Agent.ai.vn

Meta AI giới thiệu mô hình Llama-3 với 405 tỷ tham số

<h2>Meta AI giới thiệu mô hình Llama-3 với 405 tỷ tham số</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Mô hình Llama-3: Khả năng và Tiềm năng</strong></li>
  <li><strong>Truy cập và Sử dụng Llama-3</strong></li>
  <li><strong>Meta Premium: Gói dịch vụ độc quyền</strong></li>
  <li><strong>Meta AI: Tầm nhìn và Mục tiêu</strong></li>
</ol>

<h3>1. Mô hình Llama-3: Khả năng và Tiềm năng</h3>

<p>Meta AI đang giới thiệu mô hình Llama-3 với 405 tỷ tham số cho một số người dùng thử nghiệm. Mô hình này được cho là có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên cực kỳ ấn tượng, và đang được kỳ vọng sẽ cách mạng hóa các ứng dụng AI trong tương lai.</p>

<p>Thông tin rò rỉ cho thấy mô hình Llama-3 đã được chia sẻ trên HuggingFace, với kích thước lên tới 800GB, cho phép người dùng tải xuống và chạy cục bộ. Điều này cho thấy tiềm năng ứng dụng rộng rãi của mô hình này trong nhiều lĩnh vực khác nhau.</p>

<h3>2. Truy cập và Sử dụng Llama-3</h3>

<p>Hiện tại, người dùng có thể truy cập Llama-3 thông qua một widget được tích hợp vào cổng Meta AI. Tuy nhiên, mô hình hiện chưa được cung cấp cho người dùng ở EU và việc sử dụng VPN để truy cập cũng chưa được xác nhận.</p>

<h3>3. Meta Premium: Gói dịch vụ độc quyền</h3>

<p>Theo dự kiến, Llama-3 sẽ là một tính năng độc quyền của gói dịch vụ Meta Premium sắp ra mắt. Điều này có thể là một động lực thúc đẩy người dùng đăng ký dịch vụ cao cấp, và cung cấp quyền truy cập vào các công nghệ AI tiên tiến nhất.</p>

<p>Meta AI, một bộ phận của Meta, tập trung vào việc thúc đẩy lĩnh vực trí tuệ nhân tạo thông qua nghiên cứu và phát triển. Nhóm nghiên cứu của Meta AI đang làm việc trên nhiều công nghệ và ứng dụng AI khác nhau, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và robot học. Mục tiêu của Meta AI là phá vỡ giới hạn của AI và mang lại những giải pháp sáng tạo cho cộng đồng.</p>

<p>Meta AI hy vọng rằng việc phát triển các mô hình quy mô lớn như Llama-3 sẽ góp phần nâng cao trải nghiệm người dùng trên các nền tảng của họ và thúc đẩy sự phát triển của cộng đồng AI nói chung.</p>

Meta AI giới thiệu mô hình Llama-3 với 405 tỷ tham số

Meta AI giới thiệu mô hình Llama-3 với 405 tỷ tham số Mục lục: Mô hình Llama-3: Khả năng và Tiềm năng Truy cập và Sử dụng Llama-3 ...

tháng 7 24, 2024

Thu hẹp AI khổng lồ, mở ra cánh cửa cho máy tính cá nhân và điện thoại thông minh

<h2>Thu hẹp AI khổng lồ, mở ra cánh cửa cho máy tính cá nhân và điện thoại thông minh</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Bước tiến mới trong nén mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)</strong></li>
  <li><strong>Hai kỹ thuật đột phá: AQLM và PV-Tuning</strong></li>
  <li><strong>Kết hợp sức mạnh: Tạo ra LLM siêu nhỏ gọn</strong></li>
  <li><strong>Thách thức và tiềm năng của LLM thu nhỏ</strong></li>
  <li><strong>Ứng dụng tiềm năng cho thiết bị cá nhân</strong></li>
  <li><strong>Kết luận: Tương lai của AI trên thiết bị cá nhân</strong></li>
</ol>

<h3>1. Bước tiến mới trong nén mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)</h3>

<p>Các nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo đến từ Yandex LLC và NeuralMagic Inc. đã đạt được tiến bộ đáng kể trong việc nén các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mạnh mẽ như Llama 2 của Meta Platforms Inc., giúp chúng có thể được triển khai trên các thiết bị thông thường như điện thoại thông minh và loa thông minh.</p>

<h3>2. Hai kỹ thuật đột phá: AQLM và PV-Tuning</h3>

<p>Hợp tác với các học giả từ Viện Khoa học và Công nghệ Áo và Đại học Khoa học và Công nghệ Vua Abdullah, nhóm nghiên cứu đã tạo ra hai phương pháp nén riêng biệt cho LLM. Khi được sử dụng kết hợp, chúng cho phép giảm kích thước của LLM xuống 8 lần, đồng thời duy trì chất lượng phản hồi ở mức trung bình 95%.</p>

<p>Hai kỹ thuật này là:</p>

<ul>
  <li><strong>Additive Quantization for Language Models (AQLM):</strong> Sử dụng kỹ thuật lượng tử hóa cộng thêm để giảm số lượng bit cho mỗi tham số mô hình xuống còn 2-3 bit, đồng thời duy trì độ chính xác.</li>
  <li><strong>PV-Tuning:</strong>  Là một khung công tác độc lập với biểu diễn, có thể tổng quát hóa và cải thiện các chiến lược tinh chỉnh hiện có cho mô hình AI. Nó cũng khắc phục các lỗi có thể phát sinh trong quá trình nén mô hình.</li>
</ul>

<p>Mặc dù mỗi kỹ thuật đều mạnh mẽ riêng lẻ, nhưng điểm độc đáo là chúng được thiết kế để kết hợp với nhau. Nhóm nghiên cứu đã phát hiện ra rằng việc kết hợp AQLM và PV-Tuning có thể tạo ra các LLM siêu nhỏ gọn gần như ngang bằng với các phiên bản đầy đủ kích thước.</p>

<h3>4. Thách thức và tiềm năng của LLM thu nhỏ</h3>

<p>Nỗ lực của các nhà nghiên cứu được thúc đẩy bởi mong muốn tìm kiếm một cách hiệu quả hơn để triển khai LLM trên phần cứng của người tiêu dùng. Cho đến nay, đây là một thách thức lớn do sự đánh đổi cố hữu giữa kích thước mô hình và hiệu quả tính toán.</p>

<p>Andy Thurai, Phó chủ tịch và nhà phân tích chính của Constellation Research Inc., nhận định rằng mặc dù các LLM lớn nhất là những kỳ tích kỹ thuật ấn tượng, nhưng chúng thường không thực tế do kích thước khổng lồ. Kích thước của chúng khiến chúng tốn kém về mặt tính toán và phản hồi chậm, cản trở các ứng dụng thời gian thực. Đây là lý do tại sao khái niệm về các mô hình có kích thước phù hợp đang trở nên phổ biến.</p>

<p>Một số công ty AI đã cố gắng tự thu nhỏ các mô hình AI của họ, nhưng thách thức là đạt được sự cân bằng phù hợp giữa hiệu suất và kích thước. Ví dụ, dòng LLM Gemini của Google LLC bao gồm một phiên bản nhẹ được gọi là Gemini Nano để triển khai trên điện thoại thông minh, nhưng nó gặp khó khăn trong việc đạt được hiệu suất của LLM Gemini Ultra đầy đủ, các nhà nghiên cứu Yandex cho biết.</p>

<h3>5. Ứng dụng tiềm năng cho thiết bị cá nhân</h3>

<p>Bằng cách áp dụng kỹ thuật AQLM và PV-Tuning, các nhà nghiên cứu tuyên bố rằng việc đánh đổi này không còn cần thiết. Trong bài báo của họ, họ chứng minh hiệu quả của các kỹ thuật trong đánh giá nghiêm ngặt về các LLM nguồn mở phổ biến, bao gồm Llama 2, Mistral và Mixtral. Ba mô hình này đã được nén trước khi được đánh giá trên các điểm chuẩn tạo văn bản tiếng Anh WikiText2 và C4, và chúng duy trì chất lượng câu trả lời ấn tượng là 95%, mặc dù đã bị nén 8 lần so với kích thước ban đầu.</p>

<p>Ngoài ra, các nhà nghiên cứu cho biết, các phiên bản nén của các LLM nguồn mở đó có thể hoạt động nhanh hơn tới 4 lần, vì chúng yêu cầu ít phép tính hơn. Do đó, chúng có thể đưa ra phản hồi nhanh hơn nhiều so với các mô hình đầy đủ kích thước, với độ chính xác gần như tương đương.</p>

<p>Theo các nhà nghiên cứu, các công ty muốn phát triển và triển khai LLM độc quyền và nguồn mở có thể sử dụng các kỹ thuật của họ để hưởng lợi từ việc tiết kiệm tài nguyên đáng kể. Ví dụ, họ cho biết mô hình Llama 2 với 13 tỷ tham số có thể được nén để chạy trên chỉ một đơn vị xử lý đồ họa (GPU), thay vì 4 GPU cho phiên bản đầy đủ kích thước, chưa nén.</p>

<p>Điều đó dẫn đến việc giảm chi phí phần cứng từ 2 đến 6 lần, các nhà nghiên cứu cho biết. Quan trọng hơn, nó mở đường cho các LLM lớn nhất và mạnh nhất được triển khai trên các thiết bị tiêu dùng như máy tính cá nhân và điện thoại thông minh.</p>

<h3>6. Kết luận: Tương lai của AI trên thiết bị cá nhân</h3>

<p>Thurai cho biết các nhà nghiên cứu đưa ra một số tuyên bố ấn tượng, nhưng nhấn mạnh sự cần thiết phải triển khai các kỹ thuật của họ trong các mô hình lớn hơn nhiều, chẳng hạn như mô hình GPT-3.5 Turbo 175 tỷ tham số của OpenAI. Họ cần chứng minh cách các mô hình lượng tử hóa của họ có thể hoạt động chống lại các mô hình lớn hơn nhiều này nếu họ muốn thành công thực sự, nhà phân tích cho biết. Nếu chúng tương đương trong chỉ số chất lượng mô hình đầu ra, đây sẽ là một thành tựu tuyệt vời.</p>

<p>Khả năng triển khai các LLM đầy đủ kích thước trên các thiết bị nhỏ hơn sẽ mở ra cánh cửa cho các ứng dụng mới. Ví dụ, một điện thoại thông minh chạy Llama 2 đã nén với 13 tỷ tham số sẽ có thể thực hiện tạo văn bản và hình ảnh, trợ lý giọng nói, khuyến nghị cá nhân hóa và dịch thuật thời gian thực mà không cần kết nối internet.</p>

<p>Cuối cùng, nếu tất cả điều này thành công, các LLM lớn nhất có thể cuối cùng chạy trên CPU thay vì GPU rất đắt tiền và nguồn cung hạn chế, Thurai cho biết.</p>

<p>Các nhà nghiên cứu cho biết bài báo của họ sẽ được giới thiệu tại Hội nghị Quốc tế lần thứ 41 về Học máy tại Vienna, Áo, diễn ra từ ngày 21 đến 27 tháng 7.</p>

<p>AQLM và PV-Tuning đều có sẵn để tải xuống trên GitHub, trong khi một số phiên bản nén sẵn của các mô hình nguồn mở phổ biến có thể được truy cập từ HuggingFace.</p>

Thu hẹp AI khổng lồ, mở ra cánh cửa cho máy tính cá nhân và điện thoại thông minh

Thu hẹp AI khổng lồ, mở ra cánh cửa cho máy tính cá nhân và điện thoại thông minh Mục lục: Bước tiến mới trong nén mô hình ngôn ngữ l...

tháng 7 24, 2024

AI trong Nhạc: Một cái nhìn khác

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
  <title>AI trong Nhạc: Một cái nhìn khác</title>
  <style>
    body {
      font-family: sans-serif;
    }
    h2, h3 {
      margin-top: 2rem;
    }
    p {
      margin-bottom: 1rem;
    }
  </style>
</head>
<body>
  <h2>AI trong Nhạc: Một cái nhìn khác</h2>
  <h3>Mục lục</h3>
  <ol>
    <li>AI đang tạo ra những công cụ âm nhạc tuyệt vời nhưng...</li>
    <li>Thách thức khi nói về AI và nhạc với học sinh</li>
    <li>Sự thật về AI trong sáng tạo nghệ thuật</li>
    <li>AI là công cụ hỗ trợ học tập nhạc lý</li>
    <li>Khám phá MIDI và khả năng của AI trong tạo nhạc</li>
    <li>Kết quả thử nghiệm với ChatGPT và Claude</li>
    <li>AI: Cơ hội học hỏi và những bài học cần rút kinh nghiệm</li>
  </ol>
  <h3>AI đang tạo ra những công cụ âm nhạc tuyệt vời nhưng...</h3>
  <p>Tôi đã dành nhiều thời gian để khám phá và thử nghiệm các công cụ AI từ khi công nghệ này bùng nổ. Nhiều công cụ như <a href="https://suno.com">suno.com</a> thực sự khiến tôi kinh ngạc với khả năng tạo ra bản nhạc hoàn chỉnh từ lời nhắc văn bản. Những công nghệ khác như <a href="https://moises.ai">moises</a> cho phép tách một file âm thanh đã được mix hoàn chỉnh thành các stem (các track riêng lẻ như trống, bass, guitar, vocal, v.v.).</p>
  <p>Tuy nhiên, tôi cũng nhận thấy một xu hướng: thiếu vắng các tùy chọn miễn phí. Hầu hết các công cụ này đều cung cấp thời gian dùng thử miễn phí, nhưng phần lớn không có gói miễn phí với chức năng hạn chế. Áp lực về doanh thu đang thúc đẩy việc cường điệu hóa khả năng thực sự của các công nghệ này.</p>
  <h3>Thách thức khi nói về AI và nhạc với học sinh</h3>
  <p>Hôm thứ Bảy, tôi nhận được yêu cầu từ David Stein, một cộng tác viên thường xuyên tại Duke, để thuyết trình cho các học sinh trung học về AI trong âm nhạc vào thứ Hai. Các em đang tham gia một chương trình về AI tại Duke trong mùa hè này. Nói về âm nhạc và AI? Chắc chắn rồi!</p>
  <p>Tuy nhiên, tôi nhận ra rằng mình cần một cách tiếp cận phù hợp với lứa tuổi. Tôi không muốn sử dụng các công cụ yêu cầu nền tảng cụ thể hoặc cần đăng ký. Tôi đã tìm kiếm các phần mềm DAW (Digital Audio Workstation) vừa miễn phí vừa hỗ trợ plugin AI, có thể chạy trên cả Windows và Mac.</p>
  <h3>Sự thật về AI trong sáng tạo nghệ thuật</h3>
  <p>Tôi bắt đầu suy nghĩ về điều tôi muốn truyền đạt cho các em. Tôi không muốn nói rằng: Chỉ cần dùng Suno và bạn có thể sáng tác nhạc. Bởi vì tôi không coi mình là một nghệ sĩ chỉ vì tôi có thể sử dụng Dall-E để tạo ra những hình ảnh đẹp. Tôi cũng không muốn nói: Tại sao phải học nhạc khi robot sẽ làm tất cả mọi thứ trong tương lai? Đó không phải là tinh thần của âm nhạc. Ít nhất là với tôi.</p>
  <p>Âm nhạc, cũng như mọi loại hình nghệ thuật, là về trải nghiệm cá nhân của con người. Sáng tạo và đặc biệt là thưởng thức nghệ thuật là những hành động độc đáo của con người. Máy móc không tạo ra nghệ thuật. Con người gõ những lời nhắc sáng tạo, hoặc viết code trong Maya có thể tạo ra những bộ phim tuyệt vời (gợi nhớ đến thời gian làm việc tại Disney của tôi). Máy móc hỗ trợ sáng tạo nghệ thuật, nhưng chúng không thể tạo ra nghệ thuật, và chúng sẽ không bao giờ có thể cảm nhận hay tin tưởng như con người.</p>
  <h3>AI là công cụ hỗ trợ học tập nhạc lý</h3>
  <p>Vậy, tôi sẽ nói gì với các học sinh? AI là một công cụ. Nó có thể được sử dụng để học hỏi và mở rộng khả năng tiếp cận, hiểu biết về âm nhạc. Hãy lấy bài hát yêu thích của bạn và đưa nó vào moises để nghe tiếng trống, tiếng bass, v.v.</p>
  <p>Hãy thử MIDI – nó miễn phí và hoạt động trên hầu hết các DAW, bao gồm cả Garageband, có thể chạy trên điện thoại của bạn.</p>
  <p>Giống như nhiều người bạn đồng trang lứa, tôi luôn gặp khó khăn trong việc hiểu nhạc lý. Mặc dù đã học piano 4 học kỳ, kỹ năng chơi của tôi rất tệ. Tôi có thể đọc về các mode, scale, và cấu trúc hợp âm, nhưng tôi không thể thực sự chơi chúng để nghe kết quả của việc lựa chọn các nốt nhạc khác nhau.</p>
  <p>MIDI và AI mang đến cho học sinh khả năng đó. Bạn có thể sử dụng chatbot AI như <a href="https://chat.openai.com/">ChatGPT</a> hoặc <a href="https://www.anthropic.com/claude/">Claude</a> để tạo ra code Python và sử dụng thư viện trong Python để tạo ra file MIDI. Đó là điều tôi sẽ nói về, nhưng giống như hầu hết các thứ liên quan đến AI – nó hoạt động rất tốt và cũng rất khủng khiếp.</p>
  <h3>Khám phá MIDI và khả năng của AI trong tạo nhạc</h3>
  <p>Với thời gian hạn chế, tôi sẽ giới thiệu cách sử dụng AI để tạo nội dung hỗ trợ việc học.</p>
  <p>ChatGPT là công cụ tôi sử dụng thường xuyên từ khi bắt đầu hành trình này. Nó đã khiến tôi thất vọng trong trường hợp này, nhưng tôi sẽ tiếp tục thử nghiệm. Nó giúp tôi nhớ cách cài đặt Python và khắc phục sự cố, nhưng khả năng sáng tạo của nó khá tệ. Bất kể tôi đưa ra lời nhắc nào, và tôi đã yêu cầu nó cho tôi biết cách tôi có thể giúp nó tạo ra đầu ra tốt hơn, đầu ra MIDI luôn là 4 nốt lên, 4 nốt xuống và lặp lại. Sau đó, nó đi chệch hướng.</p>
  <p>Michael Faber, đồng nghiệp của tôi, người cũng đã thử nghiệm AI một cách đáng kinh ngạc, đã ca ngợi Claude. Vì tôi bị giới hạn về thời gian và GPT không hoạt động, tôi quyết định thử Claude. Liệu nó có tuyệt vời? Nó đã làm tốt hơn trong việc không tạo ra lỗi Python và dường như lắng nghe tốt hơn khi tôi yêu cầu nó thay đổi. Đây là video hiển thị đầu ra cuối cùng của mỗi công cụ:</p>
  <p>Cả hai đều không xuất sắc (thật thú vị là Claude cũng tạo ra giai điệu lên xuống bậc thang nhưng đã thay đổi một chút khi được yêu cầu, trong khi GPT thì không). Bạn có thể thấy mẫu đó trong bassline của Claude:</p>
  <h3>Kết quả thử nghiệm với ChatGPT và Claude</h3>
  <p>Bằng cách thử nghiệm tạo MIDI qua AI, học sinh sẽ học hỏi về tạo code và khắc phục sự cố, MIDI và nhạc lý – cũng như bài học rằng không phải thứ gì lấp lánh cũng là vàng trong vũ trụ AI.</p>
  <h3>AI: Cơ hội học hỏi và những bài học cần rút kinh nghiệm</h3>
  <p>Bằng cách tiếp cận AI một cách thực tế và không quá kỳ vọng, chúng ta có thể khai thác tiềm năng của nó để hỗ trợ việc học và sáng tạo nghệ thuật. Tuy nhiên, cần nhớ rằng AI chỉ là một công cụ, và chúng ta phải luôn chủ động trong việc điều khiển và kiểm soát nó.</p>
  <img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>

AI trong Nhạc: Một cái nhìn khác

AI trong Nhạc: Một cái nhìn khác AI trong Nhạc: Một cái nhìn khác Mục lục AI đang tạo ra những công cụ âm nhạ...

tháng 7 23, 2024

Trí tuệ nhân tạo: Công cụ kiến tạo tương lai

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
  <title>Trí tuệ nhân tạo: Công cụ kiến tạo tương lai</title>
</head>
<body>
  <h1>Trí tuệ nhân tạo: Công cụ kiến tạo tương lai</h1>
  <h2>Mục lục:</h2>
  <ol>
    <li><strong>Trí tuệ nhân tạo trong y tế</strong>
      <ul>
        <li>Phát hiện và chẩn đoán sớm</li>
        <li>Nâng cao chất lượng chăm sóc bệnh nhân</li>
      </ul>
    </li>
    <li><strong>Trí tuệ nhân tạo trong giao thông vận tải</strong>
      <ul>
        <li>Xe tự lái</li>
        <li>Cơ sở hạ tầng thông minh</li>
      </ul>
    </li>
    <li><strong>Trí tuệ nhân tạo trong cuộc sống hàng ngày</strong>
      <ul>
        <li>Nhà thông minh</li>
        <li>Gợi ý cá nhân hóa</li>
      </ul>
    </li>
    <li><strong>Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh</strong>
      <ul>
        <li>Hiệu quả hoạt động</li>
        <li>Đổi mới và lợi thế cạnh tranh</li>
      </ul>
    </li>
    <li><strong>Những cân nhắc về đạo đức</strong></li>
    <li><strong>Kết luận</strong></li>
  </ol>
  <h2>1. Trí tuệ nhân tạo trong y tế</h2>
  <p>Trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra những bước tiến đột phá trong lĩnh vực y tế, hứa hẹn mang lại sự hiệu quả, chính xác và cá nhân hóa hơn cho hệ thống chăm sóc sức khỏe.</p>
  <h3>Phát hiện và chẩn đoán sớm:</h3>
  <ul>
    <li>Các thuật toán AI được thiết kế để phân tích khối lượng dữ liệu y tế khổng lồ một cách nhanh chóng và chính xác hơn so với phương pháp truyền thống, giúp phát hiện sớm các bệnh như ung thư, Alzheimer và tiểu đường.</li>
    <li>Các công cụ AI hỗ trợ chụp X-quang và MRI để xác định các bất thường.</li>
    <li>Dự đoán phân tích để dự báo các đợt bùng phát dịch bệnh.</li>
    <li>Genomics tiên tiến cho y học cá nhân hóa.</li>
  </ul>
  <h3>Nâng cao chất lượng chăm sóc bệnh nhân:</h3>
  <ul>
    <li>Ngoài việc chẩn đoán, AI đang cách mạng hóa cách chăm sóc bệnh nhân. Các thuật toán học máy có thể phát triển các kế hoạch điều trị cá nhân hóa bằng cách phân tích hồ sơ bệnh nhân, di truyền và các dữ liệu liên quan khác.</li>
    <li>Trợ lý sức khỏe ảo cung cấp hỗ trợ theo thời gian thực.</li>
    <li>Hệ thống phân phối thuốc tự động để giảm thiểu lỗi của con người.</li>
    <li>Nền tảng y tế từ xa được hỗ trợ bởi AI cho các cuộc tư vấn từ xa.</li>
  </ul>
  <h2>2. Trí tuệ nhân tạo trong giao thông vận tải</h2>
  <p>Ngành giao thông vận tải đang được hưởng lợi rất nhiều từ công nghệ AI, với lời hứa mang đến những chuyến đi an toàn, nhanh chóng và hiệu quả hơn.</p>
  <h3>Xe tự lái:</h3>
  <ul>
    <li>Xe tự lái không còn là chuyện viễn tưởng. Với sự tích hợp của AI, những chiếc xe này có thể di chuyển trong môi trường đô thị phức tạp, tiềm năng giảm thiểu các vụ tai nạn do lỗi của con người.</li>
    <li>Phân tích dữ liệu giao thông thời gian thực để tối ưu hóa tuyến đường.</li>
    <li>Hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến (ADAS) để tăng cường an toàn.</li>
    <li>Khả năng tự đỗ xe để giảm ùn tắc.</li>
  </ul>
  <h3>Cơ sở hạ tầng thông minh:</h3>
  <ul>
    <li>AI đang đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển cơ sở hạ tầng thông minh, nâng cao hiệu quả giao thông vận tải tổng thể.</li>
    <li>Hệ thống đèn giao thông thông minh thích nghi với điều kiện thời gian thực.</li>
    <li>Bảo trì dự đoán cho đường sá và cầu để phòng ngừa tai nạn.</li>
    <li>Hệ thống giao thông công cộng được tăng cường bởi AI để lập lịch trình và phục vụ tốt hơn.</li>
  </ul>
  <h2>3. Trí tuệ nhân tạo trong cuộc sống hàng ngày</h2>
  <p>Ngoài những ứng dụng chuyên ngành, AI ngày càng trở thành một phần trong các hoạt động hàng ngày của chúng ta, nâng cao sự tiện lợi, hiệu quả và chất lượng cuộc sống.</p>
  <h3>Nhà thông minh:</h3>
  <ul>
    <li>Những ngôi nhà được trang bị công nghệ AI mang đến mức độ tiện lợi và an ninh chưa từng có.</li>
    <li>Trợ lý kích hoạt bằng giọng nói như Alexa và Google Home.</li>
    <li>Hệ thống điều khiển nhiệt độ và chiếu sáng thông minh để tiết kiệm năng lượng.</li>
    <li>Hệ thống an ninh gia đình tự động với nhận dạng khuôn mặt.</li>
  </ul>
  <h3>Gợi ý cá nhân hóa:</h3>
  <ul>
    <li>Từ nền tảng phát trực tuyến đến mua sắm trực tuyến, AI nâng cao trải nghiệm người dùng bằng cách cung cấp các đề xuất cá nhân hóa.</li>
    <li>Nội dung được tuyển chọn trên Netflix, Spotify và YouTube dựa trên sở thích của người dùng.</li>
    <li>Trải nghiệm mua sắm được thiết kế riêng trên các nền tảng thương mại điện tử như Amazon.</li>
    <li>Luồng tin tức và dòng thời gian mạng xã hội được cá nhân hóa.</li>
  </ul>
  <h2>4. Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh</h2>
  <p>Trong thế giới kinh doanh, AI đang chứng minh là một yếu tố thay đổi cuộc chơi bằng cách tối ưu hóa hoạt động, thúc đẩy đổi mới và cải thiện sự gắn kết của khách hàng.</p>
  <h3>Hiệu quả hoạt động:</h3>
  <ul>
    <li>Các doanh nghiệp đang tận dụng AI để hợp lý hóa quy trình, giảm chi phí hoạt động và cải thiện năng suất.</li>
    <li>Tối ưu hóa chuỗi cung ứng thông qua phân tích dự đoán.</li>
    <li>Trò chuyện tự động cho khách hàng để giải quyết nhanh chóng.</li>
    <li>Ra quyết định dựa trên dữ liệu để quản lý tài nguyên tốt hơn.</li>
  </ul>
  <h3>Đổi mới và lợi thế cạnh tranh:</h3>
  <ul>
    <li>Các công ty sử dụng AI thường dẫn đầu trong đổi mới, tạo ra lợi thế cạnh tranh trong các ngành nghề tương ứng.</li>
    <li>Nghiên cứu và phát triển do AI hỗ trợ cho các dòng sản phẩm mới.</li>
    <li>Phân tích thị trường nâng cao để nhắm mục tiêu và phân khúc tốt hơn.</li>
    <li>Các chiến dịch tiếp thị thông minh giúp tăng ROI.</li>
  </ul>
  <h2>5. Những cân nhắc về đạo đức</h2>
  <p>Trong khi lợi ích của AI rất lớn, việc giải quyết các vấn đề về đạo đức đi kèm với việc áp dụng AI là điều cần thiết. Các vấn đề như quyền riêng tư dữ liệu, định kiến thuật toán và tác động đến việc làm phải được xem xét kỹ lưỡng.</p>
  <ul>
    <li>Đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm giải trình trong các thuật toán AI.</li>
    <li>Bảo vệ dữ liệu người dùng khỏi bị vi phạm và lạm dụng.</li>
    <li>Phát triển các chính sách để giảm thiểu tình trạng mất việc làm.</li>
  </ul>
  <h2>6. Kết luận</h2>
  <p>Tương lai của AI chắc chắn đầy hứa hẹn, với tiềm năng biến đổi mọi khía cạnh của cuộc sống con người. Khi chúng ta tiếp tục đổi mới và tích hợp AI vào các lĩnh vực khác nhau, điều quan trọng là phải luôn ghi nhớ những cân nhắc về đạo đức và phấn đấu cho một cách tiếp cận cân bằng. Từ y tế đến giao thông vận tải, từ cuộc sống hàng ngày đến kinh doanh, những khả năng là vô hạn và hành trình mới chỉ bắt đầu.</p>
  <img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>

Trí tuệ nhân tạo: Công cụ kiến tạo tương lai

Trí tuệ nhân tạo: Công cụ kiến tạo tương lai Trí tuệ nhân tạo: Công cụ kiến tạo tương lai Mục lục: Trí tuệ nhân ...

tháng 7 23, 2024

Hệ thống Tăng cường Lời Nhắc (PAS): Cách tối ưu hóa hiệu suất 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>Hệ thống Tăng cường Lời Nhắc (PAS): Cách tối ưu hóa hiệu suất mô hình ngôn ngữ lớn</title>
</head>
<body>
    <h1>Hệ thống Tăng cường Lời Nhắc (PAS): Cách tối ưu hóa hiệu suất mô hình ngôn ngữ lớn</h1>
    
    <h2>Mục lục:</h2>
    <ol>
        <li><strong>Khó khăn trong kỹ thuật lời nhắc:</strong>
            <ul>
                <li>Lời nhắc nhạy cảm với cách thức diễn đạt</li>
                <li>Kỹ thuật lời nhắc khác nhau cho kết quả khác nhau</li>
            </ul>
        </li>
        <li><strong>Hệ thống Tăng cường Lời Nhắc (PAS):</strong>
            <ul>
                <li>Giải pháp plug-and-play để tự động chọn kỹ thuật lời nhắc tối ưu</li>
                <li>Cấu trúc của PAS:
                    <ul>
                        <li>Bộ dữ liệu bổ sung lời nhắc</li>
                        <li>Mô hình tăng cường lời nhắc dựa trên LLM</li>
                    </ul>
                </li>
            </ul>
        </li>
        <li><strong>Quá trình tạo bộ dữ liệu:</strong>
            <ul>
                <li>Thu thập lời nhắc chất lượng cao từ các nguồn uy tín</li>
                <li>Sử dụng thuật toán phân cụm và nhúng để nhóm và loại bỏ trùng lặp</li>
                <li>Sử dụng LLM để phân loại lời nhắc vào các danh mục</li>
                <li>Tạo lời nhắc mới thông qua kỹ thuật học ít lần</li>
                <li>Đánh giá và cải thiện chất lượng lời nhắc</li>
            </ul>
        </li>
        <li><strong>Cách hoạt động của PAS:</strong>
            <ul>
                <li>Tự động tạo lời nhắc bổ sung để nâng cao lời nhắc gốc</li>
                <li>Tương thích với các ứng dụng LLM khác nhau</li>
            </ul>
        </li>
        <li><strong>Kết quả thử nghiệm:</strong>
            <ul>
                <li>PAS đạt hiệu quả cao hơn so với các phương pháp truyền thống</li>
                <li>Cải thiện đáng kể điểm hiệu suất trên các bộ dữ liệu đánh giá</li>
                <li>Sử dụng bộ dữ liệu nhỏ hơn so với các phương pháp khác</li>
                <li>Tương thích với nhiều mô hình và nhiệm vụ khác nhau</li>
            </ul>
        </li>
        <li><strong>Ứng dụng của PAS:</strong>
            <ul>
                <li>Tăng cường hiệu suất của các mô hình LLM nhỏ được tối ưu hóa cho nhiệm vụ cụ thể</li>
                <li>Nâng cao hiệu quả của các mô hình LLM mạnh mẽ hơn</li>
            </ul>
        </li>
    </ol>
    
    <p><strong>Kỹ thuật lời nhắc</strong> (Prompt engineering) là một tập hợp các phương pháp giúp cải thiện khả năng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Tuy nhiên, việc lựa chọn kỹ thuật lời nhắc phù hợp cho mỗi lời nhắc cụ thể đòi hỏi kiến thức chuyên môn và có thể tốn nhiều thời gian.</p>
    
    <p>Các nhà nghiên cứu tại Đại học Bắc Kinh và Baichuan đã giới thiệu <strong>Hệ thống Tăng cường Lời Nhắc (PAS)</strong>, một kỹ thuật giúp cải thiện hiệu suất của LLM bằng cách tự động lựa chọn kỹ thuật lời nhắc tốt nhất cho mỗi đầu vào. PAS hoạt động như một giải pháp plug-and-play và tương thích với nhiều LLM khác nhau, giúp người dùng dễ dàng tận dụng kỹ thuật lời nhắc.</p>
    
    <p>Một trong những thách thức chính trong kỹ thuật lời nhắc là <strong>sự nhạy cảm của LLM đối với cách thức diễn đạt của lời nhắc</strong>. Một thay đổi nhỏ trong cách diễn đạt lời nhắc có thể thay đổi đáng kể đầu ra của LLM, ngay cả khi ý định của người dùng vẫn giữ nguyên.</p>
    
    <p>PAS được cấu tạo từ hai phần chính: <strong>bộ dữ liệu bổ sung lời nhắc</strong> và <strong>mô hình tăng cường lời nhắc dựa trên LLM</strong>. Bộ dữ liệu chứa các cặp lời nhắc gốc và phiên bản được cải thiện, được tạo ra và tinh chỉnh tự động thông qua một quy trình nhiều bước. Mô hình tăng cường lời nhắc sau đó được huấn luyện trên bộ dữ liệu này để học cách nâng cao các lời nhắc mới.</p>
    
    <p>Để tạo bộ dữ liệu, các nhà nghiên cứu đã thu thập lời nhắc chất lượng cao từ hai nguồn được quản lý cẩn thận: bộ dữ liệu LMSYS-1M và bộ dữ liệu WildChat. Họ sử dụng mô hình nhúng và thuật toán phân cụm để nhóm các ví dụ và loại bỏ bản sao và lời nhắc quá giống nhau. Tiếp theo, họ sử dụng LLM để chọn lời nhắc chất lượng cao nhất và phân loại chúng thành 14 danh mục (ví dụ: trả lời câu hỏi và mã hóa).</p>
    
    <p>Sau đó, các nhà nghiên cứu sử dụng kỹ thuật học ít lần để tự động tạo lời nhắc mới cho mỗi danh mục, sử dụng một tập hợp nhỏ các ví dụ làm hướng dẫn. Họ sử dụng một lời nhắc học ít lần khác để đánh giá chất lượng của các lời nhắc được tạo ra. Các ví dụ kém chất lượng sau đó được gửi lại bước tạo để cải thiện.</p>
    
    <p>Bộ dữ liệu bổ sung lời nhắc, bao gồm khoảng 9.000 cặp chất lượng cao, có thể được sử dụng để tinh chỉnh một LLM nhỏ hơn, phục vụ như là cơ sở của mô hình PAS. Khi người dùng cung cấp một lời nhắc gốc cho PAS, mô hình tự động tạo ra một lời nhắc bổ sung để nâng cao lời nhắc gốc mà không thay đổi nó, hướng dẫn LLM mục tiêu tạo ra đầu ra chính xác và phù hợp hơn. Một trong những ưu điểm chính của PAS là khả năng kết nối với bất kỳ ứng dụng LLM nào, cho dù nó sử dụng API đóng hoặc mô hình mã nguồn mở chạy trên máy chủ của bạn.</p>
    
    <p>Các nhà nghiên cứu đã đánh giá PAS trên ba bộ dữ liệu chuẩn: Arena-hard, Alpaca-Eval 2.0 và Alpaca-Eval 2.0 (LC). Đây là các bộ dữ liệu chuẩn thử nghiệm khả năng của LLM trong một loạt các nhiệm vụ, từ hiểu ngôn ngữ đến các vấn đề suy luận phức tạp.</p>
    
    <p>Họ đã huấn luyện các phiên bản 7 tỷ tham số của Qwen-2 và LLaMA-2 trên bộ dữ liệu bổ sung lời nhắc và sử dụng chúng làm mô hình PAS để nâng cao các lời nhắc được cung cấp cho các mô hình lớn hơn như GPT-4, Qwen2-72B và Llama-3-70B.</p>
    
    <p>Trên cả ba bộ dữ liệu chuẩn, các mô hình được hướng dẫn bởi PAS đều có hiệu suất vượt trội so với các mô hình cơ sở không tăng cường lời nhắc. Trung bình, PAS cải thiện điểm hiệu suất thêm 8 điểm. Đặc biệt, khi áp dụng cho GPT-4-0613, PAS dẫn đến cải thiện trung bình 11,46 điểm.</p>
    
    <p>Các đánh giá cũng cho thấy PAS đạt được hiệu suất với bộ dữ liệu nhỏ hơn đáng kể so với các phương pháp hiện đại khác. Trong khi các phương pháp trước đây yêu cầu tối đa 170.000 ví dụ để huấn luyện, PAS đạt được kết quả tương tự hoặc tốt hơn với chỉ 9.000 ví dụ.</p>
    
    <p>Điều quan trọng là PAS vừa là LLM-agnostic vừa là task-agnostic, có nghĩa là nó có thể được áp dụng cho các mô hình và nhiệm vụ khác nhau mà không yêu cầu tùy chỉnh cụ thể cho nhiệm vụ.</p>
    
    <p>PAS có thể là một công cụ rất hữu ích cho các đường ống LLM, nơi bạn có các mô hình nhỏ được tối ưu hóa cho một nhiệm vụ cụ thể. Mô hình PAS có thể giúp bạn khai thác tối đa các mô hình mạnh mẽ hơn của bạn.</p>
    
    <img alt="PAS Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>

Hệ thống Tăng cường Lời Nhắc (PAS): Cách tối ưu hóa hiệu suất mô hình ngôn ngữ lớn

Hệ thống Tăng cường Lời Nhắc (PAS): Cách tối ưu hóa hiệu suất mô hình ngôn ngữ lớn Hệ thống Tăng cường Lời Nhắc (PA...

tháng 7 23, 2024

Athene-Llama3-70B: Mô hình ngôn ngữ mở rộng vượt trội

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
  <title>Athene-Llama3-70B: Mô hình ngôn ngữ mở rộng vượt trội</title>
</head>
<body>

<h1>Athene-Llama3-70B: Mô hình ngôn ngữ mở rộng vượt trội</h1>

<h2>Mục lục</h2>
  <ul>
    <li><a href="#gioithieu">1. Giới thiệu Athene-Llama3-70B</a></li>
    <li><a href="#nangcaohieusuan">2. Nâng cao hiệu suất nhờ đào tạo bổ sung</a></li>
    <li><a href="#ungdungthucte">3. Ứng dụng thực tiễn và tiềm năng phát triển</a></li>
    <li><a href="#ketluan">4. Kết luận</a></li>
  </ul>

<h2 id='gioithieu'>1. Giới thiệu Athene-Llama3-70B</h2>
  <p>Nexusflow đã giới thiệu Athene-Llama3-70B, một mô hình ngôn ngữ hội thoại mã nguồn mở được tinh chỉnh từ Llama-3-70B của Meta AI. Athene-70B đã đạt được điểm số Arena-Hard-Auto là 77,8%, ngang bằng với các mô hình độc quyền như GPT-4o và Claude-3.5-Sonnet. Điều này đánh dấu một bước tiến đáng kể so với phiên bản tiền nhiệm, Llama-3-70B-Instruct, đạt điểm 46,6%. Sự cải thiện này xuất phát từ quy trình đào tạo bổ sung được nhắm mục tiêu của Nexusflow, được thiết kế để nâng cao các hành vi cụ thể của mô hình. Athene-70B hiện đang được thử nghiệm công khai trên Chatbot Arena.</p>

<h2 id='nangcaohieusuan'>2. Nâng cao hiệu suất nhờ đào tạo bổ sung</h2>
  <p>Để tối đa hóa tiềm năng của Llama-3-70B, Nexusflow đã phát triển các điểm chuẩn nội bộ đánh giá khả năng của LLM trong việc tuân theo hướng dẫn, mã hóa, viết sáng tạo và xử lý đa ngôn ngữ. Dựa trên các đánh giá này, dữ liệu ưu tiên chất lượng cao đã được tổng hợp cho học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF) được nhắm mục tiêu. Quy trình này đã dẫn đến những cải thiện đáng kể về hiệu suất so với Llama-3-70B-Instruct. Những cải tiến bao gồm các khía cạnh chính như tuân theo hướng dẫn chính xác, toán học và lập luận, hỗ trợ mã hóa toàn diện, viết sáng tạo đầy cảm hứng và thành thạo đa ngôn ngữ.</p>

<h2 id='ungdungthucte'>3. Ứng dụng thực tiễn và tiềm năng phát triển</h2>
  <p>Athene-70B chứng minh khả năng của Nexusflow trong việc tùy chỉnh các mô hình cho các yêu cầu cụ thể của doanh nghiệp thông qua đào tạo bổ sung được nhắm mục tiêu. Xây dựng dựa trên những thành công trước đó với Starling-7B và NexusRaven-V2, Nexusflow đặt mục tiêu nâng cao các mô hình của mình để đáp ứng các tiêu chuẩn ứng dụng cấp doanh nghiệp. Công ty cung cấp các giải pháp phù hợp để giúp doanh nghiệp hoạt động hiệu quả trong công nghệ GenAI copilot và đại lý. Nexusflow mời các tổ chức khám phá cách Athene-70B có thể nâng cao các sáng kiến AI của họ bằng cách liên hệ để biết thêm thông tin và cơ hội hợp tác.</p>

<h2 id='ketluan'>4. Kết luận</h2>
  <p>Athene-Llama3-70B, một mô hình ngôn ngữ hội thoại mã nguồn mở do Nexusflow phát triển, thể hiện những cải tiến đáng kể so với phiên bản tiền nhiệm. Mô hình đạt được hiệu suất cạnh tranh so với các mô hình độc quyền trong điểm chuẩn Arena-Hard-Auto. Quy trình đào tạo bổ sung được nhắm mục tiêu của Nexusflow, sử dụng điểm chuẩn nội bộ và học tăng cường từ phản hồi của con người, đã nâng cao khả năng của mô hình trong các lĩnh vực khác nhau, bao gồm tuân theo hướng dẫn, toán học và lập luận, mã hóa, viết sáng tạo và xử lý đa ngôn ngữ. Sự tiến bộ này cho thấy khả năng của Nexusflow trong việc điều chỉnh các mô hình cho nhu cầu của doanh nghiệp, dựa trên những thành công trước đó của họ. Công ty định vị bản thân là nhà cung cấp các giải pháp AI cấp doanh nghiệp được tùy chỉnh, mời các tổ chức khám phá tiềm năng của Athene-70B cho các sáng kiến AI của họ.</p>

</body>
</html>

Athene-Llama3-70B: Mô hình ngôn ngữ mở rộng vượt trội

Athene-Llama3-70B: Mô hình ngôn ngữ mở rộng vượt trội Athene-Llama3-70B: Mô hình ngôn ngữ mở rộng vượt trội Mục lục ...

tháng 7 23, 2024

Meta AI giới thiệu mô hình Llama-3 với 405 tỷ tham số

Thu hẹp AI khổng lồ, mở ra cánh cửa cho máy tính cá nhân và điện thoại thông minh

AI trong Nhạc: Một cái nhìn khác

Trí tuệ nhân tạo: Công cụ kiến tạo tương lai

Hệ thống Tăng cường Lời Nhắc (PAS): Cách tối ưu hóa hiệu suất mô hình ngôn ngữ lớn

Athene-Llama3-70B: Mô hình ngôn ngữ mở rộng vượt trội

Bài đăng phổ biến

Labels