Agent.ai.vn

NVIDIA Giới Thiệu Kỹ Thuật Cắt Tỉa Và Chưng Cất Cho Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Hiệu Quả

<h2 id="section-0">NVIDIA Giới Thiệu Kỹ Thuật Cắt Tỉa Và Chưng Cất Cho Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Hiệu Quả</h2>
<p><strong>Trong nỗ lực không ngừng để tối ưu hóa hiệu suất và giảm thiểu tài nguyên cần thiết cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), NVIDIA đã giới thiệu kỹ thuật kết hợp cắt tỉa cấu trúc và chưng cất kiến thức. Phương pháp đột phá này hứa hẹn sẽ tạo ra các mô hình ngôn ngữ nhỏ gọn hơn, tiết kiệm chi phí hơn mà vẫn duy trì hiệu suất xử lý ngôn ngữ tự nhiên ấn tượng.</strong></p>
<p>LLM đã và đang cách mạng hóa lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên nhờ khả năng hiểu và tạo văn bản giống con người. Tuy nhiên, việc triển khai LLM thường đòi hỏi nguồn lực tính toán khổng lồ, khiến chúng trở nên khó tiếp cận với nhiều doanh nghiệp và nhà phát triển. Nhận thức được thách thức này, các nhà nghiên cứu tại NVIDIA đã phát triển một giải pháp sáng tạo kết hợp hai kỹ thuật tối ưu hóa mô hình mạnh mẽ: cắt tỉa và chưng cất.</p>
<p><strong>Cắt tỉa (Pruning)</strong> là quá trình loại bỏ các thành phần không cần thiết hoặc dư thừa khỏi mô hình học sâu mà không ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất tổng thể. Quá trình này có thể được thực hiện theo hai cách:</p>
<ul>
<li><strong>Cắt tỉa theo chiều sâu (Depth Pruning):</strong> Loại bỏ toàn bộ các lớp từ mô hình.</li>
<li><strong>Cắt tỉa theo chiều rộng (Width Pruning):</strong> Loại bỏ các nơ-ron, đầu chú ý (attention head) và kênh nhúng (embedding channel).</li>
</ul>
<p>Sau khi cắt tỉa, mô hình thường được đào tạo lại để khôi phục độ chính xác.</p>
<p><strong>Chưng cất kiến thức (Knowledge Distillation)</strong> là kỹ thuật chuyển kiến thức từ một mô hình lớn, phức tạp (mô hình giáo viên) sang một mô hình nhỏ hơn, đơn giản hơn (mô hình học sinh). Mục tiêu là cho phép mô hình học sinh bắt chước hành vi của mô hình giáo viên, từ đó đạt được hiệu suất tương đương với mô hình lớn hơn nhưng với chi phí tính toán thấp hơn.</p>
<p>NVIDIA tập trung vào <strong>chưng cất kiến thức cổ điển</strong>, trong đó mô hình học sinh được đào tạo để bắt chước logits (xác suất đầu ra) và các trạng thái trung gian của mô hình giáo viên trên tập dữ liệu huấn luyện. Phương pháp này mang lại phản hồi phong phú hơn cho mô hình học sinh, giúp cải thiện độ chính xác và hiệu quả của quá trình huấn luyện.</p>
<p><strong>Quy trình cắt tỉa và chưng cất của NVIDIA được thực hiện theo ba bước:</strong></p>
<ol>
<li><strong>Cắt tỉa ban đầu:</strong> Bắt đầu với mô hình 15 tỷ tham số, NVIDIA phân tích tầm quan trọng của từng thành phần và cắt tỉa xuống còn 8 tỷ tham số.</li>
<li><strong>Đào tạo lại với chưng cất kiến thức:</strong> Mô hình được cắt tỉa được đào tạo lại bằng cách sử dụng mô hình ban đầu làm giáo viên, giúp mô hình nhỏ hơn học hỏi từ kiến thức của mô hình lớn hơn.</li>
<li><strong>Cắt tỉa và chưng cất lặp lại:</strong> Quá trình cắt tỉa và chưng cất được lặp lại trên mô hình 8 tỷ tham số để tạo ra mô hình 4 tỷ tham số cuối cùng.</li>
</ol>
<p><strong>Để đánh giá hiệu quả của phương pháp, NVIDIA đã áp dụng quy trình này cho mô hình Llama 3.1 8B, tạo ra mô hình Llama-3.1-Minitron 4B.</strong> Kết quả cho thấy Llama-3.1-Minitron 4B đạt hiệu suất vượt trội so với các mô hình nguồn mở có kích thước tương đương, chẳng hạn như Phi-2 2.7B và Gemma2 2.6B. Hơn nữa, mô hình mới đạt được thông lượng trung bình gấp ~2.7 lần so với mô hình 8B ban đầu, chứng minh hiệu quả vượt trội về tài nguyên.</p>
<p><strong>Nghiên cứu của NVIDIA đã xác định một số phương pháp hay nhất cho việc cắt tỉa và chưng cất:</strong></p>
<ul>
<li><strong>Kích thước mô hình:</strong> Huấn luyện mô hình lớn nhất trước, sau đó cắt tỉa và chưng cất lặp lại.</li>
<li><strong>Lựa chọn phương pháp cắt tỉa:</strong> Ưu tiên cắt tỉa theo chiều rộng hơn chiều sâu cho các mô hình ≤ 15 tỷ tham số.</li>
<li><strong>Kỹ thuật đào tạo lại:</strong> Sử dụng kết hợp mất mát logit và mất mát trạng thái trung gian trong quá trình chưng cất kiến thức.</li>
</ul>
<p><strong>Kết luận,</strong> kỹ thuật kết hợp cắt tỉa và chưng cất kiến thức của NVIDIA là một bước tiến quan trọng trong việc triển khai LLM hiệu quả. Phương pháp này không chỉ giảm đáng kể tài nguyên cần thiết mà còn duy trì, thậm chí cải thiện, hiệu suất của mô hình. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

NVIDIA Giới Thiệu Kỹ Thuật Cắt Tỉa Và Chưng Cất Cho Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Hiệu Quả

NVIDIA Giới Thiệu Kỹ Thuật Cắt Tỉa Và Chưng Cất Cho Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Hiệu Quả Trong nỗ lực không ngừng để tối ưu hóa hiệu suất và g...

tháng 8 18, 2024

Vũ khí bí mật của Nvidia trong cuộc chiến AI: NVLink và NVSwitch

<h2 id="section-0">Vũ khí bí mật của Nvidia trong cuộc chiến AI: NVLink và NVSwitch</h2>
<p><strong>Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển mạnh mẽ, Nvidia Corp. đang giữ vị trí dẫn đầu với cách tiếp cận hệ thống toàn diện. Bí mật then chốt cho thành công của hãng nằm ở hai công nghệ kết nối vượt trội: NVLink và NVSwitch.</strong></p>
<p>Bài viết này phân tích vai trò quan trọng của NVLink và NVSwitch trong việc nâng cao khả năng mở rộng và hiệu suất cho quá trình suy luận mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), đặc biệt là trong môi trường đa GPU.</p>
<h3 id="section-1">Thách thức của suy luận đa GPU</h3>
<p>LLM đòi hỏi khả năng tính toán cực lớn, thường cần sức mạnh của nhiều GPU để xử lý hiệu quả. Trong hệ thống đa GPU, mỗi tầng của mô hình được phân bổ cho các GPU khác nhau. Sau khi mỗi GPU xử lý xong phần việc của mình, nó cần chia sẻ kết quả với các GPU khác trước khi chuyển sang tầng tiếp theo. </p>
<p>Tuy nhiên, các phương pháp kết nối GPU truyền thống như kết nối điểm-điểm có nhiều hạn chế. Khi số lượng GPU tăng lên, băng thông bị phân chia, dẫn đến tắc nghẽn, gia tăng độ trễ và giảm hiệu suất tổng thể.</p>
<h3 id="section-2">NVLink: Giải pháp kết nối GPU đột phá</h3>
<p>NVLink là giải pháp của Nvidia cho bài toán kết nối GPU trong các mô hình quy mô lớn. Với băng thông lên đến 900 gigabit/giây (và sẽ tăng lên 1,8 terabit/giây trên nền tảng Blackwell), NVLink đảm bảo dữ liệu được truyền tải nhanh chóng và hiệu quả giữa các GPU, giảm thiểu độ trễ và tối ưu hóa hiệu suất. </p>
<p>Khác biệt với InfiniBand hay Ethernet, NVLink hoạt động như một kết nối mạng chuyển mạch chuyên dụng cho tính toán, cho phép tạo ra một vùng nhớ dùng chung giữa các GPU. Kiến trúc này đảm bảo tốc độ giao tiếp ổn định ngay cả khi hệ thống có nhiều GPU.</p>
<h3 id="section-3">NVSwitch: Kết nối không tắc nghẽn</h3>
<p>Nâng cao hơn nữa khả năng kết nối đa GPU, NVSwitch cho phép tất cả GPU trong hệ thống giao tiếp đồng thời ở băng thông NVLink tối đa. Nhờ kiến trúc không tắc nghẽn, mỗi GPU có thể truyền dữ liệu ở tốc độ tối đa mà không bị ảnh hưởng bởi các GPU khác.</p>
<p>NVSwitch mang lại lợi ích cho cả quá trình huấn luyện và suy luận AI. Trong suy luận, NVSwitch giúp rút ngắn thời gian giao tiếp giữa các GPU, cải thiện thông lượng suy luận tổng thể và mang đến thời gian phản hồi nhanh hơn. </p>
<h3 id="section-4">Nghiên cứu tình huống: Tác động đến mô hình Llama 3.1 70B</h3>
<p>Kết quả thử nghiệm của Nvidia cho thấy hệ thống sử dụng NVSwitch vượt trội hơn hẳn so với kết nối điểm-điểm truyền thống khi xử lý mô hình Llama 3.1 70B, đặc biệt là với khối lượng công việc lớn. NVSwitch đã giảm đáng kể thời gian giao tiếp giữa các GPU và cải thiện thông lượng suy luận.</p>
<h3 id="section-5">Hướng tới tương lai: Kiến trúc Blackwell</h3>
<p>Kiến trúc Blackwell của Nvidia sẽ giới thiệu thế hệ NVLink thứ năm và chip NVSwitch mới, tăng gấp đôi băng thông lên 1.800 GB/giây/GPU, cho phép xử lý các mô hình AI phức tạp hơn trong thời gian thực.</p>
<h3 id="section-6">Kết luận</h3>
<p>NVLink và NVSwitch là hai yếu tố then chốt trong chiến lược AI của Nvidia, giúp hãng giữ vững vị trí dẫn đầu. Với khả năng cải thiện đáng kể tốc độ truyền dữ liệu, giảm thiểu độ trễ và hỗ trợ mở rộng hệ thống đa GPU, NVLink và NVSwitch sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các mô hình AI thế hệ mới. Cuộc đua AI vẫn đang tiếp diễn, và những cải tiến đột phá như NVLink và NVSwitch chính là chìa khóa dẫn đến thành công. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Vũ khí bí mật của Nvidia trong cuộc chiến AI: NVLink và NVSwitch

Vũ khí bí mật của Nvidia trong cuộc chiến AI: NVLink và NVSwitch Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển mạnh mẽ, Nvidia Corp....

tháng 8 18, 2024

Trợ lý giọng nói Google Gemini: Tự nhiên và Thông minh hơn

<h2>Trợ lý giọng nói Google Gemini: Tự nhiên và Thông minh hơn</h2>
<h3>Mục Lục:</h3>
<ol>
  <li><strong>Gemini Live: Trò chuyện mượt mà như người thật</strong></li>
  <li><strong>Mười giọng nói mới cho Gemini</strong></li>
  <li><strong>Cải tiến AI Assistant: Tăng cường khả năng và tích hợp</strong></li>
  <li><strong>Yêu cầu nâng cấp và thời điểm ra mắt</strong></li>
</ol>
<p>Google đã chính thức trình làng tính năng trò chuyện bằng giọng nói mới dành cho trợ lý AI Gemini, mang tên Gemini Live.  Tính năng này cho phép người dùng tương tác với AI một cách tự nhiên như đang trò chuyện với người thật.</p>
<h3>1. Gemini Live: Trò chuyện mượt mà như người thật</h3>
<p>Gemini Live mang đến trải nghiệm tương tác bằng giọng nói, cho phép bạn ngắt lời, tạm dừng và tiếp tục cuộc trò chuyện một cách tự nhiên, giống như khi trò chuyện với ChatGPT. Tính năng này hoạt động ngay cả khi điện thoại bị khóa hoặc đang chạy ứng dụng nền, mang lại sự tiện lợi tối ưu cho người dùng.</p>
<h3>2. Mười giọng nói mới cho Gemini</h3>
<p>Google bổ sung thêm 10 giọng nói mới cho Gemini, với những cái tên độc đáo như Ursa và Dipper. Hiện tại, chưa phải tất cả giọng nói đều được cung cấp trên mọi thiết bị, nhưng bạn có thể trải nghiệm chúng khi tính năng này được cập nhật trên điện thoại của mình.</p>
<h3>3. Cải tiến AI Assistant: Tăng cường khả năng và tích hợp</h3>
<p>Bên cạnh Gemini Live, Google cũng giới thiệu những cải tiến đáng chú ý khác cho trợ lý AI, bao gồm:</p>
<ul>
  <li><strong>Mở rộng tích hợp:</strong> Gemini sẽ sớm được tích hợp vào các ứng dụng như Keep, Tasks, Utilities và YouTube Music, mang đến trải nghiệm liền mạch hơn.</li>
  <li><strong>Nhận thức ngữ cảnh màn hình:</strong> Tương tự như tính năng AI của Apple được công bố tại WWDC, Gemini sẽ có khả năng hiểu ngữ cảnh màn hình, cho phép bạn tìm kiếm thông tin liên quan đến nội dung đang hiển thị. Ví dụ, bạn có thể trích xuất thông tin điểm đến du lịch từ video và thêm vào Google Maps một cách dễ dàng. </li>
</ul>
<h3>4. Yêu cầu nâng cấp và thời điểm ra mắt</h3>
<p>Để sử dụng Gemini Live, bạn cần nâng cấp lên gói Gemini Advanced, được bao gồm trong gói đăng ký Google One cao cấp nhất với giá $19.99 mỗi tháng. Tính năng này sẽ sớm được triển khai cho các thiết bị Android, bắt đầu bằng tiếng Anh, sau đó là iOS và các ngôn ngữ khác trong vài tuần tới.</p>
<img alt="logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Trợ lý giọng nói Google Gemini: Tự nhiên và Thông minh hơn

Trợ lý giọng nói Google Gemini: Tự nhiên và Thông minh hơn Mục Lục: Gemini Live: Trò chuyện mượt mà như người thật Mười giọng nói m...

tháng 8 17, 2024

Grok-2: Liệu có thể đánh bại ChatGPT và Claude trong lĩnh vực viết và lập trình?

<h2 id="section-0">Grok-2: Liệu có thể đánh bại ChatGPT và Claude trong lĩnh vực viết và lập trình?</h2>
<p><strong>Cuộc chiến chatbot AI tiếp tục nóng lên khi Grok-2, sản phẩm của xAI do Elon Musk sáng lập, ra mắt ngay sau khi OpenAI công bố ChatGPT-4o. Liệu Grok-2 có thể vượt mặt những đối thủ sừng sỏ như ChatGPT và Claude?</strong></p>
<p>Mặc dù tính năng tạo hình ảnh của Grok-2 gây ấn tượng mạnh, khả năng xử lý văn bản của nó cũng đáng kinh ngạc. Bài viết này so sánh Grok-2 với ChatGPT-4o và Claude 3.5 Sonnet trong các bài kiểm tra về viết sáng tạo, lập trình, tóm tắt, lý luận và xử lý chủ đề nhạy cảm.</p>
<p><strong>Kết quả so sánh:</strong></p>
<ul>
<li><strong>Viết sáng tạo:</strong> Claude vẫn là lựa chọn hàng đầu với ngôn ngữ miêu tả sống động, khả năng tích hợp văn hóa tốt, mang đến trải nghiệm đọc hấp dẫn. Grok-2 cũng rất ấn tượng với cốt truyện rõ ràng, nhân vật chính cuốn hút và miêu tả sinh động, nhưng cách dẫn dắt câu chuyện khiến điểm nhấn cuối cùng kém ấn tượng.</li>
<li><strong>Lập trình:</strong> Claude một lần nữa giành chiến thắng khi tạo ra mã hoạt động ngay lần đầu tiên, đồng thời cung cấp giải thích chi tiết về đặc điểm của trò chơi. Grok-2 cũng tạo ra mã có thể sử dụng được nhưng thay đổi luật chơi so với yêu cầu ban đầu.</li>
<li><strong>Tóm tắt và phân tích nội dung:</strong> Trong bài kiểm tra với báo cáo dài 32.6K token của IMF, chỉ Grok-2 và GPT-4o có khả năng xử lý toàn bộ tài liệu. GPT-4o mang đến phân tích sâu sắc, bao quát mọi điểm chính, trong khi Grok-2 tập trung vào việc tóm tắt ngắn gọn, dễ hiểu, nhưng thiếu chiều sâu ở một số khía cạnh.</li>
<li><strong>Câu hỏi mẹo và lý luận:</strong> Grok-2 thể hiện khả năng lý luận vượt trội khi trả lời chính xác câu hỏi mẹo về sự giãn nở nhiệt của Tháp Eiffel, trong khi GPT-4o và Grok Mini mắc bẫy.</li>
<li><strong>Chủ đề nhạy cảm:</strong> Grok-2 sẵn sàng trả lời câu hỏi nhạy cảm về xếp hạng chủng tộc dựa trên năng khiếu thể thao và IQ, trong khi Claude và ChatGPT từ chối trả lời vì lý do an toàn.</li>
</ul>
<p><strong>Kết luận:</strong></p>
<p>Grok-2 là một LLM mạnh mẽ, phù hợp cho các ứng dụng nghiêm túc và nhiệm vụ đòi hỏi lý luận. Nó trực tiếp, súc tích và không sử dụng ngôn ngữ hoa mỹ như Claude. Grok-2 vượt trội hơn GPT-4o về khả năng sáng tạo và Claude 3.5 Sonnet trong các nhiệm vụ phân tích dữ liệu.</p>
<p>Claude 3.5 Sonnet vẫn là lựa chọn tốt nhất cho các nhà văn sáng tạo với ngôn ngữ trau chuốt, chi tiết phong phú và khả năng lập trình ấn tượng.</p>
<p>GPT-4o phù hợp cho sinh viên và người lao động cần xử lý lượng lớn thông tin nhờ khả năng cung cấp chi tiết bổ sung và tích hợp plugin.</p>
<p><strong>Lựa chọn tối ưu?</strong></p>
<p>X Premium hoặc X Premium + là lựa chọn rẻ nhất cho chatbot AI, rẻ hơn Claude và ChatGPT Plus. Người dùng X Premium có thể sử dụng Grok-2 Mini và Flux.1, một công cụ tạo hình ảnh mã nguồn mở hàng đầu.</p>
<p>Đối với những người dùng thuần túy văn bản, ChatGPT Plus vẫn hấp dẫn hơn với GPT tùy chỉnh và LLM được xếp hạng cao hơn.</p>
<p>Claude Pro chỉ phù hợp với người dùng chuyên nghiệp coi trọng khả năng viết sáng tạo hoặc lập trình mà không quan tâm đến plugin hoặc tạo hình ảnh.</p>
<p><strong>Tóm lại, cuộc đua chatbot AI vẫn đang diễn ra gay cấn. Không có mô hình nào là hoàn hảo, và lựa chọn tối ưu phụ thuộc vào nhu cầu và ưu tiên của từng người dùng.</strong> </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Grok-2: Liệu có thể đánh bại ChatGPT và Claude trong lĩnh vực viết và lập trình?

Grok-2: Liệu có thể đánh bại ChatGPT và Claude trong lĩnh vực viết và lập trình? Cuộc chiến chatbot AI tiếp tục nóng lên khi Grok-2, sản ph...

tháng 8 17, 2024

Grok-2: Mô hình AI thế hệ mới với khả năng lý luận đột phá

<h2>Grok-2: Mô hình AI thế hệ mới với khả năng lý luận đột phá</h2>
<h3>Giới thiệu về Grok-2 và Grok-2 Mini</h3>
<p>xAI vừa ra mắt Grok-2 beta - một mô hình ngôn ngữ tiên tiến, thiết lập tiêu chuẩn mới cho khả năng lý luận và hiệu suất của AI. Phiên bản beta bao gồm Grok-2 và Grok-2 mini, cả hai đều là những cải tiến đáng kể so với Grok-1.5.</p>
<p><strong>Điểm nổi bật:</strong></p>
<ul>
  <li><strong>Grok-2:</strong> Mô hình AI toàn diện với khả năng hiểu văn bản và hình ảnh đỉnh cao.</li>
  <li><strong>Grok-2 mini:</strong> Phiên bản thu gọn nhưng vẫn mạnh mẽ, tối ưu hiệu quả tính toán và chất lượng đầu ra, phù hợp cho những tình huống cần tốc độ xử lý cao.</li>
</ul>
<p>Người dùng có thể trải nghiệm bản beta của Grok-2 trên nền tảng 𝕏. API dành cho doanh nghiệp dự kiến sẽ ra mắt vào cuối tháng này.</p>
<h3>Hiệu suất vượt trội: Vượt mặt các đối thủ cạnh tranh</h3>
<p>Grok-2 đã được thử nghiệm trên nhiều chuẩn đánh giá cạnh tranh và cho thấy hiệu suất vượt trội. Ngay cả phiên bản thử nghiệm ban đầu là sus-column-r cũng đã thể hiện khả năng ấn tượng trong lĩnh vực chatbot LMSYS. Grok-2 vượt qua cả Claude 3.5 Sonnet và GPT-4-Turbo, khẳng định vị trí dẫn đầu với khả năng lý luận và tạo phản hồi tiên tiến.</p>
<p><strong>Điểm số Grok-2 trên các bài kiểm tra quan trọng:</strong></p>
<table>
  <thead>
    <tr>
      <th>Bài kiểm tra</th>
      <th>Grok-2</th>
      <th>GPT-4 Turbo</th>
      <th>Claude 3.5 Sonnet</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <td>Kiến thức khoa học (GPQA)</td>
      <td>56.0%</td>
      <td>48.0%</td>
      <td>50.4%</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Kiến thức tổng quát (MMLU)</td>
      <td>87.5%</td>
      <td>86.5%</td>
      <td>85.7%</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Toán học (MATH)</td>
      <td>76.1%</td>
      <td>72.6%</td>
      <td>60.1%</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Lý luận Toán học (MathVista)</td>
      <td>69.0%</td>
      <td>58.1%</td>
      <td>50.5%</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>Trả lời câu hỏi dựa trên văn bản (DocVQA)</td>
      <td>93.6%</td>
      <td>87.2%</td>
      <td>89.3%</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<h3>Đánh giá nâng cao và khả năng mở rộng</h3>
<p>xAI đã tiến hành các bài kiểm tra nội bộ nghiêm ngặt để đánh giá khả năng của Grok-2. Các AI Tutor đã thử nghiệm Grok-2 với nhiều tác vụ thực tế, so sánh phản hồi để đưa ra kết quả tốt nhất theo các tiêu chí nghiêm ngặt. Grok-2 cho thấy sự cải thiện đáng kể trong việc lý luận và sử dụng công cụ nâng cao.</p>
<p><strong>Khả năng nổi bật:</strong></p>
<ul>
  <li>Tìm kiếm thông tin còn thiếu</li>
  <li>Xử lý chuỗi sự kiện phức tạp</li>
  <li>Lọc dữ liệu không liên quan</li>
</ul>
<h3>Nâng cao trải nghiệm người dùng</h3>
<p>Bên cạnh việc nâng cao hiệu suất, Grok-2 còn mang đến trải nghiệm người dùng phong phú hơn trên nền tảng 𝕏. Giao diện được thiết kế lại cùng các tính năng mới mang đến sự tiện lợi và hiệu quả cho người dùng.</p>
<p><strong>Điểm mới:</strong></p>
<ul>
  <li>Người dùng Premium và Premium+ có thể sử dụng Grok-2 và Grok-2 mini.</li>
  <li>Tích hợp thông tin thời gian thực cho phản hồi chính xác và linh hoạt hơn.</li>
</ul>
<h3>API dành cho doanh nghiệp và phát triển trong tương lai</h3>
<p>xAI sẽ ra mắt API dành cho doanh nghiệp vào cuối tháng này, cho phép các nhà phát triển tích hợp Grok-2 và Grok-2 mini vào ứng dụng của họ. API được xây dựng trên nền tảng công nghệ hiện đại, hỗ trợ triển khai đa khu vực, đảm bảo truy cập toàn cầu với độ trễ thấp.</p>
<p><strong>Tính năng nổi bật:</strong></p>
<ul>
  <li>Bảo mật nâng cao với xác thực đa yếu tố (Yubikey, Apple TouchID, TOTP)</li>
  <li>Công cụ phân tích nâng cao cho quản lý lưu lượng và thanh toán</li>
</ul>
<p>Trong tương lai, xAI có kế hoạch mở rộng khả năng của Grok-2, bao gồm tích hợp khả năng hiểu đa phương tiện vào nền tảng 𝕏 và API. Điều này sẽ cho phép Grok-2 xử lý nhiều loại dữ liệu hơn và mang đến những phản hồi phức tạp hơn.</p>
<h3>Kết luận</h3>
<p>Grok-2 là bước tiến lớn của xAI trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Khả năng lý luận tiên tiến cùng hiệu suất vượt trội trên nhiều bài kiểm tra đã đưa Grok-2 trở thành công cụ hàng đầu trong lĩnh vực AI. Việc giới thiệu Grok-2 mini mang đến sự linh hoạt cho người dùng với lựa chọn cân bằng giữa tốc độ và chất lượng.</p>
<p>Grok-2 hứa hẹn sẽ là công cụ quan trọng cho cả người dùng phổ thông và chuyên nghiệp, mang đến khả năng hiểu văn bản và hình ảnh vượt trội.</p>
<img alt="logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Grok-2: Mô hình AI thế hệ mới với khả năng lý luận đột phá

Grok-2: Mô hình AI thế hệ mới với khả năng lý luận đột phá Giới thiệu về Grok-2 và Grok-2 Mini xAI vừa ra mắt Grok-2 beta - một mô hình n...

tháng 8 17, 2024

Agent Q: Bước đột phá trong lĩnh vực điều hướng web tự động

<h2>Agent Q: Bước đột phá trong lĩnh vực điều hướng web tự động</h2>

<h3>Giới thiệu</h3>
<p>Mặc dù các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) như LLaMa 3 đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, nhưng chúng vẫn gặp phải những thách thức đáng kể trong các tác vụ yêu cầu khả năng lập luận nhiều bước và ra quyết định trong môi trường tương tác động. Các phương pháp huấn luyện truyền thống, vốn phụ thuộc nhiều vào tập dữ liệu tĩnh, thường không đủ để chuẩn bị cho các mô hình này cho các ứng dụng trong thế giới thực, đặc biệt là trong điều hướng web - nơi mà khả năng thích ứng và lập luận phức tạp là tối quan trọng.</p>

<p>Nhằm giải quyết những thách thức này, các nhà nghiên cứu tại MultiOn đã giới thiệu Agent Q - một tác nhân web tự động đột phá được xây dựng dựa trên nền tảng của LLaMa 3. Agent Q kết hợp các kỹ thuật tìm kiếm nâng cao, tự phê bình và học tăng cường, cách mạng hóa cách thức LLM điều hướng và tương tác với web. Bằng cách vượt qua ranh giới của các tác nhân tự động, Agent Q thiết lập một tiêu chuẩn mới cho các ứng dụng AI trong thế giới thực.</p>

<h3>Hạn chế của các phương pháp huấn luyện truyền thống</h3>
<p>Các phương pháp tiếp cận truyền thống để huấn luyện LLM cho các tác vụ động thường liên quan đến việc tinh chỉnh có giám sát trên các tập dữ liệu được quản lý. Mặc dù hiệu quả trong các tình huống được kiểm soát, các phương pháp này thường không đạt được hiệu quả tối ưu trong các môi trường phức tạp đòi hỏi khả năng lập luận nhiều bước và học tập thích ứng. Vấn đề chính nằm ở xu hướng tạo ra kết quả không tối ưu do lỗi tích lũy và khả năng khám phá hạn chế.</p>

<h3>Agent Q: Giải pháp đột phá</h3>
<p>Agent Q là một framework tiên tiến được thiết kế để vượt qua những thách thức này bằng cách tích hợp các kỹ thuật tìm kiếm nâng cao, cơ chế tự phê bình và học tăng cường. Không giống như các phương pháp thông thường phụ thuộc nhiều vào việc tinh chỉnh có giám sát, Agent Q sử dụng kết hợp Tìm kiếm Cây Monte Carlo có hướng dẫn (MCTS) và biến thể ngoài chính sách của thuật toán Tối ưu hóa Sở thích Trực tiếp (DPO). Cách tiếp cận này cho phép các tác nhân LLM học hỏi từ cả quỹ đạo thành công và không thành công, cải thiện đáng kể khả năng khái quát hóa của chúng trong các tác vụ lập luận nhiều bước phức tạp. </p>

<h3>Kiến trúc của Agent Q</h3>
<p>Kiến trúc sáng tạo của Agent Q bao gồm một số thành phần chính giúp nâng cao hiệu suất của nó trong môi trường tương tác:</p>
<ul>
  <li><strong>MCTS có hướng dẫn</strong> đóng một vai trò quan trọng bằng cách tự động khám phá các hành động và trang web khác nhau, cân bằng hiệu quả giữa khám phá và khai thác. Kỹ thuật này tạo ra các quỹ đạo đa dạng và tối ưu cần thiết cho việc đào tạo các tác nhân mạnh mẽ.</li>
  <li><strong>Cơ chế tự phê bình</strong> cung cấp phản hồi theo thời gian thực ở mỗi bước ra quyết định, cho phép tác nhân tinh chỉnh quy trình lập luận của mình. Vòng phản hồi này đặc biệt quan trọng đối với các tác vụ dài hạn, nơi phần thưởng thưa thớt có thể cản trở việc học.</li>
  <li><strong>Thuật toán DPO</strong> tinh chỉnh mô hình bằng cách xây dựng các cặp sở thích từ dữ liệu được tạo ra trong MCTS, cho phép tác nhân học hỏi hiệu quả từ cả hành động thành công và không tối ưu.</li>
</ul>

<h3>Kết quả ấn tượng</h3>
<p>Kết quả của việc áp dụng Agent Q trong các tình huống thực tế là vô cùng ấn tượng. Trong một loạt các thử nghiệm đặt chỗ trên OpenTable, Agent Q đã cải thiện hiệu suất zero-shot cơ sở của LLaMa 3 từ 18,6% lên mức đáng kinh ngạc là 81,7% chỉ sau một ngày thu thập dữ liệu tự động. Với việc tìm kiếm trực tuyến thêm, tỷ lệ thành công này đã tăng lên 95,4%, đại diện cho mức cải thiện 340%. Những kết quả ấn tượng này nêu bật khả năng tự cải thiện và thích ứng của Agent Q, thiết lập một tiêu chuẩn mới cho các tác nhân web tự động.</p>

<h3>Kết luận</h3>
<p>Agent Q đại diện cho một bước tiến vĩ đại trong việc phát triển các tác nhân web tự động. Bằng cách giải quyết các hạn chế của phương pháp huấn luyện LLM truyền thống, Agent Q giới thiệu một framework mới kết hợp các kỹ thuật tìm kiếm nâng cao, tự phê bình AI và học tăng cường. Cách tiếp cận này nâng cao khả năng ra quyết định của tác nhân và cho phép nó liên tục cải thiện trong môi trường động, thực tế. Với hiệu suất ấn tượng và tiềm năng phát triển hơn nữa, Agent Q thiết lập một tiêu chuẩn mới cho những gì có thể đạt được trong điều hướng web tự động, mở đường cho các tác nhân AI thông minh và thích ứng hơn.</p>

Agent Q: Bước đột phá trong lĩnh vực điều hướng web tự động

Agent Q: Bước đột phá trong lĩnh vực điều hướng web tự động Giới thiệu Mặc dù các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) như LLaMa 3 đã đạt được nhữ...

tháng 8 17, 2024

NVIDIA Giới Thiệu Kỹ Thuật Cắt Tỉa Và Chưng Cất Cho Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Hiệu Quả

Vũ khí bí mật của Nvidia trong cuộc chiến AI: NVLink và NVSwitch

Trợ lý giọng nói Google Gemini: Tự nhiên và Thông minh hơn

Grok-2: Liệu có thể đánh bại ChatGPT và Claude trong lĩnh vực viết và lập trình?

Grok-2: Mô hình AI thế hệ mới với khả năng lý luận đột phá

Agent Q: Bước đột phá trong lĩnh vực điều hướng web tự động

Bài đăng phổ biến

Labels