Agent.ai.vn

Cuộc Cách Mạng Video AI: Sức Mạnh, Hạn Chế và Khát Vọng Dữ Liệu

<h2>Cuộc Cách Mạng Video AI: Sức Mạnh, Hạn Chế và Khát Vọng Dữ Liệu</h2>

<ol>
  <li><a href='#buoc-tien'>Bước Tiến Vượt Bậc trong Lĩnh Vực Video AI</a></li>
  <li><a href='#suc-manh'>Sức Mạnh Tiềm Ẩn của Video AI</a></li>
  <li><a href='#han-che'>Hạn Chế Hiện Tại</a></li>
  <li><a href='#nguyen-nhan'>Nguyên Nhân Gây Ra Hạn Chế</a></li>
  <li><a href='#giai-phap'>Giải Pháp Nằm Ở Dữ Liệu</a></li>
  <li><a href='#tuong-lai'>Tương Lai của Video AI</a></li>
</ol>

<h3 id='buoc-tien'>1. Bước Tiến Vượt Bậc trong Lĩnh Vực Video AI</h3>

<p>Trong vòng hai năm qua, công nghệ AI đã có những bước tiến vượt bậc trong việc tạo ra nội dung trực quan. Các mô hình AI đã trở nên phổ biến hơn và được cải thiện đáng kể, mang đến khả năng tái tạo hình ảnh chân thực đến kinh ngạc.  Sự phát triển của các mô hình text-to-video tinh vi, điển hình như Sora của OpenAI, Vidu của Shengshu Technology, hay các ứng dụng như Runway và LTX Studio của Lightricks, đã mở ra cánh cửa cho phép tạo ra video chất lượng chuyên nghiệp một cách dễ dàng.</p>

<h3 id='suc-manh'>2. Sức Mạnh Tiềm Ẩn của Video AI</h3>

<p>Mặc dù vẫn đang trong giai đoạn sơ khai, video do AI tạo ra đã cho thấy tiềm năng to lớn trong nhiều lĩnh vực:</p>

<ul>
  <li><strong>Tái tạo hiện tượng tự nhiên:</strong> AI có khả năng tái tạo các hiện tượng tự nhiên như lửa, thời tiết, sóng biển một cách chân thực đến kinh ngạc.</li>
  <li><strong>Quay cảnh khó:</strong> AI có thể tạo ra những thước phim ấn tượng về cảnh quay trên không, đám đông, thiên nhiên – những cảnh quay thường tốn kém và khó thực hiện bằng phương pháp truyền thống.</li>
  <li><strong>Đồng nhất nhân vật:</strong> Các mô hình AI hiện tại có thể tạo và duy trì nhận diện cũng như phong cách của các nhân vật riêng biệt trong nhiều khung hình và bối cảnh khác nhau.</li>
  <li><strong>Khả năng điều khiển camera:</strong> AI cung cấp cho các nhà làm phim công cụ mạnh mẽ để kiểm soát chuyển động của camera, ánh sáng và bố cục.</li>
</ul>

<p>Bên cạnh những thành tựu đáng kể, công nghệ video AI vẫn còn một số hạn chế:</p>

<ul>
  <li><strong>Tạo hình nhân vật:</strong>  AI gặp khó khăn trong việc tạo ra các nhân vật người trông tự nhiên và chân thực. Khuôn mặt, cử chỉ và cảm xúc của con người vẫn chưa được AI tái hiện một cách thuyết phục.</li>
  <li><strong>Thung lũng kỳ lạ:</strong> Nhân vật AI tạo ra thường rơi vào trạng thái thung lũng kỳ lạ - trông giả tạo và khó gần gũi - do thiếu đi sự tinh tế và chân thực.</li>
</ul>

<h3 id='nguyen-nhan'>4. Nguyên Nhân Gây Ra Hạn Chế</h3>

<p>Hạn chế của video AI chủ yếu xuất phát từ:</p>

<ul>
  <li><strong>Thiếu dữ liệu huấn luyện:</strong> Các mô hình AI cần được huấn luyện trên bộ dữ liệu khổng lồ và đa dạng. Hiện tại, chưa có đủ thông tin chất lượng cao và không thiên vị để AI có thể học hỏi và tạo ra nội dung hoàn hảo.</li>
  <li><strong>Thiên kiến trong dữ liệu:</strong> Sự thiếu đa dạng trong dữ liệu huấn luyện dẫn đến việc AI tái tạo các nhân vật rập khuôn và thiếu công bằng.</li>
  <li><strong>Sự phức tạp của con người:</strong> Việc tái tạo con người một cách nhân tạo đòi hỏi phải phản ánh hàng trăm sắc thái tinh tế như biểu cảm khuôn mặt và cử chỉ, điều mà AI hiện tại chưa thể làm được do thiếu dữ liệu.</li>
</ul>

<p>Giải pháp cho những hạn chế của video AI nằm ở việc thu thập và sử dụng dữ liệu:</p>

<ul>
  <li><strong>Tăng cường dữ liệu chất lượng cao:</strong>  Cần thu thập thêm nhiều dữ liệu huấn luyện chất lượng cao, bao gồm cả dữ liệu thực tế và dữ liệu được tạo ra bằng công nghệ CGI.</li>
  <li><strong>Kết hợp AI và CGI:</strong> Sử dụng CGI để bổ sung cho những điểm yếu của AI, ví dụ như tạo ra râu, tóc, biểu cảm phức tạp,...  trong khi AI có thể tập trung vào những chi tiết khó khăn hơn như đôi mắt.</li>
</ul>

<h3 id='tuong-lai'>6. Tương Lai của Video AI</h3>

<p>Công nghệ tạo video AI có tiềm năng cách mạng hóa cách chúng ta tạo ra nội dung. Với nỗ lực cải thiện chất lượng và số lượng dữ liệu huấn luyện, AI hứa hẹn sẽ mang đến những trải nghiệm video chân thực và ấn tượng hơn bao giờ hết trong tương lai.</p>

Cuộc Cách Mạng Video AI: Sức Mạnh, Hạn Chế và Khát Vọng Dữ Liệu

Cuộc Cách Mạng Video AI: Sức Mạnh, Hạn Chế và Khát Vọng Dữ Liệu Mục lục Bước Tiến Vượt Bậc trong Lĩnh Vực Video AI Sức Mạnh Tiềm ...

tháng 8 08, 2024

Gravity Stack: Tiên phong trong ứng dụng AI cho lĩnh vực pháp lý

<h2>Gravity Stack: Tiên phong trong ứng dụng AI cho lĩnh vực pháp lý</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li><strong>Thay đổi chiến lược: Tập trung vào AI tạo sinh</strong></li>
  <li><strong>AI Lab: Hỗ trợ khách hàng từ A đến Z</strong></li>
  <li><strong>Các giải pháp AI đa dạng cho mọi nhu cầu</strong></li>
  <li><strong>Ưu tiên hàng đầu: OpenAI và Anthropic</strong></li>
  <li><strong>Độ chính xác: Không phải là yếu tố quan trọng nhất</strong></li>
  <li><strong>Mô hình kinh doanh: Vẫn còn quá sớm để thay đổi</strong></li>
  <li><strong>Thách thức trong việc ứng dụng AI: Sẵn sàng hay chưa?</strong></li>
  <li><strong>Tương lai của hệ thống quản lý kiến thức (KM)</strong></li>
</ol>

<h3>Nội dung</h3>
<p>Gravity Stack, công ty công nghệ pháp lý và tư vấn trực thuộc Reed Smith, đang dồn toàn lực cho AI tạo sinh. Giám đốc điều hành Bryon Bratcher chia sẻ rằng đây là một bước chuyển đổi chiến lược quan trọng, bởi AI tạo sinh đã mang đến năng suất và khả năng thích ứng vượt trội, đáp ứng kỳ vọng của giới luật sư.</p>

<p>Để hỗ trợ khách hàng, Gravity Stack thành lập AI Lab, nơi nghiên cứu nhu cầu, trường hợp sử dụng, giải pháp phù hợp và tư vấn triển khai.  Họ cung cấp dịch vụ trọn gói, từ thử nghiệm, phân tích chi phí, bảo mật đến lựa chọn giữa LLM mã nguồn mở và thương mại. Khách hàng có thể tự mình trải nghiệm ứng dụng trong khu vực thử nghiệm với dữ liệu mẫu.</p>

<p>Gravity Stack đề xuất cả các công ty công nghệ pháp lý có sản phẩm AI riêng và giải pháp LLM tùy chỉnh, tích hợp với nền tảng hiện có của khách hàng. Họ thường sử dụng OpenAI và Anthropic, đôi khi là Gemini và Llama cho mảng mã nguồn mở.</p>

<p>Mặc dù độ chính xác của AI là quan trọng, Bratcher cho rằng sản phẩm cuối cùng của luật sư, sau khi được xem xét bởi các luật sư cấp cao hơn, mới là yếu tố then chốt.</p>

<p>Hiện tại, Bratcher chưa nhận thấy sự thay đổi lớn trong mô hình kinh doanh của các công ty luật. Ông cho rằng còn quá sớm để khẳng định tác động của AI tạo sinh, vì mọi thứ vẫn đang trong giai đoạn đầu.</p>

<p>Tuy nhiên, thách thức lớn nhất hiện nay là nhiều khách hàng chưa sẵn sàng ứng dụng AI do thiếu cơ sở dữ liệu có cấu trúc.</p>

<p>Liệu hệ thống quản lý kiến thức (KM) có trở nên lỗi thời khi LLM ngày càng mạnh mẽ? Liệu KM có đi theo con đường của thư viện luật vật lý? Câu trả lời vẫn còn bỏ ngỏ, nhưng rõ ràng LLM đang phát triển với tốc độ chóng mặt.</p>

<p>Với tiềm năng to lớn của AI tạo sinh trong lĩnh vực pháp lý, Gravity Stack với trọng tâm mới này sẽ có rất nhiều việc phải làm trong tương lai.</p>

Gravity Stack: Tiên phong trong ứng dụng AI cho lĩnh vực pháp lý

Gravity Stack: Tiên phong trong ứng dụng AI cho lĩnh vực pháp lý Mục lục Thay đổi chiến lược: Tập trung vào AI tạo sinh AI Lab: Hỗ...

tháng 8 08, 2024

Intel: Từ Khước OpenAI và Bước Hụt Trước Làn Sóng AI

<h2>Intel: Từ Khước OpenAI và Bước Hụt Trước Làn Sóng AI</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li>Cơ Hội Bị Bỏ Lỡ</li>
  <li>Intel Inside - Từ Ánh Hào Quang Đến Bóng Tối</li>
  <li>Sai Lầm Chiến Lược và Nỗ Lực Muộn Màng</li>
  <li>Nỗ Lực Đánh Bật Trở Lại</li>
</ol>

<p>Khoảng 7 năm trước, Intel đã có cơ hội sở hữu 15% cổ phần của OpenAI, công ty non trẻ khi đó đang nghiên cứu về một lĩnh vực ít được biết đến - trí tuệ nhân tạo tạo sinh. Tuy nhiên, thương vụ trị giá 1 tỷ USD đã bị gã khổng lồ chip từ chối, một phần vì CEO lúc bấy giờ, Bob Swan, không tin rằng mô hình AI tạo sinh sẽ sớm được thương mại hóa.</p>

<p>Quyết định này được xem là một trong những sai lầm chiến lược khiến Intel, người từng thống trị ngành công nghiệp chip trong những năm 1990-2000, đánh mất vị thế dẫn đầu trong kỷ nguyên AI.  Giá trị công ty sụt giảm nghiêm trọng, thậm chí thấp hơn 100 tỷ USD lần đầu tiên sau 30 năm. Trong khi đó, OpenAI, sau khi ra mắt ChatGPT vào năm 2022, hiện được định giá khoảng 80 tỷ USD.</p>

<p>Sự thất bại của Intel còn đến từ việc quá tin tưởng vào CPU, cho rằng nó có thể xử lý hiệu quả các tác vụ xây dựng và vận hành mô hình AI, thay vì tập trung vào GPU như đối thủ Nvidia.  Kết quả là Intel không có bộ xử lý phù hợp vào đúng thời điểm, như lời nhận xét của Lou Miscioscia, nhà phân tích tại ngân hàng đầu tư Daiwa (Nhật Bản).</p>

<p>Mặc dù đã có nhiều nỗ lực muộn màng, bao gồm việc mua lại hai startup Nervana Systems và Habana Labs, Intel vẫn chưa thể cạnh tranh với Nvidia và AMD trong thị trường chip AI béo bở. Doanh thu mảng trung tâm dữ liệu của Intel, bao gồm cả chip AI, dự kiến đạt 13,89 tỷ USD trong năm nay, kém xa con số 105,9 tỷ USD của Nvidia.</p>

<p>Hiện tại, Intel đang đặt hy vọng vào chip AI Gaudi thế hệ thứ ba và Falcon Shores thế hệ tiếp theo, dự kiến ra mắt vào cuối năm 2025. Liệu đây có phải là những bước đi đủ mạnh mẽ để Intel giành lại vị thế của mình?</p>

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

Intel: Từ Khước OpenAI và Bước Hụt Trước Làn Sóng AI

Intel: Từ Khước OpenAI và Bước Hụt Trước Làn Sóng AI Mục lục Cơ Hội Bị Bỏ Lỡ Intel Inside - Từ Ánh Hào Quang Đến Bóng Tối Sai L...

tháng 8 08, 2024

LG Ra Mắt EXAONE 3.0: Mô Hình AI Nguồn Mở Đột Phánn

<h2>LG Ra Mắt EXAONE 3.0: Mô Hình AI Nguồn Mở Đột Phá</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ul>
  <li>Giới thiệu</li>
  <li>Những cải tiến vượt trội của EXAONE 3.0</li>
  <li>ChatEXAONE: Trợ lý AI thông minh cho doanh nghiệp</li>
  <li>Nâng cao hiệu suất với tập dữ liệu khổng lồ</li>
  <li>Tích hợp EXAONE 3.0 vào sản phẩm và dịch vụ của LG</li>
</ul>

<h3>Giới thiệu</h3>
<p>LG AI Research chính thức công bố mô hình AI mới nhất của họ - EXAONE 3.0, một công nghệ AI nguồn mở được thiết kế để hỗ trợ hệ sinh thái nghiên cứu AI. Mô hình này nổi tiếng với hiệu suất cao và hiệu quả về chi phí, phù hợp với nhiều ứng dụng nghiên cứu khác nhau.</p>

<h3>Những cải tiến vượt trội của EXAONE 3.0</h3>
<p>So với phiên bản tiền nhiệm EXAONE 2.0, EXAONE 3.0 mang đến những cải tiến đáng kể với tốc độ xử lý nhanh hơn 56%, mức sử dụng bộ nhớ thấp hơn 35% và chi phí vận hành giảm 72%. Mô hình này cũng thể hiện hiệu suất vượt trội trong các bài kiểm tra tiêu chuẩn toàn cầu, đặc biệt là trong các ứng dụng thực tế, lập trình và toán học. EXAONE 3.0 thậm chí còn vượt trội hơn cả các mô hình tương tự như Llama 3.1 của Meta và Gemma 2 của Google.</p>

<h3>ChatEXAONE: Trợ lý AI thông minh cho doanh nghiệp</h3>
<p>Song song với việc ra mắt EXAONE 3.0, LG cũng giới thiệu phiên bản beta mở của ChatEXAONE, một trợ lý AI dành cho doanh nghiệp được xây dựng dựa trên EXAONE 3.0.  ChatEXAONE được thiết kế để nâng cao năng suất cho nhân viên LG với các chức năng như:</p>
<ul>
  <li>Hỏi đáp trực tuyến dựa trên web</li>
  <li>Phân tích tài liệu</li>
  <li>Hỗ trợ lập trình</li>
  <li>Quản lý cơ sở dữ liệu</li>
</ul>

<h3>Nâng cao hiệu suất với tập dữ liệu khổng lồ</h3>
<p>Để nâng cao khả năng của EXAONE 3.0, LG AI Research đã sử dụng một tập dữ liệu khổng lồ với hơn 60 triệu điểm dữ liệu từ nhiều lĩnh vực khác nhau. LG có kế hoạch mở rộng tập dữ liệu này lên hơn 100 triệu điểm dữ liệu vào cuối năm nay. Việc đào tạo toàn diện này nhằm mục đích cải thiện hiệu suất của mô hình trong nhiều lĩnh vực chuyên ngành như luật, sinh học và giáo dục.</p>

<h3>Tích hợp EXAONE 3.0 vào sản phẩm và dịch vụ của LG</h3>
<p>LG dự kiến sẽ tích hợp EXAONE 3.0 vào các sản phẩm và dịch vụ của mình vào nửa cuối năm nay. Công ty cũng sẽ hợp tác với các công ty con để tinh chỉnh mô hình cho phù hợp với các ứng dụng kinh doanh khác nhau, từ đó thúc đẩy sự đổi mới trong toàn công ty.  Sáng kiến này khẳng định cam kết của LG trong việc thúc đẩy công nghệ AI và ứng dụng thực tế của nó vào đời sống.</p>

LG Ra Mắt EXAONE 3.0: Mô Hình AI Nguồn Mở Đột Phánn

LG Ra Mắt EXAONE 3.0: Mô Hình AI Nguồn Mở Đột Phá Mục lục Giới thiệu Những cải tiến vượt trội của EXAONE 3.0 ChatEXAONE: Trợ lý...

tháng 8 08, 2024

Nutanix GPT-in-a-Box: Giải pháp đột phá cho doanh nghiệp khai thác sức mạnh của GenAInn

<h2>Nutanix GPT-in-a-Box: Giải pháp đột phá cho doanh nghiệp khai thác sức mạnh của GenAI</h2>

<ol>
  <li><a href='#genai'>GenAI: Tiềm năng to lớn và thách thức cho doanh nghiệp</a></li>
  <li><a href='#gpt-in-a-box'>Giải pháp Nutanix GPT-in-a-Box: Đơn giản hóa việc triển khai GenAI</a></li>
  <li><a href='#loi-ich'>Lợi ích của Nutanix GPT-in-a-Box</a></li>
  <li><a href='#tru-cot'>Ba trụ cột trong chiến lược GenAI của Nutanix</a></li>
  <li><a href='#ung-dung'>Các trường hợp sử dụng phổ biến của GPT-in-a-Box</a></li>
  <li><a href='#hop-tac'>Hợp tác chiến lược và tầm nhìn tương lai</a></li>
</ol>

<h3 id='genai'>1. GenAI: Tiềm năng to lớn và thách thức cho doanh nghiệp</h3>

<p>Công nghệ trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (GenAI) đang cách mạng hóa nhiều ngành công nghiệp, từ truyền thông, giải trí, bán lẻ, sản xuất cho đến CNTT và viễn thông. Thị trường GenAI toàn cầu được dự đoán sẽ tăng trưởng với tốc độ chóng mặt trong những năm tới.</p>

<p>Tuy nhiên, việc triển khai GenAI đặt ra nhiều thách thức cho doanh nghiệp, đặc biệt là trong việc xử lý dữ liệu tổng hợp (synthetic data), vốn là yếu tố sống còn của nhiều ứng dụng GenAI.</p>

<p>Doanh nghiệp đang phải vật lộn để vận hành AI và dữ liệu tổng hợp một cách hiệu quả do cơ sở hạ tầng CNTT, mạng và lưu trữ cũ kỹ không thể đáp ứng được yêu cầu. Họ cũng gặp khó khăn trong việc đảm bảo tính bảo mật cho dữ liệu nhạy cảm được thu thập và xử lý theo các quy định về quyền riêng tư dữ liệu ngày càng nghiêm ngặt.</p>

<h3 id='gpt-in-a-box'>2. Giải pháp Nutanix GPT-in-a-Box: Đơn giản hóa việc triển khai GenAI</h3>

<p>Để khai thác tiềm năng to lớn của GenAI, doanh nghiệp cần một kế hoạch bài bản và một nền tảng quản lý/phát triển dữ liệu linh hoạt. Nutanix GPT-in-a-Box chính là giải pháp toàn diện giúp doanh nghiệp triển khai GenAI một cách nhanh chóng, hiệu quả và bảo mật.</p>

<h3 id='loi-ich'>3. Lợi ích của Nutanix GPT-in-a-Box</h3>

<ul>
  <li>Cung cấp bộ công cụ, dịch vụ dữ liệu và thông lệ tốt nhất nhất quán, giúp doanh nghiệp tăng tốc phát triển và sử dụng ứng dụng AI.</li>
  <li>Giảm thiểu độ phức tạp và chi phí vận hành so với cách tiếp cận đa nhà cung cấp.</li>
  <li>Cho phép doanh nghiệp chạy khối lượng công việc AI theo cách riêng của họ với tính bảo mật và bảo vệ dữ liệu cao.</li>
  <li>Tránh được chi phí suy luận trên mỗi lần sử dụng (per-inference cost) thường thấy trong các giải pháp đám mây công cộng.</li>
</ul>

<h3 id='tru-cot'>4. Ba trụ cột trong chiến lược GenAI của Nutanix</h3>

<ul>
  <li><strong>AI trên Nền tảng đám mây Nutanix:</strong> Cung cấp một nền tảng duy nhất, thống nhất để vận hành khối lượng công việc AI tạo sinh của khách hàng và quản lý dữ liệu của họ.</li>
  <li><strong>AI với Vận hành Ngày 2 trên Nutanix:</strong> Tập trung vào việc vận hành môi trường AI với tốc độ thay đổi liên tục, bao gồm cập nhật, nâng cấp, bảo mật và quản lý.</li>
  <li><strong>AI trong Nutanix:</strong> Sử dụng AI và AI tạo sinh để nâng cao hiệu quả cho các quy trình nội bộ và hoạt động kinh doanh của Nutanix, đồng thời chia sẻ những hiểu biết này với người dùng.</li>
</ul>

<h3 id='ung-dung'>5. Các trường hợp sử dụng phổ biến của GPT-in-a-Box</h3>

<ul>
  <li><strong>Tìm kiếm và giao tiếp với dữ liệu nội bộ:</strong> Cung cấp giao diện đàm thoại để tìm kiếm và trích xuất thông tin từ kho dữ liệu riêng của doanh nghiệp.</li>
  <li><strong>Tự động hóa tạo mã:</strong> Hỗ trợ viết mã, đóng vai trò như một phi công phụ (copilot) cho lập trình viên.</li>
  <li><strong>Quản lý dữ liệu độc quyền:</strong> Cho phép tìm kiếm, tóm tắt và xây dựng các chatbot hỗ trợ cho dữ liệu nhạy cảm trong lĩnh vực y tế, sản xuất.</li>
</ul>

<h3 id='hop-tac'>6. Hợp tác chiến lược và tầm nhìn tương lai</h3>

<p>Nutanix đã công bố hợp tác với Hugging Face và Nvidia để cung cấp bộ công cụ và thông lệ tốt nhất nhất quán, giúp doanh nghiệp tăng tốc phát triển ứng dụng AI. Công ty cũng đang hướng đến việc hỗ trợ GPT-in-a-Box trên các nền tảng đám mây khác trong tương lai.</p>

<p>Với giải pháp GPT-in-a-Box đột phá, Nutanix đang giúp các doanh nghiệp khai thác tối đa sức mạnh của GenAI, tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững trong kỷ nguyên số.</p>

Nutanix GPT-in-a-Box: Giải pháp đột phá cho doanh nghiệp khai thác sức mạnh của GenAInn

Nutanix GPT-in-a-Box: Giải pháp đột phá cho doanh nghiệp khai thác sức mạnh của GenAI Mục lục GenAI: Tiềm năng to lớn và thách thức ...

tháng 8 08, 2024

Llama 3.1: Bước đột phá trong lĩnh vực dịch máy và AI mã nguồn mở

<h2>Llama 3.1: Bước đột phá trong lĩnh vực dịch máy và AI mã nguồn mở</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li><strong>Giới thiệu Llama 3.1</strong></li>
  <li><strong>Nâng cấp đáng kể so với Llama 2</strong></li>
  <li><strong>Khả năng dịch đa ngôn ngữ vượt trội</strong></li>
  <li><strong>Hiệu suất mạnh mẽ trong dịch giọng nói</strong></li>
  <li><strong>Ứng dụng ban đầu và tiềm năng phát triển</strong></li>
  <li><strong>Dẫn đầu làn sóng đổi mới AI mã nguồn mở</strong></li>
  <li><strong>Kết luận</strong></li>
</ol>

<hr>

<p>Llama 3.1 được Meta ra mắt vào ngày 23/7/2023 với ba phiên bản dung lượng tham số khác nhau: 8B, 70B và 405B, mang đến sự linh hoạt cho việc triển khai dựa trên tài nguyên tính toán và nhu cầu ứng dụng cụ thể. </p>

<p><strong>Nâng cấp đáng kể so với Llama 2</strong>, Llama 3.1 được huấn luyện trước trên bộ dữ liệu khổng lồ gồm 15 nghìn tỷ token đa ngôn ngữ (so với 1,8 nghìn tỷ token của Llama 2) và có cửa sổ ngữ cảnh lên đến 128 nghìn token (so với giới hạn 8 nghìn token trước đó). Điều này mang đến những cải tiến đáng chú ý về khả năng đa ngôn ngữ, lập trình, lập luận và sử dụng công cụ.</p>

<p><strong>Trong các tác vụ đa ngôn ngữ</strong>, Llama 3.1 8B đã vượt qua Gemma 2 9B và Mistral 7B, trong khi Llama 3.1 70B vượt trội hơn Mixtral 8Xx22B và GPT 3.5 Turbo. Phiên bản Llama 3.1 405B cho thấy hiệu suất ngang bằng với Claude 3.5 Sonnet và vượt qua cả GPT-4 và GPT 4o. </p>

<p><strong>Không chỉ xử lý ngôn ngữ</strong>, Llama 3.1 còn được tích hợp các tiện ích mở rộng đa phương thức, cho phép nhận dạng hình ảnh, video và hiểu giọng nói. Mặc dù các tiện ích này vẫn đang được phát triển, kết quả ban đầu cho thấy hiệu suất cạnh tranh trong các tác vụ hình ảnh, video và giọng nói.</p>

<p>Cụ thể, trong <strong>nhận dạng giọng nói tự động (ASR)</strong> và <strong>dịch giọng nói</strong>, Llama 3.1 đã vượt qua Whisper và SeamlessM4T trên tất cả các điểm chuẩn, đồng thời cho thấy hiệu suất tương đương với Gemini. </p>

<p>Sự ra mắt của Llama 3.1 đã tạo nên tiếng vang lớn trong cộng đồng AI. Nhiều người gọi đây là bước ngoặt hay kẻ hủy diệt GPT-4, đánh dấu thời khắc quan trọng nhất đối với AI mã nguồn mở. </p>

<p>Meta đã phát hành tất cả các mô hình Llama 3.1 theo giấy phép cộng đồng cập nhật, thúc đẩy sự đổi mới hơn nữa và phát triển có trách nhiệm hướng tới trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI).</p>

<p>Mặc dù đội ngũ nghiên cứu của Meta thừa nhận rằng vẫn còn nhiều điều cần khám phá, nhưng việc phát hành Llama 3.1 đã tạo ra làn sóng đổi mới trong cộng đồng nghiên cứu và thúc đẩy con đường hướng tới AGI một cách có trách nhiệm. </p>

Llama 3.1: Bước đột phá trong lĩnh vực dịch máy và AI mã nguồn mở

Llama 3.1: Bước đột phá trong lĩnh vực dịch máy và AI mã nguồn mở Mục lục Giới thiệu Llama 3.1 Nâng cấp đáng kể so với Llama 2 ...

tháng 8 08, 2024

Cuộc Cách Mạng Video AI: Sức Mạnh, Hạn Chế và Khát Vọng Dữ Liệu

Gravity Stack: Tiên phong trong ứng dụng AI cho lĩnh vực pháp lý

Intel: Từ Khước OpenAI và Bước Hụt Trước Làn Sóng AI

LG Ra Mắt EXAONE 3.0: Mô Hình AI Nguồn Mở Đột Phánn

Nutanix GPT-in-a-Box: Giải pháp đột phá cho doanh nghiệp khai thác sức mạnh của GenAInn

Llama 3.1: Bước đột phá trong lĩnh vực dịch máy và AI mã nguồn mở

Bài đăng phổ biến

Labels