Agent.ai.vn

LLM và Hiện Tượng "Lỗi Đảo Ngược": Thách Thức và Giải Pháp

<h1>LLM và "Lỗi Đảo Ngược": Thách thức và Giải pháp</h1>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu về "Lỗi Đảo Ngược" trong Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)</li>
<li>Nguyên nhân của "Lỗi Đảo Ngược"</li>
<li>Phương pháp khắc phục: Tối ưu hóa Mô hình Ngôn ngữ Lớn song hướng (BICO)</li>
<li>Kết luận và hướng phát triển</li>
</ol>
1. Giới thiệu về "Lỗi Đảo Ngược" trong Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)
Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) hiện đại, dù sở hữu khả năng lập luận tiên tiến, vẫn thường mắc lỗi khi xử lý các mối quan hệ giữa các thực thể. Bài báo "Bidirectional Causal Language Model Optimization to Make GPT and Llama Robust Against the Reversal Curse" của Adeeba Alam Ansari (15/11/2024) đã đề cập đến hiện tượng này, được gọi là "Lỗi Đảo Ngược" (Reversal Curse). Hiện tượng này xảy ra khi LLM xử lý quan hệ R giữa hai thực thể a và b. LLM dễ dàng xử lý câu dạng "aRb" nhưng lại gặp khó khăn với câu dạng "b R-1 a" (R-1 là quan hệ nghịch đảo của R). Ví dụ, LLM trả lời dễ dàng câu hỏi "Ai là mẹ của Tom Cruise?", nhưng lại dễ bị sai hoặc "ảo tưởng" khi trả lời câu hỏi "Con trai của Mary Lee Pfeiffer là ai?". Điều này đáng chú ý vì LLM đã biết mối quan hệ giữa Tom Cruise và Mary Lee Pfeiffer.
2. Nguyên nhân của "Lỗi Đảo Ngược"
Các nhà nghiên cứu từ Đại học Nhân dân Trung Quốc đã chỉ ra rằng hàm mục tiêu huấn luyện là một trong những nguyên nhân chính gây ra "Lỗi Đảo Ngược". Phương pháp dự đoán token tiếp theo (NTP) được sử dụng rộng rãi trong quá trình huấn luyện các LLM như GPT và Llama. Trong các mô hình này, mặt nạ chú ý chỉ tập trung vào các token trước đó, bỏ qua các token sau đó. Điều này dẫn đến việc mô hình tối đa hóa xác suất của b khi biết a, nhưng không đảm bảo xác suất cao cho a khi biết b. Ngược lại, các mô hình GLM được huấn luyện với mục tiêu điền vào chỗ trống tự hồi quy, cho phép token bị che chắn ảnh hưởng đến cả token trước và sau, làm cho chúng ít bị ảnh hưởng bởi "Lỗi Đảo Ngược". Sự khác biệt trong quá trình huấn luyện chuỗi này được cho là nguyên nhân gốc rễ của hiệu suất kém của LLM với các quan hệ nghịch đảo.
3. Phương pháp khắc phục: Tối ưu hóa Mô hình Ngôn ngữ Lớn song hướng (BICO)
Để giải quyết vấn đề này, các tác giả đề xuất phương pháp điều chỉnh hàm mục tiêu huấn luyện của LLM sao cho tương tự như ABI (Autoregressive Blank In-filling). Họ đã tinh chỉnh các mô hình bằng cách sử dụng Tối ưu hóa Mô hình Ngôn ngữ Lớn song hướng (BICO). BICO áp dụng mục tiêu điền vào chỗ trống tự hồi quy tương tự như GLM, nhưng với các sửa đổi nhằm mục đích cụ thể cho các mô hình ngôn ngữ có tính nhân quả. Các tác giả đã giới thiệu các embedding vị trí quay (tương đối) và sửa đổi hàm chú ý để nó trở nên song hướng. Phương pháp tinh chỉnh này đã cải thiện độ chính xác của mô hình trong các bài toán dịch ngược và giải toán. Trong một thử nghiệm trên dữ liệu "Tên đến Mô tả", GLM đạt độ chính xác khoảng 80%, trong khi Llama đạt 0%.
4. Kết luận và hướng phát triển
Bài báo phân tích "Lỗi Đảo Ngược" và đề xuất chiến lược tinh chỉnh để giảm thiểu vấn đề này. Bằng cách sử dụng mô hình ngôn ngữ có tính nhân quả với mục tiêu tương tự như ABI, nghiên cứu này làm sáng tỏ hiệu suất kém của LLM đối với các quan hệ nghịch đảo. Công trình này có thể được mở rộng hơn nữa để kiểm tra tác động của các kỹ thuật tiên tiến, chẳng hạn như RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), đối với "Lỗi Đảo Ngược".

LLM và Hiện Tượng "Lỗi Đảo Ngược": Thách Thức và Giải Pháp

LLM và "Lỗi Đảo Ngược": Thách thức và Giải pháp Mục lục: Giới thiệu về "Lỗi Đảo Ngược" trong Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LL...

tháng 11 18, 2024

LLaMA-Mesh: Mô hình AI đột phá kết hợp tạo mesh 3D và ngôn ngữ lớn

<h1>LLaMA-Mesh: Mô hình AI tiên phong kết hợp tạo mesh 3D với mô hình ngôn ngữ lớn</h1>
Mục lục
<ol>
<li>Giới thiệu vấn đề</li>
<li>Các phương pháp hiện có</li>
<li>LLaMA-Mesh: Giải pháp đột phá</li>
<li>Quá trình huấn luyện và kiến trúc</li>
<li>Hiệu suất và ứng dụng</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu vấn đề
Một thách thức lớn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo là cho phép các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trực tiếp tạo ra các lưới 3D (mesh) từ mô tả văn bản. Các kỹ thuật thông thường hạn chế khả năng hoạt động của LLM như các thành phần dựa trên văn bản và loại bỏ các quy trình đa phương thức kết hợp tạo nội dung văn bản và 3D. Hầu hết các khung hiện có đều yêu cầu kiến trúc bổ sung hoặc tài nguyên tính toán khổng lồ, khiến chúng khó sử dụng trong các môi trường tương tác thời gian thực như trò chơi video, thực tế ảo và thiết kế công nghiệp. Việc thiếu các hệ thống thống nhất kết hợp liền mạch khả năng hiểu ngôn ngữ và tạo hình 3D làm phức tạp thêm việc tạo nội dung 3D hiệu quả và dễ tiếp cận. Ngược lại, các giải pháp cho những vấn đề này có thể thay đổi cục diện của AI đa phương thức và làm cho quy trình thiết kế 3D trực quan và khả năng mở rộng hơn.
2. Các phương pháp hiện có
Các phương pháp hiện có để tạo hình 3D có thể được phân loại rộng rãi thành các mô hình tự hồi quy và các phương pháp chưng cất điểm số. Các mô hình tự hồi quy như MeshGFT và PolyGen phân mảnh dữ liệu lưới 3D và sử dụng máy biến áp để tạo lưới đối tượng. Chúng hoạt động tốt nhưng được huấn luyện từ đầu và không tích hợp ngôn ngữ tự nhiên; ngoài ra, chúng yêu cầu tài nguyên tính toán khổng lồ. Các phương pháp chưng cất điểm số bao gồm DreamFusion và Magic3D; chúng sử dụng một mô hình khuếch tán được huấn luyện trước duy nhất để tạo đối tượng. Các phương pháp này dựa trên các biểu diễn trung gian như trường khoảng cách có dấu hoặc lưới voxel, bao gồm nhiều xử lý hơn và tốn nhiều tài nguyên tính toán, do đó không hiệu quả lắm đối với các ứng dụng thời gian thực. Cả hai loại đều không cho phép tính linh hoạt cần thiết để dễ dàng chèn các khả năng tạo hình dựa trên văn bản và 3D trong một khung thống nhất và hiệu quả.
3. LLaMA-Mesh: Giải pháp đột phá
Các nhà nghiên cứu tại NVIDIA và Đại học Thanh Hoa giới thiệu LLaMA-MESH, khung đầu tiên kết hợp biểu diễn của các phương thức văn bản và 3D thành một kiến trúc duy nhất. Định dạng tệp OBJ dựa trên văn bản mã hóa lưới 3D bằng văn bản thuần túy, bao gồm tọa độ đỉnh và định nghĩa mặt. Vì không cần mở rộng vốn từ vựng mã thông báo hay thay đổi bộ phân mảnh, nên thiết kế này giảm chi phí tính toán; bằng cách sử dụng kiến thức không gian và kết hợp nó với nền tảng có điều kiện của LLM, LLaMA-MESH cho phép người dùng tạo nội dung 3D trực tiếp từ các lời nhắc văn bản. Việc huấn luyện trên một tập dữ liệu biên tập các đoạn hội thoại xen kẽ văn bản-3D cho phép tạo ra các khả năng, bao gồm việc diễn giải và mô tả lưới 3D bằng ngôn ngữ tự nhiên. Hơn nữa, việc tích hợp của nó loại bỏ các kiến trúc riêng biệt và do đó làm cho khung này rất hiệu quả và linh hoạt để thực hiện các nhiệm vụ đa phương thức.
4. Quá trình huấn luyện và kiến trúc
Lưới được mã hóa ở định dạng OBJ, với tọa độ đỉnh và định nghĩa mặt được chuyển đổi thành chuỗi văn bản thuần túy. Lượng tử hóa được áp dụng cho tọa độ đỉnh để giảm độ dài của chuỗi mã thông báo mà không ảnh hưởng đến độ chính xác hình học để tương thích với cửa sổ ngữ cảnh của LLM. Việc tinh chỉnh diễn ra trên một tập dữ liệu được phát triển từ Objaverse, chứa hơn 31.000 lưới được tuyển chọn, được mở rộng lên 125.000 mẫu thông qua tăng cường dữ liệu. Chữ thuyết minh được tạo ra bằng Cap3D trong khi sự phong phú của cấu trúc đối thoại được quyết định dựa trên các mẫu dựa trên quy tắc cũng như các kỹ thuật tăng cường LLM. Nó đã được tinh chỉnh trên 32 GPU A100 trong 21.000 lần lặp lại bằng cách sử dụng hỗn hợp các nhiệm vụ tạo lưới, hiểu lưới và hội thoại. Kiến trúc được sử dụng là LLaMA 3.1-8B-Instruct, cung cấp một khởi tạo tốt khi kết hợp các phương thức văn bản và 3D.
5. Hiệu suất và ứng dụng
LLAMA-MESH đạt được hiệu suất vượt trội: tạo ra các lưới 3D đa dạng, chất lượng cao với cấu trúc hình học như của nghệ sĩ trong khi vượt trội so với các phương pháp truyền thống về hiệu quả tính toán trên sự cân bằng của các nhiệm vụ đa phương thức, với khả năng hiểu và lập luận ngôn ngữ tốt. Kiến trúc này tỏ ra mạnh mẽ hơn đối với việc tạo hình 3D từ văn bản, được chứng minh trong các ứng dụng môi trường thiết kế và tương tác thực tế. Điều đó là, tích hợp đầu cuối của việc hiểu ngôn ngữ và tạo hình 3D đã được kích hoạt; đó là một bước tiến đáng kể trong AI đa phương thức.
6. Kết luận
Bằng cách thu hẹp khoảng cách giữa các phương thức văn bản và 3D, LLaMA-MESH cung cấp một giải pháp hiệu quả và thống nhất để tạo và giải thích lưới 3D trực tiếp từ các lời nhắc văn bản. Các kết quả tương tự như vậy được tạo ra thông qua các mô hình 3D chuyên dụng, một điểm mạnh của điều này được cho là khả năng nhận thức ngôn ngữ mạnh mẽ. Công trình này đã mở ra những cách thức và con đường mới hướng tới các phương pháp tiếp cận 3D trực quan hơn, được điều khiển bằng ngôn ngữ và đã tạo ra những thay đổi to lớn trong các ứng dụng trò chơi, thực tế ảo và thiết kế công nghiệp.

LLaMA-Mesh: Mô hình AI đột phá kết hợp tạo mesh 3D và ngôn ngữ lớn

LLaMA-Mesh: Mô hình AI tiên phong kết hợp tạo mesh 3D với mô hình ngôn ngữ lớn Mục lục Giới thiệu vấn đề Các phương pháp hiện có LLaMA-...

tháng 11 18, 2024

Kết hợp LLM và dữ liệu doanh nghiệp với RAG: Hướng dẫn toàn diện

<h1>Kết hợp LLM với dữ liệu doanh nghiệp: Tại sao bạn cần RAG?</h1>
Mục lục
<ul>
<li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u-v%E1%BB%81-rag">Giới thiệu về RAG</a></li>
<li><a href="#t%E1%BA%A1i-sao-rag-quan-tr%E1%BB%8Dng-%C4%91%E1%BB%91i-v%E1%BB%9Bi-t%E1%BB%95-ch%E1%BB%A9c-c%E1%BB%A7a-b%E1%BA%A1n">Tại sao RAG quan trọng đối với tổ chức của bạn?</a></li>
<li><a href="#rag-ho%E1%BA%A1t-%C4%91%E1%BB%99ng-nh%C6%B0-th%E1%BA%BF-n%C3%A0o-v%E1%BB%9Bi-c%C6%A1-s%E1%BB%9F-d%E1%BB%AF-li%E1%BB%87u-vector">RAG hoạt động như thế nào với cơ sở dữ liệu vector?</a></li>
<li><a href="#c%C3%A1c-b%C6%B0%E1%BB%9Bc-th%E1%BB%B1c-t%E1%BA%BF-%C4%91%E1%BB%83-t%C3%ADch-h%E1%BB%A3p-rag-v%C3%A0o-t%E1%BB%95-ch%E1%BB%A9c-c%E1%BB%A7a-b%E1%BA%A1n">Các bước thực tế để tích hợp RAG vào tổ chức của bạn</a></li>
<li><a href="#tri%E1%BB%83n-khai-rag-v%E1%BB%9Bi-c%C3%A1c-c%C3%B4ng-c%E1%BB%A5-m%C3%A3-ngu%E1%BB%93n-m%E1%BB%9F">Triển khai RAG với các công cụ mã nguồn mở</a></li>
<li><a href="#tri%E1%BB%83n-khai-rag-v%E1%BB%9Bi-c%C3%A1c-nh%C3%A0-cung-c%E1%BA%A5p-d%E1%BB%8Bch-v%E1%BB%A5-%C4%91i%E1%BB%87n-to%C3%A1n-%C4%91%C3%A1m-m%C3%A2y-l%E1%BB%9Bn">Triển khai RAG với các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây lớn</a></li>
<li><a href="#nh%E1%BB%AFng-%C4%91i%E1%BB%83m-c%E1%BA%A7n-l%C6%B0u-%C3%BD-v%C3%A0-c%C3%A1c-th%E1%BB%B1c-ti%E1%BB%85n-t%E1%BB%91t-nh%E1%BA%A5t-khi-s%E1%BB%AD-d%E1%BB%A5ng-rag">Những điểm cần lưu ý và các thực tiễn tốt nhất khi sử dụng RAG</a></li>
</ul>

<h2>Giới thiệu về RAG</h2>
Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Gen AI), các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4 của OpenAI, Gemma của Google, LLaMA 3 của Meta, Mistral.AI, Falcon và các công cụ AI khác đang trở thành tài sản kinh doanh không thể thiếu. Một trong những tiến bộ hứa hẹn nhất trong lĩnh vực này là Retrieval Augmented Generation (RAG) - Sinh mã tăng cường bằng truy xuất. Vậy RAG là gì và làm thế nào để tích hợp nó với tài liệu và kiến thức của doanh nghiệp bạn?
RAG là phương pháp kết hợp LLM Gen AI với kỹ thuật truy xuất thông tin. Về cơ bản, RAG cho phép LLM truy cập vào kiến thức bên ngoài được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu, tài liệu và các kho lưu trữ thông tin khác, nâng cao khả năng tạo ra các phản hồi chính xác và phù hợp với ngữ cảnh.
Maxime Vermeir, Giám đốc cấp cao về chiến lược AI tại ABBYY, một công ty hàng đầu trong lĩnh vực xử lý tài liệu và giải pháp AI, giải thích: "RAG cho phép bạn kết hợp kho lưu trữ vector của bạn với chính LLM. Sự kết hợp này cho phép LLM lập luận không chỉ dựa trên kiến thức đã có sẵn mà còn trên kiến thức thực tế mà bạn cung cấp thông qua các lời nhắc cụ thể. Quá trình này dẫn đến các câu trả lời chính xác hơn và phù hợp với ngữ cảnh hơn."
Khả năng này đặc biệt quan trọng đối với các doanh nghiệp cần trích xuất và sử dụng kiến thức cụ thể từ các nguồn dữ liệu phi cấu trúc khổng lồ, chẳng hạn như PDF, tài liệu Word và các định dạng tệp khác. Như Vermeir đã nêu chi tiết trong blog của mình, RAG trao quyền cho các tổ chức khai thác hết tiềm năng của dữ liệu của họ, cung cấp cách thức hiệu quả và chính xác hơn để tương tác với các giải pháp do AI điều khiển.

<h2>Tại sao RAG quan trọng đối với tổ chức của bạn?</h2>
Các LLM truyền thống được đào tạo trên các tập dữ liệu khổng lồ, thường được gọi là "kiến thức thế giới". Tuy nhiên, dữ liệu đào tạo chung này không phải lúc nào cũng áp dụng được cho các ngữ cảnh kinh doanh cụ thể. Ví dụ, nếu doanh nghiệp của bạn hoạt động trong một ngành công nghiệp ngách, thì các tài liệu nội bộ và kiến thức độc quyền của bạn có giá trị hơn nhiều so với thông tin chung.
Vermeir lưu ý: "Khi tạo LLM cho doanh nghiệp của bạn, đặc biệt là một LLM được thiết kế để nâng cao trải nghiệm của khách hàng, điều quan trọng là mô hình đó phải có kiến thức sâu sắc về môi trường kinh doanh cụ thể của bạn. Đây là nơi RAG phát huy tác dụng, vì nó cho phép LLM truy cập và lập luận với kiến thức thực sự quan trọng đối với tổ chức của bạn, dẫn đến các phản hồi chính xác và rất phù hợp với nhu cầu kinh doanh của bạn."
Bằng cách tích hợp RAG vào chiến lược AI của bạn, bạn đảm bảo rằng LLM của bạn không chỉ là một công cụ chung mà còn là một trợ lý chuyên dụng, hiểu được những sắc thái của hoạt động kinh doanh, sản phẩm và dịch vụ của bạn.

<h2>RAG hoạt động như thế nào với cơ sở dữ liệu vector?</h2>
Trung tâm của RAG là khái niệm về cơ sở dữ liệu vector. Cơ sở dữ liệu vector lưu trữ dữ liệu trong các vector, là các biểu diễn dữ liệu số. Các vector này được tạo ra thông qua một quá trình gọi là nhúng, trong đó các phần dữ liệu (ví dụ: văn bản từ tài liệu) được chuyển đổi thành các biểu diễn toán học mà LLM có thể hiểu và truy xuất khi cần.
Vermeir giải thích: "Việc sử dụng cơ sở dữ liệu vector bắt đầu bằng việc đưa vào và cấu trúc dữ liệu của bạn. Điều này bao gồm việc lấy dữ liệu có cấu trúc, tài liệu và các thông tin khác của bạn và chuyển đổi chúng thành các nhúng số. Các nhúng này biểu diễn dữ liệu, cho phép LLM truy xuất thông tin liên quan khi xử lý truy vấn một cách chính xác."
Quá trình này cho phép LLM truy cập vào dữ liệu cụ thể liên quan đến truy vấn thay vì chỉ dựa vào dữ liệu đào tạo chung của nó. Kết quả là, các phản hồi do LLM tạo ra chính xác hơn và phù hợp với ngữ cảnh hơn, giảm khả năng xảy ra "ảo giác" - thuật ngữ dùng để mô tả nội dung do AI tạo ra không chính xác về mặt thực tế hoặc gây hiểu nhầm.

<h2>Các bước thực tế để tích hợp RAG vào tổ chức của bạn</h2>
<ul>
<li>Đánh giá hệ sinh thái dữ liệu: Đánh giá các tài liệu và dữ liệu mà tổ chức của bạn tạo ra và lưu trữ. Xác định các nguồn kiến thức chính quan trọng nhất đối với hoạt động kinh doanh của bạn.</li>
<li>Chọn công cụ phù hợp: Tùy thuộc vào cơ sở hạ tầng hiện có, bạn có thể chọn các giải pháp RAG dựa trên đám mây do các nhà cung cấp như AWS, Google, Azure hoặc Oracle cung cấp. Ngoài ra, bạn có thể khám phá các công cụ và khung mã nguồn mở cho phép triển khai tùy chỉnh hơn.</li>
<li>Chuẩn bị và cấu trúc dữ liệu: Trước khi đưa dữ liệu của bạn vào cơ sở dữ liệu vector, hãy đảm bảo rằng nó được định dạng và cấu trúc đúng cách. Điều này có thể bao gồm việc chuyển đổi PDF, hình ảnh và các dữ liệu phi cấu trúc khác thành định dạng dễ nhúng.</li>
<li>Triển khai cơ sở dữ liệu vector: Thiết lập cơ sở dữ liệu vector để lưu trữ các biểu diễn nhúng của dữ liệu. Cơ sở dữ liệu này sẽ đóng vai trò là xương sống của hệ thống RAG của bạn, cho phép truy xuất thông tin hiệu quả và chính xác.</li>
<li>Tích hợp với LLM: Kết nối cơ sở dữ liệu vector của bạn với LLM hỗ trợ RAG. Tùy thuộc vào các yêu cầu về bảo mật và hiệu suất, đây có thể là dịch vụ LLM dựa trên đám mây hoặc giải pháp tại chỗ.</li>
<li>Kiểm tra và tối ưu hóa: Sau khi hệ thống RAG của bạn được thiết lập, hãy tiến hành kiểm tra kỹ lưỡng để đảm bảo rằng nó đáp ứng nhu cầu kinh doanh của bạn. Giám sát hiệu suất, độ chính xác và sự xuất hiện của bất kỳ ảo giác nào và thực hiện điều chỉnh khi cần.</li>
<li>Học hỏi và cải tiến liên tục: Hệ thống RAG có tính năng động và nên được cập nhật liên tục khi doanh nghiệp của bạn phát triển. Thường xuyên cập nhật cơ sở dữ liệu vector của bạn bằng dữ liệu mới và đào tạo lại LLM của bạn để đảm bảo rằng nó vẫn phù hợp và hiệu quả.</li>
</ul>

<h2>Triển khai RAG với các công cụ mã nguồn mở</h2>
Một số công cụ mã nguồn mở có thể giúp bạn triển khai RAG hiệu quả trong tổ chức của mình:
<ul>
<li>LangChain: Nâng cao LLM bằng cách tích hợp các bước truy xuất vào các mô hình hội thoại.</li>
<li>LlamaIndex: Cho phép lập trình viên truy vấn và truy xuất thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau.</li>
<li>Haystack: Khung toàn diện để xây dựng các ứng dụng RAG tùy chỉnh, sẵn sàng cho sản xuất.</li>
<li>Verba: Trò chuyện RAG mã nguồn mở đơn giản hóa việc khám phá tập dữ liệu và trích xuất thông tin chi tiết.</li>
<li>Phoenix: Tập trung vào khả năng quan sát và đánh giá AI.</li>
<li>MongoDB: Cơ sở dữ liệu NoSQL mạnh mẽ, hỗ trợ cấu trúc dữ liệu tương tự như JSON.</li>
<li>Nvidia: Cung cấp nhiều công cụ hỗ trợ triển khai RAG, bao gồm khung NeMo và NeMo Guardrails.</li>
</ul>

<h2>Triển khai RAG với các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây lớn</h2>
Các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây lớn cung cấp nhiều công cụ và dịch vụ cho phép các doanh nghiệp phát triển, triển khai và mở rộng hệ thống RAG một cách hiệu quả. Bao gồm các dịch vụ từ:
<ul>
<li>Amazon Web Services (AWS): Amazon Bedrock, Amazon Kendra, Amazon SageMaker JumpStart.</li>
<li>Google Cloud: Vertex AI Vector Search, pgvector Extension, LangChain trên Vertex AI.</li>
<li>Microsoft Azure: Azure Machine Learning với RAG (Phiên bản xem trước).</li>
<li>Oracle Cloud Infrastructure (OCI): OCI Generative AI Agents, Oracle Database 23c.</li>
<li>Cisco Webex: Webex AI Agent và AI Assistant.</li>
</ul>

<h2>Những điểm cần lưu ý và các thực tiễn tốt nhất khi sử dụng RAG</h2>
Tích hợp AI với kiến thức kinh doanh thông qua RAG mang lại tiềm năng to lớn nhưng cũng đi kèm với những thách thức. Triển khai RAG thành công đòi hỏi hơn cả việc triển khai các công cụ phù hợp. Phương pháp này đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về dữ liệu của bạn, chuẩn bị cẩn thận và tích hợp chu đáo vào cơ sở hạ tầng của bạn.
Một thách thức lớn là rủi ro của "rác vào, rác ra". Nếu dữ liệu được đưa vào cơ sở dữ liệu vector của bạn có cấu trúc kém hoặc lỗi thời, đầu ra của AI sẽ phản ánh những điểm yếu này, dẫn đến kết quả không chính xác hoặc không phù hợp. Ngoài ra, việc quản lý và duy trì cơ sở dữ liệu vector và LLM có thể gây áp lực lên tài nguyên CNTT, đặc biệt là trong các tổ chức thiếu chuyên môn về AI và khoa học dữ liệu.
Một thách thức khác là việc cưỡng lại việc coi RAG là giải pháp phù hợp với tất cả mọi người. Không phải tất cả các vấn đề kinh doanh đều cần hoặc được hưởng lợi từ RAG, và việc phụ thuộc quá nhiều vào công nghệ này có thể dẫn đến thiếu hiệu quả hoặc bỏ lỡ cơ hội áp dụng các giải pháp đơn giản hơn, tiết kiệm chi phí hơn.
Để giảm thiểu những rủi ro này, điều quan trọng là đầu tư vào việc quản lý dữ liệu chất lượng cao, cũng như đảm bảo dữ liệu của bạn sạch sẽ, phù hợp và được cập nhật thường xuyên. Điều quan trọng là phải hiểu rõ các vấn đề kinh doanh cụ thể mà bạn muốn giải quyết bằng RAG và điều chỉnh công nghệ sao cho phù hợp với mục tiêu chiến lược của bạn. Hãy bắt đầu với các dự án thí điểm nhỏ để tinh chỉnh phương pháp tiếp cận của bạn trước khi mở rộng quy mô. Cần sự tham gia của các nhóm chức năng xuyên suốt, bao gồm CNTT, khoa học dữ liệu và các đơn vị kinh doanh, để đảm bảo rằng RAG được tích hợp để bổ sung cho chiến lược kỹ thuật số tổng thể của bạn.

Kết hợp LLM và dữ liệu doanh nghiệp với RAG: Hướng dẫn toàn diện

Kết hợp LLM với dữ liệu doanh nghiệp: Tại sao bạn cần RAG? Mục lục Giới thiệu về RAG Tại sao RAG quan trọng đối với tổ chức của bạn? RA...

tháng 11 18, 2024

Daisy: Trí tuệ nhân tạo chiến đấu với lừa đảo

<h1>Trí tuệ nhân tạo chống lừa đảo: Gặp gỡ Daisy, "Trưởng phòng Quan hệ với Kẻ lừa đảo"</h1>
Mục lục
<ul>
<li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u-v%E1%BB%81-daisy">Giới thiệu về Daisy</a></li>
<li><a href="#c%C6%A1-ch%E1%BA%BF-ho%E1%BA%A1t-%C4%91%E1%BB%99ng-c%E1%BB%A7a-daisy">Cơ chế hoạt động của Daisy</a></li>
<li><a href="#hi%E1%BB%87u-qu%E1%BA%A3-c%E1%BB%A7a-daisy">Hiệu quả của Daisy</a></li>
<li><a href="#t%E1%BA%A7m-quan-tr%E1%BB%8Dng-c%E1%BB%A7a-daisy-trong-b%E1%BB%91i-c%E1%BA%A3nh-l%E1%BB%ABa-%C4%91%E1%BA%A3o-gia-t%C4%83ng">Tầm quan trọng của Daisy trong bối cảnh lừa đảo gia tăng</a></li>
<li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li>
</ul>
<h2>Giới thiệu về Daisy</h2>
Công ty viễn thông Anh Virgin Media O2 gần đây đã ra mắt Daisy, một chatbot AI mô phỏng giọng nói và hành vi của người cao tuổi. Daisy được thiết kế đặc biệt để chống lại các cuộc gọi lừa đảo bằng cách giữ cho kẻ gian bận rộn trên điện thoại trong thời gian dài nhất có thể, gây khó chịu và làm mất thời gian của chúng. Đây được cho là chiến dịch quảng cáo đầu tiên loại này trên thế giới.
<h2>Cơ chế hoạt động của Daisy</h2>
Daisy hoạt động dựa trên việc tận dụng những định kiến của bọn lừa đảo về nạn nhân cao tuổi. Daisy giả dạng làm người thân của một thành viên trong nhóm VCCP (công ty sáng tạo đứng sau Daisy) để tương tác với kẻ lừa đảo. Khác với người thật, Daisy có thể dành cả ngày lẫn đêm để trò chuyện với kẻ lừa đảo mà không cần nghỉ ngơi, ăn uống hay ngủ. 
Quá trình hoạt động của Daisy bao gồm: nghe cuộc gọi, chuyển đổi lời nói thành văn bản, và sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) độc quyền để trả lời. Một lớp "cá tính" được tích hợp vào Daisy, tạo nên hình ảnh bà ngoại người Anh đáng yêu và chân thực dựa trên hình mẫu bà của một thành viên trong nhóm VCCP. 
Daisy sẽ cố tình làm cho cuộc trò chuyện kéo dài bằng cách không cung cấp thông tin nhạy cảm (như số thẻ tín dụng, thông tin tài khoản ngân hàng) và dẫn dắt cuộc trò chuyện sang những chủ đề không liên quan, chẳng hạn như thú cưng hay đan len.
<h2>Hiệu quả của Daisy</h2>
Theo Virgin Media O2, Daisy đã thành công trong việc ngăn chặn kẻ lừa đảo tiếp cận các nạn nhân thực sự. Hơn nữa, Daisy còn giúp phơi bày các thủ đoạn lừa đảo phổ biến, từ đó giúp người dùng tự bảo vệ mình tốt hơn bằng cách nhận biết và tránh các cuộc gọi hoặc tin nhắn đáng ngờ. Các đoạn ghi âm cuộc gọi giữa Daisy và kẻ lừa đảo cho thấy sự bực bội gia tăng của bọn tội phạm khi không thể đạt được mục đích.
<h2>Tầm quan trọng của Daisy trong bối cảnh lừa đảo gia tăng</h2>
Lừa đảo đang là một vấn đề ngày càng nghiêm trọng ở Anh, với 67% người dân lo lắng về việc trở thành mục tiêu và 22% nhận được các mối đe dọa mỗi tuần. Daisy, cùng với sự hợp tác của người nổi tiếng Amy Hart (người từng bị mất gần 5.000 bảng Anh do lừa đảo), đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao nhận thức cộng đồng về các hình thức lừa đảo và khuyến khích mọi người cảnh giác hơn.
<h2>Kết luận</h2>
Daisy là một ví dụ điển hình về ứng dụng thành công của trí tuệ nhân tạo trong việc giải quyết vấn đề an ninh mạng. Việc sử dụng chatbot AI để đối phó với lừa đảo không chỉ hiệu quả trong việc bảo vệ người dùng mà còn giúp làm chậm quá trình hoạt động của các nhóm tội phạm, góp phần tạo nên một môi trường mạng an toàn hơn. Tuy nhiên, việc phụ thuộc hoàn toàn vào công nghệ không phải là giải pháp tối ưu, việc nâng cao nhận thức và kỹ năng tự bảo vệ cho mỗi cá nhân vẫn là điều cần thiết.

Daisy: Trí tuệ nhân tạo chiến đấu với lừa đảo

Trí tuệ nhân tạo chống lừa đảo: Gặp gỡ Daisy, "Trưởng phòng Quan hệ với Kẻ lừa đảo" Mục lục Giới thiệu về Daisy Cơ chế hoạt độ...

tháng 11 18, 2024

AI Vượt Trội Bác Sĩ Trong Chẩn Đoán Bệnh

<h1>Trí tuệ nhân tạo vượt trội bác sĩ trong chẩn đoán bệnh</h1>
Mục lục
<ul>
<li><a href="#t%C3%B3m-t%E1%BA%AFt-nghi%C3%AAn-c%E1%BB%A9u">Tóm tắt nghiên cứu</a></li>
<li><a href="#k%E1%BA%BFt-qu%E1%BA%A3-nghi%C3%AAn-c%E1%BB%A9u-g%C3%A2y-b%E1%BA%A5t-ng%E1%BB%9D">Kết quả nghiên cứu gây bất ngờ</a></li>
<li><a href="#h%E1%BA%A1n-ch%E1%BA%BF-c%E1%BB%A7a-vi%E1%BB%87c-s%E1%BB%AD-d%E1%BB%A5ng-tr%C3%AD-tu%E1%BB%87-nh%C3%A2n-t%E1%BA%A1o-trong-ch%E1%BA%A9n-%C4%91o%C3%A1n-b%E1%BB%87nh">Hạn chế của việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán bệnh</a></li>
<li><a href="#l%E1%BB%8Bch-s%E1%BB%AD-ph%C3%A1t-tri%E1%BB%83n-c%C3%A1c-h%E1%BB%87-th%E1%BB%91ng-ch%E1%BA%A9n-%C4%91o%C3%A1n-b%E1%BB%87nh-b%E1%BA%B1ng-m%C3%A1y-t%C3%ADnh">Lịch sử phát triển các hệ thống chẩn đoán bệnh bằng máy tính</a></li>
<li><a href="#s%E1%BB%B1-thay-%C4%91%E1%BB%95i-v%E1%BB%9Bi-m%C3%B4-h%C3%ACnh-ng%C3%B4n-ng%E1%BB%AF-l%E1%BB%9Bn">Sự thay đổi với mô hình ngôn ngữ lớn</a></li>
<li><a href="#l%E1%BB%97i-c%E1%BB%A7a-ng%C6%B0%E1%BB%9Di-s%E1%BB%AD-d%E1%BB%A5ng">Lỗi của người sử dụng</a></li>
<li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li>
</ul>
<a name="tóm-tắt-nghiên-cứu"></a>
Tóm tắt nghiên cứu:
Một nghiên cứu nhỏ gần đây đã công bố trên tạp chí JAMA Network Open cho thấy chatbot ChatGPT-4 của OpenAI đã vượt trội hơn các bác sĩ trong việc chẩn đoán bệnh từ các bệnh án. Nghiên cứu được thực hiện với sự tham gia của 50 bác sĩ, bao gồm cả bác sĩ nội trú và bác sĩ chuyên khoa, từ một số hệ thống bệnh viện lớn ở Mỹ. Các bác sĩ được chia ngẫu nhiên thành hai nhóm: một nhóm được sử dụng ChatGPT-4 cùng với các tài liệu tham khảo thông thường, và một nhóm không được sử dụng chatbot. Kết quả cho thấy ChatGPT-4 đạt điểm trung bình 90%, trong khi nhóm bác sĩ sử dụng chatbot đạt 76% và nhóm không sử dụng đạt 74%. Điều đáng chú ý là ChatGPT-4 tự nó đã đạt kết quả tốt hơn cả hai nhóm bác sĩ.
<a name="kết-quả-nghiên-cứu-gây-bất-ngờ"></a>
Kết quả nghiên cứu gây bất ngờ:
Kết quả này đã gây ngạc nhiên cho các nhà nghiên cứu, đặc biệt là Tiến sĩ Adam Rodman, người tham gia thiết kế nghiên cứu. Ông cho rằng việc sử dụng trí tuệ nhân tạo sẽ hỗ trợ bác sĩ trong chẩn đoán, nhưng thực tế cho thấy chatbot lại vượt trội hơn. Nghiên cứu cũng chỉ ra xu hướng các bác sĩ thường bám vào phán đoán ban đầu của mình, ngay cả khi chatbot đưa ra chẩn đoán tốt hơn. Điều này cho thấy sự thiếu hiểu biết và khả năng tận dụng tối đa tiềm năng của các hệ thống trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán bệnh.
<a name="hạn-chế-của-việc-sử-dụng-trí-tuệ-nhân-tạo-trong-chẩn-đoán-bệnh"></a>
Hạn chế của việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán bệnh:
Nghiên cứu cho thấy mặc dù các bác sĩ đã tiếp xúc với các công cụ trí tuệ nhân tạo, nhưng nhiều người trong số họ chưa biết cách khai thác tối đa khả năng của chatbot. Họ sử dụng chatbot như một công cụ tìm kiếm thông tin thay vì một công cụ hỗ trợ chẩn đoán toàn diện. Điều này cho thấy cần có sự đào tạo và hướng dẫn thích hợp để các bác sĩ có thể sử dụng hiệu quả công nghệ trí tuệ nhân tạo trong công việc của mình.
<a name="lịch-sử-phát-triển-các-hệ-thống-chẩn-đoán-bệnh-bằng-máy-tính"></a>
Lịch sử phát triển các hệ thống chẩn đoán bệnh bằng máy tính:
Bài báo cũng nhắc đến lịch sử dài hạn của việc phát triển các hệ thống chẩn đoán bệnh bằng máy tính, bắt đầu từ những năm 1970 với chương trình INTERNIST-1. Mặc dù đạt được hiệu quả đáng kể, nhưng các hệ thống này lại gặp khó khăn trong việc ứng dụng thực tế do thiếu tính thân thiện với người dùng và sự thiếu tin tưởng từ phía các bác sĩ. Việc thiếu hiểu biết về quá trình tư duy của bác sĩ cũng là một trở ngại lớn trong việc phát triển các hệ thống này.
<a name="sự-thay-đổi-với-mô-hình-ngôn-ngữ-lớn"></a>
Sự thay đổi với mô hình ngôn ngữ lớn:
Sự xuất hiện của các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT đã tạo ra bước ngoặt. Khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên của ChatGPT cho phép nó tiếp nhận và phân tích toàn bộ bệnh án một cách hiệu quả, đưa ra chẩn đoán và giải thích lý do một cách toàn diện. Tuy nhiên, các bác sĩ vẫn cần được đào tạo để sử dụng tối đa khả năng này.
<a name="lỗi-của-người-sử-dụng"></a>
Lỗi của người sử dụng:
Phân tích dữ liệu cho thấy nhiều bác sĩ không chịu chấp nhận chẩn đoán của chatbot nếu nó mâu thuẫn với phán đoán ban đầu của họ. Điều này cho thấy sự tự tin thái quá vào phán đoán của bản thân và thiếu khả năng đánh giá khách quan. Sự thiếu hiểu biết về cách sử dụng chatbot cũng là một vấn đề quan trọng, dẫn đến việc các bác sĩ không khai thác hết tiềm năng của công nghệ.
<a name="kết-luận"></a>
Kết luận:
Nghiên cứu cho thấy tiềm năng to lớn của trí tuệ nhân tạo trong chẩn đoán bệnh, nhưng cũng chỉ ra những thách thức cần khắc phục. Việc đào tạo các bác sĩ về cách sử dụng và tin tưởng vào các hệ thống trí tuệ nhân tạo là rất quan trọng để tận dụng tối đa hiệu quả của công nghệ này, biến chúng thành "người trợ giúp" đắc lực cho bác sĩ trong công tác chẩn đoán và điều trị bệnh. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng trí tuệ nhân tạo chỉ là một công cụ hỗ trợ, kinh nghiệm và phán đoán lâm sàng của bác sĩ vẫn đóng vai trò then chốt trong việc chăm sóc sức khỏe bệnh nhân.

AI Vượt Trội Bác Sĩ Trong Chẩn Đoán Bệnh

Trí tuệ nhân tạo vượt trội bác sĩ trong chẩn đoán bệnh Mục lục Tóm tắt nghiên cứu Kết quả nghiên cứu gây bất ngờ Hạn chế của việc sử dụ...

tháng 11 18, 2024

OpenAI và đỉnh cao AI: Cuộc trò chuyện với Greg Brockman tại Ray Summit 2022

<h1>OpenAI và Hệ Thống AI: Cuộc trò chuyện với Greg Brockman tại Ray Summit 2022</h1>
Mục lục:
<ol>
<li>Lý do thành lập OpenAI và mục tiêu hoạt động</li>
<li>Sự đột phá của các mô hình ngôn ngữ lớn</li>
<li>Ứng dụng ấn tượng của các mô hình lớn: GPT và DALL-E</li>
<li>Hạ tầng công nghệ tại OpenAI: Từ MPI đến Ray</li>
<li>Vai trò của Ray trong việc huấn luyện mô hình lớn</li>
<li>Tương lai của AI: Xu hướng và triển vọng</li>
</ol>
<hr>
<h2>1. Lý do thành lập OpenAI và mục tiêu hoạt động</h2>
Greg Brockman, đồng sáng lập và chủ tịch OpenAI, chia sẻ về nguồn gốc của tổ chức này. Năm 2015, một nhóm gồm các chuyên gia AI đặt ra câu hỏi: Liệu còn quá muộn để xây dựng một phòng thí nghiệm nhằm mục tiêu phát triển trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI)? Họ nhận thức được tiềm năng to lớn và sự thay đổi mang tính cách mạng của AI, đồng thời thắc mắc liệu họ có thể thành lập một công ty để thúc đẩy tiến trình này hay không. Kết quả là OpenAI ra đời với sứ mệnh thúc đẩy sự phát triển của trí tuệ nhân tạo theo hướng có lợi nhất cho nhân loại. Công ty tập trung vào nghiên cứu và triển khai công nghệ AI đến hàng triệu người dùng.
<h2>2. Sự đột phá của các mô hình ngôn ngữ lớn</h2>
Brockman nhấn mạnh sự bất ngờ và khả năng phi thường của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong 5 năm qua. Điều này không hoàn toàn bất ngờ nếu nhìn lại lịch sử phát triển mạng nơ-ron, luôn hướng đến việc sử dụng máy tính và mạng lưới lớn hơn. Tuy nhiên, điều kỳ diệu nằm ở chỗ: khi huấn luyện một mạng nơ-ron trên một lượng dữ liệu khổng lồ và đa dạng (ví dụ: toàn bộ dữ liệu văn bản trên internet), nó có thể tạo ra văn bản gần như không thể phân biệt với văn bản do con người viết. Khả năng này mở ra vô vàn ứng dụng cho các tác vụ dựa trên ngôn ngữ. Brockman chỉ ra rằng huấn luyện trên tập dữ liệu rộng lớn hơn tạo ra mô hình có khả năng hơn so với huấn luyện trên tập dữ liệu nhỏ, chuyên biệt.
<h2>3. Ứng dụng ấn tượng của các mô hình lớn: GPT và DALL-E</h2>
OpenAI đã triển khai hai loại mô hình chính: GPT (phân tích và tạo văn bản) và DALL-E (tạo ảnh từ văn bản). GPT được sử dụng trong nhiều ứng dụng, từ phân loại văn bản, viết chuyện cười cho đến hỗ trợ viết bài phát biểu. Brockman kể lại một ví dụ thú vị về việc các bài phát biểu tại một đám cưới được đồng viết bởi GPT. DALL-E, với khả năng tạo ảnh từ mô tả văn bản, đã gây sốt trên internet. Brockman cho rằng điểm chung của cả hai mô hình là kiến trúc mạng nơ-ron tương tự, chỉ khác nhau về mục tiêu huấn luyện. Khả năng dự đoán thông tin tiếp theo trong chuỗi dữ liệu đã cho phép tạo ra những hình ảnh chi tiết, phản ánh đầy đủ ngữ cảnh và khái niệm phức tạp (ví dụ: một con chó chơi cờ vua trên mặt trăng).
<h2>4. Hạ tầng công nghệ tại OpenAI: Từ MPI đến Ray</h2>
Brockman giải thích về sự phát triển của hạ tầng công nghệ tại OpenAI. Ban đầu, họ tận dụng các công cụ mã nguồn mở như Kubernetes và Terraform. Tuy nhiên, tại lớp lập lịch ứng dụng, họ đã trải qua quá trình phát triển từ các giải pháp tự viết đến việc sử dụng MPI (Message Passing Interface), một giao thức đã tồn tại nhiều thập kỷ trong lĩnh vực tính toán hiệu năng cao (HPC). Tuy nhiên, MPI không đủ linh hoạt cho các yêu cầu phức tạp hơn, dẫn đến việc xây dựng một lớp bổ sung gọi là Rook, cho phép điều khiển và quản lý nhiều yêu cầu đồng thời. Hệ thống này phức tạp và đòi hỏi nhiều công sức bảo trì.
<h2>5. Vai trò của Ray trong việc huấn luyện mô hình lớn</h2>
Để giải quyết những thách thức về hạ tầng, OpenAI đã chuyển sang sử dụng Ray. Sau khi đánh giá nhiều giải pháp khác nhau, Ray được lựa chọn vì khả năng mở rộng, tính linh hoạt và hỗ trợ tốt cho việc huấn luyện các mô hình lớn. Ray giúp OpenAI đạt được quy mô huấn luyện chưa từng có mà không gặp quá nhiều khó khăn. Hơn nữa, cộng đồng hỗ trợ tích cực của Ray cũng là một điểm cộng quan trọng. Brockman nhấn mạnh sự dễ sử dụng và hiệu quả của Ray so với hệ thống tự xây dựng trước đó, đặc biệt là trong việc gỡ lỗi và quản lý các quá trình.
<h2>6. Tương lai của AI: Xu hướng và triển vọng</h2>
Brockman tin rằng AI vẫn còn rất nhiều tiềm năng chưa được khai thác. Sự phát triển nhanh chóng của các mô hình lớn, từ các trò chơi đến các ứng dụng thực tiễn, cho thấy động lực mạnh mẽ của lĩnh vực này. Ông dự đoán sự gia tăng mạnh mẽ việc các công ty sử dụng AI, cả bằng cách tự huấn luyện mô hình và sử dụng các API của các công ty như OpenAI. Ông hình dung một tương lai nơi AI sẽ hiểu và đáp ứng nhu cầu người dùng một cách tự nhiên hơn, giống như việc điện thoại thông minh đã thay đổi cách chúng ta tương tác với công nghệ. Brockman kết luận bằng một thông điệp tích cực về tương lai của AI, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xây dựng các mô hình tốt hơn và triển khai chúng rộng rãi hơn.

OpenAI và đỉnh cao AI: Cuộc trò chuyện với Greg Brockman tại Ray Summit 2022

OpenAI và Hệ Thống AI: Cuộc trò chuyện với Greg Brockman tại Ray Summit 2022 Mục lục: Lý do thành lập OpenAI và mục tiêu hoạt động Sự độ...

tháng 11 18, 2024

LLM và Hiện Tượng "Lỗi Đảo Ngược": Thách Thức và Giải Pháp

LLaMA-Mesh: Mô hình AI đột phá kết hợp tạo mesh 3D và ngôn ngữ lớn

Kết hợp LLM và dữ liệu doanh nghiệp với RAG: Hướng dẫn toàn diện

Daisy: Trí tuệ nhân tạo chiến đấu với lừa đảo

AI Vượt Trội Bác Sĩ Trong Chẩn Đoán Bệnh

OpenAI và đỉnh cao AI: Cuộc trò chuyện với Greg Brockman tại Ray Summit 2022

Bài đăng phổ biến

Labels