Agent.ai.vn

LTIMindtree và Snowflake hợp tác đẩy mạnh ứng dụng AI cho doanh nghiệp

<h2>LTIMindtree và Snowflake hợp tác đẩy mạnh ứng dụng AI cho doanh nghiệp</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Hợp tác chiến lược</strong></li>
  <li><strong>Lợi ích cho doanh nghiệp</strong></li>
  <li><strong>Công nghệ Canvas.ai</strong></li>
  <li><strong>Lời nhận xét của lãnh đạo</strong></li>
  <li><strong>Về LTIMindtree</strong></li>
</ol>

<h3>1. Hợp tác chiến lược</h3>
<p>LTIMindtree, công ty tư vấn công nghệ và giải pháp kỹ thuật số toàn cầu, vừa thông báo ra mắt Canvas.ai, nền tảng AI doanh nghiệp tiên tiến của mình trên Snowflake AI Data Cloud. Sự hợp tác này nhằm mục tiêu tăng cường khả năng AI của LTIMindtree, mang đến sự linh hoạt và phát triển nhanh chóng cho khách hàng, giúp họ khai thác sức mạnh của AI.</p>

<h3>2. Lợi ích cho doanh nghiệp</h3>
<p>Bằng cách kết hợp tính năng tùy biến, khả năng mở rộng và giao diện người dùng trực quan của Canvas.ai với khả năng hàng đầu của Snowflake, các doanh nghiệp có thể nhanh chóng chuyển đổi các ứng dụng của mình. Sự kết hợp này mang lại khả năng quản trị chủ động và các biện pháp bảo vệ của Canvas.ai cùng với các mô hình cấp doanh nghiệp như Snowflake Arctic LLMs.</p>
<p>Các tính năng FinOps của Canvas.ai, bao gồm giới hạn tốc độ, ngân sách mã thông báo và báo cáo, tăng cường khả năng sử dụng và hiệu quả của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mà Snowflake Cortex AI đang cung cấp, với quyền truy cập vào các LLM hàng đầu ngành như Mixtral, LLaMA 3 và Gemma.</p>

<h3>3. Công nghệ Canvas.ai</h3>
<p>Bằng cách tận dụng Snowflake, các ứng dụng điều hướng của Canvas.ai đẩy nhanh hành trình GenAI. Các ứng dụng được tích hợp sẵn này đơn giản hóa việc triển khai AI, cho phép các tổ chức triển khai các giải pháp một cách dễ dàng.</p>

<h3>4. Lời nhận xét của lãnh đạo</h3>
<p>Ashish Varerkar, Phó chủ tịch kiêm Giám đốc, Canvas AI, LTIMindtree, chia sẻ: LTIMindtree rất vui mừng khi công bố ra mắt Canvas.ai trên Snowflake. Tận dụng nền tảng như Snowflake Cortex AI, cùng với các LLM được hỗ trợ và khả năng tinh chỉnh, chúng tôi trao quyền cho khách hàng lựa chọn các mô hình LLM phù hợp với các trường hợp sử dụng kinh doanh của họ. Các thế mạnh chính của chúng tôi bao gồm kiểm duyệt nội dung, xác nhận kết quả cho các ứng dụng dựa trên LLM và dàn dựng liền mạch các khả năng trong các tổ chức. Với Canvas.ai, việc xây dựng các ứng dụng dựa trên LLM trở nên cực kỳ dễ dàng cho người dùng cuối, khai thác đầy đủ tiềm năng của các khả năng cơ bản.</p>
<p>Rithesh Makkena, Trưởng nhóm SE Đối tác Toàn cầu, Snowflake, nhận định: Khi Snowflake đẩy nhanh hành trình AI cho cả sản phẩm và khách hàng của chúng tôi, chúng tôi nhận thấy một mối quan tâm chung: lựa chọn mô hình phù hợp cho các trường hợp sử dụng kinh doanh cụ thể. Canvas.ai giúp giải quyết thử thách này với các thông số có thể tùy chỉnh, trao quyền cho người dùng đưa ra lựa chọn sáng suốt hơn mà không tốn quá nhiều chi phí. Ngoài việc lựa chọn mô hình, Canvas.ai giúp đảm bảo quản trị và bảo mật mạnh mẽ.</p>

<h3>5. Về LTIMindtree</h3>
<p>LTIMindtree là một công ty tư vấn công nghệ và giải pháp kỹ thuật số toàn cầu, cho phép các doanh nghiệp trên khắp các ngành nghề tái cấu trúc mô hình kinh doanh, đẩy nhanh đổi mới và tối đa hóa tăng trưởng bằng cách tận dụng các công nghệ kỹ thuật số. Là đối tác chuyển đổi kỹ thuật số cho hơn 700 khách hàng, LTIMindtree mang đến chuyên môn về lĩnh vực và công nghệ sâu rộng để giúp thúc đẩy sự khác biệt cạnh tranh vượt trội, trải nghiệm khách hàng và kết quả kinh doanh trong một thế giới hội tụ. Được hỗ trợ bởi hơn 81.000 chuyên gia tài năng và có tinh thần kinh doanh trên 30 quốc gia, LTIMindtree - một công ty của Tập đoàn Larsen & Toubro - giải quyết những thách thức kinh doanh phức tạp nhất và mang lại sự chuyển đổi ở quy mô lớn.</p>

LTIMindtree và Snowflake hợp tác đẩy mạnh ứng dụng AI cho doanh nghiệp

LTIMindtree và Snowflake hợp tác đẩy mạnh ứng dụng AI cho doanh nghiệp Mục lục: Hợp tác chiến lược Lợi ích cho doanh nghiệp Côn...

tháng 7 12, 2024

Meta Platforms thúc đẩy đổi mới với giải thưởng Meta Llama Impact Innovation Awards

<h2>Meta Platforms thúc đẩy đổi mới với giải thưởng Meta Llama Impact Innovation Awards</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Meta Platforms đầu tư mạnh vào AI</strong></li>
  <li><strong>Meta Llama Impact Innovation Awards - Hỗ trợ giải quyết các thách thức toàn cầu</strong></li>
  <li><strong>Llama 2 và Llama 3 - Nền tảng cho đổi mới</strong></li>
  <li><strong>Kết nối và hỗ trợ các dự án đổi mới</strong></li>
</ol>

<h3>1. Meta Platforms đầu tư mạnh vào AI</h3>

<p>Meta Platforms, chủ sở hữu của các nền tảng mạng xã hội hàng đầu như Facebook, Instagram, WhatsApp, đang tập trung mạnh vào công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI). Nỗ lực này được thể hiện rõ ràng qua việc phát hành Meta Llama 2 vào tháng 7 năm 2023 và Meta Llama 3 vào tháng 4 năm 2024.</p>

<h3>2. Meta Llama Impact Innovation Awards - Hỗ trợ giải quyết các thách thức toàn cầu</h3>

<p>Giải thưởng Meta Llama Impact Innovation Awards được thiết kế để hỗ trợ các sáng kiến giải quyết các vấn đề cấp bách trong khu vực bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn Llama. Chương trình này trao tặng các khoản tài trợ lên tới 35.000 USD cho các tổ chức tại Châu Phi, Trung Đông, Thổ Nhĩ Kỳ, Châu Á Thái Bình Dương và Mỹ Latinh.</p>

<h3>3. Llama 2 và Llama 3 - Nền tảng cho đổi mới</h3>

<p>Meta Llama 3, phiên bản nâng cấp của Llama 2, sở hữu hiệu suất cải thiện trên nhiều tiêu chuẩn ngành và khả năng mới, bao gồm suy luận nâng cao. Hai mô hình này đã thu hút sự quan tâm đáng kể với hơn 180 triệu yêu cầu tải xuống từ các nhà phát triển muốn tạo ra các công cụ dựa trên chúng.</p>

<p>Meta Platforms đã nhận thấy nhiều dự án đột phá được tạo ra thông qua chương trình Llama Impact Grant, tập trung vào việc tận dụng Llama 2 cho lợi ích xã hội trong giáo dục, môi trường và đổi mới mở. Giải thưởng Meta Llama Impact Innovation Awards tiếp tục hỗ trợ và ghi nhận các tổ chức tích hợp Llama 2 hoặc 3 vào nỗ lực giải quyết các thách thức khu vực.</p>

Meta Platforms thúc đẩy đổi mới với giải thưởng Meta Llama Impact Innovation Awards

Meta Platforms thúc đẩy đổi mới với giải thưởng Meta Llama Impact Innovation Awards Mục lục: Meta Platforms đầu tư mạnh vào AI Met...

tháng 7 12, 2024

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

LTIMindtree và Snowflake hợp tác đẩy mạnh ứng dụng AI cho doanh nghiệp

Meta Platforms thúc đẩy đổi mới với giải thưởng Meta Llama Impact Innovation Awards

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

Bài đăng phổ biến

Labels