Agent.ai.vn

Tinh chỉnh Mô hình Đa Phương Thức trên Amazon SageMaker JumpStart

<h1>Điều chỉnh Mô hình Đa Phương Thức cho các Trường Hợp Sử dụng Hình ảnh và Văn bản trên Amazon SageMaker JumpStart</h1>
<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Tổng quan về mô hình Meta Llama 3.2 Vision 11B và 90B</li>
<li>Bộ dữ liệu DocVQA</li>
<li>Chuẩn bị bộ dữ liệu cho các nhiệm vụ hỏi đáp hình ảnh</li>
<li>SageMaker JumpStart</li>
<li>Tổng quan về giải pháp</li>
<li>Điều kiện tiên quyết</li>
<li>Điều chỉnh không cần mã thông qua giao diện người dùng SageMaker Studio</li>
<li>Điều chỉnh bằng cách sử dụng SageMaker Python SDK</li>
<li>Các chỉ số định lượng của việc tinh chỉnh</li>
<li>Kết quả định tính của việc tinh chỉnh</li>
<li>Dọn dẹp</li>
<li>Kết luận</li>
<li>Phụ lục</li>
</ol>
<hr>
<h2>1. Giới thiệu</h2>
<p>Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của AI, các mô hình generative đã nổi lên như một công nghệ mang tính biến đổi, trao quyền cho người dùng khám phá những chân trời mới của sự sáng tạo và giải quyết vấn đề. Những hệ thống AI tiên tiến này đã vượt xa khả năng dựa trên văn bản truyền thống của chúng, giờ đây tích hợp liền mạch các chức năng đa phương thức mở rộng phạm vi của chúng vào các ứng dụng đa dạng.  Mô hình đa phương thức ngày càng mạnh mẽ, cho phép nhiều ứng dụng vượt ra ngoài việc chỉ tạo văn bản.  Các mô hình này hiện có thể tạo ra những hình ảnh ấn tượng, tạo ra các bản tóm tắt hấp dẫn, trả lời các câu hỏi phức tạp và thậm chí tạo ra mã — tất cả đều duy trì mức độ chính xác và mạch lạc cao. Việc tích hợp các khả năng đa phương thức này đã mở ra những khả năng mới cho các doanh nghiệp và cá nhân, cách mạng hóa các lĩnh vực như tạo nội dung, phân tích hình ảnh và phát triển phần mềm.</p>
<h2>2. Tổng quan về mô hình Meta Llama 3.2 Vision 11B và 90B</h2>
<p>Bộ sưu tập các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đa phương thức và đa ngôn ngữ Meta Llama 3.2 là một tập hợp các mô hình generative được đào tạo trước và được tinh chỉnh hướng dẫn ở nhiều kích thước khác nhau. Các mô hình 11B và 90B là đa phương thức — chúng hỗ trợ văn bản vào/văn bản ra và văn bản + hình ảnh vào/văn bản ra.</p>
<p>Meta Llama 3.2 11B và 90B là những mô hình Llama đầu tiên hỗ trợ các nhiệm vụ thị giác, với một kiến trúc mô hình mới tích hợp các biểu diễn mã hóa hình ảnh vào mô hình ngôn ngữ. Các mô hình mới được thiết kế để hiệu quả hơn đối với các khối lượng công việc AI, với độ trễ giảm và hiệu suất được cải thiện, làm cho chúng phù hợp với nhiều ứng dụng khác nhau. Tất cả các mô hình Meta Llama 3.2 đều hỗ trợ độ dài ngữ cảnh 128.000, duy trì khả năng mở rộng token được giới thiệu trong Meta Llama 3.1. Ngoài ra, các mô hình cung cấp hỗ trợ đa ngôn ngữ được cải thiện cho tám ngôn ngữ, bao gồm tiếng Anh, tiếng Đức, tiếng Pháp, tiếng Ý, tiếng Bồ Đào Nha, tiếng Hindi, tiếng Tây Ban Nha và tiếng Thái.</p>
<h2>3. Bộ dữ liệu DocVQA</h2>
<p>Bộ dữ liệu DocVQA (Document Visual Question Answering) là một điểm chuẩn được sử dụng rộng rãi để đánh giá hiệu suất của các mô hình AI đa phương thức đối với các nhiệm vụ hỏi đáp hình ảnh liên quan đến hình ảnh kiểu tài liệu. Bộ dữ liệu này bao gồm một bộ sưu tập đa dạng các hình ảnh tài liệu được ghép nối với một loạt các câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên đòi hỏi cả sự hiểu biết về hình ảnh và văn bản để trả lời chính xác. Bằng cách tinh chỉnh một mô hình AI generative như Meta Llama 3.2 trên bộ dữ liệu DocVQA bằng cách sử dụng Amazon SageMaker, bạn có thể trang bị cho mô hình các kỹ năng chuyên môn cần thiết để xuất sắc trong việc trả lời các câu hỏi về nội dung và cấu trúc của thông tin hình ảnh dựa trên tài liệu phức tạp.</p>
<h2>4. Chuẩn bị bộ dữ liệu cho các nhiệm vụ hỏi đáp hình ảnh</h2>
<p>Các mô hình Meta Llama 3.2 Vision có thể được tinh chỉnh trên các bộ dữ liệu văn bản-hình ảnh cho các nhiệm vụ ngôn ngữ và thị giác như hỏi đáp hình ảnh (VQA). Dữ liệu huấn luyện nên được cấu trúc với hình ảnh, câu hỏi về hình ảnh và câu trả lời mong đợi. Định dạng dữ liệu này cho phép quá trình tinh chỉnh điều chỉnh khả năng hiểu và lập luận đa phương thức của mô hình để xuất sắc trong việc trả lời các câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên về nội dung hình ảnh.</p>
<h2>5. SageMaker JumpStart</h2>
<p>SageMaker JumpStart là một tính năng mạnh mẽ trong môi trường học máy (ML) SageMaker cung cấp cho các chuyên gia ML một trung tâm toàn diện các mô hình cơ sở (FM) công khai và độc quyền. Với dịch vụ được quản lý này, các chuyên gia ML có quyền truy cập vào danh sách ngày càng tăng các mô hình tiên tiến từ các trung tâm và nhà cung cấp mô hình hàng đầu mà bạn có thể triển khai vào các phiên bản SageMaker chuyên dụng trong môi trường mạng được cô lập và tùy chỉnh các mô hình bằng cách sử dụng SageMaker để đào tạo và triển khai mô hình.</p>
<h2>6. Tổng quan về giải pháp</h2>
<p>Trong các phần sau, chúng ta sẽ thảo luận các bước để tinh chỉnh các mô hình Meta Llama 3.2 Vision. Chúng ta sẽ đề cập đến hai cách tiếp cận: sử dụng giao diện người dùng (UI) Amazon SageMaker Studio cho giải pháp không cần mã và sử dụng SageMaker Python SDK.</p>
<h2>7. Điều kiện tiên quyết</h2>
<p>Để thử nghiệm giải pháp này bằng SageMaker JumpStart, bạn cần các điều kiện tiên quyết sau:</p>
<ul>
<li>Tài khoản AWS.</li>
<li>Vai trò AWS Identity and Access Management (IAM) để truy cập SageMaker.</li>
<li>Quyền truy cập vào SageMaker Studio hoặc phiên bản SageMaker notebook, hoặc môi trường phát triển tích hợp (IDE) như PyCharm hoặc Visual Studio Code.</li>
</ul>
<h2>8. Điều chỉnh không cần mã thông qua giao diện người dùng SageMaker Studio</h2>
<p>SageMaker JumpStart cung cấp quyền truy cập vào các FM công khai và độc quyền từ các nhà cung cấp bên thứ ba và độc quyền. Các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển có thể nhanh chóng tạo nguyên mẫu và thử nghiệm với nhiều trường hợp sử dụng ML khác nhau, đẩy nhanh quá trình phát triển và triển khai các ứng dụng ML.</p>
<h2>9. Điều chỉnh bằng cách sử dụng SageMaker Python SDK</h2>
<p>Bạn cũng có thể tinh chỉnh các mô hình Meta Llama 3.2 Vision Instruct bằng cách sử dụng SageMaker Python SDK.  Một ví dụ mã minh họa cách tinh chỉnh mô hình Meta Llama 3.2 11B Vision Instruct.</p>
<h2>10. Các chỉ số định lượng của việc tinh chỉnh</h2>
<p>SageMaker JumpStart tự động xuất ra nhiều chỉ số huấn luyện và xác thực, chẳng hạn như mất mát, trong quá trình tinh chỉnh để giúp đánh giá hiệu suất của mô hình.</p>
<h2>11. Kết quả định tính của việc tinh chỉnh</h2>
<p>Ngoài các chỉ số đánh giá định lượng, bạn có thể quan sát thấy sự khác biệt về chất lượng trong đầu ra của mô hình sau quá trình tinh chỉnh.</p>
<h2>12. Dọn dẹp</h2>
<p>Sau khi hoàn tất việc chạy notebook, hãy đảm bảo xóa tất cả các tài nguyên bạn đã tạo trong quá trình này để dừng tính phí.</p>
<h2>13. Kết luận</h2>
<p>Trong bài viết này, chúng ta đã thảo luận về việc tinh chỉnh các mô hình Meta Llama 3.2 Vision Instruct bằng cách sử dụng SageMaker JumpStart. Chúng ta đã chỉ ra rằng bạn có thể sử dụng bảng điều khiển SageMaker JumpStart trong SageMaker Studio hoặc SageMaker Python SDK để tinh chỉnh và triển khai các mô hình này. Chúng ta cũng đã thảo luận về kỹ thuật tinh chỉnh, loại phiên bản và các siêu tham số được hỗ trợ. Cuối cùng, chúng ta đã giới thiệu cả các chỉ số định lượng và kết quả định tính của việc tinh chỉnh mô hình Meta Llama 3.2 Vision trên bộ dữ liệu DocVQA, làm nổi bật hiệu suất được cải thiện của mô hình đối với các nhiệm vụ hỏi đáp hình ảnh liên quan đến hình ảnh kiểu tài liệu phức tạp.</p>
<h2>14. Phụ lục</h2>
<p>Các mô hình ngôn ngữ như Meta Llama có kích thước hơn 10 GB hoặc thậm chí 100 GB. Việc tinh chỉnh các mô hình lớn như vậy yêu cầu các phiên bản có bộ nhớ CUDA cao hơn đáng kể. Hơn nữa, việc huấn luyện các mô hình này có thể rất chậm do kích thước của chúng. Do đó, để tinh chỉnh hiệu quả, chúng ta sử dụng các tối ưu hóa sau:</p>
<ul>
<li><strong>Low-Rank Adaptation (LoRA)</strong></li>
<li><strong>Đào tạo độ chính xác hỗn hợp (bf16)</strong></li>
</ul>
<p>Bài viết cũng liệt kê các siêu tham số mặc định được sử dụng trong quá trình tinh chỉnh.</p>

Tinh chỉnh Mô hình Đa Phương Thức trên Amazon SageMaker JumpStart

Điều chỉnh Mô hình Đa Phương Thức cho các Trường Hợp Sử dụng Hình ảnh và Văn bản trên Amazon SageMaker JumpStart Mục lục Giới thiệu Tổng...

tháng 11 18, 2024

Gemini-Exp 1114: Khẳng Định Sức Mạnh AI của Google Trên LM Arena

<h1>Google Gemini-Exp 1114: Siêu Mô Hình Ngôn Ngữ Mới Trên Đỉnh LM Arena</h1>
<p><strong>Mục lục:</strong></p>
<ol>
<li>Giới thiệu về Gemini-Exp 1114 và LM Arena</li>
<li>Kết quả đánh giá trên LM Arena</li>
<li>Phân tích chi tiết kết quả</li>
<li>Gemini-Exp 1114: Mô hình thử nghiệm hay tương lai của Google?</li>
<li>Cách truy cập và sử dụng Gemini-Exp 1114</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
<p><strong>1. Giới thiệu về Gemini-Exp 1114 và LM Arena</strong></p>
<p>Mới đây, Google đã cho ra mắt phiên bản thử nghiệm Gemini-Exp 1114.  Phiên bản này đã gây bất ngờ khi đánh bại tất cả các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) khác trên bảng xếp hạng LM Arena – một trong những nền tảng đánh giá LLM uy tín nhất hiện nay.  LM Arena cho phép cộng đồng đánh giá hiệu suất của các LLM thông qua nhiều tiêu chí khác nhau.</p>
<p><strong>2. Kết quả đánh giá trên LM Arena</strong></p>
<p>Trên LM Arena, Gemini-Exp 1114 đạt điểm số 1344, vượt qua ChatGPT 4 (1340). Điều này đã đưa Gemini-Exp 1114 lên vị trí số 1 trên bảng xếp hạng.</p>
<p><strong>3. Phân tích chi tiết kết quả</strong></p>
<ul>
<li><p><strong>Xếp hạng:</strong> Gemini-Exp 1114 đứng đầu bảng xếp hạng tổng thể (Rank UV) và xếp thứ 4 về khả năng điều khiển phong cách (Style Control).  Điều này cho thấy Gemini-Exp 1114 có hiệu suất tổng thể xuất sắc, nhưng vẫn còn có thể cải thiện về khả năng điều chỉnh giọng điệu và phong cách văn viết.</p>
</li>
<li><p><strong>Điểm số:</strong>  Điểm số 1344 của Gemini-Exp 1114 cao hơn 4 điểm so với ChatGPT 4, thể hiện sự vượt trội đáng kể. Khoảng tin cậy 95% của Gemini-Exp 1114 là ±7, trong khi của ChatGPT 4 là ±3. Điều này cho thấy Gemini-Exp 1114 có thể hơi không ổn định hơn so với ChatGPT 4.</p>
</li>
<li><p><strong>Số phiếu bầu:</strong>  ChatGPT 4 nhận được 42.000 phiếu bầu, trong khi Gemini-Exp 1114 mới chỉ có 6.000 phiếu (khoảng 1/5). Tuy nhiên, vị trí số 1 của Gemini-Exp 1114 trên LM Arena chủ yếu dựa trên điểm số, chứ không phải số phiếu bầu.</p>
</li>
</ul>
<p><strong>4. Gemini-Exp 1114: Mô hình thử nghiệm hay tương lai của Google?</strong></p>
<p>Gemini-Exp 1114 là một phần trong loạt các mô hình thử nghiệm của Google nhằm thu thập phản hồi người dùng và trình diễn những phát triển mới nhất.  Google nhấn mạnh rằng những mô hình này chưa sẵn sàng cho môi trường sản xuất và có thể bị thay thế.  Việc mô hình này có được phát hành rộng rãi hay không vẫn chưa được xác định. Tuy nhiên, việc một mô hình thử nghiệm lại đạt được vị trí số 1 trên LM Arena cho thấy tiềm năng rất lớn của Google trong cuộc đua AI.</p>
<p><strong>5. Cách truy cập và sử dụng Gemini-Exp 1114</strong></p>
<p>Hiện tại, người dùng có thể truy cập và sử dụng Gemini-Exp 1114 miễn phí thông qua Google AI Studio.  Tuy nhiên, việc sử dụng API để tích hợp mô hình này vẫn chưa được hỗ trợ.</p>
<p><strong>6. Kết luận</strong></p>
<p>Sự xuất hiện của Gemini-Exp 1114 đánh dấu một bước tiến đáng kể của Google trong lĩnh vực LLM.  Mặc dù vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm, nhưng kết quả ấn tượng trên LM Arena cho thấy Google đang sở hữu một công nghệ AI cực kỳ mạnh mẽ, hứa hẹn sẽ tạo ra cuộc cạnh tranh gay gắt trong tương lai.  Việc Gemini-Exp 1114 có được phát hành chính thức hay không sẽ là điều đáng để chờ đợi.</p>

Gemini-Exp 1114: Khẳng Định Sức Mạnh AI của Google Trên LM Arena

Google Gemini-Exp 1114: Siêu Mô Hình Ngôn Ngữ Mới Trên Đỉnh LM Arena Mục lục: Giới thiệu về Gemini-Exp 1114 và LM Arena Kết quả đánh giá...

tháng 11 15, 2024

AI: Người Hướng Dẫn Thể Hình Hay Chỉ Là Lời Hứa?

<h1>AI: Huấn luyện viên thể hình hay chỉ là lời hứa hẹn?</h1>
<p><strong>Mục lục:</strong></p>
<ul>
<li><a href="#gi%E1%BA%A3i-%C4%91%C3%A1p-th%E1%BA%AFc-m%E1%BA%AFc-v%E1%BB%81-ai-v%C3%A0-vi%E1%BB%87c-t%E1%BA%ADp-luy%E1%BB%87n-th%E1%BB%83-h%C3%ACnh">Giải đáp thắc mắc về AI và việc tập luyện thể hình</a></li>
<li><a href="#t%C3%A1c-%C4%91%E1%BB%99ng-m%C3%B4i-tr%C6%B0%E1%BB%9Dng-c%E1%BB%A7a-ai-v%C3%A0-tr%C3%A1ch-nhi%E1%BB%87m-c%C3%A1-nh%C3%A2n">Tác động môi trường của AI và trách nhiệm cá nhân</a></li>
</ul>
<p><a name="giải-đáp-thắc-mắc-về-ai-và-việc-tập-luyện-thể-hình"></a></p>
<h2>Giải đáp thắc mắc về AI và việc tập luyện thể hình</h2>
<p>Bài viết trên tạp chí WIRED đặt ra câu hỏi liệu trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp cải thiện thể hình hay không, thông qua chuyên mục tư vấn về AI mới.  Tác giả Reece Rogers thẳng thắn trả lời: "Không".  Mặc dù các công cụ AI như ChatGPT và Claude có thể tạo ra kế hoạch dinh dưỡng hoặc gợi ý bài tập, nhưng những thông tin này không khác gì việc tìm kiếm trên Google cách đây 10 năm.</p>
<p>Rogers nhấn mạnh rằng việc thay đổi lối sống và cải thiện sức khỏe phụ thuộc hoàn toàn vào ý chí và hành động của mỗi người.  AI chỉ là công cụ hỗ trợ, không thể thay thế sự nỗ lực cá nhân. Ông lấy chính bản thân mình làm ví dụ, thừa nhận thói quen ăn uống không lành mạnh và cho rằng chỉ có chính mình mới có thể thay đổi điều đó.</p>
<p>Bài viết cũng chỉ ra rằng AI, với tư cách là một thuật toán, không thể hiểu được giới hạn thể chất của con người.  Nó dựa trên dữ liệu thống kê, không có kinh nghiệm thực tế về việc tập luyện.  Vì vậy, một huấn luyện viên thể hình chuyên nghiệp vẫn là lựa chọn tốt hơn, bởi họ có thể hướng dẫn trực tiếp, theo dõi kỹ thuật, và tạo động lực cho người tập.</p>
<p><a name="tác-động-môi-trường-của-ai-và-trách-nhiệm-cá-nhân"></a></p>
<h2>Tác động môi trường của AI và trách nhiệm cá nhân</h2>
<p>Bài báo tiếp tục giải đáp câu hỏi về tác động môi trường của việc sử dụng AI. Rogers thừa nhận rằng AI tiêu tốn rất nhiều năng lượng, nhưng cũng đặt ra câu hỏi về trách nhiệm cá nhân trong vấn đề này. Ông so sánh việc cá nhân cố gắng giảm thiểu tác động môi trường của việc sử dụng AI với việc tái chế nhựa:  dù ý định tốt đẹp, nhưng tác động thực tế có thể rất nhỏ so với quy mô toàn cầu.</p>
<p>Rogers cho rằng việc từ bỏ hoàn toàn việc sử dụng AI là không khả thi, bởi công nghệ này đang ngày càng được tích hợp vào nhiều lĩnh vực trong cuộc sống.  Thay vì chỉ tập trung vào hành động cá nhân, ông đề xuất cách tiếp cận hiệu quả hơn là vận động chính phủ và các công ty công nghệ đầu tư vào cơ sở hạ tầng bền vững cho các trung tâm dữ liệu, như năng lượng tái tạo và hệ thống làm mát tiết kiệm nước.  Ông nhấn mạnh tầm quan trọng của sự minh bạch về việc tiêu thụ tài nguyên của các trung tâm dữ liệu này.</p>
<p>Tóm lại, bài viết trên WIRED cung cấp cái nhìn thực tế và cân bằng về vai trò của AI trong việc cải thiện thể hình và tác động môi trường của nó.  Tác giả nhấn mạnh tầm quan trọng của sự nỗ lực cá nhân và vận động chính sách thay vì chỉ dựa vào các giải pháp cá nhân nhỏ lẻ để giải quyết những vấn đề lớn lao.</p>

AI: Người Hướng Dẫn Thể Hình Hay Chỉ Là Lời Hứa?

AI: Huấn luyện viên thể hình hay chỉ là lời hứa hẹn? Mục lục: Giải đáp thắc mắc về AI và việc tập luyện thể hình Tác động môi trường của...

tháng 11 15, 2024

Anthropic ra mắt công cụ cải thiện lời nhắc cho nhà phát triển AI

<h1>Anthropic ra mắt tính năng cải thiện lời nhắc cho nhà phát triển AI</h1>
<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ul>
<li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u-t%C3%ADnh-n%C4%83ng-c%E1%BA%A3i-thi%E1%BB%87n-l%E1%BB%9Di-nh%E1%BA%AFc-%C4%91%E1%BB%83-t%E1%BB%91i-%C6%B0u-h%C3%B3a-l%E1%BB%9Di-nh%E1%BA%AFc">Giới thiệu tính năng cải thiện lời nhắc để tối ưu hóa lời nhắc</a></li>
<li><a href="#%C4%91%C3%A1nh-gi%C3%A1-hi%E1%BB%87u-qu%E1%BA%A3-c%E1%BB%A7a-l%E1%BB%9Di-nh%E1%BA%AFc-v%E1%BB%9Bi-c%C3%B4ng-c%E1%BB%A5-%C4%91%C3%A1nh-gi%C3%A1-l%E1%BB%9Di-nh%E1%BA%AFc">Đánh giá hiệu quả của lời nhắc với công cụ đánh giá lời nhắc</a></li>
<li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li>
</ul>
<h2>Giới thiệu tính năng cải thiện lời nhắc để tối ưu hóa lời nhắc</h2>
<p>Anthropic vừa giới thiệu một tính năng cải thiện lời nhắc mới trên Anthropic Console. Tính năng này sử dụng lập luận chuỗi suy nghĩ (chain-of-thought reasoning) để nâng cao chất lượng lời nhắc và cải thiện độ chính xác của đầu ra một cách đáng kể.  Công cụ này hỗ trợ các nhà phát triển tinh chỉnh lời nhắc hiện có, đảm bảo kết quả tốt hơn khi sử dụng mô hình AI Claude của Anthropic.</p>
<p>Tính năng này hoạt động bằng cách phân tích lời nhắc hiện có và áp dụng lập luận có hệ thống. Claude sẽ phân tách vấn đề thành các phần nhỏ hơn trước khi tạo ra phản hồi.  Theo Anthropic, phương pháp này giúp xác định và khắc phục các vấn đề trong lời nhắc, đồng thời đảm bảo đầu ra mạch lạc và đáng tin cậy hơn.</p>
<p>Việc ra mắt tính năng này diễn ra trong thời điểm kỹ thuật đặt lời nhắc (prompt engineering) trở nên vô cùng quan trọng đối với các ứng dụng AI.  Các nhà phát triển thường gặp khó khăn trong việc tạo ra những lời nhắc hiệu quả, đòi hỏi phải kết hợp các phương pháp hay nhất từ nhiều mô hình khác nhau.  Tính năng cải thiện lời nhắc nhằm mục đích đơn giản hóa quá trình này bằng cách cho phép:</p>
<ul>
<li><strong>Lập luận chuỗi suy nghĩ:</strong> Claude sẽ suy nghĩ có hệ thống về vấn đề trước khi trả lời.</li>
<li><strong>Chuẩn hóa ví dụ:</strong> Chuyển đổi các ví dụ sang định dạng XML nhất quán để tăng tính rõ ràng và khả năng xử lý.</li>
<li><strong>Làm giàu ví dụ:</strong> Nâng cao các ví dụ hiện có thông qua lập luận phù hợp với lời nhắc được cấu trúc lại.</li>
<li><strong>Viết lại:</strong> Làm rõ cấu trúc lời nhắc đồng thời sửa lỗi ngữ pháp hoặc chính tả.</li>
<li><strong>Thêm phần điền trước:</strong> Điền trước các thông báo của trợ lý để hướng dẫn đầu ra của Claude hiệu quả hơn.</li>
</ul>
<p>Các thử nghiệm cho thấy kết quả khả quan. Anthropic báo cáo tăng 30% độ chính xác cho nhiệm vụ phân loại đa nhãn và độ chính xác tuyệt đối về số lượng từ cho các nhiệm vụ tóm tắt.  Cụ thể, Claude đã đạt được tỷ lệ thành công 100% trong việc duy trì các ràng buộc về số từ khi tóm tắt mười bài báo được chọn từ Wikipedia.</p>
<p>Tính năng này cũng giúp quản lý nhiều đầu vào và đầu ra ví dụ.  Nhà phát triển có thể thêm ví dụ mới trực tiếp vào hệ thống hoặc chỉnh sửa các ví dụ hiện có để cải thiện chất lượng phản hồi.  Nếu nhà phát triển gặp khó khăn trong việc tạo ví dụ phù hợp, Claude có thể tự tạo ra các ví dụ tổng hợp để hỗ trợ.  Nhờ đó, tính năng này cải thiện:</p>
<ul>
<li><strong>Độ chính xác:</strong> Giảm thiểu sự hiểu sai hướng dẫn.</li>
<li><strong>Tính nhất quán:</strong> Đảm bảo đạt được định dạng đầu ra mong muốn.</li>
<li><strong>Hiệu suất:</strong> Tăng khả năng của Claude trong việc xử lý các nhiệm vụ phức tạp hơn.</li>
</ul>
<h2>Đánh giá hiệu quả của lời nhắc với công cụ đánh giá lời nhắc</h2>
<p>Ngoài tính năng cải thiện lời nhắc, Anthropic còn cung cấp một công cụ đánh giá lời nhắc giúp nhà phát triển đánh giá hiệu quả của lời nhắc trong các trường hợp khác nhau.  Công cụ này bổ sung một cột "đầu ra lý tưởng" (ideal output) trong tab đánh giá, giúp người dùng so sánh và cải thiện hiệu suất của lời nhắc một cách có hệ thống.</p>
<p>Sau khi thử nghiệm lời nhắc mới, nhà phát triển có thể cung cấp phản hồi cho Claude, chỉ ra các điểm cần cải thiện.  Vòng phản hồi lặp lại này giúp cải thiện trải nghiệm người dùng và có thể tạo ra đầu ra được tùy chỉnh theo thông số kỹ thuật của người dùng.  Ví dụ, nếu nhà phát triển muốn chuyển từ định dạng XML sang JSON, Claude có thể điều chỉnh lời nhắc và ví dụ cho phù hợp.</p>
<p>Kapa.ai, một công ty công nghệ chuyên biến đổi kiến thức chuyên môn thành các giải pháp AI, đã trải nghiệm những lợi ích của tính năng này. Finn Bauer, Đồng sáng lập Kapa.ai, nhận xét: "Tính năng cải thiện lời nhắc của Anthropic đã đơn giản hóa việc chuyển đổi sang Claude 3.5 Sonnet và giúp chúng tôi đưa sản phẩm vào sản xuất nhanh hơn."  Điều này phản ánh hiệu quả và ứng dụng thực tiễn của các công cụ mới trong các kịch bản thực tế.</p>
<h2>Kết luận</h2>
<p>Với sự đổi mới liên tục của Anthropic, phiên bản Claude 3.5 Opus sắp ra mắt hứa hẹn sẽ tích hợp thêm các khả năng lập luận, có thể nâng cao toàn bộ chức năng của mô hình Claude chủ lực.  Người dùng muốn thao tác, đánh giá và tối ưu hóa lời nhắc có thể truy cập các tính năng này trên Anthropic Console.  Anthropic cũng cung cấp tài liệu hướng dẫn chi tiết để hỗ trợ các nhà phát triển trong việc cải thiện lời nhắc với Claude, mở ra cơ hội thú vị để nâng cao tương tác AI trên nhiều ứng dụng khác nhau.</p>

Anthropic ra mắt công cụ cải thiện lời nhắc cho nhà phát triển AI

Anthropic ra mắt tính năng cải thiện lời nhắc cho nhà phát triển AI Mục lục Giới thiệu tính năng cải thiện lời nhắc để tối ưu hóa lời nhắ...

tháng 11 15, 2024

Chegg: Giữa Cuộc Khủng Hoảng AI và Con Đường Sinh Tồn

<h1>Sự Trỗi Dậy của Trí Tuệ Nhân Tạo và Thử Thách Sinh Tồn của Chegg</h1>
<p><strong>Mục lục:</strong></p>
<ol>
<li>Giới thiệu về Chegg và Thách thức từ AI</li>
<li>Tình hình Tài chính Khó Khăn của Chegg</li>
<li>Nguyên Nhân Suy Giảm Doanh Thu</li>
<li>Phản Hồi của Chegg Trước Thách Thức</li>
<li>Tương Lai của Chegg: Cơ Hội và Thách Thức</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
<p><strong>1. Giới thiệu về Chegg và Thách thức từ AI</strong></p>
<p>Chegg, một công ty công nghệ giáo dục từng rất thành công, đang phải đối mặt với một cuộc khủng hoảng nghiêm trọng do sự phát triển nhanh chóng của các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) miễn phí. Trong gần hai thập kỷ, Chegg đã trở thành người bạn thân thiết của sinh viên với dịch vụ cho thuê sách giáo khoa, cung cấp câu trả lời cho các câu hỏi học tập và cả dịch vụ hướng dẫn trực tuyến. Tuy nhiên, sự xuất hiện của các chatbot AI miễn phí đã khiến nhiều sinh viên chuyển sang sử dụng các công cụ này, gây ra sự sụt giảm doanh thu đáng kể cho Chegg.</p>
<p><strong>2. Tình hình Tài chính Khó Khăn của Chegg</strong></p>
<p>Trong quý 3 năm 2024, Chegg báo cáo khoản lỗ lên tới 212,6 triệu đô la Mỹ, đi kèm với việc mất gần nửa triệu người đăng ký, giảm xuống còn 3,8 triệu người.  So với mức cao nhất năm 2022 (5,3 triệu người đăng ký), đây là một sự sụt giảm nghiêm trọng.  Doanh thu của công ty đã giảm trong ba năm liên tiếp, với tổng số lỗ năm 2024 lên tới 830 triệu đô la Mỹ. Giá trị vốn hóa thị trường của Chegg cũng giảm mạnh từ hơn 14,5 tỷ đô la Mỹ năm 2021 xuống dưới 160 triệu đô la Mỹ. Để giảm chi phí, Chegg đã tiến hành cắt giảm nhân sự, với tổng cộng 760 việc làm bị cắt giảm trong năm nay.</p>
<p><strong>3. Nguyên Nhân Suy Giảm Doanh Thu</strong></p>
<p>Nguyên nhân chính của sự suy giảm này là sự cạnh tranh gay gắt từ các ứng dụng AI miễn phí. Các chatbot AI có thể cung cấp các dịch vụ tương tự như Chegg, với chi phí thấp hơn nhiều. Chegg trước đây phải trả lương cho một đội ngũ lớn để nghiên cứu, viết câu trả lời và trả lời các câu hỏi của người dùng, trong khi các chatbot AI có thể làm điều đó một cách hiệu quả và tiết kiệm hơn. Thêm vào đó, các công ty công nghệ lớn như Google đang tích cực phát triển các công cụ AI của riêng mình, sử dụng thông tin từ các nguồn công khai, bao gồm cả dữ liệu của Chegg, mà không cần sự cho phép hoặc bồi thường.</p>
<p><strong>4. Phản Hồi của Chegg Trước Thách Thức</strong></p>
<p>Giám đốc điều hành Chegg, Nathan Schultz, đã chỉ ra sự ảnh hưởng tiêu cực của Google AI Overviews (AIO) đối với ngành công nghiệp và doanh nghiệp của Chegg. Ông cho rằng Google đang chuyển từ vị trí là điểm xuất phát tìm kiếm sang điểm đến, làm giảm vai trò của các trang web cung cấp nội dung như Chegg.  Để đối phó, Chegg đã bắt đầu phát triển các công cụ chatbot của riêng mình sau khi một dự án hợp tác với OpenAI thất bại. Hiện tại, Chegg đang thử nghiệm một chatbot được phát triển cùng với Scale AI, hứa hẹn sẽ tiết kiệm chi phí đáng kể so với việc sử dụng nhân lực.</p>
<p><strong>5. Tương Lai của Chegg: Cơ Hội và Thách Thức</strong></p>
<p>Mặc dù đang đối mặt với nhiều khó khăn, Chegg vẫn có cơ hội để phục hồi. Việc phát triển và triển khai thành công các công cụ AI có thể giúp Chegg giảm chi phí và thu hút lại người dùng. Tuy nhiên, Chegg cũng phải đối mặt với thách thức về đạo đức, khi các công cụ AI có khả năng bị sử dụng để gian lận trong học tập. Chegg cần tìm cách cân bằng giữa việc cung cấp dịch vụ chất lượng và ngăn chặn tình trạng gian lận.</p>
<p><strong>6. Kết luận</strong></p>
<p>Sự trỗi dậy của AI đang tạo ra những thay đổi to lớn đối với ngành công nghiệp giáo dục, và Chegg là một ví dụ điển hình. Công ty này phải thích nghi nhanh chóng với công nghệ mới để tồn tại và phát triển.  Sự thành công của Chegg trong tương lai phụ thuộc vào khả năng của họ trong việc phát triển và triển khai các công cụ AI hiệu quả, đồng thời giải quyết các vấn đề về đạo đức liên quan đến việc sử dụng công nghệ này trong giáo dục.</p>

Chegg: Giữa Cuộc Khủng Hoảng AI và Con Đường Sinh Tồn

Sự Trỗi Dậy của Trí Tuệ Nhân Tạo và Thử Thách Sinh Tồn của Chegg Mục lục: Giới thiệu về Chegg và Thách thức từ AI Tình hình Tài chính Kh...

tháng 11 15, 2024

Anthropic Cho Ra Mắt Công Cụ Nâng Cao Lệnh Nhập Cho Claude

<h1>Anthropic Ra mắt Công cụ Cải thiện Lệnh Nhập cho Claude</h1>
<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ul>
<li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u">Giới thiệu</a></li>
<li><a href="#t%E1%BA%A7m-quan-tr%E1%BB%8Dng">Tầm quan trọng</a></li>
<li><a href="#t%C3%ADnh-n%C4%83ng-m%E1%BB%9Bi">Tính năng mới</a></li>
<li><a href="#c%C6%A1-ch%E1%BA%BF-ho%E1%BA%A1t-%C4%91%E1%BB%99ng">Cơ chế hoạt động</a></li>
<li><a href="#%E1%BA%A3nh-h%C6%B0%E1%BB%9Fng-t%E1%BB%95ng-th%E1%BB%83">Ảnh hưởng tổng thể</a></li>
<li><a href="#v%C3%AD-d%E1%BB%A5-kh%C3%A1ch-h%C3%A0ng">Ví dụ khách hàng</a></li>
<li><a href="#th%E1%BB%AD-nghi%E1%BB%87m">Thử nghiệm</a></li>
</ul>
<br>

<h2>Giới thiệu</h2>
<p>Anthropic vừa ra mắt tính năng "cải thiện lệnh nhập" mới trong <a href="https://console.anthropic.com/?ref=maginative.com">Anthropic Console</a> giúp các nhà phát triển viết lệnh nhập hiệu quả hơn bằng nhiều kỹ thuật prompt engineering. Công cụ này giúp tạo ra các lệnh nhập AI chất lượng cao, đáng tin cậy, rất quan trọng để xây dựng các ứng dụng AI hiệu quả.</p>
<h2>Tầm quan trọng</h2>
<p>Việc thiết kế lệnh nhập (prompt engineering) đã trở thành kỹ năng quan trọng trong phát triển AI, nhưng việc áp dụng các nguyên tắc tốt nhất có thể tốn nhiều thời gian và phức tạp. Công cụ này giúp các nhà phát triển ở mọi trình độ kinh nghiệm dễ dàng tiếp cận chuyên môn này, dẫn đến phản hồi chính xác và đáng tin cậy hơn từ Claude.</p>
<h2>Tính năng mới</h2>
<p>Công cụ cải thiện lệnh nhập nhận các lệnh nhập hiện có và nâng cấp chúng thông qua các kỹ thuật như lập luận theo chuỗi suy nghĩ (chain-of-thought reasoning), chuẩn hóa ví dụ, và viết lại lệnh nhập.  Cụ thể:</p>
<ul>
<li><strong>Lập luận theo chuỗi suy nghĩ:</strong> Giúp Claude suy nghĩ có hệ thống, nâng cao độ chính xác và độ tin cậy.</li>
<li><strong>Chuẩn hóa ví dụ:</strong> Sử dụng định dạng XML đảm bảo định dạng nhất quán, giúp Claude xử lý lệnh nhập dễ dàng hơn.</li>
<li><strong>Làm giàu ví dụ:</strong> Thêm các bước lập luận mới để cải thiện chất lượng tổng thể của lệnh nhập.</li>
<li><strong>Thêm thông tin điền trước:</strong> Hướng dẫn hành động của Claude bằng cách bao gồm các hướng dẫn ban đầu trong cấu trúc lệnh nhập.</li>
</ul>
<p>Những cải tiến này đã mang lại hiệu quả đáng kể: tăng 30% độ chính xác trong các tác vụ phân loại đa nhãn và 100% tuân thủ yêu cầu số lượng từ trong các bài kiểm tra tóm tắt.</p>
<h2>Cơ chế hoạt động</h2>
<p>Các nhà phát triển có thể gửi một lệnh nhập, thêm phản hồi về các vấn đề hiện tại, và sử dụng công cụ cải thiện để xem lệnh nhập đã được sửa đổi trong thời gian thực. Nếu thiếu ví dụ, Claude có thể tạo ra đầu vào và đầu ra tổng hợp, giúp quá trình này liền mạch hơn.</p>
<h2>Ảnh hưởng tổng thể</h2>
<p>Khi AI tăng cường được tích hợp vào quy trình công việc, chất lượng lệnh nhập ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của mô hình.  Công cụ mới của Anthropic nhằm mục đích giảm bớt rào cản đối với việc thiết kế lệnh nhập hiệu quả, cho phép nhiều nhà phát triển hơn được hưởng lợi từ các tương tác AI được tối ưu hóa mà không cần chuyên môn sâu về việc tạo ra các lệnh nhập phức tạp.</p>
<h2>Ví dụ khách hàng</h2>
<p>Kapa.ai, một công ty chuyển đổi cơ sở dữ liệu kỹ thuật thành trợ lý AI sẵn sàng sản xuất, đã nhấn mạnh cách công cụ cải thiện lệnh nhập giúp họ di chuyển quy trình công việc liền mạch sang Claude 3.5 Sonnet, cho phép rút ngắn thời gian sản xuất. "Công cụ cải thiện lệnh nhập của Anthropic đã hợp lý hóa việc di chuyển của chúng tôi sang Claude 3.5 Sonnet và cho phép chúng tôi nhanh chóng đưa vào sản xuất," Finn Bauer, Đồng sáng lập tại Kapa.ai cho biết.</p>
<h2>Thử nghiệm</h2>
<p>Những khả năng mới này hiện đã được tích hợp vào Anthropic Console. Các nhà phát triển có thể tận dụng cải tiến lệnh nhập, quản lý ví dụ và trình đánh giá đầu ra lý tưởng để tăng hiệu suất của Claude trong các ứng dụng của họ.</p>

Anthropic Cho Ra Mắt Công Cụ Nâng Cao Lệnh Nhập Cho Claude

Anthropic Ra mắt Công cụ Cải thiện Lệnh Nhập cho Claude Mục lục Giới thiệu Tầm quan trọng Tính năng mới Cơ chế hoạt động Ảnh hưởng tổ...

tháng 11 15, 2024

Tinh chỉnh Mô hình Đa Phương Thức trên Amazon SageMaker JumpStart

Gemini-Exp 1114: Khẳng Định Sức Mạnh AI của Google Trên LM Arena

AI: Người Hướng Dẫn Thể Hình Hay Chỉ Là Lời Hứa?

Anthropic ra mắt công cụ cải thiện lời nhắc cho nhà phát triển AI

Chegg: Giữa Cuộc Khủng Hoảng AI và Con Đường Sinh Tồn

Anthropic Cho Ra Mắt Công Cụ Nâng Cao Lệnh Nhập Cho Claude

Bài đăng phổ biến

Labels