Agent.ai.vn

Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ và Tương lai Trí tuệ Nhân tạo tại Thiết bị Biên

<h1>Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ (SLM): Tiềm năng to lớn của trí tuệ nhân tạo tại thiết bị biên</h1>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu về Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) và thách thức của chúng</li>
<li>Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ (SLM): Giải pháp cho điện toán biên</li>
<li>Tại sao cần Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ cho Điện toán Biên?</li>
<li>Thách thức chính khi triển khai SLM trên thiết bị biên</li>
<li>Tối ưu hóa Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ cho thiết bị biên</li>
<li>Công cụ, khung làm việc và triển khai thực tế</li>
<li>Kết luận: Một kỷ nguyên mới cho AI tại thiết bị biên</li>
</ol>
1. Giới thiệu về Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) và thách thức của chúng
Những mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4 và các mô hình thế hệ mới khác từ Anthropic, Google, và Meta đang thống trị lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Chúng cho phép thực hiện các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến như tạo văn bản chất lượng cao, trả lời câu hỏi phức tạp, tạo mã và thậm chí lập luận logic.
Tuy nhiên, những mô hình khổng lồ này rất "khát" tài nguyên. Chúng cần sức mạnh tính toán và cơ sở hạ tầng đáng kể. Điện thoại thông minh, TV thông minh hay thậm chí thiết bị theo dõi sức khỏe không có đủ sức mạnh tính toán để chạy hiệu quả các LLM lớn.
2. Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ (SLM): Giải pháp cho điện toán biên
Mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM) là các mô hình mạng nơ-ron nhẹ, được thiết kế để thực hiện các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên chuyên biệt với ít tài nguyên tính toán và tham số hơn, thường từ vài triệu đến vài tỷ tham số.
Khác với LLM hướng đến khả năng đa dụng trên nhiều ứng dụng, SLM được tối ưu hóa về hiệu quả, làm cho chúng lý tưởng để triển khai trong các môi trường hạn chế tài nguyên như thiết bị di động, thiết bị đeo và hệ thống điện toán biên.
3. Tại sao cần Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ cho Điện toán Biên?
Sự chuyển dịch sang điện toán biên – nơi dữ liệu được xử lý gần nguồn hơn, trên các thiết bị cục bộ như điện thoại thông minh hoặc hệ thống nhúng – đã tạo ra những thách thức và cơ hội mới cho AI. SLM phù hợp với không gian này vì:
<ul>
<li>Xử lý thời gian thực: Hệ thống an ninh thông minh, xe tự lái hoặc thiết bị y tế thường yêu cầu phản hồi thời gian thực. Chạy SLM trực tiếp trên thiết bị biên giúp tránh độ trễ khi gửi dữ liệu lên đám mây và ngược lại.</li>
<li>Hiệu quả năng lượng: Chạy LLM trên thiết bị biên không chỉ bất khả thi mà còn tiêu tốn nhiều năng lượng. SLM cần ít tài nguyên tính toán và năng lượng hơn, phù hợp với các thiết bị chạy pin.</li>
<li>Bảo mật dữ liệu: Một trong những lợi thế lớn nhất của điện toán biên là dữ liệu có thể được xử lý cục bộ. Đối với các ngành cần bảo mật dữ liệu cao như chăm sóc sức khỏe hoặc tài chính, SLM cho phép thông tin nhạy cảm vẫn nằm trên thiết bị, giảm nguy cơ rò rỉ.</li>
</ul>
4. Thách thức chính khi triển khai SLM trên thiết bị biên
Trước khi triển khai SLM trên thiết bị biên, cần giải quyết các trở ngại chính liên quan đến thiết bị biên, chẳng hạn như khả năng xử lý hạn chế, bộ nhớ và mức tiêu thụ năng lượng cao.
<ol>
<li>Tài nguyên tính toán hạn chế: Cảm biến IoT, thiết bị di động và thiết bị đeo không được thiết kế để xử lý tải tính toán khổng lồ như trung tâm dữ liệu. Thách thức đầu tiên là đảm bảo mô hình ngôn ngữ có thể chạy trên môi trường phần cứng hạn chế mà không ảnh hưởng nhiều đến độ chính xác.</li>
<li>Hạn chế về bộ nhớ và lưu trữ: Các thiết bị biên thường có bộ nhớ hạn chế, không đủ chỗ cho các mô hình lớn. SLM cần đủ nhỏ gọn để phù hợp với bộ nhớ của các thiết bị này trong khi vẫn hoạt động ở mức chấp nhận được.</li>
<li>Tuổi thọ pin: Tuổi thọ pin luôn là thách thức. Mô hình AI càng tốn nhiều tài nguyên, pin càng nhanh hết. Để SLM hoạt động được trên thiết bị biên, chúng phải được tối ưu hóa để giảm thiểu mức tiêu thụ năng lượng mà không ảnh hưởng đến chức năng.</li>
</ol>
5. Tối ưu hóa Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ cho thiết bị biên
Một số chiến lược để tối ưu hóa SLM nhằm triển khai thành công trên thiết bị biên:
<ol>
<li>Nén và lượng tử hóa mô hình: Giảm kích thước mô hình mà không làm mất nhiều hiệu suất. Lượng tử hóa đơn giản hóa dữ liệu của mô hình, giúp mô hình nhanh hơn và nhẹ hơn mà vẫn duy trì độ chính xác. Cắt tỉa loại bỏ các phần không cần thiết của mô hình, giúp nó chạy hiệu quả với bộ nhớ và năng lượng hạn chế.</li>
<li>Chưng cất kiến thức: Mô hình lớn ("giáo viên") huấn luyện mô hình nhỏ hơn ("học sinh") để giải quyết các nhiệm vụ tương tự. Mô hình nhỏ hơn trở nên nhanh hơn và hiệu quả hơn, lý tưởng cho các kịch bản thời gian thực.</li>
<li>Học tập liên bang: Huấn luyện mô hình AI trực tiếp trên các thiết bị thay vì gửi dữ liệu đến máy chủ trung tâm. Điều này đặc biệt hữu ích cho chăm sóc sức khỏe, nơi dữ liệu cá nhân được lưu trên thiết bị, cải thiện quyền riêng tư trong khi mô hình vẫn học và cập nhật an toàn.</li>
</ol>
6. Công cụ, khung làm việc và triển khai thực tế
Việc triển khai SLM trên thiết bị biên không chỉ là lý thuyết. Có các công cụ và khung làm việc thực tế:
<ul>
<li>TensorFlow Lite (LiteRT): Phiên bản được tối ưu hóa của TensorFlow dành riêng cho thiết bị di động và nhúng. Hỗ trợ lượng tử hóa và cắt tỉa, cho phép SLM chạy hiệu quả trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế.</li>
<li>ONNX Runtime: Hỗ trợ các cấu hình phần cứng khác nhau và các công cụ suy luận được tối ưu hóa. Tương thích với nhiều kỹ thuật nén mô hình.</li>
<li>MediaPipe: Khung giúp các nhà phát triển xây dựng các mô hình ML hiệu quả trên thiết bị. API LLM Inference cho phép chạy SLM trực tiếp trên thiết bị Android hoặc iOS. Lý tưởng cho các ứng dụng như dịch thuật thời gian thực hoặc nhận dạng giọng nói mà không cần truy cập đám mây.</li>
</ul>
7. Kết luận: Một kỷ nguyên mới cho AI tại thiết bị biên
Sự nổi lên của SLM đang định hình lại thế giới AI, nhấn mạnh hơn vào hiệu quả, quyền riêng tư và chức năng thời gian thực. Sự chuyển dịch này mở ra những khả năng thú vị, nơi AI mạnh mẽ có thể hoạt động trực tiếp trên các thiết bị mà chúng ta sử dụng hàng ngày – không cần đến đám mây.
Bằng cách sử dụng các kỹ thuật như nén mô hình, chưng cất kiến thức và học tập liên bang, chúng ta có thể khai thác hết tiềm năng của SLM và định nghĩa lại những gì AI biên có thể đạt được. Tương lai không chỉ giới hạn ở các trung tâm dữ liệu lớn; nó đang diễn ra trong túi của chúng ta, trở nên cá nhân hơn, được nhúng trong điện thoại thông minh, nhà cửa và thậm chí cả thiết bị đeo. Và SLM đang dẫn đầu xu hướng này.

Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ và Tương lai Trí tuệ Nhân tạo tại Thiết bị Biên

Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ (SLM): Tiềm năng to lớn của trí tuệ nhân tạo tại thiết bị biên Mục lục: Giới thiệu về Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) và ...

tháng 11 18, 2024

GPT-3.5-turbo-instruct: Chiến Thắng Áp Đảo Trước AI Cờ Vua

<h1>Mô hình ngôn ngữ lớn đấu với trí tuệ nhân tạo cờ vua: GPT-3.5-turbo-instruct bất ngờ thắng áp đảo</h1>
Mục lục
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Thí nghiệm: Đối đầu giữa các mô hình ngôn ngữ lớn và Stockfish<ul>
<li>Llama-3.2-3B</li>
<li>llama-3.1-70b</li>
<li>llama-3.1-70b-instruct</li>
<li>Qwen-2.5-72b</li>
<li>command-r-v01</li>
<li>gemma-2-27b</li>
<li>gpt-3.5-turbo-instruct</li>
<li>gpt-3.5-turbo</li>
<li>gpt-4o-mini</li>
<li>gpt-4o</li>
<li>o1-mini</li>
</ul>
</li>
<li>Kết quả tổng hợp và phân tích</li>
<li>Bài viết liên quan</li>
</ol>
1. Giới thiệu
Bài báo gốc trên GIGAZINE đã thực hiện một thí nghiệm thú vị: so sánh khả năng chơi cờ vua của nhiều mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) khác nhau với Stockfish, một chương trình cờ vua AI mạnh mẽ. Kết quả cho thấy hầu hết các LLM đều bị đánh bại dễ dàng, ngoại trừ một trường hợp bất ngờ: GPT-3.5-turbo-instruct đã giành chiến thắng áp đảo. Bài viết này sẽ tóm tắt và phân tích chi tiết kết quả thí nghiệm.
2. Thí nghiệm: Đối đầu giữa các mô hình ngôn ngữ lớn và Stockfish
Các nhà nghiên cứu từ Dynomight đã sử dụng một kịch bản cố định trong một ván cờ giữa Anand và Topalov, sau đó yêu cầu các LLM đưa ra nước đi tiếp theo. Mỗi LLM đã chơi 50 ván với Stockfish ở mức độ khó thấp nhất. Điểm số được tính như sau: +1500 điểm nếu LLM thắng, 0 điểm nếu hòa và -1500 điểm nếu Stockfish thắng. Họ cũng sử dụng một engine cờ vua để đánh giá chất lượng nước đi của LLM ở mỗi ván. Dưới đây là kết quả của một số mô hình tiêu biểu:
<ul>
<li>Llama-3.2-3B: Mô hình này thường đưa ra các nước đi dẫn đến mất quân và thua toàn bộ 50 ván đấu.
</li>
<li>llama-3.1-70b: Kết quả tốt hơn Llama-3.2-3B nhưng vẫn không thể thắng Stockfish.
</li>
<li>llama-3.1-70b-instruct: Không có sự khác biệt đáng kể so với hai mô hình Llama trước đó.
</li>
<li>Qwen-2.5-72b: Mô hình này cũng không thể đánh bại Stockfish.
</li>
<li>command-r-v01: Kết quả tương tự như các LLM khác, không có gì nổi bật.
</li>
<li>gemma-2-27b: Cũng thất bại trước Stockfish.
</li>
<li>gpt-3.5-turbo-instruct: Mô hình này đã thắng tất cả 10 ván đấu (do giới hạn API nên chỉ chơi được 10 ván), thậm chí còn thắng cả khi đối đầu với Stockfish ở cấp độ cao hơn.
</li>
<li>gpt-3.5-turbo: Phiên bản tương tác tốt hơn của GPT-3.5-turbo-instruct lại không thể thắng Stockfish.
</li>
<li>gpt-4o-mini: Được đánh giá là "tệ hại" trong thí nghiệm này.
</li>
<li>gpt-4o: Kết quả không cải thiện đáng kể so với gpt-4o-mini.
</li>
<li>o1-mini: Mặc dù được cho là có khả năng lập luận phức tạp, mô hình này cũng không có kết quả nổi bật trong cờ vua.
</li>
</ul>
Mỗi phần trên đều được minh họa bằng biểu đồ thể hiện giá trị đánh giá ván cờ theo từng nước đi.
3. Kết quả tổng hợp và phân tích
Biểu đồ tổng hợp kết quả của 11 mô hình cho thấy chỉ có GPT-3.5-turbo-instruct thể hiện hiệu suất tốt. Dynomight đưa ra một số giả thuyết giải thích cho kết quả này:
<ul>
<li>Mô hình ngôn ngữ lớn đủ lớn có thể chơi cờ vua, nhưng việc tinh chỉnh quá mức có thể làm giảm hiệu quả.</li>
<li>GPT-3.5-turbo-instruct được huấn luyện với lượng dữ liệu cờ vua lớn hơn nhiều so với các mô hình khác.</li>
<li>Sự khác biệt về kiến trúc và tập dữ liệu huấn luyện giữa các mô hình Transformer của các công ty khác nhau.</li>
</ul>
4. Bài viết liên quan
Bài báo đề cập đến một số bài viết liên quan khác trên GIGAZINE về chủ đề AI và cờ vua, bao gồm các thí nghiệm tương tự với các mô hình khác và phân tích hiệu suất của các mô hình AI trong giải quyết các bài toán cờ vua.
Tóm lại, thí nghiệm này cho thấy sự khác biệt đáng kể về khả năng chơi cờ vua giữa các mô hình LLM, và chỉ ra rằng việc huấn luyện với lượng dữ liệu khổng lồ và phù hợp là yếu tố then chốt để đạt được hiệu suất cao. Việc GPT-3.5-turbo-instruct thắng áp đảo là một kết quả bất ngờ và đáng chú ý, cần được nghiên cứu thêm để hiểu rõ hơn về nguyên nhân.

GPT-3.5-turbo-instruct: Chiến Thắng Áp Đảo Trước AI Cờ Vua

Mô hình ngôn ngữ lớn đấu với trí tuệ nhân tạo cờ vua: GPT-3.5-turbo-instruct bất ngờ thắng áp đảo Mục lục Giới thiệu Thí nghiệm: Đối đầu...

tháng 11 18, 2024

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>
Mục lục
<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>
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.
<h2>2. Tổng quan về mô hình Meta Llama 3.2 Vision 11B và 90B</h2>
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.
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.
<h2>3. Bộ dữ liệu DocVQA</h2>
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.
<h2>4. Chuẩn bị bộ dữ liệu cho các nhiệm vụ hỏi đáp hình ảnh</h2>
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.
<h2>5. SageMaker JumpStart</h2>
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.
<h2>6. Tổng quan về giải pháp</h2>
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.
<h2>7. Điều kiện tiên quyết</h2>
Để thử nghiệm giải pháp này bằng SageMaker JumpStart, bạn cần các điều kiện tiên quyết sau:
<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>
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.
<h2>9. Điều chỉnh bằng cách sử dụng SageMaker Python SDK</h2>
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.
<h2>10. Các chỉ số định lượng của việc tinh chỉnh</h2>
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.
<h2>11. Kết quả định tính của việc tinh chỉnh</h2>
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.
<h2>12. Dọn dẹp</h2>
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.
<h2>13. Kết luận</h2>
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.
<h2>14. Phụ lục</h2>
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:
<ul>
<li>Low-Rank Adaptation (LoRA)</li>
<li>Đào tạo độ chính xác hỗn hợp (bf16)</li>
</ul>
Bài viết cũng liệt kê các siêu tham số mặc định được sử dụng trong quá trình tinh chỉnh.

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>
Mục lục:
<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>
1. Giới thiệu về Gemini-Exp 1114 và LM Arena
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.
2. Kết quả đánh giá trên LM Arena
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.
3. Phân tích chi tiết kết quả
<ul>
<li>Xếp hạng: 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.
</li>
<li>Điểm số: 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.
</li>
<li>Số phiếu bầu: 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.
</li>
</ul>
4. Gemini-Exp 1114: Mô hình thử nghiệm hay tương lai của Google?
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.
5. Cách truy cập và sử dụng Gemini-Exp 1114
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.
6. Kết luận
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.

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>
Mục lục:
<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>
<a name="giải-đáp-thắc-mắc-về-ai-và-việc-tập-luyện-thể-hình"></a>
<h2>Giải đáp thắc mắc về AI và việc tập luyện thể hình</h2>
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.
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.
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.
<a name="tác-động-môi-trường-của-ai-và-trách-nhiệm-cá-nhân"></a>
<h2>Tác động môi trường của AI và trách nhiệm cá nhân</h2>
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.
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.
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.

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>
Mục lục
<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>
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.
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.
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:
<ul>
<li>Lập luận chuỗi suy nghĩ: Claude sẽ suy nghĩ có hệ thống về vấn đề trước khi trả lời.</li>
<li>Chuẩn hóa ví dụ: Chuyển đổi các ví dụ sang định dạng XML nhất quán để tăng tính rõ ràng và khả năng xử lý.</li>
<li>Làm giàu ví dụ: Nâng cao các ví dụ hiện có thông qua lập luận phù hợp với lời nhắc được cấu trúc lại.</li>
<li>Viết lại: Làm rõ cấu trúc lời nhắc đồng thời sửa lỗi ngữ pháp hoặc chính tả.</li>
<li>Thêm phần điền trước: Điền trước các thông báo của trợ lý để hướng dẫn đầu ra của Claude hiệu quả hơn.</li>
</ul>
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.
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:
<ul>
<li>Độ chính xác: Giảm thiểu sự hiểu sai hướng dẫn.</li>
<li>Tính nhất quán: Đảm bảo đạt được định dạng đầu ra mong muốn.</li>
<li>Hiệu suất: 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>
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.
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.
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.
<h2>Kết luận</h2>
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.

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

Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ và Tương lai Trí tuệ Nhân tạo tại Thiết bị Biên

GPT-3.5-turbo-instruct: Chiến Thắng Áp Đảo Trước AI Cờ Vua

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

Bài đăng phổ biến

Labels