Agent.ai.vn

Microsoft Copilot: Chào đón kỷ nguyên ứng dụng AI tự động

<h2 id="section-0">Microsoft Copilot: Chào đón kỷ nguyên ứng dụng AI tự động</h2>
Mục lục:
<ol>
<li><a href="#1">Microsoft Copilot và bước tiến mới trong công nghệ AI tự động</a></li>
<li><a href="#2">Copilot Studio: Nền tảng tạo ứng dụng AI dễ dàng</a></li>
<li><a href="#3">10 ứng dụng AI sẵn sàng sử dụng cho các tác vụ thường nhật</a></li>
<li><a href="#4">Ví dụ thực tế từ McKinsey & Co</a></li>
<li><a href="#5">Tầm nhìn về tương lai của Copilot và AI agents</a></li>
<li><a href="#6">Thách thức và cơ hội của Microsoft trong cuộc đua AI</a></li>
</ol>
<a name="1"></a>
1. Microsoft Copilot và bước tiến mới trong công nghệ AI tự động
Microsoft đang tạo nên một bước ngoặt đáng kể trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo với việc ra mắt khả năng cho phép người dùng tự tạo các tác nhân AI tự động (AI agents). Khác với các chatbot thông thường, AI agents hoạt động gần như độc lập, cần rất ít sự can thiệp của con người. Đây được Microsoft định vị như "các ứng dụng cho thế giới điều hành bởi AI", hứa hẹn mang lại hiệu quả cao trong giải quyết các vấn đề thường gặp trong doanh nghiệp. Việc ra mắt này diễn ra trong bối cảnh các nhà đầu tư đang theo dõi sát sao khoản đầu tư khổng lồ của Microsoft vào lĩnh vực AI, đòi hỏi sự minh chứng về hiệu quả thực tiễn.
<a name="2"></a>
2. Copilot Studio: Nền tảng tạo ứng dụng AI dễ dàng
Từ tháng 11, khách hàng của Microsoft sẽ có thể tiếp cận Copilot Studio – một ứng dụng trực quan, đòi hỏi ít kiến thức về lập trình. Copilot Studio cho phép người dùng tạo ra các AI agents một cách đơn giản và hiệu quả. Microsoft tận dụng nhiều mô hình AI do chính công ty và OpenAI phát triển để hỗ trợ cho nền tảng này. Sự đơn giản hóa trong quá trình tạo ứng dụng AI hứa hẹn sẽ mở ra cơ hội rộng lớn cho các doanh nghiệp, bất kể quy mô và trình độ kỹ thuật.
<a name="3"></a>
3. 10 ứng dụng AI sẵn sàng sử dụng cho các tác vụ thường nhật
Song song với Copilot Studio, Microsoft cũng giới thiệu 10 AI agents sẵn sàng sử dụng, giải quyết các tác vụ hàng ngày như quản lý chuỗi cung ứng, theo dõi chi phí và giao tiếp với khách hàng. Sự ra đời của những AI agents này thể hiện cam kết của Microsoft trong việc cung cấp giải pháp AI thực tiễn và hữu ích cho người dùng ngay lập tức.
<a name="4"></a>
4. Ví dụ thực tế từ McKinsey & Co
McKinsey & Co, một trong những công ty tư vấn hàng đầu thế giới, đã được tiếp cận sớm với các công cụ này. Họ đã thành công trong việc tạo ra một AI agent có khả năng quản lý các yêu cầu của khách hàng một cách tự động. AI agent này có thể kiểm tra lịch sử tương tác, xác định tư vấn viên phù hợp và lên lịch hẹn gặp gỡ tiếp theo. Ví dụ này chứng minh tính hiệu quả và khả năng ứng dụng rộng rãi của AI agents trong thực tế.
<a name="5"></a>
5. Tầm nhìn về tương lai của Copilot và AI agents
Theo Charles Lamanna, Phó chủ tịch phụ trách Copilot ngành kinh doanh và công nghiệp tại Microsoft, Copilot sẽ đóng vai trò là giao diện người dùng cho AI. Mỗi nhân viên sẽ có một Copilot cá nhân, sử dụng nó để tương tác với mạng lưới các AI agents khổng lồ. Tầm nhìn này vẽ nên một bức tranh về một tương lai nơi AI hỗ trợ con người hiệu quả trong công việc, tối ưu hóa năng suất và tạo ra giá trị kinh doanh.
<a name="6"></a>
6. Thách thức và cơ hội của Microsoft trong cuộc đua AI
Các ông lớn công nghệ đang chịu áp lực phải chứng minh được lợi ích từ khoản đầu tư khổng lồ vào AI. Mặc dù cổ phiếu của Microsoft vẫn tăng trưởng trong năm nay, nhưng việc chậm trễ trong việc áp dụng Copilot (theo báo cáo của Gartner) đặt ra một thách thức không nhỏ. Tuy nhiên, việc ra mắt AI agents có thể là một bước đệm quan trọng giúp Microsoft tăng tốc độ áp dụng và chứng minh giá trị của hệ sinh thái AI của mình, mở ra cơ hội to lớn trong việc thương mại hóa công nghệ AI và dẫn đầu trong cuộc đua AI toàn cầu. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Microsoft Copilot: Chào đón kỷ nguyên ứng dụng AI tự động

Microsoft Copilot: Chào đón kỷ nguyên ứng dụng AI tự động Mục lục: Microsoft Copilot và bước tiến mới trong công nghệ AI tự động Copilot...

tháng 10 22, 2024

Sassy: Trợ lý AI Giúp Học Sinh Tìm Việc Trong Mơ

<h2 id="section-0">Sassy: Trợ lý AI Giúp Học Sinh Tìm Việc Trong Mơ</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu Sassy - Trợ lý AI thông minh</li>
<li>Nguồn gốc và mục tiêu của Sassy</li>
<li>Sassy hoạt động như thế nào? Ưu điểm của giao diện chatbot</li>
<li>Vấn đề dữ liệu và bảo mật thông tin cá nhân</li>
<li>Cách sử dụng Sassy hiệu quả: Triển vọng cho học sinh và giáo viên</li>
<li>Kết luận: Tương lai của AI trong hướng nghiệp học sinh</li>
</ol>
1. Giới thiệu Sassy - Trợ lý AI thông minh
Sassy, viết tắt của Sasquatch (một sinh vật huyền thoại của Oregon), là một trợ lý AI tiên tiến được thiết kế để hỗ trợ học sinh Oregon trong việc khám phá nghề nghiệp và lên kế hoạch sự nghiệp. Khác với các công cụ thông thường, Sassy hoạt động dưới dạng chatbot, mang đến trải nghiệm tương tác trực tiếp và thân thiện. Nó không chỉ giúp học sinh tìm hiểu về các ngành nghề tiềm năng mà còn hỗ trợ họ xây dựng kế hoạch hành động, chuẩn bị phỏng vấn và duy trì động lực trong quá trình tìm việc.
2. Nguồn gốc và mục tiêu của Sassy
Sassy là sản phẩm hợp tác giữa Sở Giáo dục Oregon, Tổ chức Sáng kiến Học thuật Báo chí và Playlab.ai. Việc phát triển Sassy nằm trong chiến lược đầu tư của tiểu bang nhằm mở rộng các chương trình giáo dục định hướng nghề nghiệp. Mục tiêu chính là thúc đẩy học tập có ý nghĩa, giúp học sinh hoàn thành chương trình học dở dang, cải thiện sức khỏe tinh thần và cảm giác thuộc về.
3. Sassy hoạt động như thế nào? Ưu điểm của giao diện chatbot
Sassy được huấn luyện dựa trên các tài liệu hướng nghiệp và giáo dục nghề nghiệp của Oregon. Hệ thống này không thu thập dữ liệu cá nhân của học sinh, đảm bảo tuân thủ Đạo luật Quyền Giáo dục và Quyền riêng tư của Gia đình (FERPA). Giao diện chatbot dễ sử dụng và tương tác cao, giúp học sinh dễ dàng đặt câu hỏi, nhận được phản hồi nhanh chóng và chính xác.
Việc sử dụng giao diện chatbot mang lại nhiều lợi ích:
<ul>
<li>Giải quyết vấn đề tỷ lệ cố vấn/học sinh cao: Sassy giúp học sinh tự khám phá các lựa chọn nghề nghiệp, chuẩn bị trước khi gặp cố vấn, tiết kiệm thời gian cho cả học sinh và cố vấn.</li>
<li>Tăng cường sự hỗ trợ của cố vấn: Thay vì lặp lại những thông tin cơ bản, các cố vấn có thể dành thời gian chất lượng hơn để hướng dẫn học sinh, giải đáp những thắc mắc chuyên sâu.</li>
<li>Cung cấp thông tin nhanh chóng và hiệu quả: Sassy truy xuất thông tin từ nguồn dữ liệu khổng lồ một cách nhanh chóng, chính xác và phù hợp với từng câu hỏi cụ thể của học sinh.</li>
</ul>
4. Vấn đề dữ liệu và bảo mật thông tin cá nhân
Một điểm đáng chú ý là Sassy không thu thập bất kỳ thông tin cá nhân nào của học sinh. Điều này đảm bảo sự riêng tư và tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu. Như trường hợp Los Angeles, việc sử dụng AI không thận trọng có thể dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng. Sassy chỉ tập trung vào chức năng chính của mình, giúp học sinh tiếp cận thông tin nghề nghiệp mà không xâm phạm quyền riêng tư.
5. Cách sử dụng Sassy hiệu quả: Triển vọng cho học sinh và giáo viên
Sassy được thiết kế để hỗ trợ học sinh ở nhiều khía cạnh khác nhau:
<ul>
<li>Khám phá nghề nghiệp: Học sinh có thể tự do khám phá các ngành nghề khác nhau dựa trên sở thích của mình.</li>
<li>Lên kế hoạch sự nghiệp: Sassy giúp học sinh xây dựng lộ trình học tập và nghề nghiệp cụ thể.</li>
<li>Chuẩn bị phỏng vấn: Sassy cung cấp các lời khuyên và kỹ năng cần thiết để chuẩn bị cho buổi phỏng vấn.</li>
<li>Duy trì động lực: Sassy giúp học sinh luôn giữ được động lực trong quá trình tìm việc.</li>
</ul>
Giáo viên có thể sử dụng Sassy như một công cụ hỗ trợ trong lớp học, giúp học sinh tìm hiểu về các nghề nghiệp và lên kế hoạch cho tương lai. Đây là một cách để tôn trọng sở thích của học sinh và khuyến khích họ theo đuổi đam mê.
6. Kết luận: Tương lai của AI trong hướng nghiệp học sinh
Sassy là một ví dụ điển hình về cách ứng dụng AI để hỗ trợ hướng nghiệp học sinh. Việc tập trung vào việc hỗ trợ học sinh, tôn trọng quyền riêng tư và hợp tác chặt chẽ với các chuyên gia giáo dục đã tạo ra một công cụ hiệu quả và an toàn. Sassy cho thấy tiềm năng to lớn của AI trong việc cá nhân hóa giáo dục và giúp học sinh tìm được công việc trong mơ. Tuy nhiên, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển để đảm bảo tính chính xác, công bằng và đạo đức của các công cụ AI trong lĩnh vực giáo dục. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Sassy: Trợ lý AI Giúp Học Sinh Tìm Việc Trong Mơ

Sassy: Trợ lý AI Giúp Học Sinh Tìm Việc Trong Mơ Mục lục: Giới thiệu Sassy - Trợ lý AI thông minh Nguồn gốc và mục tiêu của Sassy Sassy...

tháng 10 22, 2024

Perplexity Finance: Công cụ AI mới cho nghiên cứu thị trường chứng khoán

<h2 id="section-0">Perplexity Finance: Công cụ AI mới cho nghiên cứu thị trường chứng khoán</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu Perplexity Finance</li>
<li>Perplexity Finance hoạt động như thế nào? Nguồn dữ liệu đáng tin cậy</li>
<li>Tính năng chính của Perplexity Finance</li>
<li>Hướng dẫn sử dụng Perplexity Finance</li>
<li>Hợp tác chiến lược và tương lai của Perplexity Finance</li>
<li>So sánh với các công cụ phân tích chứng khoán hiện có</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu Perplexity Finance:
Perplexity AI, công ty trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng, vừa ra mắt Perplexity Finance – một nền tảng toàn diện hỗ trợ người dùng nghiên cứu thị trường chứng khoán bằng công nghệ AI. Với giao diện thân thiện và dễ sử dụng, được CEO Aravind Srinivas đánh giá là "tuyệt vời", Perplexity Finance hứa hẹn sẽ mang lại trải nghiệm mới mẻ và hiệu quả cho cả nhà đầu tư mới lẫn chuyên nghiệp. Tuy nhiên, bài viết này sẽ chỉ ra những ưu điểm và nhược điểm của công cụ này.
2. Perplexity Finance hoạt động như thế nào? Nguồn dữ liệu đáng tin cậy:
Khác với nhiều công cụ AI khác, Perplexity Finance không dựa hoàn toàn vào mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Thay vào đó, nền tảng này sử dụng dữ liệu từ Financial Modeling Prep (FMP) – một nguồn dữ liệu tài chính uy tín, nổi tiếng với độ chính xác cao. FMP cung cấp dữ liệu thông qua API, đảm bảo tính tin cậy và cập nhật thường xuyên cho Perplexity Finance. Điều này giúp giảm thiểu rủi ro sai lệch thông tin, một vấn đề thường gặp ở các hệ thống AI dựa trên LLM.
3. Tính năng chính của Perplexity Finance:
Perplexity Finance cung cấp một loạt tính năng hữu ích cho việc nghiên cứu thị trường:
<ul>
<li>Dữ liệu chứng khoán thời gian thực: Theo dõi giá cổ phiếu và các chỉ số thị trường một cách nhanh chóng và chính xác.</li>
<li>Báo cáo thu nhập lịch sử và trực quan hóa dữ liệu: Phân tích hiệu suất tài chính của công ty qua các năm, với khả năng trực quan hóa dữ liệu giúp dễ dàng nắm bắt xu hướng.</li>
<li>So sánh với các công ty cùng ngành: Đánh giá vị trí cạnh tranh của một công ty so với các đối thủ trong cùng ngành.</li>
<li>Công cụ phân tích tài chính cơ bản: Cung cấp các công cụ hỗ trợ phân tích cơ bản các báo cáo tài chính của công ty.</li>
</ul>
4. Hướng dẫn sử dụng Perplexity Finance:
Hiện tại, Perplexity Finance chỉ khả dụng trên máy tính để bàn. Để sử dụng, người dùng cần có tài khoản Perplexity Pro (có phí $20/tháng). Sau khi đăng nhập, chỉ cần tìm kiếm với từ khóa "stock" kèm tên công ty. Nếu kết quả hiển thị biểu đồ giá cổ phiếu gần đây, bạn đang sử dụng đúng tính năng. Dưới kết quả, sẽ có liên kết "Thông tin thêm về [tên công ty]" để tìm hiểu chi tiết. Lưu ý rằng tính năng này không khả dụng với tính năng Focus của Perplexity AI.
5. Hợp tác chiến lược và tương lai của Perplexity Finance:
Perplexity AI đang tích cực mở rộng phạm vi dữ liệu của Perplexity Finance. Hai hợp tác chiến lược đáng chú ý là với Crunchbase (cung cấp dữ liệu về các công ty tư nhân) và FactSet (nhà cung cấp dữ liệu tài chính uy tín). Việc này sẽ mở rộng nguồn dữ liệu đáng kể, đặc biệt là thông tin về các công ty tư nhân, giúp Perplexity Finance trở nên toàn diện hơn. Tuy nhiên, việc truy cập vào dữ liệu từ Crunchbase và FactSet đòi hỏi tài khoản Enterprise Pro (từ $40/tháng/người dùng).
6. So sánh với các công cụ phân tích chứng khoán hiện có:
Mặc dù giao diện thân thiện và dữ liệu đáng tin cậy, Perplexity Finance hiện vẫn còn nhiều hạn chế so với các phần mềm phân tích chứng khoán chuyên nghiệp như Stock Rover, WallStreetZen hay TradingView. Nền tảng cần được cải thiện về tính năng và khả năng phân tích sâu hơn, đặc biệt là khả năng xử lý các báo cáo tài chính phức tạp như 10-K và 10-Q.
7. Kết luận:
Perplexity Finance là một bước tiến đáng kể của Perplexity AI trong lĩnh vực cung cấp công cụ phân tích chứng khoán. Việc sử dụng dữ liệu từ FMP đảm bảo tính chính xác cao. Tuy nhiên, công cụ này vẫn đang trong giai đoạn phát triển và cần bổ sung nhiều tính năng để cạnh tranh thực sự với các đối thủ mạnh trên thị trường. Với tiềm năng và những bước đi hợp tác chiến lược, Perplexity Finance hứa hẹn sẽ trở thành một đối thủ đáng gờm trong tương lai. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Perplexity Finance: Công cụ AI mới cho nghiên cứu thị trường chứng khoán

Perplexity Finance: Công cụ AI mới cho nghiên cứu thị trường chứng khoán Mục lục: Giới thiệu Perplexity Finance Perplexity Finance hoạt ...

tháng 10 22, 2024

Triển khai ứng dụng mạnh mẽ với Meta Llama 3 trên chip AI AWS: Tốc độ và hiệu quả đột phá

<h2 id="section-0">Triển khai ứng dụng mạnh mẽ với Meta Llama 3 trên chip AI AWS: Tốc độ và hiệu quả đột phá</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Tại sao cần giải pháp tối ưu cho LLM?</li>
<li>Các mô hình ngôn ngữ lớn được sử dụng</li>
<li>Kiến trúc giải pháp</li>
<li>Điểm nổi bật của giải pháp</li>
<li>Thành phần chính của giải pháp<ul>
<li>Hugging Face Optimum Neuron</li>
<li>Hugging Face Text Generation Inference (TGI)</li>
<li>HuggingFace Chat UI</li></ul></li>
<li>Triển khai giải pháp</li>
<li>Giao diện người dùng</li>
<li>Giao diện API và thử nghiệm hiệu năng</li>
<li>Tóm tắt</li>
</ol>
1. Giới thiệu
Trong thời đại bùng nổ của trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Generative AI), các ứng dụng được hỗ trợ bởi mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang ngày càng trở nên phổ biến. Tuy nhiên, việc triển khai những LLM khổng lồ này đòi hỏi nguồn lực tính toán mạnh mẽ và chi phí vận hành cao, gây khó khăn cho nhiều doanh nghiệp và nhà nghiên cứu. Bài viết này sẽ trình bày một giải pháp hiệu quả và tiết kiệm chi phí, tận dụng sức mạnh của chip AI AWS Inferentia2 để triển khai nhanh chóng các ứng dụng dựa trên Meta Llama 3.
2. Tại sao cần giải pháp tối ưu cho LLM?
Hầu hết các trường hợp sử dụng Generative AI đều liên quan đến tương tác trực tiếp với người dùng, đòi hỏi tốc độ phản hồi nhanh chóng và độ trễ thấp. Chi phí suy luận (inference) cao của các mô hình Generative AI, đặc biệt là LLM, là một rào cản lớn đối với nhiều tổ chức. Thêm vào đó, sự phát triển nhanh chóng của Generative AI khiến các nhà phát triển cần một giải pháp linh hoạt, cho phép dễ dàng đánh giá và áp dụng các mô hình mới một cách nhanh chóng.
3. Các mô hình ngôn ngữ lớn được sử dụng
Bài viết này tập trung vào việc triển khai ba mô hình LLM khác nhau trên AWS Inferentia2, thể hiện khả năng linh hoạt của giải pháp:
<ul>
<li>Meta-Llama-3-8B-Instruct: Mô hình ngôn ngữ lớn do Meta phát hành, nổi bật với khả năng hiểu ngôn ngữ, dịch thuật, tạo mã, suy luận và xử lý toán học.</li>
<li>Mistral-7B-instruct-v0.2: Mô hình LLM của Mistral AI, được đánh giá cao về hiệu năng và khả năng sử dụng rộng rãi.</li>
<li>CodeLlama-7b-instruct-hf: Mô hình chuyên biệt cho việc tạo và hoàn thành mã nguồn, giúp tăng năng suất cho các nhà phát triển.</li>
</ul>
4. Kiến trúc giải pháp
Giải pháp được thiết kế dựa trên kiến trúc client-server. Phía client sử dụng HuggingFace Chat UI, cung cấp một giao diện chat thân thiện trên máy tính và thiết bị di động. Phía server sử dụng Hugging Face Text Generation Inference (TGI), một framework hiệu quả để thực hiện suy luận LLM trong một container Docker. Mô hình được biên dịch sẵn bằng Hugging Face Optimum Neuron và được tải lên Hugging Face Hub. Một cơ chế chuyển đổi mô hình được tích hợp vào HuggingFace Chat UI để dễ dàng quản lý việc tải các mô hình khác nhau.
5. Điểm nổi bật của giải pháp
<ul>
<li>Tất cả các thành phần được triển khai trên một instance Inf2 (inf2.xl hoặc inf2.8xl), cho phép người dùng trải nghiệm nhiều mô hình khác nhau trên cùng một instance.</li>
<li>Kiến trúc client-server cho phép linh hoạt thay thế client hoặc server tùy theo nhu cầu. Ví dụ, mô hình có thể được triển khai trên Amazon SageMaker.</li>
<li>Sử dụng các framework mã nguồn mở cho phép tùy chỉnh giao diện người dùng và mô hình.</li>
<li>Giao diện API của Text Generation Inference giúp truy cập nhanh chóng và dễ dàng.</li>
<li>Triển khai bằng AWS CloudFormation, phù hợp với nhiều loại doanh nghiệp và nhà phát triển.</li>
</ul>
6. Thành phần chính của giải pháp
<ul>
<li>Hugging Face Optimum Neuron: Cung cấp các công cụ để tải, huấn luyện và suy luận mô hình trên AWS Neuron, tối ưu hóa hiệu suất trên chip Inferentia2.</li>
<li>Hugging Face Text Generation Inference (TGI): Framework hiệu năng cao cho việc triển khai và phục vụ LLM, hỗ trợ nhiều loại accelerator.</li>
<li>HuggingFace Chat UI: Công cụ chat mã nguồn mở, dễ tùy chỉnh và tương thích với nhiều mô hình LLM.</li>
</ul>
7. Triển khai giải pháp
Hướng dẫn chi tiết về việc triển khai giải pháp trên AWS CloudFormation được trình bày trong bài báo gốc, bao gồm các bước tạo stack, lựa chọn instance type, và cấu hình VPC.
8. Giao diện người dùng
Sau khi triển khai, người dùng có thể truy cập URL được cung cấp và tương tác với mô hình Llama3-8B (mặc định). Giao diện cho phép chuyển đổi giữa các mô hình khác nhau thông qua menu cài đặt. Quá trình chuyển đổi mô hình mất khoảng 1 phút.
9. Giao diện API và thử nghiệm hiệu năng
Text Generation Inference Server hỗ trợ các giao diện <code>/generate</code> và <code>/generate_stream</code>, cho phép gọi API để thực hiện suy luận. Ví dụ mã sử dụng giao diện requests trong Python được cung cấp.
10. Tóm tắt
Bài viết này đã giới thiệu một giải pháp hiệu quả để triển khai các LLM phổ biến trên chip AI AWS, giúp người dùng nhanh chóng trải nghiệm lợi ích của Generative AI. Giải pháp này đã được kiểm chứng và cho thấy hiệu năng mạnh mẽ. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Triển khai ứng dụng mạnh mẽ với Meta Llama 3 trên chip AI AWS: Tốc độ và hiệu quả đột phá

Triển khai ứng dụng mạnh mẽ với Meta Llama 3 trên chip AI AWS: Tốc độ và hiệu quả đột phá Mục lục: Giới thiệu Tại sao cần giải pháp tối ...

tháng 10 22, 2024

Mistral AI: Liệu có phải là "Ông hoàng" mô hình AI cho thiết bị Edge?

<h2 id="section-0">Mistral AI: Liệu có phải là "Ông hoàng" mô hình AI cho thiết bị Edge?</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu Ministral 3B và 8B</li>
<li>Hiệu năng vượt trội: Kết quả đánh giá chuẩn</li>
<li>Ứng dụng thực tiễn đa dạng của Ministral</li>
<li>Tính bền vững và hiệu quả năng lượng</li>
<li>Triển vọng tương lai của Mistral AI</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu Ministral 3B và 8B
Mistral AI, đánh dấu cột mốc một năm ra mắt thành công mô hình Mistral 7B, vừa trình làng hai phiên bản mới nhất: Ministral 3B và 8B. Khác biệt lớn nhất nằm ở mục đích sử dụng: hai mô hình này được thiết kế tối ưu cho hoạt động tính toán trên thiết bị (on-device) và các ứng dụng edge, tập trung vào các nhiệm vụ đòi hỏi khả năng lập luận tri thức và gọi hàm (function-calling). Với khả năng xử lý ngữ cảnh lên đến 128k, Ministral sử dụng cơ chế chú ý cửa sổ trượt (sliding-window attention) độc quyền, giúp tối ưu hóa quá trình suy luận (inference) trên các môi trường có nguồn lực hạn chế.
2. Hiệu năng vượt trội: Kết quả đánh giá chuẩn
Theo Mistral AI, Ministral được tạo ra để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về giải pháp suy luận cục bộ, ưu tiên quyền riêng tư cho nhiều ứng dụng, bao gồm dịch thuật trên thiết bị, trợ lý thông minh, phân tích dữ liệu cục bộ và robot học. Hệ thống hoạt động như một trung gian (intermediary) cho các mô hình lớn hơn, cải thiện việc định tuyến nhiệm vụ và gọi API, giúp chúng thích ứng được với nhiều trường hợp sử dụng khác nhau.
Các bài kiểm tra đánh giá chuẩn cho thấy mô hình Ministral vượt trội so với các đối thủ cạnh tranh như Gemma 2 2B, Llama 3.2 3B và Llama 3.1 8B, biến chúng thành lựa chọn hấp dẫn cho các doanh nghiệp tập trung vào AI edge. Điều này khẳng định vị thế mạnh mẽ của Ministral trong lĩnh vực này.
3. Ứng dụng thực tiễn đa dạng của Ministral
Nhiều khách hàng và đối tác của Mistral AI bày tỏ mong muốn có các giải pháp suy luận cục bộ, bảo mật dữ liệu cho các ứng dụng quan trọng như trợ lý thông minh không cần internet và robot tự hành. Ministral 3B và 8B được thiết kế để đáp ứng yêu cầu này, cung cấp giải pháp hiệu quả về tính toán và độ trễ thấp. Từ các nhà phát triển cá nhân đến các đội ngũ sản xuất toàn cầu, Ministral mang lại hiệu quả cho nhiều trường hợp sử dụng đa dạng.
4. Tính bền vững và hiệu quả năng lượng
Sự phát triển của các hệ thống AI đi kèm với những lo ngại về tác động môi trường. Các mô hình AI lớn thường tiêu tốn nhiều năng lượng, đặc biệt khi chạy trong môi trường đám mây. Mistral AI đã giải quyết vấn đề này bằng việc tối ưu hóa hai mô hình mới phát hành cho hoạt động tính toán tiết kiệm năng lượng trên thiết bị. Việc xử lý các tác vụ phức tạp tại chỗ giúp giảm nhu cầu vận hành đám mây tốn nhiều năng lượng, góp phần đạt được mục tiêu bền vững, đặc biệt trong các ngành công nghiệp mà việc tiêu thụ điện năng là một chỉ số quan trọng.
Thiết kế tiết kiệm năng lượng của Ministral phù hợp với các lĩnh vực như robot tự hành và IoT công nghiệp, nơi mà hạn chế về điện năng có thể đáng kể. Việc giảm tiêu thụ năng lượng mà vẫn duy trì hiệu năng AI cao giúp các tổ chức đạt được cả mục tiêu vận hành và bảo vệ môi trường.
5. Triển vọng tương lai của Mistral AI
Với khoản đầu tư mạo hiểm trị giá 640 triệu đô la Mỹ gần đây, Mistral AI đang hướng đến sự phát triển mạnh mẽ hơn nữa. Công ty dự kiến sẽ tiếp tục mở rộng các sản phẩm AI edge, đồng thời phát triển các mô hình đa phương thức (multimodal) tiên tiến hơn, có khả năng xử lý nhiều loại dữ liệu đầu vào, bao gồm video và âm thanh. Sau thành công của Pixtral 12B, Mistral sẽ tiếp tục tìm kiếm những đột phá mới trong công nghệ AI đa phương thức.
Mistral AI có thể tập trung vào việc củng cố các mối quan hệ đối tác trong các ngành công nghiệp như chăm sóc sức khỏe, xe tự lái và sản xuất, nơi mà AI trên thiết bị và giải pháp ưu tiên quyền riêng tư đang có nhu cầu cao. Mặc dù việc tạo ra doanh thu vẫn là thách thức đối với nhiều công ty khởi nghiệp AI, nhưng việc tập trung vào AI edge của Mistral có thể giúp công ty tận dụng các xu hướng mà họ đã xác định.
6. Kết luận
Ministral 3B và 8B của Mistral AI thể hiện một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực AI edge, với hiệu năng vượt trội, tính năng đa dạng và sự chú trọng đến tính bền vững. Sự đầu tư mạnh mẽ và định hướng chiến lược thông minh cho thấy Mistral AI có tiềm năng trở thành một trong những người chơi hàng đầu trong cuộc đua công nghệ AI, đặc biệt là trong lĩnh vực ứng dụng trên các thiết bị cạnh. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Mistral AI: Liệu có phải là "Ông hoàng" mô hình AI cho thiết bị Edge?

Mistral AI: Liệu có phải là "Ông hoàng" mô hình AI cho thiết bị Edge? Mục lục: Giới thiệu Ministral 3B và 8B Hiệu năng vượt tr...

tháng 10 22, 2024

IBM Granite 3.0: Thế hệ mô hình ngôn ngữ lớn vượt trội Llama 3.1

<h2 id="section-0">IBM Granite 3.0: Thế hệ mô hình ngôn ngữ lớn vượt trội Llama 3.1</h2>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu IBM Granite 3.0</li>
<li>Khả năng vượt trội của Granite 3.0 so với đối thủ</li>
<li>Các mô hình trong bộ Granite 3.0</li>
<li>Ứng dụng đa dạng của Granite 3.0</li>
<li>Cam kết về an toàn và minh bạch của IBM</li>
<li>Công nghệ đột phá trong quá trình huấn luyện</li>
<li>Khả năng mở rộng và hợp tác</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu IBM Granite 3.0
IBM vừa ra mắt Granite 3.0, thế hệ mới nhất của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được thiết kế dành riêng cho doanh nghiệp. Khác biệt với các LLM hướng đến người dùng cá nhân, Granite 3.0 tập trung vào việc giải quyết các vấn đề cụ thể trong môi trường kinh doanh, mang lại hiệu quả và độ chính xác cao hơn. Điểm nhấn của bộ sản phẩm này là mô hình Granite 3.0 8B Instruct, được huấn luyện trên hơn 12 nghìn tỷ token đa ngôn ngữ. Sự ra mắt này đánh dấu một bước tiến quan trọng trong cuộc đua phát triển AI của IBM, khẳng định vị thế hàng đầu của họ trong lĩnh vực này.
2. Khả năng vượt trội của Granite 3.0 so với đối thủ
IBM tự tin khẳng định Granite 3.0 8B Instruct sánh ngang, thậm chí vượt trội so với các mô hình cùng kích thước từ Meta và Mistral AI trên các tiêu chuẩn đánh giá học thuật được công bố trên bảng xếp hạng OpenLLM Leaderboard v2 của Hugging Face. Điều này chứng tỏ sự hiệu quả và chất lượng của công nghệ huấn luyện và kiến trúc mô hình mà IBM đã áp dụng. Đặc biệt, Granite 3.0 thể hiện ưu thế rõ rệt trong việc xử lý các tác vụ kinh doanh chuyên biệt, vượt xa khả năng của nhiều đối thủ cạnh tranh.
3. Các mô hình trong bộ Granite 3.0
Bộ Granite 3.0 không chỉ bao gồm mô hình 8B Instruct mà còn đa dạng về kích thước và chức năng, đáp ứng nhiều nhu cầu khác nhau của doanh nghiệp:
<ul>
<li>Mô hình đa dụng (General Purpose LLMs): Granite-3.0-8B-Instruct, Granite-3.0-8B-Base, Granite-3.0-2B-Instruct, và Granite-3.0-2B-Base.</li>
<li>Mô hình bảo vệ (Guardrail Models): Granite-Guardian-3.0-8B và Granite-Guardian-3.0-2B, tập trung vào việc giám sát và giảm thiểu rủi ro từ đầu vào và đầu ra của mô hình.</li>
<li>Mô hình chuyên gia hỗn hợp (Mixture of Experts - MoE Models): Granite-3.0-3B-A800M-Instruct và Granite-3.0-1B-A400M-Instruct, tối ưu hóa hiệu quả suy luận.</li>
<li>Bộ giải mã dự đoán (Speculative Decoder): Granite-3.0-8B-Instruct-Accelerator, giúp tăng tốc độ tạo token.</li>
</ul>
4. Ứng dụng đa dạng của Granite 3.0
Granite 3.0 8B Instruct có khả năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm:
<ul>
<li>Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Tạo văn bản, phân loại văn bản, tóm tắt văn bản, trích xuất thực thể, chatbot dịch vụ khách hàng.</li>
<li>Lập trình: Tạo mã, giải thích mã, chỉnh sửa mã.</li>
<li>Các trường hợp sử dụng cần gọi công cụ (Agentic Use Cases): Yêu cầu khả năng tương tác với các hệ thống và công cụ bên ngoài.</li>
</ul>
5. Cam kết về an toàn và minh bạch của IBM
IBM đặc biệt chú trọng đến yếu tố an toàn và minh bạch trong AI. Các mô hình Granite 3.0 được tích hợp các tính năng an toàn mạnh mẽ và quá trình lọc dữ liệu huấn luyện kỹ lưỡng để giảm thiểu rủi ro. Mô hình Granite Guardian nổi bật với khả năng quản lý đầu vào và đầu ra vượt trội so với các mô hình hiện có, được chứng minh qua các tiêu chuẩn đánh giá an toàn. Hơn nữa, IBM công khai bộ dữ liệu huấn luyện và phương pháp luận chi tiết, thể hiện cam kết minh bạch cao độ.
6. Công nghệ đột phá trong quá trình huấn luyện
IBM đã sử dụng các kỹ thuật huấn luyện tiên tiến cho Granite 3.0, bao gồm:
<ul>
<li>Data Prep Kit: Nâng cao hiệu quả xử lý dữ liệu.</li>
<li>Power Scheduler: Tối ưu hóa tốc độ học tập, giúp mô hình hội tụ nhanh hơn đến trọng số tối ưu và giảm chi phí huấn luyện.</li>
</ul>
Quá trình huấn luyện được thực hiện trên Blue Vela – hệ thống máy tính được vận hành hoàn toàn bằng năng lượng tái tạo, khẳng định cam kết bền vững của IBM trong phát triển AI.
7. Khả năng mở rộng và hợp tác
Các mô hình Granite 3.0 được cung cấp cho mục đích thương mại trên nền tảng IBM watsonx và thông qua các đối tác như Google Cloud, Hugging Face, và NVIDIA, cho phép khả năng mở rộng và tiếp cận rộng rãi hơn.
8. Kết luận
IBM Granite 3.0 là một bước tiến vượt bậc trong lĩnh vực LLM dành cho doanh nghiệp. Với hiệu năng vượt trội, tính năng an toàn được ưu tiên và khả năng mở rộng mạnh mẽ, Granite 3.0 hứa hẹn sẽ tạo ra một cú huých lớn cho việc ứng dụng AI trong các tổ chức, giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình và nâng cao hiệu quả hoạt động. <img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

IBM Granite 3.0: Thế hệ mô hình ngôn ngữ lớn vượt trội Llama 3.1

IBM Granite 3.0: Thế hệ mô hình ngôn ngữ lớn vượt trội Llama 3.1 Mục lục: Giới thiệu IBM Granite 3.0 Khả năng vượt trội của Granite 3.0 ...

tháng 10 22, 2024

Microsoft Copilot: Chào đón kỷ nguyên ứng dụng AI tự động

Sassy: Trợ lý AI Giúp Học Sinh Tìm Việc Trong Mơ

Perplexity Finance: Công cụ AI mới cho nghiên cứu thị trường chứng khoán

Triển khai ứng dụng mạnh mẽ với Meta Llama 3 trên chip AI AWS: Tốc độ và hiệu quả đột phá

Mistral AI: Liệu có phải là "Ông hoàng" mô hình AI cho thiết bị Edge?

IBM Granite 3.0: Thế hệ mô hình ngôn ngữ lớn vượt trội Llama 3.1

Bài đăng phổ biến

Labels