Agent.ai.vn

Perplexity AI: Hợp tác với các nhà xuất bản lớn - Một bước ngoặt mới?

<h2 id="section-0">Perplexity AI: Hợp tác với các nhà xuất bản lớn - Một bước ngoặt mới?</h2>
Trong cuộc chạy đua phát triển trí tuệ nhân tạo (AI), các công ty AI đang tích cực hợp tác với các cơ quan truyền thông để tiếp cận nội dung chất lượng cao, từ đó huấn luyện mô hình AI của họ và cung cấp phản hồi tốt hơn cho người dùng. 
OpenAI đã ký kết hợp tác với nhiều tổ chức truyền thông uy tín như Condé Nast, Associated Press, The Atlantic và Financial Times. Tuy nhiên, một số tổ chức khác như New York Times và Chicago Tribune lại kiện OpenAI vì vi phạm bản quyền.
Perplexity, một công cụ tìm kiếm dựa trên AI được định vị là đối thủ cạnh tranh với Google, cũng không nằm ngoài vòng xoáy tranh cãi về việc sử dụng nội dung của nhà xuất bản mà không được phép. Vào tháng 6, Forbes đã cáo buộc Perplexity "ăn cắp" nội dung của họ, và nhiều nhà xuất bản khác cũng đưa ra những cáo buộc tương tự.
Để khắc phục tình trạng này và cải thiện hình ảnh trong ngành, Perplexity đã ra mắt "Chương trình Nhà xuất bản" vào tháng 7, cam kết chia sẻ doanh thu với các cơ quan truyền thông. Đợt đầu tiên của chương trình bao gồm các đối tác như TIME, Der Spiegel, Fortune, Entrepreneur và The Texas Tribune. Automattic cũng tham gia với WordPress.com, nhưng không bao gồm Tumblr. Trong số đó, TIME là đối tác duy nhất đã ký kết thỏa thuận hợp tác nhiều năm với OpenAI vào tháng 6 năm nay.
The Fix đã phỏng vấn Sara Platnick, đại diện của Perplexity, về động lực đằng sau chương trình này. Platnick cho biết: "Công nghệ như công cụ tìm kiếm, mạng xã hội và AI đã thay đổi cơ cấu tài chính của các công ty truyền thông. Nếu chúng ta mất đi các nhà xuất bản báo cáo các sự kiện mới, chúng ta sẽ mất đi nội dung mới cho người dùng truy cập." Mục tiêu của Perplexity là phát triển các công cụ AI mà không làm giảm giá trị của báo chí.
Chương trình của Perplexity có một số điểm nổi bật:
<ul>
<li>Chia sẻ doanh thu: Không giống như OpenAI, Perplexity chia sẻ doanh thu trên cơ sở từng nguồn. Các cơ quan truyền thông sẽ nhận được một phần trăm doanh thu cố định, có hai chữ số, mỗi khi nội dung của họ được Perplexity sử dụng và trích dẫn.</li>
<li>Truy cập API: Các nhà xuất bản sẽ có quyền truy cập vào API của Perplexity, cho phép họ tích hợp công cụ tìm kiếm AI vào trang web của riêng mình.</li>
<li>Miễn phí đăng ký sản phẩm: Các nhà xuất bản sẽ được tặng miễn phí đăng ký sản phẩm của Perplexity trong một năm.</li>
</ul>
Perplexity cũng hợp tác với ScalePost.ai để cung cấp cho các nhà xuất bản thông tin chi tiết về loại nội dung mà Perplexity sử dụng. Chia sẻ doanh thu sẽ bắt đầu vào cuối năm nay khi Perplexity triển khai quảng cáo trên nền tảng của mình.
Platnick khẳng định rằng các nhà xuất bản có quyền quyết định nội dung được chia sẻ với Perplexity. Der Spiegel đã tuyên bố sẽ chỉ cho phép nội dung của họ xuất hiện trên nền tảng của Perplexity, không cho phép sử dụng để huấn luyện mô hình AI. 
WordPress.com, mặt khác, đã trao quyền quyết định cho các nhà sáng tạo nội dung của họ về việc liệu nội dung của họ có được xuất hiện trên Perplexity hay không.
Perplexity cũng đang phát triển các công cụ tìm kiếm AI tích hợp vào trang web của các nhà xuất bản. Financial Times đã ra mắt một công cụ AI cho phép người đăng ký nhận phản hồi do AI tạo ra bằng cách sử dụng nội dung của FT. Der Spiegel cũng đang phát triển một công cụ tương tự. Platnick nói thêm: "Chúng tôi đã nhận thấy sự quan tâm thực sự từ các phòng tin tức về cách công nghệ như của chúng tôi có thể được tích hợp vào các trang web của họ."
Perplexity hiện đang đàm phán với nhiều nhà xuất bản và sẽ sớm giới thiệu đợt thứ hai cho Chương trình Nhà xuất bản của họ. Dự kiến sẽ có khoảng 30 nhà xuất bản tham gia chương trình này vào cuối năm nay.
Trên lý thuyết, thỏa thuận của Perplexity cho thấy giá trị và lợi ích tài chính của nội dung truyền thông. Đặc biệt là khi so sánh với mức phí cố định hoặc tỷ lệ cố định của OpenAI và việc Google hầu như không thanh toán cho các cơ quan truyền thông (ngoại trừ ở Úc và Canada). Tuy nhiên, vẫn cần thời gian để đánh giá hiệu quả thực tế của chương trình này. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Perplexity AI: Hợp tác với các nhà xuất bản lớn - Một bước ngoặt mới?

Perplexity AI: Hợp tác với các nhà xuất bản lớn - Một bước ngoặt mới? Trong cuộc chạy đua phát triển trí tuệ nhân tạo (AI), các công ty AI ...

tháng 9 07, 2024

Nâng cao Trí tuệ Nhờ Điều chỉnh Tinh chỉnh: Vai trò Chiến lược của Fine-tuning trong Phát triển LLaMA 3.1 và Orca 2

<h2 id="section-0">Nâng cao Trí tuệ Nhờ Điều chỉnh Tinh chỉnh: Vai trò Chiến lược của Fine-tuning trong Phát triển LLaMA 3.1 và Orca 2</h2>
Mở đầu:
Trong thế giới Trí tuệ Nhân tạo (AI) phát triển nhanh chóng hiện nay, việc điều chỉnh tinh chỉnh (fine-tuning) các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) đã trở nên vô cùng quan trọng. Không chỉ đơn thuần là cải thiện, fine-tuning còn giúp cá nhân hóa các mô hình này để đáp ứng chính xác hơn nhu cầu cụ thể. Khi AI ngày càng được tích hợp vào nhiều ngành nghề, khả năng điều chỉnh các mô hình cho các nhiệm vụ riêng biệt trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. Fine-tuning không chỉ nâng cao hiệu suất mà còn giảm thiểu sức mạnh tính toán cần thiết cho việc triển khai, biến nó thành phương pháp hiệu quả cho cả doanh nghiệp và nhà phát triển.
Giới thiệu LLaMA 3.1 và Orca 2:
Những tiến bộ gần đây, như LLaMA 3.1 của Meta và Orca 2 của Microsoft, đã thể hiện bước tiến vượt bậc trong công nghệ AI. Những mô hình này là minh chứng cho sự đổi mới hàng đầu, mang đến khả năng nâng cao và thiết lập chuẩn mực mới về hiệu suất. Khi phân tích sự phát triển của các mô hình tiên tiến này, ta nhận thấy fine-tuning không chỉ đơn thuần là một quy trình kỹ thuật mà còn là một công cụ chiến lược trong lĩnh vực AI đang phát triển nhanh chóng.
LLaMA 3.1 và Orca 2 đại diện cho những bước tiến đáng kể trong lĩnh vực LLM. Được thiết kế để xử lý các nhiệm vụ phức tạp trên nhiều lĩnh vực, các mô hình này tận dụng các tập dữ liệu khổng lồ và thuật toán tiên tiến để tạo ra văn bản giống con người, hiểu ngữ cảnh và đưa ra phản hồi chính xác.
LLaMA 3.1 của Meta, phiên bản mới nhất trong dòng LLaMA, nổi bật với kích thước mô hình lớn hơn, kiến trúc cải tiến và hiệu năng vượt trội so với các phiên bản tiền nhiệm. Nó được thiết kế để xử lý các tác vụ đa năng và các ứng dụng chuyên biệt, biến nó thành một công cụ linh hoạt cho các nhà phát triển và doanh nghiệp. Điểm mạnh chính của nó bao gồm xử lý văn bản chính xác cao, khả năng mở rộng và khả năng fine-tuning mạnh mẽ.
Orca 2 của Microsoft tập trung vào khả năng tích hợp và hiệu suất. Xây dựng trên nền tảng của các phiên bản trước, Orca 2 giới thiệu các kỹ thuật xử lý dữ liệu và huấn luyện mô hình mới giúp tăng cường hiệu quả. Việc tích hợp với Azure AI đơn giản hóa quá trình triển khai và fine-tuning, khiến nó trở nên phù hợp cho môi trường cần tốc độ và xử lý thời gian thực.
Mặc dù cả LLaMA 3.1 và Orca 2 đều được thiết kế cho việc fine-tuning các nhiệm vụ cụ thể, nhưng cách tiếp cận của chúng khác nhau. LLaMA 3.1 nhấn mạnh khả năng mở rộng và tính linh hoạt, phù hợp với nhiều ứng dụng khác nhau. Orca 2, được tối ưu hóa cho tốc độ và hiệu quả trong hệ sinh thái Azure, phù hợp hơn cho triển khai nhanh chóng và xử lý thời gian thực.
Kích thước lớn hơn của LLaMA 3.1 cho phép nó xử lý các tác vụ phức tạp hơn, mặc dù cần nhiều tài nguyên tính toán hơn. Orca 2, với kích thước nhỏ hơn, được thiết kế cho tốc độ và hiệu quả. Cả hai mô hình đều nhấn mạnh khả năng đổi mới của Meta và Microsoft trong việc thúc đẩy công nghệ AI.
Fine-tuning: Nâng cao Hiệu suất Mô hình AI cho Các Ứng dụng Đặc thù:
Fine-tuning liên quan đến việc tinh chỉnh một mô hình AI đã được huấn luyện trước bằng một tập dữ liệu nhỏ hơn, chuyên biệt hơn. Quá trình này cho phép mô hình thích nghi với các tác vụ cụ thể trong khi vẫn giữ lại kiến thức rộng lớn mà nó đã thu thập được trong quá trình huấn luyện ban đầu trên các tập dữ liệu lớn hơn. Fine-tuning giúp mô hình hiệu quả và hiệu quả hơn đối với các ứng dụng mục tiêu, loại bỏ nhu cầu về các tài nguyên khổng lồ cần thiết nếu được huấn luyện từ đầu.
Sự phát triển của Fine-tuning:
Phương pháp tiếp cận fine-tuning các mô hình AI đã phát triển đáng kể theo thời gian, phản ánh sự tiến bộ nhanh chóng trong phát triển AI. Ban đầu, các mô hình AI được huấn luyện hoàn toàn từ đầu, đòi hỏi lượng lớn dữ liệu và sức mạnh tính toán – một phương pháp tốn thời gian và tài nguyên. Khi lĩnh vực này trưởng thành, các nhà nghiên cứu đã nhận ra hiệu quả của việc sử dụng các mô hình được huấn luyện trước, có thể được fine-tuning với các tập dữ liệu nhỏ hơn, đặc biệt cho từng nhiệm vụ. Sự thay đổi này đã làm giảm đáng kể thời gian và tài nguyên cần thiết để điều chỉnh các mô hình cho các tác vụ mới.
Kỹ thuật Fine-tuning tiên tiến:
Sự phát triển của fine-tuning đã giới thiệu các kỹ thuật ngày càng tiên tiến. Ví dụ, dòng LLaMA của Meta, bao gồm cả LLaMA 2, sử dụng học chuyển giao (transfer learning) để áp dụng kiến thức từ quá trình huấn luyện trước vào các nhiệm vụ mới với đào tạo bổ sung tối thiểu. Phương pháp này tăng cường tính linh hoạt của mô hình, cho phép nó xử lý một loạt các ứng dụng chính xác.
Tương tự, Orca 2 của Microsoft kết hợp học chuyển giao với các kỹ thuật huấn luyện tiên tiến, cho phép mô hình thích ứng với các nhiệm vụ mới và liên tục cải thiện thông qua phản hồi lặp đi lặp lại. Bằng cách fine-tuning các tập dữ liệu nhỏ hơn, được điều chỉnh riêng biệt, Orca 2 được tối ưu hóa cho các môi trường năng động, nơi các tác vụ và yêu cầu thường xuyên thay đổi. Cách tiếp cận này cho thấy rằng các mô hình nhỏ hơn có thể đạt được mức hiệu suất tương đương với các mô hình lớn hơn khi được fine-tuning hiệu quả.
Bài học quan trọng từ Fine-tuning LLaMA 3.1 và Orca 2:
Việc fine-tuning LLaMA 3.1 của Meta và Orca 2 của Microsoft đã mang lại những bài học quý giá trong việc tối ưu hóa các mô hình AI cho các tác vụ cụ thể. Những hiểu biết này nhấn mạnh vai trò thiết yếu của fine-tuning trong việc cải thiện hiệu suất, hiệu quả và khả năng thích ứng của mô hình, cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về cách khai thác tối đa tiềm năng của các hệ thống AI tiên tiến trong nhiều ứng dụng khác nhau.
Một trong những bài học quan trọng nhất từ việc fine-tuning LLaMA 3.1 và Orca 2 là hiệu quả của học chuyển giao (transfer learning). Kỹ thuật này liên quan đến việc tinh chỉnh một mô hình đã được huấn luyện trước bằng một tập dữ liệu nhỏ hơn, đặc biệt cho từng nhiệm vụ, cho phép nó thích ứng với các nhiệm vụ mới với đào tạo bổ sung tối thiểu. LLaMA 3.1 và Orca 2 đã chứng minh rằng học chuyển giao có thể làm giảm đáng kể nhu cầu tính toán của fine-tuning trong khi vẫn duy trì mức hiệu suất cao. Ví dụ, LLaMA 3.1 sử dụng học chuyển giao để tăng cường tính linh hoạt của nó, làm cho nó có thể thích ứng với nhiều ứng dụng khác nhau với chi phí tối thiểu.
Tính linh hoạt và khả năng mở rộng:
Một bài học quan trọng khác là nhu cầu về tính linh hoạt và khả năng mở rộng trong thiết kế mô hình. LLaMA 3.1 và Orca 2 được thiết kế để dễ dàng mở rộng, cho phép chúng được fine-tuning cho các nhiệm vụ khác nhau, từ các ứng dụng quy mô nhỏ đến các hệ thống doanh nghiệp lớn. Sự linh hoạt này đảm bảo rằng các mô hình này có thể được điều chỉnh để đáp ứng nhu cầu cụ thể mà không cần thiết kế lại hoàn toàn.
Tầm quan trọng của dữ liệu chất lượng cao, đặc thù cho từng nhiệm vụ:
Sự thành công của LLaMA 3.1 và Orca 2 nhấn mạnh sự cần thiết phải đầu tư vào việc tạo ra và quản lý các tập dữ liệu có liên quan. Việc thu thập và chuẩn bị dữ liệu như vậy là một thách thức đáng kể, đặc biệt là trong các lĩnh vực chuyên ngành. Nếu không có dữ liệu mạnh mẽ, đặc thù cho từng nhiệm vụ, ngay cả các mô hình tiên tiến nhất cũng có thể gặp khó khăn trong việc hoạt động tối ưu khi được fine-tuning cho các tác vụ cụ thể.
Cân bằng hiệu suất và hiệu quả sử dụng tài nguyên:
Một yếu tố cần xem xét quan trọng khác trong việc fine-tuning các mô hình lớn như LLaMA 3.1 và Orca 2 là sự cân bằng giữa hiệu suất và hiệu quả sử dụng tài nguyên. Mặc dù fine-tuning có thể tăng cường đáng kể khả năng của một mô hình, nhưng nó cũng có thể tốn nhiều tài nguyên, đặc biệt là đối với các mô hình có kiến trúc lớn. Ví dụ, kích thước lớn hơn của LLaMA 3.1 cho phép nó xử lý các tác vụ phức tạp hơn nhưng đòi hỏi nhiều sức mạnh tính toán hơn. Ngược lại, quá trình fine-tuning của Orca 2 nhấn mạnh tốc độ và hiệu quả, làm cho nó phù hợp hơn với các môi trường cần triển khai nhanh chóng và xử lý thời gian thực.
Ảnh hưởng rộng hơn của Fine-tuning:
Việc fine-tuning các mô hình AI như LLaMA 3.1 và Orca 2 đã ảnh hưởng đáng kể đến nghiên cứu và phát triển AI, chứng minh cách fine-tuning có thể nâng cao hiệu suất của LLM và thúc đẩy sự đổi mới trong lĩnh vực này. Những bài học kinh nghiệm thu được từ việc fine-tuning những mô hình này đã định hình sự phát triển của các hệ thống AI mới, tập trung nhiều hơn vào tính linh hoạt, khả năng mở rộng và hiệu quả.
Ảnh hưởng của fine-tuning vượt xa nghiên cứu AI. Trong thực tế, các mô hình đã được fine-tuning như LLaMA 3.1 và Orca 2 được áp dụng trên nhiều ngành nghề, mang lại lợi ích thiết thực. Ví dụ, các mô hình này có thể cung cấp lời khuyên y tế cá nhân hóa, cải thiện chẩn đoán và nâng cao chăm sóc sức khỏe. Trong giáo dục, các mô hình đã được fine-tuning tạo ra các hệ thống học tập thích ứng được điều chỉnh cho từng học sinh, cung cấp hướng dẫn và phản hồi cá nhân hóa.
Trong lĩnh vực tài chính, các mô hình đã được fine-tuning có thể phân tích xu hướng thị trường, đưa ra lời khuyên đầu tư và quản lý danh mục đầu tư chính xác và hiệu quả hơn. Ngành công nghiệp pháp lý cũng được hưởng lợi từ các mô hình đã được fine-tuning có thể soạn thảo các tài liệu pháp lý, cung cấp tư vấn pháp lý và hỗ trợ phân tích vụ án, qua đó cải thiện tốc độ và độ chính xác của dịch vụ pháp lý. Những ví dụ này cho thấy cách fine-tuning LLM như LLaMA 3.1 và Orca 2 thúc đẩy sự đổi mới và nâng cao hiệu quả trên nhiều ngành nghề.
Kết luận:
Việc fine-tuning các mô hình AI như LLaMA 3.1 của Meta và Orca 2 của Microsoft nhấn mạnh sức mạnh biến đổi của việc tinh chỉnh các mô hình được huấn luyện trước. Những tiến bộ này chứng minh cách fine-tuning có thể nâng cao hiệu suất, hiệu quả và khả năng thích ứng của AI, với tác động sâu rộng trên nhiều ngành nghề. Lợi ích của chăm sóc sức khỏe cá nhân hóa là rõ ràng, cũng như học tập thích ứng và phân tích tài chính được cải thiện.
Khi AI tiếp tục phát triển, fine-tuning sẽ vẫn là một chiến lược cốt lõi. Điều này sẽ thúc đẩy sự đổi mới và cho phép các hệ thống AI đáp ứng nhu cầu đa dạng của thế giới đang thay đổi nhanh chóng, mở đường cho các giải pháp thông minh và hiệu quả hơn. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Nâng cao Trí tuệ Nhờ Điều chỉnh Tinh chỉnh: Vai trò Chiến lược của Fine-tuning trong Phát triển LLaMA 3.1 và Orca 2

Nâng cao Trí tuệ Nhờ Điều chỉnh Tinh chỉnh: Vai trò Chiến lược của Fine-tuning trong Phát triển LLaMA 3.1 và Orca 2 Mở đầu: Trong thế giới...

tháng 9 07, 2024

Hiểu rõ RAG: Cách tích hợp LLM AI thế hệ mới với kiến thức kinh doanh của bạn

<h2 id="section-0">Hiểu rõ RAG: Cách tích hợp LLM AI thế hệ mới với kiến thức kinh doanh của bạn</h2>
Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Gen AI) đang phát triển nhanh chóng, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4 của OpenAI, Gemma của Google, LLaMA 3.1 của Meta, Mistral.AI, Falcon và nhiều công cụ AI khác đang trở thành tài sản kinh doanh không thể thiếu.
Một trong những tiến bộ đầy hứa hẹn nhất trong lĩnh vực này là Retrieval Augmented Generation (RAG) - Tạo sinh hỗ trợ truy xuất. Nhưng RAG là gì, và làm thế nào để tích hợp nó với các tài liệu và kiến thức kinh doanh của bạn?
<h3 id="section-1">RAG là gì?</h3>
RAG là phương pháp kết hợp LLM Gen AI với kỹ thuật truy xuất thông tin. Về bản chất, RAG cho phép LLM truy cập vào kho kiến thức bên ngoài được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu, tài liệu và các kho lưu trữ thông tin khác, từ đó tăng cường khả năng tạo ra các phản hồi chính xác và phù hợp với ngữ cảnh.
Như Maxime Vermeir, Giám đốc cấp cao về chiến lược AI tại ABBYY - một công ty hàng đầu trong lĩnh vực xử lý tài liệu và giải pháp AI, đã giải thích: "RAG cho phép bạn kết hợp kho vector với chính LLM. Sự kết hợp này cho phép LLM không chỉ suy luận dựa trên kiến thức sẵn có của nó mà còn dựa trên kiến thức thực tế mà bạn cung cấp thông qua các lời nhắc cụ thể. Quá trình này dẫn đến các câu trả lời chính xác và phù hợp với ngữ cảnh hơn."
Khả năng này đặc biệt quan trọng đối với các doanh nghiệp cần trích xuất và sử dụng kiến thức cụ thể từ các nguồn dữ liệu phi cấu trúc khổng lồ, chẳng hạn như PDF, tài liệu Word và các định dạng tệp khác. Như Vermeir đã nêu chi tiết trong blog của mình, RAG trao quyền cho các tổ chức khai thác tối đa tiềm năng của dữ liệu, cung cấp cách thức hiệu quả và chính xác hơn để tương tác với các giải pháp dựa trên AI.
<h3 id="section-2">Tại sao RAG quan trọng đối với tổ chức của bạn?</h3>
Các LLM truyền thống được đào tạo trên các tập dữ liệu khổng lồ, thường được gọi là "kiến thức thế giới". Tuy nhiên, dữ liệu đào tạo chung này không phải lúc nào cũng áp dụng được cho các ngữ cảnh kinh doanh cụ thể. Ví dụ, nếu doanh nghiệp của bạn hoạt động trong một ngành nghề đặc thù, các tài liệu nội bộ và kiến thức độc quyền của bạn sẽ có giá trị hơn nhiều so với thông tin tổng quát.
Maxime lưu ý: "Khi tạo LLM cho doanh nghiệp của bạn, đặc biệt là LLM được thiết kế để nâng cao trải nghiệm khách hàng, điều quan trọng là mô hình phải có kiến thức sâu rộng về môi trường kinh doanh cụ thể của bạn. Đây là lúc RAG phát huy tác dụng, vì nó cho phép LLM truy cập và suy luận dựa trên kiến thức thực sự quan trọng đối với tổ chức của bạn, dẫn đến các phản hồi chính xác và có liên quan cao đối với nhu cầu kinh doanh của bạn."
Bằng cách tích hợp RAG vào chiến lược AI của bạn, bạn đảm bảo rằng LLM của bạn không chỉ là một công cụ chung chung mà là một trợ lý chuyên biệt, hiểu được những sắc thái của hoạt động kinh doanh, sản phẩm và dịch vụ của bạn.
<h3 id="section-3">RAG hoạt động với cơ sở dữ liệu vector như thế nào?</h3>
Trung tâm của RAG là khái niệm về cơ sở dữ liệu vector. Cơ sở dữ liệu vector lưu trữ dữ liệu dưới dạng vector, là các biểu diễn dữ liệu số. Các vector này được tạo ra thông qua quá trình nhúng, trong đó các đoạn dữ liệu (ví dụ: văn bản từ tài liệu) được chuyển đổi thành các biểu diễn toán học mà LLM có thể hiểu và truy xuất khi cần.
Maxime đã giải thích thêm: "Việc sử dụng cơ sở dữ liệu vector bắt đầu bằng việc đưa vào và cấu trúc hóa dữ liệu của bạn. Điều này bao gồm việc lấy dữ liệu có cấu trúc, tài liệu và thông tin khác của bạn và chuyển đổi chúng thành các nhúng số. Các nhúng này đại diện cho dữ liệu, cho phép LLM truy xuất thông tin có liên quan một cách chính xác khi xử lý truy vấn."
Quá trình này cho phép LLM truy cập vào dữ liệu cụ thể có liên quan đến truy vấn thay vì chỉ dựa vào dữ liệu đào tạo chung của nó. Kết quả là, các phản hồi được LLM tạo ra chính xác và phù hợp với ngữ cảnh hơn, giảm thiểu khả năng "ảo giác" - thuật ngữ dùng để mô tả nội dung do AI tạo ra không chính xác về mặt thực tế hoặc gây hiểu lầm.
<h3 id="section-4">Các bước thực hành để tích hợp RAG vào tổ chức của bạn</h3>
Để triển khai RAG hiệu quả, bạn cần thực hiện các bước sau:
<ol>
<li>Đánh giá môi trường dữ liệu: Đánh giá các tài liệu và dữ liệu mà tổ chức của bạn tạo ra và lưu trữ. Xác định các nguồn kiến thức chính quan trọng nhất đối với hoạt động kinh doanh của bạn.</li>
<li>Chọn công cụ phù hợp: Tùy thuộc vào cơ sở hạ tầng hiện có, bạn có thể chọn các giải pháp RAG dựa trên đám mây được cung cấp bởi các nhà cung cấp như AWS, Google, Azure hoặc Oracle. Ngoài ra, bạn có thể khám phá các công cụ và khung công tác mã nguồn mở cho phép triển khai tùy chỉnh hơn.</li>
<li>Chuẩn bị và cấu trúc dữ liệu: Trước khi đưa dữ liệu của bạn vào cơ sở dữ liệu vector, hãy đảm bảo rằng nó được định dạng và cấu trúc đúng cách. Điều này có thể bao gồm việc chuyển đổi PDF, hình ảnh và dữ liệu phi cấu trúc khác sang định dạng dễ nhúng.</li>
<li>Triển khai cơ sở dữ liệu vector: Thiết lập cơ sở dữ liệu vector để lưu trữ các biểu diễn nhúng của dữ liệu. Cơ sở dữ liệu này sẽ đóng vai trò là xương sống của hệ thống RAG của bạn, cho phép truy xuất thông tin hiệu quả và chính xác.</li>
<li>Tích hợp với LLM: Kết nối cơ sở dữ liệu vector với LLM hỗ trợ RAG. Tùy thuộc vào yêu cầu bảo mật và hiệu năng của bạn, đây có thể là dịch vụ LLM dựa trên đám mây hoặc giải pháp tại chỗ.</li>
<li>Kiểm thử và tối ưu hóa: Sau khi hệ thống RAG của bạn được thiết lập, hãy tiến hành kiểm thử kỹ lưỡng để đảm bảo rằng nó đáp ứng nhu cầu kinh doanh của bạn. Giám sát hiệu năng, độ chính xác và sự xuất hiện của bất kỳ ảo giác nào, và thực hiện điều chỉnh khi cần thiết.</li>
<li>Học tập và cải thiện liên tục: Hệ thống RAG có tính năng động và nên được cập nhật liên tục khi doanh nghiệp của bạn phát triển. Cập nhật thường xuyên cơ sở dữ liệu vector của bạn với dữ liệu mới và đào tạo lại LLM của bạn để đảm bảo rằng nó vẫn có liên quan và hiệu quả.</li>
</ol>
<h3 id="section-5">Triển khai RAG với các công cụ mã nguồn mở</h3>
Một số công cụ mã nguồn mở có thể giúp bạn triển khai RAG một cách hiệu quả trong tổ chức của mình:
<ul>
<li>LangChain: Là một công cụ linh hoạt tăng cường LLM bằng cách tích hợp các bước truy xuất vào các mô hình hội thoại. LangChain hỗ trợ truy xuất thông tin động từ cơ sở dữ liệu và bộ sưu tập tài liệu, giúp phản hồi của LLM chính xác và phù hợp với ngữ cảnh hơn.</li>
<li>LlamaIndex: Là bộ công cụ tiên tiến cho phép các nhà phát triển truy vấn và truy xuất thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu, giúp LLM truy cập, hiểu và tổng hợp thông tin một cách hiệu quả. LlamaIndex hỗ trợ các truy vấn phức tạp và tích hợp liền mạch với các thành phần AI khác.</li>
<li>Haystack: Là một khung công tác toàn diện để xây dựng các ứng dụng RAG có thể tùy chỉnh và sẵn sàng cho sản xuất. Haystack kết nối các mô hình, cơ sở dữ liệu vector và bộ chuyển đổi tệp thành các đường ống có thể tương tác với dữ liệu của bạn, hỗ trợ các trường hợp sử dụng như trả lời câu hỏi, tìm kiếm ngữ nghĩa và tác nhân hội thoại.</li>
<li>Verba: Là một chatbot RAG mã nguồn mở đơn giản hóa việc khám phá tập dữ liệu và trích xuất thông tin chi tiết. Nó hỗ trợ triển khai cục bộ và tích hợp với các nhà cung cấp LLM như OpenAI, Cohere và HuggingFace. Các tính năng cốt lõi của Verba bao gồm nhập dữ liệu liền mạch, giải quyết truy vấn nâng cao và tăng tốc truy vấn thông qua bộ nhớ đệm ngữ nghĩa, giúp nó trở nên lý tưởng để tạo ra các ứng dụng RAG phức tạp.</li>
<li>Phoenix: Tập trung vào khả năng quan sát và đánh giá AI. Nó cung cấp các công cụ như LLM Traces để hiểu và khắc phục sự cố cho các ứng dụng LLM và LLM Evals để đánh giá tính phù hợp và độc hại của các ứng dụng. Phoenix hỗ trợ nhúng, RAG và phân tích dữ liệu có cấu trúc để thử nghiệm A/B và phân tích trôi dạt, giúp nó trở thành một công cụ mạnh mẽ để cải thiện đường ống RAG.</li>
<li>MongoDB: Là một cơ sở dữ liệu NoSQL mạnh mẽ được thiết kế cho khả năng mở rộng và hiệu năng. Cách tiếp cận định hướng tài liệu của nó hỗ trợ các cấu trúc dữ liệu tương tự như JSON, giúp nó trở thành lựa chọn phổ biến để quản lý khối lượng dữ liệu động lớn. MongoDB phù hợp với các ứng dụng web và phân tích thời gian thực, và nó tích hợp với các mô hình RAG để cung cấp các giải pháp mạnh mẽ, có thể mở rộng.</li>
<li>NVIDIA: Cung cấp một loạt các công cụ hỗ trợ triển khai RAG, bao gồm khung công tác NeMo để xây dựng và tinh chỉnh các mô hình AI và NeMo Guardrails để thêm các điều khiển có thể lập trình vào các hệ thống AI hội thoại. NVIDIA Merlin nâng cao xử lý dữ liệu và hệ thống đề xuất, có thể được điều chỉnh cho RAG, trong khi Triton Inference Server cung cấp khả năng triển khai mô hình có thể mở rộng. Nền tảng DGX và thư viện phần mềm Rapids của NVIDIA cũng cung cấp sức mạnh tính toán và khả năng tăng tốc cần thiết để xử lý các tập dữ liệu lớn và hoạt động nhúng, giúp chúng trở thành các thành phần có giá trị trong thiết lập RAG mạnh mẽ.</li>
<li>Open Platform for Enterprise AI (OPEA): Được đóng góp như một dự án thử nghiệm bởi Intel, sáng kiến mới của LF AI & Data Foundation nhằm mục tiêu chuẩn hóa và phát triển các đường ống RAG mã nguồn mở cho các doanh nghiệp. Nền tảng OPEA bao gồm các khối xây dựng có thể hoán đổi cho nhau cho các hệ thống AI thế hệ mới, bản thiết kế kiến trúc và đánh giá bốn bước để đánh giá hiệu năng và sự sẵn sàng nhằm đẩy nhanh tích hợp AI và giải quyết các điểm đau quan trọng trong việc áp dụng RAG.</li>
</ul>
<h3 id="section-6">Triển khai RAG với các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn</h3>
Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu quy mô cung cấp nhiều công cụ và dịch vụ cho phép các doanh nghiệp phát triển, triển khai và mở rộng hệ thống RAG một cách hiệu quả.
<ul>
<li>Amazon Web Services (AWS):<ul>
<li>Amazon Bedrock: Là dịch vụ được quản lý hoàn toàn cung cấp các mô hình cơ sở (FM) hiệu năng cao với khả năng xây dựng các ứng dụng AI thế hệ mới. Bedrock tự động hóa chuyển đổi vector, truy xuất tài liệu và tạo đầu ra.</li>
<li>Amazon Kendra: Là dịch vụ tìm kiếm doanh nghiệp cung cấp API Truy xuất được tối ưu hóa nâng cao quy trình làm việc RAG với kết quả tìm kiếm chính xác cao.</li>
<li>Amazon SageMaker JumpStart: Cung cấp trung tâm học máy (ML) cung cấp các giải pháp ML được xây dựng sẵn và các mô hình cơ sở giúp đẩy nhanh việc triển khai RAG.</li></ul></li>
<li>Google Cloud:<ul>
<li>Vertex AI Vector Search: Là công cụ được xây dựng dành riêng để lưu trữ và truy xuất vector với khối lượng lớn và độ trễ thấp, cho phép truy xuất dữ liệu thời gian thực cho hệ thống RAG.</li>
<li>Pgvector Extension in Cloud SQL and AlloyDB: Thêm khả năng truy vấn vector vào cơ sở dữ liệu, nâng cao các ứng dụng AI thế hệ mới với hiệu năng nhanh hơn và kích thước vector lớn hơn.</li>
<li>LangChain on Vertex AI: Google Cloud hỗ trợ sử dụng LangChain để nâng cao hệ thống RAG, kết hợp truy xuất dữ liệu thời gian thực với lời nhắc LLM được làm phong phú.</li></ul></li>
<li>Microsoft Azure:<ul>
<li>Azure Machine Learning with RAG (Preview): Cho phép triển khai dễ dàng thông qua Azure OpenAI Service, FAISS (vector) Index Lookup và Azure AI Search, cùng với các công cụ để phân đoạn dữ liệu, lưu trữ vector và tích hợp liền mạch vào quy trình làm việc MLOps.</li></ul></li>
<li>Oracle Cloud Infrastructure (OCI):<ul>
<li>OCI Generative AI Agents: Cung cấp RAG dưới dạng dịch vụ được quản lý tích hợp với OpenSearch làm kho lưu trữ cơ sở kiến thức. Đối với các giải pháp RAG tùy chỉnh hơn, cơ sở dữ liệu vector của Oracle, có sẵn trong Oracle Database 23c, có thể được sử dụng với Python và mô hình nhúng văn bản của Cohere để xây dựng và truy vấn cơ sở kiến thức.</li>
<li>Oracle Database 23c: Hỗ trợ các kiểu dữ liệu vector và tạo điều kiện cho việc xây dựng các giải pháp RAG có thể tương tác với các tập dữ liệu nội bộ mở rộng, nâng cao độ chính xác và tính phù hợp của các phản hồi do AI tạo ra.</li></ul></li>
</ul>
<h3 id="section-7">Những điều cần cân nhắc và các thực tiễn tốt nhất khi sử dụng RAG</h3>
Tích hợp AI với kiến thức kinh doanh thông qua RAG mang đến tiềm năng to lớn nhưng cũng đi kèm với những thách thức. Việc triển khai RAG thành công đòi hỏi hơn là chỉ triển khai các công cụ phù hợp. Phương pháp tiếp cận này đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về dữ liệu của bạn, sự chuẩn bị cẩn thận và tích hợp chu đáo vào cơ sở hạ tầng của bạn.
Một trong những thách thức lớn là rủi ro "rác vào, rác ra". Nếu dữ liệu được đưa vào cơ sở dữ liệu vector của bạn có cấu trúc kém hoặc lỗi thời, đầu ra của AI sẽ phản ánh những điểm yếu này, dẫn đến kết quả không chính xác hoặc không phù hợp. Ngoài ra, việc quản lý và duy trì cơ sở dữ liệu vector và LLM có thể gây áp lực lên tài nguyên CNTT, đặc biệt là trong các tổ chức thiếu chuyên môn AI và khoa học dữ liệu chuyên ngành.
Một thách thức khác là chống lại sự thôi thúc coi RAG là giải pháp phù hợp với mọi trường hợp. Không phải mọi vấn đề kinh doanh đều cần hoặc được hưởng lợi từ RAG, và việc phụ thuộc quá nhiều vào công nghệ này có thể dẫn đến thiếu hiệu quả hoặc bỏ lỡ cơ hội áp dụng các giải pháp đơn giản hơn, hiệu quả về chi phí hơn.
Để giảm thiểu những rủi ro này, việc đầu tư vào việc quản lý dữ liệu chất lượng cao là rất quan trọng, cũng như đảm bảo dữ liệu của bạn sạch sẽ, có liên quan và được cập nhật thường xuyên. Điều quan trọng cũng là hiểu rõ các vấn đề kinh doanh cụ thể mà bạn muốn giải quyết bằng RAG và điều chỉnh công nghệ phù hợp với mục tiêu chiến lược của bạn.
Ngoài ra, hãy xem xét việc sử dụng các dự án thử nghiệm nhỏ để tinh chỉnh phương pháp tiếp cận của bạn trước khi mở rộng quy mô. Tham gia các nhóm đa chức năng, bao gồm CNTT, khoa học dữ liệu và các đơn vị kinh doanh, để đảm bảo rằng RAG được tích hợp để bổ sung cho chiến lược kỹ thuật số tổng thể của bạn. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Hiểu rõ RAG: Cách tích hợp LLM AI thế hệ mới với kiến thức kinh doanh của bạn

Hiểu rõ RAG: Cách tích hợp LLM AI thế hệ mới với kiến thức kinh doanh của bạn Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Gen AI) đang phát...

tháng 9 07, 2024

LootMogul: Cách mạng hóa trải nghiệm thể thao với Trí tuệ nhân tạo chuyên ngành, mở ra kỷ nguyên trải nghiệm do người hâm mộ dẫn dắt trị giá hàng tỷ đô la

<h2 id="section-0">LootMogul: Cách mạng hóa trải nghiệm thể thao với Trí tuệ nhân tạo chuyên ngành, mở ra kỷ nguyên trải nghiệm do người hâm mộ dẫn dắt trị giá hàng tỷ đô la</h2>
LootMogul đang định nghĩa lại sự tương tác của người hâm mộ với thể thao thông qua việc ứng dụng Trí tuệ nhân tạo chuyên ngành (Vertical AI), tạo ra một thị trường trải nghiệm thể thao do người hâm mộ dẫn dắt, hứa hẹn đạt giá trị hàng tỷ đô la.
Santa Monica, California, ngày 6 tháng 9 năm 2024 - Hãy tưởng tượng bạn có thể thiết kế một trò chơi bóng rổ được điều khiển bởi AI với sự góp mặt của vận động viên yêu thích, hoặc tung ra một dòng sản phẩm thương mại kỷ niệm chiến thắng lịch sử – tất cả mà không cần biết lập trình. Đó chính là hiện thực mà LootMogul đang tạo ra với Vertical AI, mở ra một kỷ nguyên mới trong tương tác người hâm mộ và khai mở một thị trường trị giá hàng tỷ đô la cho những trải nghiệm thể thao do người hâm mộ tạo ra.
<img alt="Hình ảnh minh họa về Vertical AI của LootMogul" src="https://mma.prnewswire.com/media/2498624/LootMogul_Vertical_AI.jpg" />
“Tương lai của thể thao không chỉ đơn thuần là xem các trận đấu, mà còn là trở thành một người tham gia tích cực vào trải nghiệm đó,” Raj Rajkotia, người sáng lập LootMogul, chia sẻ. “Với Vertical AI, chúng tôi trao quyền cho người hâm mộ khả năng tạo ra, tương tác và kiếm tiền từ những trải nghiệm thể thao của riêng họ. Đây là làn sóng tiếp theo trong sự chuyển đổi của AI, và chúng tôi rất tự hào khi tiên phong trong lĩnh vực này.”
Vertical AI: Sự thay đổi mang tính cách mạng
Khác với AI chung, Vertical AI đào sâu vào các ngành cụ thể, hiểu rõ những sắc thái và sự phức tạp độc đáo của chúng. Đối với thế giới thể thao, điều này có nghĩa là các mô hình AI được đào tạo trên khối lượng dữ liệu thể thao khổng lồ, từ thống kê cầu thủ và thước phim trận đấu đến tâm lý người hâm mộ và xu hướng lịch sử. Cách tiếp cận tập trung cao độ này cho phép LootMogul cung cấp các trải nghiệm có liên quan cao và được cá nhân hóa, tạo nên sự cộng hưởng sâu sắc hơn với người hâm mộ.
LootMogul: Trao quyền cho người hâm mộ, chuyển đổi niềm đam mê
LootMogul tận dụng Vertical AI để trao quyền cho người hâm mộ với những công cụ trực quan mà trước đây không thể tiếp cận được nếu không có chuyên môn kỹ thuật:
<ul>
<li>Chuyển văn bản thành trò chơi (Text-to-Games): Các nhà phát triển game đầy tham vọng giờ đây có thể biến những trò chơi thể thao trong mơ của mình thành hiện thực chỉ bằng cách mô tả tầm nhìn của họ. Động cơ AI của LootMogul, được hỗ trợ bởi Google Gemini và GPT của OpenAI, xử lý mã hóa phức tạp, giúp mọi người đều có thể tham gia phát triển trò chơi.</li>
<li>Chuyển văn bản thành sản phẩm (Text-to-Merch): Người hâm mộ có thể thiết kế và tung ra ngay lập tức những dòng sản phẩm thương mại tùy chỉnh, kỷ niệm đội bóng và vận động viên yêu thích của họ. Nền tảng của LootMogul, tận dụng LLaMA của Meta AI, tích hợp với các dịch vụ dropshipping, cho phép người sáng tạo bán trực tiếp cho người hâm mộ mà không cần quản lý kho hàng hoặc hậu cần.</li>
</ul>
Mở ra một thị trường trị giá hàng tỷ đô la
Thị trường thể thao toàn cầu là một ngành công nghiệp trị giá hàng tỷ đô la, và tương tác người hâm mộ là cốt lõi của nó. Bằng cách trao quyền cho người hâm mộ trở thành những người sáng tạo và tham gia tích cực, LootMogul đang khai mở một chiều kích mới của những trải nghiệm do người hâm mộ dẫn dắt với tiềm năng kinh tế to lớn. Sự chuyển đổi này từ tiêu thụ thụ động sang sáng tạo chủ động thể hiện một bước ngoặt trong cách thức người hâm mộ kết nối với đội bóng, vận động viên và môn thể thao yêu thích của họ.
Tầm ảnh hưởng thực tế và tương tác cộng đồng
LootMogul vô cùng tự hào về cộng đồng mà chúng tôi đã xây dựng, với 397 đại sứ thương hiệu, tiếp cận 172 triệu người và 4 triệu người dùng hoạt động hàng tháng đã tham gia vào trải nghiệm LootMogul. Nhưng đây mới chỉ là khởi đầu. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

LootMogul: Cách mạng hóa trải nghiệm thể thao với Trí tuệ nhân tạo chuyên ngành, mở ra kỷ nguyên trải nghiệm do người hâm mộ dẫn dắt trị giá hàng tỷ đô la

LootMogul: Cách mạng hóa trải nghiệm thể thao với Trí tuệ nhân tạo chuyên ngành, mở ra kỷ nguyên trải nghiệm do người hâm mộ dẫn dắt trị giá...

tháng 9 07, 2024

HyperWrite ra mắt Reflection 70B: Mô hình ngôn ngữ nguồn mở mạnh mẽ nhất thế giới

<h2 id="section-0">HyperWrite ra mắt Reflection 70B: Mô hình ngôn ngữ nguồn mở mạnh mẽ nhất thế giới</h2>
HyperWrite, công ty khởi nghiệp về viết AI, vừa công bố Reflection 70B, một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mới dựa trên Llama 3.1-70B Instruct của Meta. Reflection 70B được trang bị một kỹ thuật tự sửa lỗi mới và đạt hiệu suất vượt trội trong các điểm chuẩn của bên thứ ba, chính thức trở thành "vua" mới trong lĩnh vực mô hình ngôn ngữ nguồn mở.
Matt Shumer, đồng sáng lập kiêm CEO của HyperWrite, đã chia sẻ thông tin này trên mạng xã hội X, cho biết Reflection 70B hiện là "mô hình AI nguồn mở hàng đầu thế giới". Kết quả đánh giá hiệu suất dựa trên các điểm chuẩn như MMLU và HumanEval, được kiểm chứng bởi công cụ LLM Decontaminator của LMSys để loại bỏ các sai lệch, cho thấy Reflection 70B vượt trội so với các mô hình trong dòng Llama của Meta và cạnh tranh ngang ngửa với các mô hình thương mại hàng đầu.
Khả năng tự sửa lỗi - điểm khác biệt của Reflection 70B
Điểm nổi bật của Reflection 70B chính là khả năng tự nhận biết và sửa chữa lỗi. Shumer chia sẻ rằng: "Tôi đã suy nghĩ về ý tưởng này trong nhiều tháng. Các LLM thường bị "ảo giác", nhưng chúng không thể tự điều chỉnh. Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn dạy cho một LLM cách nhận biết và sửa chữa lỗi của chính nó?".
Reflection 70B sử dụng kỹ thuật "reflection tuning", cho phép mô hình phân tích lý luận của mình và đánh giá độ chính xác trước khi đưa ra kết quả cuối cùng. Mô hình này cũng giới thiệu các token đặc biệt mới cho việc lập luận và sửa lỗi, giúp người dùng tương tác một cách có cấu trúc hơn. 
Thử nghiệm và ứng dụng
Bạn có thể tự mình trải nghiệm Reflection 70B thông qua trang web "playground" demo. Tuy nhiên, do sức hút lớn của mô hình mới, trang web đã bị quá tải, và đội ngũ HyperWrite đang nỗ lực tìm kiếm thêm GPU để đáp ứng nhu cầu sử dụng. 
Reflection 70B đã được thử nghiệm với một số câu hỏi cơ bản mà nhiều mô hình AI, kể cả những mô hình độc quyền hàng đầu, thường gặp khó khăn, ví dụ như đếm số lần xuất hiện chữ "r" trong từ "Strawberry" hay xác định số nào lớn hơn giữa 9.11 và 9.9. Mặc dù tốc độ xử lý có phần chậm, Reflection 70B vẫn đưa ra câu trả lời chính xác sau khoảng 60 giây. 
Tương lai của Reflection và HyperWrite
Reflection 70B hiện đã có sẵn để tải xuống trên Hugging Face, và API sẽ được cung cấp thông qua Hyperbolic Labs trong thời gian tới. Đây mới chỉ là bước khởi đầu của dòng sản phẩm Reflection. Shumer cho biết Reflection 405B, một mô hình lớn hơn và mạnh mẽ hơn, sẽ được phát hành vào tuần tới.
HyperWrite cũng đang tích hợp Reflection 70B vào sản phẩm trợ lý viết AI chính của mình. Reflection 405B được kỳ vọng sẽ vượt trội cả những mô hình nguồn đóng hàng đầu hiện nay như GPT-4 của OpenAI.
Vai trò của Glaive trong quá trình phát triển
Một yếu tố quan trọng góp phần vào thành công của Reflection 70B là dữ liệu tổng hợp được tạo bởi Glaive, một công ty khởi nghiệp chuyên tạo ra các tập dữ liệu dành riêng cho từng trường hợp sử dụng. Glaive cho phép đào tạo nhanh chóng các mô hình ngôn ngữ nhỏ, tập trung vào các nhiệm vụ cụ thể, góp phần dân chủ hóa công nghệ AI. 
Nhờ công nghệ của Glaive, đội ngũ Reflection có thể tạo ra dữ liệu tổng hợp chất lượng cao để huấn luyện Reflection 70B trong thời gian ngắn, chỉ mất 3 tuần để hoàn thành 5 lần lặp lại quá trình đào tạo. 
HyperWrite - công ty khởi nghiệp AI hiếm hoi đến từ Long Island
HyperWrite, ban đầu được biết đến với tên Otherside AI, đã được thành lập từ năm 2020 tại Melville, New York. Sản phẩm chính của họ, HyperWrite, ban đầu là một tiện ích mở rộng của Chrome giúp người dùng soạn thảo email và phản hồi dựa trên các điểm then chốt. 
Sản phẩm này đã phát triển mạnh mẽ, được hơn 2 triệu người dùng sử dụng vào tháng 11 năm 2023, và đã mang về cho hai nhà sáng lập Matt Shumer và Jason Kuperberg một vị trí trong danh sách "30 Under 30" của Forbes.
Kết luận
Sự ra đời của Reflection 70B đánh dấu một cột mốc quan trọng cho AI nguồn mở, cung cấp cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu một công cụ mạnh mẽ có khả năng cạnh tranh với các mô hình độc quyền. Với phương pháp lập luận và sửa lỗi độc đáo, Reflection hứa hẹn sẽ đặt ra một tiêu chuẩn mới cho những gì các mô hình nguồn mở có thể đạt được trong tương lai. Sự cạnh tranh trong lĩnh vực AI đang ngày càng khốc liệt, và Reflection 70B đang khẳng định vị thế của mình như một đối thủ đáng gờm đối với các "ông lớn" trong ngành. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

HyperWrite ra mắt Reflection 70B: Mô hình ngôn ngữ nguồn mở mạnh mẽ nhất thế giới

HyperWrite ra mắt Reflection 70B: Mô hình ngôn ngữ nguồn mở mạnh mẽ nhất thế giới HyperWrite, công ty khởi nghiệp về viết AI, vừa công bố R...

tháng 9 07, 2024

Mô hình AI "Reflection 70B": Giải pháp tiềm năng cho vấn đề ảo giác của LLM?

<h2 id="section-0">Mô hình AI "Reflection 70B": Giải pháp tiềm năng cho vấn đề ảo giác của LLM?</h2>
Mới đây, một mô hình chatbot AI mới đã xuất hiện trong không gian vốn đã đông đúc, nhưng mô hình này có vẻ như sở hữu khả năng mà hầu hết các mô hình khác chưa có: học hỏi từ sai lầm của chính mình.
Vào ngày 5 tháng 9, Giám đốc điều hành của HyperWrite AI, Matt Shumer, đã thông báo về sự phát triển của "Reflection 70B" trên nền tảng X, khẳng định đây là "mô hình mã nguồn mở hàng đầu thế giới". Ông cho biết thêm rằng AI mới này được huấn luyện bằng kỹ thuật "Reflection-Tuning", một phương pháp được phát triển để giúp các LLM tự sửa chữa những sai sót của chúng.
Reflection Llama-3.1 70B được cho là có thể "đối đầu" với cả những mô hình mã nguồn đóng hàng đầu như Claude 3.5 Sonnet của Anthropic và GPT-4o của OpenAI trong một số thử nghiệm chuẩn. Llama 3.1 là mô hình AI mã nguồn mở của Meta, ra mắt vào tháng 7 năm nay.
Theo Shumer, các mô hình AI hiện tại thường gặp phải hiện tượng "ảo giác" (hallucination), nhưng Reflection-Tuning cho phép chúng nhận biết những sai lầm và tự sửa chữa trước khi đưa ra câu trả lời.
<blockquote>
 "Các LLM hiện tại có xu hướng 'ảo giác' và không thể nhận ra khi chúng mắc phải lỗi này."
</blockquote>
Hiện tượng "ảo giác" trong AI là tình trạng chatbot AI tạo ra các mẫu hoặc đối tượng không tồn tại hoặc không thể cảm nhận được đối với người quan sát, dẫn đến đầu ra không chính xác.
Reflection-Tuning là một kỹ thuật được sử dụng để cải thiện các mô hình AI bằng cách cho chúng phân tích và học hỏi từ chính đầu ra của mình. 
Cụ thể, các phản hồi của AI có thể được đưa trở lại vào hệ thống, nơi nó được yêu cầu đánh giá lại những phản hồi đó, xác định điểm mạnh, điểm yếu và các lĩnh vực cần cải thiện. Quá trình này được lặp lại nhiều lần, cho phép AI không ngừng nâng cao khả năng của mình. Mục tiêu là giúp AI có ý thức hơn về đầu ra của nó và giỏi hơn trong việc phê bình và cải thiện hiệu suất của chính mình.
Shumer cũng cho biết "với các lời nhắc phù hợp, nó là một 'con quái vật' thực sự cho nhiều trường hợp sử dụng", đồng thời cung cấp đường dẫn demo cho mô hình mới.
Trước đó, OpenAI, được Microsoft hậu thuẫn, đã công bố một bài nghiên cứu vào năm 2023 với những ý tưởng về cách ngăn chặn ảo giác của AI.
Một trong những ý tưởng đó là "giám sát quy trình" (process supervision), trong đó các mô hình AI được đào tạo để tự thưởng cho chính mình cho mỗi bước lập luận chính xác khi chúng đi đến một câu trả lời, thay vì chỉ thưởng cho kết luận cuối cùng chính xác.
"Phát hiện và giảm thiểu các lỗi logic hoặc ảo giác của mô hình là một bước quan trọng để xây dựng trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) phù hợp", Karl Cobbe, một nhà nghiên cứu tại OpenAI, cho biết với CNBC vào thời điểm đó.
Tóm lại, Reflection 70B là một mô hình AI tiềm năng với khả năng tự học hỏi và sửa chữa sai lầm, góp phần giải quyết vấn đề "ảo giác" đang gây trở ngại cho sự phát triển của các LLM. Kỹ thuật Reflection-Tuning được áp dụng trong mô hình này có thể là một bước tiến quan trọng hướng tới việc xây dựng các hệ thống AI đáng tin cậy và hiệu quả hơn. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Mô hình AI "Reflection 70B": Giải pháp tiềm năng cho vấn đề ảo giác của LLM?

Mô hình AI "Reflection 70B": Giải pháp tiềm năng cho vấn đề ảo giác của LLM? Mới đây, một mô hình chatbot AI mới đã xuất hiện tro...

tháng 9 07, 2024

Perplexity AI: Hợp tác với các nhà xuất bản lớn - Một bước ngoặt mới?

Nâng cao Trí tuệ Nhờ Điều chỉnh Tinh chỉnh: Vai trò Chiến lược của Fine-tuning trong Phát triển LLaMA 3.1 và Orca 2

Hiểu rõ RAG: Cách tích hợp LLM AI thế hệ mới với kiến thức kinh doanh của bạn

LootMogul: Cách mạng hóa trải nghiệm thể thao với Trí tuệ nhân tạo chuyên ngành, mở ra kỷ nguyên trải nghiệm do người hâm mộ dẫn dắt trị giá hàng tỷ đô la

HyperWrite ra mắt Reflection 70B: Mô hình ngôn ngữ nguồn mở mạnh mẽ nhất thế giới

Mô hình AI "Reflection 70B": Giải pháp tiềm năng cho vấn đề ảo giác của LLM?

Bài đăng phổ biến

Labels