Agent.ai.vn

Meta Và Cuộc Chuyển Mình Với LLAMA 3: Tương Lai Của Trí Tuệ Nhân Tạo Nguồn Mở

<h2 id="section-0">Meta Và Cuộc Chuyển Mình Với LLAMA 3: Tương Lai Của Trí Tuệ Nhân Tạo Nguồn Mở</h2>
Meta lại một lần nữa khuấy đảo giới công nghệ với LLAMA 3, phiên bản mới nhất của mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) mã nguồn mở. Thay vì giữ bí mật, Meta quyết định đưa LLAMA 3 vào tất cả các sản phẩm của mình. Điều gì khiến Meta tự tin đến vậy? LLAMA 3 có gì đặc biệt? Hãy cùng tìm hiểu!
LLAMA 3 - Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) Đột Phá Từ Meta
LLAMA 3 là phiên bản mới nhất trong chuỗi mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) của Meta. Khác với các phiên bản trước, LLAMA 3 được huấn luyện dựa trên bộ dữ liệu khổng lồ với hơn 15 nghìn tỷ mã thông báo (token), tăng đáng kể so với 1,8 nghìn tỷ mã thông báo của LLAMA 2. 
Chính thức ra mắt vào ngày 18 tháng 4 năm 2024, LLAMA 3 sở hữu kho từ vựng mở rộng và khả năng lập luận nâng cao, trở thành một trong những mô hình mã nguồn mở linh hoạt và mạnh mẽ nhất hiện nay. Phiên bản nâng cấp LLAMA 3.1 được phát hành vào tháng 7 năm 2024 tiếp tục khẳng định nỗ lực của Meta trong việc thúc đẩy tiềm năng của AI nguồn mở.
LLAMA 3 Được Áp Dụng Như Thế Nào Trong Hệ Sinh Thái Của Meta?
Meta đã tích hợp LLAMA 3 vào tất cả các nền tảng của mình theo những cách sau:
<ul>
<li>Trợ lý AI Thông Minh Hơn: Trợ lý AI trên Facebook, Instagram, WhatsApp và Messenger được nâng cấp đáng kể nhờ LLAMA 3, mang đến khả năng phản hồi thông minh và nhanh chóng hơn. Người dùng có thể dễ dàng tìm kiếm thông tin thời gian thực, nhận đề xuất hoạt động hoặc tạo nội dung sáng tạo.</li>
<li>Nền Tảng Cho Sáng Tạo Nguồn Mở: Việc Meta biến LLAMA 3.1 (với 405 tỷ tham số) thành mã nguồn mở đánh dấu bước tiến quan trọng trong việc thúc đẩy phát triển AI mở. LLAMA 3.1 hỗ trợ đa ngôn ngữ và sở hữu khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), lập luận, toán học và lập trình vượt trội. Giờ đây, các nhà phát triển và doanh nghiệp có thể tự do xây dựng ứng dụng AI của riêng mình dựa trên LLAMA 3.1.</li>
<li>Cá Nhân Hóa Trải Nghiệm AI Trên AI Studio: Meta tích hợp LLAMA 3 vào AI Studio, cho phép người dùng sáng tạo cá nhân AI (AI persona) tùy chỉnh. Tính năng này tạo tiền đề cho sự tương tác sâu sắc hơn giữa người sáng tạo và người dùng, đồng thời khẳng định nỗ lực cá nhân hóa trải nghiệm AI của Meta.</li>
</ul>
Vì Sao Meta Quyết Định Tích Hợp LLAMA 3?
Chiến lược AI của Meta xoay quanh việc đổi mới, tạo khả năng tiếp cận và cạnh tranh trong lĩnh vực AI. Dưới đây là những lý do chính cho quyết định tích hợp LLAMA 3:
<ol>
<li>Cam Kết Với Nguồn Mở: Meta tin rằng triết lý nguồn mở sẽ thúc đẩy đổi mới bằng cách cho phép cộng đồng các nhà phát triển đóng góp và cải thiện mô hình AI. LLAMA 3 và 3.1 là minh chứng cho cam kết của Meta trong việc kiến tạo môi trường hợp tác, khuyến khích sự đa dạng ứng dụng AI trên nhiều lĩnh vực. </li>
<li>Nâng Cao Khả Năng Cạnh Tranh: LLAMA 3.1 được thiết kế để cạnh tranh trực tiếp với các mô hình AI hàng đầu như GPT-4. Khả năng xử lý văn bản dài, dịch thuật đa ngôn ngữ, lập trình và kiến thức tổng quát vượt trội giúp LLAMA 3.1 đáp ứng nhu cầu đa dạng của người dùng và doanh nghiệp.</li>
<li>Tích Hợp Chiến Lược Và Hợp Tác Mở Rộng: Bên cạnh việc tích hợp vào các nền tảng của mình, Meta còn hợp tác với các ông гигант công nghệ như AWS, Google Cloud và Nvidia để đảm bảo khả năng tiếp cận và khả năng mở rộng của LLAMA 3.</li>
<li>Khả Năng Mở Rộng Và Hướng Tới Tương Lai: Meta đầu tư mạnh mẽ vào cơ sở hạ tầng để hỗ trợ phát triển và triển khai LLAMA 3, đảm bảo khả năng mở rộng và hiệu quả. Kế hoạch phát triển các mô hình tương lai như LLAMA 4 cho thấy Meta đang nỗ lực không ngừng để dẫn đầu cuộc đua AI. </li>
</ol>
Kết Luận
Việc Meta ứng dụng LLAMA 3 đã vượt ra khỏi khuôn khổ ứng dụng AI thông thường. Bằng cách tích hợp LLAMA 3 vào nhiều lĩnh vực, Meta đang tạo ra những thay đổi lớn trong cách chúng ta tương tác với công nghệ. Sự phát triển và ứng dụng LLAMA 3 hứa hẹn sẽ tác động mạnh mẽ đến toàn bộ ngành công nghệ, không chỉ riêng cộng đồng AI. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Meta Và Cuộc Chuyển Mình Với LLAMA 3: Tương Lai Của Trí Tuệ Nhân Tạo Nguồn Mở

Meta Và Cuộc Chuyển Mình Với LLAMA 3: Tương Lai Của Trí Tuệ Nhân Tạo Nguồn Mở Meta lại một lần nữa khuấy đảo giới công nghệ với LLAMA 3, ph...

tháng 8 18, 2024

CEO Coinbase kêu gọi tích hợp AI vào ví tiền điện tử, rót 15.000 USD thúc đẩy đổi mới

<h2 id="section-0">CEO Coinbase kêu gọi tích hợp AI vào ví tiền điện tử, rót 15.000 USD thúc đẩy đổi mới</h2>
Brian Armstrong, CEO của Coinbase, vừa đưa ra lời kêu gọi cho phép trí tuệ nhân tạo (AI) quản lý ví tiền điện tử. Đồng thời, ông cũng công bố chương trình tài trợ 15.000 USD nhằm thúc đẩy ý tưởng mang tính cách mạng này.
<h3 id="section-1">Chương trình tài trợ 15.000 USD của Coinbase cho ví tiền điện tử AI</h3>
Chương trình tăng tốc AI mới của Coinbase sẽ trao 3.000 USD cho mỗi trong số 5 công ty khởi nghiệp đang hướng tới mục tiêu tích hợp AI vào ví tiền điện tử.
Theo CEO Brad Armstrong của Coinbase, với các công cụ phù hợp, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) – bộ não đằng sau các hệ thống AI như ChatGPT của OpenAI và Claude của Anthropic – có khả năng xử lý các công việc tài chính.
Trong một bài đăng trên X (trước đây là Twitter) vào ngày 12 tháng 8, Yuga Cohler, Giám đốc Kỹ thuật của Coinbase, đã giới thiệu tính năng "Ví AI". Cohler đã mô tả một kịch bản mà một công ty trả tiền cho mọi người để tham gia vào các phiên phản hồi của con người nhằm huấn luyện mô hình nhận dạng hình ảnh.
Theo Cointelegraph, thuật toán yêu cầu Cohler chọn bức ảnh mà anh ta "cho là đẹp nhất" trong ba lựa chọn. Sau khi anh ta đưa ra lựa chọn, mô hình có thể gửi khoản thanh toán vào ví bitcoin của anh ta, qua đó góp phần đào tạo AI.
<h3 id="section-2">Ví AI có thể cách mạng hóa giao dịch tài chính</h3>
Ý tưởng này gợi nhớ đến Amazon Mechanical Turk, nơi mọi người được trả tiền để thực hiện các tác vụ internet cơ bản. Tuy nhiên, việc dạy một hệ thống AI gửi và nhận giao dịch ví có thể mở ra vô số ứng dụng tiềm năng.
Nền tảng Nhà phát triển Coinbase đã công bố chương trình tài trợ tăng tốc 15.000 USD để hỗ trợ nghiên cứu các trường hợp sử dụng như vậy. Trên trang web của mình, Coinbase cho biết họ đang tìm kiếm bất kỳ "bot" thiết thực nào có thể được xây dựng bằng LLM và kết nối với ví MPC của Coinbase.
<h3 id="section-3">Vai trò của AI trong phát triển ví tiền điện tử</h3>
Theo Coinbase, mục đích của khoản tài trợ là khám phá các ứng dụng thương mại tiềm năng của AI:
<blockquote>
 “Một rào cản lớn trong việc xây dựng các ứng dụng hữu ích với AI là các tác nhân AI không thể có tài khoản ngân hàng để gửi/nhận thanh toán tự động. Xây dựng trên chuỗi sẽ khắc phục điều này.”
</blockquote>
Hạn chót nộp đơn xin tài trợ là ngày 5 tháng 9. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

CEO Coinbase kêu gọi tích hợp AI vào ví tiền điện tử, rót 15.000 USD thúc đẩy đổi mới

CEO Coinbase kêu gọi tích hợp AI vào ví tiền điện tử, rót 15.000 USD thúc đẩy đổi mới Brian Armstrong, CEO của Coinbase, vừa đưa ra lời kêu...

tháng 8 18, 2024

ChatGPT "lật đổ" Gemini, giành lại ngôi vương trong cuộc đua chatbot

<h2 id="section-0">ChatGPT "lật đổ" Gemini, giành lại ngôi vương trong cuộc đua chatbot</h2>
Cuộc chiến chatbot giữa ChatGPT của OpenAI và Gemini của Google đang ngày càng trở nên nóng hơn bao giờ hết. Mặc dù Claude từng giữ vị trí số 1 trên bảng xếp hạng chatbot của LMSys Chatbot Arena hồi đầu năm nay, nhưng Gemini đã nhanh chóng soán ngôi và thống trị trong một thời gian dài. 
Tuy nhiên, mọi chuyện đã thay đổi khi phiên bản ChatGPT-4o (20240808) mới nhất của OpenAI đã xuất sắc giành lại vị trí dẫn đầu với số điểm ấn tượng 1314, bỏ xa đối thủ Gemini-1.5-Pro-Exp tới 17 điểm. Điều này diễn ra chỉ một ngày sau khi Google tự hào tuyên bố vị trí dẫn đầu của Gemini tại sự kiện Made by Google.
Theo lmsys.org trên X (trước đây là Twitter), "ChatGPT-4o mới cho thấy sự cải thiện đáng kể trong các lĩnh vực kỹ thuật, đặc biệt là Lập trình (hơn 30 điểm so với GPT-4o-20240513), cũng như trong việc Tuân theo hướng dẫn và Xử lý lời nhắc phức tạp."
Trước đó, OpenAI đã âm thầm tung ra phiên bản GPT-4o mới cho ChatGPT và một mô hình tương tự dành cho nhà phát triển. Phiên bản mới này được đánh giá là nhanh nhạy hơn đáng kể so với các phiên bản trước, thậm chí có thể xây dựng một ứng dụng iOS hoàn chỉnh chỉ trong vòng một giờ. Kết hợp với những cải tiến cho ứng dụng Mac, đây thực sự là một tuần đáng nhớ đối với người dùng ChatGPT và chính OpenAI.
Tuy nhiên, với sự xuất hiện liên tục của các mô hình mới và cải tiến, cuộc đua chatbot vẫn chưa ngã ngũ. Rất có thể chúng ta sẽ chứng kiến những thay đổi bất ngờ trên bảng xếp hạng trong những tháng, hoặc thậm chí những tuần tới. Cả thế giới đang chờ đợi màn ra mắt của Google Ultra 1.5, Claude Opus 1.5 và sự xuất hiện của Grok 2 của xAI trong top 10. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

ChatGPT "lật đổ" Gemini, giành lại ngôi vương trong cuộc đua chatbot

ChatGPT "lật đổ" Gemini, giành lại ngôi vương trong cuộc đua chatbot Cuộc chiến chatbot giữa ChatGPT của OpenAI và Gemini của Goo...

tháng 8 18, 2024

Người bạn đồng hành AI bước vào cuộc chơi hẹn hò: Liệu mối quan hệ của bạn có gặp nguy hiểm?

<h2 id="section-0">Người bạn đồng hành AI bước vào cuộc chơi hẹn hò: Liệu mối quan hệ của bạn có gặp nguy hiểm?</h2>
Trong kỷ nguyên mà trí tuệ nhân tạo (AI) len lỏi vào mọi khía cạnh của cuộc sống, chúng ta đang chứng kiến một sự thay đổi lớn trong các mối quan hệ giữa con người và cấu trúc xã hội. Sự trỗi dậy của những người bạn đồng hành AI không chỉ thay đổi cách chúng ta tương tác mà còn có khả năng thay đổi cấu trúc của sinh sản con người và đơn vị gia đình truyền thống.
Bài viết này đi sâu vào các khía cạnh khác nhau của xu hướng này và khám phá tác động tiềm tàng của nó đối với tỷ lệ sinh và nhân khẩu học trong tương lai.
AI làm thay đổi cảnh quan hẹn hò
Sự phát triển của các chatbot AI tinh vi, có khả năng mô phỏng các cuộc trò chuyện giống con người, đã mở ra một cánh cửa mới trong lĩnh vực hẹn hò. Ứng dụng hẹn hò tích hợp AI ngày càng phổ biến, cung cấp các tính năng như kết hợp dựa trên tính cách, gợi ý trò chuyện và thậm chí là tạo hồ sơ. 
Những người bạn đồng hành AI: Hơn cả hẹn hò
Người bạn đồng hành AI vượt xa các ứng dụng hẹn hò truyền thống. Chúng cung cấp sự đồng hành, hỗ trợ về mặt cảm xúc và thậm chí cả sự thân mật ảo. Người dùng có thể tùy chỉnh ngoại hình, tính cách và sở thích của người bạn đồng hành AI để đáp ứng nhu cầu của họ. 
Ảnh hưởng đến tỷ lệ sinh và nhân khẩu học
Sự phổ biến của bạn đồng hành AI đặt ra những câu hỏi quan trọng về tương lai của các mối quan hệ con người và sinh sản. Liệu sự đồng hành và thân mật ảo có thể khiến mọi người ít có khả năng tìm kiếm các mối quan hệ lãng mạn truyền thống và sinh con? Liệu điều này có dẫn đến tỷ lệ sinh giảm và những thay đổi đáng kể trong nhân khẩu học?
Câu hỏi về đạo đức và xã hội
Sự trỗi dậy của bạn đồng hành AI cũng đặt ra những thách thức về đạo đức và xã hội. Liệu việc phát triển mối quan hệ sâu sắc với một thực thể AI có lành mạnh? Những người bạn đồng hành AI có thể bị lợi dụng hoặc thao túng như thế nào? Xã hội sẽ thích nghi với những thay đổi trong động lực gia đình và các mối quan hệ như thế nào?
Tương lai của các mối quan hệ con người
Sự tích hợp AI vào cuộc sống của chúng ta chắc chắn sẽ tiếp tục định hình lại các mối quan hệ con người. Mặc dù bạn đồng hành AI có thể mang đến sự đồng hành và hỗ trợ, nhưng điều quan trọng là phải xem xét cẩn thận tác động tiềm tàng của chúng đối với xã hội và tương lai của loài người. 
Kết luận
Người bạn đồng hành AI đang thay đổi cuộc chơi hẹn hò và đặt ra những câu hỏi hấp dẫn về tương lai của các mối quan hệ con người. Trong khi chúng ta tiếp tục khám phá những khả năng và thách thức của AI, điều quan trọng là phải ưu tiên sức khỏe, hạnh phúc và sự phát triển của con người trong thế giới ngày càng được kết nối kỹ thuật số. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Người bạn đồng hành AI bước vào cuộc chơi hẹn hò: Liệu mối quan hệ của bạn có gặp nguy hiểm?

Người bạn đồng hành AI bước vào cuộc chơi hẹn hò: Liệu mối quan hệ của bạn có gặp nguy hiểm? Trong kỷ nguyên mà trí tuệ nhân tạo (AI) len l...

tháng 8 18, 2024

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>
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.
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.
Cắt tỉa (Pruning) 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:
<ul>
<li>Cắt tỉa theo chiều sâu (Depth Pruning): Loại bỏ toàn bộ các lớp từ mô hình.</li>
<li>Cắt tỉa theo chiều rộng (Width Pruning): Loại bỏ các nơ-ron, đầu chú ý (attention head) và kênh nhúng (embedding channel).</li>
</ul>
Sau khi cắt tỉa, mô hình thường được đào tạo lại để khôi phục độ chính xác.
Chưng cất kiến thức (Knowledge Distillation) 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.
NVIDIA tập trung vào chưng cất kiến thức cổ điển, 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.
Quy trình cắt tỉa và chưng cất của NVIDIA được thực hiện theo ba bước:
<ol>
<li>Cắt tỉa ban đầu: 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>Đào tạo lại với chưng cất kiến thức: 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>Cắt tỉa và chưng cất lặp lại: 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>
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. 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.
Nghiên cứu của NVIDIA đã xác định một số phương pháp hay nhất cho việc cắt tỉa và chưng cất:
<ul>
<li>Kích thước mô hình: Huấn luyện mô hình lớn nhất trước, sau đó cắt tỉa và chưng cất lặp lại.</li>
<li>Lựa chọn phương pháp cắt tỉa: Ưu tiên cắt tỉa theo chiều rộng hơn chiều sâu cho các mô hình ≤ 15 tỷ tham số.</li>
<li>Kỹ thuật đào tạo lại: Sử dụng kết hợp mất mát logit và mất mát trạng thái trung gian trong quá trình chưng cất kiến thức.</li>
</ul>
Kết luận, 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. <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>
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.
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.
<h3 id="section-1">Thách thức của suy luận đa GPU</h3>
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. 
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.
<h3 id="section-2">NVLink: Giải pháp kết nối GPU đột phá</h3>
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. 
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.
<h3 id="section-3">NVSwitch: Kết nối không tắc nghẽn</h3>
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.
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. 
<h3 id="section-4">Nghiên cứu tình huống: Tác động đến mô hình Llama 3.1 70B</h3>
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.
<h3 id="section-5">Hướng tới tương lai: Kiến trúc Blackwell</h3>
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.
<h3 id="section-6">Kết luận</h3>
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. <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

Meta Và Cuộc Chuyển Mình Với LLAMA 3: Tương Lai Của Trí Tuệ Nhân Tạo Nguồn Mở

CEO Coinbase kêu gọi tích hợp AI vào ví tiền điện tử, rót 15.000 USD thúc đẩy đổi mới

ChatGPT "lật đổ" Gemini, giành lại ngôi vương trong cuộc đua chatbot

Người bạn đồng hành AI bước vào cuộc chơi hẹn hò: Liệu mối quan hệ của bạn có gặp nguy hiểm?

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

Bài đăng phổ biến

Labels