơn giản, khả năng hiểu và lập kế hoạch kém, thiếu khả năng gọi chức năng hoặc sử dụng công cụ, và tính trạng thái (không có bộ nhớ).</p>

<h2>2. LlamaIndex: Giải pháp cho những hạn chế của RAG</h2>
  <p>LlamaIndex được thiết kế để khắc phục những hạn chế của RAG truyền thống. Nền tảng này cung cấp các tính năng sau:</p>
  <ul>
    <li><strong>Data Extraction</strong>: Chuyển đổi dữ liệu không có cấu trúc và bán cấu trúc thành định dạng đồng nhất, dễ truy cập bằng lập trình.</li>
    <li><strong>RAG</strong>: Cung cấp khả năng trả lời các truy vấn dựa trên dữ liệu nội bộ thông qua các hệ thống hỏi đáp và chatbot.</li>
    <li><strong>Autonomous Agents</strong>: Hỗ trợ các tác vụ tự động, giúp tối ưu hóa quá trình xử lý thông tin.</li>
  </ul>

<h2>3. LlamaCloud: Đồng bộ hóa dữ liệu liên tục</h2>
  <p>LlamaCloud, hiện đang được cung cấp theo danh sách chờ, được trang bị khả năng ETL (Extract, Transform, Load) tiên tiến. Điều này cho phép các nhà phát triển đồng bộ hóa dữ liệu theo thời gian để nó luôn mới, theo lời giải thích của Liu. Khi bạn đặt câu hỏi, bạn được đảm bảo có ngữ cảnh liên quan, cho dù câu hỏi phức tạp hay ở cấp độ cao như thế nào.</p>

<h2>4. LlamaParse: Xử lý thông tin hiệu quả và chính xác</h2>
  <p>LlamaParse là một trình phân tích tài liệu tiên tiến được thiết kế đặc biệt để giảm thiểu ảo giác của LLM. Liu cho biết nó đã đạt 500.000 lượt tải xuống hàng tháng và 14.000 người dùng riêng biệt, đồng thời xử lý hơn 13 triệu trang.</p>
  <p>Dean Barr, chuyên gia AI ứng dụng tại công ty đầu tư toàn cầu The Carlyle Group, chia sẻ: LlamaParse hiện là công nghệ tốt nhất mà tôi từng thấy để phân tích cấu trúc tài liệu phức tạp cho các đường ống RAG doanh nghiệp. Khả năng bảo toàn các bảng lồng nhau, trích xuất bố cục không gian và hình ảnh đầy thử thách là chìa khóa để duy trì tính toàn vẹn dữ liệu trong việc xây dựng mô hình RAG và tác nhân tiên tiến.</p>

<h2>5. Ứng dụng của LlamaIndex trong thực tế</h2>
  <p>Nền tảng của LlamaIndex đã được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm: hỗ trợ phân tích tài chính, tìm kiếm internet tập trung, bảng điều khiển phân tích dữ liệu cảm biến, nền tảng phát triển ứng dụng LLM nội bộ, và trong các ngành công nghiệp như công nghệ, tư vấn, dịch vụ tài chính và y tế.</p>

<h2>6. Hệ thống đa tác nhân: Tăng cường khả năng của LLM</h2>
  <p>LlamaIndex tích hợp lý luận tác nhân để cung cấp khả năng hiểu truy vấn, lập kế hoạch và sử dụng công cụ tốt hơn trên các giao diện dữ liệu khác nhau. Nó cũng kết hợp nhiều tác nhân chuyên biệt và song song, giúp tối ưu hóa chi phí và giảm độ trễ.</p>
  <p>Liu giải thích: Vấn đề với các hệ thống tác nhân đơn lẻ là 'càng nhồi nhét nhiều thứ vào nó, nó càng trở nên không đáng tin cậy, ngay cả khi sự tinh vi lý thuyết tổng thể cao hơn'. Ngoài ra, các tác nhân đơn lẻ không thể giải quyết vô số nhiệm vụ. 'Nếu bạn cố gắng cung cấp cho một tác nhân 10.000 công cụ, nó sẽ không hoạt động tốt'.</p>
  <p>Hệ thống đa tác nhân giúp mỗi tác nhân chuyên biệt hóa trong một nhiệm vụ cụ thể. Nó mang lại lợi ích ở cấp hệ thống như chi phí song song và độ trễ. Ý tưởng là bằng cách hợp tác và giao tiếp, bạn có thể giải quyết các nhiệm vụ ở cấp độ cao hơn, Liu chia sẻ.</p>
  <p>LlamaIndex hứa hẹn sẽ cách mạng hóa cách thức các doanh nghiệp tiếp cận RAG, giúp LLM khai thác hiệu quả dữ liệu nội bộ và cung cấp các giải pháp thông minh cho nhiều vấn đề phức tạp.</p>
  <img alt="Logo LlamaIndex" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>

LlamaIndex: Cách mạng hóa RAG cho Doanh nghiệp

LlamaIndex: Cách mạng hóa RAG cho Doanh nghiệp LlamaIndex: Cách mạng hóa RAG cho Doanh nghiệp Mục lục: Giới thi...

tháng 7 12, 2024

LlamaTrace: Nền tảng mới cho việc đánh giá ứng dụng LLM

<html>
<head>
  <title>LlamaTrace: Nền tảng mới cho việc đánh giá ứng dụng LLM</title>
</head>
<body>

<h2>LlamaTrace: Nền tảng mới cho việc đánh giá ứng dụng LLM</h2>

<h3>Mục lục</h3>
  <ul>
    <li><a href='#gioithieu'>Giới thiệu LlamaTrace</a></li>
    <li><a href='#hoptac'>Sự hợp tác giữa Arize AI và LlamaIndex</a></li>
    <li><a href='#loiich'>Lợi ích của LlamaTrace</a></li>
    <li><a href='#vande'>Vấn đề của LLM hiện nay</a></li>
    <li><a href='#giaiphap'>Giải pháp của LlamaTrace</a></li>
    <li><a href='#loiket'>Lời kết</a></li>
    <li><a href='#thongtin-arize'>Thông tin về Arize AI</a></li>
    <li><a href='#thongtin-llamaindex'>Thông tin về LlamaIndex</a></li>
  </ul>

<h3 id='gioithieu'>1. Giới thiệu LlamaTrace</h3>
  <p>LlamaTrace là sản phẩm hợp tác giữa hai công ty hàng đầu trong lĩnh vực AI là Arize AI và LlamaIndex. LlamaTrace là một phiên bản được lưu trữ của Arize OSS Phoenix, cung cấp một nền tảng theo dõi và khả năng quan sát LLM, hoạt động tự nhiên với hệ sinh thái LlamaIndex và Arize.</p>

<h3 id='hoptac'>2. Sự hợp tác giữa Arize AI và LlamaIndex</h3>
  <p>Arize AI là một công ty tiên phong và dẫn đầu trong lĩnh vực khả năng quan sát AI và đánh giá LLM, trong khi LlamaIndex là một khung dữ liệu hàng đầu cho các ứng dụng LLM. Sự hợp tác này hứa hẹn sẽ thúc đẩy việc áp dụng AI thế hệ mới trong nhiều ngành nghề.</p>

<h3 id='loiich'>3. Lợi ích của LlamaTrace</h3>
  <p>LlamaTrace được xây dựng dựa trên nền tảng mã nguồn mở và cung cấp một lựa chọn triển khai trực tuyến, được lưu trữ đầy đủ và liên tục cho các nhóm không muốn tự lưu trữ. Các kỹ sư AI có thể ngay lập tức ghi nhật ký theo dõi, lưu giữ bộ dữ liệu, chạy các thử nghiệm, chạy đánh giá và chia sẻ những hiểu biết đó với đồng nghiệp.</p>

<h3 id='vande'>4. Vấn đề của LLM hiện nay</h3>
  <p>Theo một cuộc khảo sát sắp được công bố, 47,7% kỹ sư và nhà phát triển AI đang xây dựng các ứng dụng AI thế hệ mới đang sử dụng phương thức truy xuất thông tin trong các ứng dụng LLM của họ. Việc kết nối dữ liệu với AI thế hệ mới, các khung làm việc sắp xếp như LlamaIndex có thể là yếu tố thay đổi cuộc chơi trong việc đẩy nhanh quá trình phát triển AI thế hệ mới. Tuy nhiên, đối với nhiều nhóm và doanh nghiệp, vẫn còn những thách thức kỹ thuật trong việc đưa các hệ thống LLM hiện đại - với các lớp trừu tượng - sẵn sàng cho thế giới thực.</p>

<h3 id='giaiphap'>5. Giải pháp của LlamaTrace</h3>
  <p>LlamaTrace cung cấp một công cụ mạnh mẽ giúp các nhà phát triển quan sát, gỡ lỗi và đánh giá từng bước chi tiết của quy trình làm việc LLM rất phức tạp, bổ sung hoàn hảo cho nền tảng dữ liệu sẵn sàng cho sản xuất và khung làm việc sắp xếp mà LlamaCloud và LlamaIndex cung cấp.</p>

<h3 id='loiket'>6. Lời kết</h3>
  <p>Jason Lopatecki, CEO và đồng sáng lập Arize, chia sẻ tầm nhìn của họ với LlamaIndex là giúp các nhà phát triển giảm thời gian cần thiết để triển khai AI thế hệ mới vào sản xuất nhưng theo cách cực kỳ cứng cáp cho các trường hợp sử dụng quan trọng đối với doanh nghiệp.</p>
  <p>Jerry Liu, CEO của LlamaIndex, cho biết: Việc tạo mẫu một đường ống RAG hoặc tác nhân là dễ dàng, nhưng mỗi kỹ sư AI cần có lớp xử lý dữ liệu phù hợp, khung làm việc sắp xếp và công cụ thử nghiệm/giám sát để đưa các ứng dụng này vào sản xuất. LlamaTrace do Arize cung cấp là bộ công cụ phong phú nhất mà chúng tôi từng thấy trong việc cho phép các nhà phát triển quan sát, gỡ lỗi và đánh giá từng bước chi tiết của quy trình làm việc LLM rất phức tạp, và nó bổ sung hoàn hảo cho nền tảng dữ liệu sẵn sàng cho sản xuất và khung làm việc sắp xếp mà LlamaCloud và LlamaIndex cung cấp.</p>

<h3 id='thongtin-arize'>7. Thông tin về Arize AI</h3>
  <p>Arize AI là một nền tảng khả năng quan sát AI và đánh giá LLM giúp các nhóm cung cấp và duy trì AI thành công hơn trong sản xuất. Nền tảng giám sát và khả năng quan sát tự động của Arize cho phép các nhóm nhanh chóng phát hiện các vấn đề khi chúng xuất hiện, khắc phục sự cố tại sao chúng xảy ra và cải thiện hiệu suất tổng thể trên cả các trường hợp sử dụng ML truyền thống và thế hệ mới. Arize có trụ sở tại Berkeley, CA.</p>

<h3 id='thongtin-llamaindex'>8. Thông tin về LlamaIndex</h3>
  <p>LlamaIndex là một khung dữ liệu và nền tảng cho phép các nhà phát triển dễ dàng xây dựng các ứng dụng LLM trên dữ liệu của họ. LlamaIndex cung cấp một dịch vụ dành cho doanh nghiệp, LlamaCloud, cho phép các nhà phát triển phân tích cú pháp, lập chỉ mục và truy xuất hiệu quả trên nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Sau đó, các nhà phát triển có thể sử dụng khung mã nguồn mở cốt lõi để sắp xếp các quy trình làm việc với LLM để xây dựng các ứng dụng cấp sản xuất, từ các chatbot trả lời câu hỏi đến trích xuất tài liệu và tóm tắt đến các tác nhân tự động.</p>

LlamaTrace: Nền tảng mới cho việc đánh giá ứng dụng LLM

LlamaTrace: Nền tảng mới cho việc đánh giá ứng dụng LLM LlamaTrace: Nền tảng mới cho việc đánh giá ứng dụng LLM Mục lục ...

tháng 7 12, 2024

Alibaba Vươn Lên Hàng Đầu Trong Lĩnh Vực Trí Tuệ Nhân Tạo

<h2>Alibaba Vươn Lên Hàng Đầu Trong Lĩnh Vực Trí Tuệ Nhân Tạo</h2>

<ol>
  <li><strong>Alibaba Gặt Hái Thành Tích Nổi Bật</strong></li>
  <li><strong>Qwen2-72B-Instruct: Mô Hình AI Mạnh Mẽ</strong></li>
  <li><strong>Sự Vươn Lên Của AI Trung Quốc</strong></li>
  <li><strong>Hugging Face và LMSYS: Cánh Cửa Cho Mô Hình Mở</strong></li>
  <li><strong>Cuộc Chạy đua Trí Tuệ Nhân Tạo</strong></li>
</ol>

<h3>1. Alibaba Gặt Hái Thành Tích Nổi Bật</h3>

<p>Alibaba Group Holding đã khẳng định vị thế tiên phong trong lĩnh vực phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) tại Trung Quốc. Một trong những mô hình Qwen của Alibaba đã vượt qua các đối thủ trong nước để giành vị trí thứ ba trên toàn cầu, chỉ sau OpenAI và Anthropic.</p>

<h3>2. Qwen2-72B-Instruct: Mô Hình AI Mạnh Mẽ</h3>

<p>Qwen2-72B-Instruct, phiên bản tiên tiến nhất trong dòng mô hình nguồn mở Qwen của gã khổng lồ thương mại điện tử có trụ sở tại Hàng Châu, đã xếp sau GPT-4o của OpenAI và Claude 3.5 Sonnet của Anthropic trong bảng xếp hạng của SuperClue. SuperClue là một nền tảng đánh giá các mô hình AI dựa trên các tiêu chí như tính toán, lý luận logic, mã hóa và khả năng hiểu văn bản.</p>

<h3>3. Sự Vươn Lên Của AI Trung Quốc</h3>

<p>Năm mô hình AI của Trung Quốc, bao gồm Alibaba, Deepseek, SenseTime, Oppo và sự hợp tác giữa Đại học Thanh Hoa và Zhipu AI, đã vượt qua GPT-4 Turbo, một trong những mô hình tốt nhất của OpenAI được Microsoft hỗ trợ. Theo SuperClue, khoảng cách giữa các mô hình AI của Trung Quốc và Mỹ đang thu hẹp. SuperClue cho biết Trung Quốc đã đạt được tiến bộ đáng kể trong việc phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong nước trong nửa đầu năm nay.</p>

<h3>4. Hugging Face và LMSYS: Cánh Cửa Cho Mô Hình Mở</h3>

<p>Bảng xếp hạng này xuất hiện chỉ vài tuần sau khi cùng một mô hình dẫn đầu bảng xếp hạng các mô hình nguồn mở của nền tảng phát triển máy học Hugging Face, với ba mô hình Qwen lọt vào top 10. Clement Delangue, đồng sáng lập và CEO của Hugging Face, đã ca ngợi tiến bộ của các công ty AI Trung Quốc trong một bài đăng trên X. Qwen 72B là vua và các mô hình mở của Trung Quốc đang thống trị toàn diện, ông viết.</p>

<p>Là một nền tảng dành cho các mô hình nguồn mở, Hugging Face không đánh giá các mô hình nguồn đóng, vốn thường dẫn đầu trong các thử nghiệm như vậy. Một thử nghiệm riêng biệt trong tháng này của LMSYS - một tổ chức nghiên cứu mô hình AI được hỗ trợ bởi Đại học California, Berkeley - xếp hạng Qwen2-72B ở vị trí thứ 20, với các mô hình nguồn đóng của OpenAI, Anthropic và Google chiếm phần lớn 10 vị trí đầu.</p>

<p>OpenAI đã châm ngòi cho cuộc chạy đua AI vào cuối năm 2022 với việc ra mắt ChatGPT, dựa trên mô hình GPT-3.5 của họ. Sự phổ biến của sản phẩm đã khiến các gã khổng lồ công nghệ như Google và Microsoft phải vội vàng tung ra các chatbot của riêng mình. Các mô hình tiếp theo của OpenAI vẫn dẫn đầu ngành, mặc dù SuperClue cho biết hầu hết các mô hình nguồn đóng của Trung Quốc tại thời điểm này đã vượt qua khả năng của GPT-3.5-Turbo.</p>

Alibaba Vươn Lên Hàng Đầu Trong Lĩnh Vực Trí Tuệ Nhân Tạo

Alibaba Vươn Lên Hàng Đầu Trong Lĩnh Vực Trí Tuệ Nhân Tạo Mục lục Alibaba Gặt Hái Thành Tích Nổi Bật Qwen2-72B-Instruct: Mô Hình ...

tháng 7 12, 2024

Anthropic Ra mắt Bộ Công cụ AI Claude 3.5 Sonnet

<h2>Anthropic Ra mắt Bộ Công cụ AI Claude 3.5 Sonnet</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li>Giới thiệu</li>
  <li>Tính năng mới của Claude 3.5 Sonnet</li>
  <li>Lợi ích cho các nhà phát triển</li>
  <li>Kết luận</li>
</ol>

<h3>1. Giới thiệu</h3>

<p>Theo thông tin từ Pinwan ngày 11 tháng 7, Anthropic đã cho ra mắt một loạt công cụ AI Claude 3.5 Sonnet. Tất cả các công cụ này đều dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn Claude 3.5 Sonnet.</p>

<h3>2. Tính năng mới của Claude 3.5 Sonnet</h3>

<p>Anthropic đã bổ sung một đơn vị Evaluate vào bảng điều khiển Anthropic. Đơn vị này sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn Claude 3.5 Sonnet để hỗ trợ các nhà phát triển tạo, tinh chỉnh và kiểm tra các lời nhắc một cách hiệu quả.</p>

<h3>3. Lợi ích cho các nhà phát triển</h3>

<p>Những nâng cấp này được thiết kế để cải thiện phản hồi của mô hình ngôn ngữ đối với nhiều nhiệm vụ khác nhau, cung cấp một tài nguyên giá trị cho các công ty phát triển sản phẩm AI sử dụng Claude.</p>

<p>Bộ công cụ AI Claude 3.5 Sonnet của Anthropic hứa hẹn sẽ mang đến những lợi ích đáng kể cho các nhà phát triển AI, giúp họ tạo ra các sản phẩm thông minh và hiệu quả hơn.</p>

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

Anthropic Ra mắt Bộ Công cụ AI Claude 3.5 Sonnet

Anthropic Ra mắt Bộ Công cụ AI Claude 3.5 Sonnet Mục lục Giới thiệu Tính năng mới của Claude 3.5 Sonnet Lợi ích cho các nhà phá...

tháng 7 12, 2024

Cảnh báo: Google vẫn thống trị cuộc đua tìm kiếm AI

<h2>Cảnh báo: Google vẫn thống trị cuộc đua tìm kiếm AI</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li><strong>Dấu hiệu của sự thống trị:</strong>
    <ul>
      <li>Google vẫn giữ vị trí dẫn đầu thị trường tìm kiếm với 92% thị phần</li>
      <li>Google ưu tiên nội dung uy tín, hạn chế nội dung do người dùng tạo ra</li>
    </ul>
  </li>
  <li><strong>Sự trỗi dậy của các đối thủ:</strong>
    <ul>
      <li>Bing chậm rãi tăng thị phần nhưng vẫn thấp hơn 5%</li>
      <li>Perplexity tăng trưởng nhanh chóng với tốc độ 31% mỗi tháng</li>
      <li>Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT và Claude đang bắt đầu xuất hiện</li>
    </ul>
  </li>
  <li><strong>Sự thận trọng của ChatGPT:</strong>
    <ul>
      <li>ChatGPT ẩn danh nguồn giới thiệu để tránh tranh chấp về bản quyền nội dung</li>
    </ul>
  </li>
  <li><strong>Kết luận:</strong>
    <ul>
      <li>Cảnh quan tìm kiếm AI đang thay đổi liên tục</li>
      <li>Các doanh nghiệp cần tập trung vào tạo ra nội dung chất lượng cao để trở thành nguồn thông tin đáng tin cậy</li>
    </ul>
  </li>
</ol>

<p>Theo một báo cáo mới từ BrightEdge, Google vẫn là nhà vô địch trong cuộc đua tìm kiếm AI, bất chấp những lời đồn đại về sự suy giảm vị thế của họ. Dữ liệu từ BrightEdge Generative Parser™ (BGP) cho thấy Google hiện đang chiếm 92% thị phần tìm kiếm hữu cơ, chứng minh rằng gã khổng lồ tìm kiếm vẫn là lực lượng thống trị.</p>

<p>Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa là các đối thủ cạnh tranh đang ngủ quên. Bing đang tăng trưởng chậm rãi, với thị phần tăng từ 4.2% lên 4.5% trong nửa đầu năm 2024. Mặc dù sự gia tăng này có vẻ nhỏ, nhưng nó vẫn đáng kể khi mỗi phần trăm thị phần tìm kiếm hữu cơ trị giá khoảng 1.2 tỷ đô la. Perplexity, một công cụ tìm kiếm dựa trên AI mới nổi, đang tăng trưởng nhanh chóng với tốc độ 31% mỗi tháng, và có tiềm năng trở thành đối thủ cạnh tranh chính thức trong cuộc đua tìm kiếm.</p>

<p>Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT và Claude cũng đang tham gia cuộc chơi. Tuy nhiên, ChatGPT đã chọn cách ẩn danh nguồn giới thiệu, khiến việc theo dõi ảnh hưởng của nó trở nên khó khăn hơn. Điều này được cho là để tránh những tranh cãi về bản quyền nội dung, khi việc sử dụng nội dung để đào tạo LLM đang trở thành một vấn đề nóng. Claude AI, mặt khác, đang bắt đầu xuất hiện, và BrightEdge dự đoán sự tăng trưởng của nó trong những tháng tới.</p>

<p>Những phát hiện này cho thấy sự năng động của cảnh quan tìm kiếm AI. Các doanh nghiệp cần nhận thức được những thay đổi này và điều chỉnh chiến lược của mình cho phù hợp. Việc tạo ra nội dung chất lượng cao, cung cấp thông tin chính xác và đáng tin cậy sẽ là chìa khóa để thành công trong tương lai.</p>

Cảnh báo: Google vẫn thống trị cuộc đua tìm kiếm AI

Cảnh báo: Google vẫn thống trị cuộc đua tìm kiếm AI Mục lục Dấu hiệu của sự thống trị: Google vẫn giữ vị trí dẫn đầu thị ...

tháng 7 12, 2024

NVIDIA: Tiềm năng khổng lồ trong AI và thị trường GPU

LlamaIndex: Cách mạng hóa RAG cho Doanh nghiệp

LlamaTrace: Nền tảng mới cho việc đánh giá ứng dụng LLM

Alibaba Vươn Lên Hàng Đầu Trong Lĩnh Vực Trí Tuệ Nhân Tạo

Anthropic Ra mắt Bộ Công cụ AI Claude 3.5 Sonnet

Cảnh báo: Google vẫn thống trị cuộc đua tìm kiếm AI

Bài đăng phổ biến

Labels