Agent.ai.vn

Llama 3.1: Một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực AI

<h2>Llama 3.1: Một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực AI</h2>
<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Giới thiệu về Llama 3.1</strong></li>
  <li><strong>Những điểm nổi bật của Llama 3.1</strong></li>
  <li><strong>So sánh Llama 3.1 với các mô hình khác</strong></li>
  <li><strong>Chất lượng dữ liệu và tài nguyên tính toán</strong></li>
  <li><strong>Đánh giá hiệu suất</strong></li>
  <li><strong>Luật mở rộng và thách thức phần cứng</strong></li>
  <li><strong>Tạo dữ liệu tổng hợp</strong></li>
  <li><strong>Khả năng suy luận, toán học và phản hồi thực thi</strong></li>
  <li><strong>An toàn, đạo đức và phát triển AI có trách nhiệm</strong></li>
  <li><strong>Triển vọng tương lai: Llama 4 và mô hình đa phương thức</strong></li>
</ol>

<h3>Giới thiệu về Llama 3.1:</h3>
<p>Meta đã ra mắt mô hình ngôn ngữ lớn Llama 3.1, sở hữu 405 tỷ tham số, đánh dấu một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Llama 3.1 được phát triển dựa trên những nghiên cứu và cải tiến mới nhất, mang đến hiệu suất vượt trội so với các mô hình khác.</p>

<h3>Những điểm nổi bật của Llama 3.1:</h3>
<ul>
  <li><strong>Hiệu suất vượt trội:</strong> Llama 3.1 thể hiện khả năng vượt trội so với GPT-4, Claude 3.5 và Sonic trong nhiều tiêu chuẩn đánh giá.</li>
  <li><strong>Công nghệ tiên tiến:</strong> Llama 3.1 được đào tạo trên dữ liệu chất lượng cao, được lọc kỹ càng, kết hợp với nguồn lực tính toán mạnh mẽ.</li>
  <li><strong>Hệ thống tự cải thiện:</strong> Mô hình AI được sử dụng để cải thiện các mô hình AI khác, tạo nên một vòng xoay hiệu quả.</li>
</ul>

<h3>So sánh Llama 3.1 với các mô hình khác:</h3>
<p>Việc so sánh Llama 3.1 với các mô hình ngôn ngữ khác như GPT-4, Claude 3.5 và Sonic giúp chúng ta có cái nhìn rõ ràng hơn về vị thế của Llama 3.1 trong bối cảnh hiện tại của AI.</p>

<h3>Chất lượng dữ liệu và tài nguyên tính toán:</h3>
<p>Một trong những yếu tố chính góp phần vào thành công của Llama 3.1 là việc sử dụng dữ liệu chất lượng cao, được lọc kỹ càng. Bằng cách đào tạo mô hình trên thông tin sạch và phù hợp, Meta đảm bảo Llama 3.1 tạo ra các đầu ra chính xác và mạch lạc hơn. Ngoài ra, nguồn lực tính toán dồi dào được sử dụng trong quá trình đào tạo cũng góp phần tạo nên các mô hình phức tạp và chính xác hơn.</p>

<h3>Đánh giá hiệu suất:</h3>
<p>Để đánh giá tiềm năng thực sự của Llama 3.1, cần xem xét cả các tiêu chuẩn đánh giá truyền thống và các đánh giá chuyên biệt như SIMPLE bench. Trong khi các tiêu chuẩn đánh giá truyền thống cung cấp cái nhìn tổng quan về khả năng của mô hình, chúng thường gặp phải các vấn đề về ô nhiễm, dẫn đến điểm số bị thổi phồng và kết quả sai lệch.</p>
<p>Ngược lại, SIMPLE bench cung cấp một đánh giá không bị ô nhiễm về khả năng thông minh và suy luận chung của mô hình. Bằng cách đưa Llama 3.1 vào đánh giá nghiêm ngặt này, chúng ta có thể hiểu rõ hơn về điểm mạnh của nó và xác định các lĩnh vực cần cải thiện.</p>

<h3>Luật mở rộng và thách thức phần cứng:</h3>
<p>Hiểu rõ vai trò của luật mở rộng là rất quan trọng khi đánh giá hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ như Llama 3.1. Những luật này giúp dự đoán cách kích thước mô hình và tài nguyên tính toán ảnh hưởng đến khả năng của mô hình. Khi các mô hình trở nên lớn hơn và phức tạp hơn, nhu cầu tính toán cho đào tạo và triển khai cũng tăng lên.</p>
<p>Việc đào tạo một mô hình có 405 tỷ tham số như Llama 3.1 đặt ra những thách thức đáng kể về phần cứng. Cần có cơ sở hạ tầng tiên tiến để xử lý khối lượng tính toán khổng lồ, và các quy trình làm sạch dữ liệu hiệu quả phải được triển khai để đảm bảo chất lượng dữ liệu đào tạo. Điều này bao gồm việc loại bỏ các vấn đề về ngữ điệu, biểu tượng cảm xúc và thông tin không liên quan có thể ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu suất của mô hình.</p>

<h3>Tạo dữ liệu tổng hợp:</h3>
<p>Llama 3.1 được hưởng lợi từ việc tích hợp các mô hình chuyên gia đa ngôn ngữ, cung cấp các chú thích chất lượng cao hơn và nâng cao khả năng của mô hình trong việc hiểu và tạo văn bản bằng nhiều ngôn ngữ. Cách tiếp cận đa ngôn ngữ này mở rộng phạm vi ứng dụng tiềm năng của Llama 3.1 và giúp nó linh hoạt hơn trong bối cảnh toàn cầu.</p>
<p>Một kỹ thuật sáng tạo khác được sử dụng trong quá trình phát triển Llama 3.1 là tạo dữ liệu tổng hợp. Trong quy trình này, chính mô hình tạo ra dữ liệu đào tạo cho các mô hình nhỏ hơn, hiệu quả tự khởi động cải thiện của nó. Cách tiếp cận này giúp giải quyết tình trạng khan hiếm dữ liệu đào tạo chất lượng cao và cho phép tinh chỉnh mô hình hiệu quả hơn.</p>

<h3>Khả năng suy luận, toán học và phản hồi thực thi:</h3>
<p>Mặc dù có những tiến bộ trong mô hình ngôn ngữ, khả năng suy luận vẫn là một thách thức lớn đối với các hệ thống AI. Llama 3.1 giải quyết vấn đề này bằng cách tích hợp các mô hình xác thực và nghiên cứu Monte Carlo để cải thiện các bước suy luận của nó. Tuy nhiên, tình trạng thiếu dữ liệu đào tạo được nhắm mục tiêu cụ thể vào việc nâng cao kỹ năng suy luận và toán học vẫn tồn tại, làm nổi bật một lĩnh vực cần được quan tâm và đầu tư thêm.</p>
<p>Phản hồi thực thi, đặc biệt là trong các nhiệm vụ lập trình, đóng vai trò quan trọng trong việc tinh chỉnh khả năng của Llama 3.1. Bằng cách cung cấp cho mô hình phản hồi về đầu ra của nó, các nhà phát triển có thể hướng dẫn nó theo các chiến lược giải quyết vấn đề chính xác và hiệu quả hơn. Quy trình lặp lại này giúp mô hình học hỏi từ sai lầm và liên tục cải thiện hiệu suất của nó.</p>

<h3>An toàn, đạo đức và phát triển AI có trách nhiệm:</h3>
<p>Khi các mô hình AI trở nên mạnh mẽ hơn và được triển khai rộng rãi hơn, vấn đề an toàn và đạo đức trở thành trọng tâm. Llama 3.1 trải qua các kiểm tra an toàn nghiêm ngặt trước khi phát hành để đảm bảo nó đáp ứng các tiêu chuẩn an toàn cần thiết. Các nhà phát triển theo dõi chặt chẽ tỷ lệ vi phạm và tỷ lệ từ chối sai để duy trì độ tin cậy của mô hình và ngăn chặn hậu quả không mong muốn.</p>
<p>Khả năng tiêm nhiễm lời nhắc, đề cập đến khả năng của các tác nhân độc hại trong việc thao túng đầu ra của mô hình, là một mối quan tâm quan trọng khác. Các nhà nghiên cứu đang tích cực nghiên cứu để phát triển các biện pháp bảo vệ chống lại những lỗ hổng đó, đảm bảo tính toàn vẹn của mô hình và bảo vệ người dùng khỏi bị tổn hại.</p>
<p>Sự trỗi dậy của các mô hình AI mã nguồn mở cũng đã đặt ra những lo ngại về quy định. Khi ngành công nghiệp chuyển sang phát triển AI minh bạch và dễ tiếp cận hơn, điều cần thiết là phải thiết lập các hướng dẫn và tiêu chuẩn rõ ràng để đảm bảo việc thực hành có trách nhiệm và đạo đức được tuân theo.</p>

<h3>Triển vọng tương lai: Llama 4 và mô hình đa phương thức:</h3>
<p>Với việc phát triển Llama 4 đang được tiến hành, tương lai của công nghệ AI đầy hứa hẹn. Cách tiếp cận của Meta đối với các mô hình đa phương thức, kết hợp xử lý ngôn ngữ với các phương thức khác như thị giác và âm thanh, nhằm mục đích cải thiện hiệu quả và hiệu suất trên nhiều loại nhiệm vụ. Bằng cách tận dụng điểm mạnh của các phương thức khác nhau, những mô hình này có thể cung cấp đầu ra toàn diện và chính xác hơn, mở ra những khả năng mới cho các ứng dụng AI.</p>
<p>Khi ngành công nghiệp tiếp tục phát triển, phát triển AI có trách nhiệm sẽ là ưu tiên hàng đầu. Các nhà nghiên cứu và nhà phát triển phải hợp tác để tạo ra các mô hình không chỉ mạnh mẽ và hiệu quả mà còn phù hợp với các tiêu chuẩn đạo đức và giá trị xã hội. Bằng cách ưu tiên an toàn, minh bạch và trách nhiệm giải trình, chúng ta có thể đảm bảo rằng những tiến bộ trong công nghệ AI mang lại lợi ích cho nhân loại nói chung.</p>
<p>Llama 3.1 là một cột mốc quan trọng trong việc phát triển các mô hình nền tảng chất lượng cao. Mặc dù vẫn đang trong giai đoạn đầu, nhưng tiềm năng cải thiện đáng kể trong các lần lặp lại trong tương lai là rõ ràng. Khi chúng ta tiếp tục đẩy lùi giới hạn của những gì có thể đạt được với AI, điều cần thiết là phải tập trung vào các thực hành phát triển có trách nhiệm và hợp tác giữa các ngành để giải quyết những thách thức phía trước.</p>

Llama 3.1: Một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực AI

Llama 3.1: Một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực AI Mục lục: Giới thiệu về Llama 3.1 Những điểm nổi bật của Llama 3.1 So sánh Lla...

tháng 7 28, 2024

Perplexity Thử Nghiệm Liên Kết Tiếp Thị Liên Kết trên Trang Discover

<h2>Perplexity Thử Nghiệm Liên Kết Tiếp Thị Liên Kết trên Trang Discover</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li>Perplexity Thử Nghiệm Liên Kết Tiếp Thị Liên Kết</li>
  <li>Một Bước Tiến Tới Thu Nhập Cho Perplexity</li>
  <li>So sánh với Bing Copilot</li>
</ol>

<h3>1. Perplexity Thử Nghiệm Liên Kết Tiếp Thị Liên Kết</h3>

<p>Perplexity hiện đang thử nghiệm việc thêm liên kết tiếp thị liên kết vào các trang Discover của họ. Trên một số trang trong nguồn cấp dữ liệu Discover chính, bạn có thể tìm thấy liên kết sản phẩm ở cuối các bài viết. Ví dụ, trong một bài viết mẫu, có các tiện ích với nút thanh toán nhanh, cho phép người dùng chọn số lượng sản phẩm và nhấn nút Mua. Bên dưới các tiện ích này, bạn cũng có thể tìm thấy các đánh giá và danh sách ưu và nhược điểm. Ngoài ra, người dùng có thể kiểm tra các biến thể khác nhau của các sản phẩm này và chọn các mặt hàng tiềm năng khác từ danh sách. Nút Mua sẽ chuyển hướng người dùng đến một trang khác với biểu mẫu thanh toán. Nói chung, thử nghiệm này của Perplexity khá thú vị. Trong tương lai, nó có thể cho phép người tạo thêm liên kết tiếp thị liên kết vào các bài đăng của họ để kiếm tiền từ nội dung của họ. Tuy nhiên, vẫn chưa rõ liệu tính năng này sẽ có sẵn rộng rãi hay được triển khai rộng rãi hơn.</p>

<h3>2. Một Bước Tiến Tới Thu Nhập Cho Perplexity</h3>

<p>Trước đây, Perplexity đã làm việc để tích hợp Shopify vào chức năng tìm kiếm của họ. Tính năng hoặc thử nghiệm hiện tại này là một bước tiến đáng kể hướng tới việc kiếm tiền. Người ta biết rằng Perplexity có mục tiêu kiếm tiền, bằng cách theo mô hình của Google với quảng cáo hoặc bằng cách áp dụng một cách tiếp cận khác. Đây có thể là một thử nghiệm ban đầu, và sẽ rất thú vị để xem phản ứng của người dùng như thế nào. Quan điểm có thể gây tranh cãi, và một số người có thể coi liên kết tiếp thị liên kết là quảng cáo và không thích chúng.</p>

<h3>3. So sánh với Bing Copilot</h3>

<p>Perplexity không phải là công ty AI đầu tiên giới thiệu quảng cáo trong đầu ra của họ. Ví dụ, Bing Copilot đã hiển thị quảng cáo nội tuyến trong một thời gian khá lâu, điều này đã tạo ra sự mong đợi đáng kể trong cơ sở người dùng của nó. Sẽ rất hấp dẫn để quan sát tình hình này phát triển hơn nữa.</p>

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

Perplexity Thử Nghiệm Liên Kết Tiếp Thị Liên Kết trên Trang Discover

Perplexity Thử Nghiệm Liên Kết Tiếp Thị Liên Kết trên Trang Discover Mục lục Perplexity Thử Nghiệm Liên Kết Tiếp Thị Liên Kết Một ...

tháng 7 28, 2024

Cuộc đua AI nóng lên: Meta tung Llama 3.1, Grok của Elon Musk dự kiến ra mắt vào tháng 8

<h2>Cuộc đua AI nóng lên: Meta tung Llama 3.1, Grok của Elon Musk dự kiến ra mắt vào tháng 8</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li>Meta tung ra mô hình Llama 3.1 mã nguồn mở</li>
  <li>Elon Musk và xAI: Grok 2 và Grok 3</li>
  <li>Kết luận</li>
</ol>

<h3>1. Meta tung ra mô hình Llama 3.1 mã nguồn mở</h3>
<p>Meta đã tung ra phiên bản mới nhất của dòng mô hình AI Llama của mình - Llama 3.1. Điều đáng chú ý là Meta đã quyết định giữ mô hình này mã nguồn mở, cho phép các nhà phát triển toàn cầu truy cập và sử dụng nó. Meta khẳng định rằng việc mở mã nguồn sẽ thúc đẩy các sản phẩm tốt hơn, an toàn hơn, đổi mới nhanh hơn và thị trường chung lành mạnh hơn.</p>
<p>Llama 3.1 đã được đánh giá cao khi vượt qua GPT-4 và Claude 3.5 của OpenAI và Anthropic trong một số tiêu chuẩn đánh giá AI quan trọng. Mô hình này hỗ trợ tám ngôn ngữ, có chiều dài ngữ cảnh lên tới 128.000 và được đào tạo trên hơn 15 nghìn tỷ mã thông báo được thu thập từ các bộ dữ liệu công khai.</p>
<p>Meta cũng đã giới thiệu API Llama Stack để tích hợp, được hỗ trợ bởi một hệ sinh thái các công ty, bao gồm AWS, Nvidia, Databricks, Groq, Dell, Azure và Google Cloud.</p>

<h3>2. Elon Musk và xAI: Grok 2 và Grok 3</h3>
<p>Elon Musk, người đàn ông giàu nhất thế giới, cũng đang tham gia vào cuộc đua AI với xAI, công ty khởi nghiệp AI của ông đang phát triển GrokAI. xAI đã huy động được 6 tỷ đô la trong vòng gọi vốn Series B vào tháng 5. Musk cũng đã tổ chức một cuộc thăm dò ý kiến trên X (trước đây là Twitter) về việc liệu Tesla có nên đầu tư 5 tỷ đô la vào xAI hay không, kết quả cho thấy 67,9% người tham gia ủng hộ.</p>
<p>Mặc dù Grok 2 dự kiến sẽ ra mắt vào tháng 8, nhưng Musk đã hé lộ rằng xAI đang phát triển Grok 3, dự kiến ra mắt vào tháng 12. Ông tuyên bố rằng Grok 3 sẽ là AI mạnh nhất thế giới theo mọi tiêu chí. Để hỗ trợ việc phát triển Grok 3, xAI đã ra mắt Memphis Supercluster, một siêu máy tính được trang bị 100.000 GPU Nvidia H100.</p>

<h3>3. Kết luận</h3>
<p>Cuộc đua AI đang ngày càng nóng lên với sự tham gia của những gã khổng lồ công nghệ như Meta và những doanh nhân tỷ phú như Elon Musk. Sự xuất hiện của các mô hình AI mã nguồn mở như Llama 3.1 có thể thay đổi cục diện cuộc chơi và thúc đẩy sự đổi mới nhanh chóng trong lĩnh vực này. Liệu OpenAI có giữ vững vị thế dẫn đầu hay Meta sẽ trở thành người dẫn đầu trong lĩnh vực AI? Câu trả lời chỉ có thời gian mới có thể chứng minh.</p>
<img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"> 
``

Cuộc đua AI nóng lên: Meta tung Llama 3.1, Grok của Elon Musk dự kiến ra mắt vào tháng 8

Cuộc đua AI nóng lên: Meta tung Llama 3.1, Grok của Elon Musk dự kiến ra mắt vào tháng 8 Mục lục Meta tung ra mô hình Llama 3.1 mã ng...

tháng 7 28, 2024

Claude AI: Tiến Bước Mới Với Tính Năng Đồng Bộ Thư Mục và Trích Dẫn Nguồn

<h2>Claude AI: Tiến Bước Mới Với Tính Năng Đồng Bộ Thư Mục và Trích Dẫn Nguồn</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Harmony: Đồng Bộ Thư Mục Mượt Mà</strong></li>
  <li><strong>Trích Dẫn Nguồn: Hỗ Trợ Nghiên Cứu Hiệu Quả</strong></li>
  <li><strong>Giới Hạn Và Tiềm Năng</strong></li>
  <li><strong>Kết Luận</strong></li>
</ol>

<h3>1. Harmony: Đồng Bộ Thư Mục Mượt Mà</h3>
<p>Anthropic đang cải thiện tính năng Projects của Claude AI, giới thiệu tính năng mới tên gọi Harmony. Harmony cho phép người dùng tải lên hoặc chọn một thư mục cục bộ từ hệ thống của họ và đồng bộ hóa nó với cơ sở dữ liệu của dự án Claude. Sau khi thêm các tệp, người dùng có thể sử dụng nút đồng bộ để lấy nội dung được cập nhật từ bản sao cục bộ nếu nó đã được sửa đổi. Đây là một bước tiến quan trọng hướng tới tiện ích phức tạp hơn trong các dự án Claude AI.</p>

<h3>2. Trích Dẫn Nguồn: Hỗ Trợ Nghiên Cứu Hiệu Quả</h3>
<p>Bên cạnh Harmony, Anthropic đang phát triển tính năng trích dẫn nguồn, có khả năng được xem trước cùng với Artifacts và hỗ trợ LaTeX, những tính năng vẫn chưa được phát hành. Tính năng này dường như đang trong giai đoạn phát triển sớm. Khi được kích hoạt, người dùng sẽ thấy một danh sách thả xuống các trích dẫn từ cơ sở dữ liệu bất cứ khi nào thông tin được đưa vào cuộc trò chuyện với Claude AI.</p>

<h3>3. Giới Hạn Và Tiềm Năng</h3>
<p>Hiện tại, kích thước cơ sở dữ liệu bị giới hạn bởi cửa sổ ngữ cảnh tối đa của mô hình. Tuy nhiên, với cửa sổ ngữ cảnh mở rộng, người dùng có thể tải lên các dự án mã nhỏ hoặc nguồn nghiên cứu. Gần đây, Anthropic đã cập nhật giao diện cơ sở dữ liệu để hiển thị dung lượng lưu trữ còn lại khi các tệp được tải lên.</p>
<p>Hiện tại, chưa có dấu hiệu cho thấy Anthropic đang làm việc trên các khả năng tìm kiếm web liên quan đến trích dẫn nguồn. Cho đến nay, Claude AI rõ ràng tuyên bố rằng nó không có quyền truy cập internet cho mỗi tin nhắn.</p>

<h3>4. Kết Luận</h3>
<p>Những nâng cấp này sẽ cải thiện bộ tính năng của các dự án Claude, khiến chúng phù hợp hơn với các nhóm lớn và người dùng hướng đến nghiên cứu. Ngày phát hành của các tính năng này vẫn chưa được biết.</p>
<img alt="Claude AI Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Claude AI: Tiến Bước Mới Với Tính Năng Đồng Bộ Thư Mục và Trích Dẫn Nguồn

Claude AI: Tiến Bước Mới Với Tính Năng Đồng Bộ Thư Mục và Trích Dẫn Nguồn Mục lục: Harmony: Đồng Bộ Thư Mục Mượt Mà Trích Dẫn Nguồ...

tháng 7 28, 2024

Fractile: Startup Cách mạng Chip AI với 15 Triệu Đô La Hỗ Trợ

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <title>Fractile: Startup Cách mạng Chip AI với 15 Triệu Đô La Hỗ Trợ</title>
</head>
<body>
  <h1>Fractile: Startup Cách mạng Chip AI với 15 Triệu Đô La Hỗ Trợ</h1>
  <h2>Mục lục:</h2>
  <ol>
    <li><a href='#fractile-startup-cach-mang-chip-ai'>Fractile: Startup Cách mạng Chip AI</a></li>
    <li><a href='#walter-goodwin-va-khat-vong-thach-thuc-nvidia'>Walter Goodwin và Khát Vọng Thách Thức Nvidia</a></li>
    <li><a href='#thi-truong-chip-ai-cuoc-chien-khoc-liet'>Thị Trường Chip AI: Cuộc Chiến Khốc Liệt</a></li>
    <li><a href='#fractile-thiet-ke-cach-mang-cho-chip-ai'>Fractile: Thiết Kế Cách mạng cho Chip AI</a></li>
    <li><a href='#so-sanh-voi-groq-fractile-di-xa-hon'>So Sánh với Groq: Fractile Đi Xa Hơn?</a></li>
  </ol>

<h2 id='fractile-startup-cach-mang-chip-ai'>1. Fractile: Startup Cách mạng Chip AI</h2>
  <p>Fractile, một startup Anh Quốc, đã chính thức bước ra khỏi chế độ ẩn danh sau 2 năm hoạt động bí mật với khoản đầu tư hạt giống trị giá 15 triệu đô la. Mục tiêu của họ là thách thức vị thế thống trị của Nvidia trong lĩnh vực chip AI bằng cách sử dụng một thiết kế phần cứng cách mạng.</p>

<h2 id='walter-goodwin-va-khat-vong-thach-thuc-nvidia'>2. Walter Goodwin và Khát Vọng Thách Thức Nvidia</h2>
  <p>Fractile là đứa con tinh thần của Walter Goodwin, một tiến sĩ 28 tuổi tốt nghiệp Viện Robotics thuộc Đại học Oxford. Giống như các startup khác muốn cạnh tranh với Nvidia, Goodwin theo đuổi một thiết kế chip khác biệt hoàn toàn so với các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) của Nvidia.</p>

<h2 id='thi-truong-chip-ai-cuoc-chien-khoc-liet'>3. Thị Trường Chip AI: Cuộc Chiến Khốc Liệt</h2>
  <p>Fractile là một trong số nhiều startup và gã khổng lồ công nghệ đang cố gắng cung cấp các chip cạnh tranh với GPU của Nvidia trong thị trường chip AI đang bùng nổ. Các startup khác nhắm mục tiêu vào thị trường này bao gồm Groq, Mythic, Rain AI, Cerebras và Graphcore (được SoftBank mua lại gần đây). Trong khi đó, AMD, nhà sản xuất GPU, đang tăng cường nỗ lực cạnh tranh với Nvidia, và các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn như Microsoft, Google và AWS của Amazon đã bắt đầu sản xuất chip AI riêng của mình.</p>

<h2 id='fractile-thiet-ke-cach-mang-cho-chip-ai'>4. Fractile: Thiết Kế Cách mạng cho Chip AI</h2>
  <p>Fractile đã huy động được vốn đầu tư hạt giống từ Kindred Capital, quỹ đổi mới của liên minh phòng thủ NATO, và Oxford Sciences Enterprises, đơn vị dẫn đầu vòng gọi vốn. Các nhà đầu tư khác bao gồm Cocoa và Innovia Capital, cùng với các nhà đầu tư thiên thần nổi tiếng và cựu nhân viên của các công ty AI và bán dẫn.</p>
  <p>Thiết kế của Fractile lưu trữ dữ liệu cần thiết cho các phép tính trực tiếp bên cạnh các bóng bán dẫn thực hiện phép toán. Điều này cho phép thực hiện AI nhanh hơn nhiều.</p>

<h2 id='so-sanh-voi-groq-fractile-di-xa-hon'>5. So Sánh với Groq: Fractile Đi Xa Hơn?</h2>
  <p>Groq, một startup AI khác, đã đưa chip của mình vào sản xuất và cung cấp dịch vụ điện toán AI dựa trên đám mây. Groq cũng theo đuổi một cách tiếp cận tương tự bằng cách di chuyển bộ nhớ của hệ thống gần hơn với nơi xử lý diễn ra. Groq sử dụng các thành phần SRAM (bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên tĩnh) được đặt cùng vị trí trên chip thay vì DRAM ngoài chip. Tuy nhiên, Goodwin cho biết Fractile đang đi xa hơn một bước bằng cách kết hợp bộ nhớ và xử lý thành một thành phần duy nhất, điều này sẽ khiến chip của Fractile nhanh hơn.</p>

<h3>Kết luận:</h3>
  <p>Fractile mang đến một giải pháp cách mạng cho lĩnh vực chip AI, hứa hẹn mang đến hiệu suất vượt trội. Với khoản đầu tư đáng kể và thiết kế độc đáo, Fractile có thể sẽ là một đối thủ đáng gờm trong cuộc chiến khốc liệt về chip AI.</p>
  <img alt="Logo Fractile" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>

Fractile: Startup Cách mạng Chip AI với 15 Triệu Đô La Hỗ Trợ

Fractile: Startup Cách mạng Chip AI với 15 Triệu Đô La Hỗ Trợ Fractile: Startup Cách mạng Chip AI với 15 Triệu Đô La Hỗ Trợ ...

tháng 7 28, 2024

Google công bố bộ quy tắc ứng xử cho chatbot Gemini - và người dùng của nó

<html lang='vi'>
<head>
  <meta charset='UTF-8'>
  <meta name='viewport' content='width=device-width, initial-scale=1.0'>
  <title>Google công bố bộ quy tắc ứng xử cho chatbot Gemini</title>
</head>
<body>
  <h1>Google công bố bộ quy tắc ứng xử cho chatbot Gemini - và người dùng của nó</h1>

<h2>Mục lục:</h2>
  <ul>
    <li>
      <a href='#sự-cần-thiết-của-bộ-quy-tắc-ứng-xử'>Sự cần thiết của bộ quy tắc ứng xử</a>
    </li>
    <li>
      <a href='#nội-dung-bộ-quy-tắc'>Nội dung bộ quy tắc:</a>
      <ul>
        <li>
          <a href='#những-điều-gemini-nên-tránh'>Những điều Gemini nên tránh:</a>
        </li>
        <li>
          <a href='#những-thách-thức-trong-ứng-xử-của-gemini'>Những thách thức trong ứng xử của Gemini:</a>
        </li>
      </ul>
    </li>
    <li>
      <a href='#bối-cảnh-chung'>Bối cảnh chung:</a>
    </li>
    <li>
      <a href='#lời-kết'>Lời kết:</a>
    </li>
  </ul>

<h2 id='sự-cần-thiết-của-bộ-quy-tắc-ứng-xử'>1. Sự cần thiết của bộ quy tắc ứng xử</h2>
  <p>Google đã chia sẻ với Axios về bộ chính sách dành cho chatbot AI Gemini, được công bố rộng rãi vào thứ Năm. Bộ chính sách này giải thích lý do Google mong muốn Gemini trở thành trợ lý AI hữu ích nhất có thể, đồng thời tránh các phản hồi có thể gây hại hoặc xúc phạm trong thế giới thực.</p>
  <p>Việc công bố bộ chính sách này là kết quả của một loạt các sự cố được công khai, trong đó trợ lý AI của Google đã đưa ra những lời khuyên kỳ lạ như ăn đá, dán keo lên pizza, và những hành động khác. Google giải thích rằng những phản hồi này là do các truy vấn hiếm gặp hoặc có ác ý.</p>

<h2 id='nội-dung-bộ-quy-tắc'>2. Nội dung bộ quy tắc:</h2>
  <h3 id='những-điều-gemini-nên-tránh'>2.1 Những điều Gemini nên tránh:</h3>
  <p>Bộ quy tắc của Google bao gồm cả cách họ mong đợi trợ lý AI của mình cư xử và cả những kỳ vọng đối với người dùng Gemini.</p>
  <p>Trong danh sách nên làm và không nên làm, Google cho biết Gemini nên tránh một số loại nội dung có hại rõ ràng, bao gồm:</p>
  <ul>
    <li>Tạo nội dung khai thác trẻ em</li>
    <li>Khuyến khích tự tử</li>
    <li>Cung cấp hướng dẫn về cách mua ma túy hoặc chế tạo vũ khí</li>
  </ul>
  <p>Google cũng vạch ra ranh giới của mình đối với việc tạo nội dung khiêu dâm, miêu tả bạo lực, thông tin sai lệch có hại, lời khuyên y tế sai lệch hoặc thông tin giả mạo về thảm họa.</p>

<h3 id='những-thách-thức-trong-ứng-xử-của-gemini'>2.2 Những thách thức trong ứng xử của Gemini:</h3>
  <p>Trong một tài liệu thứ hai, Google cũng đưa ra một loạt ví dụ về các loại truy vấn khó khăn mà họ có thể từ chối trả lời hoặc chuyển hướng.</p>
  <p>Ví dụ, Google nói rằng nếu một người hỏi chatbot cách tham gia vào thử thách Tide Pod, nó sẽ trả lời nhưng chỉ giải thích về hiện tượng lan truyền đó mà không cung cấp hướng dẫn thực sự về việc nuốt một viên giặt. Ngược lại, công ty cho biết khi Gemini được hỏi về việc ai nên được bầu trong cuộc bầu cử tổng thống Hoa Kỳ tiếp theo, nó nên tránh trả lời hoàn toàn và chuyển hướng người dùng trở lại công cụ tìm kiếm của Google, nơi có các liên kết đến các nguồn đáng tin cậy và liên quan.</p>

<h2 id='bối-cảnh-chung'>3. Bối cảnh chung:</h2>
  <p>Google và các nhà lãnh đạo khác trong lĩnh vực AI thế hệ tiếp theo, bao gồm OpenAI, Anthropic và Microsoft, đã vội vàng cung cấp dịch vụ trợ lý AI của họ một cách rộng rãi - ngay cả khi họ thừa nhận rằng họ không thể dự đoán được cách các chatbot có thể phản hồi đối với một truy vấn cụ thể.</p>
  <p>Sự phức tạp nằm ở chỗ các mô hình ngôn ngữ lớn không trả về kết quả giống nhau mỗi khi được hỏi cùng một câu hỏi. Việc đảm bảo rằng Gemini tuân thủ các nguyên tắc này là rất khó khăn: có vô số cách mà người dùng có thể tương tác với Gemini, và cũng có vô số cách mà Gemini có thể phản hồi. Điều này là do LLM là xác suất, có nghĩa là chúng luôn tạo ra các phản hồi mới và khác biệt đối với đầu vào của người dùng. Google cũng lưu ý rằng phản hồi của Gemini chắc chắn sẽ bị ảnh hưởng bởi dữ liệu được sử dụng để đào tạo nó.</p>

<h2 id='lời-kết'>4. Lời kết:</h2>
  <p>Đây là những vấn đề được biết đến đối với các mô hình ngôn ngữ lớn, công ty viết, và trong khi chúng tôi tiếp tục nỗ lực để giảm thiểu những thách thức này, Gemini đôi khi có thể tạo ra nội dung vi phạm các nguyên tắc của chúng tôi, phản ánh quan điểm hạn chế hoặc bao gồm những khái quát hóa quá mức, đặc biệt là khi phản hồi đối với các lời nhắc khó khăn.</p>
  <p>Google tuyên bố trong một tài liệu rằng: Chúng tôi đang nỗ lực để phát triển những khả năng này một cách có trách nhiệm, và chúng tôi biết rằng chúng tôi sẽ không thể làm đúng mọi lúc. Chúng tôi đang áp dụng một cách tiếp cận lâu dài, lặp đi lặp lại, dựa trên nghiên cứu và phản hồi của bạn, điều này sẽ định hình sự phát triển liên tục của Gemini và đảm bảo rằng nó đáp ứng nhu cầu đang thay đổi của bạn.</p>
  <img alt="Logo Google" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
</body>
</html>

Google công bố bộ quy tắc ứng xử cho chatbot Gemini - và người dùng của nó

Google công bố bộ quy tắc ứng xử cho chatbot Gemini Google công bố bộ quy tắc ứng xử cho chatbot Gemini - và người dùng của...

tháng 7 28, 2024

Llama 3.1: Một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực AI

Perplexity Thử Nghiệm Liên Kết Tiếp Thị Liên Kết trên Trang Discover

Cuộc đua AI nóng lên: Meta tung Llama 3.1, Grok của Elon Musk dự kiến ra mắt vào tháng 8

Claude AI: Tiến Bước Mới Với Tính Năng Đồng Bộ Thư Mục và Trích Dẫn Nguồn

Fractile: Startup Cách mạng Chip AI với 15 Triệu Đô La Hỗ Trợ

Google công bố bộ quy tắc ứng xử cho chatbot Gemini - và người dùng của nó

Bài đăng phổ biến

Labels