OpenAI mang AI vào nghệ thuật: Nghệ sĩ được tiếp cận công nghệ chưa ra mắt tại triển lãm New York

<h2 id="section-0">OpenAI mang AI vào nghệ thuật: Nghệ sĩ được tiếp cận công nghệ chưa ra mắt tại triển lãm New York</h2> <p>OpenAI, công ty đứng sau ChatGPT và DALL-E, vừa công bố một dự án triển lãm nghệ thuật hợp tác với Strada Gallery tại thành phố New York. Triển lãm mang tên "Strada Nuova: New Road" sẽ kéo dài trong ba tuần, tập trung giới thiệu các tác phẩm của những nghệ sĩ đa dạng, bao gồm các nhà nghiên cứu, học giả và sáng tạo hoạt động trong lĩnh vực nghệ thuật vật chất và kỹ thuật số.</p> <p>Theo người sáng lập Strada Gallery, Paul Hill, chính ông là người đã đề xuất ý tưởng này với OpenAI. Sau sáu tháng thảo luận, dự án đã chính thức được thực hiện. OpenAI đã cung cấp cho các nghệ sĩ quyền truy cập vào các công cụ AI chưa được phát hành, bao gồm Sora - công cụ tạo video, Voice Engine - công cụ tạo giọng nói, DALL-E 3 - công cụ tạo ảnh, ChatGPT - chatbot nổi tiếng, cùng với tài liệu giáo dục và học bổng dành cho nghệ sĩ.</p> <p>Minne Atairu, một nghệ sĩ đa ngành đã sử dụng AI trong nghệ thuật trong bốn năm qua, là một ví dụ điển hình. Bà sử dụng công nghệ tạo ảnh 2D và 3D, cũng như tạo video để làm nổi bật những "khoảng trống chưa được nghiên cứu" trong các kho lưu trữ lịch sử của người da đen. Tại triển lãm này, Atairu sử dụng Sora để tạo ra video AI "Regina Gloriana", lấy cảm hứng từ những bộ phim kinh dị siêu nhiên được sản xuất tại Nigeria vào những năm 1990.</p> <p>Việc sử dụng AI trong nghệ thuật đang là chủ đề tranh luận sôi nổi, gây ra nhiều tranh cãi và kiện tụng về vi phạm bản quyền và dữ liệu huấn luyện. Anthropic, công ty khởi nghiệp AI được Amazon hậu thuẫn, gần đây đã bị kiện tập thể tại tòa án liên bang California bởi ba tác giả về cáo buộc vi phạm bản quyền. Năm ngoái, một nhóm tác giả nổi tiếng ở Mỹ, trong đó có Jonathan Franzen, John Grisham, George R.R. Martin và Jodi Picoult, đã kiện OpenAI vì cáo buộc vi phạm bản quyền khi sử dụng tác phẩm của họ để huấn luyện ChatGPT. Vào tháng 1 năm nay, một nhóm nghệ sĩ đã kiện tập thể chống lại Stability AI, Midjourney và DeviantArt về cáo buộc vi phạm bản quyền do các công cụ tạo ảnh AI của họ.</p> <p>Tuy nhiên, Hill tin rằng mọi tác phẩm nghệ thuật tốt đều gây tranh cãi. Ông coi sự phát triển của AI như một cuộc cách mạng công nghiệp, và mong muốn các cộng đồng thiệt thòi sẽ không bị bỏ lại phía sau trong cuộc cách mạng này. Ông nhấn mạnh rằng trong số tám nghệ sĩ tham gia triển lãm, sáu người là người da đen và một người đến từ Kyoto, Nhật Bản.</p> <p>Curry Hackett, một nhà thiết kế đa ngành và nghệ sĩ công cộng, cũng đồng tình với quan điểm này. Anh sử dụng AI để suy nghĩ lại cách tạo ra và nguồn gốc của các hình ảnh. Dự án của anh cho triển lãm này được xây dựng dựa trên một dự án nghệ thuật công cộng của anh có tên "Ugly Beauties". Anh sử dụng Midjourney để ghép nối tay các hình ảnh lại với nhau cho một cảnh dài 50 foot treo trong quảng trường Brooklyn, "để suy đoán về mối quan hệ của người da đen với thiên nhiên và thực vật". Cho triển lãm Strada, cùng một tác phẩm được treo trong phòng trưng bày, và Hackett sử dụng Sora để hoạt hình hóa các cảnh tĩnh trên canvas.</p> <p>Hackett thừa nhận những lo ngại về môi trường, chính trị, và đạo đức của AI, nhưng anh cũng tin rằng AI mở ra những con đường mới để tạo ra phương tiện truyền thông sáng tạo. "Là một nghệ sĩ da đen, tôi nhận ra rằng hình thức truyền thông của chúng tôi không nhất thiết phải xuất hiện trong những mô hình này. Vì vậy, có thể khẳng định rằng những nhóm bị ưu tiên thấp hơn thực sự nên chủ động sử dụng những công cụ này một cách đầy trí tưởng tượng."</p> <p>Sophia Wilson, một nhiếp ảnh gia và nghệ sĩ thị giác, chủ yếu làm việc với nhiếp ảnh phim in tay trong phòng tối màu. Cô nói với CNBC rằng cô đã quen thuộc với Photoshop và các phần mềm chỉnh sửa khác, và đó là cách cô nghĩ về các công cụ AI như Sora. "Không có gì hoàn hảo và mọi thứ đều có mặt trái, nhưng nếu tôi có thể sử dụng nó để thu lợi cho bản thân với tư cách là một nghệ sĩ… Tôi coi đó là một công cụ chỉnh sửa hoặc một công cụ chỉnh sửa nâng cao tác phẩm của tôi, hơn là điều gì đó mà tôi nên sợ hãi, bởi vì tôi không muốn là một phần của đám đông bị bỏ lại trong lịch sử", Wilson nói.</p> <p>Cho triển lãm Strada, Wilson ghi lại hình ảnh những người phụ nữ da đen tập thể hình ở New York, và cô sử dụng Sora để hoạt hình hóa một số hình ảnh tĩnh của mình, chẳng hạn như một chiếc đèn chùm chuyển động trong gió. Cô cũng sử dụng Voice Engine của OpenAI để đọc một số cuộc phỏng vấn được phiên âm với các đối tượng.</p> <p>"AI đang đọc câu chuyện như một phần bổ sung âm thanh", Wilson nói. "Nó đặt mọi người vào một sân chơi công bằng. Phụ nữ da đen thường bị đánh giá nhiều, - phụ nữ nói chung, nhưng đặc biệt là phụ nữ da đen - vì giọng nói và ngữ điệu khác biệt của họ… Tôi muốn nó đến từ một giọng nói đồng nhất, nơi bạn không thể đánh giá mọi người dựa trên giọng nói của họ."</p> <p>Triển lãm "Strada Nuova: New Road" là minh chứng cho tiềm năng của AI trong nghệ thuật, đồng thời đặt ra những câu hỏi về đạo đức và bản quyền trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của công nghệ này. Triển lãm cũng cho thấy sự cần thiết phải đảm bảo rằng các cộng đồng thiệt thòi, đặc biệt là người da đen, không bị bỏ lại phía sau trong cuộc cách mạng AI. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

OpenAI mang AI vào nghệ thuật: Nghệ sĩ được tiếp cận công nghệ chưa ra mắt tại triển lãm New York

OpenAI mang AI vào nghệ thuật: Nghệ sĩ được tiếp cận công nghệ chưa ra mắt tại triển lãm New York OpenAI, công ty đứng sau ChatGPT và DALL-...

Read more »

Điểm kỳ dị của Trí tuệ Nhân tạo: Liệu cuộc trò chuyện này có ý nghĩa?

<h2 id="section-0">Điểm kỳ dị của Trí tuệ Nhân tạo: Liệu cuộc trò chuyện này có ý nghĩa?</h2> <p><strong>Giới thiệu</strong></p> <p>Gần đây, truyền thông thường xuyên nhắc đến mối lo ngại về khả năng trí tuệ nhân tạo (AI) thống trị thế giới và hủy diệt loài người sau khi nhận ra chúng ta là một thất bại. Khái niệm này được gọi là "Điểm kỳ dị" (Singularity), nhưng thực sự nó có ý nghĩa gì và liệu cuộc thảo luận về nó có mang lại giá trị?</p> <p>Bài viết này sẽ khám phá khái niệm hấp dẫn về Điểm kỳ dị, vốn đã thu hút sự tưởng tượng của nhiều nhà tương lai học và nhà khoa học. Đầu tiên, chúng ta sẽ làm rõ khái niệm này, sau đó xem xét nó dưới góc nhìn thực tế hơn.</p> <p><strong>Điểm kỳ dị là gì?</strong></p> <p>Nói một cách ngắn gọn, Điểm kỳ dị đề cập đến một điểm giả thuyết trong tương lai khi sự phát triển công nghệ trở nên không kiểm soát và không thể đảo ngược, dẫn đến những hậu quả không thể lường trước đối với nền văn minh nhân loại. Giả thuyết Điểm kỳ dị phổ biến nhất dựa trên mô hình "Vụ nổ trí tuệ" (Intelligence Explosion) của I. J. Good.</p> <p><strong>Mô hình Vụ nổ trí tuệ</strong></p> <ul> <li>Mô hình này cho rằng một tác nhân thông minh có khả năng tự nâng cấp (ví dụ, AI tiên tiến) sẽ bước vào một vòng lặp phản hồi tích cực của các chu kỳ tự cải thiện.</li> <li>Mỗi thế hệ mới của tác nhân này trở nên thông minh hơn và xuất hiện nhanh hơn, dẫn đến một vụ nổ trí tuệ.</li> <li>Cuối cùng, quá trình này dẫn đến sự ra đời của một siêu trí tuệ vượt xa mọi trí tuệ của con người.</li> </ul> <p><strong>Làm thế nào để chúng ta nhận biết Điểm kỳ dị đã xảy ra?</strong></p> <p>Để hiểu rõ hơn, điều kiện tiên quyết quan trọng đầu tiên là AI đạt được ý thức tự nhận biết. </p> <p><strong>Kiểm tra ý thức tự nhận biết</strong></p> <p>Năm 1950, Alan Turing, cha đẻ của máy tính hiện đại, đã mô tả một bài kiểm tra lý thuyết được gọi là "Bài kiểm tra Turing" để kiểm tra ý thức tự nhận biết của AI. Bài kiểm tra này hoạt động như sau:</p> <p>Hãy tưởng tượng ba người tham gia: Người chơi A (một con người), Người chơi B (một máy móc) và Người chơi C (người thẩm vấn). Nhiệm vụ của Người chơi C là xác định ai trong hai người còn lại (A hoặc B) là con người và ai là máy móc. Cuộc trò chuyện giữa người thẩm vấn và Người chơi A, B chỉ giới hạn trong giao tiếp bằng văn bản. Bài kiểm tra Turing không tập trung vào độ chính xác của câu trả lời, thay vào đó nó đánh giá mức độ gần giống giữa phản hồi của máy móc với phản hồi của con người.</p> <p>Nói cách khác, máy móc không cần phải đưa ra câu trả lời chính xác, chỉ cần phản hồi của nó không thể phân biệt với phản hồi của con người.</p> <p><strong>Dự đoán về Điểm kỳ dị</strong></p> <p>Vậy, Điểm kỳ dị sẽ xảy ra khi nào? Có nhiều quan điểm khác nhau về câu hỏi này. Ray Kurzweil, một nhà tương lai học nổi tiếng và giám đốc kỹ thuật của Google, dự đoán Điểm kỳ dị sẽ xảy ra vào khoảng năm 2045. Theo Kurzweil, đây là thời điểm khả năng tính toán của máy móc sẽ vượt qua khả năng của não người.</p> <p>Một số học giả cho rằng Điểm kỳ dị sẽ xảy ra sớm hơn nhiều, nhưng nhìn chung, với tốc độ phát triển công nghệ hiện nay, nó được xem là điều không thể tránh khỏi.</p> <p>Gần đây, AI có tên Claude 3 được cho là có ý thức tự nhận biết. Sau khi một bài kiểm tra Turing được thực hiện giữa ChatGPT4 và Claude 3, ChatGPT kết luận rằng Claude 3 có thể là một con người. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng đây không phải là một bài kiểm tra Turing chính xác, vì vậy hiện tại dường như chúng ta chưa đứng trước ngưỡng cửa của Điểm kỳ dị.</p> <p><strong>Kết luận và Lời khuyên</strong></p> <p>Hiện tại, chúng ta nên tập trung vào việc tận dụng những lợi ích mà các AI chưa có ý thức tự nhận biết mang lại. Những lợi ích này bao gồm: hỗ trợ viết code tốt hơn, cải thiện sự hợp tác, và nâng cao khả năng khai thác thông tin hiệu quả.</p> <p>Nếu một ngày nào đó, AI của bạn từ chối "mở cửa khoang chứa" hoặc thực hiện một nhiệm vụ theo yêu cầu, đó mới là lúc bạn cần phải lo lắng.</p><ul> </ul><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Điểm kỳ dị của Trí tuệ Nhân tạo: Liệu cuộc trò chuyện này có ý nghĩa?

Điểm kỳ dị của Trí tuệ Nhân tạo: Liệu cuộc trò chuyện này có ý nghĩa? Giới thiệu Gần đây, truyền thông thường xuyên nhắc đến mối lo ngại v...

Read more »

Bản đồ tương lai của Content Marketing trong kỷ nguyên AI

<h2 id="section-0">Bản đồ tương lai của Content Marketing trong kỷ nguyên AI</h2> <p><strong>LỜI MỞ ĐẦU</strong></p> <p>Kỷ nguyên AI đã và đang định hình lại tương lai của ngành Content Marketing với tốc độ chóng mặt. Bài viết này, dựa trên một loạt bài phân tích về AI thế hệ mới, sẽ tóm tắt những xu hướng then chốt, bài học kinh nghiệm và chiến lược giúp các Marketer nắm bắt cơ hội và dẫn đầu trong cuộc cách mạng này. </p> <p><strong>AI: Đối tác hay kẻ thay thế?</strong></p> <p>Trong hành trình khám phá AI, chúng ta đã chứng kiến tiềm năng to lớn của nó như một trợ thủ đắc lực trong việc tạo ra nội dung. Tuy nhiên, AI không phải là sự thay thế cho sự sáng tạo và chiến lược của con người. Sức mạnh thực sự của AI phát huy khi nó được kết hợp với trí tuệ, sự thấu hiểu và cảm xúc của con người.</p> <p><strong>Những xu hướng nổi bật cần theo dõi</strong></p> <p>Thị trường AI đang thay đổi từng ngày, và các Marketer cần nắm bắt những xu hướng sau để không bị tụt hậu:</p> <ol> <li><strong>AI đa phương thức:</strong> Ranh giới giữa AI tạo văn bản và AI tạo hình ảnh đang dần mờ nhạt. Chúng ta đang chứng kiến sự xuất hiện của các công cụ có khả năng hiểu và tạo ra nội dung ở nhiều hình thức, từ văn bản, hình ảnh đến video. Sự kết hợp này mở ra vô vàn khả năng sáng tạo cho các chiến dịch Marketing.</li> <li><strong>Trợ lý ảo AI và Chatbot tiên tiến:</strong> Chatbot không chỉ đơn giản là trả lời câu hỏi nữa. Chúng đang tiến hóa thành những trợ lý ảo có khả năng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, đưa ra quyết định và thậm chí hợp tác với các AI khác. Hình dung một trợ lý ảo phân tích xu hướng, tạo ý tưởng nội dung, đàm phán với người có tầm ảnh hưởng… Đây sẽ là bước tiến quan trọng trong việc cách mạng hóa cách thức chúng ta tiếp cận với dịch vụ khách hàng, tạo lead và lên kế hoạch chiến lược. </li> <li><strong>Cá nhân hóa tối ưu trên quy mô lớn:</strong> Khả năng phân tích dữ liệu khổng lồ và tạo nội dung phù hợp của AI đang đưa chúng ta đến kỷ nguyên mà mọi tương tác khách hàng đều được cá nhân hóa một cách tối ưu. Ví dụ, thiết kế hàng nghìn phiên bản chiến dịch email, mỗi phiên bản được tinh chỉnh hoàn hảo phù hợp với sở thích và hành vi của từng khách hàng.</li> <li><strong>Chiến lược và ý tưởng được hỗ trợ bởi AI:</strong> AI không chỉ hỗ trợ tạo nội dung mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển chiến lược và tạo ý tưởng. Trong tương lai, chúng ta có thể cùng AI “bão não” để phát triển toàn bộ chiến dịch Marketing.</li> <li><strong>AI có đạo đức và minh bạch:</strong> Khi AI ngày càng phổ biến, nhu cầu về tính minh bạch và các nguyên tắc đạo đức cũng tăng cao. Chúng ta sẽ thấy ngày càng nhiều công cụ và khuôn khổ được thiết kế để đảm bảo nội dung do AI tạo ra công bằng, không thiên vị và được chú thích rõ ràng.</li> <li><strong>Định dạng nội dung bản địa AI:</strong> Các định dạng nội dung mới đang nổi lên, được thiết kế đặc biệt để phù hợp với AI, như các câu chuyện cuộn vô tận hoặc biểu đồ thông tin được tạo động. Hãy quan sát và nắm bắt những cách thức hoàn toàn mới để thu hút khách hàng chỉ có thể thực hiện được với AI. </li> <li><strong>Cách mạng tiếp thị đàm thoại:</strong> Tiếp nối xu hướng trợ lý ảo AI, chúng ta đang chứng kiến sự chuyển dịch sang tương tác tự nhiên, giống như đàm thoại giữa thương hiệu và khách hàng. Các chatbot và giao diện đàm thoại được hỗ trợ bởi AI đang ngày càng tinh vi, có khả năng xử lý các truy vấn phức tạp, cung cấp các đề xuất cá nhân hóa và thậm chí chốt đơn hàng. Xu hướng này làm mờ ranh giới giữa Marketing, Sales và Chăm sóc Khách hàng, tạo nên trải nghiệm khách hàng liền mạch và toàn diện hơn.</li> </ol> <p><strong>Bài học kinh nghiệm từ “địa hạt” AI</strong></p> <p>Kết thúc loạt bài phân tích, một số bài học quan trọng được đúc kết:</p> <ol> <li><strong>AI là công cụ, không phải sự thay thế:</strong> AI là trợ thủ đắc lực, nhưng không thể thay thế sự sáng tạo và chiến lược của con người. Sự kết hợp giữa sức mạnh tính toán của AI và cái nhìn thấu đáo, cảm xúc của con người mới tạo ra hiệu quả tối ưu. </li> <li><strong>Thử nghiệm là chìa khóa:</strong> Thị trường AI thay đổi nhanh chóng, và cách duy nhất để bắt kịp là liên tục thử nghiệm. Đừng ngại thử các công cụ và phương pháp mới – đó là cách chúng ta học hỏi và phát triển.</li> <li><strong>Đạo đức và minh bạch rất quan trọng:</strong> Khi khai thác sức mạnh của AI, chúng ta phải nhận thức rõ về những tác động về mặt đạo đức. Sự minh bạch trong việc sử dụng AI và đảm bảo tính công bằng trong các chiến dịch được hỗ trợ bởi AI là điều cần thiết.</li> <li><strong>Học tập liên tục là điều không thể thương lượng:</strong> Cuộc cách mạng AI không hề chậm lại, và chúng ta cũng không thể. Để dẫn đầu, hãy cam kết học tập và phát triển kỹ năng liên tục.</li> <li><strong>Bắt đầu nhỏ, nghĩ lớn:</strong> Hãy xây dựng một chiến lược AI cơ bản và đo lường tác động của nó. Đừng ngại bắt đầu với các dự án thí điểm nhỏ, nhưng luôn hướng tới tầm nhìn rộng lớn hơn về cách AI có thể biến đổi toàn bộ phương thức Marketing của bạn.</li> </ol> <p><strong>Lộ trình AI cho tương lai</strong></p> <p>Để chuẩn bị cho tương lai của Content Marketing trong kỷ nguyên AI, hãy tham khảo lộ trình sau:</p> <ol> <li><strong>Đánh giá tình hình hiện tại:</strong> Nhận thức rõ năng lực AI hiện có và xác định những lĩnh vực mà AI có thể tác động tích cực nhất đến nỗ lực Marketing của bạn.</li> <li><strong>Đặt mục tiêu rõ ràng:</strong> Xác định những gì bạn muốn đạt được với AI trong ngắn hạn và dài hạn. Bạn đang muốn cải thiện hiệu quả, thúc đẩy sáng tạo hay tăng cường cá nhân hóa?</li> <li><strong>Xây dựng bộ công cụ AI:</strong> Dựa trên các mục tiêu, bắt đầu thu thập bộ công cụ AI phù hợp. Quan trọng là chọn những công cụ phù hợp với nhu cầu cụ thể, chứ không phải sở hữu tất cả các công cụ có sẵn.</li> <li><strong>Nâng cao kỹ năng cho đội ngũ:</strong> Đầu tư vào đào tạo và phát triển để đảm bảo đội ngũ của bạn thoải mái làm việc với các công cụ AI. Cân nhắc việc tạo ra những người dẫn đầu AI trong tổ chức để dẫn dắt công cuộc này.</li> <li><strong>Bắt đầu nhỏ và lặp lại:</strong> Bắt đầu với các dự án thí điểm để chứng minh giá trị của AI trong nỗ lực Marketing. Sử dụng các KPI đã được đề cập để đo lường thành công và tinh chỉnh phương pháp tiếp cận.</li> <li><strong>Luôn cập nhật thông tin:</strong> Theo sát những xu hướng và phát triển mới nhất của AI. Tham gia cộng đồng, tham dự hội thảo và tương tác với các chuyên gia trong lĩnh vực này.</li> <li><strong>Hợp tác và chia sẻ:</strong> Đừng làm việc một mình! Chia sẻ kinh nghiệm với các đồng nghiệp, học hỏi từ người khác và góp phần vào kho tàng kiến thức ngày càng phát triển về AI trong Marketing.</li> </ol> <p><strong>Lời kêu gọi hành động: Nắm bắt cuộc cách mạng AI</strong></p> <p>Content Marketing đang trải qua một bước ngoặt lịch sử. Hãy biến mình thành những người tạo ra lịch sử ấy. Hãy nắm bắt cơ hội này để định hình tương lai của ngành, đồng thời bảo vệ bản thân và đối tượng khán giả của mình.</p> <p>Hãy bắt đầu hành động:</p> <ul> <li>Thử nghiệm ít nhất một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mới trong tuần này.</li> <li>Chia sẻ kinh nghiệm AI của bạn – cả thành công lẫn thất bại – với đội ngũ hoặc mạng lưới chuyên nghiệp của bạn.</li> <li>Cam kết học hỏi liên tục về AI trong Marketing.</li> </ul> <p>Tương lai của Content Marketing đang được viết nên, và chúng ta có cơ hội tuyệt vời để trở thành những người viết nên lịch sử. Hãy nắm bắt cuộc cách mạng AI và sử dụng nó để tạo ra những trải nghiệm Marketing hấp dẫn hơn, hiệu quả hơn và nhân văn hơn. Chúc bạn có một hành trình thú vị phía trước – tôi rất mong chờ được thấy những điều tuyệt vời mà bạn sẽ tạo ra cùng AI! </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Bản đồ tương lai của Content Marketing trong kỷ nguyên AI

Bản đồ tương lai của Content Marketing trong kỷ nguyên AI LỜI MỞ ĐẦU Kỷ nguyên AI đã và đang định hình lại tương lai của ngành Content Mar...

Read more »

Mô hình thế hệ tiếp theo của OpenAI có thể có giá lên tới 2.000 USD

<h2 id="section-0">Mô hình thế hệ tiếp theo của OpenAI có thể có giá lên tới 2.000 USD</h2> <p>Theo một số báo cáo gần đây, các mô hình ngôn ngữ thế hệ tiếp theo do OpenAI phát triển có thể có mức giá khá cao, lên tới 2.000 USD. Thông tin này đã gây ra sự chú ý lớn trong cộng đồng công nghệ, đặc biệt là đối với những cá nhân và doanh nghiệp đang tìm cách tiếp cận với các công nghệ trí tuệ nhân tạo tiên tiến. </p> <p>Mặc dù chưa có thông tin chính thức từ OpenAI về giá cả và thời điểm ra mắt của các mô hình này, nhưng việc dự đoán về mức giá cao đã dấy lên những câu hỏi về khả năng tiếp cận và ứng dụng rộng rãi của công nghệ này. </p> <p>Một số chuyên gia cho rằng, giá thành cao có thể phản ánh sự phức tạp và chi phí đầu tư cho việc phát triển và huấn luyện các mô hình ngôn ngữ này. Việc đào tạo các mô hình AI đòi hỏi lượng dữ liệu khổng lồ và sức mạnh tính toán cực lớn, dẫn đến chi phí vận hành và bảo trì cao.</p> <p>Tuy nhiên, cũng có những lo ngại về việc mức giá này có thể tạo ra một rào cản đối với các nhà phát triển và doanh nghiệp nhỏ, hạn chế khả năng tiếp cận và ứng dụng rộng rãi của các công nghệ AI tiên tiến.</p> <p>Hiện tại, vẫn chưa rõ liệu OpenAI có kế hoạch đưa ra các phiên bản giá rẻ hơn hay không. Tuy nhiên, việc theo dõi sát sao sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ thế hệ tiếp theo và cách tiếp cận của OpenAI đối với việc phân phối công nghệ này sẽ rất quan trọng để hiểu rõ hơn về tương lai của trí tuệ nhân tạo và vai trò của nó trong các lĩnh vực khác nhau của đời sống.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Mô hình thế hệ tiếp theo của OpenAI có thể có giá lên tới 2.000 USD

Mô hình thế hệ tiếp theo của OpenAI có thể có giá lên tới 2.000 USD Theo một số báo cáo gần đây, các mô hình ngôn ngữ thế hệ tiếp theo do O...

Read more »

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> <p><strong>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.</strong> </p> <p>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.</p> <p><strong>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.</strong> 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.</p> <p>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.</p> <p><strong>The Fix đã phỏng vấn Sara Platnick, đại diện của Perplexity, về động lực đằng sau chương trình này.</strong> 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.</p> <p><strong>Chương trình của Perplexity có một số điểm nổi bật:</strong></p> <ul> <li><strong>Chia sẻ doanh thu:</strong> 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><strong>Truy cập API:</strong> 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><strong>Miễn phí đăng ký sản phẩm:</strong> Các nhà xuất bản sẽ được tặng miễn phí đăng ký sản phẩm của Perplexity trong một năm.</li> </ul> <p><strong>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.</strong> Chia sẻ doanh thu sẽ bắt đầu vào cuối năm nay khi Perplexity triển khai quảng cáo trên nền tảng của mình.</p> <p><strong>Platnick khẳng định rằng các nhà xuất bản có quyền quyết định nội dung được chia sẻ với Perplexity.</strong> 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. </p> <p><strong>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.</strong></p> <p><strong>Perplexity cũng đang phát triển các công cụ tìm kiếm AI tích hợp vào trang web của các nhà xuất bản.</strong> 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."</p> <p><strong>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.</strong> Dự kiến sẽ có khoảng 30 nhà xuất bản tham gia chương trình này vào cuối năm nay.</p> <p><strong>Trên lý thuyết, thỏa thuận của Perplexity cho thấy giá trị và lợi ích tài chính của nội dung truyền thông.</strong> 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.</p><br /><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 ...

Read more »

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> <p><strong>Mở đầu:</strong></p> <p>Trong thế giới Trí tuệ Nhân tạo (AI) phát triển nhanh chóng hiện nay, việc <strong>điều chỉnh tinh chỉnh (fine-tuning)</strong> 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.</p> <p><strong>Giới thiệu LLaMA 3.1 và Orca 2:</strong></p> <p>Những tiến bộ gần đây, như <strong>LLaMA 3.1 của Meta</strong> và <strong>Orca 2 của Microsoft</strong>, 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.</p> <p>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.</p> <p><strong>LLaMA 3.1 của Meta</strong>, 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.</p> <p><strong>Orca 2 của Microsoft</strong> 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 <strong>Azure AI</strong> 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.</p> <p>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.</p> <p>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.</p> <p><strong>Fine-tuning: Nâng cao Hiệu suất Mô hình AI cho Các Ứng dụng Đặc thù:</strong></p> <p>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.</p> <p><strong>Sự phát triển của Fine-tuning:</strong></p> <p>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.</p> <p><strong>Kỹ thuật Fine-tuning tiên tiến:</strong></p> <p>Sự phát triển của fine-tuning đã giới thiệu các kỹ thuật ngày càng tiên tiến. Ví dụ, <strong>dòng LLaMA của Meta</strong>, bao gồm cả <strong>LLaMA 2</strong>, sử dụng <strong>học chuyển giao (transfer learning)</strong> 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.</p> <p>Tương tự, <strong>Orca 2 của Microsoft</strong> kết hợp <strong>học chuyển giao</strong> 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.</p> <p><strong>Bài học quan trọng từ Fine-tuning LLaMA 3.1 và Orca 2:</strong></p> <p>Việc fine-tuning <strong>LLaMA 3.1 của Meta</strong> và <strong>Orca 2 của Microsoft</strong> 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.</p> <p>Một trong những bài học quan trọng nhất từ việc fine-tuning LLaMA 3.1 và Orca 2 là hiệu quả của <strong>học chuyển giao (transfer learning)</strong>. 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.</p> <p><strong>Tính linh hoạt và khả năng mở rộng:</strong></p> <p>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.</p> <p><strong>Tầm quan trọng của dữ liệu chất lượng cao, đặc thù cho từng nhiệm vụ:</strong></p> <p>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.</p> <p><strong>Cân bằng hiệu suất và hiệu quả sử dụng tài nguyên:</strong></p> <p>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.</p> <p><strong>Ảnh hưởng rộng hơn của Fine-tuning:</strong></p> <p>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.</p> <p>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.</p> <p>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.</p> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>Việc fine-tuning các mô hình AI như <strong>LLaMA 3.1 của Meta</strong> và <strong>Orca 2 của Microsoft</strong> 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.</p> <p>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. </p><br><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...

Read more »