JEMSU.ai Ra Mắt Bộ Công Cụ Tiếp Thị Trí Tuệ Nhân Tạo Đổi Mới, Nâng Cao Giải Pháp Tiếp Thị Số

<h2 id="section-0">JEMSU.ai Ra Mắt Bộ Công Cụ Tiếp Thị Trí Tuệ Nhân Tạo Đổi Mới, Nâng Cao Giải Pháp Tiếp Thị Số</h2> <p><strong>JEMSU.ai</strong>, một nhà cung cấp hàng đầu về các giải pháp SEO và tiếp thị kỹ thuật số, đã công bố ra mắt bộ công cụ tiếp thị trí tuệ nhân tạo (AI) mới, được thiết kế để cách mạng hóa cách thức các doanh nghiệp tiếp cận với tiếp thị trực tuyến.</p> <p>Sự ra mắt của những công cụ tiên tiến này đánh dấu một bước tiến quan trọng trong ngành công nghiệp tiếp thị kỹ thuật số. Bằng cách tận dụng trí tuệ nhân tạo, JEMSU.ai hướng đến việc hỗ trợ các doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược tiếp thị của họ, cải thiện tương tác khách hàng và tăng lợi nhuận đầu tư.</p> <p><strong>Bộ công cụ tiếp thị AI mới</strong> cung cấp một loạt các tùy chọn, từ công cụ kiểm tra SEO tức thì đến tính năng trò chuyện đồng thời với ba chatbot AI lớn nhất, bao gồm ChatGPT của OpenAI, Claude của Anthropic và Gemini của Google. Những chức năng này được thiết kế để sắp xếp hợp lý các quy trình tiếp thị và cung cấp những hiểu biết thiết thực cho các doanh nghiệp ở mọi quy mô.</p> <p>"Trí tuệ nhân tạo đang chuyển đổi bối cảnh tiếp thị kỹ thuật số", Chris Sams, Chủ tịch của JEMSU.ai, cho biết. "Mục tiêu của chúng tôi là cung cấp cho các doanh nghiệp các công cụ cần thiết để luôn dẫn đầu. Với các công cụ tiếp thị AI của chúng tôi, các công ty có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và tạo ra các chiến dịch SEO và tiếp thị kỹ thuật số hiệu quả hơn."</p> <p>Một trong những tính năng chính của JEMSU.ai là <strong>trợ lý tiếp thị AI tương tác</strong>. Tính năng này cho phép các doanh nghiệp trò chuyện với AI về trang web của họ và thảo luận về các giải pháp tiếp thị được cá nhân hóa do các công cụ tiếp thị AI cung cấp. Điều này cho phép các nhà quản lý tiếp thị và chủ doanh nghiệp nhỏ có được cái nhìn sâu sắc hơn, đặt câu hỏi và nhận hướng dẫn về cách triển khai.</p> <p><strong>Tính năng tạo nội dung được cá nhân hóa</strong> là một điểm nổi bật khác của các công cụ mới. Nó sử dụng AI để tạo nội dung tiếp thị tùy chỉnh dựa trên nội dung trang web. Mức độ phù hợp này có thể dẫn đến tỷ lệ tương tác cao hơn và sự hài lòng của khách hàng được cải thiện.</p> <p>Để biết thêm thông tin về các công cụ tiếp thị AI mới, hãy truy cập <a href="http://jemsu.ai">JEMSU.ai</a>.</p> <p>Các chuyên gia trong ngành đã ca ngợi sáng kiến của JEMSU.ai, lưu ý rằng các công cụ dựa trên AI đang trở nên thiết yếu trong thị trường cạnh tranh hiện nay. Khả năng thích ứng nhanh chóng với hành vi thay đổi của người tiêu dùng và điều kiện thị trường có thể mang lại lợi thế đáng kể.</p> <p>"Các doanh nghiệp áp dụng công nghệ AI vào nỗ lực tiếp thị của họ có khả năng đạt được sự tăng trưởng đáng kể". "Các công cụ như những công cụ do JEMSU.ai cung cấp có thể mang lại các giải pháp và hiệu quả có giá trị mà các phương pháp truyền thống không thể đạt được."</p> <p>JEMSU có một lịch sử lâu dài về sự đổi mới trong lĩnh vực SEO và tiếp thị kỹ thuật số. Công ty đã cung cấp các giải pháp giải quyết những thách thức mà các doanh nghiệp hiện đại phải đối mặt. Với việc ra mắt các công cụ tiếp thị AI này, JEMSU.ai tiếp tục cam kết hỗ trợ khách hàng đạt được mục tiêu SEO và tiếp thị của họ.</p> <p>JEMSU cung cấp nhiều nguồn lực và dịch vụ hỗ trợ để giúp các doanh nghiệp triển khai và tối đa hóa lợi ích của các công cụ mới.</p> <p>Khi bối cảnh kỹ thuật số tiếp tục phát triển, các doanh nghiệp đang tìm cách duy trì khả năng cạnh tranh và kết nối với đối tượng của họ một cách hiệu quả. <strong>Các công cụ tiếp thị AI của JEMSU.ai cung cấp một giải pháp toàn diện giải quyết các nhu cầu này.</strong></p> <p>Đối với các doanh nghiệp quan tâm đến việc nâng cao chiến lược tiếp thị của mình, các công cụ mới của JEMSU.ai mang đến một con đường đầy hứa hẹn cho sự tăng trưởng và đổi mới.</p> <p><strong>Về JEMSU.ai</strong></p> <p>JEMSU.ai là một công ty tiên phong chuyên về các giải pháp tiếp thị kỹ thuật số. Với trọng tâm vào sự đổi mới và thành công của khách hàng, JEMSU.ai cung cấp một loạt các dịch vụ được thiết kế để giúp các doanh nghiệp phát triển mạnh trong thời đại kỹ thuật số.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

JEMSU.ai Ra Mắt Bộ Công Cụ Tiếp Thị Trí Tuệ Nhân Tạo Đổi Mới, Nâng Cao Giải Pháp Tiếp Thị Số

JEMSU.ai Ra Mắt Bộ Công Cụ Tiếp Thị Trí Tuệ Nhân Tạo Đổi Mới, Nâng Cao Giải Pháp Tiếp Thị Số JEMSU.ai , một nhà cung cấp hàng đầu về các gi...

Read more »

Nghiên cứu mới của BrightEdge phát hiện Google AI Overviews ngày càng thông minh hơn

<h2 id="section-0">Nghiên cứu mới của BrightEdge phát hiện Google AI Overviews ngày càng thông minh hơn</h2> <p><strong>San Mateo, California – 19 tháng 9 năm 2024 (GLOBE NEWSWIRE)</strong> – BrightEdge, công ty hàng đầu thế giới về giải pháp tìm kiếm hữu cơ, nội dung và tự động hóa tiếp thị kỹ thuật số dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI), vừa công bố một nghiên cứu mới làm nổi bật những thay đổi đáng kể trong việc triển khai AI Overview (AIO) của Google.</p> <p>“Sự tinh chỉnh của AI Overviews của Google đánh dấu một bước ngoặt quan trọng khi Google bật AI cho nhiều người dùng hơn và chuẩn bị cho việc triển khai rộng rãi”, Jim Yu, Người sáng lập kiêm Chủ tịch điều hành tại BrightEdge cho biết. “Nghiên cứu mới của chúng tôi cho thấy cách Google đang thích ứng trước sự gia tăng phổ biến của các công cụ tìm kiếm AI gốc như SearchGPT từ gã khổng lồ trí tuệ nhân tạo OpenAI và Perplexity. Trong vài tháng qua, chúng ta đã chứng kiến những thay đổi mạnh mẽ trong tìm kiếm; Google và các bên tham gia khác đang tích cực tấn công thị trường”.</p> <p><strong>Những phát hiện chính từ báo cáo bao gồm:</strong></p> <p><strong>1. Nguồn tin chuyên ngành và chuyên gia ngày càng nổi bật trong Google AIO:</strong></p> <p>AI Overviews đang thay đổi cách trích dẫn, điều hướng lưu lượng truy cập đến các nguồn chuyên ngành, độc lập và tăng cường độ sâu, tính minh bạch và độ tin cậy của kết quả do AI tạo ra. Ngành y tế, giáo dục, công nghệ và tin tức đã chứng kiến những thay đổi đáng kể về nguồn tin mà AIO sử dụng trong kết quả của mình. Đáng chú ý nhất:</p> <ul> <li>Trong ngành tin tức và truyền thông, số lần trích dẫn của USAToday.com giảm 10,3% và NYTimes.com giảm 3,1%. Tuy nhiên, Bloomberg.com lại chứng kiến sự gia tăng trong kết quả AIO nhờ vào nội dung chuyên ngành và tập trung vào thị trường chứng khoán, tin tức kinh doanh và xu hướng tài chính.</li> <li>Các trang web đánh giá công nghệ cũng trải qua sự sụt giảm tương tự về số lần đề cập trong AIO, khi TechRadar.com giảm 47,3% và TomsGuide.com giảm 16,4%. Sự thay đổi này phù hợp với xu hướng ưa chuộng các nguồn tin chuyên gia về sản phẩm và ngành nghề cụ thể hơn của AIO thay vì những hiểu biết và báo cáo tập trung vào người tiêu dùng.</li> <li>Các trang web về sức khỏe đã chứng kiến những thay đổi đáng kể về nguồn tin mà AIO sử dụng trong kết quả, chuyển hướng khỏi các phương tiện truyền thông và blog tập trung vào người tiêu dùng, thay vào đó là nội dung chuyên gia có thẩm quyền. Các trang web tin tức về sức khỏe và sức khỏe chung như VerywellHealth.com (-77,9%) và EverydayHealth.com (-95,6%) đã chứng kiến sự sụt giảm, trong khi MayoClinic.org (+32,4%) và trang web của Viện Y tế Quốc gia thuộc Bộ Y tế và Dịch vụ Nhân sinh Hoa Kỳ (+83,2%) đã chứng kiến sự gia tăng nhanh chóng về việc được đưa vào AIO.</li> <li>Ngoài ra, các truy vấn sức khỏe chuyên ngành dẫn đến sự gia tăng các trang web sức khỏe chuyên khoa, bao gồm Spine-Health.com (+266,7%) và Arthritis.org (+89,5%). Các thuật ngữ như "triệu chứng rách dây chằng chéo trước" hiện được hưởng lợi từ các câu trả lời do AI tạo ra một cách toàn diện, thể hiện sự thúc đẩy của Google đối với nội dung chi tiết và xác thực hơn trong AI Overviews.</li> </ul> <p><strong>2. AI Overviews thúc đẩy nội dung so sánh đến người mua sắm:</strong></p> <p>Trong thời kỳ lạm phát cao và kỳ vọng cao từ người tiêu dùng, người mua sắm ngày càng ý thức hơn về việc mua hàng của họ và muốn so sánh và đối chiếu các sản phẩm trên nhiều thương hiệu và nhà bán lẻ.</p> <p>Khi mùa mua sắm lễ hội đang đến gần, BrightEdge đã phát hiện ra rằng AIO đang tinh chỉnh kết quả tìm kiếm để tập trung vào nội dung so sánh, tăng 12% trong tháng 8. AIO ưu tiên các vòng xoay sản phẩm với hình ảnh hấp dẫn, tăng 172%. Danh sách không có thứ tự (danh sách các mục liên quan nhưng không theo thứ tự cụ thể, chẳng hạn như tìm kiếm chung "giầy mùa đông" hoặc "ốp lưng iPhone") cũng tăng 42%.</p> <p>Những điều chỉnh này giúp AI Overviews trở nên thân thiện với người dùng hơn bằng cách sắp xếp các tính năng và thông số kỹ thuật phức tạp của sản phẩm để ra quyết định dễ dàng hơn.</p> <p>Điều thú vị là, các truy vấn thương mại điện tử đã chứng kiến sự sụt giảm 90% AI Overviews đối với người dùng chưa đăng nhập, cho thấy một cách tiếp cận thận trọng của Google trong việc giới thiệu kết quả được hỗ trợ bởi AI trong lĩnh vực giao dịch cao này.</p> <p><strong>3. Gen AI chiếm nhiều không gian hơn trên Tìm kiếm Google:</strong></p> <p>Google đang thử nghiệm định dạng hình ảnh cho AIO. Sau nhiều tháng thu hẹp không gian màn hình AIO, dữ liệu của Brightedge cho thấy bảng điều khiển đã tăng chiều cao lên 10%, tăng từ 647 pixel trong tháng 7 lên 712 pixel trong tháng 8.</p> <p>Không gian màn hình bổ sung này cho phép các câu trả lời và so sánh phong phú, toàn diện hơn. Sự thay đổi này đặc biệt rõ ràng trong lĩnh vực thương mại điện tử, nơi hình ảnh sản phẩm có độ phân giải cao và thông số kỹ thuật, mô tả chi tiết được trình bày nổi bật hơn. Ngoài ra, không gian bổ sung cho AIO phù hợp với sự gia tăng của các vòng xoay sản phẩm và danh sách không có thứ tự.</p> <p>Mục tiêu cuối cùng của Google có thể là giúp các công ty nâng cao kết quả tìm kiếm của họ và cung cấp cho người dùng trải nghiệm duyệt web tốt hơn, nơi họ có thể so sánh và đối chiếu các lựa chọn của mình và dễ dàng tìm thấy thông tin liên quan cho mỗi kết quả.</p> <p>“Khi Google tiếp tục tinh chỉnh AI Overviews, chúng tôi dự đoán sẽ có thêm những thay đổi dần dần giúp cải thiện khả năng hiển thị cho các nguồn tin chuyên gia với thông tin chi tiết và hình ảnh hấp dẫn, cho dù đó là lĩnh vực thương mại điện tử hay ngành tin tức và truyền thông”, Albert Gouyet, Phó chủ tịch phụ trách Vận hành tại BrightEdge cho biết. “AIOverviews có khả năng sẽ trở nên chọn lọc hơn với nội dung mà nó sử dụng làm nguồn cho các phản hồi của mình. Các nhà tiếp thị có một cơ hội độc đáo để tận dụng những thay đổi này bằng cách đảm bảo rằng nội dung của họ có chất lượng cao về hình ảnh và thông tin”.</p> <p><strong>4. SearchGPT tăng trưởng vượt bậc về lưu lượng truy cập giới thiệu:</strong></p> <p>BrightEdge cũng phát hiện ra sự tăng trưởng bùng nổ của SearchGPT, nhanh chóng vượt qua Perplexity về lưu lượng truy cập giới thiệu mặc dù vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm beta giới hạn. Sự mở rộng nhanh chóng này là một dấu hiệu tích cực cho cả các nhà tiếp thị và nhà xuất bản khi Tìm kiếm và AI bắt đầu thể hiện hết tiềm năng của mình. Perplexity và Claude tiếp tục tăng trưởng với tốc độ 14% và 26% hàng tháng, tương ứng, mặc dù từ cơ sở người dùng nhỏ hơn.</p> <p><strong>Về BrightEdge:</strong></p> <p>BrightEdge, công ty hàng đầu thế giới về SEO và hiệu suất nội dung doanh nghiệp, trao quyền cho các nhà tiếp thị kỹ thuật số chuyển đổi cơ hội trực tuyến thành kết quả kinh doanh hữu hình. Nền tảng tất cả trong một của nó cung cấp cho các tổ chức những hiểu biết quan trọng về thị trường và các giải pháp thông minh dựa trên AI. Nền tảng BrightEdge chứa bộ dữ liệu độc đáo và rộng lớn nhất trong ngành, kết nối các điểm dữ liệu tìm kiếm, xã hội, nội dung và phương tiện truyền thông kỹ thuật số chính. Công cụ học máy sâu của nó, DataMind, đã cung cấp các giải pháp SEO dựa trên AI kể từ năm 2015, cho phép các nhà tiếp thị tận dụng những hiểu biết dựa trên dữ liệu có độ trung thực cao và hành động tự động. Hơn 57% các công ty thuộc Fortune 100 và chín trong số mười công ty đại lý quốc tế hàng đầu tin tưởng BrightEdge để giúp họ mang lại hiệu suất tốt nhất bằng cách trở thành một phần không thể thiếu của trải nghiệm kỹ thuật số.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Nghiên cứu mới của BrightEdge phát hiện Google AI Overviews ngày càng thông minh hơn

Nghiên cứu mới của BrightEdge phát hiện Google AI Overviews ngày càng thông minh hơn San Mateo, California – 19 tháng 9 năm 2024 (GLOBE NEW...

Read more »

Alibaba Ra Mắt Qwen 2.5: Bộ Mô Hình AI Mở Nguồn Mới Vượt Mặt Llama 3.1 405B

<h2 id="section-0">Alibaba Ra Mắt Qwen 2.5: Bộ Mô Hình AI Mở Nguồn Mới Vượt Mặt Llama 3.1 405B</h2> <p>Alibaba vừa công bố loạt mô hình AI tiên tiến Qwen-2.5, bao gồm 13 mô hình được thiết kế để xử lý đa dạng các ứng dụng, từ toán học, lập trình đến các tác vụ chung. Không chỉ vượt qua Meta's Llama 3.1 405B trên chuẩn Live Bench AI Benchmark, Qwen-2.5 còn khẳng định vị thế là mô hình mã nguồn mở hàng đầu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. </p> <p>Loạt mô hình này bao gồm các phiên bản cơ sở, chuyên mã hóa và chuyên toán học, với số lượng tham số đa dạng, từ 1,5 tỷ đến 72 tỷ, đáp ứng nhu cầu và khả năng tính toán của nhiều đối tượng người dùng.</p> <p><strong>Điểm nổi bật của Qwen-2.5:</strong></p> <ul> <li><strong>Đa dạng ứng dụng:</strong> Gồm 13 mô hình AI tiên tiến cho các mục đích sử dụng khác nhau.</li> <li><strong>Hiệu suất vượt trội:</strong> Đạt kết quả tốt hơn Llama 3.1 405B của Meta trên chuẩn Live Bench AI Benchmark.</li> <li><strong>Số lượng tham số đa dạng:</strong> Từ 1,5 tỷ đến 72 tỷ tham số.</li> <li><strong>Phân loại theo mục đích sử dụng:</strong> Bao gồm mô hình cơ sở, mô hình chuyên mã hóa và mô hình chuyên toán học.</li> <li><strong>Giấy phép mở rộng:</strong> Hầu hết các mô hình được cấp phép theo Apache 2.0, ngoại trừ phiên bản 3 tỷ và 72 tỷ tham số.</li> <li><strong>Dữ liệu đào tạo khổng lồ:</strong> Được huấn luyện trên 18 nghìn tỷ token, hỗ trợ tối đa 228 nghìn token trên 29 ngôn ngữ.</li> <li><strong>Kỹ thuật lập luận tiên tiến:</strong> Sử dụng Chain of Thought, Program of Thought và Tool Integrated Reasoning để nâng cao hiệu suất.</li> <li><strong>Khả năng sánh ngang với ChatGPT-4:</strong> Đạt kết quả tương đương ChatGPT-4 trong nhiều chuẩn đánh giá.</li> <li><strong>Năng lực mạnh mẽ:</strong> Vượt trội trong mã hóa, toán học, lập luận đồng cảm và đạo đức, sáng tạo văn bản.</li> <li><strong>Kiểm định nghiêm ngặt:</strong> Qua quá trình thử nghiệm toàn diện trên nhiều lĩnh vực để đảm bảo độ tin cậy và tính linh hoạt.</li> <li><strong>Khả năng truy cập dễ dàng:</strong> Có sẵn trên Hugging Face và cài đặt được cục bộ thông qua LM Studio.</li> <li><strong>Cần cải thiện thêm:</strong> Khả năng mã hóa vẫn còn là điểm cần phát triển.</li> </ul> <p><strong>Phân loại mô hình chi tiết:</strong></p> <p>Qwen-2.5 được chia thành 3 nhóm mô hình riêng biệt, mỗi nhóm tập trung vào một lĩnh vực cụ thể:</p> <ul> <li><strong>Mô hình cơ sở:</strong> Với số lượng tham số từ 5,5 tỷ đến 72 tỷ, các mô hình này cung cấp một bộ kỹ năng toàn diện cho các tác vụ đa dạng, trở thành công cụ linh hoạt cho nhiều ứng dụng.</li> <li><strong>Mô hình chuyên mã hóa:</strong> Có sẵn với 3 phiên bản 1,5 tỷ, 7 tỷ và 32 tỷ tham số, được tối ưu hóa cho các tác vụ lập trình, giúp các nhà phát triển đơn giản hóa quy trình làm việc và nâng cao năng suất.</li> <li><strong>Mô hình chuyên toán học:</strong> Có cùng số lượng tham số với mô hình chuyên mã hóa, được tinh chỉnh để giải quyết các bài toán toán học, cung cấp công cụ mạnh mẽ cho các nhà nghiên cứu, phân tích và giáo dục trong các lĩnh vực định lượng.</li> </ul> <p><strong>Truy cập và triển khai:</strong></p> <p>Alibaba ưu tiên tính khả dụng bằng cách công bố hầu hết các mô hình Qwen-2.5 dưới giấy phép Apache 2.0, cho phép các nhà phát triển tích hợp các công cụ sáng tạo này vào ứng dụng của họ mà không gặp rào cản pháp lý. Tuy nhiên, phiên bản 3 tỷ và 72 tỷ tham số là ngoại lệ và không được cấp phép theo cách này.</p> <p>Để nâng cao tính khả dụng, các mô hình Qwen-2.5 có sẵn trên Hugging Face, một nền tảng uy tín cho các mô hình AI. Ngoài ra, người dùng có thể cài đặt các mô hình này cục bộ bằng LM Studio, mang đến sự linh hoạt trong việc triển khai và sử dụng.</p> <p><strong>Hiệu suất và khả năng vượt trội:</strong></p> <p>Qwen-2.5 được huấn luyện trên một tập dữ liệu khổng lồ bao gồm 18 nghìn tỷ token, cho phép các mô hình hỗ trợ tối đa 228 nghìn token trên 29 ngôn ngữ. Việc huấn luyện toàn diện này cho phép các mô hình hoạt động xuất sắc trong nhiều ngữ cảnh ngôn ngữ khác nhau, trở thành tài sản quý giá cho các ứng dụng đa ngôn ngữ.</p> <p>Hơn nữa, việc tích hợp các kỹ thuật lập luận tiên tiến như Chain of Thought, Program of Thought và Tool Integrated Reasoning giúp cải thiện hiệu suất của các mô hình này. Kết quả là, Qwen-2.5 không chỉ vượt trội so với Llama 3.1 45B và 70B của Meta mà còn sánh ngang với ChatGPT-4 trong nhiều chuẩn đánh giá.</p> <p>Các mô hình Qwen-2.5 thể hiện khả năng xuất sắc trong các tác vụ mã hóa và toán học, đạt điểm số cao trong các chuẩn đánh giá liên quan. Ngoài ra, chúng còn thể hiện khả năng lập luận đồng cảm và đạo đức, phù hợp với các ứng dụng đòi hỏi tương tác tinh tế, giống như con người. Các mô hình này cũng xuất sắc trong việc sáng tạo văn bản và cấu trúc câu chuyện, hỗ trợ mạnh mẽ cho việc tạo nội dung trong nhiều lĩnh vực.</p> <p><strong>Kiểm định kỹ lưỡng:</strong></p> <p>Để đảm bảo độ tin cậy và tính linh hoạt của Qwen-2.5, Alibaba đã thực hiện kiểm định nghiêm ngặt trên nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm:</p> <ul> <li>Viết hàm Python.</li> <li>Giải quyết các bài toán toán học.</li> <li>Tạo mã SVG.</li> <li>Thiết kế thuật toán.</li> <li>Triển khai Game of Life.</li> </ul> <p>Ngoài ra, các mô hình này đã chứng minh được khả năng lập luận logic, phản hồi đồng cảm, cân nhắc về đạo đức, viết truyện ngắn và phân biệt mỉa mai và châm biếm. Những đánh giá toàn diện này nhấn mạnh sự mạnh mẽ và khả năng thích ứng của Qwen-2.5.</p> <p><strong>Hướng phát triển tương lai:</strong></p> <p>Mặc dù Qwen-2.5 đã thể hiện xuất sắc trong nhiều lĩnh vực, nhưng vẫn còn không gian để cải thiện, đặc biệt là trong khả năng mã hóa. Bằng cách tập trung vào việc nâng cao các khía cạnh này, Alibaba có thể củng cố thêm vị thế của Qwen-2.5 như một trong những mô hình AI mã nguồn mở hàng đầu trong ngành.</p> <p>Sự ra đời của Qwen-2.5 đánh dấu một bước tiến quan trọng trong sự phát triển của các mô hình AI mã nguồn mở, cung cấp cho các nhà nghiên cứu, nhà phát triển và doanh nghiệp các công cụ mạnh mẽ để thúc đẩy đổi mới và giải quyết những thách thức phức tạp. Khi Alibaba tiếp tục tinh chỉnh và mở rộng các mô hình này, tiềm năng cho các ứng dụng đột phá và sự tiến bộ trong nhiều lĩnh vực sẽ tăng lên theo cấp số nhân.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Alibaba Ra Mắt Qwen 2.5: Bộ Mô Hình AI Mở Nguồn Mới Vượt Mặt Llama 3.1 405B

Alibaba Ra Mắt Qwen 2.5: Bộ Mô Hình AI Mở Nguồn Mới Vượt Mặt Llama 3.1 405B Alibaba vừa công bố loạt mô hình AI tiên tiến Qwen-2.5, bao gồm...

Read more »

API LLM Doanh Nghiệp: Những Lựa Chọn Hàng Đầu Để Phát Triển Ứng Dụng LLM Năm 2024

<h2 id="section-0">API LLM Doanh Nghiệp: Những Lựa Chọn Hàng Đầu Để Phát Triển Ứng Dụng LLM Năm 2024</h2> <p><strong>Giới thiệu</strong></p> <p>Cuộc đua thống trị không gian AI doanh nghiệp đang diễn ra ngày càng khốc liệt với những tin tức đáng chú ý gần đây. ChatGPT của OpenAI hiện có hơn 200 triệu người dùng hoạt động hàng tuần, tăng gấp đôi so với một năm trước. Sự tăng trưởng ấn tượng này cho thấy sự phụ thuộc ngày càng tăng vào các công cụ AI trong môi trường doanh nghiệp cho các tác vụ như hỗ trợ khách hàng, tạo nội dung và phân tích kinh doanh. Đồng thời, Anthropic đã ra mắt Claude Enterprise, được thiết kế để cạnh tranh trực tiếp với ChatGPT Enterprise. Với cửa sổ ngữ cảnh 500.000 token – lớn hơn 15 lần so với hầu hết các đối thủ cạnh tranh – Claude Enterprise có khả năng xử lý các tập dữ liệu khổng lồ chỉ trong một lần, lý tưởng cho phân tích tài liệu phức tạp và quy trình kỹ thuật. </p> <p>Trong thị trường đang phát triển này, các doanh nghiệp có nhiều lựa chọn hơn bao giờ hết để tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn vào cơ sở hạ tầng của mình. Cho dù bạn đang tận dụng sức mạnh của GPT-4 của OpenAI hay thiết kế đạo đức của Claude, việc lựa chọn API LLM có thể định hình lại tương lai của doanh nghiệp bạn. Hãy cùng tìm hiểu những lựa chọn hàng đầu và tác động của chúng đối với AI doanh nghiệp.</p> <p><strong>Vai trò của API LLM đối với Doanh Nghiệp</strong></p> <p>API LLM cho phép các doanh nghiệp truy cập vào khả năng AI tiên tiến mà không cần xây dựng và duy trì cơ sở hạ tầng phức tạp. Các API này cho phép các công ty tích hợp khả năng hiểu và tạo ngôn ngữ tự nhiên, cũng như các tính năng dựa trên AI khác vào các ứng dụng của họ, từ đó cải thiện hiệu quả, nâng cao trải nghiệm khách hàng và mở ra những khả năng mới trong tự động hóa.</p> <p><strong>Lợi ích chính của API LLM</strong></p> <ul> <li><strong>Khả năng mở rộng:</strong> Dễ dàng mở rộng việc sử dụng để đáp ứng nhu cầu của khối lượng công việc cấp doanh nghiệp.</li> <li><strong>Hiệu quả về chi phí:</strong> Tránh chi phí đào tạo và duy trì các mô hình độc quyền bằng cách tận dụng các API sẵn sàng sử dụng.</li> <li><strong>Tùy biến:</strong> Điều chỉnh tinh chỉnh các mô hình cho các nhu cầu cụ thể đồng thời sử dụng các tính năng sẵn có.</li> <li><strong>Dễ dàng tích hợp:</strong> Tích hợp nhanh chóng với các ứng dụng hiện có thông qua API RESTful, SDK và hỗ trợ cơ sở hạ tầng đám mây.</li> </ul> <p><strong>Các API LLM Hàng Đầu cho Doanh Nghiệp</strong></p> <p><strong>1. OpenAI API</strong></p> <p>OpenAI API tiếp tục dẫn đầu trong không gian AI doanh nghiệp, đặc biệt với việc phát hành gần đây GPT-4o, phiên bản tiên tiến và tiết kiệm chi phí hơn của GPT-4. Các mô hình của OpenAI hiện được hơn 200 triệu người dùng hoạt động hàng tuần sử dụng, và 92% công ty thuộc Fortune 500 tận dụng các công cụ của nó cho nhiều mục đích sử dụng của doanh nghiệp.</p> <ul> <li><p><strong>Các tính năng chính:</strong></p> <ul> <li><strong>Các mô hình tiên tiến:</strong> Với quyền truy cập vào GPT-4 và GPT-3.5-turbo, các mô hình có khả năng xử lý các tác vụ phức tạp như tóm tắt dữ liệu, AI đàm thoại và giải quyết vấn đề nâng cao.</li> <li><strong>Khả năng đa phương thức:</strong> GPT-4o giới thiệu khả năng thị giác, cho phép các doanh nghiệp xử lý hình ảnh và văn bản đồng thời.</li> <li><strong>Tính linh hoạt về giá cả dựa trên token:</strong> Giá cả của OpenAI dựa trên việc sử dụng token, cung cấp các tùy chọn cho các yêu cầu thời gian thực hoặc Batch API, giảm tới 50% chi phí cho các tác vụ được xử lý trong vòng 24 giờ.</li></ul></li> <li><p><strong>Cập nhật gần đây:</strong></p> <ul> <li><strong>GPT-4o:</strong> Nhanh hơn và hiệu quả hơn so với phiên bản tiền nhiệm, nó hỗ trợ cửa sổ ngữ cảnh 128K token – lý tưởng cho các doanh nghiệp xử lý các tập dữ liệu lớn.</li> <li><strong>GPT-4o Mini:</strong> Phiên bản GPT-4o có chi phí thấp hơn với khả năng thị giác và quy mô nhỏ hơn, mang lại sự cân bằng giữa hiệu năng và chi phí.</li> <li><strong>Code Interpreter:</strong> Tính năng này, nay là một phần của GPT-4, cho phép thực thi mã Python theo thời gian thực, lý tưởng cho các nhu cầu của doanh nghiệp như phân tích dữ liệu, trực quan hóa và tự động hóa.</li></ul></li> <li><p><strong>Giá cả (tính đến năm 2024):</strong> | Model | Giá Token Đầu Vào | Giá Token Đầu Ra | Giảm giá Batch API | |---|---|---|---| | GPT-4o | $5.00 / 1M tokens | $15.00 / 1M tokens | 50% | | GPT-4o Mini | $0.15 / 1M tokens | $0.60 / 1M tokens | 50% | | GPT-3.5 Turbo | $3.00 / 1M tokens | $6.00 / 1M tokens | Không |</p></li> <li><p><strong>Mục đích sử dụng:</strong></p> <ul> <li><strong>Tạo nội dung:</strong> Tự động hóa việc sản xuất nội dung cho tiếp thị, tài liệu kỹ thuật hoặc quản lý phương tiện truyền thông xã hội.</li> <li><strong>AI đàm thoại:</strong> Phát triển chatbot thông minh có thể xử lý các truy vấn dịch vụ khách hàng và các tác vụ phức tạp hơn, cụ thể theo lĩnh vực.</li> <li><strong>Trích xuất & phân tích dữ liệu:</strong> Tóm tắt các báo cáo lớn hoặc trích xuất những hiểu biết chính từ các tập dữ liệu bằng khả năng lập luận nâng cao của GPT-4.</li></ul></li> <li><p><strong>Bảo mật & Quyền riêng tư:</strong></p> <ul> <li><strong>Tuân thủ cấp doanh nghiệp:</strong> ChatGPT Enterprise cung cấp sự tuân thủ SOC 2 Type 2, đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu ở quy mô lớn.</li> <li><strong>GPT tùy chỉnh:</strong> Các doanh nghiệp có thể xây dựng quy trình làm việc tùy chỉnh và tích hợp dữ liệu độc quyền vào các mô hình, với đảm bảo rằng không có dữ liệu khách hàng nào được sử dụng để đào tạo mô hình.</li></ul></li> </ul> <p><strong>2. Google Cloud Vertex AI</strong></p> <p>Google Cloud Vertex AI cung cấp một nền tảng toàn diện để xây dựng và triển khai các mô hình học máy, bao gồm PaLM 2 của Google và dòng Gemini mới phát hành. Với khả năng tích hợp mạnh mẽ vào cơ sở hạ tầng đám mây của Google, nó cho phép vận hành dữ liệu liền mạch và khả năng mở rộng cấp doanh nghiệp.</p> <ul> <li><p><strong>Các tính năng chính:</strong></p> <ul> <li><strong>Mô hình Gemini:</strong> Cung cấp khả năng đa phương thức, Gemini có thể xử lý văn bản, hình ảnh và thậm chí cả video, làm cho nó rất linh hoạt cho các ứng dụng doanh nghiệp.</li> <li><strong>Khả năng giải thích mô hình:</strong> Các tính năng như công cụ đánh giá mô hình tích hợp đảm bảo tính minh bạch và khả năng truy xuất nguồn gốc, rất quan trọng đối với các ngành được quản lý.</li> <li><strong>Tích hợp với hệ sinh thái Google:</strong> Vertex AI hoạt động tự nhiên với các dịch vụ Google Cloud khác, chẳng hạn như BigQuery, để phân tích dữ liệu và triển khai pipeline liền mạch.</li></ul></li> <li><p><strong>Cập nhật gần đây:</strong></p> <ul> <li><strong>Gemini 1.5:</strong> Bản cập nhật mới nhất trong dòng Gemini, với khả năng hiểu ngữ cảnh được nâng cao và khả năng RAG (Retrieval-Augmented Generation), cho phép các doanh nghiệp kết nối đầu ra mô hình với dữ liệu có cấu trúc hoặc không cấu trúc của riêng họ.</li> <li><strong>Model Garden:</strong> Tính năng cho phép các doanh nghiệp lựa chọn từ hơn 150 mô hình, bao gồm các mô hình của Google, mô hình của bên thứ ba và các giải pháp mã nguồn mở như LLaMA 3.1.</li></ul></li> <li><p><strong>Giá cả (tính đến năm 2024):</strong> | Model | Giá Token Đầu Vào (<= 128K context window) | Giá Token Đầu Ra (<= 128K context window) | Giá Token Đầu Vào/Đầu Ra (128K+ context window) | |---|---|---|---| | Gemini 1.5 Flash | $0.00001875 / 1K characters | $0.000075 / 1K characters | $0.0000375 / 1K characters | | Gemini 1.5 Pro | $0.00125 / 1K characters | $0.00375 / 1K characters | $0.0025 / 1K characters |</p></li> <li><p><strong>Mục đích sử dụng:</strong></p> <ul> <li><strong>AI tài liệu:</strong> Tự động hóa quy trình làm việc xử lý tài liệu trên khắp các ngành công nghiệp như ngân hàng và chăm sóc sức khỏe.</li> <li><strong>Thương mại điện tử:</strong> Sử dụng Discovery AI cho tính năng tìm kiếm, duyệt và đề xuất được cá nhân hóa, cải thiện trải nghiệm khách hàng.</li> <li><strong>AI trung tâm liên lạc:</strong> Cho phép tương tác ngôn ngữ tự nhiên giữa các tác nhân ảo và khách hàng để tăng cường hiệu quả dịch vụ.</li></ul></li> <li><p><strong>Bảo mật & Quyền riêng tư:</strong></p> <ul> <li><strong>Chủ quyền dữ liệu:</strong> Google đảm bảo rằng dữ liệu của khách hàng không được sử dụng để đào tạo mô hình và cung cấp các công cụ quản trị và quyền riêng tư mạnh mẽ để đảm bảo tuân thủ trên khắp các khu vực.</li> <li><strong>Bộ lọc an toàn tích hợp:</strong> Vertex AI bao gồm các công cụ điều tiết nội dung và lọc, đảm bảo an toàn và phù hợp ở cấp doanh nghiệp cho đầu ra mô hình.</li></ul></li> </ul> <p><strong>3. Cohere</strong></p> <p>Cohere chuyên về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và cung cấp các giải pháp có thể mở rộng cho các doanh nghiệp, cho phép xử lý dữ liệu an toàn và riêng tư. Đây là một đối thủ cạnh tranh mạnh mẽ trong không gian LLM, nổi tiếng với các mô hình xuất sắc trong cả nhiệm vụ truy xuất và tạo văn bản.</p> <ul> <li><p><strong>Các tính năng chính:</strong></p> <ul> <li><strong>Mô hình Command R và Command R+:</strong> Các mô hình này được tối ưu hóa cho việc tạo ra và xử lý ngữ cảnh dài. Chúng cho phép các doanh nghiệp làm việc với các tài liệu và tập dữ liệu lớn, làm cho chúng phù hợp với nghiên cứu mở rộng, tạo báo cáo hoặc quản lý tương tác khách hàng.</li> <li><strong>Hỗ trợ đa ngôn ngữ:</strong> Các mô hình của Cohere được đào tạo bằng nhiều ngôn ngữ, bao gồm tiếng Anh, tiếng Pháp, tiếng Tây Ban Nha, và hơn thế nữa, cung cấp hiệu suất mạnh mẽ trên khắp các tác vụ ngôn ngữ đa dạng.</li> <li><strong>Triển khai riêng tư:</strong> Cohere nhấn mạnh bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu, cung cấp cả tùy chọn triển khai trên đám mây và riêng tư, lý tưởng cho các doanh nghiệp quan tâm đến chủ quyền dữ liệu.</li></ul></li> <li><p><strong>Giá cả:</strong></p> <ul> <li><strong>Command R:</strong> $0.15 mỗi 1M token đầu vào, $0.60 mỗi 1M token đầu ra.</li> <li><strong>Command R+:</strong> $2.50 mỗi 1M token đầu vào, $10.00 mỗi 1M token đầu ra.</li> <li><strong>Rerank:</strong> $2.00 mỗi 1K tìm kiếm, được tối ưu hóa để cải thiện hệ thống tìm kiếm và truy xuất.</li> <li><strong>Embed:</strong> $0.10 mỗi 1M token cho các tác vụ nhúng.</li></ul></li> <li><p><strong>Cập nhật gần đây:</strong></p> <ul> <li><strong>Tích hợp với Amazon Bedrock:</strong> Các mô hình của Cohere, bao gồm Command R và Command R+, hiện có sẵn trên Amazon Bedrock, giúp các tổ chức dễ dàng triển khai các mô hình này ở quy mô lớn thông qua cơ sở hạ tầng AWS.</li></ul></li> </ul> <p><strong>4. Amazon Bedrock</strong></p> <p>Amazon Bedrock cung cấp một nền tảng được quản lý đầy đủ để truy cập vào nhiều mô hình cơ sở, bao gồm cả các mô hình từ Anthropic, Cohere, AI21 Labs và Meta. Điều này cho phép người dùng thử nghiệm và triển khai các mô hình một cách liền mạch, tận dụng cơ sở hạ tầng mạnh mẽ của AWS.</p> <ul> <li><p><strong>Các tính năng chính:</strong></p> <ul> <li><strong>API đa mô hình:</strong> Bedrock hỗ trợ nhiều mô hình cơ sở, chẳng hạn như Claude, Cohere và Jurassic-2, làm cho nó trở thành một nền tảng linh hoạt cho nhiều mục đích sử dụng.</li> <li><strong>Triển khai không máy chủ:</strong> Người dùng có thể triển khai các mô hình AI mà không cần quản lý cơ sở hạ tầng cơ bản, với Bedrock xử lý việc mở rộng và cấp phát.</li> <li><strong>Điều chỉnh tinh chỉnh tùy chỉnh:</strong> Bedrock cho phép các doanh nghiệp điều chỉnh tinh chỉnh các mô hình trên các tập dữ liệu độc quyền, làm cho chúng phù hợp với các tác vụ kinh doanh cụ thể.</li></ul></li> <li><p><strong>Giá cả:</strong></p> <ul> <li><strong>Claude:</strong> Bắt đầu từ $0.00163 mỗi 1.000 token đầu vào và $0.00551 mỗi 1.000 token đầu ra.</li> <li><strong>Cohere Command Light:</strong> $0.30 mỗi 1M token đầu vào, $0.60 mỗi 1M token đầu ra.</li> <li><strong>Amazon Titan:</strong> $0.0003 mỗi 1.000 token đầu vào, với giá cao hơn cho token đầu ra.</li></ul></li> <li><p><strong>Cập nhật gần đây:</strong></p> <ul> <li><strong>Tích hợp Claude 3:</strong> Các mô hình Claude 3 mới nhất từ Anthropic đã được thêm vào Bedrock, cung cấp độ chính xác được cải thiện, giảm tỷ lệ ảo giác và cửa sổ ngữ cảnh dài hơn (lên tới 200.000 token). Những cập nhật này làm cho Claude phù hợp với việc phân tích pháp lý, soạn thảo hợp đồng và các tác vụ khác đòi hỏi sự hiểu biết về ngữ cảnh cao.</li></ul></li> </ul> <p><strong>5. Anthropic Claude API</strong></p> <p>Claude của Anthropic được đánh giá cao về phát triển AI đạo đức, cung cấp khả năng hiểu và lập luận về ngữ cảnh cao, với trọng tâm là giảm thiểu thiên kiến và đầu ra có hại. Dòng Claude đã trở thành một lựa chọn phổ biến cho các ngành công nghiệp yêu cầu các giải pháp AI đáng tin cậy và an toàn.</p> <ul> <li><p><strong>Các tính năng chính:</strong></p> <ul> <li><strong>Cửa sổ ngữ cảnh khổng lồ:</strong> Claude 3.0 hỗ trợ tối đa 200.000 token, làm cho nó trở thành một trong những lựa chọn hàng đầu cho các doanh nghiệp xử lý nội dung dài, chẳng hạn như hợp đồng, tài liệu pháp lý và bài báo nghiên cứu.</li> <li><strong>Yêu cầu hệ thống và gọi hàm:</strong> Claude 3 giới thiệu các tính năng yêu cầu hệ thống mới và hỗ trợ gọi hàm, cho phép tích hợp với API bên ngoài để tự động hóa quy trình làm việc.</li></ul></li> <li><p><strong>Giá cả:</strong></p> <ul> <li><strong>Claude Instant:</strong> $0.00163 mỗi 1.000 token đầu vào, $0.00551 mỗi 1.000 token đầu ra.</li> <li><strong>Claude 3:</strong> Giá cả cao hơn dựa trên độ phức tạp của mô hình và mục đích sử dụng, tuy nhiên, giá cả cụ thể dành cho doanh nghiệp có sẵn theo yêu cầu.</li></ul></li> <li><p><strong>Cập nhật gần đây:</strong></p> <ul> <li><strong>Claude 3.0:</strong> Được nâng cao với cửa sổ ngữ cảnh dài hơn và khả năng lập luận được cải thiện, Claude 3 đã giảm tỷ lệ ảo giác xuống 50% và đang được áp dụng ngày càng nhiều trên khắp các ngành công nghiệp cho các ứng dụng pháp lý, tài chính và dịch vụ khách hàng.</li></ul></li> </ul> <p><strong>Cách Chọn API LLM Doanh Nghiệp Phù Hợp</strong></p> <p>Việc lựa chọn API phù hợp cho doanh nghiệp của bạn liên quan đến việc đánh giá một số yếu tố:</p> <ul> <li><strong>Hiệu suất:</strong> API hoạt động như thế nào trong các tác vụ quan trọng đối với doanh nghiệp của bạn (ví dụ: dịch thuật, tóm tắt)?</li> <li><strong>Chi phí:</strong> Đánh giá các mô hình định giá dựa trên token để hiểu tác động đến chi phí.</li> <li><strong>Bảo mật và Tuân thủ:</strong> Nhà cung cấp API có tuân thủ các quy định liên quan (GDPR, HIPAA, SOC2) hay không?</li> <li><strong>Khả năng tương thích với hệ sinh thái:</strong> API tích hợp tốt như thế nào với cơ sở hạ tầng đám mây hiện có của bạn (AWS, Google Cloud, Azure)?</li> <li><strong>Tùy chọn tùy chỉnh:</strong> API có cung cấp khả năng điều chỉnh tinh chỉnh cho các nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp hay không?</li> </ul> <p><strong>Triển khai API LLM trong Ứng dụng Doanh Nghiệp</strong></p> <p><strong>Thực tiễn tốt nhất:</strong></p> <ul> <li><strong>Kỹ thuật tạo lời nhắc:</strong> Tạo các lời nhắc chính xác để hướng dẫn đầu ra mô hình một cách hiệu quả.</li> <li><strong>Xác thực đầu ra:</strong> Triển khai các lớp xác thực để đảm bảo nội dung phù hợp với mục tiêu kinh doanh.</li> <li><strong>Tối ưu hóa API:</strong> Sử dụng các kỹ thuật như lưu trữ bộ nhớ đệm để giảm chi phí và cải thiện thời gian phản hồi.</li> </ul> <p><strong>Lưu ý về bảo mật:</strong></p> <ul> <li><strong>Quyền riêng tư dữ liệu:</strong> Đảm bảo rằng thông tin nhạy cảm được xử lý an toàn trong quá trình tương tác API.</li> <li><strong>Quản trị:</strong> Thiết lập các chính sách quản trị rõ ràng để xem xét và triển khai đầu ra AI.</li> </ul> <p><strong>Giám sát và Đánh giá Liên tục:</strong></p> <ul> <li><strong>Cập nhật thường xuyên:</strong> Liên tục giám sát hiệu suất API và áp dụng các bản cập nhật mới nhất.</li> <li><strong>Con người tham gia:</strong> Đối với các quyết định quan trọng, hãy đưa con người tham gia để xem xét nội dung do AI tạo ra.</li> </ul> <p><strong>Kết luận</strong></p> <p>Tương lai của các ứng dụng doanh nghiệp ngày càng gắn liền với các mô hình ngôn ngữ lớn. Bằng cách lựa chọn và triển khai cẩn thận các API LLM, chẳng hạn như từ OpenAI, Google, Microsoft, Amazon và Anthropic, các doanh nghiệp có thể mở ra những cơ hội chưa từng có cho sự đổi mới, tự động hóa và hiệu quả.</p> <p>Việc đánh giá thường xuyên bối cảnh API và cập nhật thông tin về các công nghệ mới nổi sẽ đảm bảo doanh nghiệp của bạn duy trì tính cạnh tranh trong một thế giới dựa trên AI. Hãy làm theo các thực tiễn tốt nhất mới nhất, tập trung vào bảo mật và liên tục tối ưu hóa các ứng dụng của bạn để khai thác tối đa giá trị từ LLM. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

API LLM Doanh Nghiệp: Những Lựa Chọn Hàng Đầu Để Phát Triển Ứng Dụng LLM Năm 2024

API LLM Doanh Nghiệp: Những Lựa Chọn Hàng Đầu Để Phát Triển Ứng Dụng LLM Năm 2024 Giới thiệu Cuộc đua thống trị không gian AI doanh nghiệp...

Read more »

g1: Sử dụng Llama-3.1 70b trên Groq để Tạo Chuỗi Suy Luận Kiểu o1

<h2 id="section-0">g1: Sử dụng Llama-3.1 70b trên Groq để Tạo Chuỗi Suy Luận Kiểu o1</h2> <p><strong>Giới thiệu:</strong></p> <p>Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) đã chứng minh tiềm năng to lớn trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Tuy nhiên, chúng thường gặp khó khăn trong việc thực hiện suy luận đa bước và giải quyết vấn đề, đặc biệt là trong các lĩnh vực đòi hỏi tư duy trừu tượng và suy diễn từ thông tin không đầy đủ hoặc rời rạc. Khả năng suy luận hiệu quả là điều cần thiết để LLM thực sự hữu ích trong các ứng dụng thực tế. Hạn chế này cản trở việc áp dụng LLM vào các lĩnh vực quan trọng như nghiên cứu khoa học, phân tích pháp lý và chẩn đoán y tế, nơi suy luận chặt chẽ là cần thiết cho việc ra quyết định chính xác.</p> <p><strong>G1: Một Phương Pháp Mới để Nâng cao Khả năng Suy Luận của LLM:</strong></p> <p>Các LLM hiện tại có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau nhưng lại cho thấy hiệu suất không như mong đợi khi được giao nhiệm vụ liên kết các bước logic để suy luận nâng cao. Điểm yếu này rõ ràng nhất trong các trường hợp mô hình cần phân tích các vấn đề phức tạp và suy luận từng bước một. Để giải quyết vấn đề này, các nhà nghiên cứu đã đề xuất <strong>một phương pháp mới, g1</strong>, cải thiện khả năng suy luận bằng cách tận dụng mô hình LLaMA 3.1 70b chạy trên chip AI chuyên dụng Groq. Hệ thống này nhằm mục đích tạo ra các chuỗi suy luận có cấu trúc - "token suy luận" - hướng dẫn mô hình thông qua quá trình logic giải quyết các vấn đề phức tạp. Khái niệm về các chuỗi suy luận này được lấy cảm hứng từ các mô hình như o1, vốn phân tách hiệu quả các vấn đề thành các bước trung gian dễ quản lý hơn.</p> <p><strong>Cơ chế Hoạt động của g1:</strong></p> <p>Sự đổi mới cốt lõi đằng sau g1 là việc sử dụng các token suy luận để hướng dẫn mô hình thông qua các chuỗi suy luận phức tạp. Các token này đại diện cho các bước trung gian trong quá trình logic, phân chia các vấn đề trừu tượng hoặc phức tạp thành các phần đơn giản hơn mà LLM có thể xử lý. Sự kết hợp giữa khả năng học sâu của LLaMA 3.1 và phần cứng chuyên dụng của Groq đảm bảo rằng hệ thống có thể quản lý hiệu quả ngay cả những chuỗi suy luận phức tạp nhất. Phương pháp tiếp cận có cấu trúc này đối với việc giải quyết vấn đề cho phép g1 điều chỉnh động độ dài và độ phức tạp của chuỗi suy luận dựa trên nhiệm vụ đang được thực hiện, đảm bảo giải quyết vấn đề hiệu quả hơn trên nhiều lĩnh vực. Mặc dù các số liệu hiệu suất cụ thể không được định lượng hóa, nhưng hệ thống cho thấy những cải thiện đáng kể về độ chính xác của suy luận so với các LLM cơ bản, đặc biệt là trong các nhiệm vụ đòi hỏi quá trình logic đa bước.</p> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>Việc phát triển g1 thể hiện một bước tiến quan trọng trong việc nâng cao khả năng suy luận của LLM. Bằng cách giải quyết hạn chế cốt lõi của các LLM hiện tại trong việc xử lý các nhiệm vụ suy luận đa bước phức tạp, g1 cung cấp một giải pháp kết hợp kiến trúc mô hình tiên tiến với phần cứng chuyên dụng. Các chuỗi suy luận động không chỉ nâng cao khả năng giải quyết vấn đề của mô hình mà còn mang lại tính minh bạch cho quá trình ra quyết định của mô hình, điều này có thể dẫn đến các giải pháp AI đáng tin cậy và trung thực hơn.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

g1: Sử dụng Llama-3.1 70b trên Groq để Tạo Chuỗi Suy Luận Kiểu o1

g1: Sử dụng Llama-3.1 70b trên Groq để Tạo Chuỗi Suy Luận Kiểu o1 Giới thiệu: Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) đã chứng minh tiềm năng to lớ...

Read more »

OpenAI Mở Rộng Mô Hình AI o1 Đến Doanh Nghiệp và Giáo Dục, Đối Đầu Trực Tiếp với Anthropic

<h2 id="section-0">OpenAI Mở Rộng Mô Hình AI o1 Đến Doanh Nghiệp và Giáo Dục, Đối Đầu Trực Tiếp với Anthropic</h2> <p><strong>OpenAI vừa công bố việc cung cấp các mô hình AI mới nhất của mình, o1-preview và o1-mini, cho tất cả khách hàng của ChatGPT Enterprise và ChatGPT Edu.</strong> Những mô hình này, được thiết kế để xử lý các nhiệm vụ lập luận phức tạp, hứa hẹn sẽ thay đổi cách thức các tổ chức và cơ sở giáo dục giải quyết những thách thức nan giải nhất, từ lập trình nâng cao đến nghiên cứu khoa học.</p> <p><strong>Mô hình AI được thiết kế để tư duy: Điểm khác biệt của mô hình o1</strong></p> <p>Các mô hình o1-preview và o1-mini được xây dựng để suy nghĩ một cách phê phán và sâu sắc hơn so với các phiên bản tiền nhiệm. OpenAI đã huấn luyện những mô hình này dành nhiều thời gian hơn để xử lý thông tin trước khi phản hồi, cho phép chúng xử lý các nhiệm vụ phức tạp trong các lĩnh vực như toán học, lập trình và khám phá khoa học.</p> <p>Trong các thử nghiệm ban đầu, o1-preview đã chứng minh khả năng của mình bằng cách giải quyết 83% các bài toán trong kỳ thi tuyển chọn của Olympic Toán học Quốc tế – một sự cải thiện đáng kể so với GPT-4o, chỉ đạt 13%. Tương tự, mô hình này đã xuất sắc trong các cuộc thi lập trình, đạt thứ hạng 89% trên Codeforces, một nền tảng kiểm tra kỹ năng lập trình nghiêm ngặt.</p> <p>Mô hình o1-mini nhỏ hơn, hiệu quả chi phí hơn, được thiết kế đặc biệt cho các nhiệm vụ lập trình, cung cấp một lựa chọn giá cả phải chăng hơn cho các công ty cần giải pháp xử lý vấn đề nâng cao mà không cần kiến thức rộng lớn về thế giới. Điều này khiến o1-mini đặc biệt hữu ích cho các nhiệm vụ như tạo và gỡ lỗi mã phức tạp, mang đến một giải pháp dễ tiếp cận cho các doanh nghiệp nhỏ và nhà phát triển.</p> <p><strong>Tại sao mô hình o1 là một bước ngoặt cho các doanh nghiệp?</strong></p> <p>Đối với khách hàng doanh nghiệp, các mô hình o1 mới đại diện cho một bước tiến đáng kể. Các doanh nghiệp trong mọi ngành nghề, từ tài chính đến chăm sóc sức khỏe, ngày càng chuyển sang sử dụng AI không chỉ để tự động hóa mà còn để giải quyết các vấn đề phức tạp, có rủi ro cao, nơi chuyên môn của con người bị hạn chế. Khả năng lập luận, tinh chỉnh chiến lược và nhận ra lỗi của mô hình o1 khiến chúng trở nên lý tưởng cho những trường hợp sử dụng này.</p> <p>Những khả năng này đặc biệt hấp dẫn đối với các công ty xử lý các tập dữ liệu và quy trình làm việc phức tạp. Ví dụ, mô hình o1-preview có thể hỗ trợ các nhà vật lý tạo ra các công thức quang học lượng tử phức tạp hoặc giúp các nhà nghiên cứu chăm sóc sức khỏe chú thích dữ liệu bộ gen quy mô lớn. Đây là một sự tương phản rõ ràng với các mô hình AI trước đây, chủ yếu xử lý các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, cấp độ thấp.</p> <p>Tiến sĩ Derya Unutmaz, một nhà miễn dịch học tại Phòng thí nghiệm Jackson, gần đây đã sử dụng mô hình o1-preview để viết một đề xuất điều trị ung thư. "Nó đã tạo ra toàn bộ khuôn khổ của dự án trong chưa đầy một phút, với những mục tiêu sáng tạo và thậm chí cả những cân nhắc về những cạm bẫy tiềm ẩn", ông đã đăng trên X.com (trước đây là Twitter). "Điều này sẽ phải mất vài ngày, nếu không muốn nói là lâu hơn, để tôi chuẩn bị", ông nói thêm, lưu ý rằng mô hình đã đưa ra những ý tưởng mà ông có thể không tự mình nghĩ ra, ngay cả với 30 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực này.</p> <p>Sự gia tăng năng suất và sáng tạo này là lý do tại sao rất nhiều doanh nghiệp đang háo hức tích hợp những mô hình này vào quy trình làm việc của họ. Quyết định ưu tiên khách hàng doanh nghiệp với bản phát hành này cho thấy chiến lược của OpenAI là chiếm lĩnh phân khúc thị trường AI có giá trị cao và độ phức tạp cao.</p> <p><strong>Các tổ chức giáo dục sẽ hưởng lợi rất nhiều</strong></p> <p>Các mô hình o1 cũng là một công cụ mạnh mẽ cho các tổ chức giáo dục. Các trường đại học và trung tâm nghiên cứu thường phải đối mặt với những hạn chế về tài nguyên và thời gian khi thực hiện phân tích dữ liệu hoặc nghiên cứu phức tạp. Bằng cách cung cấp những mô hình này cho khách hàng ChatGPT Edu, OpenAI đang cung cấp cho sinh viên và nhà nghiên cứu quyền truy cập vào các công cụ AI tiên tiến có thể giúp họ giải quyết một số vấn đề khó khăn nhất trong lĩnh vực của họ.</p> <p>Phản hồi ban đầu từ cộng đồng học thuật rất tích cực. Tiến sĩ Kyle Kabasares, một nhà vật lý thiên văn tại Viện Nghiên cứu Môi trường Vùng Vịnh, đã đăng trên X.com rằng o1-preview "đã hoàn thành trong 1 giờ những gì tôi đã mất khoảng 1 năm trong quá trình tiến sĩ của mình". Trong các lĩnh vực như động lực học chất lưu tính toán và miễn dịch học, nơi các phép tính và phân tích dữ liệu phức tạp là điều thường xuyên, các mô hình o1 đã chứng minh giá trị của chúng bằng cách đẩy nhanh các quy trình nghiên cứu và cung cấp những hiểu biết mới.</p> <p>Các mô hình o1 cũng có khả năng thay đổi cách thức sinh viên học tập. Bằng cách xử lý các nhiệm vụ phức tạp hơn, những mô hình này cho phép sinh viên tập trung vào tư duy cấp cao hơn thay vì bị vướng vào các quy trình học thuộc lòng. Sự thay đổi này có thể dẫn đến nhiều sự đổi mới và sáng tạo hơn trong nghiên cứu học thuật, đẩy nhanh những bước đột phá trong các lĩnh vực từ vật lý đến sinh học.</p> <p><strong>An toàn và quản trị: Cam kết của OpenAI đối với AI có trách nhiệm</strong></p> <p>Ngoài những khả năng tiên tiến của mình, các mô hình o1 còn đi kèm với các tính năng an toàn được nâng cao. OpenAI đã phát triển một phương pháp huấn luyện an toàn mới cho phép những mô hình này lập luận thông qua các nguyên tắc đạo đức và quy tắc an toàn. Điều này rất quan trọng đối với các doanh nghiệp và tổ chức giáo dục xử lý dữ liệu nhạy cảm.</p> <p>OpenAI đã tuyên bố rằng họ không sử dụng dữ liệu khách hàng để huấn luyện, đảm bảo rằng thông tin độc quyền vẫn được bảo mật. Công ty cũng đã giới thiệu các đánh giá an toàn nghiêm ngặt, bao gồm một thử nghiệm được gọi là "jailbreaking" (phá vỡ giới hạn), trong đó o1-preview đạt được 84/100 điểm, vượt xa điểm số 22 của GPT-4o. Điều này có nghĩa là các mô hình o1 được trang bị tốt hơn để chống lại các nỗ lực vượt qua các giao thức an toàn, một tính năng quan trọng đối với các doanh nghiệp quan tâm đến việc tuân thủ và bảo mật dữ liệu.</p> <p>Trong một bối cảnh rộng hơn, OpenAI đã chính thức hợp tác với các viện an toàn AI tại Hoa Kỳ và Vương quốc Anh, cung cấp cho các tổ chức này quyền truy cập sớm vào các mô hình để thử nghiệm độc lập. Sự hợp tác này nhằm đảm bảo rằng những tiến bộ của AI phù hợp với các nguyên tắc đạo đức và khuôn khổ pháp lý, một mối quan tâm ngày càng tăng khi các hệ thống AI trở nên tự động hơn và được tích hợp vào các hoạt động hàng ngày.</p> <p><strong>Cảnh quan cạnh tranh: OpenAI so với Anthropic</strong></p> <p>Việc phát hành các mô hình o1 đã định vị OpenAI như một nhà lãnh đạo trong không gian doanh nghiệp AI cạnh tranh cao. Tuy nhiên, công ty phải đối mặt với sự cạnh tranh mạnh mẽ. Anthropic, một người chơi lớn khác trong lĩnh vực AI, gần đây đã ra mắt mô hình tập trung vào doanh nghiệp của riêng mình, Claude Enterprise, cung cấp một cửa sổ ngữ cảnh khổng lồ 500.000 token – gấp hơn hai lần so với mô hình hiện tại của OpenAI. Mặc dù các mô hình của Anthropic nổi bật trong việc xử lý các tập dữ liệu lớn, nhưng thế mạnh của OpenAI nằm ở trọng tâm vào lập luận sâu sắc và giải quyết vấn đề.</p> <p>Khả năng tích hợp những mô hình tiên tiến này vào các dịch vụ doanh nghiệp và giáo dục hiện có mang lại cho OpenAI một lợi thế cạnh tranh. Trong khi Anthropic có thể có ưu thế trong khả năng xử lý dữ liệu, trọng tâm của OpenAI vào các nhiệm vụ lập luận có thể mang lại lợi thế lâu dài, đặc biệt là trong các ngành công nghiệp mà việc giải quyết vấn đề có giá trị hơn so với việc xử lý dữ liệu thuần túy.</p> <p><strong>Tương lai của AI trong kinh doanh và giáo dục</strong></p> <p>Việc giới thiệu các mô hình o1-preview và o1-mini của OpenAI báo hiệu một bước ngoặt trong bối cảnh của trí tuệ nhân tạo. Những mô hình này vượt ra ngoài việc tự động hóa các nhiệm vụ thường nhật – chúng được thiết kế để suy nghĩ một cách phê phán, biến chúng thành đối tác thực sự trong việc giải quyết những thách thức khó khăn nhất trong các ngành công nghiệp như chăm sóc sức khỏe, nghiên cứu lượng tử và lập trình nâng cao.</p> <p>Khi các doanh nghiệp và tổ chức giáo dục ngày càng dựa vào AI để đưa ra quyết định có rủi ro cao và giải quyết các vấn đề phức tạp, tác động của những mô hình này có thể định hình lại những gì chúng ta mong đợi từ các hệ thống thông minh.</p> <p>Trong một thế giới mà sự đổi mới thường xảy ra ở giao điểm của công nghệ và hiểu biết của con người, loạt mô hình o1 cung cấp một cây cầu đến tương lai. Nó không còn là về những gì AI có thể làm – mà là về những gì AI <em>nên</em> làm. Và với bước nhảy vọt mới nhất của OpenAI, câu trả lời dường như rõ ràng: nó nên làm nhiều hơn nữa. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

OpenAI Mở Rộng Mô Hình AI o1 Đến Doanh Nghiệp và Giáo Dục, Đối Đầu Trực Tiếp với Anthropic

OpenAI Mở Rộng Mô Hình AI o1 Đến Doanh Nghiệp và Giáo Dục, Đối Đầu Trực Tiếp với Anthropic OpenAI vừa công bố việc cung cấp các mô hình AI ...

Read more »