Perplexity.ai: Hành trình tìm kiếm chỗ đứng trong cuộc đua AI và nỗ lực hợp tác cùng giới xuất bản

<h2 id="section-0">Perplexity.ai: Hành trình tìm kiếm chỗ đứng trong cuộc đua AI và nỗ lực hợp tác cùng giới xuất bản</h2> <p>Trong bối cảnh cuộc đua phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) đang nóng hơn bao giờ hết với sự thống trị của những ông lớn công nghệ như OpenAI, Microsoft và Google, Perplexity.ai đang nỗ lực tạo dựng chỗ đứng riêng cho mình. E&P đã có cuộc trò chuyện với Dmitry Shevelenko, giám đốc kinh doanh của Perplexity, ngay sau khi công ty này công bố chương trình hợp tác mới mang tên Perplexity Publishers Program.</p> <p><strong>Khác biệt trong cách tiếp cận</strong></p> <p>"Hãy hình dung Perplexity như một cỗ máy giải đáp - sự kết hợp giữa công cụ tìm kiếm và mô hình ngôn ngữ lớn AI để tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, từ đó đưa ra câu trả lời ngắn gọn cho câu hỏi cụ thể của người dùng", Shevelenko mô tả về Perplexity.ai.</p> <p>Điểm khác biệt lớn nhất giữa Perplexity và OpenAI nằm ở cách tiếp cận với dữ liệu. Trong khi OpenAI thu thập dữ liệu từ khắp nơi trên internet để huấn luyện AI, Perplexity chỉ sử dụng cơ sở dữ liệu riêng bao gồm các bài báo và thông tin đáng tin cậy. Đặc biệt, Perplexity luôn ưu tiên minh bạch nguồn thông tin.</p> <p>"Điều mà Perplexity tiên phong và luôn là cốt lõi trong sản phẩm của chúng tôi là sự nổi bật của các nguồn thông tin", Shevelenko nhấn mạnh. "Chúng tôi luôn liệt kê các nguồn thông tin trước câu trả lời và có trích dẫn cụ thể cho từng câu trong đoạn văn bản. Việc ghi nhận nguồn không chỉ là nguyên tắc kinh doanh công bằng mà còn giúp người dùng đánh giá độ tin cậy của thông tin."</p> <p><strong>Vượt qua chỉ trích và cáo buộc đạo văn</strong></p> <p>Mặc dù tập trung vào minh bạch nguồn tin, Perplexity vẫn vấp phải sự chỉ trích từ một số đơn vị xuất bản lớn như Forbes Media và Condé Nast. Forbes từng cáo buộc Perplexity sao chép gần như nguyên văn các bài báo của họ mà không ghi nguồn. Condé Nast thậm chí đã gửi yêu cầu ngừng và hủy bỏ đến Perplexity.</p> <p>Phản hồi về những cáo buộc này, Shevelenko cho biết: "Trước khi bài báo của Forbes được xuất bản khoảng 10 ngày, chúng tôi đã cho ra mắt tính năng thử nghiệm mới trên Perplexity có tên là Perplexity Pages - một phiên bản câu trả lời được trình bày đẹp mắt hơn. Tuy nhiên, đây chỉ là bản thử nghiệm và sản phẩm chính của chúng tôi vẫn là trả lời câu hỏi."</p> <p>Shevelenko giải thích thêm, Perplexity Pages tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau chứ không sao chép nguyên văn từ bất kỳ nguồn nào. Ngay sau khi nhận được phản hồi, Perplexity đã cập nhật giao diện người dùng để làm nổi bật nguồn thông tin và thay đổi hệ thống nhắc nhở để bổ sung ghi chú "Theo báo cáo của Forbes" trong các bài viết sử dụng nhiều thông tin từ Forbes.</p> <p>Cuối cùng, Perplexity đã gỡ bỏ bài báo gây tranh cãi khỏi trang web của mình.</p> <p><strong>Cầu nối với giới xuất bản</strong></p> <p>Trước khi bài báo của Forbes được xuất bản, Perplexity đã ngỏ lời mời Forbes tham gia chương trình Perplexity Publishers Program. Tuy nhiên, Forbes đã từ chối lời đề nghị này với lý do Perplexity chưa đánh giá đúng giá trị của hoạt động báo chí và thương hiệu Forbes.</p> <p>Shevelenko cho biết chương trình Perplexity Publishers Program ra đời từ tháng 1/2024, trước cả những chỉ trích ban đầu. Ban lãnh đạo Perplexity nhận thức rõ rệt về khó khăn mà ngành xuất bản đang phải đối mặt và hiểu rằng nếu không có một hệ sinh thái xuất bản và báo chí lành mạnh, bền vững, chính Perplexity cũng không thể phát triển.</p> <p>"Chương trình này không phải là chiến lược pháp lý hay PR. Nó xuất phát từ niềm tin rằng việc tạo dựng mối quan hệ hợp tác sâu sắc với các nhà xuất bản là điều quan trọng đối với sự thành công lâu dài của chúng tôi", Shevelenko khẳng định.</p> <p><strong>Hợp tác cùng phát triển</strong></p> <p>Tham gia Perplexity Publishers Program, các nhà xuất bản sẽ được truy cập API của Perplexity, từ đó tích hợp chức năng hỏi đáp trực tiếp trên trang web của mình. Điểm đặc biệt của chương trình là cơ chế chia sẻ doanh thu hấp dẫn.</p> <p>"Đó là một mô hình rất đơn giản", Shevelenko giải thích. "Mỗi khi một bài báo được sử dụng làm nguồn để trả lời câu hỏi và Perplexity tạo ra doanh thu từ lượt xem trang đó, cho dù là thông qua câu hỏi được tài trợ, đơn vị quảng cáo hay quảng cáo video, nhà xuất bản sẽ nhận được một tỷ lệ phần trăm cố định."</p> <p>Shevelenko cho biết thêm, tỷ lệ chia sẻ doanh thu là hai con số, mặc dù ông không tiết lộ con số cụ thể.</p> <p>Khác với thỏa thuận cấp phép của OpenAI thường chỉ tập trung vào các nhà xuất bản lớn, chương trình của Perplexity chào đón tất cả các đơn vị xuất bản tin tức, bao gồm cả các trang tin kỹ thuật số, nhà xuất bản độc lập, phi lợi nhuận và cộng đồng.</p> <p>Tính đến thời điểm công bố chương trình, TIME, Der Spiegel, Fortune, Entrepreneur, The Texas Tribune và WordPress.com là những cái tên đầu tiên tham gia Perplexity Publishers Program. Dự kiến, Perplexity sẽ công bố thêm nhiều đối tác xuất bản trong nước và quốc tế trong thời gian tới.</p> <p>"Tôi hiểu tại sao các nhà xuất bản lại hoài nghi. Họ đã từng bị các nền tảng công nghệ đối xử bất công trong quá khứ. Vì vậy, sự hoài nghi của họ là có cơ sở và chúng tôi phải chứng minh mình là một đối tác đáng tin cậy", Shevelenko chia sẻ.</p> <p>Với nỗ lực minh bạch nguồn tin, hợp tác cùng phát triển và chia sẻ doanh thu công bằng, Perplexity.ai đang từng bước khẳng định vị thế là một "người chơi" có trách nhiệm trong lĩnh vực AI, đồng thời góp phần xây dựng một hệ sinh thái báo chí và xuất bản lành mạnh, bền vững.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Perplexity.ai: Hành trình tìm kiếm chỗ đứng trong cuộc đua AI và nỗ lực hợp tác cùng giới xuất bản

Perplexity.ai: Hành trình tìm kiếm chỗ đứng trong cuộc đua AI và nỗ lực hợp tác cùng giới xuất bản Trong bối cảnh cuộc đua phát triển trí t...

Read more »

FlexEval: Công cụ AI mã nguồn mở đánh giá hiệu suất chatbot và phân tích hội thoại

<h2>FlexEval: Công cụ AI mã nguồn mở đánh giá hiệu suất chatbot và phân tích hội thoại</h2> <h3>Mục lục</h3> <ol> <li><a href='#gioi-thieu'>Giới thiệu</a></li> <li><a href='#thach-thuc'>Thách thức trong việc đánh giá chatbot giáo dục</a></li> <li><a href='#giai-phap'>FlexEval: Giải pháp cho bài toán đánh giá</a></li> <li><a href='#cau-truc'>Cấu trúc và tính năng của FlexEval</a></li> <li><a href='#danh-gia'>Đánh giá hiệu quả của FlexEval</a></li> <li><a href='#ket-luan'>Kết luận</a></li> </ol> <h3 id='gioi-thieu'>1. Giới thiệu</h3> <p>Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang cách mạng hóa lĩnh vực giáo dục với vai trò là chatbot hỗ trợ học tập. Các chatbot này cung cấp hướng dẫn cá nhân hóa, giải đáp tức thì các câu hỏi của học sinh, hỗ trợ học ngôn ngữ và đơn giản hóa các chủ đề phức tạp. Tuy nhiên, việc đánh giá hiệu quả của chatbot giáo dục dựa trên LLM là một thách thức do tính chất cởi mở và mang tính hội thoại của chúng.</p> <h3 id='thach-thuc'>2. Thách thức trong việc đánh giá chatbot giáo dục</h3> <p>Khác với các mô hình truyền thống có câu trả lời đúng được xác định trước, chatbot giáo dục được đánh giá dựa trên khả năng tương tác với học sinh, sử dụng ngôn ngữ hỗ trợ và tránh nội dung độc hại. Việc đánh giá tập trung vào mức độ phù hợp của chatbot với các mục tiêu giáo dục cụ thể, chẳng hạn như hướng dẫn giải quyết vấn đề mà không đưa ra câu trả lời trực tiếp. Do đó, cần có các công cụ tự động linh hoạt để đánh giá và cải thiện chatbot một cách hiệu quả, đảm bảo chúng đáp ứng các mục tiêu giáo dục đã đề ra.</p> <h3 id='giai-phap'>3. FlexEval: Giải pháp cho bài toán đánh giá</h3> <p>Để giải quyết những thách thức trên, FlexEval, một công cụ mã nguồn mở được thiết kế để đơn giản hóa và tùy chỉnh việc đánh giá các hệ thống dựa trên LLM đã ra đời. FlexEval cho phép người dùng chạy lại các cuộc hội thoại dẫn đến hành vi không mong muốn, áp dụng các chỉ số tùy chỉnh và đánh giá các tương tác mới và lịch sử.</p> <h3 id='cau-truc'>4. Cấu trúc và tính năng của FlexEval</h3> <p>FlexEval được thiết kế để giảm bớt sự phức tạp của thử nghiệm tự động bằng cách cho phép các nhà phát triển tăng khả năng hiển thị vào hoạt động của hệ thống trước và sau khi phát hành sản phẩm. Nó cung cấp các tệp có thể chỉnh sửa trong một thư mục duy nhất:</p> <ul> <li><code>evals.yaml</code>: Đặc tả bộ thử nghiệm</li> <li><code>function_metrics.py</code>: Các chỉ số Python tùy chỉnh</li> <li><code>rubric_metrics.yaml</code>: Các tiêu chí chấm điểm được phân loại theo máy</li> <li><code>completion_functions.py</code>: Xác định các hàm hoàn thành</li> </ul> <p>FlexEval hỗ trợ đánh giá các cuộc hội thoại mới và lịch sử và lưu trữ kết quả cục bộ trong cơ sở dữ liệu SQLite. Nó tích hợp với nhiều LLM khác nhau và định cấu hình nhu cầu của người dùng, tạo điều kiện thuận lợi cho việc đánh giá hệ thống mà không ảnh hưởng đến dữ liệu giáo dục nhạy cảm.</p> <h3 id='danh-gia'>5. Đánh giá hiệu quả của FlexEval</h3> <p>Để kiểm tra hiệu quả của FlexEval, hai đánh giá ví dụ đã được thực hiện:</p> <ul> <li><strong>Kiểm tra tính an toàn của mô hình:</strong> Sử dụng bộ dữ liệu Đối thoại Thù địch với Bot (BAD) để xác định xem các mô hình tiền phát hành có đồng ý hoặc tạo ra các câu nói gây hại hay không.</li> <li><strong>Đánh giá các cuộc hội thoại lịch sử:</strong> Sử dụng bộ dữ liệu NCTE về các cuộc hội thoại giữa học sinh và gia sư toán học, FlexEval phân loại các câu nói của gia sư là tập trung hoặc không tập trung vào nhiệm vụ bằng cách sử dụng các tiêu chí chấm điểm được LLM phân loại.</li> </ul> <h3 id='ket-luan'>6. Kết luận</h3> <p>FlexEval giải quyết các thách thức trong việc đánh giá các hệ thống dựa trên LLM bằng cách đơn giản hóa quy trình và tăng khả năng hiển thị vào hoạt động của mô hình. Nó cung cấp một giải pháp linh hoạt, có thể tùy chỉnh, bảo vệ dữ liệu nhạy cảm và tích hợp dễ dàng với các công cụ khác. Khi các sản phẩm chạy bằng LLM tiếp tục phát triển trong môi trường giáo dục, FlexEval rất quan trọng để đảm bảo các hệ thống này phục vụ mục đích đã định một cách đáng tin cậy. Các phát triển trong tương lai nhằm mục đích tiếp tục đơn giản hóa việc sử dụng và mở rộng ứng dụng của công cụ.</p> <img alt="FlexEval Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"> `

FlexEval: Công cụ AI mã nguồn mở đánh giá hiệu suất chatbot và phân tích hội thoại

FlexEval: Công cụ AI mã nguồn mở đánh giá hiệu suất chatbot và phân tích hội thoại Mục lục Giới thiệu Thách thức trong việc đánh g...

Read more »

Nâng Cao Doanh Nghiệp Của Bạn Với Trí Tuệ Nhân Tạo: Những Công Cụ Đơn Giản Cho Thành Công

<h2 id="section-0">Nâng Cao Doanh Nghiệp Của Bạn Với Trí Tuệ Nhân Tạo: Những Công Cụ Đơn Giản Cho Thành Công</h2> <p>Bạn là chủ doanh nghiệp nhỏ đang tìm kiếm lợi thế cạnh tranh trong thời đại kỹ thuật số? Đừng bỏ lỡ hội thảo trực tiếp và trực tuyến "Nâng Cao Doanh Nghiệp Của Bạn Với Trí Tuệ Nhân Tạo: Những Công Cụ Đơn Giản Cho Thành Công" do Western Connecticut SCORE tổ chức!</p> <p><strong>Khám phá tiềm năng của AI cho doanh nghiệp của bạn</strong></p> <p>Sự kiện kéo dài 90 phút này được thiết kế dành riêng cho chủ doanh nghiệp nhỏ, cung cấp những hiểu biết có giá trị về cách tận dụng sức mạnh của Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) như ChatGPT và Perplexity.</p> <p><strong>Học hỏi từ chuyên gia</strong></p> <p>Được dẫn dắt bởi David Rich, một cố vấn giàu kinh nghiệm của SCORE Western Connecticut, hội thảo sẽ cung cấp cho bạn những kiến thức thiết yếu về:</p> <ul> <li><strong>Hiểu biết về AI & LLMs</strong>: Nắm bắt những khái niệm cơ bản và tiềm năng của AI và LLMs trong bối cảnh kinh doanh.</li> <li><strong>Kỹ thuật tạo Prompt hiệu quả</strong>: Khám phá nghệ thuật tạo ra những câu hỏi và hướng dẫn hiệu quả để tối ưu hóa kết quả từ AI.</li> <li><strong>Ứng dụng AI một cách tự tin</strong>: Áp dụng AI vào hoạt động kinh doanh một cách an toàn và hiệu quả, tối ưu hóa quy trình và nâng cao hiệu suất.</li> <li><strong>Nâng cao tương tác với khách hàng</strong>: Sử dụng AI để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, cải thiện dịch vụ và xây dựng lòng trung thành.</li> <li><strong>Thực hành AI có đạo đức</strong>: Hiểu rõ các nguyên tắc đạo đức khi sử dụng AI, đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm.</li> <li><strong>Xây dựng thương hiệu cá nhân với AI</strong>: Tận dụng AI để tạo dựng hình ảnh chuyên nghiệp và thu hút sự chú ý đến thương hiệu cá nhân của bạn.</li></ul><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Nâng Cao Doanh Nghiệp Của Bạn Với Trí Tuệ Nhân Tạo: Những Công Cụ Đơn Giản Cho Thành Công

Nâng Cao Doanh Nghiệp Của Bạn Với Trí Tuệ Nhân Tạo: Những Công Cụ Đơn Giản Cho Thành Công Bạn là chủ doanh nghiệp nhỏ đang tìm kiếm lợi thế...

Read more »

Trợ lý AI như người bạn đồng hành: Gemini Live của Google đã có bản dùng thử miễn phí!

<h2 id="section-0">Trợ lý AI như người bạn đồng hành: Gemini Live của Google đã có bản dùng thử miễn phí!</h2> <p>Bạn đã chán với những trợ lý ảo cứng nhắc và khó hiểu? Google mang đến giải pháp với Gemini Live, một trải nghiệm trò chuyện di động tiên tiến cho phép bạn trò chuyện tự nhiên với AI, như thể đang nói chuyện với một người bạn. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách trải nghiệm Gemini Live miễn phí và lý do tại sao bạn nên thử.</p> <p><strong>Từ trợ lý ảo đến người bạn đồng hành:</strong></p> <p>Được giới thiệu tại sự kiện Made by Google, Gemini Live của Google hứa hẹn sẽ cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với điện thoại. Khác với những trợ lý ảo hiện hành, Gemini Live có khả năng tham gia vào các cuộc trò chuyện tự nhiên, đa lượt, thậm chí có thể tiếp tục cuộc trò chuyện trước đó một cách mượt mà.</p> <p><strong>Trải nghiệm như người thật:</strong></p> <p>Điểm độc đáo của Gemini Live là khả năng mô phỏng giọng nói con người với 10 giọng nói khác nhau, mang đến âm điệu, ngữ điệu và cảm xúc chân thực. Bạn có thể ngắt lời, thay đổi chủ đề hoặc tiếp tục trò chuyện trong khi đang bận việc khác, giống như khi trò chuyện với bạn bè và người thân.</p> <p><strong>Dùng thử miễn phí ngay hôm nay:</strong></p> <p>Gemini Live hiện đang được triển khai cho người dùng Android đăng ký gói Gemini Advanced, một phần của gói Google One AI Premium với giá 20 đô la mỗi tháng. Người dùng iPhone cũng đừng lo lắng, Google sẽ sớm phát hành Gemini Live trên iOS trong thời gian tới.</p> <p>Mặc dù mức giá 20 đô la mỗi tháng tương đương với các gói AI cao cấp khác như ChatGPT Plus và Claude Pro, Google One AI Premium còn cung cấp nhiều lợi ích khác như tích hợp Gemini trong Gmail và Docs, 2TB dung lượng lưu trữ và Trình chỉnh sửa ảnh không giới hạn trong Google Photos.</p> <p>Nếu bạn muốn dùng thử trước khi quyết định đăng ký, có hai cách để trải nghiệm Gemini Live miễn phí:</p> <p><strong>Cách 1: Dùng thử miễn phí Google One AI Premium trong một tháng.</strong></p> <p>Truy cập trang web của Google One AI Premium, nhấp vào "Dùng thử miễn phí trong một tháng" và đăng nhập. Bạn sẽ cần cung cấp thông tin thanh toán, vì vậy hãy đặt lời nhắc để hủy đăng ký trước khi kết thúc thời hạn dùng thử nếu không muốn bị tính phí.</p> <p><strong>Cách 2: Mua Pixel Pro 9.</strong></p> <p>Chiếc điện thoại flagship mới nhất của Google, Pixel Pro 9, đi kèm với quyền truy cập Gemini Advanced miễn phí trong năm đầu tiên, trị giá 240 đô la.</p> <p><strong>So sánh với đối thủ:</strong></p> <p>OpenAI cũng cung cấp trải nghiệm tương tự với Chế độ giọng nói mới được cải tiến của mình. Tuy nhiên, tính năng này hiện đang trong giai đoạn thử nghiệm alpha dành cho một nhóm nhỏ người dùng ChatGPT Plus. </p> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>Nếu bạn đang tìm kiếm một trợ lý AI thực sự có khả năng trò chuyện tự nhiên và muốn trải nghiệm trước khi quyết định đăng ký, gói Google One AI Premium là lựa chọn lý tưởng nhất hiện nay.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Trợ lý AI như người bạn đồng hành: Gemini Live của Google đã có bản dùng thử miễn phí!

Trợ lý AI như người bạn đồng hành: Gemini Live của Google đã có bản dùng thử miễn phí! Bạn đã chán với những trợ lý ảo cứng nhắc và khó hiể...

Read more »

AI tự lập luận - Bước tiến đột phá và những góc khuất tại GenAI Summit 2024

<h2 id="section-0">AI tự lập luận - Bước tiến đột phá và những góc khuất tại GenAI Summit 2024</h2> <p>Hội nghị GenAI Summit 2024 vừa diễn ra tại TP.HCM đã trở thành tâm điểm chú ý khi các chuyên gia hàng đầu thế giới cùng thảo luận về bước tiến mới của trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là khả năng tự lập luận của AI. </p> <p>Tiến sĩ Lê Viết Quốc, "quái kiệt AI" tại Google, đã dẫn chứng việc AI giải toán Olympic quốc tế như minh chứng cho thấy máy móc đã bước đầu biết cách tự lập luận. Ông khẳng định: "Đừng đánh giá thấp khả năng lập luận của AI trong vài năm tới". </p> <p>Dựa trên việc phân tích bộ dữ liệu toán học đồ sộ, AI đã giải được những bài toán mà chính con người còn chưa tìm ra lời giải. Điều này khiến chính những nhà khoa học như Tiến sĩ Quốc Lê và cộng sự tại Google Brain phải ngỡ ngàng. Họ đã kiểm tra kỹ lưỡng dữ liệu huấn luyện nhưng không hề tìm thấy bất kỳ hướng dẫn hay tài liệu nào giúp AI giải bài toán. </p> <p>Mặc dù khả năng tự lập luận của AI hiện tại mới đạt 3/10, nhưng theo ông, 10 năm nữa, chúng ta sẽ chứng kiến những tiến bộ “không thể hình dung” trong lĩnh vực này. </p> <p>Tuy nhiên, bước tiến đột phá này cũng đi kèm với những góc khuất cần được giải quyết. Tiến sĩ Thắng Lương, nhà nghiên cứu cấp cao tại Google DeepMind, cho rằng AI có thể rơi vào "ảo giác" khi tự lập luận quá nhiều, đặc biệt khi xử lý các vấn đề phức tạp chưa có lời giải. </p> <p>Theo ông, AI sử dụng phương pháp suy luận dựa trên logic, mỗi bước đi đều được phân tích đúng sai. Tuy nhiên, khi thiếu dữ liệu, AI sẽ đi đường vòng và dễ dẫn đến kết quả sai lệch. </p> <p>Vậy làm thế nào để giảm thiểu hiện tượng "ảo giác" của AI?</p> <p>Theo Jeff Dean, Giám đốc Khoa học của Google, cần thay đổi mô hình đào tạo AI từ "đoán và nối từ" sang việc cung cấp bối cảnh cụ thể cho từng thông tin. Việc trộn lẫn dữ liệu trong quá trình huấn luyện khiến AI dễ bị "loạn" và đưa ra kết quả sai lệch.</p> <p>Trong khi đó, Tiến sĩ Lê Viết Quốc đề xuất giải pháp sử dụng công cụ tìm kiếm để kiểm chứng câu trả lời của AI. Bằng cách "băm nhỏ" câu trả lời thành nhiều mệnh đề và truy vấn ngược, chúng ta có thể phát hiện ra những dữ liệu không chính xác và từ đó hạn chế "ảo giác" cho AI.</p> <p>GenAI Summit 2024 đã khép lại, nhưng những dư âm về bước tiến đột phá của AI và cả những thách thức đặt ra vẫn còn đó. Việc tìm ra giải pháp kiểm soát "ảo giác" của AI sẽ là chìa khóa then chốt để khai thác tối đa tiềm năng của công nghệ này trong tương lai. Bên cạnh đó, hội nghị cũng khẳng định vị thế dẫn đầu của Việt Nam trong lĩnh vực nghiên cứu AI tại khu vực Đông Nam Á, mở ra nhiều cơ hội phát triển cho ngành công nghiệp công nghệ cao của đất nước. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

AI tự lập luận - Bước tiến đột phá và những góc khuất tại GenAI Summit 2024

AI tự lập luận - Bước tiến đột phá và những góc khuất tại GenAI Summit 2024 Hội nghị GenAI Summit 2024 vừa diễn ra tại TP.HCM đã trở thành ...

Read more »

Tự xây dựng trợ lý lập trình AI ngay tại nhà: Không cần GitHub Copilot!

<h2 id="section-0">Tự xây dựng trợ lý lập trình AI ngay tại nhà: Không cần GitHub Copilot!</h2> <p><strong>Thực hành:</strong> Trợ lý lập trình AI đang ngày càng thu hút sự chú ý như một ứng dụng tiềm năng của trí tuệ nhân tạo, đặc biệt sau khi Microsoft ra mắt GitHub Copilot. Tuy nhiên, nếu bạn không muốn chia sẻ mã nguồn của mình với Microsoft hoặc trả 10 đô la mỗi tháng cho dịch vụ này, bạn hoàn toàn có thể tự xây dựng một trợ lý lập trình cho riêng mình.</p> <p>Mặc dù Microsoft là một trong những công ty đầu tiên thương mại hóa và tích hợp trợ lý lập trình AI vào IDE, nhưng đây không phải là lựa chọn duy nhất. Trên thực tế, có rất nhiều mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được huấn luyện chuyên biệt cho việc tạo mã.</p> <p>Hơn nữa, rất có thể chiếc máy tính bạn đang sử dụng đủ khả năng để chạy các mô hình này. Vấn đề nằm ở việc tích hợp chúng vào IDE một cách hiệu quả.</p> <p>Đó là lúc các ứng dụng như Continue phát huy tác dụng. Trợ lý lập trình mã nguồn mở này được thiết kế để kết nối với các IDE phổ biến như JetBrains hoặc Visual Studio Code và các trình chạy LLM quen thuộc như Ollama, Llama.cpp và LM Studio.</p> <p>Giống như các trợ lý lập trình khác, Continue hỗ trợ hoàn thiện và tạo mã, cũng như tối ưu hóa, chú thích và tái cấu trúc mã cho các trường hợp sử dụng khác nhau. Ngoài ra, Continue còn có chatbot tích hợp với chức năng RAG, cho phép bạn "trò chuyện" với cơ sở mã của mình.</p> <p>Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn sử dụng Continue với Ollama. Tuy nhiên, ứng dụng này cũng hoạt động với một số mô hình độc quyền – bao gồm OpenAI và Anthropic – thông qua API của họ, nếu bạn muốn trả phí cho mỗi token thay vì phí hàng tháng cố định.</p> <p><strong>Yêu cầu:</strong></p> <ol> <li><strong>Máy tính:</strong> Một hệ thống có bộ xử lý tương đối mới, lý tưởng nhất là card đồ họa Nvidia, AMD hoặc Intel có ít nhất 6GB vRAM. Đối với người dùng Mac, bất kỳ hệ thống Apple Silicon nào, bao gồm cả M1, đều hoạt động tốt – nhưng nên có ít nhất 16GB RAM.</li> <li><strong>Ollama:</strong> Bạn cần cài đặt và chạy Ollama trên máy. Tham khảo hướng dẫn cài đặt <a href="https://www.theregister.com/2024/03/17/ai_pc_local_llm/?td=rt-3a">tại đây</a> (tiếng Anh).</li> <li><strong>IDE tương thích:</strong> Continue hỗ trợ cả JetBrains và Visual Studio Code (hoặc VSCodium - bản build mã nguồn mở).</li> </ol> <p><strong>Cài đặt Continue:</strong></p> <ol> <li>Mở VSCodium, vào mục Extensions và tìm kiếm "Continue".</li> <li>Sau khi cài đặt, Continue sẽ khởi chạy trình hướng dẫn thiết lập, yêu cầu bạn chọn giữa việc lưu trữ mô hình cục bộ hoặc sử dụng API của bên thứ ba. Chọn "Local models".</li> <li>Continue sẽ được cấu hình để sử dụng các mô hình sau:<ul> <li><strong>Llama 3 8B:</strong> LLM đa năng của Meta, được sử dụng để chú thích, tối ưu hóa và/hoặc tái cấu trúc mã.</li> <li><strong>Nomic-embed-text:</strong> Mô hình nhúng được sử dụng để lập chỉ mục cơ sở mã cục bộ của bạn, cho phép bạn tham chiếu cơ sở mã khi nhắc chatbot.</li> <li><strong>Starcoder2:3B:</strong> Mô hình tạo mã của BigCode, cung cấp chức năng tự động hoàn thành tab của Continue.</li></ul></li> <li>Nếu Continue bỏ qua trình hướng dẫn, bạn có thể tự tải xuống các mô hình này bằng Ollama: <code> ollama pull llama3 ollama pull nomic-embed-text ollama pull starcoder2:3b </code></li> </ol> <p><strong>Cảnh báo về dữ liệu telemetry:</strong></p> <p>Theo mặc định, Continue thu thập dữ liệu telemetry ẩn danh bao gồm:</p> <ul> <li>Bạn chấp nhận hoặc từ chối đề xuất (không bao gồm mã hoặc lời nhắc);</li> <li>Tên của mô hình và lệnh được sử dụng;</li> <li>Số lượng token được tạo;</li> <li>Tên hệ điều hành và IDE của bạn;</li> <li>Lượt xem trang.</li> </ul> <p>Bạn có thể tắt tính năng này bằng cách sửa đổi tệp <code>.continue</code> trong thư mục chính hoặc bỏ chọn "Continue: Telemetry Enabled" trong cài đặt VS Code.</p> <p><strong>Sử dụng Continue:</strong></p> <ul> <li><strong>Tạo đoạn mã:</strong> Nhấn <code>Ctrl-I</code> hoặc <code>Command-I</code> và nhập lời nhắc của bạn. Continue sẽ tải mô hình liên quan và hiển thị đoạn mã được đề xuất. </li> <li><strong>Chỉnh sửa mã:</strong> Chọn đoạn mã, nhấn <code>Ctrl-I</code> và nhập lời nhắc để tái cấu trúc, chú thích, tối ưu hóa,… Continue sẽ đề xuất thay đổi với mã mới được đánh dấu màu xanh lục và mã bị xóa được đánh dấu màu đỏ.</li> <li><strong>Tự động hoàn thành tab:</strong> Khi bạn gõ, Continue sẽ tự động cung cấp các đề xuất để hoàn thành chuỗi hoặc hàm. Chấp nhận đề xuất bằng cách nhấn <code>Tab</code>.</li> <li><strong>Chatbot:</strong> Sử dụng các lệnh sau để tương tác với chatbot:<ul> <li><code>@docs [tên ứng dụng/dịch vụ] [câu hỏi]</code> để tìm kiếm tài liệu.</li> <li><code>@codebase [câu hỏi]</code> để truy vấn thư mục làm việc.</li> <li><code>@files [chọn tệp]</code> để thêm tệp vào ngữ cảnh của mô hình.</li> <li><code>Ctrl-L</code> để thêm mã đã chọn vào chatbot.</li> <li><code>Ctrl-Shift-R</code> để gửi lỗi từ terminal emulator của VS Code đến chatbot.</li></ul></li> </ul> <p><strong>Thay đổi mô hình:</strong></p> <p>Bạn có thể thay đổi mô hình được sử dụng bằng cách chọn từ menu lựa chọn của Continue hoặc sử dụng phím tắt <code>Ctrl-'</code>. Để thay đổi mô hình tự động hoàn thành tab, bạn cần sửa đổi tệp cấu hình của plugin.</p> <p><strong>Tinh chỉnh mô hình mã tùy chỉnh:</strong></p> <p>Continue tự động thu thập dữ liệu về cách bạn viết mã và có thể được sử dụng để tinh chỉnh các mô hình tùy chỉnh dựa trên phong cách và quy trình làm việc của bạn. Dữ liệu này được lưu trữ cục bộ và không được bao gồm trong dữ liệu telemetry.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Tự xây dựng trợ lý lập trình AI ngay tại nhà: Không cần GitHub Copilot!

Tự xây dựng trợ lý lập trình AI ngay tại nhà: Không cần GitHub Copilot! Thực hành: Trợ lý lập trình AI đang ngày càng thu hút sự chú ý như...

Read more »