Agent.ai.vn

Giới hạn của trí tuệ nhân tạo: Nghiên cứu mới hé lộ khả năng thực sự của AI

<h2>Giới hạn của trí tuệ nhân tạo: Nghiên cứu mới hé lộ khả năng thực sự của AI</h2>
<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Giới thiệu</strong></li>
  <li><strong>Thực trạng và hạn chế của mô hình ngôn ngữ lớn</strong></li>
  <li><strong>Kết quả nghiên cứu</strong></li>
  <li><strong>Kết luận</strong></li>
</ol>

<h3>2. Thực trạng và hạn chế của mô hình ngôn ngữ lớn</h3>
<p>Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như GPT-4 và Claude đã trải qua quá trình huấn luyện phức tạp để thực hiện các tác vụ phức tạp. Tuy nhiên, nghiên cứu mới đây từ Phòng thí nghiệm Khoa học máy tính và Trí tuệ nhân tạo của MIT đã cho thấy những hạn chế của chúng.</p>
<p>Các nhà nghiên cứu đã đưa ra những nhiệm vụ cơ bản, trái ngược với những gì các mô hình này được đào tạo, để đánh giá khả năng ghi nhớ và lập luận của chúng. Họ phát triển các bài toán logic, đánh giá và toán học hoàn toàn mới đối với GPT-4 và Claude nhưng phù hợp với khả năng của chúng.</p>
<p>Kết quả cho thấy, LLMs chỉ có thể thực hiện các tác vụ quen thuộc, nhất quán và không có khả năng tổng quát hóa. Ví dụ, khi được huấn luyện với các bài toán số học, chúng chủ yếu được dạy trong hệ thập phân. Do đó, khi tương tác với người dùng, LLMs tạo ra ấn tượng rằng chúng giỏi toán học. Tuy nhiên, chúng không thể thực hiện tốt trong các hệ cơ số khác.</p>

<h3>3. Kết quả nghiên cứu</h3>
<p>Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng LLMs gặp khó khăn khi giải quyết các bài toán cờ vua được sửa đổi, xác định các nốt nhạc trên đàn hoặc thực hiện các nhiệm vụ liên quan đến suy luận không gian.</p>

<h3>4. Kết luận</h3>
<p>Mặc dù nghiên cứu này có một số hạn chế vì chỉ thử nghiệm với các nhiệm vụ cụ thể thay vì các vấn đề và thử thách trong cuộc sống thực, nó vẫn cho thấy rằng các mô hình AI không mạnh mẽ như chúng ta nghĩ. Chúng chỉ thực hiện những gì đã được đào tạo và không thể thực hiện tốt nếu được giao các nhiệm vụ không nằm trong phạm vi huấn luyện của chúng.</p>
<p>Nghiên cứu này nhấn mạnh sự cần thiết phải đào tạo các mô hình AI với nhiều loại nhiệm vụ và dữ liệu để nâng cao khả năng tổng quát hóa và thích ứng với các tình huống mới.</p>
<img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Giới hạn của trí tuệ nhân tạo: Nghiên cứu mới hé lộ khả năng thực sự của AI

Giới hạn của trí tuệ nhân tạo: Nghiên cứu mới hé lộ khả năng thực sự của AI Mục lục: Giới thiệu Thực trạng và hạn chế của mô hình n...

tháng 7 17, 2024

Các Mẫu Ngôn Ngữ Lớn (LLM) Không Phù Hợp Cho Việc Ra Quyết Định Y Tế

<h2>Các Mẫu Ngôn Ngữ Lớn (LLM) Không Phù Hợp Cho Việc Ra Quyết Định Y Tế</h2>
<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li>Nghiên Cứu Của Atropos</li>
  <li>Kết Quả Nghiên Cứu</li>
  <li>ChatRWD: Mô Hình Của Atropos</li>
  <li>Giới Hạn Của LLM</li>
  <li>Nhu Cầu Về Dữ Liệu Và Hợp Tác</li>
</ol>
<h3>1. Nghiên Cứu Của Atropos</h3>
<p>Công ty AI chăm sóc sức khỏe Atropos đã công bố một nghiên cứu cho thấy các LLM đa năng như ChatGPT, Claude và Gemini không phù hợp để sử dụng trong việc ra quyết định lâm sàng. Atropos đã tiến hành nghiên cứu đánh giá 5 mô hình ngôn ngữ lớn, bao gồm các LLM đa năng, một mô hình được xây dựng dành riêng cho chăm sóc sức khỏe và mô hình riêng của họ, ChatRWD beta.</p>
<h3>2. Kết Quả Nghiên Cứu</h3>
<p>Nghiên cứu được công bố trên diễn đàn truy cập mở Arxiv đã chỉ ra rằng các LLM đa năng như ChatGPT chỉ cung cấp thông tin liên quan cho các câu hỏi của chuyên gia y tế 2% -10% số lần. Các mô hình ngôn ngữ được xây dựng riêng cho chăm sóc sức khỏe hoạt động tốt hơn, cung cấp thông tin liên quan 24% số lần.  ChatRWD của Atropos hoạt động hiệu quả nhất, cung cấp dữ liệu liên quan 58% số lần.</p>
<h3>3. ChatRWD: Mô Hình Của Atropos</h3>
<p>ChatRWD của Atropos truy vấn dữ liệu và tạo ra câu trả lời dựa trên 160 triệu hồ sơ bệnh nhân ẩn danh có sẵn.  Trong khi các LLM khác chỉ có thể trả lời các câu hỏi mới 0-9% số lần, ChatRWD có thể trả lời 65% số lần.</p>
<h3>4. Giới Hạn Của LLM</h3>
<p>Saraub Gombar, giám đốc y tế của Atropos, giải thích rằng các LLM này có thể trực tiếp trả lời các câu hỏi, nhưng một số thông tin được đưa ra là sai lệch.  Các LLM sử dụng toàn bộ internet làm dữ liệu đào tạo, bao gồm cả Wikipedia và mạng xã hội, điều này có thể dẫn đến thông tin không đáng tin cậy.</p>
<h3>5. Nhu Cầu Về Dữ Liệu Và Hợp Tác</h3>
<p>Gombar cho rằng để có khả năng trả lời 100% các câu hỏi y tế, cần có nhiều dữ liệu hơn, chẳng hạn như thông tin di truyền và dữ liệu về các yếu tố xã hội ảnh hưởng đến sức khỏe. Hiện tại, dữ liệu này đang bị chia cắt và không được kết hợp vào hồ sơ y tế của bệnh nhân.</p>
<p>Để thu thập dữ liệu này, cần phải thay đổi khả năng tương tác giữa các hệ thống và khuyến khích chia sẻ dữ liệu.</p>
<img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
`

Các Mẫu Ngôn Ngữ Lớn (LLM) Không Phù Hợp Cho Việc Ra Quyết Định Y Tế

Các Mẫu Ngôn Ngữ Lớn (LLM) Không Phù Hợp Cho Việc Ra Quyết Định Y Tế Mục lục: Nghiên Cứu Của Atropos Kết Quả Nghiên Cứu ChatRWD:...

tháng 7 17, 2024

OpenAI Phát Triển CriticGPT: Trợ Lý AI Giúp Nâng Cao Hiệu Quả Huấn Luyện Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
  <title>OpenAI Phát Triển CriticGPT: Trợ Lý AI Giúp Nâng Cao Hiệu Quả Huấn Luyện Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn</title>
</head>
<body>
  <h1>OpenAI Phát Triển CriticGPT: Trợ Lý AI Giúp Nâng Cao Hiệu Quả Huấn Luyện Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn</h1>

<h2>Mục Lục:</h2>
  <ol>
    <li><strong>Thách thức trong việc nâng cao hiệu quả huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn</strong></li>
    <li><strong>CriticGPT: Trợ lý AI giúp phát hiện lỗi mã</strong></li>
    <li><strong>Hiệu quả của CriticGPT</strong></li>
    <li><strong>Kết luận</strong></li>
  </ol>

<h3>1. Thách thức trong việc nâng cao hiệu quả huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn</h3>
  <p>Sau khi được huấn luyện ban đầu, các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4 sẽ tiếp tục được tinh chỉnh thông qua quá trình học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF). Quá trình này đòi hỏi các chuyên gia huấn luyện tương tác với hệ thống, chú thích phản hồi cho các câu hỏi khác nhau và đánh giá các phản hồi khác nhau để hệ thống học cách đưa ra phản hồi ưu tiên và tăng độ chính xác.</p>
  <p>Tuy nhiên, khi hiệu năng của hệ thống ngày càng được cải thiện, nó có thể vượt quá trình độ chuyên môn của người huấn luyện, khiến việc xác định lỗi và sai sót trở nên khó khăn hơn.  Thực tế là, các chuyên gia huấn luyện AI không phải lúc nào cũng là chuyên gia về chủ đề. Năm ngoái, OpenAI đã bị phát hiện sử dụng lao động giá rẻ từ Kenya để huấn luyện các mô hình của mình với mức lương chỉ dưới 2 đô la một giờ.</p>

<h3>2. CriticGPT: Trợ lý AI giúp phát hiện lỗi mã</h3>
  <p>Vấn đề này đặc biệt khó khăn khi tinh chỉnh khả năng tạo mã của hệ thống, và đó chính là nơi CriticGPT phát huy tác dụng. OpenAI đã phát triển một mô hình dựa trên GPT-4, được gọi là CriticGPT, để phát hiện lỗi trong mã đầu ra của ChatGPT.</p>
  <p>Công ty đã giải thích trong một bài đăng trên blog vào thứ Năm rằng: Chúng tôi đã huấn luyện một mô hình, dựa trên GPT-4, được gọi là CriticGPT, để phát hiện lỗi trong mã đầu ra của ChatGPT. Chúng tôi nhận thấy rằng khi mọi người được giúp đỡ bởi CriticGPT để xem xét mã ChatGPT, họ vượt trội hơn những người không được giúp đỡ 60% thời gian.</p>

<h3>3. Hiệu quả của CriticGPT</h3>
  <p>Hơn nữa, công ty đã phát hành một bài báo nghiên cứu về chủ đề này, có tựa đề LLM Critics Help Catch LLM Bugs, cho thấy LLMs phát hiện nhiều lỗi được thêm vào hơn con người có trình độ được trả tiền để xem xét mã, và hơn nữa, các phê bình của mô hình được ưa chuộng hơn các phê bình của con người hơn 80% thời gian.</p>
  <p>Điều thú vị là nghiên cứu cũng phát hiện ra rằng khi con người hợp tác với CriticGPT, tỷ lệ phản hồi ảo giác của AI thấp hơn so với khi CriticGPT làm việc một mình, nhưng tỷ lệ ảo giác vẫn cao hơn so với khi con người tự mình thực hiện công việc.</p>

<h3>4. Kết luận</h3>
  <p>CriticGPT hứa hẹn sẽ là một công cụ hữu ích cho OpenAI trong việc cải thiện hiệu quả huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn. Bằng cách giúp phát hiện lỗi mã, CriticGPT có thể giúp các chuyên gia huấn luyện tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp hơn, đồng thời nâng cao độ chính xác và đáng tin cậy của các mô hình ngôn ngữ lớn.</p>

OpenAI Phát Triển CriticGPT: Trợ Lý AI Giúp Nâng Cao Hiệu Quả Huấn Luyện Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn

OpenAI Phát Triển CriticGPT: Trợ Lý AI Giúp Nâng Cao Hiệu Quả Huấn Luyện Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn OpenAI Phát Triển CriticGPT: ...

tháng 7 17, 2024

NVIDIA NIMs: Nâng tầm hiệu quả triển khai AI cho doanh nghiệp

<h2>NVIDIA NIMs: Nâng tầm hiệu quả triển khai AI cho doanh nghiệp</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>NVIDIA NIMs: Hỗ trợ tối ưu hóa triển khai AI</strong></li>
  <li><strong>Mistral 7B NIM: Nâng cao hiệu suất cho các tác vụ ngôn ngữ</strong></li>
  <li><strong>Mixtral-8x7B và Mixtral-8x22B NIMs: Ưu điểm cho các ứng dụng cần phản hồi nhanh</strong></li>
  <li><strong>NVIDIA NIM: Gia tốc triển khai ứng dụng AI</strong>
    <ul>
      <li>Hiệu suất và Khả năng mở rộng</li>
      <li>Dễ sử dụng</li>
      <li>Bảo mật và Quản lý</li>
    </ul>
  </li>
  <li><strong>Tương lai của AI Inference: NVIDIA NIMs và hơn thế nữa</strong></li>
</ol>

<h3>1. NVIDIA NIMs: Hỗ trợ tối ưu hóa triển khai AI</h3>

<p>Large language models (LLMs) ngày càng được các doanh nghiệp áp dụng để nâng cao ứng dụng AI của họ. NVIDIA đã giới thiệu NVIDIA NIMs (Neural Interface Modules) mới cho các mô hình Mistral và Mixtral nhằm tối ưu hóa quá trình triển khai dự án AI.</p>

<h3>2. Mistral 7B NIM: Nâng cao hiệu suất cho các tác vụ ngôn ngữ</h3>

<p>Mô hình Mistral 7B Instruct được thiết kế cho các tác vụ như tạo văn bản, dịch ngôn ngữ và chatbot. Mô hình này có thể hoạt động trên một GPU duy nhất và khi được triển khai trên GPU trung tâm dữ liệu NVIDIA H100, có thể đạt được hiệu suất cải thiện lên đến 2,3 lần về tốc độ tạo token so với triển khai không sử dụng NIM.</p>

<h3>3. Mixtral-8x7B và Mixtral-8x22B NIMs: Ưu điểm cho các ứng dụng cần phản hồi nhanh</h3>

<p>Các mô hình Mixtral-8x7B và Mixtral-8x22B sử dụng kiến trúc Mixture of Experts (MoE), cung cấp giải pháp suy luận nhanh chóng và tiết kiệm chi phí. Các mô hình này nổi bật trong các tác vụ như tóm tắt, trả lời câu hỏi và tạo mã, phù hợp cho các ứng dụng cần phản hồi tức thời. Mixtral-8x7B NIM có thể đạt được hiệu suất cải thiện lên đến 4,1 lần trên bốn H100, trong khi Mixtral-8x22B NIM có thể đạt được hiệu suất cải thiện lên đến 2,9 lần trên tám H100 cho các trường hợp sử dụng tạo nội dung và dịch thuật.</p>

<h3>4. NVIDIA NIM: Gia tốc triển khai ứng dụng AI</h3>

<p>NVIDIA NIM mang đến nhiều lợi ích cho việc triển khai AI, bao gồm:</p>

<ul>
  <li><strong>Hiệu suất và Khả năng mở rộng:</strong> NIM cung cấp khả năng suy luận AI độ trễ thấp, băng thông cao, có thể dễ dàng mở rộng, mang lại hiệu suất cao hơn lên đến 5 lần với Llama 3 70B NIM. Điều này cho phép sử dụng các mô hình chính xác, tinh chỉnh mà không cần phải xây dựng từ đầu.</li>
  <li><strong>Dễ sử dụng:</strong> Với khả năng tích hợp liền mạch vào các hệ thống hiện có và hiệu suất tối ưu hóa trên cơ sở hạ tầng được tăng tốc bởi NVIDIA, các nhà phát triển có thể nhanh chóng đưa ứng dụng AI ra thị trường. Các API và công cụ được thiết kế cho mục đích sử dụng doanh nghiệp, tối đa hóa khả năng AI.</li>
  <li><strong>Bảo mật và Quản lý:</strong> NVIDIA AI Enterprise đảm bảo kiểm soát và bảo mật mạnh mẽ cho ứng dụng AI và dữ liệu. NIM hỗ trợ triển khai linh hoạt, tự lưu trữ trên mọi cơ sở hạ tầng, cung cấp phần mềm cấp doanh nghiệp, xác thực nghiêm ngặt và quyền truy cập trực tiếp vào chuyên gia AI của NVIDIA.</li>
</ul>

<h3>5. Tương lai của AI Inference: NVIDIA NIMs và hơn thế nữa</h3>

<p>NVIDIA NIM đại diện cho một bước tiến đáng kể trong AI inference. Khi nhu cầu về các ứng dụng hỗ trợ AI ngày càng tăng, việc triển khai hiệu quả các ứng dụng này trở nên rất quan trọng. Các doanh nghiệp có thể sử dụng NVIDIA NIM để tích hợp các microservice được xây dựng sẵn, có khả năng hoạt động trên đám mây vào hệ thống của họ, giúp đẩy nhanh quá trình ra mắt sản phẩm và duy trì vị thế dẫn đầu trong đổi mới.</p>

<p>Tương lai của AI inference bao gồm việc kết nối nhiều NVIDIA NIM để tạo ra một mạng lưới các microservice có thể làm việc cùng nhau và thích nghi với các nhiệm vụ khác nhau. Điều này sẽ thay đổi cách công nghệ được sử dụng trong các ngành công nghiệp.</p>

<p>Để biết thêm thông tin về việc triển khai microservice suy luận NIM, hãy truy cập NVIDIA Technical Blog.</p>

NVIDIA NIMs: Nâng tầm hiệu quả triển khai AI cho doanh nghiệp

NVIDIA NIMs: Nâng tầm hiệu quả triển khai AI cho doanh nghiệp Mục lục: NVIDIA NIMs: Hỗ trợ tối ưu hóa triển khai AI Mistral 7B NIM...

tháng 7 17, 2024

Claude 3.5 Sonnet: Tiêu chuẩn mới trong trực quan hóa dữ liệu

<h2>Claude 3.5 Sonnet: Tiêu chuẩn mới trong trực quan hóa dữ liệu</h2>
<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Claude 3.5 Sonnet: Đối thủ cạnh tranh mạnh mẽ</strong></li>
  <li><strong>Trực quan hóa dữ liệu: Khả năng vượt trội</strong></li>
  <li><strong>Artefacts: Tăng cường khả năng hợp tác</strong></li>
  <li><strong>Ưu tiên an toàn và bảo mật</strong></li>
  <li><strong>Tương lai của Claude 3.5</strong></li>
  <li><strong>Kết luận: Áp lực lên GPT-4o</strong></li>
</ol>

<h3>1. Claude 3.5 Sonnet: Đối thủ cạnh tranh mạnh mẽ</h3>
<p>Mẫu AI mới nhất của Anthropic, Claude 3.5 Sonnet, đã nổi lên như một đối thủ cạnh tranh mạnh mẽ với GPT-4o của OpenAI, đặc biệt trong lĩnh vực trực quan hóa dữ liệu. Claude 3.5 Sonnet, là phiên bản nâng cấp của Claude 3 Opus, hoạt động nhanh gấp đôi và có khả năng lập luận và mã hóa được cải thiện đáng kể. Mẫu này đã giải quyết được 64% các khó khăn về mã hóa trong các đánh giá nội bộ, một cải thiện đáng kể so với tỷ lệ của Claude 3 Opus. Những nâng cấp này khiến Claude 3.5 Sonnet trở nên lý tưởng cho các hoạt động yêu cầu lập luận phức tạp, như dịch vụ khách hàng nhạy cảm với ngữ cảnh và dàn dựng quy trình đa bước.</p>

<h3>2. Trực quan hóa dữ liệu: Khả năng vượt trội</h3>
<p>Claude 3.5 Sonnet nổi bật trong trực quan hóa dữ liệu nhờ khả năng thị giác được nâng cao. Mẫu này vượt trội so với các phiên bản trước trong các bài kiểm tra thị giác thông thường và đặc biệt giỏi trong việc hiểu các biểu đồ và biểu đồ. Kỹ năng này đặc biệt hữu ích trong các ngành như bán lẻ, hậu cần và dịch vụ tài chính. Khả năng chuyển đổi văn bản chính xác từ các hình ảnh lỗi của mẫu cũng hữu ích trong các tình huống thực tế.</p>

<h3>3. Artefacts: Tăng cường khả năng hợp tác</h3>
<p>Một tính năng nổi bật của Claude 3.5 Sonnet là việc bổ sung Artefacts vào Claude.ai. Phát minh này cho phép người dùng tương tác với tài liệu do Claude tạo ra trong thời gian thực, giúp dễ dàng cập nhật và mở rộng các tác phẩm này. Tính năng này về cơ bản chuyển đổi nền tảng thành một không gian làm việc chung, tăng cường năng suất và khả năng sáng tạo một cách đáng kể.</p>

<h3>4. Ưu tiên an toàn và bảo mật</h3>
<p>Anthropic cũng ưu tiên an toàn và bảo mật với Claude 3.5 Sonnet. Mẫu này đã trải qua các thử nghiệm kỹ lưỡng để đảm bảo đáp ứng tiêu chí an toàn ASL-2 và các chuyên gia bên ngoài từ Viện An toàn Trí tuệ Nhân tạo của Anh và Viện An toàn AI của Hoa Kỳ đã kiểm tra các tính năng an toàn của nó. Anthropic cũng đảm bảo rằng không có dữ liệu nào được người dùng gửi lên được sử dụng để đào tạo mà không có sự đồng ý rõ ràng, khiến quyền riêng tư trở thành một khái niệm cơ bản.</p>

<h3>5. Tương lai của Claude 3.5</h3>
<p>Anthropic dự định cung cấp các mẫu khác từ dòng Claude 3.5 trong năm nay, bao gồm Claude 3.5 Haiku và Claude 3.5 Opus. Công ty cũng đang phát triển các tính năng mới như Memory để cung cấp trải nghiệm người dùng được cá nhân hóa. Người dùng được khuyến khích gửi phản hồi để giúp định hướng cho các cải tiến trong tương lai và nâng cao trải nghiệm người dùng tổng thể.</p>

<h3>6. Kết luận: Áp lực lên GPT-4o</h3>
<p>Mặc dù OpenAI có danh tiếng tuyệt vời cho dòng GPT, Claude 3.5 Sonnet đã phát triển lợi thế cạnh tranh, đặc biệt trong các công việc trực quan hóa dữ liệu. Trong khi khả năng nói của mô hình GPT-4o của OpenAI vẫn chưa được công bố, Claude 3.5 Sonnet đã chứng tỏ tốt hơn trong các bài kiểm tra thị giác và lập luận. Phát triển này tạo thêm áp lực lên OpenAI để thực hiện lời hứa của mình và duy trì lợi thế cạnh tranh.</p>

<p>Các cải tiến về tốc độ, lập luận và trực quan hóa dữ liệu của Claude 3.5 Sonnet, cùng với các biện pháp bảo vệ an toàn mạnh mẽ và các tính năng mới, khiến nó trở thành một đối thủ cạnh tranh đáng kể trong thế giới AI, vượt trội so với GPT-4o trong nhiều lĩnh vực quan trọng.</p>

Claude 3.5 Sonnet: Tiêu chuẩn mới trong trực quan hóa dữ liệu

Claude 3.5 Sonnet: Tiêu chuẩn mới trong trực quan hóa dữ liệu Mục lục: Claude 3.5 Sonnet: Đối thủ cạnh tranh mạnh mẽ Trực quan hóa ...

tháng 7 17, 2024

AssemblyAI Nâng Cấp Khả Năng Phân Tích Âm Thanh với Claude 3.5 Sonnet

<h2>AssemblyAI Nâng Cấp Khả Năng Phân Tích Âm Thanh với Claude 3.5 Sonnet</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>AssemblyAI và Claude 3.5 Sonnet</strong></li>
  <li><strong>Các Mô Hình Claude 3 Mới</strong></li>
  <li><strong>Triển Khai và Hướng Dẫn</strong></li>
  <li><strong>Tài Nguyên Bổ Sung</strong></li>
</ol>

<h3>1. AssemblyAI và Claude 3.5 Sonnet</h3>
<p>AssemblyAI đã công bố việc tích hợp bộ mô hình Claude 3 mới nhất của Anthropic vào khung LeMUR của mình. Bản cập nhật này giới thiệu bốn mô hình mới, mỗi mô hình được thiết kế để nâng cao khả năng phân tích dữ liệu âm thanh.</p>

<h3>2. Các Mô Hình Claude 3 Mới</h3>
<ul>
  <li><strong>Claude 3.5 Sonnet</strong>: Mô hình thông minh nhất cho đến nay, nó vượt trội hơn Claude 3 Opus trong khi vẫn duy trì tốc độ và hiệu quả chi phí của Claude 3 Sonnet.</li>
  <li><strong>Claude 3 Opus</strong>: Xuất sắc trong phân tích phức tạp và các tác vụ đa bước, bao gồm các tác vụ toán học và mã hóa cấp cao.</li>
  <li><strong>Claude 3 Sonnet</strong>: Được tối ưu hóa cho khối lượng công việc của doanh nghiệp, cung cấp hiệu suất mạnh mẽ cho các hoạt động quy mô lớn.</li>
  <li><strong>Claude 3 Haiku</strong>: Mô hình nhanh nhất, được thiết kế để phản hồi gần như ngay lập tức, làm cho nó lý tưởng cho các ứng dụng thời gian thực.</li>
</ul>
<p>Những mô hình này dự kiến sẽ cung cấp cho người dùng khả năng AI nâng cao hơn để xử lý dữ liệu âm thanh, qua đó cải thiện hiệu quả và độ chính xác trong nhiều ứng dụng.</p>

<h3>3. Triển Khai và Hướng Dẫn</h3>
<p>AssemblyAI cũng đã phát hành các hướng dẫn chi tiết để hỗ trợ người dùng triển khai các mô hình mới này. Người dùng có thể tham khảo hướng dẫn nhắc nhở và hướng dẫn khởi động nhanh LeMUR để biết các phương pháp hay nhất.</p>

<h3>4. Tài Nguyên Bổ Sung</h3>
<p>Blog của AssemblyAI cũng có một số hướng dẫn để giúp người dùng tối đa hóa tiềm năng của các mô hình mới này:</p>
<ul>
  <li><strong>Cách tạo dịch vụ dịch thuật ngôn ngữ thời gian thực với AssemblyAI và DeepL trong JavaScript</strong>: Hướng dẫn này hướng dẫn người dùng dịch lời nói theo thời gian thực bằng JavaScript.</li>
  <li><strong>Tạo phụ đề đa ngôn ngữ với AssemblyAI và DeepL</strong>: Tìm hiểu cách xây dựng một ứng dụng web trong Go để sao chép các tệp video và tạo phụ đề.</li>
  <li><strong>Cách phát hiện từ khóa với Dòng luồng Chuyển đổi Lời nói thành Văn bản và Go</strong>: Triển khai hệ thống phát hiện từ khóa bằng API Dòng luồng Chuyển đổi Lời nói thành Văn bản của AssemblyAI.</li>
</ul>

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

AssemblyAI Nâng Cấp Khả Năng Phân Tích Âm Thanh với Claude 3.5 Sonnet

AssemblyAI Nâng Cấp Khả Năng Phân Tích Âm Thanh với Claude 3.5 Sonnet Mục lục: AssemblyAI và Claude 3.5 Sonnet Các Mô Hình Claude ...

tháng 7 17, 2024

Giới hạn của trí tuệ nhân tạo: Nghiên cứu mới hé lộ khả năng thực sự của AI

Các Mẫu Ngôn Ngữ Lớn (LLM) Không Phù Hợp Cho Việc Ra Quyết Định Y Tế

OpenAI Phát Triển CriticGPT: Trợ Lý AI Giúp Nâng Cao Hiệu Quả Huấn Luyện Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn

NVIDIA NIMs: Nâng tầm hiệu quả triển khai AI cho doanh nghiệp

Claude 3.5 Sonnet: Tiêu chuẩn mới trong trực quan hóa dữ liệu

AssemblyAI Nâng Cấp Khả Năng Phân Tích Âm Thanh với Claude 3.5 Sonnet

Bài đăng phổ biến

Labels