Agent.ai.vn

JPMorgan triển khai chatbot AI nội bộ đóng vai trò nhà phân tích nghiên cứu

<h2>JPMorgan triển khai chatbot AI nội bộ đóng vai trò nhà phân tích nghiên cứu</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>JPMorgan giới thiệu LLM Suite</strong></li>
  <li><strong>Khả năng của LLM Suite</strong></li>
  <li><strong>Mở rộng phạm vi tiếp cận LLM Suite</strong></li>
  <li><strong>So sánh với Morgan Stanley</strong></li>
  <li><strong>Phản hồi của JPMorgan</strong></li>
</ol>

<h3>1. JPMorgan giới thiệu LLM Suite</h3>
<p>Ngân hàng JPMorgan Chase, ngân hàng lớn nhất nước Mỹ, đã bắt đầu triển khai sản phẩm trí tuệ nhân tạo (AI) thế hệ mới, được cho là có khả năng thay thế vai trò của nhà phân tích nghiên cứu. Theo tờ Financial Times, chatbot AI nội bộ này được phát triển dựa trên công nghệ ChatGPT của OpenAI và được gọi là LLM Suite.</p>

<h3>2. Khả năng của LLM Suite</h3>
<p>LLM Suite được thiết kế để hỗ trợ nhân viên trong việc viết, tạo ý tưởng và tóm tắt tài liệu. Ngân hàng đã cung cấp quyền truy cập vào LLM Suite cho các nhân viên thuộc bộ phận quản lý tài sản và tài sản của họ.</p>

<h3>3. Mở rộng phạm vi tiếp cận LLM Suite</h3>
<p>JPMorgan bắt đầu giới thiệu LLM Suite cho một số bộ phận của ngân hàng vào đầu năm nay và hiện tại, khoảng 50.000 nhân viên đã có quyền truy cập vào nó.</p>

<h3>4. So sánh với Morgan Stanley</h3>
<p>Ngân hàng đầu tư Morgan Stanley, đối thủ cạnh tranh của JPMorgan, đã hợp tác với OpenAI và triển khai chatbot AI hỗ trợ GenAI vào tháng 9 năm ngoái. Chatbot này được thiết kế để cung cấp cho các cố vấn tài chính quyền truy cập nhanh chóng vào toàn bộ vốn trí tuệ của Morgan Stanley.</p>

<h3>5. Phản hồi của JPMorgan</h3>
<p>JPMorgan từ chối bình luận về báo cáo này.</p>

<h3>Kết luận</h3>
<p>Việc JPMorgan giới thiệu LLM Suite là minh chứng cho sự tiến bộ vượt bậc của AI trong lĩnh vực tài chính. Chatbot AI này hứa hẹn sẽ cách mạng hóa quy trình làm việc của các nhà phân tích nghiên cứu và giúp các nhà đầu tư tiếp cận thông tin một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn.</p>

JPMorgan triển khai chatbot AI nội bộ đóng vai trò nhà phân tích nghiên cứu

JPMorgan triển khai chatbot AI nội bộ đóng vai trò nhà phân tích nghiên cứu Mục lục: JPMorgan giới thiệu LLM Suite Khả năng của LL...

tháng 7 27, 2024

Nâng cao kỹ năng code và ứng dụng với Claude 3.5

<html>
<head>
  <title>Nâng cao kỹ năng code và ứng dụng với Claude 3.5</title>
</head>
<body>

<h1>Nâng cao kỹ năng code và ứng dụng với Claude 3.5</h1>

<h2>Mục lục</h2>
  <ul>
    <li><a href='#loi-ich'>Lợi ích của Claude 3.5 trong phát triển AI</a></li>
    <li><a href='# giao-dien-truc-quan'>Tận dụng sức mạnh của giao diện trực quan</a></li>
    <li><a href='# hoan-thien-thiet-ke'>Hoàn thiện thiết kế bằng ảnh chụp màn hình</a></li>
    <li><a href='# tham-khao-ngu-canh'>Tham khảo ngữ cảnh cho tích hợp liền mạch</a></li>
    <li><a href='# chien-luoc-go-loi'>Chiến lược gỡ lỗi hiệu quả</a></li>
    <li><a href='# ung-dung-thuc-te'>Ứng dụng thực tế</a></li>
    <li><a href='# hoc-hoi-lien-tuc'>Học hỏi liên tục</a></li>
  </ul>

<h2 id='loi-ich'>1. Lợi ích của Claude 3.5 trong phát triển AI</h2>
  <p>Claude 3.5 là một công cụ mạnh mẽ có thể tối ưu hóa quy trình phát triển AI. Sử dụng Claude 3.5 hiệu quả giúp bạn:</p>
  <ul>
    <li>Tăng tốc quá trình phát triển AI.</li>
    <li>Nâng cao khả năng giao tiếp và độ chính xác của code.</li>
    <li>Hoàn thiện thiết kế một cách hiệu quả và thống nhất.</li>
    <li>Tích hợp các thành phần một cách trơn tru.</li>
    <li>Duy trì chất lượng ứng dụng thông qua gỡ lỗi hiệu quả.</li>
  </ul>

<h2 id=' giao-dien-truc-quan'>2. Tận dụng sức mạnh của giao diện trực quan</h2>
  <p>Giao tiếp trực quan đóng vai trò quan trọng trong lập trình AI. Sử dụng hình vẽ và ảnh chụp màn hình trong các lời nhắc giúp Claude 3.5 hiểu rõ hơn ý định của bạn và tạo ra code chính xác hơn. Ví dụ, khi thiết kế giao diện người dùng, cung cấp bố cục trực quan giúp Claude 3.5 hiểu rõ thiết kế và tạo ra code HTML và CSS phù hợp.</p>

<h2 id=' hoan-thien-thiet-ke'>3. Hoàn thiện thiết kế bằng ảnh chụp màn hình</h2>
  <p>Thiết kế lặp đi lặp lại là một nguyên tắc cơ bản trong phát triển AI hiệu quả. Sử dụng ảnh chụp màn hình trong suốt quy trình giúp tối ưu hóa quy trình làm việc của bạn. Bằng cách chụp và chú thích ảnh chụp màn hình ở các giai đoạn khác nhau, bạn có thể dễ dàng truyền đạt những thay đổi và tinh chỉnh thiết kế cho Claude 3.5. Điều này cho phép bạn theo dõi các sửa đổi giao diện người dùng, duy trì tính nhất quán giữa các phiên bản khác nhau và đảm bảo các thành phần dự án phát triển một cách liền mạch.</p>

<h2 id=' tham-khao-ngu-canh'>4. Tham khảo ngữ cảnh cho tích hợp liền mạch</h2>
  <p>Cung cấp ngữ cảnh đầy đủ là điều cần thiết để đạt được tích hợp liền mạch giữa các thành phần front-end và back-end trong các dự án AI. Bằng cách tải lên các tệp liên quan, chẳng hạn như tài liệu API, ví dụ mã code và cài đặt cấu hình, bạn có thể nâng cao khả năng hiểu biết của Claude 3.5 về các yêu cầu và phụ thuộc của dự án. Thông tin ngữ cảnh này cho phép AI tạo ra các script tích hợp chính xác và hiệu quả, đảm bảo khả năng tương tác trơn tru giữa các thành phần dự án khác nhau.</p>

<h2 id=' chien-luoc-go-loi'>5. Chiến lược gỡ lỗi hiệu quả</h2>
  <p>Duy trì chất lượng và độ tin cậy của ứng dụng AI đòi hỏi các kỹ thuật gỡ lỗi hiệu quả. Việc cố tình tạo ra lỗi và các trường hợp ngoại lệ có thể giúp bạn kiểm tra và tinh chỉnh quy trình gỡ lỗi, đảm bảo ứng dụng có thể xử lý các trường hợp bất ngờ một cách nhạy bén. Bằng cách cung cấp ngữ cảnh đầy đủ, chẳng hạn như nhật ký lỗi chi tiết, ảnh chụp màn hình và các bước tái tạo lỗi, bạn có thể giúp Claude 3.5 xác định và giải quyết vấn đề một cách hiệu quả hơn.</p>

<h2 id=' ung-dung-thuc-te'>6. Ứng dụng thực tế</h2>
  <p>Các ví dụ thực tế chứng minh ứng dụng thực tế của các kỹ thuật này. Khi xây dựng trang web hoặc ứng dụng AI tích hợp với xử lý thanh toán như Stripe, việc cân nhắc kỹ lưỡng về tích hợp front-end và back-end là rất cần thiết. Phát triển ứng dụng React để xử lý và phân tích ảnh chụp màn hình yêu cầu thiết kế lặp đi lặp lại và sử dụng lời nhắc trực quan để hướng dẫn AI hiểu rõ. Việc tạo ra tính năng báo cáo lỗi mạnh mẽ đòi hỏi các thực hành gỡ lỗi kỹ lưỡng và bao gồm thông tin ngữ cảnh liên quan.</p>

<h2 id=' hoc-hoi-lien-tuc'>7. Học hỏi liên tục</h2>
  <p>Học hỏi liên tục là điều tối quan trọng trong lĩnh vực lập trình AI luôn thay đổi. Tham gia các bài học tương tác, hướng dẫn và khóa học giúp bạn mở rộng kiến thức và nâng cao kỹ năng lập trình. Luôn cập nhật những tiến bộ mới nhất, các thực hành tốt nhất và xu hướng trong ngành đảm bảo bạn có thể tận dụng hiệu quả các công cụ mạnh mẽ như Claude 3.5 để xây dựng các ứng dụng AI sáng tạo và có tác động lớn.</p>

<p>Bằng cách kết hợp những mẹo và chiến lược thiết yếu này vào quy trình lập trình AI của bạn, bạn có thể tối ưu hóa quy trình phát triển, nâng cao khả năng giao tiếp và đạt được kết quả dự án tốt hơn. Các công cụ trực quan, phát triển lặp đi lặp lại, tham khảo ngữ cảnh và gỡ lỗi kỹ lưỡng tạo nên nền tảng của lập trình AI hiệu quả với Claude 3.5. Hãy nắm bắt tinh thần học hỏi liên tục, dẫn đầu xu hướng và khai thác hết tiềm năng của công cụ sáng tạo này để biến đổi các dự án AI của bạn.</p>

</body>
</html>
`

Nâng cao kỹ năng code và ứng dụng với Claude 3.5

Nâng cao kỹ năng code và ứng dụng với Claude 3.5 Nâng cao kỹ năng code và ứng dụng với Claude 3.5 Mục lục Lợi ích củ...

tháng 7 27, 2024

Phenomenal AI: Nền Tảng AI Tạo Video Từ Văn Bản Đầu Tiên Của Ấn Độ

<h2>**Phenomenal AI: Nền Tảng AI Tạo Video Từ Văn Bản Đầu Tiên Của Ấn Độ**</h2>
<h3>**Mục lục:**</h3>
<ol>
  <li>**Giới thiệu về Phenomenal AI**</li>
  <li>**Lợi ích của nền tảng**</li>
  <li>**Ví dụ về video được tạo bởi AI**</li>
  <li>**Thách thức và cơ hội của AI trong sản xuất video**</li>
  <li>**Kết luận**</li>
</ol>

<h3>**1. Giới thiệu về Phenomenal AI:**</h3>
<p>Phenomenal AI, một công ty khởi nghiệp tại Ấn Độ, đã chính thức ra mắt nền tảng trí tuệ nhân tạo (AI) tạo video từ văn bản đầu tiên của đất nước này tại New Delhi vào thứ Hai. Nền tảng này tận dụng AI và Machine Learning tiên tiến để tạo ra những video chuyên nghiệp từ văn bản, bao gồm cả kịch bản.</p>

<h3>**2. Lợi ích của nền tảng:**</h3>
<p>Nền tảng này mang lại nhiều lợi ích cho các chuyên gia trong các lĩnh vực như truyền thông xã hội, thương mại điện tử, tiếp thị, giáo dục và thậm chí cả mục đích cá nhân. Các video được tạo ra bởi AI được đánh giá là hiệu quả về chi phí, dễ dàng truy cập, đơn giản và có chất lượng cao.</p>

<h3>**3. Ví dụ về video được tạo bởi AI:**</h3>
<p>Phenomenal AI đã chia sẻ một số video do AI tạo ra dựa trên các gợi ý. Ba video được tạo ra dựa trên các gợi ý sau:</p>
<ul>
  <li>Một cảnh quay bằng drone của một vách đá với đá nhấp nhô và cây cối xanh tươi, phía dưới là sóng biển vỗ vào chân vách đá, kéo dài đến đường chân trời xa.</li>
  <li>Một khu rừng cổ tích với những cây cao và ánh sáng mặt trời rọi qua, một con nai duyên dáng đứng cảnh giác giữa những cây cối trên nền rừng phủ đầy rêu.</li>
  <li>Một cảnh quay bằng drone của một vách đá với đá nhấp nhô và cây cối xanh tươi, phía dưới là sóng biển vỗ vào chân vách đá, kéo dài đến đường chân trời xa.</li>
</ul>

<h3>**4. Thách thức và cơ hội của AI trong sản xuất video:**</h3>
<p>Các nền tảng AI thế hệ mới đang giải quyết những thách thức truyền thống trong sản xuất video bằng cách sử dụng AI, ML và công nghệ hiệu suất cao. Các nền tảng này có thể giúp các chuyên gia tiếp thị và những người khác tiết kiệm hàng ngàn giờ và chi phí. Tuy nhiên, các nền tảng này cũng đang mang đến những thay đổi khác, bao gồm cả việc sử dụng sai mục đích. Ấn Độ đang tiến về phía cuộc đua AI, nhưng những phát triển mới này cũng đòi hỏi sự hướng dẫn thích hợp và sử dụng AI có trách nhiệm.</p>

<h3>**5. Kết luận:**</h3>
<p>Sanjay Rodrigues, người sáng lập và Giám đốc điều hành của Phenomenal AI, chia sẻ: Chào mừng các bạn, thế giới quảng cáo, sáng tạo nội dung, điện ảnh - mọi thứ liên quan đến video, sắp thay đổi, và cùng với nó - Ấn Độ. Nền tảng TTV hiện đang được cung cấp trong phiên bản beta. Điều này hứa hẹn một bước tiến mới trong ngành công nghiệp sản xuất video, mang đến nhiều cơ hội và thách thức cho tương lai.</p>
<img alt="Logo of Phenomenal AI" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Phenomenal AI: Nền Tảng AI Tạo Video Từ Văn Bản Đầu Tiên Của Ấn Độ

**Phenomenal AI: Nền Tảng AI Tạo Video Từ Văn Bản Đầu Tiên Của Ấn Độ** **Mục lục:** **Giới thiệu về Phenomenal AI** **Lợi ích của n...

tháng 7 27, 2024

OpenAI đối mặt với lỗ hổng tài chính khổng lồ: Chi phí đào tạo và vận hành AI tăng vọt

<html>
<head>
  <title>OpenAI đối mặt với lỗ hổng tài chính khổng lồ</title>
</head>
<body>
  <h1>OpenAI đối mặt với lỗ hổng tài chính khổng lồ: Chi phí đào tạo và vận hành AI tăng vọt</h1>
  <h2>Mục lục</h2>
  <ul>
    <li>
      <a href='#chi-phi-dao-tao'>1. Chi phí đào tạo và vận hành AI của OpenAI tăng chóng mặt</a>
    </li>
    <li>
      <a href='#azure'>2. OpenAI dựa vào Azure của Microsoft với mức giá ưu đãi</a>
    </li>
    <li>
      <a href='#luc-luong-lao-dong'>3. Lực lượng lao động và doanh thu của OpenAI</a>
    </li>
    <li>
      <a href='#von'>4. OpenAI cần thêm vốn trong vòng 12 tháng tới</a>
    </li>
  </ul>
  <h2 id='chi-phi-dao-tao'>1. Chi phí đào tạo và vận hành AI của OpenAI tăng chóng mặt</h2>
  <p>Theo báo cáo của The Information, OpenAI dự kiến sẽ chi tiêu hàng tỷ đô la vào việc đào tạo và vận hành AI trong năm nay. Tính đến tháng 3, công ty này dự định chi gần 4 tỷ đô la để sử dụng máy chủ của Microsoft nhằm chạy các khối lượng công việc suy luận cho ChatGPT.</p>
  <p>Một nguồn tin thân cận tiết lộ OpenAI sở hữu tương đương 350.000 máy chủ trang bị chip Nvidia A100 để suy luận, trong đó khoảng 290.000 máy chủ được sử dụng cho ChatGPT. Các phần cứng này đang hoạt động gần như hết công suất.</p>
  <p>Ngoài ra, việc đào tạo ChatGPT và các mô hình mới có thể tiêu tốn tới 3 tỷ đô la trong năm nay. OpenAI đã đẩy nhanh quá trình đào tạo AI mới hơn so với kế hoạch ban đầu.</p>
  <h2 id='azure'>2. OpenAI dựa vào Azure của Microsoft với mức giá ưu đãi</h2>
  <p>OpenAI nhận được mức giá ưu đãi đáng kể từ Microsoft Azure cho cả việc suy luận và đào tạo. Microsoft đã tính phí OpenAI khoảng 1,30 đô la mỗi máy chủ A100 mỗi giờ, thấp hơn nhiều so với mức giá thông thường.</p>
  <h2 id='luc-luong-lao-dong'>3. Lực lượng lao động và doanh thu của OpenAI</h2>
  <p>OpenAI hiện có khoảng 1.500 nhân viên, chi phí nhân sự có thể lên tới 1,5 tỷ đô la khi công ty tiếp tục mở rộng. Ban đầu, OpenAI dự kiến chi phí nhân sự là 500 triệu đô la vào năm 2023 và tăng gấp đôi số lượng nhân viên lên khoảng 800 người vào cuối năm đó.</p>
  <p>Công ty đang thu về khoảng 2 tỷ đô la mỗi năm từ ChatGPT và có thể kiếm được gần 1 tỷ đô la từ việc thu phí truy cập vào các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). OpenAI gần đây đã tạo ra doanh thu 283 triệu đô la mỗi tháng, có thể dẫn đến doanh thu cả năm từ 3,5 tỷ đô la đến 4,5 tỷ đô la.</p>
  <h2 id='von'>4. OpenAI cần thêm vốn trong vòng 12 tháng tới</h2>
  <p>Với mức chi phí khổng lồ và doanh thu chưa đủ bù đắp, OpenAI có thể đối mặt với lỗ hổng tài chính 5 tỷ đô la. Điều này khiến công ty có thể cần huy động thêm vốn trong vòng 12 tháng tới.</p>
  <img alt="Logo OpenAI" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>

OpenAI đối mặt với lỗ hổng tài chính khổng lồ: Chi phí đào tạo và vận hành AI tăng vọt

OpenAI đối mặt với lỗ hổng tài chính khổng lồ OpenAI đối mặt với lỗ hổng tài chính khổng lồ: Chi phí đào tạo và vận hành AI tăng ...

tháng 7 27, 2024

Meta công bố mô hình AI mã nguồn mở Llama 3.1: Đánh dấu bước tiến mới trong cuộc cách mạng AI

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <title>Meta công bố mô hình AI mã nguồn mở Llama 3.1: Đánh dấu bước tiến mới trong cuộc cách mạng AI</title>
  <style>
    body {
      font-family: Arial, sans-serif;
      margin: 0;
      padding: 20px;
    }

h2 {
      color: #333;
      margin-bottom: 10px;
    }

h3 {
      color: #555;
      margin-top: 20px;
      margin-bottom: 10px;
    }

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

li {
      margin-bottom: 10px;
    }

img {
      max-width: 100%;
      height: auto;
      display: block;
      margin: 20px auto;
    }
  </style>
</head>
<body>
  <h2>Meta công bố mô hình AI mã nguồn mở Llama 3.1: Đánh dấu bước tiến mới trong cuộc cách mạng AI</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
  <ul>
    <li>Meta tiếp tục đẩy mạnh mô hình AI mã nguồn mở</li>
    <li>Llama 3.1: Mô hình AI mạnh mẽ, cạnh tranh với các đối thủ lớn</li>
    <li>Hệ sinh thái Llama: Tạo động lực cho sự phát triển của AI</li>
    <li>Hợp tác chiến lược với các đối tác công nghệ hàng đầu</li>
    <li>Meta đặt cược vào chiến lược mã nguồn mở trong lĩnh vực AI</li>
  </ul>

<h3>1. Meta tiếp tục đẩy mạnh mô hình AI mã nguồn mở</h3>
  <p>Meta, công ty đứng sau các nền tảng mạng xã hội phổ biến như Facebook, WhatsApp và Instagram, tiếp tục khẳng định cam kết với mô hình AI mã nguồn mở. Sau thành công của phiên bản Llama 3 được ra mắt hồi đầu năm, Meta đã công bố phiên bản cập nhật mới nhất: Llama 3.1.</p>

<h3>2. Llama 3.1: Mô hình AI mạnh mẽ, cạnh tranh với các đối thủ lớn</h3>
  <p>Llama 3.1 là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có kích thước lớn nhất của Meta, với phiên bản 405B được đánh giá là mô hình AI mã nguồn mở đầu tiên đạt đến cấp độ tiên phong. Mô hình này được đào tạo trên hơn 15 nghìn tỷ tokens, sử dụng hơn 16.000 GPU Nvidia H100.</p>
  <p>Meta khẳng định Llama 3.1 có khả năng vượt trội so với các đối thủ cạnh tranh như Claude 3.5 Sonnet của Anthropic và GPT-4, GPT-4o của OpenAI. Ngoài phiên bản 405B, Meta cũng nâng cấp các phiên bản 8B và 70B của Llama 3.1, với những cải tiến như tăng độ dài ngữ cảnh lên 128.000 và hỗ trợ 8 ngôn ngữ (tiếng Anh, tiếng Pháp, tiếng Đức, tiếng Hindi, tiếng Ý, tiếng Bồ Đào Nha, tiếng Tây Ban Nha và tiếng Thái).</p>

<h3>3. Hệ sinh thái Llama: Tạo động lực cho sự phát triển của AI</h3>
  <p>Meta đang xây dựng một hệ sinh thái toàn diện xung quanh Llama, nhằm tạo điều kiện cho các nhà phát triển xây dựng các công cụ AI tùy chỉnh. Hệ sinh thái này bao gồm:</p>
  <ul>
    <li><strong>Llama Stack:</strong> Bộ API giúp các nhà phát triển dễ dàng sử dụng Llama LLM.</li>
    <li><strong>Llama Guard 3:</strong> Công cụ bảo mật giúp phát hiện nội dung vi phạm tiêu chuẩn, ngăn chặn các cuộc tấn công mạng và mã độc hại.</li>
    <li><strong>Prompt Guard:</strong> Công cụ giúp lọc các lệnh tiêm nhập, nhằm bảo vệ hệ thống AI khỏi các cuộc tấn công.</li>
  </ul>
  <p>Meta đang hợp tác với các chuyên gia trong ngành, các startup và cộng đồng rộng lớn hơn để xác định rõ hơn các giao diện của các thành phần trong hệ sinh thái Llama.</p>

<h3>4. Hợp tác chiến lược với các đối tác công nghệ hàng đầu</h3>
  <p>Meta đã hợp tác với hơn 20 nhà cung cấp dịch vụ để phát triển hệ sinh thái Llama, bao gồm các đối tác chiến lược như:</p>
  <ul>
    <li><strong>Nvidia:</strong> Cung cấp AI Foundry cho các mô hình Llama 3.1, giúp các nhà phát triển xây dựng và triển khai các mô hình AI tùy chỉnh.</li>
    <li><strong>Amazon Web Services (AWS):</strong> Cung cấp Amazon Bedrock AI managed service để triển khai các mô hình Llama 3.1.</li>
    <li><strong>Groq:</strong> Cung cấp công nghệ LPU inference để chạy các mô hình Llama 3.1.</li>
  </ul>
  <p>Ngoài ra, Meta còn hợp tác với các công ty công nghệ khác như Dell, Microsoft, Google, Databricks và Snowflake.</p>

<h3>5. Meta đặt cược vào chiến lược mã nguồn mở trong lĩnh vực AI</h3>
  <p>Meta tin rằng chiến lược mã nguồn mở sẽ giúp đẩy nhanh tiến độ phát triển của AI, đồng thời mang lại lợi ích cho cả Meta và cộng đồng. Zuckerberg cho biết: Nếu chúng tôi là công ty duy nhất sử dụng Llama, hệ sinh thái này sẽ không phát triển và chúng tôi sẽ không đạt được kết quả tốt hơn so với các biến thể đóng của Unix.</p>
  <p>Meta đang đặt cược vào sự thành công của chiến lược mã nguồn mở, tương tự như cách họ đã làm với Open Compute Project năm 2011, nhằm tạo ra một hệ sinh thái AI phát triển mạnh mẽ và mang lại lợi ích cho toàn bộ ngành.</p>

Meta công bố mô hình AI mã nguồn mở Llama 3.1: Đánh dấu bước tiến mới trong cuộc cách mạng AI

Meta công bố mô hình AI mã nguồn mở Llama 3.1: Đánh dấu bước tiến mới trong cuộc cách mạng AI Meta công bố mô hình AI mã ng...

tháng 7 27, 2024

Mistral Large 2: Mô hình AI mới cạnh tranh với GPT-4 và Llama 3.1

<h2>Mistral Large 2: Mô hình AI mới cạnh tranh với GPT-4 và Llama 3.1</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li>Giới thiệu Mistral Large 2</li>
  <li>Khả năng của Mistral Large 2</li>
  <li>So sánh với các mô hình AI khác</li>
  <li>Ưu điểm và nhược điểm</li>
  <li>Kết luận</li>
</ol>

<h3>1. Giới thiệu Mistral Large 2</h3>
<p>Mistral Large 2 là mô hình AI mới nhất được phát triển bởi công ty AI Pháp Mistral. Được công bố chỉ vài ngày sau khi Meta ra mắt Llama 3.1, Mistral Large 2 được tuyên bố là có hiệu suất ngang bằng hoặc thậm chí vượt trội so với các mô hình AI gần đây của OpenAI và Meta, trong khi sử dụng ít tham số hơn đáng kể.</p>

<h3>2. Khả năng của Mistral Large 2</h3>
<p>Theo thông tin từ Mistral, Large 2 được cải thiện đáng kể so với phiên bản tiền nhiệm, Large 1. Mô hình này thể hiện khả năng vượt trội trong việc tạo mã, tính toán và suy luận. Hơn nữa, Large 2 hỗ trợ đa ngôn ngữ mạnh mẽ, bao gồm hơn 12 ngôn ngữ phổ biến như tiếng Hindi, tiếng Nga, tiếng Pháp, tiếng Tây Ban Nha, tiếng Đức, tiếng Ý, tiếng Ả Rập, tiếng Bồ Đào Nha, tiếng Trung, tiếng Hàn và tiếng Nhật. Mô hình cũng hỗ trợ hơn 80 ngôn ngữ lập trình, bao gồm C, C++, Java, JavaScript, Python, Bash, v.v.</p>

<h3>3. So sánh với các mô hình AI khác</h3>
<p>Large 2 có 123 tỷ tham số, ít hơn đáng kể so với 405 tỷ tham số của Llama 3.1. Tuy nhiên, Mistral khẳng định rằng Large 2 vượt trội hơn Llama 3.1 trong việc tạo mã và tính toán.</p>
<p>So với các mô hình hàng đầu khác như Claude 3 Opus, GPT-4o và Llama 3.1 405B, Large 2 cho thấy hiệu suất ngang bằng hoặc tốt hơn trong nhiều tiêu chuẩn.</p>

<h3>4. Ưu điểm và nhược điểm</h3>
<h4>Ưu điểm:</h4>
<ul>
  <li>Hiệu suất cao trong tạo mã, tính toán và suy luận</li>
  <li>Hỗ trợ đa ngôn ngữ mạnh mẽ</li>
  <li>Sử dụng ít tham số hơn so với các mô hình AI hàng đầu khác</li>
  <li>Khả năng giảm thiểu ảo giác và cung cấp phản hồi cô đọng</li>
</ul>
<h4>Nhược điểm:</h4>
<ul>
  <li>Thông tin về khả năng của mô hình có thể bị phóng đại bởi công ty phát triển</li>
  <li>Khả năng xử lý thông tin phức tạp và suy luận phức tạp vẫn cần được đánh giá thêm</li>
</ul>

<h3>5. Kết luận</h3>
<p>Mistral Large 2 là một mô hình AI đầy tiềm năng, có khả năng cạnh tranh với các mô hình AI hàng đầu hiện nay. Mô hình này có nhiều ưu điểm, bao gồm hiệu suất cao, đa ngôn ngữ và hiệu quả chi phí. Tuy nhiên, cần tiếp tục đánh giá kỹ lưỡng khả năng của mô hình trước khi đưa ra kết luận chính xác.</p>

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

Mistral Large 2: Mô hình AI mới cạnh tranh với GPT-4 và Llama 3.1

Mistral Large 2: Mô hình AI mới cạnh tranh với GPT-4 và Llama 3.1 Mục lục: Giới thiệu Mistral Large 2 Khả năng của Mistral Large 2...

tháng 7 27, 2024

JPMorgan triển khai chatbot AI nội bộ đóng vai trò nhà phân tích nghiên cứu

Nâng cao kỹ năng code và ứng dụng với Claude 3.5

Phenomenal AI: Nền Tảng AI Tạo Video Từ Văn Bản Đầu Tiên Của Ấn Độ

OpenAI đối mặt với lỗ hổng tài chính khổng lồ: Chi phí đào tạo và vận hành AI tăng vọt

Meta công bố mô hình AI mã nguồn mở Llama 3.1: Đánh dấu bước tiến mới trong cuộc cách mạng AI

Mistral Large 2: Mô hình AI mới cạnh tranh với GPT-4 và Llama 3.1

Bài đăng phổ biến

Labels