Agent.ai.vn

Promptim: Cách Mạng Hóa Tối Ưu Lệnh AI

<h1>Promptim: Cách Mạng Hóa Việc Tối Ưu Hóa Lệnh Cho Trí Tuệ Nhân Tạo</h1>
<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ol>
<li>Tổng quan về Promptim</li>
<li>Sức mạnh của phát triển hướng đến đánh giá</li>
<li>Những lợi ích của việc tối ưu hóa lệnh</li>
<li>Thư viện tối ưu hóa lệnh Promptim AI</li>
<li>Cơ chế hoạt động của Promptim</li>
<li>Hướng dẫn từng bước triển khai Promptim</li>
<li>Tương lai của Promptim: Mở rộng tầm nhìn</li>
</ol>
<h2>1. Tổng quan về Promptim</h2>
<p>Promptim là một thư viện tối ưu hóa lệnh AI thử nghiệm, được thiết kế để cải thiện hiệu quả và hiệu suất của các lệnh trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và máy học.  Trong kỹ thuật tạo lệnh AI – nơi việc tạo ra các lệnh chính xác và hiệu quả là rất quan trọng – các nỗ lực trước đây thường dựa trên trực giác và thử và sai. Promptim giới thiệu một phương pháp tiếp cận có hệ thống hơn, dựa trên dữ liệu, nhằm mục đích mang lại độ chính xác và tính nhất quán cho quy trình này.</p>
<h2>2. Sức mạnh của phát triển hướng đến đánh giá</h2>
<p>Cốt lõi của chức năng Promptim là khái niệm phát triển hướng đến đánh giá. Phương pháp có hệ thống này sử dụng các tập dữ liệu được tuyển chọn cẩn thận và các chỉ số chính xác để theo dõi và định lượng sự cải thiện hiệu suất của lệnh. Bằng cách thiết lập khung làm việc có cấu trúc này, Promptim cung cấp một số lợi thế chính:</p>
<ul>
<li>Ngăn ngừa sự suy giảm hiệu suất bằng cách cung cấp đánh giá rõ ràng, có thể đo lường được về các thay đổi.</li>
<li>Thay đổi trọng tâm từ kỹ thuật tạo lệnh cụ thể cho từng mô hình sang đánh giá khách quan.</li>
<li>Đảm bảo sự cải thiện nhất quán và có thể định lượng được hiệu quả của lệnh.</li>
</ul>
<p>Thay vì dựa vào trực giác hoặc thử và sai, giờ đây bạn có một hệ thống mạnh mẽ cho phép <strong>quyết định dựa trên dữ liệu</strong> trong việc tối ưu hóa lệnh. Sự thay đổi mô hình này đại diện cho một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực kỹ thuật tạo lệnh AI.</p>
<h2>3. Những lợi ích của việc tối ưu hóa lệnh</h2>
<p>Việc tối ưu hóa lệnh thông qua Promptim mang lại nhiều lợi ích có thể cải thiện đáng kể quy trình làm việc AI của bạn:</p>
<ol>
<li><strong>Tự động hóa kỹ thuật tạo lệnh:</strong> Bằng cách sử dụng tối ưu hóa dựa trên dữ liệu, Promptim làm giảm đáng kể thời gian và công sức cần thiết trong việc tạo lệnh thủ công.</li>
<li><strong>Giới thiệu tính nghiêm ngặt khoa học:</strong> Việc sử dụng các chỉ số và tập dữ liệu mang lại tính khách quan cho kỹ thuật tạo lệnh, giảm thiểu các thay đổi tùy tiện và đảm bảo mỗi sửa đổi được hỗ trợ bởi những cải tiến có thể đo lường được.</li>
<li><strong>Tạo điều kiện thuận lợi cho việc thay đổi mô hình:</strong> Bằng cách tập trung vào các tập dữ liệu và chỉ số thay vì các lệnh cụ thể cho từng mô hình, Promptim cho phép chuyển đổi liền mạch giữa các mô hình AI khác nhau mà không làm mất đi những lợi ích của các lệnh được tối ưu hóa.</li>
<li><strong>Tính nhất quán trong hiệu suất:</strong> Phương pháp có hệ thống đảm bảo rằng những cải tiến về lệnh là nhất quán và có thể tái tạo, dẫn đến đầu ra AI đáng tin cậy hơn.</li>
</ol>
<h2>4. Thư viện tối ưu hóa lệnh Promptim AI</h2>
<p>Promptim là một thư viện tối ưu hóa lệnh AI thử nghiệm để giúp bạn cải thiện hệ thống AI của mình một cách có hệ thống. Promptim tự động hóa quá trình cải thiện lệnh cho các tác vụ cụ thể. Bạn cung cấp lệnh ban đầu, tập dữ liệu và trình đánh giá tùy chỉnh (và phản hồi của con người, nếu cần), và Promptim chạy một vòng lặp tối ưu hóa để tạo ra một lệnh đã được tinh chỉnh nhằm mục đích vượt trội hơn lệnh ban đầu.</p>
<h2>5. Cơ chế hoạt động của Promptim</h2>
<p>Khung hoạt động của Promptim xoay quanh một loạt các bước liên kết với nhau:</p>
<ol>
<li><strong>Chỉ định tập dữ liệu và lệnh:</strong> Bạn bắt đầu bằng cách xác định một tập dữ liệu toàn diện và một lệnh ban đầu để tối ưu hóa.</li>
<li><strong>Định nghĩa trình đánh giá:</strong> Các trình đánh giá tùy chỉnh được tạo ra để tính toán các chỉ số có liên quan, cung cấp thước đo định lượng về hiệu suất của lệnh.</li>
<li><strong>Thực thi và đo lường lệnh:</strong> Các lệnh được xác định được chạy trên các tập dữ liệu, với các trình đánh giá đo lường các chỉ số hiệu suất.</li>
<li><strong>Đề xuất siêu lệnh:</strong> Dựa trên kết quả, một siêu lệnh đề xuất các cải tiến tiềm năng cho lệnh ban đầu.</li>
<li><strong>Phân tích so sánh:</strong> Các chỉ số mới được so sánh với kết quả trước đó để đánh giá hiệu quả của các thay đổi được đề xuất.</li>
<li><strong>Tích hợp phản hồi của con người:</strong> Hệ thống cho phép kết hợp thông tin chi tiết từ con người, thêm một lớp hiểu biết tinh tế vào quá trình tối ưu hóa.</li>
</ol>
<p>Vòng lặp lặp lại này đảm bảo việc tinh chỉnh liên tục các lệnh, hướng tới hiệu suất tối ưu với mỗi lần lặp.</p>
<h2>6. Hướng dẫn từng bước triển khai Promptim</h2>
<p>Để tận dụng sức mạnh của Promptim trong các dự án AI của bạn, hãy làm theo các bước chính sau:</p>
<ol>
<li><strong>Thiết lập môi trường:</strong> Bắt đầu bằng cách thiết lập các biến môi trường cần thiết và quản lý khóa API để tích hợp liền mạch.</li>
<li><strong>Cấu hình tác vụ:</strong> Tạo và cấu hình các tác vụ với các tập dữ liệu và trình đánh giá phù hợp, được điều chỉnh theo ứng dụng AI cụ thể của bạn.</li>
<li><strong>Định nghĩa trình đánh giá:</strong> Phát triển các trình đánh giá tùy chỉnh để tính toán các chỉ số quan trọng như độ chính xác, độ chính xác hoặc bất kỳ chỉ số hiệu suất nào khác có liên quan.</li>
<li><strong>Thực thi vòng lặp tối ưu hóa:</strong> Chạy các vòng lặp tối ưu hóa lặp lại để cải thiện lệnh của bạn dần dần, đảm bảo rằng mỗi chu kỳ đưa bạn đến gần hơn với hiệu suất tối đa.</li>
<li><strong>Phân tích kết quả:</strong> Thường xuyên xem xét kết quả tối ưu hóa để hiểu rõ hơn về hiệu quả của lệnh và các lĩnh vực cần cải thiện hơn nữa.</li>
</ol>
<h2>7. Tương lai của Promptim: Mở rộng tầm nhìn</h2>
<p>Khi Promptim tiếp tục phát triển, một số phát triển thú vị đang ở trên đường chân trời:</p>
<ul>
<li>Tích hợp với giao diện người dùng Lang Smith để tăng khả năng truy cập và trải nghiệm người dùng.</li>
<li>Khám phá các phương pháp tối ưu hóa lệnh động.</li>
<li>Mở rộng để tối ưu hóa toàn bộ đồ thị ngôn ngữ, không chỉ các lệnh riêng lẻ.</li>
<li>Tiềm năng cải thiện toàn diện hơn trong các hệ thống AI phức tạp.</li>
</ul>
<p>Những tiến bộ này hứa hẹn sẽ củng cố hơn nữa vị trí của Promptim như một công cụ quan trọng trong bộ công cụ của nhà phát triển AI, đẩy mạnh ranh giới của những gì có thể trong kỹ thuật tạo lệnh.</p>

Promptim: Cách Mạng Hóa Tối Ưu Lệnh AI

Promptim: Cách Mạng Hóa Việc Tối Ưu Hóa Lệnh Cho Trí Tuệ Nhân Tạo Mục lục Tổng quan về Promptim Sức mạnh của phát triển hướng đến đánh g...

tháng 11 18, 2024

Những Mô Hình AI Ấn Độ Đáng Chú Ý Năm 2024

<h1>Các Mô Hình AI Ấn Độ Làm Nên Lịch Sử Năm 2024</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="#bharatgen-v%C3%A0-e-vikrai">BharatGen và e-vikrAI</a></li>
<li><a href="#nvidia-nemotron-4-mini-hindi-4b-v%C3%A0-d%E1%BB%B1-%C3%A1n-indus-20">NVIDIA Nemotron-4-Mini-Hindi-4B và Dự Án Indus 2.0</a></li>
<li><a href="#krutrim">Krutrim</a></li>
<li><a href="#sarvam-1">Sarvam-1</a></li>
<li><a href="#surya-ocr">Surya OCR</a></li>
<li><a href="#everest-10">Everest 1.0</a></li>
<li><a href="#chitralekha">Chitralekha</a></li>
<li><a href="#airavata">Airavata</a></li>
<li><a href="#sutra">Sutra</a></li>
<li><a href="#devika">Devika</a></li>
<li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li>
</ul>
<br>

<p><a id="giới-thiệu"></a></p>
<h2>Giới thiệu</h2>
<p>Năm 2024 chứng kiến bước ngoặt đáng kể trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) tại Ấn Độ. Với sự hỗ trợ mạnh mẽ từ chính phủ dành cho các công ty khởi nghiệp AI nội địa, quốc gia này đang trải qua những thay đổi lớn trong các lĩnh vực công nghệ và kinh doanh.  Sự tích hợp các ngôn ngữ địa phương, tính phù hợp về văn hoá và các ứng dụng thực tiễn đã giúp các mô hình AI trong năm nay không chỉ trao quyền cho các doanh nghiệp Ấn Độ mà còn thiết lập các chuẩn mực mới cho hệ sinh thái AI toàn cầu. Bài viết này sẽ điểm lại những mô hình AI ấn tượng nhất được ra mắt tại Ấn Độ trong năm 2024, tập trung vào cách chúng thúc đẩy sự phát triển AI của Ấn Độ trên trường quốc tế.</p>
<br>

<p><a id="bharatgen-và-e-vikrai"></a></p>
<h2>BharatGen và e-vikrAI</h2>
<p>Chính phủ Ấn Độ gần đây đã công bố BharatGen, sáng kiến đầu tiên do chính phủ tài trợ nhằm phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đa phương thức. BharatGen hướng đến mục tiêu xây dựng "GenAI cho Bharat, bởi Bharat".  Sáng kiến này đã ra mắt e-vikrAI – một giải pháp tiên tiến được hỗ trợ bởi Mô hình Ngôn ngữ Hình ảnh, được thiết kế dành cho hình ảnh sản phẩm trong thương mại điện tử Ấn Độ. e-vikrAI đơn giản hóa việc lập danh mục cho người bán, loại bỏ nhu cầu nhập liệu thủ công. Chỉ cần tải lên hình ảnh sản phẩm, người bán sẽ nhận được các gợi ý về tiêu đề, mô tả, tính năng và giá cả tự động tạo, tất cả đều dựa trên sự hiểu biết sâu sắc về văn hóa Ấn Độ.</p>
<br>

<p><a id="nvidia-nemotron-4-mini-hindi-4b-và-dự-án-indus-20"></a></p>
<h2>NVIDIA Nemotron-4-Mini-Hindi-4B và Dự Án Indus 2.0</h2>
<p>Trong chuyến thăm Ấn Độ, Giám đốc điều hành của NVIDIA, Jensen Huang, đã ra mắt mô hình Nemotron-4-Mini-Hindi-4B, một mô hình ngôn ngữ tiếng Hindi nhỏ gọn nhưng mạnh mẽ, được thiết kế để giúp các doanh nghiệp tạo ra các giải pháp AI đáp ứng nhu cầu khu vực. Mô hình này, là một phần của dịch vụ vi mô NIM của NVIDIA, có thể được triển khai trên các hệ thống được tăng tốc bằng GPU của NVIDIA, tối ưu hóa hiệu suất cho nhiều ứng dụng khác nhau. Tech Mahindra là công ty đầu tiên triển khai mô hình này, tạo ra Indus 2.0, tập trung vào tiếng Hindi và các phương ngữ của nó. Mô hình tiếng Hindi Nemotron có 4 tỷ tham số và được lấy từ mô hình đa ngôn ngữ 15 tỷ tham số, Nemotron-4. Nó được huấn luyện với dữ liệu tiếng Hindi thực tế và dữ liệu tổng hợp, bao gồm cả tiếng Anh. Sau khi được tinh chỉnh với NVIDIA NeMo, nó dẫn đầu nhiều tiêu chuẩn chính xác cho các mô hình AI với tối đa 8 tỷ tham số. Được đóng gói dưới dạng một dịch vụ vi mô, nó hỗ trợ nhiều ứng dụng trong ngành, bao gồm giáo dục và chăm sóc sức khỏe.</p>
<br>

<p><a id="krutrim"></a></p>
<h2>Krutrim</h2>
<p>Đầu năm nay, Ola Krutrim của Bhavish Aggarwal đã ra mắt mô hình AI đầu tiên của mình, Krutrim. Mô hình này có thể hiểu 22 ngôn ngữ Ấn Độ và tạo văn bản bằng 10 ngôn ngữ, bao gồm tiếng Hindi, Marathi, Bengali, Tamil, Kannada, Telugu, Odia, Gujarati và Malayalam. Krutrim được huấn luyện trên hơn 2 nghìn tỷ mã thông báo, với sự tập trung mạnh mẽ vào dữ liệu Ấn Độ, làm cho nó đặc biệt phù hợp để phản ánh các sắc thái của di sản và văn hóa Ấn Độ.</p>
<br>

<p><a id="sarvam-1"></a></p>
<h2>Sarvam-1</h2>
<p>Công ty khởi nghiệp AI của Ấn Độ Sarvam AI đã ra mắt Sarvam-1, LLM đầu tiên được tối ưu hóa đặc biệt cho các ngôn ngữ Ấn Độ. Được phát triển với 2 tỷ tham số, Sarvam-1 hỗ trợ 10 ngôn ngữ chính của Ấn Độ – Bengali, Gujarati, Hindi, Kannada, Malayalam, Marathi, Oriya, Punjabi, Tamil và Telugu. Một trong những tính năng chính của Sarvam-1 là hiệu quả tính toán. Mô hình này cung cấp tốc độ suy luận nhanh hơn từ bốn đến sáu lần so với các mô hình lớn hơn như Gemma-2-9B và Llama-3.1-8B trong khi vẫn duy trì mức hiệu suất cạnh tranh. Điều này làm cho Sarvam-1 đặc biệt phù hợp để triển khai trong các môi trường sản xuất, bao gồm cả các thiết bị edge nơi tài nguyên tính toán có thể bị hạn chế.</p>
<br>

<p><a id="surya-ocr"></a></p>
<h2>Surya OCR</h2>
<p>Surya OCR là một bộ công cụ nhận dạng ký tự quang học (OCR) toàn diện được phát triển để xử lý nhiều loại tài liệu và ngôn ngữ khác nhau. Được tạo ra bởi Vik Paruchuri, nó gần đây đã ra mắt phiên bản v2, cung cấp độ chính xác được cải thiện trên tất cả các loại tài liệu và vượt trội hơn cả Tesseract và Google Cloud OCR. Surya có thể phát hiện các yếu tố bố cục khác nhau như bảng, hình ảnh, tiêu đề, v.v., và xác định cách sắp xếp của chúng trong tài liệu. Surya OCR có thể dễ dàng cài đặt thông qua pip và yêu cầu Python 3.9+ cùng với PyTorch. Trọng lượng của mô hình được tải xuống tự động trong lần chạy đầu tiên, đơn giản hóa quá trình thiết lập. Một API đáng tin cậy cũng có sẵn cho những người thích các giải pháp được lưu trữ. API này hỗ trợ nhiều định dạng tài liệu và đảm bảo hiệu suất nhất quán cho các nhu cầu OCR khác nhau. Surya cũng cung cấp một giao diện dòng lệnh mạnh mẽ, cho phép người dùng thực hiện các tác vụ như OCR, phát hiện văn bản, phân tích bố cục và phát hiện thứ tự đọc trực tiếp từ thiết bị đầu cuối. Ngoài ra, Surya có thể được tích hợp vào các script Python, cho phép các đường dẫn OCR tùy chỉnh và quy trình tiền xử lý cho các trường hợp sử dụng nâng cao hơn.</p>
<br>

<p><a id="everest-10"></a></p>
<h2>Everest 1.0</h2>
<p>Hanooman của SML đã giới thiệu Everest 1.0, một hệ thống AI đa ngôn ngữ hỗ trợ các ngôn ngữ Ấn Độ, bao gồm tiếng Hindi, Bengali, Tamil và Telugu. Hiện tại, nó hỗ trợ 35 ngôn ngữ, với kế hoạch mở rộng lên 90 ngôn ngữ trong những tháng tới. Được cung cấp bởi kiến trúc mô hình chuyên gia thực thi (EEM), Everest 1.0 xử lý các tác vụ như truy cập dữ liệu thời gian thực, thông tin dự đoán và phân tích hình ảnh. Nó tìm cách cải thiện khả năng tiếp cận và tính bao trùm trong các lĩnh vực như dịch vụ khách hàng, giáo dục, chăm sóc sức khỏe và tài chính.</p>
<br>

<p><a id="chitralekha"></a></p>
<h2>Chitralekha</h2>
<p>Chitralekha là một nền tảng tạo video nguồn mở được hỗ trợ bởi Quỹ EkStep và được xây dựng bằng các mô hình AI được phát triển nội bộ bởi AI4Bhārat. Nền tảng này mở rộng để nâng cấp và tích hợp các tính năng mới. Ban đầu được phát triển để chú thích video, nó cho phép người dùng tự động tạo và chỉnh sửa bản ghi âm bằng các ngôn ngữ Ấn Độ. Các tính năng chính của nó bao gồm tạo và tải xuống phụ đề, lồng tiếng âm thanh/video và dịch video sang nhiều ngôn ngữ Ấn Độ.</p>
<br>

<p><a id="airavata"></a></p>
<h2>Airavata</h2>
<p>Airavata là một LLM được tinh chỉnh bằng hướng dẫn nguồn mở cho tiếng Hindi, được phát triển bởi AI4Bharat, một phòng thí nghiệm nghiên cứu tại IIT Madras. Được phát hành vào năm 2024, Airavata được tạo ra bằng cách tinh chỉnh mô hình OpenHathi (được phát triển bởi Sarvam AI) bằng các bộ dữ liệu tinh chỉnh hướng dẫn đa dạng bằng tiếng Hindi. Mô hình, được đặt tên theo từ tiếng Phạn có nghĩa là "voi", cải thiện hiệu suất trên nhiều tác vụ hỗ trợ bằng tiếng Hindi. Airavata được huấn luyện bằng các bộ dữ liệu thân thiện với giấy phép, được quản lý bởi con người, bao gồm cả các phiên bản được dịch của các bộ dữ liệu tinh chỉnh hướng dẫn bằng tiếng Anh, để đảm bảo tính bền vững và tránh các hạn chế về cấp phép.</p>
<br>

<p><a id="sutra"></a></p>
<h2>Sutra</h2>
<p>Two AI, một công ty khởi nghiệp do Pranav Mistry thành lập, đã giới thiệu một họ mô hình được gọi là SUTRA. Kiến trúc bộ chuyển đổi kép của nó cung cấp các giải pháp AI đa ngôn ngữ, hiệu quả về chi phí bằng hơn 50 ngôn ngữ, bao gồm một số ngôn ngữ Nam Á như Gujarati, Marathi, Tamil và Telugu. Mô hình này có hai bộ chuyển đổi hỗn hợp của các chuyên gia: một mô hình khái niệm và một bộ mã hóa-giải mã để dịch, hoạt động cùng nhau để mang lại khả năng xử lý ngôn ngữ hiệu quả và chính xác.</p>
<br>

<p><a id="devika"></a></p>
<h2>Devika</h2>
<p>Devika là một kỹ sư phần mềm AI nguồn mở do Mufeed VH, một nhà phát triển 21 tuổi đến từ Kerala, phát triển. Được tạo ra như một sự thay thế cho Devin AI của Cognition Labs, Devika hiểu các hướng dẫn của con người ở cấp độ cao, chia nhỏ chúng thành các bước, nghiên cứu thông tin có liên quan và viết mã để đạt được các mục tiêu đã cho. Devika sử dụng các mô hình AI tiên tiến như Claude 3, GPT-4, GPT-3.5 và LLM cục bộ thông qua Ollama. Nó có thể thực thi mã mà nó tạo ra, tự động sửa lỗi và thậm chí triển khai các trang web tĩnh trên Netlify.</p>
<br>

<p><a id="kết-luận"></a></p>
<h2>Kết luận</h2>
<p>Những mô hình AI này minh chứng cho sự tiến bộ nhanh chóng của Ấn Độ trong lĩnh vực AI, đặc biệt là trong việc ứng dụng AI vào giải quyết các vấn đề thực tế của người dân và doanh nghiệp.  Sự kết hợp giữa tài trợ chính phủ, sự đổi mới của các công ty khởi nghiệp và cộng đồng nguồn mở đã tạo nên một hệ sinh thái AI năng động và đầy triển vọng tại Ấn Độ, góp phần vào sự phát triển chung của lĩnh vực AI toàn cầu.</p>

Những Mô Hình AI Ấn Độ Đáng Chú Ý Năm 2024

Các Mô Hình AI Ấn Độ Làm Nên Lịch Sử Năm 2024 Mục lục Giới thiệu BharatGen và e-vikrAI NVIDIA Nemotron-4-Mini-Hindi-4B và Dự Án Indus 2...

tháng 11 18, 2024

Athina AI Gọi Vốn Hạt Giống 3 Triệu USD, Được Y Combinator Hỗ Trợ

<h1>Athina AI Thu Hút 3 Triệu USD Vòng Hạt Giống, Được Hỗ Trợ Bởi Y Combinator</h1>
<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ul>
<li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u-athina-ai">Giới thiệu Athina AI</a></li>
<li><a href="#v%C3%B2ng-h%E1%BA%A1t-gi%E1%BB%91ng-v%C3%A0-c%C3%A1c-nh%C3%A0-%C4%91%E1%BA%A7u-t%C6%B0">Vòng Hạt Giống và Các Nhà Đầu Tư</a></li>
<li><a href="#s%E1%BA%A3n-ph%E1%BA%A9m-v%C3%A0-kh%C3%A1ch-h%C3%A0ng">Sản Phẩm và Khách Hàng</a></li>
<li><a href="#th%C3%B4ng-tin-v%E1%BB%81-c%C3%A1c-%C4%91%E1%BB%93ng-s%C3%A1ng-l%E1%BA%ADp">Thông Tin Về Các Đồng Sáng Lập</a></li>
<li><a href="#t%E1%BA%A7m-nh%C3%ACn-t%C6%B0%C6%A1ng-lai">Tầm Nhìn Tương Lai</a></li>
</ul>
<br>

<h2>Giới thiệu Athina AI</h2>
<p>Athina AI là một startup trí tuệ nhân tạo (AI) mới đây đã nhận được một khoản đầu tư đáng kể. Được thành lập vào năm 2022 và tham gia chương trình Y Combinator vào mùa đông năm 2023, Athina AI tập trung vào việc phát triển một nền tảng hợp tác nhằm xây dựng, thử nghiệm và giám sát các tính năng AI, giúp đẩy nhanh quá trình đưa AI vào sản xuất.  Nền tảng này hứa hẹn sẽ giúp các doanh nghiệp xây dựng ứng dụng AI một cách liền mạch và hiệu quả hơn.</p>
<br>

<h2>Vòng Hạt Giống và Các Nhà Đầu Tư</h2>
<p>Athina AI vừa hoàn tất vòng gọi vốn hạt giống trị giá 3 triệu USD. Vòng gọi vốn này thu hút sự tham gia của nhiều nhà đầu tư uy tín, bao gồm: Y Combinator, Flourish Ventures, Kleiner Perkins Scout Fund, GSF, Bharat Founders Fund, cùng với các nhà đầu tư cá nhân từ các công ty công nghệ hàng đầu như Perplexity và Snorkel AI.  Khoản đầu tư này sẽ hỗ trợ Athina AI tiếp tục phát triển nền tảng của mình và mở rộng phạm vi hoạt động.</p>
<br>

<h2>Sản Phẩm và Khách Hàng</h2>
<p>Nền tảng phát triển AI của Athina AI được thiết kế để giúp các nhóm kỹ sư AI vượt qua những thách thức trong việc xây dựng các sản phẩm AI an toàn và đáng tin cậy.  Hiện tại, Athina AI đã có một số khách hàng lớn, bao gồm các công ty kỳ lân như Perplexity, Meesho, Doximity và PhysicsWallah.  Điều này cho thấy tiềm năng và sức hút của sản phẩm đối với thị trường.</p>
<br>

<h2>Thông Tin Về Các Đồng Sáng Lập</h2>
<p>Hai đồng sáng lập của Athina AI là Shiv Sakhuja và Himanshu Bamoria, đều là những người Mỹ gốc Ấn Độ tài năng.  Shiv Sakhuja, CEO của Athina AI, tốt nghiệp chuyên ngành khoa học máy tính tại Đại học Columbia và từng làm kỹ sư tại Google. Himanshu Bamoria tốt nghiệp IIT Delhi và có kinh nghiệm dày dặn trong lĩnh vực khởi nghiệp, từng đồng sáng lập các công ty như Gingr, Olan Fuels và Atcost.</p>
<br>

<h2>Tầm Nhìn Tương Lai</h2>
<p>Athina AI tin rằng AI sẽ trở thành một phần không thể thiếu của mọi sản phẩm phần mềm trong vòng 5 năm tới.  Tuy nhiên, việc xây dựng các hệ thống AI sẵn sàng sản xuất là một thách thức lớn.  Với vòng gọi vốn thành công này, Athina AI đặt mục tiêu tiếp tục phát triển và trở thành một giải pháp hàng đầu trong lĩnh vực phát triển AI, giúp các doanh nghiệp tận dụng tối đa sức mạnh của công nghệ này.  Các đồng sáng lập bày tỏ sự lạc quan về tương lai và khẳng định rằng đây mới chỉ là bước khởi đầu của hành trình.</p>

Athina AI Gọi Vốn Hạt Giống 3 Triệu USD, Được Y Combinator Hỗ Trợ

Athina AI Thu Hút 3 Triệu USD Vòng Hạt Giống, Được Hỗ Trợ Bởi Y Combinator Mục lục Giới thiệu Athina AI Vòng Hạt Giống và Các Nhà Đầu Tư...

tháng 11 18, 2024

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>
<p><strong>Mục lục:</strong></p>
<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>
<p><strong>1. Giới thiệu về Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) và thách thức của chúng</strong></p>
<p>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.</p>
<p>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.</p>
<p><strong>2. Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ (SLM): Giải pháp cho điện toán biên</strong></p>
<p>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.</p>
<p>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.</p>
<p><strong>3. Tại sao cần Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ cho Điện toán Biên?</strong></p>
<p>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:</p>
<ul>
<li><strong>Xử lý thời gian thực:</strong> 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><strong>Hiệu quả năng lượng:</strong> 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><strong>Bảo mật dữ liệu:</strong> 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>
<p><strong>4. Thách thức chính khi triển khai SLM trên thiết bị biên</strong></p>
<p>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.</p>
<ol>
<li><strong>Tài nguyên tính toán hạn chế:</strong> 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><strong>Hạn chế về bộ nhớ và lưu trữ:</strong> 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><strong>Tuổi thọ pin:</strong> 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>
<p><strong>5. Tối ưu hóa Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ cho thiết bị biên</strong></p>
<p>Một số chiến lược để tối ưu hóa SLM nhằm triển khai thành công trên thiết bị biên:</p>
<ol>
<li><strong>Nén và lượng tử hóa mô hình:</strong> 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><strong>Chưng cất kiến thức:</strong> 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><strong>Học tập liên bang:</strong> 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>
<p><strong>6. Công cụ, khung làm việc và triển khai thực tế</strong></p>
<p>Việc triển khai SLM trên thiết bị biên không chỉ là lý thuyết. Có các công cụ và khung làm việc thực tế:</p>
<ul>
<li><strong>TensorFlow Lite (LiteRT):</strong> 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><strong>ONNX Runtime:</strong> 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><strong>MediaPipe:</strong> 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>
<p><strong>7. Kết luận: Một kỷ nguyên mới cho AI tại thiết bị biên</strong></p>
<p>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.</p>
<p>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.</p>

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>
<p><strong>Mục lục</strong></p>
<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>
<p><strong>1. Giới thiệu</strong></p>
<p>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.</p>
<p><strong>2. Thí nghiệm: Đối đầu giữa các mô hình ngôn ngữ lớn và Stockfish</strong></p>
<p>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:</p>
<ul>
<li><p><strong>Llama-3.2-3B:</strong> Mô hình này thường đưa ra các nước đi dẫn đến mất quân và thua toàn bộ 50 ván đấu.</p>
</li>
<li><p><strong>llama-3.1-70b:</strong>  Kết quả tốt hơn Llama-3.2-3B nhưng vẫn không thể thắng Stockfish.</p>
</li>
<li><p><strong>llama-3.1-70b-instruct:</strong>  Không có sự khác biệt đáng kể so với hai mô hình Llama trước đó.</p>
</li>
<li><p><strong>Qwen-2.5-72b:</strong>  Mô hình này cũng không thể đánh bại Stockfish.</p>
</li>
<li><p><strong>command-r-v01:</strong>  Kết quả tương tự như các LLM khác, không có gì nổi bật.</p>
</li>
<li><p><strong>gemma-2-27b:</strong>  Cũng thất bại trước Stockfish.</p>
</li>
<li><p><strong>gpt-3.5-turbo-instruct:</strong> 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.</p>
</li>
<li><p><strong>gpt-3.5-turbo:</strong>  Phiên bản tương tác tốt hơn của GPT-3.5-turbo-instruct lại không thể thắng Stockfish.</p>
</li>
<li><p><strong>gpt-4o-mini:</strong>  Được đánh giá là "tệ hại" trong thí nghiệm này.</p>
</li>
<li><p><strong>gpt-4o:</strong>  Kết quả không cải thiện đáng kể so với gpt-4o-mini.</p>
</li>
<li><p><strong>o1-mini:</strong>  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.</p>
</li>
</ul>
<p>Mỗi phần trên đều được minh họa bằng biểu đồ thể hiện giá trị đánh giá ván cờ theo từng nước đi.</p>
<p><strong>3. Kết quả tổng hợp và phân tích</strong></p>
<p>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:</p>
<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>
<p><strong>4. Bài viết liên quan</strong></p>
<p>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.</p>
<p>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.</p>

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>
<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

Promptim: Cách Mạng Hóa Tối Ưu Lệnh AI

Những Mô Hình AI Ấn Độ Đáng Chú Ý Năm 2024

Athina AI Gọi Vốn Hạt Giống 3 Triệu USD, Được Y Combinator Hỗ Trợ

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

Bài đăng phổ biến

Labels