Google NotebookLM: Tương lai của chatbot tùy chỉnh và cộng tác AI

<h2 id="section-0">Google NotebookLM: Tương lai của chatbot tùy chỉnh và cộng tác AI</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu về NotebookLM và tiềm năng đột phá</li> <li>Tính năng tạo chatbot tùy chỉnh: Biến sổ ghi chép thành cơ sở kiến thức động</li> <li>Lựa chọn mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) – mở ra thế giới khả năng</li> <li>Các mô hình LLM được hỗ trợ: Med-PaLM, Gemini, và những cái tên bí ẩn</li> <li>Hướng tới tương lai cộng tác AI mạnh mẽ</li> <li>Kết luận: Tiềm năng và những câu hỏi mở</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu về NotebookLM và tiềm năng đột phá</strong></p> <p>Google NotebookLM đang dần hé lộ những tính năng tiềm năng, hứa hẹn sẽ cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với thông tin và công nghệ AI. Không chỉ là một công cụ ghi chú thông thường, NotebookLM đang phát triển thành một nền tảng mạnh mẽ, hỗ trợ người dùng tạo ra các chatbot tùy chỉnh và tận dụng tối đa sức mạnh của trí tuệ nhân tạo trong công việc. Sự phát triển này đánh dấu một bước tiến quan trọng, vượt xa những gì chúng ta từng biết về các công cụ ghi chú thông minh.</p> <p><strong>2. Tính năng tạo chatbot tùy chỉnh: Biến sổ ghi chép thành cơ sở kiến thức động</strong></p> <p>Điểm nhấn đáng chú ý nhất của NotebookLM là khả năng cho phép người dùng tạo ra các chatbot tùy chỉnh trực tiếp từ sổ ghi chép của mình. Giao diện người dùng, tương tự như chức năng tạo Gem trong Gemini, cho phép người dùng nhập các hướng dẫn, lệnh huấn luyện cho chatbot. Điểm độc đáo là chatbot này sẽ có quyền truy cập vào tất cả các nguồn dữ liệu bên trong sổ ghi chép đó, biến sổ ghi chép thành một cơ sở kiến thức động, luôn cập nhật và phản hồi chính xác. Thêm vào đó, người dùng có thể dễ dàng thử nghiệm phản hồi của chatbot, chia sẻ liên kết công khai hoặc nhúng chatbot vào trang web cá nhân. Đây là một bước tiến vượt bậc so với các chatbot thông thường, vốn thiếu khả năng kết nối với một nguồn thông tin cụ thể và cá nhân hóa cao.</p> <p><strong>3. Lựa chọn mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) – mở ra thế giới khả năng</strong></p> <p>NotebookLM không chỉ dừng lại ở tính năng tạo chatbot. Người dùng còn có thể lựa chọn mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) phù hợp với dự án của mình ngay từ menu chính. Điều này mở ra vô vàn khả năng ứng dụng, cho phép người dùng tối ưu hóa chatbot và quá trình làm việc dựa trên yêu cầu cụ thể. Hiện tại, mã nguồn đã hé lộ một số mô hình LLM sắp ra mắt, bao gồm các mã tên tạm thời như "HighTC" và "GoldBookLM", hứa hẹn mang đến những trải nghiệm mới mẻ. Sự xuất hiện của Med-PaLM cũng rất đáng chú ý, tuy nhiên, đáng tiếc là Med-Gemini, phiên bản nâng cấp, lại chưa được đề cập.</p> <p><strong>4. Các mô hình LLM được hỗ trợ: Med-PaLM, Gemini, và những cái tên bí ẩn</strong></p> <p>Bài viết tóm tắt các mô hình LLM được biết đến hiện tại:</p> <ul> <li><strong>Med-PaLM:</strong> Mô hình ngôn ngữ lớn chuyên biệt trong lĩnh vực y tế, có khả năng trả lời các câu hỏi y học và xử lý nhiều loại dữ liệu sinh học.</li> <li><strong>Gemini (Preview):</strong> Mô hình AI đa phương thức, đàm thoại, tích hợp khả năng hiểu ngôn ngữ, âm thanh, mã và video. Thuật ngữ "Preview" cho thấy đây có thể là một phiên bản sắp ra mắt hoặc một trong những phiên bản thử nghiệm đã có sẵn.</li> <li><strong>GoldBookLM:</strong> Thông tin chi tiết chưa được tiết lộ.</li> <li><strong>Gemini Pro Vision:</strong> Mô hình tiên tiến cho khả năng hiểu hình ảnh và video, được tối ưu hóa cho các tác vụ như nhận dạng vật thể và phân tích nội dung số.</li> <li><strong>HighTC:</strong> Thông tin chi tiết chưa được tiết lộ.</li> </ul> <p><strong>5. Hướng tới tương lai cộng tác AI mạnh mẽ</strong></p> <p>Với việc bổ sung các tính năng như Magic Draft (soạn thảo thông minh) và Audio Overview (tóm tắt âm thanh), NotebookLM đang dần trở thành một sản phẩm AI mạnh mẽ, mở ra nhiều tiềm năng cho tương lai. Việc tạo và chia sẻ chatbot tùy chỉnh, kết hợp với cơ sở kiến thức cụ thể, sẽ thúc đẩy mạnh mẽ sự cộng tác và hỗ trợ AI trong công việc. Khả năng này tương tự như các dự án Claude với các lời nhắc tùy chỉnh, cho phép người khác tương tác với cơ sở kiến thức cụ thể cùng với các ghi chú do tác giả tạo ra.</p> <p><strong>6. Kết luận: Tiềm năng và những câu hỏi mở</strong></p> <p>Hiện tại, các tính năng này vẫn đang trong giai đoạn phát triển và thử nghiệm nội bộ, chưa có thông tin chính thức về việc ra mắt công chúng. Tuy nhiên, tính năng tạo chatbot tùy chỉnh dường như hướng đến mục tiêu sử dụng công khai. Mặc dù tiềm năng của NotebookLM là rất lớn, vẫn còn nhiều câu hỏi mở về tương lai của sản phẩm này: Liệu nó sẽ trở thành một sản phẩm độc lập hay tích hợp vào Gemini? Các mô hình LLM bí ẩn "HighTC" và "GoldBookLM" sẽ mang đến những khả năng gì? Chỉ thời gian mới có thể trả lời những câu hỏi này. Tuy nhiên, với những gì đã được hé lộ, NotebookLM đang tạo ra một làn sóng hy vọng cho một tương lai làm việc hiệu quả và thông minh hơn với sự trợ giúp của AI.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Google NotebookLM: Tương lai của chatbot tùy chỉnh và cộng tác AI

Google NotebookLM: Tương lai của chatbot tùy chỉnh và cộng tác AI Mục lục: Giới thiệu về NotebookLM và tiềm năng đột phá Tính năng tạo ...

Read more »

RaiderChip: Tăng tốc LLM Meta Llama 3.2 trên FPGA giá rẻ

<h2 id="section-0">RaiderChip: Tăng tốc LLM Meta Llama 3.2 trên FPGA giá rẻ</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>RaiderChip và khả năng tăng tốc LLM</li> <li>Ứng dụng thực tiễn: Llama 3.2 trên FPGA</li> <li>Linh hoạt và hiệu quả tùy chỉnh</li> <li>Phiên bản Demo và tương tác trực tiếp</li> <li>Kết luận</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu</strong></p> <p>Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang phát triển với tốc độ chóng mặt. Việc triển khai các LLM đòi hỏi sức mạnh tính toán khổng lồ, dẫn đến nhu cầu về các giải pháp phần cứng tăng tốc hiệu quả. RaiderChip, một công ty hàng đầu trong lĩnh vực này, vừa công bố một bước đột phá quan trọng: hỗ trợ tăng tốc mô hình Llama 3.2 mới nhất của Meta trên các FPGA (Field-Programmable Gate Array) giá rẻ. Tin tức này được công bố chỉ 6 ngày sau khi Meta chính thức ra mắt Llama 3.2, cho thấy sự nhanh nhạy và khả năng thích ứng vượt trội của RaiderChip.</p> <p><strong>2. RaiderChip và khả năng tăng tốc LLM</strong></p> <p>RaiderChip nổi bật với lõi IP GenAI v1, được thiết kế để tăng tốc bất kỳ mô hình nào dựa trên kiến trúc Transformer – nền tảng của hầu hết các LLM hiện nay. Không chỉ hỗ trợ Llama 3.2, GenAI v1 còn tương thích với nhiều LLM khác từ các nhà cung cấp hàng đầu như Meta (Llama 2, Llama 3, Llama 3.1) và Microsoft (Phi-2, Phi-3). Chiến lược của RaiderChip là liên tục cập nhật, bổ sung các mô hình LLM mới nhất, đáp ứng nhanh chóng nhu cầu thị trường đang thay đổi liên tục.</p> <p><strong>3. Ứng dụng thực tiễn: Llama 3.2 trên FPGA</strong></p> <p>Điểm nổi bật của giải pháp này là khả năng chạy Llama 3.2 trên các FPGA có giá thành thấp. Victor Lopez, CTO của RaiderChip, giải thích: việc lựa chọn FPGA và LLM phù hợp phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm kích thước FPGA, dung lượng logic và bộ nhớ, chi phí sản xuất, mức tiêu thụ điện năng và chức năng cuối cùng của sản phẩm. Đối với các sản phẩm yêu cầu chi phí thấp, các mô hình nhỏ hơn như Llama 3.2 1B của Meta hay Phi-2 2.7B của Microsoft, kết hợp với kỹ thuật lượng tử hóa 4-bit, là lựa chọn lý tưởng. Ngược lại, các LLM lớn hơn, cần độ chính xác cao (floating-point), sẽ đòi hỏi FPGA có kích thước và giá thành cao hơn.</p> <p><strong>4. Linh hoạt và hiệu quả tùy chỉnh</strong></p> <p>Một điểm mạnh khác của GenAI v1 là khả năng tăng tốc các mô hình LLM đã được tùy chỉnh (fine-tuned) cho từng ứng dụng cụ thể. Việc hỗ trợ các mô hình cơ sở (foundational model) cho phép người dùng dễ dàng tăng tốc các phiên bản đã được tùy chỉnh mà không cần chia sẻ trọng số mô hình (weights), đảm bảo bảo mật và riêng tư dữ liệu.</p> <p><strong>5. Phiên bản Demo và tương tác trực tiếp</strong></p> <p>RaiderChip cung cấp bản demo tương tác dựa trên FPGA Versal, cho phép người dùng trải nghiệm trực tiếp hiệu năng của GenAI v1-Q khi chạy Llama 3.2. Bản demo không chỉ cung cấp API truy cập cục bộ và từ xa, mà còn cho phép tương tác trực tiếp với mô hình thông qua giao diện chat, giúp người dùng đánh giá trực tiếp các chỉ số quan trọng như độ thông minh, độ trễ và số token/giây. Đây là một cách tiếp cận khác biệt, tập trung vào trải nghiệm thực tế thay vì chỉ dựa trên dữ liệu lý thuyết hay mô phỏng.</p> <p><strong>6. Kết luận</strong></p> <p>RaiderChip đã chứng minh khả năng tiên phong và sức mạnh công nghệ của mình bằng cách nhanh chóng hỗ trợ Llama 3.2 trên FPGA giá rẻ. Giải pháp này mở ra nhiều cơ hội mới cho việc triển khai các LLM mạnh mẽ trong các ứng dụng đa dạng, từ thiết bị nhúng đến các hệ thống AI quy mô lớn, với chi phí tối ưu và hiệu quả cao. Các công ty quan tâm có thể liên hệ với RaiderChip để trải nghiệm bản demo hoặc được tư vấn về cách tăng tốc các ứng dụng AI của mình.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

RaiderChip: Tăng tốc LLM Meta Llama 3.2 trên FPGA giá rẻ

RaiderChip: Tăng tốc LLM Meta Llama 3.2 trên FPGA giá rẻ Mục lục: Giới thiệu RaiderChip và khả năng tăng tốc LLM Ứng dụng thực tiễn: Ll...

Read more »

Llamafile: Giải pháp của Mozilla cho tương lai AI mã nguồn mở

<h2 id="section-0">Llamafile: Giải pháp của Mozilla cho tương lai AI mã nguồn mở</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu Llamafile</li> <li>Llamafile hoạt động như thế nào?</li> <li>Những tính năng nổi bật của Llamafile</li> <li>Hướng dẫn cài đặt và sử dụng Llamafile</li> <li>Hiệu năng và trải nghiệm thực tế</li> <li>Kết luận và triển vọng</li> </ol> <hr /> <p><strong>1. Giới thiệu Llamafile</strong></p> <p>Trong bối cảnh AI đang phát triển mạnh mẽ, việc tiếp cận và sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vẫn còn nhiều thách thức, đặc biệt là về mặt cài đặt và vận hành. Nhận thức được điều này, Mozilla, tổ chức nổi tiếng với cam kết mã nguồn mở, đã cho ra mắt Llamafile – một dự án đầy tham vọng nhằm đơn giản hóa quá trình này. Llamafile hứa hẹn mang đến một cách thức hoàn toàn mới, dễ dàng hơn để chạy các LLM trên máy tính cá nhân của bạn. Bài viết này sẽ đi sâu vào tìm hiểu về Llamafile, từ cơ chế hoạt động cho đến hiệu năng và những tiềm năng của nó.</p> <p><strong>2. Llamafile hoạt động như thế nào?</strong></p> <p>Llamafile là một giải pháp đột phá kết hợp sức mạnh của <code>llama.cpp</code> – một framework chatbot LLM mã nguồn mở – và <code>Cosmopolitan Libc</code> – một thư viện C đa nền tảng. Công nghệ này cho phép chuyển đổi trọng lượng (weights) của mô hình LLM phức tạp thành các tập tin thực thi có thể chạy mượt mà trên nhiều hệ điều hành khác nhau mà không cần cài đặt thêm bất kỳ phần mềm nào. Điều này loại bỏ rào cản kỹ thuật lớn nhất đối với người dùng muốn trải nghiệm sức mạnh của AI trên thiết bị của mình.</p> <p><strong>3. Những tính năng nổi bật của Llamafile</strong></p> <p>Llamafile sở hữu nhiều ưu điểm vượt trội:</p> <ul> <li><strong>Khả năng tương thích đa nền tảng:</strong> Hoạt động mượt mà trên macOS, Windows, Linux, FreeBSD, OpenBSD và NetBSD, hỗ trợ nhiều kiến trúc CPU và khả năng tăng tốc GPU.</li> <li><strong>Hiệu quả và hiệu năng:</strong> Tận dụng tinyBLAS để tăng tốc GPU và các tối ưu hóa mới nhất cho hiệu năng CPU, giúp AI cục bộ trở nên dễ tiếp cận hơn.</li> <li><strong>Dễ sử dụng:</strong> Chỉ cần một lệnh duy nhất để chuyển đổi trọng lượng mô hình thành tập tin thực thi, đơn giản hóa quá trình triển khai.</li> <li><strong>Mã nguồn mở và cộng đồng:</strong> Được cấp phép theo Apache 2.0, khuyến khích đóng góp từ cộng đồng và liên tục cải tiến.</li> <li><strong>Khả năng tích hợp:</strong> Hỗ trợ trọng lượng từ bên ngoài, thích ứng với nhiều trường hợp sử dụng và tương thích với các dự án AI trên các nền tảng như Hugging Face.</li> </ul> <p><strong>4. Hướng dẫn cài đặt và sử dụng Llamafile</strong></p> <p>Việc cài đặt Llamafile rất đơn giản. Bạn chỉ cần truy cập trang phát hành trên GitHub (<a href="https://github.com/Mozilla-Ocho/llamafile/releases">https://github.com/Mozilla-Ocho/llamafile/releases</a>), chọn phiên bản mong muốn (ví dụ: mô hình Mistral AI 7B). Đối với Linux/macOS, sau khi tải xuống, cấp quyền thực thi bằng lệnh <code>chmod +x <tên_tập_tin></code>. Sau đó, chạy tập tin bằng lệnh <code>./<tên_tập_tin></code>. Trên Windows, bạn có thể cần đổi tên tập tin thành "llamafile.exe" và chạy trực tiếp. Sau khi khởi chạy, một máy chủ Llamafile sẽ được tạo và giao diện người dùng sẽ mở trong trình duyệt web, cho phép bạn tương tác với LLM bằng các câu lệnh văn bản.</p> <p><strong>5. Hiệu năng và trải nghiệm thực tế</strong></p> <p>Bài viết trích dẫn kết quả thử nghiệm trên hệ thống Intel 11th Gen CPU, 16GB RAM, không có card đồ họa rời. Hiệu năng được đánh giá là khá ổn. Tuy nhiên, hiệu năng sẽ được cải thiện đáng kể nếu sử dụng GPU (cần cài đặt driver CUDA cho card NVIDIA). Việc chạy LLM trực tiếp trên thiết bị cá nhân giúp đảm bảo tính riêng tư và bảo mật dữ liệu, đồng thời giảm thời gian phản hồi, mang lại trải nghiệm nhanh chóng và mượt mà hơn so với việc phụ thuộc vào các dịch vụ đám mây.</p> <p><strong>6. Kết luận và triển vọng</strong></p> <p>Llamafile của Mozilla là một bước tiến đáng kể trong việc đơn giản hóa việc sử dụng LLM. Việc chỉ cần một tập tin thực thi để chạy các mô hình mạnh mẽ sẽ mở ra cơ hội tiếp cận AI cho mọi người, không chỉ các chuyên gia. Mặc dù hiệu năng có thể phụ thuộc vào phần cứng, nhưng khả năng chạy LLM cục bộ là một lợi thế lớn về mặt bảo mật và tốc độ. Với sự phát triển của cộng đồng mã nguồn mở, Llamafile hứa hẹn sẽ trở thành một công cụ mạnh mẽ và phổ biến trong tương lai của AI.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Llamafile: Giải pháp của Mozilla cho tương lai AI mã nguồn mở

Llamafile: Giải pháp của Mozilla cho tương lai AI mã nguồn mở Mục lục: Giới thiệu Llamafile Llamafile hoạt động như thế nào? Những tính...

Read more »

AMD ra mắt mô hình ngôn ngữ nhỏ đầu tiên: AMD-135M - Một bước tiến mạnh mẽ trong lĩnh vực AI

<h2 id="section-0">AMD ra mắt mô hình ngôn ngữ nhỏ đầu tiên: AMD-135M - Một bước tiến mạnh mẽ trong lĩnh vực AI</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu AMD-135M: Mô hình ngôn ngữ nhỏ đột phá từ AMD</li> <li>Đặc điểm nổi bật của AMD-135M: Giải mã dự đoán - công nghệ tiên phong</li> <li>Cơ sở hạ tầng và quá trình huấn luyện: Sức mạnh từ AMD Instinct MI250</li> <li>Hai phiên bản AMD-135M: Đáp ứng đa dạng nhu cầu người dùng</li> <li>Mở nguồn mã nguồn: Hướng tới cộng đồng và thúc đẩy phát triển AI</li> <li>AMD và chiến lược toàn diện trong lĩnh vực AI</li> <li>So sánh với các mô hình ngôn ngữ khác trên thị trường</li> <li>Kết luận: Tầm nhìn tương lai của AMD trong lĩnh vực AI</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu AMD-135M: Mô hình ngôn ngữ nhỏ đột phá từ AMD</strong></p> <p>Gã khổng lồ công nghệ AMD vừa chính thức trình làng mô hình ngôn ngữ nhỏ (small language model - SML) đầu tiên của mình, AMD-135M. Được thiết kế đặc biệt cho các doanh nghiệp tư nhân, AMD-135M đánh dấu bước tiến quan trọng của AMD trong cuộc đua AI sôi động hiện nay. Khác biệt so với nhiều đối thủ, AMD theo đuổi chiến lược tích hợp cả phần cứng và phần mềm, thể hiện tham vọng vươn lên dẫn đầu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.</p> <p><strong>2. Đặc điểm nổi bật của AMD-135M: Giải mã dự đoán - công nghệ tiên phong</strong></p> <p>Điểm nhấn của AMD-135M chính là công nghệ "giải mã dự đoán" (speculative decoding). Công nghệ này sử dụng một "mô hình nháp" nhỏ hơn để tạo ra nhiều token tiềm năng trong một lần chạy, sau đó được kiểm chứng và hiệu chỉnh bởi một "mô hình mục tiêu" lớn hơn, chính xác hơn. Phương pháp này giúp tăng tốc độ suy luận đáng kể và giảm tiêu thụ bộ nhớ, mang lại hiệu quả vượt trội. AMD đã chứng minh hiệu năng ấn tượng của công nghệ này trên nhiều nền tảng của mình, bao gồm cả bộ tăng tốc Instinct MI250 và bộ xử lý Ryzen AI.</p> <p><strong>3. Cơ sở hạ tầng và quá trình huấn luyện: Sức mạnh từ AMD Instinct MI250</strong></p> <p>AMD-135M được huấn luyện trên một tập dữ liệu khổng lồ gồm 670 tỷ token dữ liệu đa mục đích. Quá trình huấn luyện kéo dài 6 ngày, được thực hiện trên bốn cụm (node) máy tính sử dụng 8 card đồ họa AMD Instinct MI250 mỗi cụm, minh chứng cho sức mạnh tính toán ấn tượng của nền tảng phần cứng AMD.</p> <p><strong>4. Hai phiên bản AMD-135M: Đáp ứng đa dạng nhu cầu người dùng</strong></p> <p>AMD cung cấp hai phiên bản của AMD-135M: phiên bản cơ sở và phiên bản tối ưu hóa cho mã code (coding-optimized). Cả hai phiên bản đều được tích hợp công nghệ giải mã dự đoán, đảm bảo hiệu năng suy luận được tối ưu hóa. Phiên bản tối ưu hóa cho mã code được tinh chỉnh thêm với 20 tỷ token dữ liệu chuyên biệt về lập trình, mất 4 ngày huấn luyện.</p> <p><strong>5. Mở nguồn mã nguồn: Hướng tới cộng đồng và thúc đẩy phát triển AI</strong></p> <p>AMD cam kết mở nguồn tất cả tài nguyên của mô hình AMD-135M, nhằm hỗ trợ cộng đồng phát triển AI và khuyến khích việc sử dụng phần cứng AMD cho cả quá trình huấn luyện và suy luận. Đây là một bước đi chiến lược, thể hiện tinh thần cởi mở và chia sẻ kiến thức của AMD.</p> <p><strong>6. AMD và chiến lược toàn diện trong lĩnh vực AI</strong></p> <p>Sự ra mắt của AMD-135M nằm trong chiến lược toàn diện của AMD hướng tới lĩnh vực AI, kết hợp cả phần cứng và phần mềm. Việc AMD gần đây mua lại công ty AI châu Âu Silo AI (mặc dù chưa rõ mối liên hệ trực tiếp với việc phát triển AMD-135M) cũng cho thấy tham vọng lớn của AMD trong việc xây dựng hệ sinh thái AI mạnh mẽ.</p> <p><strong>7. So sánh với các mô hình ngôn ngữ khác trên thị trường</strong></p> <p>AMD-135M gia nhập thị trường cạnh tranh khốc liệt với nhiều mô hình ngôn ngữ khác, như Llama 3 của Meta (với hai phiên bản 8B và 70B tham số) hay SpreadsheetLLM của Microsoft (đang trong giai đoạn nghiên cứu). Mặc dù có kích thước nhỏ hơn so với các mô hình LLM lớn, AMD-135M tập trung vào hiệu quả và tốc độ, đáp ứng nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp tư nhân.</p> <p><strong>8. Kết luận: Tầm nhìn tương lai của AMD trong lĩnh vực AI</strong></p> <p>AMD-135M không chỉ là một sản phẩm đơn thuần mà còn là một tuyên ngôn về tham vọng của AMD trong lĩnh vực AI. Với chiến lược toàn diện, công nghệ đột phá và cam kết mở nguồn, AMD đang dần khẳng định vị thế của mình trên bản đồ AI toàn cầu, hứa hẹn mang đến nhiều đột phá công nghệ trong tương lai.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

AMD ra mắt mô hình ngôn ngữ nhỏ đầu tiên: AMD-135M - Một bước tiến mạnh mẽ trong lĩnh vực AI

AMD ra mắt mô hình ngôn ngữ nhỏ đầu tiên: AMD-135M - Một bước tiến mạnh mẽ trong lĩnh vực AI Mục lục: Giới thiệu AMD-135M: Mô hình ngôn n...

Read more »

Sử dụng Mô hình Ngôn ngữ Lớn Llama 3.2 Trên Máy Tính Cá Nhân

<h2 id="section-0">Sử dụng Mô hình Ngôn ngữ Lớn Llama 3.2 Trên Máy Tính Cá Nhân</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu về Llama 3.2 và Msty</li> <li>Tải xuống và Cài đặt Msty</li> <li>Sử dụng Mô hình Llama 3.2-3B-Instruct trên Msty</li> <li>Sử dụng Mô hình Llama 3.2 Vision với Groq API</li> <li>Kết luận</li> <li>Về tác giả</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu về Llama 3.2 và Msty</strong></p> <p>Llama 3.2 là thế hệ mô hình ngôn ngữ lớn mới nhất, nổi bật với hai phiên bản: phiên bản nhẹ (lightweight) và phiên bản thị giác (vision). Phiên bản nhẹ chuyên về sinh văn bản đa ngôn ngữ và gọi các công cụ (tool calling) cho các trường hợp phức tạp. Phiên bản thị giác, như tên gọi, xuất sắc trong việc lập luận hình ảnh, tạo ra phản hồi dựa trên hình ảnh đầu vào và lời nhắc (prompt).</p> <p>Để tận dụng tối đa sức mạnh của Llama 3.2, bài viết này hướng dẫn bạn sử dụng ứng dụng Msty – một ứng dụng chatbot máy tính để bàn mã nguồn mở, miễn phí, tích hợp nhiều tính năng mạnh mẽ. Bạn có thể tải xuống và sử dụng mô hình nguồn mở trực tiếp hoặc kết nối với mô hình trực tuyến thông qua API key.</p> <p><strong>2. Tải xuống và Cài đặt Msty</strong></p> <p>Để sử dụng Llama 3.2 trên máy tính cá nhân, bạn cần thực hiện các bước sau:</p> <ol> <li>Truy cập trang web <a href="https://msty.app/">msty.app</a> và tải xuống ứng dụng Msty.</li> <li>Cài đặt ứng dụng với các tùy chọn mặc định.</li> <li>Mở Msty và nhấp vào nút "Cài đặt" ở góc dưới bên trái.</li> <li>Chọn tab "Trí tuệ nhân tạo cục bộ" ("Local AI"), sau đó nhấp vào nút "Quản lý mô hình AI cục bộ" ("Manage Local AI Models").</li> <li>Cuối cùng, nhấp vào "Duyệt và tải xuống các mô hình trực tuyến" ("Browse & Download the Online Models").</li> </ol> <p><strong>3. Sử dụng Mô hình Llama 3.2-3B-Instruct trên Msty</strong></p> <p>Sau khi cài đặt Msty, hãy tải xuống mô hình Llama 3.2:</p> <ol> <li>Trong cửa sổ quản lý mô hình, chuyển sang tab "Hugging Face".</li> <li>Nhập liên kết kho lưu trữ mô hình: "bartowski/Llama-3.2-3B-Instruct-GGUF".</li> <li>Chọn phiên bản "Q4<em>k</em>M.gguf" và nhấp vào nút tải xuống. Quá trình này có thể mất vài phút.</li> </ol> <p>Sau khi tải xuống hoàn tất, bạn có thể sử dụng mô hình:</p> <ol> <li>Quay lại giao diện chính của Msty và chọn mô hình "Llama-3.2-3B-Instruct".</li> <li>Nhập lời nhắc (prompt) vào khung chat. Ví dụ: "Thuật toán sắp xếp nhanh nhất và phổ biến nhất là gì? Vui lòng cung cấp ví dụ mã."</li> </ol> <p>Kết quả trả về sẽ khá chính xác và chi tiết, thể hiện hiệu suất ấn tượng của mô hình Llama 3.2, vượt ngoài mong đợi từ một mô hình có kích thước tương đối nhỏ. Tốc độ xử lý cũng rất nhanh, khoảng 99.16 token mỗi giây.</p> <p><strong>4. Sử dụng Mô hình Llama 3.2 Vision với Groq API</strong></p> <p>Mô hình Llama 3.2 Vision hiện chưa có sẵn dưới dạng tệp GGUF, vì vậy bạn cần sử dụng API của Groq để truy cập.</p> <ol> <li>Tạo tài khoản trên <a href="https://console.groq.com/keys">GroqCloud</a> và lấy API key.</li> <li>Trên Msty, vào mục "Cài đặt" -> "Nhà cung cấp mô hình từ xa" ("Remote Model Providers").</li> <li>Nhấp vào "+ Thêm nhà cung cấp mới" ("+ Add New Provider").</li> <li>Chọn "Groq AI", dán API key và nhấp vào "+ Thêm mô hình tùy chỉnh" ("+ Add Custom Model").</li> <li>Đặt tên mô hình là "llama-3.2-11b-vision-preview".</li> <li>Chọn mô hình Groq AI Llama 3.2 Vision trong menu chat.</li> <li>Thêm hình ảnh và nhập lời nhắc. Ví dụ: "Hãy mô tả chi tiết hình ảnh này."</li> </ol> <p>Mô hình Llama 3.2 Vision sẽ mô tả hình ảnh với độ chính xác cao. Bạn có thể thử nghiệm với các mô hình khác của Groq AI bằng cách thêm chúng vào Msty tương tự. Thông tin chi tiết về các mô hình có sẵn trên <a href="https://console.groq.com/docs/models">GroqCloud</a>.</p> <p><strong>5. Kết luận</strong></p> <p>Việc sử dụng các ứng dụng chatbot máy tính để bàn với các mô hình ngôn ngữ lớn, cả nguồn mở và đóng, đã trở nên dễ dàng và khả thi hơn bao giờ hết. Ngay cả khi không có kết nối internet, bạn vẫn có thể sử dụng các mô hình này để sinh mã, gỡ lỗi, hay giải quyết nhiều vấn đề khác nhau. Bài viết này đã hướng dẫn bạn cách sử dụng ứng dụng Msty để truy cập các mô hình Llama 3.2 cục bộ và từ xa.</p> <p><strong>6. Về tác giả</strong></p> <p><strong>Abid Ali Awan</strong> (@1abidaliawan) là một chuyên gia khoa học dữ liệu, đam mê xây dựng các mô hình máy học và sáng tạo nội dung kỹ thuật về máy học và khoa học dữ liệu. Anh có bằng Thạc sĩ Quản lý Công nghệ và Cử nhân Kỹ thuật Viễn thông. Tầm nhìn của anh là xây dựng một sản phẩm AI sử dụng mạng lưới thần kinh đồ thị cho các sinh viên gặp khó khăn về sức khỏe tinh thần.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Sử dụng Mô hình Ngôn ngữ Lớn Llama 3.2 Trên Máy Tính Cá Nhân

Sử dụng Mô hình Ngôn ngữ Lớn Llama 3.2 Trên Máy Tính Cá Nhân Mục lục: Giới thiệu về Llama 3.2 và Msty Tải xuống và Cài đặt Msty Sử dụng...

Read more »

ByteDance và Chiến Lược AI Quốc Nội: Sự Phụ Thuộc Vào Huawei Trước Áp Lực Từ Mỹ

<h2 id="section-0">ByteDance và Chiến Lược AI Quốc Nội: Sự Phụ Thuộc Vào Huawei Trước Áp Lực Từ Mỹ</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu: ByteDance và Cuộc Đua AI</li> <li>Chiến lược chuyển hướng: Tận dụng công nghệ Huawei</li> <li>Mô hình AI mới: Khả năng và thách thức</li> <li>Vấn đề nguồn cung: Gánh nặng chip Ascend 910B</li> <li>ByteDance và các đối tác: Quan hệ với Nvidia và Microsoft</li> <li>Kết luận: Tương lai của AI tại ByteDance</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu: ByteDance và Cuộc Đua AI</strong></p> <p>Thị trường trí tuệ nhân tạo (AI) đang diễn ra một cuộc đua khốc liệt, và ByteDance, công ty mẹ của TikTok, không nằm ngoài cuộc chơi này. Với tham vọng trở thành một trong những gã khổng lồ AI toàn cầu, ByteDance đã liên tục đầu tư và phát triển công nghệ AI của mình, tích hợp nó vào các sản phẩm và dịch vụ đa dạng, từ chatbot Doubao cho đến công cụ chuyển văn bản thành video Jimeng. Tuy nhiên, áp lực từ các lệnh trừng phạt của Mỹ đang buộc ByteDance phải thay đổi chiến lược.</p> <p><strong>2. Chiến lược chuyển hướng: Tận dụng công nghệ Huawei</strong></p> <p>Trước những hạn chế xuất khẩu chip AI tiên tiến từ Mỹ, đặc biệt là từ Nvidia, ByteDance đang chuyển hướng sang các nhà cung cấp trong nước. Theo nguồn tin độc quyền từ Reuters, ByteDance lên kế hoạch phát triển một mô hình AI mới, chủ yếu dựa trên chip Ascend 910B của Huawei. Đây là một bước đi chiến lược quan trọng, thể hiện nỗ lực của ByteDance trong việc giảm phụ thuộc vào công nghệ nước ngoài và xây dựng hệ sinh thái AI độc lập. Việc này cũng thể hiện rõ xu hướng "quay về nội địa" của các công ty công nghệ Trung Quốc dưới áp lực địa chính trị.</p> <p><strong>3. Mô hình AI mới: Khả năng và thách thức</strong></p> <p>Mô hình AI mới được ByteDance dự định sử dụng chip Ascend 910B của Huawei để huấn luyện. Tuy nhiên, theo nguồn tin, sức mạnh tính toán của mô hình này sẽ yếu hơn so với Doubao, mô hình AI ngôn ngữ lớn hiện có của ByteDance. Điều này cho thấy ByteDance đang phải đối mặt với những thách thức về công nghệ. Chip Ascend 910B, mặc dù có tiềm năng, nhưng vẫn chưa đạt đến trình độ của các GPU cao cấp của Nvidia, đặc biệt là trong việc huấn luyện các mô hình AI đòi hỏi lượng dữ liệu khổng lồ và sức mạnh tính toán cực lớn.</p> <p><strong>4. Vấn đề nguồn cung: Gánh nặng chip Ascend 910B</strong></p> <p>Một trở ngại khác mà ByteDance gặp phải là vấn đề nguồn cung. Mặc dù đã đặt hàng hơn 100.000 chip Ascend 910B trong năm nay, nhưng tính đến tháng 7, ByteDance chỉ nhận được chưa đầy 30.000 chip. Sự thiếu hụt chip này đang cản trở tiến độ phát triển mô hình AI mới và khiến ByteDance khó đặt ra được mốc thời gian cụ thể cho dự án.</p> <p><strong>5. ByteDance và các đối tác: Quan hệ với Nvidia và Microsoft</strong></p> <p>ByteDance vẫn duy trì quan hệ hợp tác với các công ty công nghệ hàng đầu thế giới. Họ là khách hàng lớn nhất của chip H20 AI của Nvidia tại châu Á, một sản phẩm được Nvidia thiết kế riêng cho thị trường Trung Quốc để đáp ứng các hạn chế thương mại. Bên cạnh đó, ByteDance cũng là khách hàng lớn nhất của Microsoft tại châu Á về dịch vụ điện toán đám mây sử dụng chip Nvidia. Điều này cho thấy sự đa dạng hóa chiến lược của ByteDance trong việc tiếp cận công nghệ AI, bất chấp những khó khăn từ lệnh trừng phạt.</p> <p><strong>6. Kết luận: Tương lai của AI tại ByteDance</strong></p> <p>Việc ByteDance chuyển hướng sang sử dụng chip Huawei cho thấy sự linh hoạt và khả năng thích ứng của công ty trước những thay đổi phức tạp trên thị trường toàn cầu. Tuy nhiên, việc phụ thuộc vào nguồn cung trong nước cũng tiềm ẩn những rủi ro. Thành công của chiến lược này phụ thuộc vào việc Huawei có thể đáp ứng được nhu cầu chip ngày càng tăng của ByteDance và phát triển công nghệ chip AI cạnh tranh với các đối thủ quốc tế hay không. Tương lai của AI tại ByteDance sẽ phụ thuộc vào khả năng vượt qua những thách thức này và tận dụng tối đa cả nguồn lực trong nước lẫn quốc tế. Cuộc đua AI vẫn đang tiếp diễn, và ByteDance đang nỗ lực hết mình để giữ vững vị trí của mình trên đấu trường này.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

ByteDance và Chiến Lược AI Quốc Nội: Sự Phụ Thuộc Vào Huawei Trước Áp Lực Từ Mỹ

ByteDance và Chiến Lược AI Quốc Nội: Sự Phụ Thuộc Vào Huawei Trước Áp Lực Từ Mỹ Mục lục: Giới thiệu: ByteDance và Cuộc Đua AI Chiến lược...

Read more »