Agent.ai.vn

Cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Generative AI)

<h2>Cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Generative AI)</h2>
<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li>Giới thiệu về Generative AI và cơ hội nghề nghiệp</li>
  <li>Các vị trí việc làm hấp dẫn trong Generative AI
    <ul>
      <li>Generative AI Engineer</li>
      <li>Consultant – Generative AI Engineer</li>
      <li>Generative AI Research—Research Engineer</li>
      <li>Generative AI Developer</li>
      <li>Generative AI Engineer</li>
    </ul>
  </li>
  <li>Kết luận</li>
</ol>
<h3>1. Giới thiệu về Generative AI và cơ hội nghề nghiệp</h3>
<p>Lĩnh vực Generative AI đang phát triển nhanh chóng, mở ra nhiều cơ hội cho các chuyên gia có chuyên môn trong lĩnh vực máy học, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các công nghệ liên quan. Các công ty trong nhiều ngành nghề đang tìm kiếm nhân tài để phát triển và triển khai các mô hình Generative AI, mang đến sự đổi mới và hiệu quả cho hoạt động kinh doanh.</p>
<h3>2. Các vị trí việc làm hấp dẫn trong Generative AI</h3>
<p>Dưới đây là một số vị trí việc làm hấp dẫn trong lĩnh vực Generative AI, với thông tin chi tiết về yêu cầu công việc, vị trí địa lý và công ty tuyển dụng:</p>
<h4>2.1. Generative AI Engineer</h4>
<ul>
  <li><strong>Công ty:</strong> Deloitte</li>
  <li><strong>Vị trí:</strong> Bangalore</li>
  <li><strong>Yêu cầu:</strong> Kinh nghiệm trong các thuật toán máy học nâng cao, học sâu, thống kê, các mô hình ngôn ngữ lớn như OpenAI và Llama2. Nắm vững các khung công tác như Langchain, Llamaindex, kỹ năng Python ở mức trung bình trở lên. Kiến thức về Numpy, Pandas, Scikit-learn, triển khai mô hình, kỹ thuật đặc trưng, tiền xử lý dữ liệu. Kinh nghiệm triển khai mô hình sản xuất cho các giải pháp ML.</li>
  <li><strong>Link ứng tuyển:</strong> [Link ứng tuyển]</li>
</ul>
<h4>2.2. Consultant – Generative AI Engineer</h4>
<ul>
  <li><strong>Công ty:</strong> Genpact</li>
  <li><strong>Vị trí:</strong> Noida</li>
  <li><strong>Yêu cầu:</strong> Kiến thức về các mô hình và thuật toán Generative AI, đặc biệt là Vector Search Utility và Retrieval-Augmented Generation Techniques. Nắm vững ít nhất một trong các mô hình Generative AI như OpenAI ChatGPT, Llama hoặc Claude 2. Kiến thức về máy học, Python, Flask/Django, microservices, và một nền tảng đám mây. Kinh nghiệm với Vector Search Utility, Rag. Kiến thức về khai thác thông tin từ nhiều nguồn, bao gồm Salesforce, ServiceNow, và Confluence. Chuyên môn về kỹ thuật prompt engineering. Kinh nghiệm về phân tích và giải quyết vấn đề ở mức độ cao, khả năng giao tiếp và cộng tác tốt.</li>
  <li><strong>Link ứng tuyển:</strong> [Link ứng tuyển]</li>
</ul>
<h4>2.3. Generative AI Research—Research Engineer</h4>
<ul>
  <li><strong>Công ty:</strong> Citi</li>
  <li><strong>Vị trí:</strong> Pune</li>
  <li><strong>Yêu cầu:</strong> Kinh nghiệm chuyên sâu về kỹ thuật phần mềm. Hoạt động hiệu quả trong môi trường tập trung vào kết quả. Có niềm đam mê nghiên cứu máy học và Generative AI. Tham gia vào nhóm Tech Strategy, dẫn dắt các nỗ lực xung quanh nhiều sản phẩm AI được xây dựng từ đầu. Tham gia vào việc định hình và xây dựng các sản phẩm chất lượng cao và đáng tin cậy. Tham gia vào nhóm phát triển các sản phẩm Generative AI đầu tiên tại Citi.</li>
  <li><strong>Link ứng tuyển:</strong> [Link ứng tuyển]</li>
</ul>
<h4>2.4. Generative AI Developer</h4>
<ul>
  <li><strong>Công ty:</strong> TCS</li>
  <li><strong>Vị trí:</strong> Hyderabad</li>
  <li><strong>Yêu cầu:</strong> Kỹ năng lập trình bằng các ngôn ngữ như Python, Java, hoặc C++. Kinh nghiệm với các khung học sâu như TensorFlow, PyTorch, hoặc scikit-learn. Kinh nghiệm với các nền tảng điện toán đám mây, ưu tiên Microsoft Azure, AWS hoặc Google Cloud Platform. Kinh nghiệm với NLP, GAN, VAE, Diffusion Models, Data Visualization. Thiết kế, phát triển và triển khai các mô hình Generative AI tiên tiến. Tối ưu hóa hiệu suất mô hình. Làm việc với các nhóm chức năng để xác định mục tiêu dự án và đưa ra các giải pháp sáng tạo.</li>
  <li><strong>Link ứng tuyển:</strong> [Link ứng tuyển]</li>
</ul>
<h4>2.5. Generative AI Engineer</h4>
<ul>
  <li><strong>Công ty:</strong> ZIDEA</li>
  <li><strong>Vị trí:</strong> Remote</li>
  <li><strong>Yêu cầu:</strong> Thiết kế, phát triển và triển khai các mô hình máy học bằng Amazon SageMaker. Phát triển các hệ thống hỏi đáp thông minh bằng Amazon Q. Tích hợp các dịch vụ back-end cho các ứng dụng AI sử dụng các dịch vụ AWS liên quan như Lambda và S3. Cộng tác với các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư ML để chuyển đổi yêu cầu kinh doanh thành thông số kỹ thuật. Tối ưu hóa các mô hình AI và theo dõi hiệu suất. Viết mã sạch và hiệu quả, thực hiện thử nghiệm đơn vị và xem xét mã. Kinh nghiệm tối thiểu 3 năm trong phát triển phần mềm, ưu tiên kiến thức chuyên sâu về các ngôn ngữ lập trình cấp cao như Python hoặc Java. Kinh nghiệm với OpenSearch và Amazon Bedrock.</li>
  <li><strong>Link ứng tuyển:</strong> [Link ứng tuyển]</li>
</ul>
<h3>3. Kết luận</h3>
<p>Với sự phát triển nhanh chóng của Generative AI, nhu cầu về nhân tài có chuyên môn trong lĩnh vực này đang ngày càng tăng cao. Nếu bạn có đam mê với AI và mong muốn làm việc trong một môi trường năng động, đầy thử thách, hãy thử sức mình với những cơ hội việc làm hấp dẫn trong Generative AI.</p>
<img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Generative AI)

Cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Generative AI) Mục lục Giới thiệu về Generative AI và cơ hội nghề nghiệ...

tháng 7 15, 2024

Google Gemma 27B: Một bước tiến mới cho AI

<h2>Google Gemma 27B: Một bước tiến mới cho AI</h2>
<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Giới thiệu về Google Gemma 27B</strong></li>
  <li><strong>Những điểm nổi bật của Gemma 27B:</strong>
    <ul>
      <li>Hiệu suất vượt trội</li>
      <li>Hiệu quả và tiết kiệm chi phí</li>
      <li>Tốc độ xử lý nhanh chóng trên nhiều nền tảng phần cứng</li>
      <li>Mở rộng khả năng truy cập và ứng dụng</li>
      <li>Khả năng tương thích đa dạng</li>
      <li>Triển khai dễ dàng</li>
    </ul>
  </li>
  <li><strong>Ưu điểm và hạn chế của Gemma 27B:</strong>
    <ul>
      <li>Ưu điểm:
        <ul>
          <li>Khả năng mã hóa</li>
          <li>Logic cơ bản</li>
        </ul>
      </li>
      <li>Hạn chế:
        <ul>
          <li>Khả năng suy luận phức tạp</li>
          <li>Nhất quán đầu ra</li>
        </ul>
      </li>
    </ul>
  </li>
  <li><strong>Đánh giá hiệu suất so sánh:</strong></li>
  <li><strong>Ứng dụng thực tế và khả năng tùy chỉnh:</strong></li>
  <li><strong>Kết luận:</strong></li>
</ol>

<h3>1. Giới thiệu về Google Gemma 27B:</h3>
<p>Google đã chính thức phát hành mô hình AI Gemma 2 cho các nhà nghiên cứu và nhà phát triển. Gemma 2 là một mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở (LLM) mạnh mẽ, được cung cấp với hai kích thước: 9 tỷ và 27 tỷ tham số. Phiên bản 27 tỷ tham số, đặc biệt, đã trải qua các thử nghiệm nghiêm ngặt để đánh giá hiệu suất và khả năng của nó.</p>

<h3>2. Những điểm nổi bật của Gemma 27B:</h3>
<ul>
  <li><strong>Hiệu suất vượt trội:</strong> Gemma 27B mang đến hiệu suất tốt nhất trong phân khúc kích thước của nó, thậm chí cạnh tranh với các mô hình có kích thước lớn hơn gấp đôi. Phiên bản 9 tỷ tham số của Gemma 2 cũng đạt hiệu suất hàng đầu, vượt trội so với Llama 3 8B và các mô hình mở khác trong cùng phân khúc.</li>
  <li><strong>Hiệu quả và tiết kiệm chi phí:</strong> Gemma 27B được thiết kế để chạy suy luận hiệu quả ở độ chính xác đầy đủ trên một máy chủ Google Cloud TPU, NVIDIA A100 80GB Tensor Core GPU hoặc NVIDIA H100 Tensor Core GPU, giúp giảm chi phí đáng kể mà vẫn duy trì hiệu suất cao. Điều này cho phép triển khai AI dễ tiếp cận và tiết kiệm chi phí hơn.</li>
  <li><strong>Tốc độ xử lý nhanh chóng trên nhiều nền tảng phần cứng:</strong> Gemma 2 được tối ưu hóa để chạy nhanh chóng trên nhiều loại phần cứng, từ máy tính xách tay chơi game mạnh mẽ và máy tính để bàn cao cấp đến các thiết lập dựa trên đám mây. Bạn có thể thử Gemma 2 ở độ chính xác đầy đủ trong Google AI Studio, mở khóa hiệu suất cục bộ với phiên bản lượng tử với Gemma.cpp trên CPU của bạn, hoặc thử nó trên máy tính gia đình của bạn với NVIDIA RTX hoặc GeForce RTX thông qua Hugging Face Transformers.</li>
  <li><strong>Mở rộng khả năng truy cập và ứng dụng:</strong> Giống như các mô hình Gemma ban đầu, Gemma 2 được cung cấp theo giấy phép Gemma thân thiện với thương mại, cho phép các nhà phát triển và nhà nghiên cứu chia sẻ và thương mại hóa các sáng tạo của họ.</li>
  <li><strong>Khả năng tương thích đa dạng:</strong> Dễ dàng sử dụng Gemma 2 với các công cụ và quy trình làm việc ưa thích của bạn nhờ khả năng tương thích với các khung AI chính như Hugging Face Transformers, JAX, PyTorch và TensorFlow thông qua Keras 3.0, vLLM, Gemma.cpp, Llama.cpp và Ollama. Ngoài ra, Gemma được tối ưu hóa với NVIDIA TensorRT-LLM để chạy trên cơ sở hạ tầng được tăng tốc bởi NVIDIA hoặc dưới dạng dịch vụ vi mô suy luận NVIDIA NIM, với tối ưu hóa cho NVIDIA’s NeMo sắp được tung ra. Bạn có thể tinh chỉnh ngay hôm nay với Keras và Hugging Face. Chúng tôi đang tích cực làm việc để kích hoạt các tùy chọn tinh chỉnh hiệu quả tham số bổ sung.</li>
  <li><strong>Triển khai dễ dàng:</strong> Bắt đầu từ tháng sau, khách hàng của Google Cloud sẽ có thể dễ dàng triển khai và quản lý Gemma 2 trên Vertex AI.</li>
</ul>

<h3>3. Ưu điểm và hạn chế của Gemma 27B:</h3>
<ul>
  <li><strong>Ưu điểm:</strong>
    <ul>
      <li><strong>Khả năng mã hóa:</strong> Gemma 27B đã thể hiện khả năng mã hóa ấn tượng trong quá trình thử nghiệm. Nó đã thực thi thành công các kịch bản Python và cung cấp lời giải thích rõ ràng, cho thấy khả năng hiểu và tạo mã.</li>
      <li><strong>Logic cơ bản:</strong> Ngoài ra, mô hình này đã hoạt động tốt trong các bài kiểm tra logic và toán học cơ bản, cho thấy khả năng xử lý các tác vụ đơn giản.</li>
    </ul>
  </li>
  <li><strong>Hạn chế:</strong>
    <ul>
      <li><strong>Khả năng suy luận phức tạp:</strong> Mặc dù Gemma 27B nổi bật trong nhiều lĩnh vực, nhưng nó gặp khó khăn khi xử lý các tác vụ suy luận và logic phức tạp. Mô hình này gặp khó khăn trong việc tạo ra kết quả chính xác nhất quán trong những trường hợp đòi hỏi khắt khe hơn. Hạn chế này có thể ảnh hưởng đến hiệu quả của nó trong các ứng dụng yêu cầu khả năng suy luận nâng cao.</li>
      <li><strong>Nhất quán đầu ra:</strong> Một lĩnh vực khác mà Gemma 27B gặp khó khăn là tạo ra các định dạng đầu ra cụ thể, chẳng hạn như JSON, một cách nhất quán. Sự không nhất quán trong định dạng đầu ra có thể yêu cầu tinh chỉnh bổ sung hoặc xử lý hậu kỳ để đảm bảo đạt được cấu trúc mong muốn.</li>
    </ul>
  </li>
</ul>

<h3>4. Đánh giá hiệu suất so sánh:</h3>
<p>Để đánh giá hiệu suất của Gemma 27B trong một bối cảnh rộng hơn, các thử nghiệm đánh giá hiệu suất đã được thực hiện. Kết quả cho thấy Gemma 27B vượt trội so với các mô hình khác trong cùng phân khúc kích thước, thể hiện hiệu quả và hiệu quả của nó. Đáng chú ý, nó thậm chí còn cho thấy hiệu suất cạnh tranh khi so sánh với các mô hình lớn hơn như Llama 3, nhấn mạnh khả năng vượt trội của nó.</p>

<h3>5. Ứng dụng thực tế và khả năng tùy chỉnh:</h3>
<p>Tính chất mã nguồn mở và khả năng chạy không lượng tử trên cơ sở hạ tầng đám mây hiệu suất cao của Gemma 27B làm cho nó trở thành một lựa chọn hấp dẫn để phát triển các ứng dụng AI và thử nghiệm các mô hình tiên tiến. Các nhà nghiên cứu và nhà phát triển có thể tận dụng khả năng của nó để khám phá những chân trời mới trong trí tuệ nhân tạo.</p>
<p>Sự linh hoạt của mô hình cho phép tùy chỉnh và thích ứng rộng rãi với các nhu cầu cụ thể. Bằng cách tinh chỉnh Gemma 27B trên dữ liệu chuyên ngành hoặc tích hợp nó với các thành phần AI khác, các nhà phát triển có thể tạo ra các giải pháp mạnh mẽ và được điều chỉnh cho nhiều ngành nghề và trường hợp sử dụng.</p>

<h3>6. Kết luận:</h3>
<p>Mô hình AI Gemma 27B của Google đã thể hiện hiệu suất và tiềm năng ấn tượng trong lĩnh vực mô hình ngôn ngữ lớn. Điểm mạnh của nó trong mã hóa, logic cơ bản và hiệu quả suy luận làm cho nó trở thành một công cụ có giá trị cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu. Mặc dù nó gặp khó khăn trong suy luận phức tạp và nhất quán đầu ra, nhưng tính chất mã nguồn mở và các tùy chọn tùy chỉnh của nó cung cấp nhiều cơ hội để cải thiện và thích ứng.</p>
<p>Khi lĩnh vực trí tuệ nhân tạo tiếp tục phát triển, các mô hình như Gemma 27B sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy sự hiểu biết và ứng dụng của chúng ta về mô hình ngôn ngữ. Bằng cách tận dụng khả năng của nó và giải quyết các hạn chế của nó, các nhà nghiên cứu và nhà phát triển có thể mở khóa những khả năng mới và thúc đẩy sự đổi mới trong nhiều lĩnh vực. Để biết thêm thông tin chi tiết về phân tích hiệu suất, hãy xem báo cáo kỹ thuật.</p>

Google Gemma 27B: Một bước tiến mới cho AI

Google Gemma 27B: Một bước tiến mới cho AI Mục lục: Giới thiệu về Google Gemma 27B Những điểm nổi bật của Gemma 27B: Hi...

tháng 7 15, 2024

Mô hình Lag-Llama do AI điều khiển vượt trội so với MIDAS truyền thống trong dự báo lạm phát khu vực Euro

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
  <title>Mô hình Lag-Llama do AI điều khiển vượt trội so với MIDAS truyền thống trong dự báo lạm phát khu vực Euro</title>
  <style>
    body {
      font-family: sans-serif;
    }
    h1, h2, h3 {
      text-align: center;
    }
    ul {
      list-style-type: none;
      padding: 0;
    }
    li {
      margin-bottom: 10px;
    }
  </style>
</head>
<body>
  <h1>Mô hình Lag-Llama do AI điều khiển vượt trội so với MIDAS truyền thống trong dự báo lạm phát khu vực Euro</h1>
  <h2>Mục lục:</h2>
  <ul>
    <li>1. Dự báo lạm phát: Vai trò của dữ liệu tần số hỗn hợp</li>
    <li>2. Ưu điểm của mô hình hồi quy MIDAS</li>
    <li>3. Mô hình Lag-Llama: Một bước tiến trong học máy</li>
    <li>4. Dữ liệu toàn diện để dự báo chính xác</li>
    <li>5. Lag-Llama vượt trội MIDAS về các chỉ số chính</li>
    <li>6. Thách thức và hướng đi trong tương lai của dự báo kinh tế</li>
  </ul>
  <h2>Dự báo lạm phát: Vai trò của dữ liệu tần số hỗn hợp</h2>
  <p>Dự báo lạm phát đóng vai trò quan trọng đối với cả các nhà hoạch định chính sách và người tham gia thị trường, bởi nó liên quan đến việc dự đoán tỷ lệ lạm phát hiện tại bằng cách sử dụng dữ liệu gần đây nhất. Một trong những thách thức đáng kể trong quá trình này là xử lý dữ liệu tần số hỗn hợp, nơi lạm phát được đo lường hàng tháng, nhưng các chỉ số liên quan khác, chẳng hạn như dữ liệu thị trường tài chính, lại có sẵn hàng ngày. Các mô hình kinh tế truyền thống như ARIMA và VAR không được thiết kế để xử lý hiệu quả dữ liệu tần số hỗn hợp, thường yêu cầu tổng hợp dữ liệu tần số cao để khớp với tần số thấp hơn của biến mục tiêu. Việc tổng hợp này có thể dẫn đến mất thông tin có giá trị, do đó làm giảm độ chính xác của dự báo.</p>
  <h2>Ưu điểm của mô hình hồi quy MIDAS</h2>
  <p>Mô hình hồi quy MIDAS, được phát triển bởi Ghysels và các cộng sự, giải quyết vấn đề này bằng cách cho phép sử dụng dữ liệu tần số cao mà không cần tổng hợp, do đó bảo toàn thông tin có giá trị vốn có trong dữ liệu hàng ngày. Mô hình này đã được áp dụng rộng rãi bởi cả các tổ chức công cộng và tư nhân để cải thiện độ chính xác và tính kịp thời của các dự báo kinh tế.</p>
  <h2>Mô hình Lag-Llama: Một bước tiến trong học máy</h2>
  <p>Mặt khác, mô hình Lag-Llama thể hiện một bước tiến gần đây trong lĩnh vực học máy. Mô hình dựa trên LSTM này được đào tạo trên một loạt các bộ dữ liệu chuỗi thời gian rộng lớn và nổi bật ở khả năng dự báo zero-shot, nghĩa là nó có thể đưa ra dự đoán chính xác trên các bộ dữ liệu mà nó chưa được đào tạo rõ ràng. Mặc dù có khả năng mạnh mẽ, mô hình Lag-Llama không hỗ trợ dữ liệu tần số hỗn hợp, điều này có thể hạn chế hiệu quả của nó trong các ứng dụng yêu cầu tích hợp dữ liệu như vậy.</p>
  <h2>Dữ liệu toàn diện để dự báo chính xác</h2>
  <p>Để nghiên cứu của họ, các nhà nghiên cứu đã tạo một bộ dữ liệu kéo dài từ tháng 6 năm 2010 đến tháng 6 năm 2022, bao gồm giá dầu thô Brent hàng ngày, chênh lệch lãi suất, lãi suất ngắn hạn và dài hạn, tỷ giá hối đoái và chỉ số Eurostoxx50. Các biến này được lựa chọn dựa trên sự liên quan của chúng đối với kỳ vọng thị trường và lạm phát. Các kỹ thuật tiền xử lý khác nhau đã được áp dụng cho dữ liệu, chẳng hạn như tính toán thay đổi phân đoạn hàng ngày và hạ mẫu biến mục tiêu xuống tần số hàng ngày để sử dụng với mô hình Lag-Llama.</p>
  <h2>Lag-Llama vượt trội MIDAS về các chỉ số chính</h2>
  <p>Hiệu suất của cả hai mô hình đã được đánh giá bằng cách sử dụng một số chỉ số, bao gồm Sai số tuyệt đối trung bình (MAE), Sai số tỷ lệ phần trăm tuyệt đối trung bình (MAPE), Sai số bình phương trung bình (MSE), tương quan với mục tiêu, R-squared và R-squared điều chỉnh. Các phát hiện cho thấy mô hình Lag-Llama thể hiện hiệu suất vượt trội trên tất cả các chỉ số này khi so sánh với hồi quy MIDAS. Cụ thể, Lag-Llama đạt được MAE là 0,21 so với 0,23 của MIDAS, MAPE là 0,40% so với 0,50% của MIDAS và MSE là 0,07 so với 0,11 của MIDAS. Ngoài ra, mô hình Lag-Llama thể hiện hệ số tương quan cao hơn là 0,92, cho thấy sự phù hợp mạnh mẽ hơn với dữ liệu lạm phát thực tế so với 0,88 của MIDAS.</p>
  <h2>Thách thức và hướng đi trong tương lai của dự báo kinh tế</h2>
  <p>Mặc dù đánh giá hồi quy MIDAS trong điều kiện tối ưu, bao gồm dự đoán trong mẫu và sử dụng dữ liệu tần số hỗn hợp, mô hình Lag-Llama vẫn vượt trội hơn. Điều này cho thấy các kỹ thuật học máy nâng cao được sử dụng bởi Lag-Llama mang lại lợi thế đáng kể về độ chính xác dự đoán. Tuy nhiên, phần thảo luận của nghiên cứu cũng nêu bật những thách thức liên quan đến việc sử dụng các mô hình LSTM trong các ứng dụng thực tế, đặc biệt là trong các tổ chức công cộng. Bản chất hộp đen của các mô hình LSTM, che khuất lý do đằng sau các dự đoán của chúng, có thể gây ra những vấn đề đáng kể trong các ngữ cảnh đòi hỏi sự minh bạch và khả năng giải thích là điều cần thiết cho việc ra quyết định.</p>
  <p>Nghiên cứu kết luận rằng mặc dù mô hình Lag-Llama không vượt qua hồi quy MIDAS theo biên độ nghiêm ngặt ban đầu được xác định, nhưng nó vẫn thể hiện hiệu suất tổng thể tốt hơn. Phát hiện này làm nổi bật tiềm năng của việc tích hợp các kỹ thuật học máy nâng cao vào dự báo kinh tế để nâng cao độ chính xác và tính kịp thời của các dự đoán. Hiệu suất của mô hình Lag-Llama nhấn mạnh vai trò đầy hứa hẹn mà các mô hình nền tảng và kiến trúc học máy có thể đóng trong lĩnh vực kinh tế lượng, truyền thống được thống trị bởi các mô hình thông thường hơn. Khi dữ liệu kinh tế và tài chính tiếp tục tăng về khối lượng và độ phức tạp, tầm quan trọng và tiện ích của các mô hình tiên tiến như vậy có khả năng sẽ tăng lên, mang lại cơ hội mới cho dự báo kinh tế chính xác và kịp thời hơn.</p>
  <img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>

Mô hình Lag-Llama do AI điều khiển vượt trội so với MIDAS truyền thống trong dự báo lạm phát khu vực Euro

Mô hình Lag-Llama do AI điều khiển vượt trội so với MIDAS truyền thống trong dự báo lạm phát khu vực Euro Mô hình Lag-Ll...

tháng 7 15, 2024

Llama-3 Fine-Tuning: Mở Khóa Hiệu Năng Gần GPT-4 Với Chi Phí Thấp Hơn

<html lang='vi'>
<head>
    <meta charset='UTF-8'>
    <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
    <title>Llama-3 Fine-Tuning: Mở Khóa Hiệu Năng Gần GPT-4 Với Chi Phí Thấp Hơn</title>
    <style>
        body {
            font-family: sans-serif;
            margin: 0;
            padding: 20px;
        }

h1, h2 {
            margin-top: 30px;
        }

h2 {
            margin-bottom: 10px;
        }

ul {
            list-style-type: none;
            padding: 0;
        }

li {
            margin-bottom: 10px;
        }

.image-container {
            text-align: center;
            margin-top: 20px;
        }

img {
            max-width: 100%;
            height: auto;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <h1>Llama-3 Fine-Tuning: Mở Khóa Hiệu Năng Gần GPT-4 Với Chi Phí Thấp Hơn</h1>

<h2>Mục lục:</h2>
    <ul>
        <li><strong>Sự Phát Triển Đáng Kể Của Llama-3</strong></li>
        <li><strong>Quá Trình Fine-Tuning</strong></li>
        <li><strong>Biến Đổi Bộ Dữ Liệu</strong></li>
        <li><strong>Tải Lên và Fine-Tuning</strong></li>
        <li><strong>Đánh Giá và Kết Quả</strong></li>
        <li><strong>Kết Luận</strong></li>
    </ul>

<h2>1. Sự Phát Triển Đáng Kể Của Llama-3</h2>
    <p>Theo together.ai, mô hình mã nguồn mở Llama-3 đã đạt được những tiến bộ đáng kể, cho thấy khoảng cách giữa các mô hình mã nguồn mở và các mô hình mã nguồn đóng đang thu hẹp lại. Bằng cách tận dụng dữ liệu độc quyền, khách hàng có thể fine-tune các mô hình OSS nhỏ hơn như Llama-3 để đạt được độ chính xác cao hơn so với các mô hình mã nguồn đóng hàng đầu.</p>

<h2>2. Quá Trình Fine-Tuning</h2>
    <p>Nền tảng của Together AI cho phép người dùng fine-tune Llama-3-8B trên dữ liệu độc quyền, tạo ra các mô hình tùy chỉnh vượt trội so với các lựa chọn thay thế OSS lớn hơn như Llama-3-70B và có thể so sánh với các mô hình mã nguồn đóng hàng đầu như GPT-4, tất cả với chi phí thấp hơn nhiều. Một hướng dẫn chi tiết minh họa cách một mô hình Llama-3 8B được fine-tune đã cải thiện độ chính xác từ 47% lên 65%, vượt qua mức 64% của Llama-3-70B và gần đạt mức 71% của GPT-4.</p>

<h2>3. Biến Đổi Bộ Dữ Liệu</h2>
    <p>Quá trình biến đổi bao gồm việc tải bộ dữ liệu JSON gốc, xác định định dạng lời nhắc Llama-3 và chuyển đổi dữ liệu sang định dạng chính xác. Bộ dữ liệu được định dạng này sau đó được xác thực bằng SDK của Together trước khi được tải lên để fine-tune.</p>

<h2>4. Tải Lên và Fine-Tuning</h2>
    <p>Sau khi bộ dữ liệu được chuẩn bị, nó được tải lên Together AI thông qua Python SDK. Công việc fine-tuning sau đó được tạo ra bằng cách sử dụng mô hình cơ bản Llama-3-8B, chỉ định bộ dữ liệu, số lượng epochs và các tham số khác. Người dùng có thể theo dõi công việc fine-tuning thông qua bảng điều khiển của Together AI.</p>

<h2>5. Đánh Giá và Kết Quả</h2>
    <p>Sau khi fine-tune, hiệu suất của mô hình được đánh giá bằng cách sử dụng 1000 bài toán toán học. Độ chính xác của mô hình Llama-3-8B được fine-tune được so sánh với mô hình cơ bản Llama-3-8B, Llama-3-70B và GPT-4. Mô hình được fine-tune đạt được độ chính xác 65,2%, vượt trội so với mức 47,2% của mô hình cơ bản và 64,2% của Llama-3-70B, và gần đạt mức 71,4% của GPT-4.</p>

<p>Kết quả cho thấy mô hình Llama-3-8B được fine-tune đã vượt trội so với mô hình cơ bản gần 20%, vượt qua mô hình OSS hàng đầu Llama-3-70B và đạt được hơn 90% độ chính xác của GPT-4. Ngoài ra, mô hình được fine-tune nhanh hơn, rẻ hơn GPT-4 50 lần và cung cấp quyền sở hữu đầy đủ đối với mô hình và trọng số.</p>

<h2>6. Kết Luận</h2>
    <p>Phương pháp fine-tune này chứng minh rằng các mô hình mã nguồn mở nhỏ như Llama-3-8B có thể được tùy chỉnh để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể với độ chính xác, tốc độ và hiệu quả chi phí cao. Người dùng có thể tận dụng dữ liệu độc quyền của họ để fine-tune một mô hình và lưu trữ nó trên Together AI hoặc chạy độc lập, duy trì quyền kiểm soát và sở hữu đầy đủ.</p>

<p>Mô hình Llama-3-8B được đào tạo trên các bài toán toán học đã vượt trội so với các mô hình OSS hàng đầu và đạt được hiệu suất gần bằng GPT-4, với tổng chi phí fine-tune ít hơn 100 đô la trên Together AI.</p>

Llama-3 Fine-Tuning: Mở Khóa Hiệu Năng Gần GPT-4 Với Chi Phí Thấp Hơn

Llama-3 Fine-Tuning: Mở Khóa Hiệu Năng Gần GPT-4 Với Chi Phí Thấp Hơn Llama-3 Fine-Tuning: Mở Khóa Hiệu Năng G...

tháng 7 15, 2024

Cuộc đua chatbot: Những gã khổng lồ công nghệ đang tranh giành vị thế thống trị

<html lang='vi'>
<head>
    <meta charset='UTF-8'>
    <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
    <title>Cuộc đua chatbot: Những gã khổng lồ công nghệ đang tranh giành vị thế thống trị</title>
    <style>
        body {
            font-family: sans-serif;
            margin: 0;
            padding: 20px;
        }

h1, h2, h3, h4 {
            font-weight: bold;
        }

h1 {
            font-size: 2.5rem;
        }

h2 {
            font-size: 2rem;
        }

h3 {
            font-size: 1.5rem;
        }

h4 {
            font-size: 1.2rem;
        }

p {
            line-height: 1.6;
        }

ul {
            list-style: disc;
            padding-left: 20px;
        }

li {
            margin-bottom: 10px;
        }

img {
            display: block;
            margin: 20px auto;
            max-width: 100%;
        }
    </style>
</head>
<body>
    <h1>Cuộc đua chatbot: Những gã khổng lồ công nghệ đang tranh giành vị thế thống trị</h1>

<h2>Mục lục:</h2>
    <ul>
        <li>Sự bùng nổ của chatbot và vai trò của ChatGPT</li>
        <li>Thách thức trong phát triển chatbot</li>
        <li>Những đối thủ cạnh tranh đáng gờm</li>
        <li>Tương lai của chatbot: Sức mạnh đột phá và thay đổi cách chúng ta tương tác với công nghệ</li>
    </ul>

<h2>1. Sự bùng nổ của chatbot và vai trò của ChatGPT</h2>
    <p>Công nghệ chatbot đang phát triển mạnh mẽ với sự góp mặt của các gã khổng lồ công nghệ như Meta, Microsoft, Amazon, Nvidia và nhiều doanh nghiệp khác. Họ đang đầu tư mạnh mẽ vào lĩnh vực này, cố gắng tạo ra những chatbot thông minh và tiên tiến nhất, nhằm giành thị phần trong thị trường đang phát triển nhanh chóng.</p>
    <p>Chatbot là những công cụ AI được thiết kế để đơn giản hóa việc trao đổi thông tin và xử lý dữ liệu cho khách hàng và người dùng. Sự bùng nổ của AI, đặc biệt là sự ra đời của mô hình Chat GPT-3.5 vào tháng 12 năm 2023, đã tạo ra bước ngoặt lớn cho ngành công nghiệp chatbot.</p>
    <p>Với khả năng thích ứng cao, chatbot có thể phục vụ nhiều mục đích khác nhau, từ hỗ trợ khách hàng tìm kiếm dịch vụ và sản phẩm, cải thiện giao tiếp nội bộ trong doanh nghiệp đến hỗ trợ nhà phát triển trong quá trình phát triển sản phẩm. Ứng dụng của chatbot trải rộng trong nhiều lĩnh vực như quốc phòng, giáo dục, và tài chính.</p>

<h2>2. Thách thức trong phát triển chatbot</h2>
    <p>Tuy nhiên, việc phát triển chatbot cũng đi kèm với những thách thức lớn.</p>
    <h3>Yêu cầu về năng lực tính toán:</h3>
    <p>Chatbot đòi hỏi lượng tài nguyên tính toán khổng lồ. Điều này dẫn đến chi phí đầu tư lớn cho quá trình đào tạo các chatbot, công cụ và công nghệ hỗ trợ. Ví dụ, theo Báo cáo Chỉ số Trí tuệ Nhân tạo 2024 của Đại học Stanford, GPT-4 tiêu tốn khoảng 78,4 triệu USD, Llama 2 70B của Meta tốn 3,9 triệu USD, và Gemini Ultra của Google tốn 191 triệu USD.</p>
    <h3>Xử lý dữ liệu:</h3>
    <p>Bên cạnh nguồn lực tài chính, việc phát triển chatbot còn gặp khó khăn trong xử lý dữ liệu. Các mô hình chatbot cần được huấn luyện với lượng dữ liệu khổng lồ để học cách trả lời câu hỏi, xử lý nội dung và thực hiện các tác vụ khác. Xử lý lượng dữ liệu khổng lồ này là một thách thức lớn mà ngành công nghiệp đang nỗ lực giải quyết.</p>

<h2>3. Những đối thủ cạnh tranh đáng gờm</h2>
    <p>Thị trường chatbot không còn bị thống trị bởi ChatGPT. Thay vào đó, nhiều đối thủ cạnh tranh mạnh mẽ đã xuất hiện.</p>
    <h3>Claude:</h3>
    <p>Nổi bật với bộ nhớ hội thoại ấn tượng lên đến 150.000 từ, vượt trội so với ChatGPT, Claude cho phép tương tác dài hơi hơn, mạch lạc và phù hợp ngữ cảnh hơn.</p>
    <h3>Microsoft Copilot:</h3>
    <p>Là một giải pháp đa năng kết hợp tìm kiếm web, tạo văn bản và hình ảnh, Copilot cung cấp cách tiếp cận toàn diện cho việc truy xuất thông tin và tạo nội dung.</p>
    <h3>Google Gemini:</h3>
    <p>Được tích hợp sâu vào hệ sinh thái của Google, Gemini mang đến sự tiện lợi chưa từng có cho người dùng đã quen thuộc với các sản phẩm của Google.</p>
    <h3>Meta AI:</h3>
    <p>Là trợ lý thông minh được tích hợp vào các ứng dụng như Facebook, Messenger, Instagram, và WhatsApp, Meta AI đang chứng tỏ vị thế của mình trong lĩnh vực chatbot.</p>

<h2>4. Tương lai của chatbot: Sức mạnh đột phá và thay đổi cách chúng ta tương tác với công nghệ</h2>
    <p>Mặc dù đối mặt với những thách thức về năng lực tính toán và xử lý dữ liệu, nhưng những tiến bộ trong công nghệ chatbot hứa hẹn sẽ cách mạng hóa giao tiếp và xử lý thông tin.</p>
    <p>Với những công ty tiên phong như OpenAI, Meta, Microsoft, Amazon, và sắp tới là Apple, tương lai của chatbot AI đang hướng đến những đổi mới đáng kinh ngạc, thay đổi cơ bản cách chúng ta tương tác với công nghệ.</p>
    
    <img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>

Cuộc đua chatbot: Những gã khổng lồ công nghệ đang tranh giành vị thế thống trị

Cuộc đua chatbot: Những gã khổng lồ công nghệ đang tranh giành vị thế thống trị Cuộc đua chatbot: Những gã khổ...

tháng 7 15, 2024

AI: Trợ thủ sáng tạo hay kẻ cản trở?

<h2>AI: Trợ thủ sáng tạo hay kẻ cản trở?</h2>
<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li>Nghiên cứu mới: AI như một công cụ hỗ trợ viết sáng tạo</li>
  <li>Kết quả bất ngờ: Nâng cao sự sáng tạo cá nhân nhưng hạn chế tính độc đáo chung</li>
  <li>AI hiệu quả với người kém sáng tạo?</li>
  <li>Mối lo ngại về vòng lặp đào tạo tự tiêu thụ của AI</li>
  <li>Cần sự đánh giá nghiêm ngặt trước khi ứng dụng rộng rãi</li>
</ol>
<h3>Nghiên cứu mới: AI như một công cụ hỗ trợ viết sáng tạo</h3>
<p>Một nghiên cứu mới được công bố trên tạp chí Science Advances đã thử nghiệm khả năng của AI trong việc hỗ trợ viết sáng tạo. Nghiên cứu được thực hiện bởi hai nhà nghiên cứu thuộc Đại học College London và Đại học Exeter, đã so sánh hàng trăm câu chuyện ngắn được viết hoàn toàn bởi con người với những câu chuyện được viết với sự hỗ trợ của ChatGPT.</p>
<h3>Kết quả bất ngờ: Nâng cao sự sáng tạo cá nhân nhưng hạn chế tính độc đáo chung</h3>
<p>Kết quả cho thấy AI có thể nâng cao khả năng sáng tạo cá nhân, nhưng lại dẫn đến sự suy giảm tính độc đáo chung của các tác phẩm. Nghiên cứu chỉ ra rằng: Những kết quả này cho thấy sự gia tăng sự sáng tạo cá nhân với nguy cơ mất đi tính độc đáo chung. Năng động này giống như một nghịch lý xã hội: Với AI, các nhà văn cá nhân có lợi hơn, nhưng tập thể lại sản xuất ra ít nội dung mới hơn.</p>
<h3>AI hiệu quả với người kém sáng tạo?</h3>
<p>Các nhà nghiên cứu đã tiến hành đánh giá khả năng sáng tạo của những người tham gia trước khi họ bắt đầu viết. Kết quả cho thấy những người có điểm số sáng tạo thấp hơn đã đạt điểm cao hơn trong việc viết khi được tiếp cận với các ý tưởng do AI tạo ra. Tuy nhiên, đối với những người có điểm số sáng tạo cao, AI không mang lại lợi ích đáng kể.</p>
<h3>Mối lo ngại về vòng lặp đào tạo tự tiêu thụ của AI</h3>
<p>Nghiên cứu cũng cho thấy rằng các câu chuyện được hỗ trợ bởi AI có xu hướng ít đa dạng hơn và ít mang tính độc đáo hơn về mặt phong cách viết. Điều này cho thấy giới hạn của ChatGPT trong việc tạo ra nội dung hoàn toàn mới.</p>
<h3>Cần sự đánh giá nghiêm ngặt trước khi ứng dụng rộng rãi</h3>
<p>Oliver Hauser, tác giả nghiên cứu, chia sẻ với TechCrunch rằng: Nghiên cứu của chúng tôi là một cái nhìn sớm về một câu hỏi rất lớn về cách các mô hình ngôn ngữ lớn và AI tạo sinh nói chung sẽ ảnh hưởng đến các hoạt động của con người, bao gồm cả sự sáng tạo. Điều quan trọng là AI cần được đánh giá nghiêm ngặt, thay vì chỉ được triển khai rộng rãi dựa trên giả định rằng nó sẽ mang lại kết quả tích cực.</p>
<p>Nghiên cứu này đặt ra nhiều câu hỏi về vai trò của AI trong lĩnh vực sáng tạo. Trong khi AI có thể là một công cụ hỗ trợ hữu ích, nhưng nó cũng có thể dẫn đến sự đồng nhất hóa và hạn chế tính độc đáo. Việc đánh giá kỹ lưỡng và thận trọng là cần thiết trước khi AI được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực sáng tạo.</p>
<img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
`

AI: Trợ thủ sáng tạo hay kẻ cản trở?

AI: Trợ thủ sáng tạo hay kẻ cản trở? Mục lục: Nghiên cứu mới: AI như một công cụ hỗ trợ viết sáng tạo Kết quả bất ngờ: Nâng cao sự ...

tháng 7 15, 2024

Cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Generative AI)

Google Gemma 27B: Một bước tiến mới cho AI

Mô hình Lag-Llama do AI điều khiển vượt trội so với MIDAS truyền thống trong dự báo lạm phát khu vực Euro

Llama-3 Fine-Tuning: Mở Khóa Hiệu Năng Gần GPT-4 Với Chi Phí Thấp Hơn

Cuộc đua chatbot: Những gã khổng lồ công nghệ đang tranh giành vị thế thống trị

AI: Trợ thủ sáng tạo hay kẻ cản trở?

Bài đăng phổ biến

Labels