Agent.ai.vn

OpenAI tạo ra thang đo để đánh giá mức độ thông minh của AI

<h2>OpenAI: Xây dựng thang đo để đánh giá mức độ thông minh của AI</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li>Hệ thống phân loại AI theo cấp độ</li>
  <li>Mục tiêu của thang đo và ý nghĩa của AGI</li>
  <li>Hành trình hướng tới AGI và những thách thức</li>
  <li>Sự hợp tác với Los Alamos National Laboratory</li>
  <li>Báo động về vấn đề an toàn và những tranh cãi</li>
  <li>Thang đo - Công cụ đánh giá tiến bộ và định nghĩa rõ ràng hơn</li>
</ol>

<p>OpenAI đã tạo ra một thang đo nội bộ để theo dõi tiến trình phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hướng tới trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI), hay AI có trí thông minh tương tự con người. Một phát ngôn viên của OpenAI chia sẻ thông tin này với Bloomberg.</p>

<p>Thang đo này bao gồm 5 cấp độ:</p>

<ul>
  <li><strong>Cấp độ 1:</strong> Bao gồm các chatbot hiện tại như ChatGPT.</li>
  <li><strong>Cấp độ 2:</strong> Là hệ thống có khả năng giải quyết các vấn đề cơ bản ở mức độ một người có bằng tiến sĩ.</li>
  <li><strong>Cấp độ 3:</strong> Là các tác nhân AI có khả năng thực hiện hành động thay mặt người dùng.</li>
  <li><strong>Cấp độ 4:</strong> Là AI có khả năng tạo ra những đổi mới mới.</li>
  <li><strong>Cấp độ 5:</strong> Là cấp độ cuối cùng để đạt được AGI, AI có khả năng thực hiện công việc của cả một tổ chức.</li>
</ul>

<p>OpenAI đã định nghĩa AGI là một hệ thống tự động cao vượt trội con người trong hầu hết các nhiệm vụ có giá trị kinh tế.</p>

<p>Cấu trúc độc đáo của OpenAI tập trung vào nhiệm vụ đạt được AGI và cách họ định nghĩa AGI rất quan trọng. Công ty tuyên bố rằng nếu một dự án phù hợp với giá trị, an toàn và gần đạt được AGI trước OpenAI, họ cam kết không cạnh tranh với dự án đó và sẽ làm mọi thứ để hỗ trợ. Tuy nhiên, cách diễn đạt trong điều lệ của OpenAI là mơ hồ, tạo điều kiện cho sự đánh giá của thực thể vì lợi nhuận (do tổ chức phi lợi nhuận quản lý). Nhưng một thang đo mà OpenAI có thể tự kiểm tra và cạnh tranh có thể giúp xác định rõ hơn khi nào AGI được đạt được.</p>

<p>Tuy nhiên, AGI vẫn còn rất xa vời: sẽ cần hàng tỷ đô la chi phí tính toán để đạt được AGI, nếu có. Các mốc thời gian từ các chuyên gia, và thậm chí cả tại OpenAI, cũng rất khác nhau. Vào tháng 10 năm 2023, Giám đốc điều hành OpenAI Sam Altman cho biết chúng ta còn năm năm, cộng trừ trước khi đạt được AGI.</p>

<p>Thang đo xếp hạng mới này, mặc dù vẫn đang được phát triển, được giới thiệu một ngày sau khi OpenAI công bố hợp tác với Phòng thí nghiệm Quốc gia Los Alamos, nhằm khám phá cách các mô hình AI tiên tiến như GPT-4o có thể hỗ trợ an toàn trong nghiên cứu sinh học. Một người quản lý chương trình tại Los Alamos, chịu trách nhiệm cho danh mục sinh học an ninh quốc gia và đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo quan hệ đối tác OpenAI, cho biết mục tiêu là kiểm tra khả năng của GPT-4o và thiết lập một bộ tiêu chí an toàn và các yếu tố khác cho chính phủ Hoa Kỳ. Cuối cùng, các mô hình công cộng hoặc tư nhân có thể được kiểm tra dựa trên các yếu tố này để đánh giá các mô hình của riêng họ.</p>

<p>Vào tháng 5, OpenAI đã giải tán đội ngũ an toàn của mình sau khi trưởng nhóm, đồng sáng lập OpenAI Ilya Sutskever, rời công ty. Jan Leike, một nhà nghiên cứu quan trọng của OpenAI, đã từ chức ngay sau đó và tuyên bố trong một bài đăng rằng văn hóa và quy trình an toàn đã bị bỏ qua cho các sản phẩm hào nhoáng tại công ty. Mặc dù OpenAI phủ nhận điều đó, một số người lo ngại về ý nghĩa của điều này nếu công ty thực sự đạt được AGI.</p>

<p>OpenAI chưa cung cấp chi tiết về cách họ gán các mô hình vào các cấp độ nội bộ này (và đã từ chối yêu cầu bình luận của The Verge). Tuy nhiên, các nhà lãnh đạo của công ty đã trình diễn một dự án nghiên cứu sử dụng mô hình AI GPT-4 trong một cuộc họp toàn thể vào thứ Năm và tin rằng dự án này thể hiện một số kỹ năng mới thể hiện lý luận giống con người, theo Bloomberg.</p>

<p>Thang đo này có thể giúp cung cấp một định nghĩa nghiêm ngặt về tiến bộ, thay vì để nó được diễn giải. Ví dụ, Giám đốc công nghệ OpenAI Mira Murati cho biết trong một cuộc phỏng vấn vào tháng 6 rằng các mô hình trong phòng thí nghiệm của họ không tốt hơn nhiều so với những gì công chúng đã có. Trong khi đó, Giám đốc điều hành Sam Altman cho biết vào cuối năm ngoái rằng công ty gần đây đã đẩy lùi tấm màn vô minh, nghĩa là các mô hình thông minh hơn đáng kể.</p>

OpenAI tạo ra thang đo để đánh giá mức độ thông minh của AI

OpenAI: Xây dựng thang đo để đánh giá mức độ thông minh của AI Mục lục: Hệ thống phân loại AI theo cấp độ Mục tiêu của thang đo và...

tháng 7 12, 2024

NVIDIA NeMo: Nâng cao khả năng tùy chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn cho doanh nghiệp

<h2>NVIDIA NeMo: Nâng cao khả năng tùy chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn cho doanh nghiệp</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Tầm quan trọng của việc tùy chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)</strong></li>
  <li><strong>Sử dụng NVIDIA NeMo để tùy chỉnh LLM</strong></li>
  <li><strong>NVIDIA NIM: Tăng tốc triển khai</strong></li>
  <li><strong>Quá trình tùy chỉnh</strong></li>
  <li><strong>Triển khai và suy luận</strong></li>
  <li><strong>Triển vọng trong tương lai</strong></li>
</ol>

<h3>1. Tầm quan trọng của việc tùy chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)</h3>

<p>Theo NVIDIA Technical Blog, các doanh nghiệp áp dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cho các ứng dụng cụ thể có thể nhận được lợi ích đáng kể từ việc tùy chỉnh mô hình. Việc điều chỉnh LLM để đáp ứng nhu cầu cụ thể của từng lĩnh vực và triển khai hiệu quả là điều cần thiết để đạt được hiệu suất tối ưu và sự phù hợp.</p>

<h3>2. Sử dụng NVIDIA NeMo để tùy chỉnh LLM</h3>

<p>NVIDIA NeMo là một nền tảng trọn gói để phát triển AI thế hệ mới, cung cấp các công cụ cho việc đào tạo, tùy chỉnh, tạo ra thế hệ tăng cường truy xuất (RAG), các thanh chắn, bộ công cụ, quản lý dữ liệu và đào tạo mô hình. Với NeMo, các doanh nghiệp có thể phát triển các mô hình phù hợp với giọng điệu thương hiệu và kiến thức chuyên môn của họ, nâng cao hiệu quả cho các tác vụ như chatbot dịch vụ khách hàng hoặc bot hỗ trợ IT.</p>

<p>Ví dụ, quá trình tùy chỉnh Llama 3 8B NIM cho lĩnh vực y sinh học bằng cách sử dụng bộ dữ liệu PubMedQA minh họa cho khả năng của nền tảng. Việc tùy chỉnh này cho phép các tổ chức trích xuất thông tin chính xác từ khối lượng nội dung khổng lồ và cung cấp thông tin liên quan cho khách hàng.</p>

<h3>3. NVIDIA NIM: Tăng tốc triển khai</h3>

<p>NVIDIA NIM, một phần của NVIDIA AI Enterprise, cung cấp các dịch vụ vi mô suy luận dễ sử dụng được thiết kế để tăng tốc độ triển khai các mô hình AI thế hệ mới được tối ưu hóa hiệu suất. Các dịch vụ vi mô này có thể được triển khai trên nhiều môi trường, bao gồm máy trạm, nội bộ và đám mây, đảm bảo sự linh hoạt và bảo mật dữ liệu cho doanh nghiệp.</p>

<p>Hiện tại, người dùng có thể truy cập các dịch vụ vi mô suy luận NIM cho các mô hình như Llama 3 8B Instruct và Llama 3 70B Instruct, tạo điều kiện cho việc triển khai tự lưu trữ trên bất kỳ cơ sở hạ tầng được tăng tốc NVIDIA nào. Đối với những người mới bắt đầu với việc tạo mẫu, các API Llama 3 có sẵn thông qua danh mục API NVIDIA có thể là một nguồn tài nguyên có giá trị.</p>

<h3>4. Quá trình tùy chỉnh</h3>

<p>Quá trình tùy chỉnh bao gồm một số bước, bắt đầu bằng việc chuyển đổi mô hình sang định dạng .nemo và tạo bộ điều hợp LoRA (Low-Rank Adaptation) cho các mô hình NeMo. Sau đó, các bộ điều hợp này được sử dụng với NIM để suy luận trên mô hình được tùy chỉnh. NIM hỗ trợ tải động các bộ điều hợp LoRA, cho phép đào tạo nhiều mô hình LoRA cho các trường hợp sử dụng khác nhau.</p>

<p>Để bắt đầu, các doanh nghiệp cần truy cập vào GPU NVIDIA, một môi trường hỗ trợ Docker với NVIDIA Container Runtime, một khóa API NGC CLI và giấy phép NVIDIA AI Enterprise. Sau khi đáp ứng được các điều kiện tiên quyết này, mô hình Llama 3 8B Instruct có thể được tải xuống từ danh mục NVIDIA NGC và được tùy chỉnh thêm bằng cách sử dụng khung NeMo.</p>

<h3>5. Triển khai và suy luận</h3>

<p>Sau khi tùy chỉnh mô hình, nó được triển khai bằng cách sử dụng NIM. Quá trình triển khai liên quan đến việc tổ chức kho lưu trữ mô hình và sử dụng lệnh Docker để khởi động máy chủ. Sau đó, các doanh nghiệp có thể gửi các yêu cầu suy luận đến máy chủ, cho phép họ sử dụng mô hình được tùy chỉnh cho nhu cầu cụ thể của mình.</p>

<p>Ví dụ, một tập lệnh Python có thể được sử dụng để gửi yêu cầu POST đến điểm cuối hoàn thành của máy chủ, cho phép các doanh nghiệp tạo ra phản hồi dựa trên mô hình được tùy chỉnh. Quá trình này đảm bảo rằng mô hình cung cấp các câu trả lời chính xác và liên quan đến các câu hỏi cụ thể của từng lĩnh vực.</p>

<h3>6. Triển vọng trong tương lai</h3>

<p>Để đơn giản hóa thêm việc tùy chỉnh AI thế hệ mới, NVIDIA đã công bố chương trình truy cập sớm cho dịch vụ vi mô NeMo Customizer. Dịch vụ hiệu năng cao, có khả năng mở rộng này hợp lý hóa việc tinh chỉnh và căn chỉnh LLM cho các trường hợp sử dụng cụ thể của từng lĩnh vực, giúp các doanh nghiệp đưa giải pháp ra thị trường nhanh hơn.</p>

<p>Bằng cách tận dụng NVIDIA NeMo và NIM, các doanh nghiệp có thể đạt được hiệu quả và hiệu quả trong việc tùy chỉnh và triển khai LLM, đảm bảo rằng các giải pháp AI của họ được thiết kế riêng để đáp ứng nhu cầu độc đáo của họ.</p>

NVIDIA NeMo: Nâng cao khả năng tùy chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn cho doanh nghiệp

NVIDIA NeMo: Nâng cao khả năng tùy chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn cho doanh nghiệp Mục lục: Tầm quan trọng của việc tùy chỉnh mô hình ngô...

tháng 7 12, 2024

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

OpenAI tạo ra thang đo để đánh giá mức độ thông minh của AI

NVIDIA NeMo: Nâng cao khả năng tùy chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn cho doanh nghiệp

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

Bài đăng phổ biến

Labels