NVIDIA Blackwell: Thiết lập tiêu chuẩn mới cho AI thế hệ mới trong MLPerf Inference

<h2 id="section-0">NVIDIA Blackwell: Thiết lập tiêu chuẩn mới cho AI thế hệ mới trong MLPerf Inference</h2> <p><strong>Giới thiệu:</strong></p> <p>Trong bối cảnh các doanh nghiệp đang chạy đua để áp dụng AI thế hệ mới và đưa các dịch vụ mới ra thị trường, nhu cầu về cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu chưa bao giờ lớn hơn thế. Việc huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một thách thức, nhưng việc cung cấp các dịch vụ thời gian thực dựa trên LLM lại là một thách thức khác.</p> <p><strong>NVIDIA Blackwell dẫn đầu hiệu năng:</strong></p> <p>Trong vòng đánh giá mới nhất của MLPerf Inference v4.1, các nền tảng NVIDIA đã mang đến hiệu năng hàng đầu trong tất cả các bài kiểm tra trung tâm dữ liệu. Lần đầu tiên được gửi tham gia, nền tảng NVIDIA Blackwell sắp ra mắt đã cho thấy hiệu năng gấp 4 lần so với NVIDIA H100 Tensor Core GPU trên khối lượng công việc LLM lớn nhất của MLPerf, Llama 2 70B, nhờ việc sử dụng Transformer Engine thế hệ thứ hai và FP4 Tensor Cores.</p> <p>NVIDIA H200 Tensor Core GPU đã đạt được kết quả xuất sắc trên mọi điểm chuẩn trong danh mục trung tâm dữ liệu — bao gồm cả điểm chuẩn mới nhất, Mixtral 8x7B Mixture of Experts (MoE) LLM, với tổng số 46,7 tỷ tham số, với 12,9 tỷ tham số hoạt động trên mỗi token.</p> <p>Các mô hình MoE ngày càng phổ biến như một cách để mang lại sự linh hoạt hơn cho việc triển khai LLM, vì chúng có khả năng trả lời nhiều loại câu hỏi và thực hiện các nhiệm vụ đa dạng hơn trong một lần triển khai duy nhất. Chúng cũng hiệu quả hơn vì chúng chỉ kích hoạt một số chuyên gia cho mỗi lần suy luận — nghĩa là chúng cung cấp kết quả nhanh hơn nhiều so với các mô hình dày đặc có kích thước tương tự.</p> <p><strong>Nhu cầu về khả năng tính toán mạnh mẽ:</strong></p> <p>Sự phát triển không ngừng của LLM đang thúc đẩy nhu cầu về khả năng tính toán nhiều hơn để xử lý các yêu cầu suy luận. Để đáp ứng các yêu cầu về độ trễ thời gian thực để phục vụ các LLM ngày nay và để làm như vậy cho càng nhiều người dùng càng tốt, khả năng tính toán đa GPU là điều bắt buộc. NVIDIA NVLink và NVSwitch cung cấp giao tiếp băng thông cao giữa các GPU dựa trên kiến trúc NVIDIA Hopper và mang lại lợi ích đáng kể cho suy luận mô hình lớn hiệu quả về chi phí, thời gian thực. Nền tảng Blackwell sẽ tiếp tục mở rộng khả năng của NVLink Switch với các miền NVLink lớn hơn với 72 GPU.</p> <p><strong>Đổi mới phần mềm không ngừng:</strong></p> <p>Các nền tảng NVIDIA trải qua quá trình phát triển phần mềm liên tục, tích lũy các cải tiến về hiệu năng và tính năng hàng tháng.</p> <p>Trong vòng suy luận mới nhất, các dịch vụ của NVIDIA, bao gồm kiến trúc NVIDIA Hopper, nền tảng NVIDIA Jetson và NVIDIA Triton Inference Server, đã chứng kiến những bước nhảy vọt về hiệu năng.</p> <p>GPU NVIDIA H200 mang lại hiệu năng suy luận AI thế hệ mới cao hơn tới 27% so với vòng trước, nhấn mạnh giá trị gia tăng mà khách hàng nhận được theo thời gian từ khoản đầu tư của họ vào nền tảng NVIDIA.</p> <p>Triton Inference Server, một phần của nền tảng NVIDIA AI và có sẵn với phần mềm NVIDIA AI Enterprise, là một máy chủ suy luận mã nguồn mở đầy đủ tính năng giúp các tổ chức hợp nhất các máy chủ suy luận dành riêng cho khung vào một nền tảng duy nhất, thống nhất. Điều này giúp giảm tổng chi phí sở hữu để phục vụ các mô hình AI trong sản xuất và giảm thời gian triển khai mô hình từ nhiều tháng xuống còn vài phút.</p> <p>Trong vòng MLPerf này, Triton Inference Server đã mang lại hiệu năng gần ngang bằng với các bài nộp bare-metal của NVIDIA, cho thấy rằng các tổ chức không còn phải lựa chọn giữa việc sử dụng máy chủ suy luận AI cấp sản xuất giàu tính năng và đạt được hiệu năng thông lượng đỉnh cao.</p> <p><strong>Hướng tới Edge:</strong></p> <p>Được triển khai ở edge, các mô hình AI thế hệ mới có thể chuyển đổi dữ liệu cảm biến, chẳng hạn như hình ảnh và video, thành thông tin chi tiết có thể hành động trong thời gian thực với nhận thức ngữ cảnh mạnh mẽ. Nền tảng NVIDIA Jetson dành cho AI edge và robot có khả năng độc đáo trong việc chạy bất kỳ loại mô hình nào cục bộ, bao gồm LLM, bộ biến đổi tầm nhìn và Stable Diffusion.</p> <p>Trong vòng đánh giá MLPerf này, các mô-đun hệ thống NVIDIA Jetson AGX Orin đã đạt được hiệu năng thông lượng cải thiện hơn 6,2 lần và độ trễ cải thiện 2,4 lần so với vòng trước trên khối lượng công việc LLM GPT-J. Thay vì phát triển cho một trường hợp sử dụng cụ thể, các nhà phát triển giờ đây có thể sử dụng mô hình 6 tỷ tham số đa năng này để giao tiếp liền mạch với ngôn ngữ của con người, biến đổi AI thế hệ mới ở edge.</p> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>Vòng MLPerf Inference này đã cho thấy tính linh hoạt và hiệu năng hàng đầu của các nền tảng NVIDIA — mở rộng từ trung tâm dữ liệu đến edge — trên tất cả các khối lượng công việc của điểm chuẩn, tăng cường sức mạnh cho các ứng dụng và dịch vụ dựa trên AI sáng tạo nhất.</p> <p>Các hệ thống chạy bằng GPU H200 hiện có sẵn từ CoreWeave — nhà cung cấp dịch vụ đám mây đầu tiên công bố tính khả dụng chung — và các nhà sản xuất máy chủ ASUS, Dell Technologies, HPE, QTC và Supermicro.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

NVIDIA Blackwell: Thiết lập tiêu chuẩn mới cho AI thế hệ mới trong MLPerf Inference

NVIDIA Blackwell: Thiết lập tiêu chuẩn mới cho AI thế hệ mới trong MLPerf Inference Giới thiệu: Trong bối cảnh các doanh nghiệp đang chạy ...

Read more »

Google Gemini: Trợ lý AI ghi chú cuộc gọi Meet

<h2 id="section-0">Google Gemini: Trợ lý AI ghi chú cuộc gọi Meet</h2> <p><strong>Google Meet</strong> sắp có thêm một công cụ AI mới mang tên <strong>"Ghi chú cho tôi"</strong>, giúp tạo ra tóm tắt những điểm chính trong các cuộc gọi video. Thay vì cung cấp bản ghi âm đầy đủ từng chữ, tính năng này sử dụng <strong>Gemini AI</strong> để ghi lại những điểm thảo luận quan trọng vào một tài liệu Google Docs, tự động xuất hiện trong Google Drive của chủ cuộc họp. Tài liệu này có thể được chia sẻ cho các thành viên tham dự hoặc thêm vào lịch sự kiện sau khi cuộc gọi kết thúc. </p> <p>Bên cạnh đó, tài liệu cũng sẽ bao gồm các liên kết đến bản ghi âm và bản ghi chép đầy đủ của cuộc họp, nếu những tính năng này được bật.</p> <p>Hiện tại, tính năng ghi chú này chỉ dành riêng cho các khách hàng Google Workspace sử dụng gói Gemini Enterprise, Gemini Education Premium và AI Meetings & Messaging add-ons. Ngoài ra, tính năng này hiện chỉ hỗ trợ tiếng Anh và chỉ hoạt động trên máy tính hoặc máy tính xách tay.</p> <p>Google đã công bố kế hoạch đưa trí tuệ nhân tạo vào nhiều dịch vụ hơn trong năm ngoái và từ đó, công ty đã tích cực tích hợp các tính năng AI vào phần cứng và phần mềm của mình. Trợ lý AI Gemini đang được tích hợp vào <strong>Android</strong> và <strong>các ứng dụng Workspace</strong>. </p> <p>Tuy nhiên, như mọi khi, hiệu quả của những tính năng này sẽ phụ thuộc vào mức độ chính xác và hoạt động hiệu quả của AI. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Google Gemini: Trợ lý AI ghi chú cuộc gọi Meet

Google Gemini: Trợ lý AI ghi chú cuộc gọi Meet Google Meet sắp có thêm một công cụ AI mới mang tên "Ghi chú cho tôi" , giúp tạo ...

Read more »

Google Ra mắt Ba Mô hình Gemini Thử nghiệm Mới

<h2 id="section-0">Google Ra mắt Ba Mô hình Gemini Thử nghiệm Mới</h2> <p>Google vừa công bố ra mắt ba mô hình AI thử nghiệm mới, thể hiện sự đổi mới liên tục của công ty trong lĩnh vực này đồng thời nhấn mạnh tốc độ phát triển chóng mặt của khả năng AI.</p> <p>Dẫn đầu trong loạt sản phẩm mới của Google là Gemini 1.5 Flash 8B, một “cỗ máy” nhỏ gọn được thiết kế để xử lý đa dạng các nhiệm vụ đa phương thức. Mô hình với 8 tỷ tham số này đại diện cho một thành tựu đáng kể trong hiệu quả AI, chứng minh rằng các mô hình nhỏ hơn vẫn có thể hoạt động mạnh mẽ về hiệu suất.</p> <p>Phiên bản Flash 8B đặc biệt nổi bật với khả năng xử lý các tác vụ khối lượng lớn và tóm tắt ngữ cảnh dài. Khả năng này khiến nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các ứng dụng cần xử lý nhanh chóng khối lượng dữ liệu lớn hoặc khả năng hiểu và tổng hợp thông tin từ tài liệu dài.</p> <h2 id="section-1">Gemini 1.5 Pro Nâng cao: Mở rộng giới hạn</h2> <p>Xây dựng trên thành công của người tiền nhiệm, mô hình Gemini 1.5 Pro nâng cấp sở hữu hiệu suất vượt trội trên nhiều điểm chuẩn nội bộ, đặc biệt là trong việc xử lý các lời nhắc phức tạp và giải quyết các tác vụ mã hóa.</p> <p>Những cải tiến trong Gemini 1.5 Pro không chỉ là những nâng cấp nhỏ. Theo Google, phiên bản mới này vượt trội hơn so với người tiền nhiệm ở mọi khía cạnh, báo hiệu một bước nhảy vọt đáng kể trong khả năng AI. Sự tiến bộ này đặc biệt có ý nghĩa đối với các nhà phát triển và doanh nghiệp đang thực hiện các ứng dụng AI phức tạp, đòi hỏi sự hiểu biết tinh tế và khả năng tạo ra ngôn ngữ.</p> <h2 id="section-2">Gemini 1.5 Flash Nâng cấp: Tốc độ và Hiệu quả</h2> <p>Hoàn thiện bộ ba sản phẩm mới là mô hình Gemini 1.5 Flash nâng cấp. Mặc dù thông tin chi tiết về các cải tiến của nó chưa được công bố đầy đủ, Google cho biết mô hình này đã chứng minh được những cải thiện hiệu suất đáng kể trên nhiều điểm chuẩn nội bộ.</p> <p>Việc tập trung vào việc nâng cao mô hình Flash nhấn mạnh tầm quan trọng của tốc độ và hiệu quả trong các ứng dụng AI. Khi các doanh nghiệp và nhà phát triển tìm cách triển khai các giải pháp AI ở quy mô lớn, các mô hình có thể cung cấp kết quả nhanh chóng mà không ảnh hưởng đến chất lượng ngày càng trở nên có giá trị.</p> <h2 id="section-3">Ý nghĩa đối với Nhà phát triển và Ứng dụng AI</h2> <p>Google đã cung cấp các mô hình thử nghiệm này thông qua Google AI Studio và Gemini API. Mô hình Gemini 1.5 Flash 8B có thể truy cập miễn phí với tên “gemini-1.5-flash-8b-exp-0827”. Các phiên bản nâng cấp của Gemini 1.5 Pro và Flash có sẵn với tên “gemini-1.5-pro-exp-0827” và “gemini-1.5-flash-exp-0827”.</p> <p>Các mô hình này mở ra những khả năng mới cho các nhà phát triển đang làm việc trên:</p> <ul> <li>Xử lý dữ liệu khối lượng lớn</li> <li>Tóm tắt ngữ cảnh dài</li> <li>Xử lý lời nhắc phức tạp</li> <li>Các tác vụ mã hóa nâng cao</li> </ul> <p>Việc Google phát hành những mô hình thử nghiệm này chủ yếu phục vụ hai mục đích:</p> <ol> <li>Cung cấp cho các nhà phát triển các công cụ tiên tiến</li> <li>Thu thập phản hồi từ thực tế để cải thiện mô hình trong tương lai</li> </ol> <p>Công ty dự định sử dụng những thông tin chi tiết thu được từ các lần thử nghiệm này để tinh chỉnh các mô hình trước khi phát hành rộng rãi hơn.</p> <h2 id="section-4">Chiến lược AI của Google ngày càng rõ ràng</h2> <p>Chiến lược của Google ngày càng rõ ràng, với công ty tập trung vào việc phát triển cả các mô hình có khả năng cao và các biến thể hiệu quả hơn, chuyên biệt cho từng nhiệm vụ. Cách tiếp cận này nhằm mục đích đáp ứng nhu cầu đa dạng của các ứng dụng AI, từ các tác vụ đòi hỏi nhiều tài nguyên đến những tác vụ cần xử lý nhanh chóng, nhẹ nhàng.</p> <p>Việc phát hành những mô hình thử nghiệm này, nối tiếp các phiên bản trước đó, thể hiện cam kết của Google đối với các chu kỳ phát triển nhanh chóng trong lĩnh vực AI. Cách tiếp cận linh hoạt này cho phép tích hợp nhanh chóng các cải tiến và thích nghi dựa trên phản hồi của người dùng.</p> <p>Bằng cách liên tục cập nhật và mở rộng danh mục mô hình AI, Google duy trì vị thế là một nhân tố chủ chốt trong lĩnh vực AI. Chiến lược này cạnh tranh trực tiếp với các công ty công nghệ lớn khác đang phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn và công cụ AI.</p> <p>Các lần phát hành này cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thử nghiệm trong thế giới thực trong phát triển AI. Bằng cách cung cấp các mô hình thử nghiệm cho các nhà phát triển, Google đẩy nhanh vòng phản hồi và ứng dụng thực tế của các công nghệ AI.</p> <h2 id="section-5">Kết luận</h2> <p>Việc Google phát hành ba mô hình AI thử nghiệm - Gemini 1.5 Flash 8B, Gemini 1.5 Pro nâng cấp và Gemini 1.5 Flash nâng cấp - đánh dấu một bước tiến đáng kể trong công nghệ xử lý ngôn ngữ. Những mô hình này, kết hợp sức mạnh và hiệu quả, phục vụ cho các ứng dụng AI đa dạng, từ xử lý dữ liệu khối lượng lớn đến các tác vụ mã hóa phức tạp. Bằng cách cung cấp các công cụ này cho các nhà phát triển và ưu tiên phản hồi từ thực tế, Google không chỉ củng cố vị thế của mình trong bức tranh cạnh tranh AI sôi động mà còn đẩy nhanh quá trình phát triển khả năng AI.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Google Ra mắt Ba Mô hình Gemini Thử nghiệm Mới

Google Ra mắt Ba Mô hình Gemini Thử nghiệm Mới Google vừa công bố ra mắt ba mô hình AI thử nghiệm mới, thể hiện sự đổi mới liên tục của côn...

Read more »

Sora của OpenAI: Khai mở cánh cửa mới cho nghệ sĩ

<h2 id="section-0">Sora của OpenAI: Khai mở cánh cửa mới cho nghệ sĩ</h2> <p>Mới đây, OpenAI đã giới thiệu Sora, một công cụ AI biến văn bản thành video, và cung cấp quyền truy cập cho một nhóm nhỏ các nhà làm phim và nghệ sĩ chuyên nghiệp. Giống như ChatGPT, Sora nhanh chóng trở thành tâm điểm của dư luận với cả những lời khen ngợi và những lo ngại về tác động của nó đối với ngành công nghiệp sáng tạo.</p> <p>Sử dụng Sora rất đơn giản: bạn chỉ cần nhập một đoạn văn bản miêu tả, và trong vài phút, Sora sẽ tạo ra một video ngắn (tối đa 1 phút) không âm thanh. Sora và các công cụ tương tự, như Runway, Pika, Luma Labs và Stability AI (nhà sản xuất Stable Diffusion), đang dần thay đổi cách thức sản xuất nội dung, hứa hẹn một tương lai nơi video AI trở thành một phần quen thuộc trong quảng cáo, truyền thông và nhiều lĩnh vực khác.</p> <p>Vậy Sora ảnh hưởng thế nào đến nghệ sĩ?</p> <p>Alexander Reben, nghệ sĩ thường trú của OpenAI và người sử dụng các công cụ của công ty từ năm 2020, là một trong những người đầu tiên thử nghiệm Sora. Anh đã tạo ra một video ngắn về các tác phẩm điêu khắc 3D xoay vòng trong không gian, và chia sẻ rằng sẽ biến một trong những hình người thành tác phẩm điêu khắc bằng đá cẩm thạch có kích thước lớn hơn người thật. Reben cũng trưng bày nhiều tác phẩm kết hợp công nghệ AI của OpenAI tại triển lãm "AI Am I?" tại Bảo tàng Nghệ thuật Crocker ở Sacramento, California. </p> <p>Trong khi Sora vẫn chưa được phát hành rộng rãi cho công chúng, Reben không phải là nghệ sĩ duy nhất khám phá tiềm năng của công cụ AI này. </p> <p>Sarp Kerem Yavuz, một nghệ sĩ người Thổ Nhĩ Kỳ - Pháp, đã sử dụng AI trong nhiếp ảnh của mình trong nhiều năm. Anh cho rằng nghệ sĩ ngày nay nên tự coi mình giống như đạo diễn phim hơn là những người sáng tạo đơn lẻ. </p> <p>"Chúng ta thường vội vàng đánh giá thấp công sức nghệ thuật đằng sau những tác phẩm được tạo ra bởi AI. Bộ phim cuối cùng là sự kết hợp từ nhiều đóng góp… nhưng không ai nghi ngờ năng lực nghệ thuật hay bản quyền của đạo diễn," Yavuz nói với ARTnews.</p> <p>Yavuz không tự nhận mình là một "nghệ sĩ AI". Anh xem AI như một công cụ bổ sung cho quá trình sáng tạo của mình. Sau khi tạo ra hình ảnh bằng cách nhập hàng chục, thậm chí hàng trăm lời nhắc, Yavuz sẽ chỉnh sửa và thao tác chúng để tạo ra những tác phẩm độc đáo. Bộ sưu tập "Polaroids from the Ottoman Empire" của anh, trong đó anh sử dụng AI để tưởng tượng một thế giới khác biệt nơi những cá nhân đồng tính sống trong một Đế chế Ottoman đương đại không sụp đổ, đã được Bảo tàng Leslie Lohman mua lại.</p> <p>Yavuz là đại diện cho một nhóm nghệ sĩ ngày càng đông đảo sử dụng AI như một phần trong quá trình sáng tạo của họ, xóa nhòa ranh giới giữa nghệ thuật truyền thống và nghệ thuật AI. Sora hứa hẹn sẽ góp phần thúc đẩy sự chấp nhận của công chúng đối với nghệ thuật AI và tạo ra một thế giới nơi nghệ thuật kết hợp với công nghệ một cách tự nhiên.</p> <p>Aindrea Emelife, giám tuyển nghệ thuật hiện đại và đương đại tại Bảo tàng Nghệ thuật Tây Phi Edo sắp khai trương, cũng có chung quan điểm với Yavuz. Cô cho rằng AI là một công cụ giải phóng cho nghệ sĩ, giúp họ khám phá những khả năng vô hạn. </p> <p>Tại Biennale Venice năm nay, Emelife đã giám tuyển gian hàng của Nigeria, giới thiệu các tác phẩm của Fatimah Tuggar kết hợp thực tế ảo và AI để khám phá tác động của thuộc địa và toàn cầu hóa đối với các nghề thủ công bản địa. </p> <p>"Nghệ sĩ là những người tiên phong. Chúng ta nên nhìn vào họ để hiểu rõ hơn về tiềm năng thực sự của các công nghệ mới," Emelife chia sẻ.</p> <p>Trong khi đó, một số nhà làm phim cho rằng các nền tảng video AI như Sora sẽ tạo ra những cơ hội mới cho phim độc lập, loại bỏ các rào cản về chi phí và thời gian sản xuất của Hollywood. Nghệ sĩ kiêm nhà làm phim Paul Trillo là một ví dụ điển hình. Anh đã sử dụng các nền tảng AI để tạo ra phim ngắn và video âm nhạc, và là một trong những người được cấp quyền truy cập sớm vào Sora. </p> <p>Trillo đã tạo ra một phim ngắn có tựa đề Absolve, lấy bối cảnh tại Bảo tàng Louvre, cùng với tác phẩm nghệ thuật video Notes to My Future Self, được trưng bày tại Bảo tàng Quỹ Telefónica ở Madrid. </p> <p>Để thực hiện một video âm nhạc gần đây cho ban nhạc Washed Out, Trillo đã tạo ra hơn 700 đoạn video ngắn để kể câu chuyện về cuộc đời của một cặp đôi thông qua một "cú quay dolly vô tận". Video này bao gồm cảnh quay, bối cảnh, diễn viên và địa điểm, những thứ mà theo Trillo, sẽ tiêu tốn hàng chục nghìn đô la và mất nhiều tháng để sản xuất bằng phương pháp truyền thống.</p> <p>Trillo chia sẻ rằng AI không chỉ giúp anh "tái hiện và hồi sinh những ý tưởng đã bị lãng quên, mà còn thay đổi cơ bản cách thức làm việc của anh."</p> <p>"Sự chuyển đổi linh hoạt giữa quá trình lên ý tưởng và sáng tạo là rất tuyệt vời. Tôi liên tục viết lại phần chỉnh sửa và nảy ra những ý tưởng mới mà tôi sẽ không thể có được bằng bất kỳ phương pháp nào khác. AI rất phù hợp với những giấc mơ siêu thực và ký ức, và tôi nghĩ rằng nó phù hợp nhất để minh họa cho tiềm thức. Những ảo giác của AI khiến nó trở nên độc đáo để thể hiện một thực tế không đáng tin cậy. Nó có thể nắm bắt được điều gì đó mà máy ảnh không thể," Trillo giải thích.</p> <p>Đối với nghệ sĩ Madeline Gannon, chuyên nghiên cứu về AI và mối quan hệ giữa con người và robot, Sora mang đến cơ hội để mở rộng phạm vi ứng dụng của AI. </p> <p>"Tôi rất hào hứng với những công cụ như Sora, bởi vì chúng giúp các nghệ sĩ tiếp cận với công nghệ tiên tiến một cách dễ dàng hơn. Nó không chỉ dành cho các nghệ sĩ video - nhiều phương tiện tương tác và không gian được xây dựng dựa trên nguồn cấp dữ liệu video trực tiếp," Gannon chia sẻ. Cô rất muốn thử Sora khi nó được phát hành rộng rãi cho công chúng và tin rằng Sora sẽ giúp cô khám phá mối quan hệ giữa con người và robot theo những cách thức mới.</p> <p>Nghệ thuật AI đang ngày càng được công nhận và phổ biến. Ngoài tác phẩm của Tuggar tại gian hàng của Nigeria, Biennale Venice lần thứ 60 cũng giới thiệu các video khoa học viễn tưởng của Josèfa Ntjam về cuộc sống biển được tạo ra bởi AI trong sân của Accademia di Belle Arti di Venezia. Tại gian hàng của Malta, nghệ sĩ Matthew Attard kết hợp hình ảnh AI với vẽ tranh và nhiếp ảnh.</p> <p>Whitney Biennial năm nay có chủ đề xoay quanh AI, "Even Better Than the Real Thing", nhưng những tác phẩm trực tiếp khai thác công nghệ AI lại rất ít. </p> <p>Một trong những nghệ sĩ AI nổi tiếng nhất hiện nay là Refik Anadol, nghệ sĩ truyền thông mới người Thổ Nhĩ Kỳ - Mỹ. Tác phẩm điêu khắc AI Unsupervised - Machine Hallucinations của anh đã được MoMA mua lại vào năm 2023 sau khi được trưng bày trong sảnh chính của bảo tàng gần một năm. Anadol đã đặt câu hỏi về ranh giới giữa sự sáng tạo của con người và máy móc trong gần một thập kỷ, tạo ra các tác phẩm nghệ thuật mà anh mô tả là sự hợp tác "cân bằng 50/50 giữa con người và máy móc". Anh xem AI và dữ liệu chỉ là một công cụ bổ sung cho các nghệ sĩ.</p> <p>Có vẻ như quan điểm của Anadol không phải là duy nhất. </p> <p>"Tôi rất vui khi thấy các nghệ sĩ lạm dụng các công cụ AI theo những cách thức mới và thú vị hơn," Yavuz nói.</p> <p>Sora là một minh chứng cho sự phát triển không ngừng của AI và tác động của nó đối với thế giới nghệ thuật. Không chỉ mang đến những khả năng sáng tạo mới cho nghệ sĩ, Sora còn đặt ra những câu hỏi thú vị về tương lai của nghệ thuật và cách chúng ta định nghĩa sự sáng tạo. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Sora của OpenAI: Khai mở cánh cửa mới cho nghệ sĩ

Sora của OpenAI: Khai mở cánh cửa mới cho nghệ sĩ Mới đây, OpenAI đã giới thiệu Sora, một công cụ AI biến văn bản thành video, và cung cấp ...

Read more »

Hé lộ bí mật: Claude hoạt động như thế nào?

<h2 id="section-0">Hé lộ bí mật: Claude hoạt động như thế nào?</h2> <p>Anthropic, công ty đứng sau chatbot Claude, đã tiết lộ những bí mật về cách thức hoạt động của AI này. Trong một động thái hiếm hoi, công ty đã chia sẻ những lệnh điều khiển, hay còn gọi là "system prompts", hướng dẫn Claude về những gì nó có thể và không thể làm khi trò chuyện với người dùng.</p> <p>Bằng việc công khai những "system prompts" này, Anthropic đã vén màn bí mật về cách thức hoạt động của ba mô hình AI của mình: Claude 3.5 Sonnet, Claude 3 Opus và Claude 3 Haiku.</p> <h3 id="section-1">Ba mô hình, ba cách thức hoạt động</h3> <p>Mặc dù có điểm tương đồng, mỗi mô hình lại sở hữu số lượng "system prompts" khác nhau. </p> <ul> <li><strong>Sonnet</strong>, mô hình được đánh giá là thông minh nhất và miễn phí truy cập, sở hữu lượng lệnh lớn nhất. Sonnet nổi bật trong việc viết và xử lý các nhiệm vụ phức tạp.</li> <li><strong>Opus</strong>, mô hình có lượng lệnh lớn thứ hai, phù hợp với những người dùng trả phí Claude Pro. Opus được đánh giá là "thành thạo" trong việc thực hiện các yêu cầu phức tạp.</li> <li><strong>Haiku</strong>, mô hình nhanh nhất trong bộ ba và cũng dành cho người dùng Claude Pro, lại có lượng lệnh ít nhất. Haiku được thiết kế để xử lý các yêu cầu đơn giản một cách nhanh chóng.</li> </ul> <h3 id="section-2">Hé lộ những "lệnh điều khiển" bí mật</h3> <p>Các "system prompts" tiết lộ những chi tiết thú vị về cách Claude được đào tạo và hoạt động. Dưới đây là một số ví dụ:</p> <ul> <li><strong>Claude Sonnet</strong> được lệnh không mở URL, liên kết hoặc video. Nếu người dùng cố gắng thêm bất kỳ điều nào trong số này, chatbot sẽ nhắc nhở về giới hạn này và yêu cầu người dùng dán trực tiếp văn bản hoặc hình ảnh vào cuộc trò chuyện.</li> <li><strong>Sonnet</strong> được chỉ dẫn để tránh sử dụng các cụm từ như "Tôi xin lỗi" hoặc "Tôi xin lỗi" trong các câu trả lời của mình.</li> <li><strong>Sonnet</strong> được dạy cách "hallucinate" một cách có trách nhiệm, tức là thừa nhận khi nó không chắc chắn về câu trả lời.</li> <li><strong>Sonnet</strong> được hướng dẫn để cung cấp các phản hồi đầy đủ và chi tiết cho các câu hỏi phức tạp, và phản hồi ngắn gọn hơn cho các câu hỏi đơn giản.</li> <li><strong>Claude Opus</strong> cũng sở hữu những "system prompts" tương tự như Sonnet, nhưng với những điểm nhấn riêng. Ví dụ như Opus được dạy cách xử lý các câu hỏi liên quan đến quan điểm của nhiều người, thậm chí khi nó được đào tạo để phản đối những quan điểm đó.</li> <li><strong>Claude Haiku</strong> được thiết kế để cung cấp các phản hồi ngắn gọn cho các câu hỏi đơn giản, nhưng đầy đủ hơn cho các câu hỏi phức tạp.</li> </ul> <h3 id="section-3">Sự minh bạch hiếm có trong thế giới AI</h3> <p>Việc Anthropic công khai các "system prompts" này là một bước đi hiếm có trong ngành công nghiệp AI. Thông thường, các nhà phát triển AI giữ kín những chi tiết này. Tuy nhiên, Anthropic có kế hoạch biến việc chia sẻ thông tin này thành một quy trình thường xuyên.</p> <p>Việc hé lộ các "system prompts" giúp người dùng hiểu rõ hơn về cách Claude hoạt động, đồng thời giúp Anthropic tăng cường sự minh bạch và đáng tin cậy cho chatbot của mình.</p> <h3 id="section-4">Tạm kết</h3> <p>Anthropic đã đưa ra một bước đi táo bạo bằng cách chia sẻ những bí mật về cách hoạt động của Claude. Đây là một dấu hiệu tích cực cho thấy ngành công nghiệp AI đang hướng đến sự minh bạch và trách nhiệm hơn. Việc hiểu rõ hơn về "system prompts" giúp người dùng tin tưởng và sử dụng hiệu quả hơn các chatbot AI.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Hé lộ bí mật: Claude hoạt động như thế nào?

Hé lộ bí mật: Claude hoạt động như thế nào? Anthropic, công ty đứng sau chatbot Claude, đã tiết lộ những bí mật về cách thức hoạt động của ...

Read more »

OpenAI: Xây Dựng Cơ Sở Hạ Tầng AI Khó Khăn Như Thế Nào?

<h2 id="section-0">OpenAI: Xây Dựng Cơ Sở Hạ Tầng AI Khó Khăn Như Thế Nào?</h2> <p>Tại hội nghị Hot Chips 2024, OpenAI đã trình bày một bài thuyết trình kéo dài một tiếng đồng hồ về việc xây dựng cơ sở hạ tầng AI có khả năng mở rộng. Điều này rất hợp lý bởi vì OpenAI sử dụng một lượng lớn tài nguyên tính toán và dự kiến sẽ sử dụng nhiều hơn nữa trong những năm tới.</p> <p>Bài thuyết trình đã đề cập đến những thách thức và giải pháp khi xây dựng một hệ thống AI có khả năng xử lý dữ liệu khổng lồ và thực hiện các phép tính phức tạp. </p> <p><strong>Thách thức chính:</strong></p> <ul> <li><strong>Cần nhiều tài nguyên tính toán:</strong> Mỗi lần OpenAI tăng gấp đôi tài nguyên tính toán, họ nhận được kết quả tốt hơn. Dù vậy, việc tăng cường tài nguyên tính toán lại dẫn đến các vấn đề về chi phí và năng lượng.</li> <li><strong>Sự cố và lỗi:</strong> Khi các cụm máy tính được sử dụng để huấn luyện AI trở nên lớn hơn, sự cố phần cứng và phần mềm cũng trở nên phổ biến hơn.</li> <li><strong>Hiệu suất:</strong> Mặc dù hiệu suất là một yếu tố quan trọng, nhưng nó không phải là yếu tố duy nhất. OpenAI nhấn mạnh tầm quan trọng của các yếu tố khác như độ tin cậy, hiệu quả năng lượng và khả năng mở rộng.</li> </ul> <p><strong>Giải pháp được OpenAI đề xuất:</strong></p> <ul> <li><strong>Thiết kế cho khả năng triển khai hàng loạt:</strong> Điều này bao gồm việc thiết kế các hệ thống có khả năng tự sửa chữa (RAS), giảm thiểu thiệt hại do lỗi và tối ưu hóa hiệu quả năng lượng.</li> <li><strong>Thử nghiệm và xác thực:</strong> Kiểm tra và xác thực hệ thống AI ở quy mô lớn là điều cần thiết để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy.</li> </ul> <p>OpenAI cũng chia sẻ những bài học kinh nghiệm của họ trong quá trình xây dựng cơ sở hạ tầng AI, bao gồm:</p> <ul> <li><strong>Hiểu rõ các yêu cầu về tài nguyên tính toán:</strong> Nắm vững lượng tài nguyên cần thiết cho mỗi giai đoạn phát triển AI.</li> <li><strong>Xây dựng các hệ thống có khả năng mở rộng:</strong> Thiết kế hệ thống để có thể dễ dàng mở rộng và nâng cấp trong tương lai.</li> <li><strong>Tập trung vào hiệu quả năng lượng:</strong> Tìm cách giảm tiêu thụ năng lượng để hạ chi phí hoạt động.</li> <li><strong>Chuẩn bị cho sự cố:</strong> Đảm bảo có các biện pháp phòng ngừa và giải pháp khôi phục khi sự cố xảy ra.</li> </ul> <p>Cuối cùng, bài thuyết trình khẳng định rằng AI cần nhiều đầu tư hơn nữa để có thể phát triển và ứng dụng rộng rãi. Việc thiết kế và xây dựng cơ sở hạ tầng AI là một thách thức lớn nhưng cũng là cơ hội to lớn để thúc đẩy sự phát triển của ngành công nghiệp này. </p> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>Bài thuyết trình của OpenAI đã mang đến cái nhìn sâu sắc về những thách thức và cơ hội khi xây dựng cơ sở hạ tầng AI. OpenAI đã chia sẻ những kinh nghiệm quý báu và những bài học kinh nghiệm của họ, giúp các nhà phát triển AI có cái nhìn tổng quan hơn về lĩnh vực này.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

OpenAI: Xây Dựng Cơ Sở Hạ Tầng AI Khó Khăn Như Thế Nào?

OpenAI: Xây Dựng Cơ Sở Hạ Tầng AI Khó Khăn Như Thế Nào? Tại hội nghị Hot Chips 2024, OpenAI đã trình bày một bài thuyết trình kéo dài một t...

Read more »