Agent.ai.vn

Claude: Kẻ thách thức ChatGPT đáng gờm

<h2>Claude: Kẻ thách thức ChatGPT đáng gờm</h2>
<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ol>
<li>Claude là gì?</li>
<li>Claude có thể làm gì?</li>
<li>Cách đăng ký sử dụng Claude</li>
<li>So sánh Claude với các đối thủ cạnh tranh</li>
<li>Tranh cãi xung quanh Claude</li>
</ol>
<p><strong>1. Claude là gì?</strong></p>
<p>Claude là một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được phát triển bởi Anthropic, một công ty nghiên cứu trí tuệ nhân tạo (AI). Giống như Gemini, Copilot và ChatGPT, Claude sử dụng các thuật toán để dự đoán từ tiếp theo trong một câu dựa trên kho dữ liệu khổng lồ được đào tạo. </p>
<p>Điều phân biệt Claude với các mô hình khác là nó được đào tạo và điều chỉnh để tuân theo khung "Constitutional AI" gồm 73 điểm, được thiết kế để tạo ra phản hồi hữu ích và vô hại. Claude được đào tạo theo phương pháp học có giám sát, trong đó mô hình tạo ra phản hồi cho một lời nhắc, sau đó đánh giá mức độ phù hợp của phản hồi đó với "hiến pháp" của nó, và cuối cùng điều chỉnh các phản hồi tiếp theo. Sau đó, thay vì dựa vào con người cho giai đoạn học tăng cường, Anthropic sử dụng tập dữ liệu đánh giá AI đó để đào tạo một mô hình ưu tiên giúp điều chỉnh Claude để liên tục đưa ra các phản hồi phù hợp với các nguyên tắc của hiến pháp.</p>
<p>Anthropic đã phát hành phiên bản đầu tiên của Claude vào tháng 3 năm 2023 và nhanh chóng cập nhật lên Claude 2 bốn tháng sau đó vào tháng 7 năm 2023. Những phiên bản đầu tiên này khá hạn chế về khả năng mã hóa, toán học và lập luận. Điều này đã thay đổi với việc phát hành dòng Claude 3.0 - Haiku, Sonnet và Opus - vào tháng 3 năm 2024. Opus, mô hình lớn nhất trong ba mô hình, đã đánh bại GPT-3.5, GPT-4 và Gemini 1.0 (tất cả đều là công nghệ hàng đầu tại thời điểm đó) một cách dễ dàng.</p>
<p>“Đối với phần lớn khối lượng công việc, Sonnet nhanh hơn gấp đôi so với Claude 2 và Claude 2.1 với mức độ thông minh cao hơn,” Anthropic viết trong bài đăng công bố Claude 3. “Nó xuất sắc trong các nhiệm vụ đòi hỏi phản hồi nhanh chóng, như truy xuất thông tin hoặc tự động hóa bán hàng.”</p>
<p>Vị trí dẫn đầu của Opus đã không tồn tại lâu. Vào tháng 6 năm 2024, Anthropic đã ra mắt Claude 3.5, một mô hình mạnh mẽ hơn. Claude 3.5 Sonnet "hoạt động nhanh gấp đôi so với Claude 3 Opus," Anthropic đã viết vào thời điểm đó, khiến nó trở nên lý tưởng "cho các nhiệm vụ phức tạp như hỗ trợ khách hàng nhạy cảm với ngữ cảnh và điều phối luồng công việc nhiều bước." Nó cũng thường vượt trội hơn GPT-4o, Gemini 1.5 và mô hình Llama-400B của Meta.</p>
<p>Vào tháng 10, Anthropic đã phát hành một phiên bản 3.5 Sonnet được cải thiện nhẹ, được gọi là Claude 3.5 Sonnet (new), cùng với việc phát hành mô hình Claude 3.5 Haiku mới. Haiku là một phiên bản nhỏ hơn và nhẹ hơn của mô hình được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ đơn giản và lặp đi lặp lại hiệu quả hơn.</p>
<p><strong>2. Claude có thể làm gì?</strong></p>
<p>Trong khi ChatGPT và Gemini được thiết kế để có thể trả lời các câu hỏi trên nhiều chủ đề khác nhau, và thực hiện điều đó thông qua tương tác bằng giọng nói, Claude lại nổi bật trong các nhiệm vụ mã hóa, toán học và lập luận phức tạp. Anthropic mô tả các phiên bản mới nhất của Claude là "mô hình thị giác mạnh mẽ nhất của chúng tôi cho đến nay." Và họ nói rằng 3.5 Sonnet có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ dựa trên thị giác, chẳng hạn như giải mã văn bản từ hình ảnh mờ hoặc giải thích biểu đồ và hình ảnh trực quan khác.</p>
<p>Claude cũng là chatbot LLM đầu tiên cung cấp một không gian cộng tác chuyên dụng bên ngoài cuộc trò chuyện. Tính năng Artifacts, ra mắt vào tháng 9 năm 2024, hoạt động như một cửa sổ xem trước thời gian thực và cho phép người dùng tạo "một không gian làm việc năng động, nơi họ có thể xem, chỉnh sửa và xây dựng dựa trên sáng tạo của Claude theo thời gian thực, tích hợp liền mạch nội dung do AI tạo ra vào dự án và luồng công việc của họ," nhóm Anthropic tuyên bố. OpenAI đã giới thiệu một tính năng tương tự cho chatbot của họ, mặc dù hiện tại nó chỉ khả dụng cho người đăng ký Plus và Enterprise.</p>
<p>Claude cũng có thể tương tác trực tiếp với các ứng dụng máy tính khác bằng cách mô phỏng các thao tác gõ phím, chuyển động chuột và nhấp chuột của người dùng thông qua API "Computer Use". “Chúng tôi đã đào tạo Claude để xem những gì đang xảy ra trên màn hình và sau đó sử dụng các công cụ phần mềm có sẵn để thực hiện các nhiệm vụ,” Anthropic viết trong một bài đăng trên blog. “Khi một nhà phát triển giao cho Claude nhiệm vụ sử dụng một phần mềm máy tính và cung cấp quyền truy cập cần thiết, Claude sẽ xem các ảnh chụp màn hình về những gì có thể nhìn thấy đối với người dùng, sau đó đếm xem nó cần di chuyển con trỏ bao nhiêu pixel theo chiều dọc hoặc chiều ngang để nhấp vào vị trí chính xác.”</p>
<p><strong>3. Cách đăng ký sử dụng Claude</strong></p>
<p>Bạn có thể tự mình thử Claude thông qua trang web Anthropic, cũng như các ứng dụng Claude dành cho Android và iOS. Nó miễn phí sử dụng, hỗ trợ tải lên hình ảnh và tài liệu, và cung cấp quyền truy cập vào mô hình Claude 3.5 Sonnet (new). Công ty cũng cung cấp một gói Pro với giá $20 mỗi tháng, mang đến giới hạn sử dụng cao hơn, quyền truy cập vào Claude 3 Opus và Haiku, và tính năng Dự án, giúp điều chỉnh AI dựa trên một tập hợp tài liệu hoặc tệp cụ thể. Để đăng ký, hãy nhấp vào tên người dùng của bạn trong ngăn điều hướng bên trái, sau đó chọn Nâng cấp gói.</p>
<p><strong>4. So sánh Claude với các đối thủ cạnh tranh</strong></p>
<p>Claude 3.5 Sonnet tự hào có một số lợi thế so với đối thủ chính của nó, ChatGPT. Ví dụ: Claude cung cấp cho người dùng một cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn nhiều (200.000 ký tự so với 128.000), cho phép người dùng tạo ra các lời nhắc chi tiết và tinh tế hơn. Kiến trúc Constitutional AI của Claude có nghĩa là nó được điều chỉnh để cung cấp câu trả lời chính xác hơn là sáng tạo. Chatbot cũng có thể tóm tắt các bài báo nghiên cứu một cách thành thạo, tạo ra các báo cáo dựa trên dữ liệu tải lên và phân tích các câu hỏi toán học và khoa học phức tạp thành các hướng dẫn từng bước dễ dàng theo dõi.</p>
<p>Mặt khác, có rất nhiều điều mà các chatbot khác có thể làm mà Claude không thể. Ví dụ: Claude không cung cấp bất kỳ thứ gì tương đương với Chế độ giọng nói nâng cao của OpenAI, vì vậy bạn sẽ phải bám vào các lời nhắc văn bản và hình ảnh. AI cũng không thể tạo ra hình ảnh, giống như ChatGPT làm với Dall-E 3.</p>
<p><strong>5. Tranh cãi xung quanh Claude</strong></p>
<p>Việc phát triển Claude không phải là không có những điều tiếng tự gây ra. Một báo cáo từ Proof News vào tháng 7 đã cáo buộc một cách đáng tin cậy rằng Anthropic (cùng với Nvidia, Apple và Salesforce) đã sử dụng một tập dữ liệu gồm 173.536 phụ đề video YouTube được thu thập từ hơn 48.000 kênh, bao gồm MrBeast, Marquees Brownlee và Pew Die Pie, để đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn của họ.</p>

Claude: Kẻ thách thức ChatGPT đáng gờm

Claude: Kẻ thách thức ChatGPT đáng gờm Mục lục Claude là gì? Claude có thể làm gì? Cách đăng ký sử dụng Claude So sánh Claude với các ...

tháng 11 05, 2024

7 Ứng dụng "Sử dụng Máy tính" Tuyệt Vời Của Claude 3.5 Mà Bạn Chưa Từng Biết

<html lang="en-US">
<head>
	<meta charset="UTF-8">
	<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1">
	<title>7 Ứng dụng "Sử dụng máy tính" tuyệt vời của Claude 3.5 mà bạn chưa từng biết</title>
	<meta name="description" content="Claude 3.5 Haiku hiện đang ở dạng beta để thử nghiệm tính năng 'sử dụng máy tính'." />
</head>
<body>
<h1>7 Ứng dụng "Sử dụng máy tính" tuyệt vời của Claude 3.5 mà bạn chưa từng biết</h1>
<ol>
<li><strong>Thơ như một chuyên gia</strong></li>
<li><strong>Tích hợp điện thoại di động</strong></li>
<li><strong>Tạo trình mô phỏng</strong></li>
<li><strong>Huấn luyện trình phân loại với Claude</strong></li>
<li><strong>Chơi game khi di chuyển</strong></li>
<li><strong>Xây dựng ứng dụng từ đầu</strong></li>
<li><strong>Mã hóa như một chuyên gia</strong></li>
</ol>

<h2>7 Ứng dụng "Sử dụng máy tính" tuyệt vời của Claude 3.5 mà bạn chưa từng biết</h2>

<p>Claude 3.5 Haiku hiện đang ở dạng beta để thử nghiệm tính năng 'sử dụng máy tính'. Chỉ dành cho một số nhà phát triển được chọn, phiên bản nâng cấp mới đã tạo được dấu ấn trong số người dùng. Nhiều người đam mê đã chia sẻ trải nghiệm của họ với mô hình này trên internet.</p>

<h3>Thơ như một chuyên gia</h3>

<p>Người dùng đã nói về việc sử dụng Claude 3.5 Haiku vượt xa việc mã hóa và khám phá thế giới văn học của thơ ca. Khi được nhắc nhở về một tweet về những đấu tranh cá nhân và trí tuệ ám ảnh của các nhà triết học nổi tiếng, Claude đã đưa chủ đề này đến những chiều sâu mới, dệt nên một câu chuyện sống động, đồng cảm.</p>

<p>Lệnh đã hướng dẫn Claude 3.5 Haiku phản ánh về nỗi đau độc đáo của mỗi nhà tư tưởng, biến những nhân vật lịch sử thành những nhân vật xúc động. Với những câu thơ tinh tế và hình ảnh cộng hưởng, Claude đã nắm bắt được sự hỗn loạn nội tâm của họ, minh họa cho việc khả năng của Sonnet không chỉ là kỹ thuật mà còn ấn tượng về mặt biểu cảm.</p>

<h3>Tích hợp điện thoại di động</h3>

<p>Với sự đồng ý của người dùng, Claude 3.5 Haiku đã tiến thêm một bước trong việc tích hợp thiết bị, giờ đây có thể điều khiển máy tính và iPhone để xử lý các tác vụ cụ thể. Phiên bản mới được trang bị để thực hiện hành động thời gian thực và truy xuất thông tin trên thiết bị di động của người dùng.</p>

<p>Một bản demo gần đây đã giới thiệu Claude 3.5 Haiku sử dụng Ứng dụng Thể thao của iPhone để tra cứu thống kê, làm nổi bật tiềm năng thực tế của nó và cung cấp cái nhìn thoáng qua về những khả năng trong tương lai cho tự động hóa tác vụ liền mạch.</p>

<h3>Tạo trình mô phỏng</h3>

<p>Một người dùng đã thử nghiệm Claude 3.5 Haiku vượt ra ngoài môi trường Ubuntu Docker được kiểm soát của nó, cho phép nó tương tác trực tiếp với macOS trên máy tính thực tế của người dùng. Trong một bản demo được tăng tốc, Claude 3.5 Haiku được giao nhiệm vụ xây dựng một trình mô phỏng Con lắc kép từ đầu, thậm chí còn mở nó trong Chrome để giới thiệu sản phẩm hoàn thiện.</p>

<p>Dự án này, hiện có sẵn trên GitHub, chứng minh tiềm năng của Claude 3.5 Haiku cho tự động hóa tác vụ phức tạp và gợi ý về sự thay đổi của  khả năng AI tiên tiến trên các hệ điều hành.</p>

<h3>Huấn luyện trình phân loại với Claude</h3>

<p>Một người dùng đã kết hợp mô hình nâng cấp và một công cụ bash hoạt động cùng nhau để tải xuống một bộ dữ liệu ngẫu nhiên, cài đặt sci-kit-learn và huấn luyện một trình phân loại đơn giản. Anh ấy đã chia sẻ kết quả trên internet, vượt quá sự hài lòng. Mô hình đã tạo ra phản hồi cho một lệnh duy nhất trong vòng chưa đầy năm phút.</p>

<p>Nó thậm chí còn hiển thị kết quả của trình phân loại trên một trang web, thể hiện hiệu quả của Claude 3.5 Haiku trong việc hợp lý hóa các tác vụ khoa học dữ liệu một cách tự động.</p>

<h3>Chơi game khi di chuyển</h3>

<p>Người dùng đã thử nghiệm khả năng của Claude 3.5 Haiku trong việc chơi game bằng cách chơi các trò chơi như <em>Doom</em> trên Replit và <em>Magic: The Gathering Arena</em>. Mặc dù Claude 3.5 Haiku đã quản lý để khởi động <em>Doom</em>, nhưng nó thiếu tốc độ để theo kịp lối chơi thực tế, nhưng đã giúp điều hướng bằng cách mở bản đồ trong game.</p>

<p>Trong <em>Magic: The Gathering Arena</em>, Claude 3.5 Haiku đã thể hiện cái nhìn sâu sắc về chiến lược tốt cho việc lựa chọn thẻ và mulligans, nhưng đôi khi tính toán sai lượng mana có sẵn, dẫn đến các nước đi không thể chơi được. Những thử nghiệm này cho thấy tiềm năng hỗ trợ trong game, ngay cả khi việc kiểm soát hoàn toàn vẫn là một thách thức.</p>

<p>Một người dùng đã chia sẻ cách anh ấy sử dụng Claude 3.5 Haiku để xây dựng một ứng dụng từ đầu bằng cách cung cấp cho nó mã, sau đó mở một máy chủ cục bộ (trong Docker VM) và sửa lỗi kiểu của nó. Sau khi thiết lập xong, anh ấy đã thử nghiệm và sửa lại kiểu như một iPhone, sửa lỗi cú pháp. Kết quả rất ấn tượng. Người dùng cũng thừa nhận rằng kỹ thuật phần mềm sẽ không còn giống như trước nữa.</p>

<h3>Mã hóa như một chuyên gia</h3>

<p>Một người dùng khác đã sử dụng bản cập nhật để trực quan hóa sự hỗn loạn với bốn mươi con lắc ba, mỗi con có điều kiện ban đầu khác biệt rất nhỏ, trong năm phút sau một vài lần lặp, người dùng nhận xét rằng việc thực hiện điều này mà không có Claude sẽ dễ dàng mất hàng giờ.</p>

<p>Claude 3.5 Haiku đang phá vỡ ranh giới của trí tuệ nhân tạo và tạo ra một cuộc cách mạng trong cách chúng ta tương tác với công nghệ. Với khả năng xử lý nhiều loại tác vụ trên máy tính, Claude 3.5 Haiku đang thay đổi cách chúng ta làm việc, tạo ra, giải trí và học hỏi.</p>

</body>
</html>

7 Ứng dụng "Sử dụng Máy tính" Tuyệt Vời Của Claude 3.5 Mà Bạn Chưa Từng Biết

7 Ứng dụng "Sử dụng máy tính" tuyệt vời của Claude 3.5 mà bạn chưa từng biết 7 Ứng dụng "Sử dụng máy tính...

tháng 11 05, 2024

GitHub Mở Rộng Copilot, Cho Phép Người Dùng Chọn Nhiều Mô Hình AI

<h2>GitHub Mở Rộng Copilot, Cho Phép Người Dùng Chọn Nhiều Mô Hình AI</h2>
<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ol>
<li>GitHub Copilot: Thêm nhiều mô hình AI</li>
<li>Các mô hình AI mới và khả năng của chúng</li>
<li>GitHub Spark: Tạo ứng dụng web bằng ngôn ngữ tự nhiên</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
<p><strong>1. GitHub Copilot: Thêm nhiều mô hình AI</strong></p>
<p>Tại hội nghị thường niên GitHub Universe, GitHub đã công bố việc mở rộng tính năng Copilot AI coding assistant bằng cách thêm các lựa chọn mô hình từ các nhà cung cấp AI hàng đầu. Giờ đây, người dùng có thể lựa chọn giữa các mô hình mới nhất của OpenAI, Anthropic's Claude 3.5 Sonnet và Google's Gemini 1.5 Pro khi sử dụng các tính năng của Copilot.</p>
<p><strong>2. Các mô hình AI mới và khả năng của chúng</strong></p>
<p>Các mô hình mới sẽ được triển khai theo từng giai đoạn, bắt đầu với Copilot Chat. OpenAI's o1-preview và o1-mini đã có sẵn ngay lập tức, Anthropic's Claude 3.5 Sonnet sẽ được triển khai trong tuần tới và Google's Gemini 1.5 Pro dự kiến sẽ ra mắt trong vài tuần tới. </p>
<ul>
<li><strong>Claude 3.5 Sonnet:</strong> Chuyên về các tác vụ mã hóa phức tạp trong toàn bộ vòng đời phát triển phần mềm.</li>
<li><strong>Gemini 1.5 Pro:</strong> Có cửa sổ ngữ cảnh hai triệu token và có thể xử lý nhiều loại đầu vào, bao gồm mã, hình ảnh và âm thanh.</li>
<li><strong>OpenAI's o1-series:</strong>  Có khả năng lập luận nâng cao để hiểu các ràng buộc mã và các trường hợp biên tinh tế.</li>
</ul>
<p><strong>3. GitHub Spark: Tạo ứng dụng web bằng ngôn ngữ tự nhiên</strong></p>
<p>Bên cạnh việc lựa chọn mô hình, GitHub cũng giới thiệu "GitHub Spark", một công cụ AI-native cho phép người dùng xây dựng các ứng dụng web đầy đủ chức năng bằng ngôn ngữ tự nhiên. Trải nghiệm người dùng rất trực quan, bao gồm vòng lặp phản hồi sáng tạo giúp người dùng xem trước trực tiếp ứng dụng của họ khi nó được xây dựng, khám phá các tùy chọn khác nhau cho mỗi yêu cầu và tự động lưu các phiên bản công việc để dễ dàng so sánh và lặp lại. Tất nhiên, người dùng vẫn có thể kiểm soát việc sử dụng các mô hình AI.</p>
<p><strong>4. Kết luận</strong></p>
<p>Sự thay đổi chiến lược này của GitHub cho thấy sự phát triển của hệ sinh thái AI, nơi mà sự linh hoạt và chuyên môn là chìa khóa. Việc mở rộng Copilot với nhiều mô hình AI cho phép người dùng có nhiều lựa chọn hơn để phù hợp với nhu cầu của mình, đồng thời GitHub Spark hứa hẹn sẽ cách mạng hóa quá trình phát triển web bằng cách sử dụng ngôn ngữ tự nhiên.</p>

GitHub Mở Rộng Copilot, Cho Phép Người Dùng Chọn Nhiều Mô Hình AI

GitHub Mở Rộng Copilot, Cho Phép Người Dùng Chọn Nhiều Mô Hình AI Mục lục GitHub Copilot: Thêm nhiều mô hình AI Các mô hình AI mới và kh...

tháng 11 05, 2024

NVIDIA GH200 Superchip Tăng Gấp Đôi Hiệu Suất Cho Mô Hình Llama

<h2>NVIDIA GH200 Superchip Nâng Cao Hiệu Suất Cho Mô Hình Llama Lên Gấp Đôi</h2>
<h3>Mục lục</h3>
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Hiệu suất Được Nâng Cao với KV Cache Offloading</li>
<li>Giải Quyết Thách Thức Trong Tương Tác Nhiều Lượt</li>
<li>Khắc Phục Nút Chặt PCIe</li>
<li>Ứng Dụng Rộng Rãi và Triển Vọng Tương Lai</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
<h3>Giới thiệu</h3>
<p>NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip đang tạo ra làn sóng trong cộng đồng AI bằng cách nhân đôi tốc độ suy luận trong các tương tác nhiều lượt với các mô hình Llama, như NVIDIA báo cáo. Sự tiến bộ này giải quyết thách thức lâu nay trong việc cân bằng tương tác của người dùng với thông lượng hệ thống khi triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).</p>
<h3>Hiệu suất Được Nâng Cao với KV Cache Offloading</h3>
<p>Triển khai các LLM như mô hình Llama 3 70B thường yêu cầu tài nguyên tính toán đáng kể, đặc biệt là trong quá trình tạo chuỗi đầu ra ban đầu. Việc sử dụng KV cache offloading của NVIDIA GH200 vào bộ nhớ CPU làm giảm đáng kể gánh nặng tính toán này. Phương pháp này cho phép sử dụng lại dữ liệu đã được tính toán trước đó, do đó giảm thiểu nhu cầu tính toán lại và cải thiện thời gian đến mã thông báo đầu tiên (TTFT) lên đến 14 lần so với máy chủ NVIDIA H100 dựa trên x86 truyền thống.</p>
<h3>Giải Quyết Thách Thức Trong Tương Tác Nhiều Lượt</h3>
<p>KV cache offloading đặc biệt có lợi trong các trường hợp yêu cầu tương tác nhiều lượt, chẳng hạn như tóm tắt nội dung và tạo mã. Bằng cách lưu trữ KV cache trong bộ nhớ CPU, nhiều người dùng có thể tương tác với cùng một nội dung mà không cần tính toán lại cache, tối ưu hóa cả chi phí và trải nghiệm người dùng. Cách tiếp cận này đang thu hút sự chú ý của các nhà cung cấp nội dung tích hợp khả năng AI thế hệ vào nền tảng của họ.</p>
<h3>Khắc Phục Nút Chặt PCIe</h3>
<p>NVIDIA GH200 Superchip giải quyết các vấn đề hiệu suất liên quan đến giao diện PCIe truyền thống bằng cách sử dụng công nghệ NVLink-C2C, cung cấp băng thông ấn tượng 900 GB/s giữa CPU và GPU. Điều này cao hơn bảy lần so với các làn PCIe Gen5 tiêu chuẩn, cho phép KV cache offloading hiệu quả hơn và cho phép trải nghiệm người dùng thời gian thực.</p>
<h3>Ứng Dụng Rộng Rãi và Triển Vọng Tương Lai</h3>
<p>Hiện tại, NVIDIA GH200 cung cấp năng lượng cho chín siêu máy tính trên toàn cầu và có sẵn thông qua nhiều nhà sản xuất hệ thống và nhà cung cấp đám mây. Khả năng nâng cao tốc độ suy luận mà không cần đầu tư cơ sở hạ tầng bổ sung khiến nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các trung tâm dữ liệu, nhà cung cấp dịch vụ đám mây và các nhà phát triển ứng dụng AI đang tìm cách tối ưu hóa việc triển khai LLM.</p>
<p>Kiến trúc bộ nhớ tiên tiến của GH200 tiếp tục đẩy lùi giới hạn khả năng suy luận AI, thiết lập tiêu chuẩn mới cho việc triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn.</p>
<h3>Kết luận</h3>
<p>NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip là một bước tiến đáng chú ý trong lĩnh vực AI, mang lại hiệu suất suy luận được cải thiện đáng kể cho các mô hình Llama. Khả năng offloading KV cache và băng thông NVLink-C2C vượt trội đã giải quyết các thách thức trong các tương tác nhiều lượt, mở đường cho trải nghiệm người dùng được tối ưu hóa và triển khai LLM hiệu quả hơn. Với khả năng áp dụng rộng rãi trong các trung tâm dữ liệu, dịch vụ đám mây và phát triển ứng dụng AI, NVIDIA GH200 đang định hình lại tương lai của trí tuệ nhân tạo.</p>

NVIDIA GH200 Superchip Tăng Gấp Đôi Hiệu Suất Cho Mô Hình Llama

NVIDIA GH200 Superchip Nâng Cao Hiệu Suất Cho Mô Hình Llama Lên Gấp Đôi Mục lục Giới thiệu Hiệu suất Được Nâng Cao với KV Cache Offloadi...

tháng 11 05, 2024

Meta Chuẩn Bị Phát Hành Llama 4 Năm 2025, Hướng Tới Trí Tuệ Máy Tự Động (AMI)

<h2>Meta Chuẩn Bị Phát Hành Llama 4 Đầu Năm Sau, Hướng Tới Trí Tuệ Máy Tự Động (AMI)</h2>
<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ol>
<li>Meta Chuẩn Bị Phát Hành Llama 4</li>
<li>Trí Tuệ Máy Tự Động (AMI): Một Khái Niệm Mới?</li>
<li>Llama: Lợi Thế Của Học Tự Giám Sát (SSL)</li>
<li>Khả Năng Tạo Dữ Liệu Tổng Hợp Chất Lượng Cao</li>
<li>Llama 4: Khi Nào?</li>
<li>Phiên Bản Nén Của Llama 3.2</li>
</ol>
<p><strong>1. Meta Chuẩn Bị Phát Hành Llama 4</strong></p>
<p>Meta, công ty mẹ của Facebook, dự kiến sẽ phát hành phiên bản mới nhất của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) Llama vào đầu năm 2025. Llama 4 được kỳ vọng sẽ mang đến những cải tiến đáng kể so với Llama 3, đặc biệt là trong khả năng suy luận và giải quyết vấn đề thực tế phức tạp.</p>
<p><strong>2. Trí Tuệ Máy Tự Động (AMI): Một Khái Niệm Mới?</strong></p>
<p>Meta đang đặt mục tiêu hướng tới một hình thức trí tuệ nhân tạo mới gọi là "Trí tuệ Máy Tự Động" (AMI). AMI khác biệt với AGI (Trí tuệ Nhân tạo Chung) ở chỗ nó tập trung vào việc kết hợp các kỹ năng nhận thức, suy luận và lập kế hoạch để giúp con người trong cuộc sống hàng ngày.</p>
<p>Theo Yann LeCun, nhà khoa học trưởng về AI của Meta, AMI sẽ hướng tới các hệ thống có khả năng hiểu được nguyên nhân và kết quả, cũng như mô phỏng thế giới vật chất. </p>
<p><strong>3. Llama: Lợi Thế Của Học Tự Giám Sát (SSL)</strong></p>
<p>Meta sử dụng kỹ thuật "Học Tự Giám Sát" (SSL) trong quá trình đào tạo Llama. SSL cho phép Llama học được những biểu diễn rộng lớn về dữ liệu từ nhiều lĩnh vực khác nhau, mang lại sự linh hoạt và kiến thức tổng quát.</p>
<p>Trong khi đó, RLHF (Học Cường hóa với Phản hồi từ Con người) được sử dụng trong GPT-4o và các mô hình khác hiện nay tập trung vào việc tinh chỉnh hành vi cho các nhiệm vụ cụ thể.</p>
<p><strong>4. Khả Năng Tạo Dữ Liệu Tổng Hợp Chất Lượng Cao</strong></p>
<p>Llama được đánh giá là một lựa chọn tối ưu cho việc tạo dữ liệu tổng hợp. Llama 3.1 405B đặc biệt được đào tạo để tạo dữ liệu hỗ trợ các sắc thái ngôn ngữ cụ thể, nâng cao hiệu quả mô hình trong các khu vực thiếu dữ liệu. </p>
<p>Meta tập trung vào các bộ dữ liệu ngôn ngữ Ấn Độ để tăng cường khả năng của mô hình trong môi trường đa ngôn ngữ, nâng cao tính dễ tiếp cận và chức năng cho người nói các ngôn ngữ này.</p>
<p><strong>5. Llama 4: Khi Nào?</strong></p>
<p>Mark Zuckerberg, CEO của Meta, đã xác nhận rằng công ty đã bắt đầu đào tạo Llama 4. Zuckerberg dự kiến Llama 4 sẽ là một bước tiến đáng kể so với Llama 3.</p>
<p>Meta dự kiến sẽ phát hành Llama 4 vào đầu năm 2025, tiếp tục xu hướng phát hành phiên bản mới mỗi vài tháng.</p>
<p><strong>6. Phiên Bản Nén Của Llama 3.2</strong></p>
<p>Gần đây, Meta đã giới thiệu các phiên bản nén của Llama 3.2, nâng cao hiệu suất AI trên thiết bị với tốc độ suy luận nhanh hơn gấp bốn lần, giảm kích thước mô hình 56% và giảm sử dụng bộ nhớ 41%.</p>
<p><strong>Kết luận</strong></p>
<p>Meta đang nỗ lực phát triển Llama 4, với mục tiêu hướng tới một hình thức AI mới gọi là AMI. Llama có lợi thế từ việc sử dụng SSL, giúp nó học được những kiến thức tổng quát và tạo dữ liệu tổng hợp chất lượng cao. Meta dự kiến sẽ phát hành Llama 4 vào đầu năm 2025, hứa hẹn sẽ mang đến những đột phá mới trong lĩnh vực AI.</p>

Meta Chuẩn Bị Phát Hành Llama 4 Năm 2025, Hướng Tới Trí Tuệ Máy Tự Động (AMI)

Meta Chuẩn Bị Phát Hành Llama 4 Đầu Năm Sau, Hướng Tới Trí Tuệ Máy Tự Động (AMI) Mục lục Meta Chuẩn Bị Phát Hành Llama 4 Trí Tuệ Máy Tự ...

tháng 11 05, 2024

OSI: Định nghĩa mới về AI mở nguồn, thách thức Meta và Llama

<h2>Mở nguồn AI cần tiết lộ dữ liệu đào tạo, theo định nghĩa mới của OSI</h2>
<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ol>
<li><a href="#gioi-thieu-ve-dinh-nghia-moi-cua-osi-ve-ai-mo-nguon">Giới thiệu về định nghĩa mới của OSI về AI mở nguồn</a></li>
<li><a href="#thach-thuc-doi-voi-meta-va-llama">Thách thức đối với Meta và Llama</a></li>
<li><a href="#quan-diem-cua-meta">Quan điểm của Meta</a></li>
<li><a href="#y-nghia-cua-dinh-nghia-moi">Ý nghĩa của định nghĩa mới</a></li>
<li><a href="#tranh-luan-ve-du-lieu-dao-tao">Tranh luận về dữ liệu đào tạo</a></li>
<li><a href="#ket-luan">Kết luận</a></li>
</ol>
<h3>1. Giới thiệu về định nghĩa mới của OSI về AI mở nguồn</h3>
<p>Sáng kiến Mở nguồn (OSI) vừa công bố định nghĩa chính thức về trí tuệ nhân tạo (AI) "mở nguồn", đặt nền móng cho cuộc đối đầu với các gã khổng lồ công nghệ như Meta - những công ty có các mô hình AI không phù hợp với quy định mới này.</p>
<p>OSI từ lâu đã thiết lập tiêu chuẩn ngành cho phần mềm mở nguồn. Tuy nhiên, các hệ thống AI bao gồm các yếu tố không được bao phủ bởi giấy phép truyền thống, chẳng hạn như dữ liệu đào tạo mô hình. Theo định nghĩa mới, để được xem là thực sự mở nguồn, hệ thống AI phải cung cấp:</p>
<ul>
<li><strong>Truy cập vào chi tiết về dữ liệu được sử dụng để đào tạo AI</strong>, cho phép người khác hiểu và tái tạo lại.</li>
<li><strong>Mã nguồn đầy đủ</strong> được sử dụng để xây dựng và vận hành AI.</li>
<li><strong>Cài đặt và trọng số từ quá trình đào tạo</strong>, giúp AI tạo ra kết quả.</li>
</ul>
<h3>2. Thách thức đối với Meta và Llama</h3>
<p>Định nghĩa này trực tiếp thách thức Meta's Llama, được quảng cáo là mô hình AI mở nguồn lớn nhất. Llama có thể tải xuống và sử dụng công khai, nhưng nó bị hạn chế về mặt thương mại (cho các ứng dụng có hơn 700 triệu người dùng) và không cung cấp quyền truy cập vào dữ liệu đào tạo, khiến nó không đáp ứng tiêu chuẩn của OSI về tự do sử dụng, sửa đổi và chia sẻ không giới hạn.</p>
<h3>3. Quan điểm của Meta</h3>
<p>Phát ngôn viên của Meta, Faith Eischen, nói với The Verge rằng mặc dù "Meta đồng ý với OSI về nhiều vấn đề", nhưng công ty không đồng ý với định nghĩa này. "Không có định nghĩa duy nhất về AI mở nguồn, và việc xác định nó là một thách thức bởi vì các định nghĩa mở nguồn trước đây không bao gồm sự phức tạp của các mô hình AI hiện đại đang phát triển nhanh chóng."</p>
<p>Eischen bổ sung, "Meta sẽ tiếp tục hợp tác với OSI và các nhóm ngành khác để làm cho AI dễ tiếp cận và miễn phí một cách có trách nhiệm, bất kể định nghĩa kỹ thuật."</p>
<h3>4. Ý nghĩa của định nghĩa mới</h3>
<p>Trong 25 năm, định nghĩa của OSI về phần mềm mở nguồn đã được các nhà phát triển chấp nhận rộng rãi, những người muốn xây dựng dựa trên công việc của nhau mà không sợ kiện tụng hoặc bẫy giấy phép. Hiện nay, khi AI định hình lại bối cảnh, các gã khổng lồ công nghệ phải đối mặt với lựa chọn quan trọng: chấp nhận các nguyên tắc đã được thiết lập hoặc từ chối chúng. </p>
<p>Tổ chức Linux Foundation cũng đã có một nỗ lực gần đây để định nghĩa "AI mở nguồn", báo hiệu cuộc tranh luận đang gia tăng về cách các giá trị mở nguồn truyền thống sẽ thích nghi với kỷ nguyên AI.</p>
<p>Simon Willison, nhà nghiên cứu độc lập và là người tạo ra Datasette - công cụ đa năng mở nguồn, nói với The Verge: “Bây giờ chúng ta đã có một định nghĩa mạnh mẽ, có lẽ chúng ta có thể phản đối mạnh mẽ hơn đối với các công ty đang ‘giặt trắng’ và tuyên bố công việc của họ là mở nguồn trong khi thực tế thì không phải vậy.”</p>
<p>Giám đốc điều hành của Hugging Face, Clément Delangue, gọi định nghĩa của OSI là "một sự giúp đỡ rất lớn trong việc định hình cuộc trò chuyện về sự cởi mở trong AI, đặc biệt là khi nói đến vai trò quan trọng của dữ liệu đào tạo."</p>
<p>Giám đốc điều hành của OSI, Stefano Maffulli, cho biết sáng kiến này đã mất hai năm, tham khảo ý kiến chuyên gia trên toàn cầu, để tinh chỉnh định nghĩa này thông qua một quá trình cộng tác. Điều này bao gồm việc làm việc với các chuyên gia từ giới học thuật về máy học và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, triết gia, người sáng tạo nội dung từ thế giới Creative Commons, và nhiều hơn nữa.</p>
<h3>5. Tranh luận về dữ liệu đào tạo</h3>
<p>Trong khi Meta viện dẫn vấn đề an toàn để hạn chế quyền truy cập vào dữ liệu đào tạo, các nhà phê bình lại thấy một động cơ đơn giản hơn: giảm thiểu trách nhiệm pháp lý và bảo vệ lợi thế cạnh tranh. </p>
<p>Rất nhiều mô hình AI chắc chắn được đào tạo trên tài liệu có bản quyền. Vào tháng 4, The New York Times đưa tin rằng Meta đã thừa nhận nội bộ rằng có nội dung có bản quyền trong dữ liệu đào tạo của mình "bởi vì chúng tôi không có cách nào để không thu thập nó." Có rất nhiều vụ kiện chống lại Meta, OpenAI, Perplexity, Anthropic, và các công ty khác về vi phạm bản quyền. </p>
<p>Tuy nhiên, ngoại trừ một số trường hợp ngoại lệ - như Stable Diffusion, công khai dữ liệu đào tạo của mình - các nguyên đơn hiện phải dựa vào bằng chứng gián tiếp để chứng minh rằng tác phẩm của họ đã bị trích xuất trái phép.</p>
<p>Maffulli cho rằng lịch sử mã nguồn mở đang lặp lại chính nó. "Meta đang đưa ra những lập luận tương tự" như Microsoft đã làm trong những năm 1990 khi họ coi mã nguồn mở là mối đe dọa đối với mô hình kinh doanh của mình, Maffulli nói với The Verge. </p>
<p>Ông nhớ lại Meta đã nói với ông về khoản đầu tư mạnh mẽ của mình vào Llama, hỏi ông "Theo bạn, ai sẽ có khả năng làm điều tương tự?". Maffulli nhận thấy một mô hình quen thuộc: một gã khổng lồ công nghệ sử dụng chi phí và độ phức tạp để biện minh cho việc giữ công nghệ của mình bị khóa. "Chúng ta trở lại với những ngày đầu," ông nói.</p>
<p>"Đó là bí mật của họ," Maffulli nói về dữ liệu đào tạo. "Đó là tài sản trí tuệ có giá trị."</p>
<h3>6. Kết luận</h3>
<p>Định nghĩa mới của OSI về AI mở nguồn đặt ra những thách thức mới cho các công ty công nghệ lớn, yêu cầu họ phải minh bạch hơn về dữ liệu đào tạo và mã nguồn của mình. Điều này có thể dẫn đến sự thay đổi đáng kể trong cách các mô hình AI được phát triển và chia sẻ trong tương lai. </p>
<p>Cần lưu ý rằng, việc tiết lộ dữ liệu đào tạo có thể dẫn đến nhiều tranh cãi về bản quyền và quyền riêng tư. Tuy nhiên, định nghĩa này mang lại hy vọng về việc tạo ra một môi trường AI mở nguồn minh bạch hơn và mang lại lợi ích cho cả cộng đồng và cá nhân.</p>

OSI: Định nghĩa mới về AI mở nguồn, thách thức Meta và Llama

Mở nguồn AI cần tiết lộ dữ liệu đào tạo, theo định nghĩa mới của OSI Mục lục Giới thiệu về định nghĩa mới của OSI về AI mở nguồn Thách t...

tháng 11 05, 2024

Claude: Kẻ thách thức ChatGPT đáng gờm

7 Ứng dụng "Sử dụng Máy tính" Tuyệt Vời Của Claude 3.5 Mà Bạn Chưa Từng Biết

GitHub Mở Rộng Copilot, Cho Phép Người Dùng Chọn Nhiều Mô Hình AI

NVIDIA GH200 Superchip Tăng Gấp Đôi Hiệu Suất Cho Mô Hình Llama

Meta Chuẩn Bị Phát Hành Llama 4 Năm 2025, Hướng Tới Trí Tuệ Máy Tự Động (AMI)

OSI: Định nghĩa mới về AI mở nguồn, thách thức Meta và Llama

Bài đăng phổ biến

Labels