Nhà sáng lập Character.ai sẽ đồng dẫn dắt dự án Gemini AI của Google

<h2 id="section-0">Nhà sáng lập Character.ai sẽ đồng dẫn dắt dự án Gemini AI của Google</h2> <p><strong>Theo một báo cáo mới, Google đã bổ nhiệm Noam Shazeer, nhà sáng lập Character.ai, làm người đồng dẫn dắt dự án Gemini AI của công ty.</strong></p> <p>Tin tức này được đưa ra sau khi Google và Character.ai ký kết một thỏa thuận hồi đầu tháng này, theo đó Google đầu tư thêm vốn cho Character.ai và đổi lại, nhận được giấy phép sử dụng công nghệ LLM hiện tại của Character.ai. </p> <p>Theo The Information, một bản ghi nhớ nội bộ của Google cho biết Shazeer sẽ đồng dẫn dắt dự án Gemini AI cùng với Jeff Dean và Orial Vinyals. Shazeer đã từng làm việc tại Google với vai trò kỹ sư phần mềm trong gần 18 năm trước khi rời đi để thành lập Character.ai. </p> <p><strong>Sự kiện này đánh dấu một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực AI.</strong> Shazeer là một chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực AI, có nhiều bài nghiên cứu quan trọng về LaMDA, PaLM và ST-MoE, những công nghệ AI đã được Google sử dụng rộng rãi trong các sản phẩm của mình. Sự tham gia của Shazeer vào dự án Gemini AI cho thấy sự đầu tư mạnh mẽ của Google vào lĩnh vực này. </p> <p><strong>Ngoài Google, các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây khác như Microsoft và AWS cũng đang đầu tư mạnh mẽ vào AI.</strong> Microsoft đã đầu tư vào OpenAI và tích hợp Copilot dựa trên GPT vào các sản phẩm của mình. AWS và Oracle cũng đã đầu tư vào Anthropic và Cohere để nâng cao dịch vụ AI của mình. </p> <p><strong>Sự cạnh tranh trong lĩnh vực AI đang ngày càng nóng lên.</strong> Các gã khổng lồ công nghệ đang nỗ lực thu hút các tài năng và công nghệ từ các startup để củng cố vị thế của mình. Việc Google bổ nhiệm Shazeer làm người đồng dẫn dắt dự án Gemini AI là minh chứng rõ ràng cho sự cạnh tranh gay gắt này. </p> <p><strong>Dự án Gemini AI hứa hẹn sẽ là một bước đột phá trong lĩnh vực AI.</strong> Với sự tham gia của Shazeer, dự án này được kỳ vọng sẽ mang đến những công nghệ AI tiên tiến hơn nữa, góp phần thúc đẩy sự phát triển của ngành công nghiệp này.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Nhà sáng lập Character.ai sẽ đồng dẫn dắt dự án Gemini AI của Google

Nhà sáng lập Character.ai sẽ đồng dẫn dắt dự án Gemini AI của Google Theo một báo cáo mới, Google đã bổ nhiệm Noam Shazeer, nhà sáng lập Ch...

Read more »

Amazon Bedrock Hỗ trợ Mô hình Claude 3.5 Sonnet của Anthropic

<h2 id="section-0">Amazon Bedrock Hỗ trợ Mô hình Claude 3.5 Sonnet của Anthropic</h2> <p><strong>Amazon Bedrock</strong> vừa công bố hỗ trợ mô hình ngôn ngữ <strong>Claude 3.5 Sonnet</strong> của <strong>Anthropic</strong> trên nền tảng <strong>Knowledge Bases</strong>. </p> <p><strong>Claude 3.5 Sonnet</strong> là mô hình đầu tiên trong dòng sản phẩm Claude 3.5 sắp ra mắt của Anthropic. Mô hình này sở hữu một cửa sổ ngữ cảnh lên đến 200.000 từ (khoảng 150.000 chữ, tương đương 300 trang tài liệu), vượt xa các mô hình AI thế hệ trước và thiết lập tiêu chuẩn mới về trí tuệ nhân tạo. Claude 3.5 Sonnet được đánh giá cao về khả năng suy luận phức tạp, tốc độ xử lý nhanh và khả năng kết hợp dữ liệu (RAG). </p> <p>Việc hỗ trợ Claude 3.5 Sonnet trên <strong>Amazon Bedrock Knowledge Bases</strong> mang đến nhiều lợi ích cho người dùng. Bedrock kết nối an toàn các mô hình ngôn ngữ với nguồn dữ liệu nội bộ, cho phép các doanh nghiệp tạo ra các phản hồi chính xác, phù hợp với ngữ cảnh và đầy đủ thông tin. </p> <p><strong>Claude 3.5 Sonnet</strong> hiện đã có mặt trên <strong>Amazon Bedrock Knowledge Bases</strong> tại các khu vực AWS sau:</p> <ul> <li>US East (N. Virginia)</li> <li>US West (Oregon)</li> <li>Europe (Frankfurt)</li> <li>Asia Pacific (Tokyo)</li> </ul> <p>Để tìm hiểu thêm về Claude 3.5 Sonnet trên Amazon Bedrock, bạn có thể tham khảo các tài liệu sau:</p> <ul> <li><strong>Blog ra mắt của AWS News:</strong> <a href="https://aws.amazon.com/blogs/aws/anthropics-claude-3-5-sonnet-model-now-available-in-amazon-bedrock-the-most-intelligent-claude-model-yet/">https://aws.amazon.com/blogs/aws/anthropics-claude-3-5-sonnet-model-now-available-in-amazon-bedrock-the-most-intelligent-claude-model-yet/</a></li> <li><strong>Trang sản phẩm Claude trong Amazon Bedrock:</strong> <a href="https://aws.amazon.com/bedrock/claude/">https://aws.amazon.com/bedrock/claude/</a></li> <li><strong>Tài liệu Knowledge Bases for Amazon Bedrock:</strong> <a href="https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base.html">https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base.html</a></li> <li><strong>Amazon Bedrock Console:</strong> <a href="https://console.aws.amazon.com/bedrock/">https://console.aws.amazon.com/bedrock/</a></li> </ul> <p><strong>Amazon Bedrock Knowledge Bases</strong> và <strong>Claude 3.5 Sonnet</strong> hứa hẹn sẽ mang đến những giải pháp AI tiên tiến, hỗ trợ các doanh nghiệp khai thác tối đa tiềm năng của trí tuệ nhân tạo trong tương lai. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Amazon Bedrock Hỗ trợ Mô hình Claude 3.5 Sonnet của Anthropic

Amazon Bedrock Hỗ trợ Mô hình Claude 3.5 Sonnet của Anthropic Amazon Bedrock vừa công bố hỗ trợ mô hình ngôn ngữ Claude 3.5 Sonnet của An...

Read more »

Salesforce trang bị cho các đội ngũ bán hàng bằng trợ lý AI

<h2 id="section-0">Salesforce trang bị cho các đội ngũ bán hàng bằng trợ lý AI</h2> <p><strong>Tháng tới, Salesforce sẽ tiếp tục tổ chức hội nghị Dreamforce hàng năm của mình. Trước thềm sự kiện này, đây là những thông báo đầu tiên. Đầu tiên, Salesforce sẽ tự động hóa và hỗ trợ công việc của các đội ngũ bán hàng hơn nữa với hai trợ lý AI mới. Công ty đang nhắm đến các quản lý bán hàng và quản lý tài khoản tiêu chuẩn hơn cũng như những người được gọi là SDR (đại diện phát triển bán hàng).</strong></p> <p>Salesforce đang giới thiệu hai tác nhân AI tự động mới cho các tổ chức bán hàng: Einstein Sales Development Rep (SDR) Agent và Einstein Sales Coach Agent. Cả hai đều được phát triển dựa trên nền tảng Salesforce Einstein 1 Agentforce, cũng là một nền tảng mới mà chúng ta chắc chắn sẽ nghe thêm về nó vào tháng tới. Dù sao đi nữa, có vẻ như các tổ chức sẽ sớm có khả năng bắt đầu phát triển các tác nhân của riêng họ cho các mục đích cụ thể. Việc Salesforce tự mình đưa ra các tác nhân là điều hoàn toàn hợp lý. Sau cùng, họ hiểu rõ nhất cách khai thác tối đa một nền tảng như vậy và có một lượng dữ liệu khổng lồ để đào tạo các tác nhân đó.</p> <p><strong>Việc đào tạo các tác nhân được thực hiện thông qua RAG (tạo ra tăng cường truy xuất). Điều này chỉ đơn giản có nghĩa là mô hình AI được sử dụng được cung cấp thông tin chính xác về mặt thực tế, để tác nhân cũng đưa ra các quyết định chính xác và không bắt đầu nghĩ ra các giải pháp riêng của mình.</strong></p> <h3 id="section-1">Einstein SDR Agent</h3> <p>Einstein SDR Agent sẽ sớm có thể hoạt động hoàn toàn tự động trên các khách hàng tiềm năng đến bằng cách nuôi dưỡng những khách hàng tiềm năng này. Nói cách khác, cung cấp cho họ thông tin có giá trị có thể phù hợp với nhu cầu của khách hàng tiềm năng. Điều này thường được thực hiện qua email. Một tác nhân có thể phân tích các câu hỏi đến từ một khách hàng tiềm năng thông qua trò chuyện và tìm ra thông tin thực tế phù hợp để đi kèm, để khách hàng tiềm năng có được thông tin tốt ngay lập tức. Tác nhân càng biết nhiều về khách hàng, câu trả lời càng cá nhân hóa và cụ thể. Hãy nghĩ về ví dụ như một lần bán thêm cho một khách hàng hiện tại, tại thời điểm đó, có rất nhiều thông tin có sẵn từ khách hàng tiềm năng. Hoặc một khách hàng chỉ đơn giản là đã có tài khoản trực tuyến và đã xem một số trang sản phẩm nhất định.</p> <p><strong>Einstein SDR Agent có thể sử dụng dữ liệu Salesforce, nhưng cũng có thể được cung cấp dữ liệu của bên thứ ba.</strong></p> <h3 id="section-2">Einstein Sales Coach Agent</h3> <p>Tác nhân này giúp các quản lý bán hàng và quản lý tài khoản trở thành người bán hàng giỏi hơn. Tác nhân này có thể đóng vai một diễn viên để thực hiện vai diễn với nhân viên, với tác nhân đóng vai khách hàng tiềm năng. Điều này thậm chí có thể được thực hiện đến mức giao dịch cụ thể, với tác nhân đưa ra thêm mẹo và phản hồi vào cuối cuộc trò chuyện, nơi vẫn còn chỗ để cải thiện.</p> <p><strong>Tác nhân có thể chuyển đổi văn bản thành giọng nói, khiến nó trông giống như một cuộc trò chuyện thực sự. Bằng cách sử dụng RAG, tác nhân cũng có thể đưa ra các phản hồi giống hệt như cách một khách hàng có thể phản hồi. Tất cả các giao dịch trong quá khứ, phản hồi của khách hàng và thông tin sản xuất có liên quan có thể được sử dụng khi thực hành các lời chào hàng, thương lượng và phản đối tiềm năng.</strong></p> <p><strong>Lưu ý:</strong> Salesforce’s Einstein Service Agent đưa dịch vụ khách hàng vào kỷ nguyên AI</p> <h3 id="section-3">An toàn và đáng tin cậy</h3> <p>Tất nhiên, những giải pháp này cũng sử dụng Einstein Trust Layer để đảm bảo rằng tất cả các cuộc trò chuyện, dữ liệu và tương tác AI không chảy ngược vào mô hình AI hoặc được chia sẻ với bên thứ ba. Hơn nữa, RAG đảm bảo rằng các tác nhân luôn được cung cấp càng nhiều thông tin càng tốt.</p> <p>Mặc dù các tổ chức sử dụng Salesforce và muốn triển khai các tác nhân này có thể tự giúp đỡ. Thông qua Nền tảng Einstein 1 Agentforce, các tổ chức cũng có thể thêm dữ liệu thông qua các hành động và quy trình không mã. Ví dụ, hãy xem xét khả năng cung cấp các thực tiễn tốt nhất về cách bán một sản phẩm cụ thể. Hoặc bằng cách liên kết với đám mây dữ liệu, để dữ liệu từ tổ chức được lưu trữ với bên thứ ba có thể được sử dụng để cung cấp thông tin cho mô hình, cung cấp cho nó nhiều thông tin thực tế hơn.</p> <h3 id="section-4">Dreamforce</h3> <p>Vào giữa tháng tới, Dreamforce sẽ diễn ra tại San Francisco. Techzine sẽ tham dự và đưa tin về tất cả những đổi mới mới, bao gồm cả các tác nhân mới này.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Salesforce trang bị cho các đội ngũ bán hàng bằng trợ lý AI

Salesforce trang bị cho các đội ngũ bán hàng bằng trợ lý AI Tháng tới, Salesforce sẽ tiếp tục tổ chức hội nghị Dreamforce hàng năm của mình...

Read more »

AI21 Ra Mắt Jamba 1.5: Gia Đình Các Mô Hình Mở với Bối Cảnh Dài và Độ Trễ Thấp

<h2 id="section-0">AI21 Ra Mắt Jamba 1.5: Gia Đình Các Mô Hình Mở với Bối Cảnh Dài và Độ Trễ Thấp</h2> <p>AI21 vừa ra mắt gia đình mô hình Jamba 1.5, thiết lập tiêu chuẩn mới cho các mô hình AI với bối cảnh dài. Phiên bản này giới thiệu hai mô hình mở mạnh mẽ: Jamba 1.5 Mini và Jamba 1.5 Large, được thiết kế để cung cấp tốc độ, hiệu quả và hiệu suất vượt trội cho các ứng dụng AI doanh nghiệp.</p> <p>Lõi của các mô hình này là kiến trúc kết hợp SSM-Transformer, kết hợp các lớp Transformer và Mamba với phương pháp Mixture-of-Experts. Thiết kế sáng tạo này cho phép các mô hình Jamba xử lý khối lượng thông tin khổng lồ với tốc độ và độ chính xác vượt trội. Mô hình Jamba nhanh hơn đối thủ cạnh tranh trong cùng phân khúc kích thước lên đến 2,5 lần, khiến chúng trở thành lựa chọn lý tưởng cho các nhiệm vụ yêu cầu xử lý dữ liệu mở rộng như phân tích tài chính, tóm tắt tài liệu và ứng dụng dịch vụ khách hàng.</p> <p>Điểm nổi bật của gia đình Jamba 1.5 là cửa sổ ngữ cảnh mã thông báo dài ấn tượng 256K (khoảng 800 trang văn bản), hiện là cửa sổ lớn nhất trong số các mô hình mở hiện nay. Ngữ cảnh rộng lớn này cho phép các mô hình xử lý các nhiệm vụ phức tạp như phân tích tài liệu và suy luận nhiều bước với hiệu quả chưa từng có. Bằng cách loại bỏ nhu cầu phân đoạn dữ liệu liên tục, các mô hình Jamba 1.5 giảm thiểu cả thời gian và chi phí, đồng thời tăng cường hiệu suất cho các luồng công việc Tạo nội dung hỗ trợ lấy thông tin.</p> <p>Jamba 1.5 Mini là mô hình mở mạnh nhất trong phân khúc kích thước của nó với điểm số 46,1 trên điểm chuẩn Arena Hard, vượt qua các mô hình lớn hơn như Mixtral 8x22B và Command-R+. Jamba 1.5 Large, với điểm số 65,4, vượt qua cả Llama 3.1 70B và 405B.</p> <p>Cả hai mô hình đều thể hiện tốc độ vượt trội, với Jamba 1.5 Large vượt trội hơn các đối thủ cạnh tranh như Llama 3.1 70B và Mistral Large 2 trong các thử nghiệm độ trễ tổng thể ở 10K ngữ cảnh. Đối với cửa sổ ngữ cảnh lớn, nó đã chứng minh nhanh hơn gấp đôi so với các mô hình cạnh tranh.</p> <p>Các mô hình Jamba 1.5 được thiết kế dành cho các nhà phát triển, hỗ trợ các tính năng như gọi hàm, chế độ JSON và đối tượng tài liệu có cấu trúc. Điều này khiến chúng đặc biệt phù hợp để xây dựng các hệ thống AI đại diện và các luồng công việc Tạo nội dung hỗ trợ lấy thông tin.</p> <p>Kiến trúc kết hợp nằm ở nền tảng của các mô hình này sử dụng kết hợp các lớp Mamba và Transformer để quản lý ngữ cảnh dài hiệu quả hơn. Phương pháp này, kết hợp với kỹ thuật lượng tử hóa ExpertsInt8 độc quyền của AI21, cho phép các mô hình Jamba duy trì hiệu suất cao mà không hy sinh bộ nhớ hoặc tốc độ - khiến chúng tiết kiệm tài nguyên ngay cả với triển khai quy mô lớn.</p> <p>Các mô hình Jamba 1.5 có sẵn trên nhiều nền tảng, bao gồm AI21 Studio, Google Cloud Vertex AI, Microsoft Azure và NVIDIA NIM, với kế hoạch phân phối rộng rãi trên Amazon Bedrock, Databricks và các nhà cung cấp chính khác. Các mô hình cũng có sẵn để triển khai riêng tư tại chỗ. Khả năng tiếp cận này sẽ cho phép các nhà phát triển nhanh chóng tích hợp các mô hình này vào hệ thống của họ một cách dễ dàng, sử dụng các công cụ quen thuộc như LangChain và Hugging Face.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

AI21 Ra Mắt Jamba 1.5: Gia Đình Các Mô Hình Mở với Bối Cảnh Dài và Độ Trễ Thấp

AI21 Ra Mắt Jamba 1.5: Gia Đình Các Mô Hình Mở với Bối Cảnh Dài và Độ Trễ Thấp AI21 vừa ra mắt gia đình mô hình Jamba 1.5, thiết lập tiêu c...

Read more »

Google Tận Dụng GPU L4 Của NVIDIA Để Cho Phép Người Dùng Chạy Ứng Dụng Suy Luận AI Trên Cloud

<h2 id="section-0">Google Tận Dụng GPU L4 Của NVIDIA Để Cho Phép Người Dùng Chạy Ứng Dụng Suy Luận AI Trên Cloud</h2> <p><strong>Google đã tận dụng sức mạnh của GPU L4 do NVIDIA sản xuất để cung cấp cho người dùng khả năng chạy các ứng dụng suy luận AI, chẳng hạn như GenAI, trên nền tảng điện toán đám mây.</strong></p> <p><strong>Tin tức:</strong> Google đã chính thức công bố hỗ trợ GPU NVIDIA L4 cho dịch vụ Cloud Run, mở ra một loạt các khả năng mới cho các nhà phát triển.</p> <p><strong>Lợi ích của việc sử dụng GPU L4 trên Cloud Run:</strong></p> <ul> <li><strong>Suy luận thời gian thực với các mô hình AI nhẹ:</strong> Người dùng có thể sử dụng các mô hình AI như Google Gemma (2B/7B) hoặc Meta Llama 3 (8B) để xây dựng chatbot tùy chỉnh hoặc tóm tắt tài liệu trực tuyến.</li> <li><strong>Phục vụ các mô hình AI GenAI được tinh chỉnh:</strong> Điều này cho phép cá nhân hóa các mô hình AI như tạo hình ảnh theo thương hiệu của công ty.</li> <li><strong>Tăng tốc các dịch vụ Cloud Run cần nhiều tài nguyên:</strong> Các tác vụ như nhận dạng hình ảnh, chuyển mã video và hiển thị 3D sẽ được thực hiện nhanh hơn.</li> </ul> <p><strong>Cloud Run là gì?</strong></p> <p>Cloud Run là một nền tảng được quản lý hoàn toàn cho phép chạy mã trực tiếp trên cơ sở hạ tầng của Google. Nó kết hợp sự linh hoạt của container với sự đơn giản của serverless, giúp tăng năng suất. </p> <p><strong>Tại sao cần GPU cho suy luận AI?</strong></p> <p>Nhiều ứng dụng suy luận AI, đặc biệt là những ứng dụng cần xử lý thời gian thực, yêu cầu tăng tốc GPU để mang lại trải nghiệm người dùng mượt mà. </p> <p><strong>Thông số kỹ thuật:</strong></p> <ul> <li>Mỗi phiên bản Cloud Run hỗ trợ gắn một GPU NVIDIA L4.</li> <li>Không cần đặt trước GPU.</li> <li>Hiện tại, Cloud Run GPU có sẵn tại khu vực us-central1 (Iowa), dự kiến sẽ được mở rộng sang châu Âu và châu Á vào cuối năm.</li> </ul> <p><strong>Ưu điểm:</strong></p> <ul> <li><strong>Hiệu suất cao:</strong> 24GB VRAM giúp xử lý các mô hình lên đến 9 tỷ tham số, bao gồm Llama 3.1 (8B), Mistral (7B) và Gemma 2 (9B).</li> <li><strong>Khả năng mở rộng tự động:</strong> Dịch vụ tự động thu nhỏ về 0 khi không sử dụng, giúp tối ưu hóa chi phí.</li> </ul> <p><strong>Google cung cấp một bảng so sánh thời gian khởi động lạnh cho các mô hình AI phổ biến:</strong></p> <p>| Mô hình | Kích thước | Thời gian khởi động | |---|---|---| | gemma:2b | 1.7 GB | 11-17 giây | | gemma2:9b | 5.1 GB | 25-30 giây | | llama2:7b | 3.8 GB | 14-21 giây | | llama2:13b | 7.4 GB | 23-35 giây | | llama3.1:8b | 4.7 GB | 15-21 giây |</p> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>Google Cloud Run với hỗ trợ GPU L4 của NVIDIA là một giải pháp mạnh mẽ cho các ứng dụng suy luận AI. Nó cung cấp hiệu suất cao, khả năng mở rộng linh hoạt và chi phí tối ưu. </p> <p><strong>Để bắt đầu sử dụng Cloud Run với GPU NVIDIA, người dùng có thể đăng ký tham gia chương trình thử nghiệm tại <a href="https://g.co/cloudrun/gpu">g.co/cloudrun/gpu</a>.</strong></p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Google Tận Dụng GPU L4 Của NVIDIA Để Cho Phép Người Dùng Chạy Ứng Dụng Suy Luận AI Trên Cloud

Google Tận Dụng GPU L4 Của NVIDIA Để Cho Phép Người Dùng Chạy Ứng Dụng Suy Luận AI Trên Cloud Google đã tận dụng sức mạnh của GPU L4 do NVI...

Read more »

Microsoft ra mắt loạt mô hình Phi-3.5 vượt trội so với đối thủ - The Hindu

<h2 id="section-0">Microsoft ra mắt loạt mô hình Phi-3.5 vượt trội so với đối thủ - The Hindu</h2> <p><strong>Microsoft vừa tung ra loạt mô hình Phi-3.5 mới với 3 mô hình ngôn ngữ AI nhỏ, được cho là vượt trội so với các đối thủ cạnh tranh.</strong></p> <p>Loạt mô hình này bao gồm Phi-3.5-mini-instruct với 3,82 tỷ tham số, Phi-3.5-MoE-instruct với 41,9 tỷ tham số và Phi-3.5-vision-instruct với 4,15 tỷ tham số. </p> <p><strong>Mỗi mô hình được thiết kế cho các nhiệm vụ cụ thể:</strong></p> <ul> <li>Phi-3.5-mini-instruct: lý luận cơ bản và nhanh chóng.</li> <li>Phi-3.5-MoE-instruct: lý luận mạnh mẽ hơn.</li> <li>Phi-3.5-vision-instruct: xử lý các nhiệm vụ liên quan đến hình ảnh và video.</li> </ul> <p><strong>Điểm nổi bật của loạt mô hình Phi-3.5:</strong></p> <ul> <li><strong>Hiệu suất vượt trội:</strong> Phi-3.5-mini-instruct đã đánh bại các đối thủ như Gemini 1.5 Flash của Google, Llama 3.1 của Meta và thậm chí là GPT-4o của OpenAI trong một số tiêu chuẩn đánh giá.</li> <li><strong>Miễn phí và mã nguồn mở:</strong> Tất cả các mô hình đều có sẵn để tải xuống miễn phí và có thể chạy bằng các công cụ cục bộ như Ollama.</li> <li><strong>Nhỏ gọn và hiệu quả:</strong> Các mô hình ngôn ngữ AI nhỏ này có thể được sử dụng trong các ứng dụng hoặc thậm chí được cài đặt trên các thiết bị IoT một cách dễ dàng do sử dụng lượng tính toán ít.</li> <li><strong>Đa ngôn ngữ:</strong> Phi-3.5-mini-instruct có khả năng xử lý cả hình ảnh và văn bản, đồng thời hỗ trợ nhiều ngôn ngữ.</li> </ul> <p><strong>Phi-3.5-mini-instruct đã thể hiện hiệu quả cao trong các bài kiểm tra lý luận và chỉ bị GPT-4o-mini vượt mặt trong số các đối thủ.</strong> Mô hình này cũng đạt điểm cao trong các bài kiểm tra toán học, vượt trội so với các mô hình khác như Llama và Gemini.</p> <p><strong>Phi-3.5-MoE là mô hình đầu tiên trong lớp này, có khả năng kết hợp nhiều loại mô hình khác nhau thành một mô hình duy nhất.</strong> Mỗi loại mô hình chuyên biệt cho một nhiệm vụ cụ thể. Mô hình này đã đánh bại Gemini Flash 1.5, phiên bản miễn phí của chatbot Gemini.</p> <p><strong>Loạt mô hình Phi-3.5 hứa hẹn sẽ mang lại nhiều thay đổi tích cực trong lĩnh vực AI, cho phép ứng dụng AI được triển khai rộng rãi hơn với chi phí thấp và hiệu quả cao.</strong></p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Microsoft ra mắt loạt mô hình Phi-3.5 vượt trội so với đối thủ - The Hindu

Microsoft ra mắt loạt mô hình Phi-3.5 vượt trội so với đối thủ - The Hindu Microsoft vừa tung ra loạt mô hình Phi-3.5 mới với 3 mô hình ngô...

Read more »