NVIDIA Nâng Cao Hiệu Suất Llama 3.1 Lên 1,9 Lần Nhờ Thuật Toán Giải Mã "Medusa"

<h2 id="section-0">NVIDIA Nâng Cao Hiệu Suất Llama 3.1 Lên 1,9 Lần Nhờ Thuật Toán Giải Mã "Medusa"</h2> <p><strong>NVIDIA đã đạt được bước tiến đáng kể trong việc tối ưu hóa hiệu năng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với thuật toán giải mã độc quyền "Medusa" trên bộ tăng tốc AI HGX H200.</strong> Nhờ Medusa, hiệu năng của Llama 3.1 trong việc suy luận đã được cải thiện lên đến 1,9 lần so với trước đây.</p> <p><strong>Nhu cầu xử lý đa GPU cho AI thế hệ mới:</strong></p> <p>Trong bối cảnh các mô hình ngôn ngữ lớn ngày càng phức tạp và quy mô khổng lồ, việc sử dụng nhiều GPU để tính toán trở nên cần thiết để đáp ứng các yêu cầu về độ trễ thấp và thông lượng cao của các ứng dụng AI thế hệ mới. </p> <p>Để đạt được hiệu năng tối ưu, các GPU cần phải hoạt động đồng bộ như một "GPU mạnh mẽ", với khả năng giao tiếp GPU-GPU siêu nhanh và phần mềm tiên tiến tận dụng tối đa tiềm năng của nhiều GPU. </p> <p>NVIDIA đã đạt được điều này bằng cách phân chia các phép tính của từng lớp mô hình trên các GPU sẵn có thông qua kỹ thuật song song tensor (tensor parallelism) kết hợp với các thuật toán tiên tiến như giải mã dự đoán (speculative decoding). Nhờ đó, độ trễ trong việc tạo ra các mã thông báo (token generation latency) được giảm đáng kể, mang đến trải nghiệm người dùng tương tác mượt mà.</p> <p><strong>HGX H200 và vai trò quan trọng của TensorRT-LLM:</strong></p> <p>Để phục vụ Llama 3.1 với độ trễ cực thấp, các dịch vụ đám mây có thể tận dụng tối đa sức mạnh của máy chủ NVIDIA HGX H200. Mỗi máy chủ HGX H200 tích hợp 8 GPU H200 Tensor Core và 4 chip NVLink Switch, cho phép mỗi GPU giao tiếp với tốc độ băng thông 900 GB/s đến bất kỳ GPU nào khác trong hệ thống. Băng thông kết nối GPU-GPU cao là yếu tố then chốt để tránh trở thành điểm nghẽn trong các trường hợp sử dụng tương tác.</p> <p>NVIDIA TensorRT-LLM, một thư viện TensorRT mã nguồn mở, được sử dụng để triển khai hiệu quả các thuật toán tối ưu hóa trên hệ thống NVIDIA H200 HGX. TensorRT-LLM cung cấp hiệu năng suy luận hàng đầu trên các LLM mới nhất thông qua nhiều kỹ thuật khác nhau, bao gồm song song tensor và giải mã dự đoán.</p> <p><strong>Medusa: Giải pháp đột phá cho việc tăng tốc tạo mã thông báo:</strong></p> <p>Các LLM dựa trên Transformer hoạt động theo cách tự hồi quy (auto-regressive), nghĩa là các mã thông báo phải được tạo ra theo trình tự, làm hạn chế thông lượng mỗi bước tạo ra chỉ một mã thông báo. Thông thường, tốc độ tạo ra một mã thông báo phụ thuộc vào tốc độ tải trọng lượng mô hình vào bộ nhớ, dẫn đến việc các khả năng xử lý Tensor Core mạnh mẽ của GPU H200 không được tận dụng hết.</p> <p>Giải mã dự đoán là một kỹ thuật tăng thông lượng tạo mã thông báo bằng cách sử dụng "mô hình nháp" (draft model) để dự đoán nhiều mã thông báo tiếp theo, vượt ra ngoài mã thông báo tiếp theo. LLM mục tiêu sau đó sẽ "gói" các ứng viên dự đoán và xác thực chúng song song với mã thông báo tiếp theo, sử dụng hiệu quả hơn các tài nguyên tính toán GPU song song. Nếu LLM gốc chấp nhận bất kỳ chuỗi ứng viên nào, nhiều mã thông báo sẽ được tạo ra trong cùng một bước, do đó tăng tốc quá trình tạo mã thông báo.</p> <p>Medusa, được mô tả trong một bài báo nghiên cứu, là một thuật toán giải mã dự đoán sử dụng chính mô hình gốc làm "mô hình nháp", tránh sự phức tạp của hệ thống và sự khác biệt về phân phối khi sử dụng một "mô hình nháp" riêng biệt. Kỹ thuật này sử dụng thêm các "đầu" giải mã, gọi là đầu Medusa, để dự đoán các mã thông báo ứng viên vượt ra ngoài mã thông báo tiếp theo. Mỗi đầu Medusa tạo ra một phân phối mã thông báo vượt ra ngoài mã thông báo trước đó.</p> <p><strong>Kết quả ấn tượng của Medusa:</strong></p> <p>Với Medusa, một HGX H200 có thể tạo ra 268 mã thông báo mỗi giây cho mỗi người dùng đối với Llama 3.1 70B và 108 mã thông báo mỗi giây cho Llama 3.1 405B. Tốc độ này nhanh hơn 1,5 lần đối với Llama 3.1 70B và nhanh hơn 1,9 lần đối với Llama 3.1 405B so với không sử dụng Medusa. Mặc dù tỷ lệ chấp nhận của Medusa có thể thay đổi giữa các tác vụ, nhưng hiệu năng tổng thể của nó được tổng quát hóa trên một loạt các tác vụ.</p> <p>Các đầu Medusa cho cả Llama 3.1 70B và Llama 3.1 405B được đào tạo bằng cách tích hợp Trình tối ưu hóa mô hình NVIDIA TensorRT với khung công tác NVIDIA NeMo. Việc đào tạo đầu Medusa sử dụng phần thân (backbone) cố định, đảm bảo rằng việc sử dụng Medusa mang lại độ chính xác giống hệt với mô hình cơ sở.</p> <p><strong>Tương lai của đổi mới toàn diện của NVIDIA:</strong></p> <p>NVIDIA HGX H200 với NVLink Switch và TensorRT-LLM đã mang lại hiệu năng suy luận thời gian thực tuyệt vời trên các mô hình phổ biến và đòi hỏi khắt khe trong cộng đồng. Để tiếp tục cải thiện trải nghiệm người dùng và giảm chi phí suy luận, NVIDIA liên tục đổi mới trên mọi tầng của ngăn xếp công nghệ – chip, hệ thống, thư viện phần mềm, thuật toán và hơn thế nữa. </p> <p>NVIDIA hứa hẹn sẽ chia sẻ thêm những cập nhật về hiệu năng suy luận độ trễ thấp trong tương lai khi cả nền tảng của họ và hệ sinh thái LLM tiếp tục phát triển.</p> <p><strong>Tóm lại, sự ra đời của Medusa thể hiện cam kết của NVIDIA trong việc thúc đẩy đổi mới AI và tối ưu hóa hiệu năng của LLM. Thuật toán này hứa hẹn sẽ mở ra một kỷ nguyên mới cho các ứng dụng AI thế hệ mới, đặc biệt là trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tạo nội dung.</strong> </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

NVIDIA Nâng Cao Hiệu Suất Llama 3.1 Lên 1,9 Lần Nhờ Thuật Toán Giải Mã "Medusa"

NVIDIA Nâng Cao Hiệu Suất Llama 3.1 Lên 1,9 Lần Nhờ Thuật Toán Giải Mã "Medusa" NVIDIA đã đạt được bước tiến đáng kể trong việc t...

Read more »

Bill Gates: Tỷ phú công nghệ "nghiện" ChatGPT dù biết nó hay mắc lỗi

<h2 id="section-0">Bill Gates: Tỷ phú công nghệ "nghiện" ChatGPT dù biết nó hay mắc lỗi</h2> <p><strong>Bill Gates, người có thể chi trả cho một đội ngũ nghiên cứu riêng khổng lồ, lại thừa nhận rằng ông thường sử dụng ChatGPT, một công cụ AI thường xuyên mắc lỗi, để tìm kiếm thông tin và viết lách.</strong></p> <p>Câu chuyện này nghe có vẻ khá bất ngờ, phải không? Tỷ phú giàu thứ 7 thế giới, người có đủ tài lực để xây dựng một đội ngũ chuyên gia nghiên cứu và kiểm chứng thông tin, lại lựa chọn sử dụng một chatbot AI thường xuyên "nói dối" để tìm hiểu về các chủ đề khác nhau. </p> <p>Trong một cuộc phỏng vấn với The Verge, Bill Gates đã chia sẻ rằng ông thường dùng ChatGPT để tìm hiểu những vấn đề mới và hỗ trợ trong việc viết lách. Ông cho rằng đây là một cách tuyệt vời để nhận được những giải thích cụ thể cho các câu hỏi của mình.</p> <p>Tuy nhiên, việc Gates sử dụng ChatGPT để "học hỏi" về các chủ đề lại gây ra nhiều tranh cãi. Bởi lẽ, ChatGPT, cũng như các mô hình ngôn ngữ lớn khác, được biết đến với khả năng "ảo giác" - tức là đưa ra những thông tin sai lệch một cách tự tin, gây khó khăn cho người dùng trong việc phân biệt đâu là sự thật. </p> <p>Trong ngành công nghiệp AI, hiện tượng này được gọi là "ảo giác" hoặc thậm chí là "nói nhảm". Mặc dù các chuyên gia đã nỗ lực cải thiện độ chính xác của các chatbot, nhưng vấn đề này vẫn chưa được giải quyết hoàn toàn. Có thể ví ChatGPT như một "người kể chuyện không đáng tin cậy" do thói quen "nói dối" và "bịa đặt" của nó. Nhưng, dường như Bill Gates lại không mấy bận tâm đến điều này.</p> <p>Ngoài ra, cuộc phỏng vấn cũng hé lộ một chi tiết thú vị khác về mối quan hệ giữa Bill Gates và Microsoft. Mặc dù đã rời khỏi hội đồng quản trị Microsoft từ năm 2021, Bill Gates vẫn giữ vai trò cố vấn cho công ty và được cho là có ảnh hưởng lớn đến các quyết định đầu tư vào lĩnh vực AI, đặc biệt là mối quan hệ hợp tác với OpenAI, đơn vị phát triển ChatGPT. </p> <p>Kết hợp hai thông tin này, chúng ta thấy được một bức tranh khá phức tạp về vai trò của Bill Gates trong ngành công nghệ, đặc biệt là trong bối cảnh AI đang phát triển mạnh mẽ. Một mặt, ông là người tiên phong trong việc đầu tư vào AI, thúc đẩy sự phát triển của công nghệ này. Mặt khác, ông lại sử dụng một công cụ AI tiềm ẩn nhiều rủi ro để phục vụ cho nhu cầu cá nhân, trong khi Microsoft thu về lợi nhuận khổng lồ từ các sản phẩm AI.</p> <p>Câu chuyện về việc Bill Gates "nghiện" ChatGPT dù biết nó hay mắc lỗi không chỉ là một câu chuyện thú vị về một tỷ phú công nghệ, mà còn đặt ra nhiều câu hỏi về tương lai của AI và trách nhiệm của các công ty công nghệ trong việc đảm bảo tính chính xác và an toàn của các công nghệ này.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Bill Gates: Tỷ phú công nghệ "nghiện" ChatGPT dù biết nó hay mắc lỗi

Bill Gates: Tỷ phú công nghệ "nghiện" ChatGPT dù biết nó hay mắc lỗi Bill Gates, người có thể chi trả cho một đội ngũ nghiên cứu ...

Read more »

Từ điển ChatGPT: 45 Thuật ngữ Trí tuệ Nhân tạo Mà Ai Cũng Nên Biết

<h2 id="section-0">Từ điển ChatGPT: 45 Thuật ngữ Trí tuệ Nhân tạo Mà Ai Cũng Nên Biết</h2> <p><strong>Sự bùng nổ của Trí tuệ nhân tạo (AI) đang diễn ra mạnh mẽ, với các công ty như Google, Microsoft, Meta và Apple tích hợp AI vào mọi thứ. Điều này dẫn đến sự xuất hiện của vô số thuật ngữ mới. Bài viết này sẽ là cẩm nang của bạn, cung cấp một danh sách các thuật ngữ AI quan trọng để bạn nắm bắt được xu hướng công nghệ này.</strong></p> <p><strong>Sự Lột Xác Của Công Nghệ:</strong></p> <p>Khi ChatGPT ra mắt vào cuối năm 2022, nó đã hoàn toàn thay đổi mối quan hệ của con người với công nghệ. Đột nhiên, việc tìm kiếm trực tuyến trở nên chủ động hơn, cho phép người dùng trò chuyện với chatbot bằng ngôn ngữ tự nhiên và nhận được những câu trả lời sáng tạo, giống như khi giao tiếp với một con người. Sự biến đổi này mạnh mẽ đến mức Google, Meta, Microsoft và Apple nhanh chóng bắt đầu tích hợp AI vào bộ sản phẩm của mình.</p> <p>Tuy nhiên, khía cạnh chatbot của AI chỉ là một phần của bức tranh toàn cảnh về Trí tuệ nhân tạo. Việc sử dụng ChatGPT để làm bài tập về nhà hay Midjourney tạo ra những hình ảnh robot ấn tượng dựa trên quốc gia nguồn gốc là rất thú vị, nhưng tiềm năng của AI sáng tạo có thể định hình lại nền kinh tế hoàn toàn. Theo Viện McKinsey Toàn cầu, AI có thể đóng góp <strong>4,4 nghìn tỷ đô la cho nền kinh tế toàn cầu hàng năm</strong>, đây là lý do tại sao bạn nên mong đợi nghe nhiều hơn về Trí tuệ nhân tạo trong tương lai.</p> <p><strong>AI Xâm Nhập Mọi Ngóc Ngách:</strong></p> <p>AI hiện đang xuất hiện trong một loạt các sản phẩm, từ Google Gemini, Microsoft Copilot, Anthropic Claude, công cụ tìm kiếm Perplexity AI cho đến các thiết bị của Humane và Rabbit. Bạn có thể đọc các bài đánh giá, trải nghiệm thực tế của chúng tôi về những sản phẩm này, cũng như các bài tin tức, giải thích và hướng dẫn tại <strong>trung tâm AI Atlas mới</strong> của chúng tôi.</p> <p><strong>Thế Giới AI Và Các Thuật Ngữ:</strong></p> <p>Khi con người ngày càng làm quen với một thế giới gắn liền với AI, những thuật ngữ mới liên tục xuất hiện. Vì vậy, dù bạn đang cố gắng thể hiện sự hiểu biết của mình trong một cuộc trò chuyện hay gây ấn tượng trong một buổi phỏng vấn xin việc, thì việc nắm vững các thuật ngữ AI sau đây là điều cần thiết.</p> <p><strong>Danh Sách Thuật Ngữ:</strong></p> <ul> <li><strong>Trí tuệ nhân tạo chung (AGI - Artificial General Intelligence):</strong> Một khái niệm về một phiên bản AI tiên tiến hơn những gì chúng ta biết hiện nay, có khả năng thực hiện các nhiệm vụ tốt hơn con người đồng thời có thể tự học hỏi và nâng cao khả năng của mình.</li> <li><strong>Đạo đức AI (AI ethics):</strong> Các nguyên tắc nhằm ngăn chặn AI gây hại cho con người, thông qua việc xác định cách thức các hệ thống AI thu thập dữ liệu hoặc xử lý các định kiến.</li> <li><strong>An toàn AI (AI safety):</strong> Một lĩnh vực liên ngành quan tâm đến tác động lâu dài của AI và cách thức nó có thể tiến triển đột ngột thành một siêu trí tuệ có thể gây hại cho con người.</li> <li><strong>Thuật toán (Algorithm):</strong> Một chuỗi các hướng dẫn cho phép một chương trình máy tính học hỏi và phân tích dữ liệu theo một cách cụ thể, chẳng hạn như nhận dạng các mẫu, để từ đó tự học hỏi và hoàn thành các nhiệm vụ.</li> <li><strong>Điều chỉnh (Alignment):</strong> Điều chỉnh AI để tạo ra kết quả mong muốn tốt hơn. Điều này có thể bao gồm bất cứ thứ gì, từ điều tiết nội dung đến duy trì các tương tác tích cực với con người.</li> <li><strong>Hình người hóa (Anthropomorphism):</strong> Khi con người có xu hướng gán cho các đối tượng phi nhân các đặc điểm giống con người. Trong AI, điều này có thể bao gồm việc tin rằng chatbot giống con người và có ý thức hơn thực tế, ví dụ như tin rằng nó vui, buồn hoặc thậm chí có cảm xúc.</li> <li><strong>Trí tuệ nhân tạo (AI - Artificial Intelligence):</strong> Việc sử dụng công nghệ để mô phỏng trí tuệ con người, trong các chương trình máy tính hoặc robot. Một lĩnh vực trong khoa học máy tính nhằm mục đích xây dựng các hệ thống có thể thực hiện các nhiệm vụ của con người.</li> <li><strong>Các tác nhân tự trị (Autonomous agents):</strong> Mô hình AI có khả năng, lập trình và các công cụ khác để hoàn thành một nhiệm vụ cụ thể. Ví dụ, một chiếc xe tự lái là một tác nhân tự trị, vì nó có đầu vào cảm biến, GPS và các thuật toán lái xe để tự điều hướng trên đường. Các nhà nghiên cứu tại Stanford đã chứng minh rằng các tác nhân tự trị có thể phát triển văn hóa, truyền thống và ngôn ngữ chung của riêng chúng.</li> <li><strong>Định kiến (Bias):</strong> Liên quan đến các mô hình ngôn ngữ lớn, các lỗi phát sinh từ dữ liệu đào tạo. Điều này có thể dẫn đến việc gán sai các đặc điểm nhất định cho một số chủng tộc hoặc nhóm dựa trên định kiến.</li> <li><strong>Chatbot:</strong> Một chương trình giao tiếp với con người thông qua văn bản, mô phỏng ngôn ngữ của con người.</li> <li><strong>ChatGPT:</strong> Chatbot AI được phát triển bởi OpenAI, sử dụng công nghệ mô hình ngôn ngữ lớn.</li> <li><strong>Điện toán nhận thức (Cognitive computing):</strong> Một thuật ngữ khác cho trí tuệ nhân tạo.</li> <li><strong>Tăng cường dữ liệu (Data augmentation):</strong> Trộn lại dữ liệu hiện có hoặc thêm một tập dữ liệu đa dạng hơn để đào tạo AI.</li> <li><strong>Học sâu (Deep learning):</strong> Một phương pháp của AI, và là một nhánh của học máy, sử dụng nhiều thông số để nhận dạng các mẫu phức tạp trong hình ảnh, âm thanh và văn bản. Quá trình này lấy cảm hứng từ não người và sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để tạo ra các mẫu.</li> <li><strong>Khuếch tán (Diffusion):</strong> Một phương pháp học máy lấy một phần dữ liệu hiện có, chẳng hạn như ảnh, và thêm nhiễu ngẫu nhiên. Các mô hình khuếch tán huấn luyện mạng lưới của chúng để tái tạo hoặc phục hồi ảnh đó.</li> <li><strong>Hành vi nổi lên (Emergent behavior):</strong> Khi một mô hình AI thể hiện các khả năng không mong muốn.</li> <li><strong>Học đầu cuối (End-to-end learning, or E2E):</strong> Quá trình học sâu trong đó một mô hình được hướng dẫn thực hiện một nhiệm vụ từ đầu đến cuối. Nó không được đào tạo để hoàn thành một nhiệm vụ theo trình tự mà thay vào đó học hỏi từ các đầu vào và giải quyết tất cả cùng một lúc.</li> <li><strong>Xét nghiệm đạo đức (Ethical considerations):</strong> Nhận thức về các hàm ý đạo đức của AI và các vấn đề liên quan đến quyền riêng tư, sử dụng dữ liệu, sự công bằng, lạm dụng và các vấn đề an toàn khác.</li> <li><strong>Foom:</strong> Còn được gọi là khởi động nhanh hoặc khởi động cứng. Khái niệm cho rằng nếu ai đó tạo ra một AGI, thì có thể đã quá muộn để cứu nhân loại.</li> <li><strong>Mạng đối kháng sinh sản (GANs - Generative adversarial networks):</strong> Một mô hình AI sinh sản bao gồm hai mạng nơ-ron để tạo ra dữ liệu mới: một bộ tạo và một bộ phân biệt. Bộ tạo tạo ra nội dung mới, và bộ phân biệt kiểm tra xem nó có xác thực hay không.</li> <li><strong>AI sinh sản (Generative AI):</strong> Một công nghệ tạo nội dung sử dụng AI để tạo ra văn bản, video, mã máy tính hoặc hình ảnh. AI được cung cấp một lượng lớn dữ liệu đào tạo, tìm ra các mẫu để tạo ra phản hồi mới của riêng mình, đôi khi có thể tương tự như tài liệu nguồn.</li> <li><strong>Google Gemini:</strong> Chatbot AI của Google hoạt động tương tự như ChatGPT nhưng lấy thông tin từ web hiện tại, trong khi ChatGPT bị giới hạn trong dữ liệu cho đến năm 2021 và không kết nối với internet.</li> <li><strong>Thanh chắn (Guardrails):</strong> Các chính sách và hạn chế được đặt ra đối với các mô hình AI để đảm bảo dữ liệu được xử lý một cách có trách nhiệm và mô hình không tạo ra nội dung gây phiền nhiễu.</li> <li><strong>Ảo giác (Hallucination):</strong> Một phản hồi không chính xác từ AI. Có thể bao gồm AI sinh sản tạo ra các câu trả lời không chính xác nhưng được đưa ra một cách tự tin như thể đúng. Nguyên nhân của điều này không hoàn toàn được biết đến. Ví dụ, khi hỏi một chatbot AI, "Leonardo da Vinci đã vẽ Mona Lisa vào năm nào?", nó có thể đưa ra một câu trả lời không chính xác rằng, "Leonardo da Vinci đã vẽ Mona Lisa vào năm 1815", tức là 300 năm sau khi nó thực sự được vẽ.</li> <li><strong>Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM - Large language model):</strong> Một mô hình AI được đào tạo trên khối lượng lớn dữ liệu văn bản để hiểu ngôn ngữ và tạo ra nội dung mới bằng ngôn ngữ giống con người.</li> <li><strong>Học máy (ML - Machine learning):</strong> Một thành phần trong AI cho phép máy tính học hỏi và đưa ra kết quả dự đoán tốt hơn mà không cần lập trình rõ ràng. Có thể kết hợp với các tập huấn luyện để tạo ra nội dung mới.</li> <li><strong>Microsoft Bing:</strong> Công cụ tìm kiếm của Microsoft hiện có thể sử dụng công nghệ hỗ trợ ChatGPT để cung cấp kết quả tìm kiếm dựa trên AI. Tương tự như Google Gemini ở chỗ kết nối với internet.</li> <li><strong>AI đa phương thức (Multimodal AI):</strong> Một loại AI có thể xử lý nhiều loại đầu vào, bao gồm văn bản, hình ảnh, video và giọng nói.</li> <li><strong>Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural language processing):</strong> Một nhánh của AI sử dụng học máy và học sâu để cung cấp cho máy tính khả năng hiểu ngôn ngữ của con người, thường sử dụng các thuật toán học, mô hình thống kê và quy tắc ngôn ngữ.</li> <li><strong>Mạng nơ-ron (Neural network):</strong> Một mô hình tính toán giống với cấu trúc của não người và được thiết kế để nhận dạng các mẫu trong dữ liệu. Bao gồm các nút được kết nối với nhau, hoặc nơ-ron, có thể nhận dạng các mẫu và học hỏi theo thời gian.</li> <li><strong>Phù hợp quá mức (Overfitting):</strong> Lỗi trong học máy khi nó hoạt động quá gần với dữ liệu đào tạo và chỉ có thể xác định các ví dụ cụ thể trong dữ liệu đó nhưng không phải dữ liệu mới.</li> <li><strong>Kẹp giấy:</strong> Lý thuyết Kẹp giấy tối đa hóa, được đặt ra bởi nhà triết học Nick Boström của Đại học Oxford, là một kịch bản giả định trong đó một hệ thống AI sẽ tạo ra càng nhiều kẹp giấy thật càng tốt. Trong mục tiêu tạo ra số lượng kẹp giấy tối đa, một hệ thống AI sẽ giả định tiêu thụ hoặc chuyển đổi tất cả các vật liệu để đạt được mục tiêu của nó. Điều này có thể bao gồm tháo dỡ các máy móc khác để tạo ra thêm kẹp giấy, các máy móc có thể có lợi cho con người. Hậu quả không mong muốn của hệ thống AI này là nó có thể tiêu diệt nhân loại trong mục tiêu tạo ra kẹp giấy.</li> <li><strong>Thông số (Parameters):</strong> Các giá trị số cung cấp cấu trúc và hành vi cho LLM, cho phép nó đưa ra dự đoán.</li> <li><strong>Lệnh (Prompt):</strong> Đề xuất hoặc câu hỏi bạn nhập vào chatbot AI để nhận được phản hồi.</li> <li><strong>Chuỗi lệnh (Prompt chaining):</strong> Khả năng của AI sử dụng thông tin từ các tương tác trước để làm phong phú hơn các phản hồi trong tương lai.</li> <li><strong>Con vẹt ngẫu nhiên (Stochastic parrot):</strong> Một phép ẩn dụ về LLM minh họa rằng phần mềm không có sự hiểu biết sâu sắc hơn về ý nghĩa đằng sau ngôn ngữ hoặc thế giới xung quanh nó, bất kể đầu ra có nghe có vẻ thuyết phục đến đâu. Cụm từ này đề cập đến cách một con vẹt có thể bắt chước lời nói của con người mà không hiểu ý nghĩa đằng sau chúng.</li> <li><strong>Chuyển giao phong cách (Style transfer):</strong> Khả năng thích ứng phong cách của một hình ảnh với nội dung của hình ảnh khác, cho phép AI diễn giải các thuộc tính trực quan của một hình ảnh và sử dụng nó trên hình ảnh khác. Ví dụ, lấy chân dung tự họa của Rembrandt và tái tạo nó theo phong cách của Picasso.</li> <li><strong>Nhiệt độ (Temperature):</strong> Các thông số được thiết lập để kiểm soát mức độ ngẫu nhiên của đầu ra của mô hình ngôn ngữ. Nhiệt độ cao hơn có nghĩa là mô hình chấp nhận nhiều rủi ro hơn.</li> <li><strong>Tạo hình ảnh từ văn bản (Text-to-image generation):</strong> Tạo hình ảnh dựa trên mô tả bằng văn bản.</li> <li><strong>Mã thông báo (Tokens):</strong> Các đoạn văn bản nhỏ mà các mô hình ngôn ngữ AI xử lý để xây dựng phản hồi cho các lệnh của bạn. Một mã thông báo tương đương với bốn ký tự trong tiếng Anh, hoặc khoảng ba phần tư từ.</li> <li><strong>Dữ liệu đào tạo (Training data):</strong> Các tập dữ liệu được sử dụng để giúp các mô hình AI học hỏi, bao gồm văn bản, hình ảnh, mã hoặc dữ liệu.</li> <li><strong>Mô hình chuyển đổi (Transformer model):</strong> Kiến trúc mạng nơ-ron và mô hình học sâu học hỏi ngữ cảnh bằng cách theo dõi các mối quan hệ trong dữ liệu, như trong câu hoặc các phần của hình ảnh. Vì vậy, thay vì phân tích một câu một từ một lần, nó có thể xem xét toàn bộ câu và hiểu ngữ cảnh.</li> <li><strong>Bài kiểm tra Turing (Turing test):</strong> Được đặt theo tên của nhà toán học và nhà khoa học máy tính nổi tiếng Alan Turing, nó kiểm tra khả năng của một máy hoạt động giống như một con người. Máy vượt qua bài kiểm tra nếu con người không thể phân biệt phản hồi của máy với một con người khác.</li> <li><strong>AI yếu (Weak AI), còn được gọi là AI hẹp (Narrow AI):</strong> AI tập trung vào một nhiệm vụ cụ thể và không thể học hỏi ngoài kỹ năng của nó. Hầu hết các AI hiện nay đều là AI yếu.</li> <li><strong>Học không cần mẫu (Zero-shot learning):</strong> Một bài kiểm tra trong đó một mô hình phải hoàn thành một nhiệm vụ mà không được cung cấp dữ liệu đào tạo cần thiết. Ví dụ sẽ là nhận dạng một con sư tử trong khi chỉ được đào tạo về hổ.</li></ul><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Từ điển ChatGPT: 45 Thuật ngữ Trí tuệ Nhân tạo Mà Ai Cũng Nên Biết

Từ điển ChatGPT: 45 Thuật ngữ Trí tuệ Nhân tạo Mà Ai Cũng Nên Biết Sự bùng nổ của Trí tuệ nhân tạo (AI) đang diễn ra mạnh mẽ, với các công ...

Read more »

Gemini và Trợ lý Google: Liệu AI mới của Google có thể "cứu" ngôi nhà thông minh của bạn?

<h2 id="section-0">Gemini và Trợ lý Google: Liệu AI mới của Google có thể "cứu" ngôi nhà thông minh của bạn?</h2> <p><strong>Trợ lý Google (Google Assistant)</strong> đã trở thành người bạn đồng hành quen thuộc với nhiều người trong suốt những năm qua. Từ việc đặt nhắc nhở, hẹn giờ đến điều khiển phương tiện giải trí và các thiết bị nhà thông minh, trợ lý ảo này đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống của nhiều người.</p> <p>Tuy nhiên, trong vài năm gần đây, người dùng đã bắt đầu nhận thấy sự giảm sút về độ tin cậy của Trợ lý Google. Có vẻ như Google đang dành nhiều sự quan tâm hơn cho các sản phẩm AI khác, điển hình là <strong>Gemini</strong> (trước đây gọi là Bard). Dù không phải là nguyên nhân trực tiếp, nhưng sự thay đổi trọng tâm này dường như đã ảnh hưởng đến Trợ lý Google. Nhưng may mắn thay, Google dường như đang cố gắng giải quyết vấn đề này, khi Gemini đang dần được tích hợp vào thế giới Google Home thông qua những <strong>cập nhật gần đây</strong>.</p> <p>Vậy, việc Gemini xuất hiện trong nền tảng nhà thông minh của Google có ý nghĩa gì nếu nó không giải quyết các vấn đề hiện tại? Liệu AI tiên tiến này có thể mang đến những cải tiến thực sự cho trải nghiệm người dùng? Hãy cùng phân tích để hiểu rõ hơn.</p> <h3 id="section-1">Gemini sẽ mang đến những cải tiến gì cho Google Home?</h3> <p>Gemini là một công cụ AI mạnh mẽ mà Google đang tận dụng theo nhiều cách khác nhau. Tuy nhiên, phần lớn các trường hợp sử dụng hiện tại không liên quan trực tiếp đến cách người dùng tương tác với ngôi nhà thông minh của họ thông qua Trợ lý Google. Nhưng điều này đang bắt đầu thay đổi với những thông báo gần đây về việc <strong>tích hợp Gemini vào Google Home</strong>.</p> <p>Một trong những tích hợp đáng chú ý nhất, và cũng là một ứng dụng tuyệt vời cho Gemini, đó là trong <strong>camera an ninh Nest</strong>. Gemini, với khả năng xử lý đa phương thức (văn bản, hình ảnh, video), sẽ giúp camera Nest nhận biết tốt hơn và chi tiết hơn những gì chúng nhìn thấy. Điều này dẫn đến các bản xem trước chất lượng cao hơn, thông báo chính xác hơn và nhiều tính năng hữu ích khác.</p> <p>Đối với các phần còn lại của Google Home và các thiết bị nhà thông minh, tích hợp ban đầu của Gemini còn khá sơ sài nhưng cũng rất hữu ích. Việc tạo tự động hóa (hoặc Thói quen, như Google đôi khi gọi) trong Google Home, tuy không quá khó, nhưng lại có thể tẻ nhạt và đôi khi thiếu rõ ràng. Điều này có thể gây khó khăn cho người dùng mới làm quen hoặc người dùng thông thường.</p> <p>Để hỗ trợ việc tạo tự động hóa phức tạp hơn, Google đã giới thiệu một trình chỉnh sửa script và tính năng "Giúp tôi viết script" dựa trên AI. Tính năng này hoạt động tương đối tốt và AI tích hợp sẽ giúp những người chưa chắc chắn về cách sử dụng script. Tuy nhiên, việc chỉnh sửa script vẫn quá phức tạp đối với nhiều người, ngay cả người dùng có kinh nghiệm cũng sẽ đánh giá cao một lựa chọn đơn giản hơn. Đây là lúc <strong>tích hợp Gemini mới sẽ phát huy tác dụng</strong>.</p> <p>Ý tưởng đằng sau việc tích hợp Gemini là nó sẽ hoạt động tương tự như khi bạn yêu cầu Trợ lý Google đặt lời nhắc, thêm thứ gì đó vào danh sách mua sắm hoặc các cụm từ hữu ích khác. Giờ đây, bạn có thể yêu cầu sự trợ giúp để tạo tự động hóa bằng giọng nói và ngôn ngữ thông thường của mình.</p> <p>Điểm mạnh của Gemini là khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên, giống như bạn đang nói chuyện với một người. Thay vì phải nhớ chính xác các từ cần sử dụng và thứ tự của chúng, bạn chỉ cần nói như bình thường và Gemini sẽ hiểu. </p> <h3 id="section-2">Vấn đề cần giải quyết với Gemini</h3> <p>Trước đây, tác giả bài viết này là một người dùng trung thành của Google Home và Trợ lý Google. Là một người dùng điện thoại Android, ông có quá nhiều thông tin được lưu trữ trong dịch vụ của Google, vì vậy sử dụng Trợ lý Google trong nhà là lựa chọn hiển nhiên. Nhưng trong vài năm gần đây, trải nghiệm đó đã giảm sút nghiêm trọng đến mức ông hiếm khi sử dụng Trợ lý Google cho bất kỳ nhu cầu nhà thông minh nào.</p> <p>Chỉ cần yêu cầu Trợ lý Google bật đèn hoặc điều chỉnh nhiệt độ cũng có thể dẫn đến phản hồi rằng nó "chưa biết cách làm điều đó". Vấn đề này đã khiến ông chuyển hầu hết các thiết bị nhà thông minh sang <strong>Amazon Alexa</strong> và <strong>Home Assistant</strong>. Mặc dù vẫn còn các loa thông minh và màn hình thông minh của Trợ lý Google trong nhà, nhưng ngoài việc phát nhạc và hiển thị ảnh, chúng hầu như không được sử dụng.</p> <p>Khi đặt câu hỏi về việc liệu có giải pháp khắc phục cho vấn đề này trong tương lai gần hay không, Google đã trả lời rằng "Tích hợp Gemini sẽ giúp cải thiện chất lượng và tính nhất quán trên các chức năng của Trợ lý. Chất lượng là ưu tiên hàng đầu của nhóm". Mặc dù Google chắc chắn muốn cải thiện chất lượng tổng thể của Trợ lý Google, nhưng cách thức và thời điểm điều này sẽ xảy ra vẫn chưa rõ ràng.</p> <p>Tác giả cũng đã hỏi về cách thức Gemini và Trợ lý Google sẽ hoạt động cùng nhau trong tương lai. Câu trả lời cho thấy rằng Google vẫn đang trong giai đoạn tìm hiểu và chưa có kế hoạch cụ thể: "Trong bối cảnh của ngôi nhà, nhu cầu cơ bản của người dùng không thay đổi với sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn như Gemini. Người dùng của chúng tôi muốn được an toàn và bảo mật, thoải mái và giải trí. Những ưu tiên và nhu cầu của người dùng vẫn không thay đổi ngay cả sau khi Gemini được phát triển. Giờ đây, chúng ta đang ở thời điểm chuyển giao của AI khi Gemini sẵn sàng giúp đáp ứng và nâng cao các nhu cầu của người dùng mà chúng ta luôn có."</p> <h3 id="section-3">Kết luận: Còn phải chờ xem</h3> <p>Rõ ràng, Google có kế hoạch tích hợp Gemini vào càng nhiều dịch vụ càng tốt, và đó có thể là một điều tốt. Việc chứng kiến cách công cụ AI này đang cải thiện một số phần của Google Home và Nest mang lại hi vọng. Tuy nhiên, với việc chức năng cơ bản của việc sử dụng Trợ lý Google để điều khiển nhà thông minh đang gặp vấn đề và Gemini vẫn chưa thể trực tiếp điều khiển các thiết bị đó, con đường giải quyết vấn đề này vẫn còn mù mờ.</p> <p>Google vẫn chưa công bố kế hoạch rõ ràng cho Gemini và Trợ lý Google, liệu hai công cụ này sẽ tồn tại riêng biệt hay cuối cùng sẽ hợp nhất. Đối với người dùng Trợ lý Google và Home, điều này để lại một ấn tượng không mấy tốt đẹp, vì họ và nhiều người khác không có một trợ lý ảo đáng tin cậy để điều khiển các thiết bị nhà thông minh. Nhưng liệu đó không phải là mục đích chính của các loa và màn hình thông minh mà Google cung cấp?</p><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Gemini và Trợ lý Google: Liệu AI mới của Google có thể "cứu" ngôi nhà thông minh của bạn?

Gemini và Trợ lý Google: Liệu AI mới của Google có thể "cứu" ngôi nhà thông minh của bạn? Trợ lý Google (Google Assistant) đã tr...

Read more »

All Hands AI Gây Dựng Vòng Hạt giống 5 Triệu USD để Tự Động Hóa Các Công Việc Lặp Đi Lặp Lại Của Nhà Phát Triển

<h2 id="section-0">All Hands AI Gây Dựng Vòng Hạt giống 5 Triệu USD để Tự Động Hóa Các Công Việc Lặp Đi Lặp Lại Của Nhà Phát Triển</h2> <p>Công ty khởi nghiệp All Hands AI vừa huy động được 5 triệu USD trong vòng hạt giống để phát triển các công cụ AI giúp tự động hóa những công việc lặp đi lặp lại thường gặp trong quá trình phát triển phần mềm. </p> <p>Việc phát triển phần mềm thường bao gồm nhiều nhiệm vụ tốn thời gian và dễ gây nhàm chán, như viết mã cơ bản, kiểm thử đơn vị, và quản lý cấu hình. All Hands AI tập trung vào việc sử dụng trí tuệ nhân tạo để tự động hóa những công việc này, cho phép các nhà phát triển tập trung vào những nhiệm vụ phức tạp và sáng tạo hơn. </p> <p>Vòng gọi vốn này sẽ giúp All Hands AI mở rộng đội ngũ kỹ thuật, hoàn thiện nền tảng AI của mình, và thúc đẩy việc áp dụng rộng rãi hơn trong cộng đồng các nhà phát triển. </p> <p><strong>Tầm quan trọng của việc tự động hóa:</strong></p> <p>Trong bối cảnh ngành công nghiệp phần mềm đang phát triển nhanh chóng, việc tối ưu hóa hiệu quả làm việc của các nhà phát triển là vô cùng quan trọng. Tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại không chỉ giúp tiết kiệm thời gian và công sức, mà còn giảm thiểu sai sót và nâng cao chất lượng sản phẩm. </p> <p><strong>All Hands AI và tương lai của phát triển phần mềm:</strong></p> <p>All Hands AI hứa hẹn sẽ mang đến một bước tiến quan trọng trong cách thức các nhà phát triển làm việc. Bằng cách sử dụng AI để giải phóng các nhà phát triển khỏi những công việc đơn điệu, All Hands AI tạo điều kiện cho họ tập trung vào việc sáng tạo, giải quyết các vấn đề phức tạp và thúc đẩy sự phát triển của ngành công nghiệp phần mềm. </p> <p>Với sự hỗ trợ của vòng gọi vốn mới, All Hands AI đang trên đà trở thành một giải pháp quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả và năng suất cho các nhà phát triển phần mềm trên toàn cầu. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

All Hands AI Gây Dựng Vòng Hạt giống 5 Triệu USD để Tự Động Hóa Các Công Việc Lặp Đi Lặp Lại Của Nhà Phát Triển

All Hands AI Gây Dựng Vòng Hạt giống 5 Triệu USD để Tự Động Hóa Các Công Việc Lặp Đi Lặp Lại Của Nhà Phát Triển Công ty khởi nghiệp All Han...

Read more »

13 Đột Phá Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) Hàng Đầu Năm 2024

<h2 id="section-0">13 Đột Phá Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) Hàng Đầu Năm 2024</h2> <p><strong>Giới thiệu</strong></p> <p>Năm 2024 chứng kiến sự phát triển vượt bậc của Trí tuệ nhân tạo (AI) với hàng loạt đột phá đáng kinh ngạc. Từ việc giải quyết các vấn đề thiên kiến và áp dụng quy định cho AI, đến việc nâng cao khả năng sáng tạo và giáo dục, AI đang đóng vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của chúng ta. Bài viết này sẽ điểm qua 13 đột phá AI hàng đầu năm 2024, đồng thời phân tích những xu hướng then chốt trong lĩnh vực này. </p> <p><strong>AI: Động Lực Cách Mạng Hóa Ngành Nghề Và Nâng Cao Hiệu Quả</strong></p> <p>AI đang làm thay đổi diện mạo của nhiều ngành nghề bằng cách cung cấp các giải pháp sáng tạo giúp nâng cao hiệu quả, giảm chi phí và cải thiện trải nghiệm khách hàng. Khả năng phân tích dữ liệu phức tạp, dự đoán kết quả và tạo ra những khả năng mới của AI đang ngày càng được khẳng định. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, AI sẽ khai mở tiềm năng to lớn hơn nữa, thúc đẩy sự tiến bộ và định hình tương lai của các ngành nghề trên toàn cầu.</p> <p><strong>Làn Sóng AI: Cảnh Báo Và Cơ Hội</strong></p> <p>Một nhóm 25 chuyên gia AI hàng đầu, trong đó có Geoffrey Hinton, người được mệnh danh là "cha đẻ của AI", đã đưa ra cảnh báo về sự phát triển quá nhanh của AI và việc thế giới chưa sẵn sàng đối mặt với những tác động của nó. Các chuyên gia cho rằng chính phủ chưa thực hiện đủ các biện pháp để điều tiết công nghệ AI, đặc biệt khi các công ty công nghệ đang hướng tới việc phát triển các hệ thống tự động, có thể làm tăng đáng kể tác động của AI.</p> <p>Các chuyên gia khuyến nghị chính phủ cần thiết lập các khuôn khổ an toàn nghiêm ngặt hơn, tăng cường đầu tư cho nghiên cứu về an toàn AI, và thực hiện các đánh giá rủi ro kỹ lưỡng đối với các công ty công nghệ. Họ cũng đề xuất hạn chế việc sử dụng AI tự động trong các vai trò quan trọng của xã hội để ngăn ngừa những tác hại tiềm ẩn trên quy mô lớn và mất kiểm soát của con người.</p> <p><strong>Tương Lai Của AI Và Vai Trò Tiên Phong Của NVIDIA</strong></p> <p>Theo Dan Ives, Chuyên gia Phân tích Nghiên cứu Cổ phiếu cao cấp tại Wedbush Securities, cuộc cách mạng AI không chỉ là một xu hướng nhất thời mà là một sự thay đổi lâu dài, định hình lại các ngành công nghiệp trên toàn cầu trong làn sóng phát triển công nghệ tiếp theo. Ông nhấn mạnh rằng ngành công nghiệp AI đang ở trung tâm của một cuộc cách mạng công nghệ quan trọng. Ông xem AI như một yếu tố "cung cấp công cụ và phương tiện", có nghĩa là nó là một công cụ cơ bản thúc đẩy các lĩnh vực khác, đặc biệt là điện toán đám mây và ngành bán dẫn.</p> <p>Ives nhận thấy rằng những biến động của thị trường là cơ hội mua vào và tin rằng triển vọng tăng trưởng dài hạn của AI là rất khả quan. Các công ty trong ngành AI đang ở vị trí thuận lợi để tận dụng nhu cầu ngày càng tăng đối với công nghệ AI. Ives cho rằng khả năng giám sát quy định đối với các công ty AI là một vấn đề tạm thời, được xem là rủi ro về mặt tiêu đề hơn là mối đe dọa cơ bản. Ông lập luận rằng quỹ đạo tăng trưởng của ngành công nghiệp AI sẽ tiếp tục, bất kể những thách thức chính trị hay quy định nào. Ông chỉ ra rằng AI dự kiến sẽ thúc đẩy chi tiêu vốn đáng kể và nhấn mạnh vị thế thống lĩnh của NVIDIA (NASDAQ:NVDA) trong lĩnh vực AI nhờ vào việc thực hiện vượt trội và công nghệ tiên tiến. GPU của NVIDIA rất quan trọng đối với các ứng dụng AI, khiến công ty trở thành một nhân tố quan trọng trong không gian này. Ông tin rằng những đổi mới và vị thế trên thị trường của NVIDIA là lý do chính khiến công ty có khả năng hưởng lợi đáng kể từ sự bùng nổ AI hiện nay.</p> <p>NVIDIA (NASDAQ:NVDA) đã củng cố vị trí dẫn đầu trong lĩnh vực đơn vị xử lý đồ họa (GPU). GPU của công ty, chẳng hạn như A100 và H100 Tensor Core GPU, đang dẫn đầu trong các tiến bộ của AI và máy học. Công ty đã thể hiện hiệu quả tài chính mạnh mẽ trong những quý gần đây. Năm 2024, NVIDIA báo cáo doanh thu đạt 31,7 tỷ USD, tăng 53% so với năm trước. Lợi nhuận ròng của công ty trong cùng kỳ là 15,4 tỷ USD, tăng từ 8,3 tỷ USD trong năm trước. Việc áp dụng AI ngày càng tăng trong các lĩnh vực khác nhau, bao gồm ô tô, chăm sóc sức khỏe, ngân hàng và bán lẻ, tạo điều kiện cho NVIDIA hưởng lợi từ sự tăng trưởng đáng kể của thị trường. GPU của công ty rất quan trọng đối với việc đào tạo và vận hành các mô hình AI và các khoản đầu tư của công ty vào các giải pháp dựa trên AI, chẳng hạn như mô hình lập trình CUDA và nền tảng phần mềm AI, đang nâng cao triển vọng tăng trưởng của họ.</p> <p>NVIDIA đầu tư mạnh vào R&D, với ngân sách năm 2024 là 6,5 tỷ USD, và các thương vụ mua lại chiến lược của họ đã mở rộng tầm với của họ sang lĩnh vực điện toán hiệu năng cao, trung tâm dữ liệu, thiết kế bán dẫn, thiết bị di động và IoT. Doanh thu trung tâm dữ liệu của NVIDIA trong năm 2024 đã tăng 60% so với cùng kỳ năm ngoái, đạt 16 tỷ USD. Hiệu quả tài chính mạnh mẽ, vị thế dẫn đầu trong lĩnh vực AI và công nghệ GPU, cơ hội thị trường đang mở rộng và vị thế tài chính vững chắc của NVIDIA khiến nó trở thành một cơ hội đầy hứa hẹn cho các nhà đầu tư đang tìm kiếm sự tăng trưởng trong lĩnh vực công nghệ.</p> <p><strong>13 Đột Phá Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) Hàng Đầu Năm 2024</strong></p> <p>Dưới đây là 13 đột phá AI đáng chú ý nhất trong năm 2024:</p> <ol> <li><strong>AI tạo ra video:</strong> Các mô hình khuếch tán video (Video Diffusion Models) đang cách mạng hóa việc tạo nội dung bằng cách tạo ra các video chất lượng cao dựa trên đầu vào bao gồm lời nhắc văn bản, hình ảnh, video và tín hiệu âm thanh. </li> <li><strong>Mô hình CLIP của OpenAI:</strong> Mô hình CLIP (Contrastive Language–Image Pre-training) cho phép AI hiểu và diễn giải hình ảnh trong ngữ cảnh ngôn ngữ tự nhiên, mở ra khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ phức tạp một cách linh hoạt.</li> <li><strong>Nâng cao hiệu quả phân loại video âm thanh-hình ảnh:</strong> Kiến trúc mô hình Attend-Fusion cho phép nắm bắt mối quan hệ giữa các phương thức âm thanh và hình ảnh trong dữ liệu video một cách hiệu quả và với độ phức tạp thấp. </li> <li><strong>Tiến gần hơn tới điện toán mô phỏng não bộ:</strong> Mạng nơ-ron xung (SNNs) mô phỏng cách thức hoạt động của não bộ, xử lý thông tin dựa trên các sự kiện rời rạc, hứa hẹn ứng dụng trong nhận dạng giọng nói, xử lý âm thanh và phân tích dữ liệu chuỗi thời gian.</li> <li><strong>Nâng cao độ chính xác AI trong nghiên cứu sức khỏe:</strong> Logic Tập hợp Thời gian (TEL) là một hệ thống logic được thiết kế cho lập luận thời gian tuyến tính, đặc biệt trong lĩnh vực sinh học y tế và nghiên cứu lâm sàng, giúp tăng độ chính xác và khả năng tái tạo trong nghiên cứu.</li> <li><strong>AI trong thuật toán đề xuất:</strong> TS-Conf (Thompson Sampling under Conformity) là một thuật toán được thiết kế để giảm thiểu tác động tiêu cực của hiệu ứng bầy đàn (herding effect) trong các hệ thống đề xuất trực tuyến, giúp cải thiện chất lượng đề xuất.</li> <li><strong>AI giải quyết các bài toán kỹ thuật phức tạp:</strong> Sử dụng phương pháp phần tử hữu hạn (FEM) kết hợp với nhiều tác nhân AI giúp tăng hiệu quả và độ chính xác trong việc giải quyết các bài toán kỹ thuật phức tạp.</li> <li><strong>Hệ thống AI đa tác nhân:</strong> Các hệ thống này bao gồm nhiều công cụ AI chuyên biệt hợp tác với nhau để đạt được một mục tiêu chung, giúp giải quyết các vấn đề phức tạp hiệu quả hơn. </li> <li><strong>Học tăng cường cấu thành trong AI:</strong> Phương pháp này đơn giản hóa quá trình dạy các nhiệm vụ phức tạp cho robot bằng cách chia chúng thành các nhiệm vụ nhỏ hơn, cho phép robot học từng nhiệm vụ riêng lẻ rồi kết hợp chúng lại.</li> <li><strong>Đột phá trong dự đoán cảm xúc của người thứ ba:</strong> Mô hình GPT-4 được nâng cấp để dự đoán chính xác cảm xúc từ góc nhìn của người thứ ba, phù hợp với cách con người cảm nhận cảm xúc của người khác.</li> <li><strong>Đột phá của Geo-Llama trong AI:</strong> Geo-Llama là một phương pháp AI tiên tiến được thiết kế để tạo ra dữ liệu tổng hợp mô phỏng cách con người di chuyển trong các thành phố và môi trường khác, hữu ích cho nghiên cứu giao thông, quy hoạch đô thị và y tế công cộng.</li> <li><strong>AI và điện toán lượng tử:</strong> Sự kết hợp giữa AI và điện toán lượng tử sẽ mở ra khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp với tốc độ chưa từng có, hứa hẹn tạo ra bước tiến mới trong các lĩnh vực y tế, khoa học vật liệu, tài chính và mật mã.</li> <li><strong>AI hỗ trợ sáng tạo và nghệ thuật:</strong> AI ngày càng tạo ra các tác phẩm nghệ thuật, âm nhạc và văn học không phân biệt được với tác phẩm của con người, thách thức khái niệm truyền thống về sáng tạo, quyền sở hữu và sở hữu trí tuệ.</li> </ol> <p><strong>Kết luận</strong></p> <p>Năm 2024 đánh dấu một bước tiến quan trọng trong sự phát triển của AI. Sự phát triển không ngừng của AI mang đến cả cơ hội và thách thức. Việc hiểu rõ những đột phá này và quản lý chúng một cách có trách nhiệm là chìa khóa để đảm bảo rằng AI được ứng dụng một cách có lợi cho nhân loại và thúc đẩy sự phát triển bền vững của xã hội. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

13 Đột Phá Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) Hàng Đầu Năm 2024

13 Đột Phá Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) Hàng Đầu Năm 2024 Giới thiệu Năm 2024 chứng kiến sự phát triển vượt bậc của Trí tuệ nhân tạo (AI) với hàn...

Read more »