Agent.ai.vn

AI Tiếp Tục Tăng Tốc: Kết Quả MLPerf Training v4.1

<h1>Tốc độ xử lý AI tiếp tục cải thiện trong MLPerf Training</h1>
<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ul>
<li><a href="#tong-quan-ve-mlperf-training-v41">Tổng quan về MLPerf Training v4.1</a></li>
<li><a href="#ket-qua-noi-bat-cua-mlperf-training-v41">Kết quả nổi bật của MLPerf Training v4.1</a></li>
<li><a href="#su-canh-tranh-giua-cac-nha-cung-cap-phan-cung">Sự cạnh tranh giữa các nhà cung cấp phần cứng</a></li>
<li><a href="#ket-luan">Kết luận</a></li>
</ul>
<br>

<h2>Tổng quan về MLPerf Training v4.1</h2>
<p>Bài báo gốc từ Blocks and Files báo cáo về kết quả mới nhất của MLPerf Training v4.1, một bộ chuẩn mực đánh giá hiệu năng huấn luyện mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) do MLCommons công bố. MLCommons nhấn mạnh sự phù hợp cao giữa bộ chuẩn mực này và xu hướng hiện tại của ngành công nghiệp AI.  MLPerf Training tập trung vào việc đo lường tốc độ huấn luyện các mô hình AI đạt đến một chỉ số chất lượng mục tiêu.  Phiên bản v4.1 bao gồm các kết quả từ danh mục thử nghiệm sử dụng các bộ tăng tốc phần cứng mới và sắp ra mắt, bao gồm Google Trillium TPUv6 và Nvidia Blackwell B200.</p>
<br>

<h2>Kết quả nổi bật của MLPerf Training v4.1</h2>
<p>Kết quả MLPerf Training v4.1 cho thấy sự gia tăng đáng kể về số lượng bài nộp cho ba chuẩn mực đại diện cho các khối lượng công việc huấn luyện AI thế hệ mới: GPT-3, Stable Diffusion và Llama 2 70B LoRA, với tổng số bài nộp tăng 46%. Hai chuẩn mực mới nhất trong bộ chuẩn mực MLPerf Training, Llama 2 70B LoRA và Graph Neural Network (GNN), đều có tỷ lệ bài nộp cao hơn đáng kể: tăng 16% cho Llama 2 và 55% cho GNN.  Cả hai chuẩn mực này cũng cho thấy sự cải thiện hiệu năng đáng kể trong vòng v4.1 so với v4.0, với tốc độ tăng lần lượt là 1.26x và 1.23x.</p>
<p>Tổng cộng, vòng v4.1 có 155 kết quả từ 17 tổ chức tham gia, bao gồm các tên tuổi lớn như ASUSTeK, Azure, Cisco, Dell, Fujitsu, Google, NVIDIA, Oracle, và nhiều tổ chức khác.  Việc Dell lần đầu tiên cung cấp kết quả đo lường cả hiệu năng và mức tiêu thụ điện năng được MLCommons đánh giá cao.  Sự tham gia của các nhà cung cấp mới như FlexAI và Lambda cũng được chào đón tích cực.</p>
<br>

<h2>Sự cạnh tranh giữa các nhà cung cấp phần cứng</h2>
<p>Bài báo cũng đề cập đến sự cạnh tranh giữa Google và Nvidia, hai nhà cung cấp phần cứng hàng đầu trong lĩnh vực AI.  Phân tích của Karl Freund từ Cambrian-AI Research cho thấy, mặc dù Google Trillium TPU cho thấy kết quả tốt, nhưng Nvidia Blackwell lại thể hiện hiệu năng vượt trội hơn nhiều về tốc độ trên mỗi bộ tăng tốc.  Điều này cho thấy Nvidia có thể tiếp tục dẫn đầu thị trường xử lý AI trong tương lai.</p>
<br>

<h2>Kết luận</h2>
<p>MLPerf Training v4.1 cho thấy tốc độ xử lý AI đang liên tục được cải thiện.  Sự tham gia của nhiều tổ chức và sự cạnh tranh giữa các nhà cung cấp phần cứng thúc đẩy sự đổi mới, hiệu năng và hiệu quả năng lượng cho toàn ngành công nghiệp.  Nvidia được dự đoán sẽ tiếp tục giữ vững vị thế dẫn đầu trong lĩnh vực này.</p>

AI Tiếp Tục Tăng Tốc: Kết Quả MLPerf Training v4.1

Tốc độ xử lý AI tiếp tục cải thiện trong MLPerf Training Mục lục Tổng quan về MLPerf Training v4.1 Kết quả nổi bật của MLPerf Training v...

tháng 11 18, 2024

AI Mở và Đóng: Khoảng Cách Đang Thu Hẹp

<h1>Khoảng Cách Giữa Mô Hình AI Mở và Đóng Đang Thu Hẹp Nhanh Hơn Dự Kiến</h1>
<p><strong>Mục lục:</strong></p>
<ul>
<li><a href="#s%E1%BB%B1-kh%C3%A1c-bi%E1%BB%87t-gi%E1%BB%AFa-m%C3%B4-h%C3%ACnh-ai-m%E1%BB%9F-v%C3%A0-%C4%91%C3%B3ng">Sự Khác Biệt Giữa Mô Hình AI Mở và Đóng</a></li>
<li><a href="#llama-c%E1%BB%A7a-meta-s%E1%BA%AFp-v%C6%B0%E1%BB%A3t-m%E1%BA%B7t-c%C3%A1c-%C4%91%E1%BB%91i-th%E1%BB%A7">Llama của Meta: Sắp Vượt Mặt Các Đối Thủ</a></li>
<li><a href="#llama-kh%C3%B4ng-c%C3%B4-%C4%91%C6%A1n">Llama Không Cô Đơn</a></li>
<li><a href="#nh%E1%BB%AFng-d%E1%BB%B1-%C4%91o%C3%A1n">Những Dự Đoán</a></li>
</ul>
<br>

<h2>Sự Khác Biệt Giữa Mô Hình AI Mở và Đóng</h2>
<p>Bài báo trên trang Analytics India Magazine cho thấy khoảng cách giữa các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mã nguồn mở và mã nguồn đóng đang thu hẹp nhanh chóng, thậm chí nhanh hơn dự đoán.  Theo báo cáo của Epoch AI, các LLM mã nguồn mở tốt nhất đã tụt hậu so với các LLM mã nguồn đóng tốt nhất từ 5 đến 22 tháng về hiệu suất đánh giá chuẩn. Tuy nhiên, xu hướng này đang thay đổi.  Llama 3.1 405B của Meta là mô hình mở gần đây nhất đã thu hẹp khoảng cách này trên nhiều tiêu chí đánh giá.  Báo cáo cũng chỉ ra rằng, dù các mô hình đóng vẫn vượt trội về độ chính xác và đánh giá ưu tiên của người dùng trên các bảng xếp hạng như LMSYS Chatbot Arena và SEAL Coding, nhưng sự khác biệt đang dần giảm đi.</p>
<br>

<h2>Llama của Meta: Sắp Vượt Mặt Các Đối Thủ</h2>
<p>Các mô hình Llama của Meta đang hướng tới trí tuệ máy tính tự chủ với những tiến bộ trong khả năng lập luận thời gian thực và khả năng thích ứng.  Phiên bản Llama trong tương lai sẽ có khả năng tự nhận biết mình đang đi đúng hướng và tự điều chỉnh nếu cần thiết, giúp giải quyết các vấn đề phức tạp tốt hơn bằng cách kết hợp nhận thức, lập luận và lập kế hoạch.  Việc sử dụng học tập tự giám sát (SSL) để thu thập kiến thức rộng và học tăng cường với phản hồi của con người (RLHF) để phù hợp với nhiệm vụ cụ thể cũng giúp Llama nổi bật.  Hơn nữa, Llama còn xuất sắc trong việc tạo dữ liệu tổng hợp cho các ngôn ngữ ít được sử dụng, làm cho nó trở nên lý tưởng cho các ứng dụng đa ngôn ngữ.</p>
<p>Llama 3.1 405B đã được Meta chính thức phát hành, ngang ngửa với các mô hình mã nguồn đóng tốt nhất.  Nó hỗ trợ độ dài ngữ cảnh 128k và 8 ngôn ngữ, cung cấp khả năng mạnh mẽ trong việc tạo mã, lập luận phức tạp và sử dụng công cụ.  Meta đã tuyên bố mục tiêu trở thành trợ lý AI được sử dụng nhiều nhất thế giới vào cuối năm nay.  Zuckerberg dự đoán các mô hình Llama trong tương lai sẽ trở nên tiên tiến nhất trong ngành, bắt đầu từ năm sau.  Llama 3.2 còn được cải tiến thêm với các tác vụ AI biên và thị giác, cung cấp cả các mô hình thị giác LLM nhỏ và trung bình (11B và 90B) và các mô hình nhẹ (1B và 3B) được tối ưu hóa cho sử dụng trên thiết bị.</p>
<br>

<h2>Llama Không Cô Đơn</h2>
<p>Mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM) cũng đang ngày càng phổ biến, đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng không đòi hỏi độ chính xác đầu ra cao.  Meta, Microsoft, HuggingFace và OpenAI đều đang nỗ lực phát triển các mô hình hiệu quả và nhỏ gọn.  Thậm chí hệ sinh thái AI của Ấn Độ cũng đã nhanh chóng chuyển sang SLM.  Điều này cho thấy rào cản gia nhập để huấn luyện các mô hình này ngày càng giảm.</p>
<br>

<h2>Những Dự Đoán</h2>
<p>Mặc dù Ilya Sutskever, nhà khoa học trưởng (cựu) của OpenAI, cho rằng khoảng cách giữa các mô hình mã nguồn mở và riêng tư có thể tiếp tục tăng do các nhóm nhỏ phát triển mô hình mã nguồn mở ít thường xuyên hơn và mạng nơ-ron tiên tiến cần nhiều kỹ thuật hơn, báo cáo của Epoch AI vẫn dự đoán khoảng cách giữa các mô hình mở và đóng tốt nhất sẽ thu hẹp lại vào năm tới. Tuy nhiên,  báo cáo cũng thừa nhận bằng chứng về sự thay đổi này vẫn chưa rõ ràng.  Sự phát triển nhanh chóng của các mô hình mã nguồn mở, ví dụ như HuggingFace hiện đang lưu trữ hơn 1 triệu mô hình, cho thấy tiềm năng to lớn của hướng đi này.</p>

AI Mở và Đóng: Khoảng Cách Đang Thu Hẹp

Khoảng Cách Giữa Mô Hình AI Mở và Đóng Đang Thu Hẹp Nhanh Hơn Dự Kiến Mục lục: Sự Khác Biệt Giữa Mô Hình AI Mở và Đóng Llama của Meta: S...

tháng 11 18, 2024

AI trên Smartphone: Thách thức và Tương lai

<h1>AI trên Smartphone: Tương lai nằm gọn trong tầm tay</h1>
<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ol>
<li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u">Giới thiệu về cuộc cách mạng AI di động</a></li>
<li><a href="#th%C3%A1ch-th%E1%BB%A9c">Thách thức về bộ nhớ và pin</a></li>
<li><a href="#gi%E1%BA%A3i-ph%C3%A1p">Giải pháp nén mô hình AI</a></li>
<li><a href="#chuy%C3%AAn-gia-naumov">Quan điểm của chuyên gia Aleksei Naumov</a></li>
<li><a href="#t%C6%B0%C6%A1ng-lai">Tầm nhìn về tương lai AI trên smartphone</a></li>
<li><a href="#l%E1%BB%9Di-khuy%C3%AAn">Lời khuyên cho các nhà phát triển</a></li>
<li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li>
</ol>
<p><a name="giới-thiệu"></a></p>
<h2>1. Giới thiệu về cuộc cách mạng AI di động</h2>
<p>Trong nhiều năm, khả năng của trí tuệ nhân tạo (AI) đàm thoại thông minh, như ChatGPT hay Gemini, luôn gây ấn tượng mạnh với khả năng sáng tác thơ, viết mã, dịch thuật,...  Tuy nhiên, những thành tựu này phụ thuộc vào sức mạnh xử lý khổng lồ của các GPU đám mây.  Hiện nay, một cuộc cách mạng thầm lặng đang diễn ra, hướng đến việc đưa những khả năng đáng kinh ngạc này trực tiếp đến thiết bị trong túi bạn: các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trên điện thoại thông minh.</p>
<p>Sự thay đổi này không chỉ mang đến sự tiện lợi mà còn liên quan đến quyền riêng tư, hiệu quả và mở ra một thế giới trải nghiệm AI cá nhân hóa hoàn toàn mới.</p>
<p><a name="thách-thức"></a></p>
<h2>2. Thách thức về bộ nhớ và pin</h2>
<p>Tuy nhiên, việc thu nhỏ các LLM khổng lồ này để phù hợp với thiết bị có bộ nhớ và thời lượng pin hạn chế lại đặt ra những thách thức độc đáo.  Mô hình Llama 3.2-8B của Meta, ví dụ, cần khoảng 15 GB bộ nhớ, trong khi iPhone 16 chỉ có 8 GB RAM và Google Pixel 9 Pro có 16 GB. Thậm chí, để hoạt động hiệu quả, các mô hình này cần đến 24 GB RAM, tương đương với card đồ họa NVIDIA RTX 4090 giá 1800 USD.</p>
<p>Hạn chế về bộ nhớ không chỉ ảnh hưởng đến khả năng lưu trữ mà còn tác động trực tiếp đến tuổi thọ pin của điện thoại.  Một LLM 8 tỷ tham số tiêu thụ khoảng 0.8 joule trên mỗi token.  Một chiếc iPhone đầy pin (khoảng 50 kJ năng lượng) chỉ có thể duy trì mô hình này trong khoảng hai giờ với tốc độ 10 token mỗi giây, mỗi 64 token tiêu hao khoảng 0.2% pin.</p>
<p><a name="giải-pháp"></a></p>
<h2>3. Giải pháp nén mô hình AI</h2>
<p>Vậy làm thế nào để vượt qua những trở ngại này?  Các kỹ thuật nén mô hình đóng vai trò quan trọng.  Hai phương pháp chính là: giảm số lượng tham số hoặc giảm lượng bộ nhớ mà mỗi tham số cần.</p>
<p>Các chiến lược như chưng cất, tỉa cành và phân tích ma trận giúp giảm số lượng tham số, trong khi lượng tử hóa giảm lượng bộ nhớ mà mỗi tham số chiếm dụng.  Lưu trữ tham số mô hình ở định dạng INT8 thay vì FP16 có thể giảm mức tiêu thụ bộ nhớ khoảng 50%.</p>
<p><a name="chuyên-gia-naumov"></a></p>
<h2>4. Quan điểm của chuyên gia Aleksei Naumov</h2>
<p>Aleksei Naumov, Kỹ sư Nghiên cứu AI trưởng tại Terra Quantum, đã chia sẻ những thách thức và giải pháp trong lĩnh vực nén LLM. Ông nhấn mạnh rằng, mặc dù các đơn vị xử lý tensor (TPU) trên điện thoại Google Pixel cải thiện hiệu suất AI, nhưng chúng không giải quyết được vấn đề cơ bản về giới hạn bộ nhớ của các LLM hiện đại.  Ông cũng cảnh báo về quy mô năng lượng khổng lồ cần thiết để chạy các mô hình như GPT-4 trên đám mây, gây ra những thách thức môi trường đáng kể.</p>
<p><a name="tương-lai"></a></p>
<h2>5. Tầm nhìn về tương lai AI trên smartphone</h2>
<p>Mục tiêu đưa LLM lên smartphone vượt xa tham vọng kỹ thuật đơn thuần. Nó là về việc tái định hình mối quan hệ của chúng ta với AI và giải quyết những hạn chế của các giải pháp dựa trên đám mây.  Tương lai sẽ là một thế giới mà AI được tích hợp liền mạch vào cuộc sống hàng ngày, hỗ trợ cá nhân hóa mà không xâm phạm quyền riêng tư hoặc tiêu hao pin điện thoại quá mức.</p>
<p><a name="lời-khuyên"></a></p>
<h2>6. Lời khuyên cho các nhà phát triển</h2>
<p>Đối với các nhà phát triển muốn khám phá lĩnh vực này, Naumov khuyên nên:</p>
<ul>
<li>Chọn mô hình phù hợp nhất với ứng dụng.  Hugging Face là nguồn tài nguyên tuyệt vời để tìm các mô hình gần đây với 1-3 tỷ tham số (hiện tại chỉ có các mô hình này khả thi trên smartphone).</li>
<li>Tìm kiếm các phiên bản lượng tử hóa của các mô hình này trên Hugging Face.</li>
<li>Khám phá các công cụ như llama.cpp và bitsandbytes để lượng tử hóa và suy luận mô hình.</li>
</ul>
<p><a name="kết-luận"></a></p>
<h2>7. Kết luận</h2>
<p>Hành trình đưa LLM lên smartphone vẫn đang trong giai đoạn đầu, nhưng tiềm năng là không thể phủ nhận.  Với những nỗ lực không ngừng của các nhà nghiên cứu, chúng ta đang đứng trước ngưỡng cửa của một kỷ nguyên mới trong AI di động, nơi smartphone trở thành những người bạn đồng hành thông minh, thấu hiểu và đáp ứng nhu cầu của chúng ta theo những cách mà chúng ta mới chỉ bắt đầu tưởng tượng.</p>

AI trên Smartphone: Thách thức và Tương lai

AI trên Smartphone: Tương lai nằm gọn trong tầm tay Mục lục Giới thiệu về cuộc cách mạng AI di động Thách thức về bộ nhớ và pin Giải ph...

tháng 11 18, 2024

NotebookLlama của Meta: Chuyển đổi PDF thành Podcast mã nguồn mở

<h1>Bộ công cụ NotebookLlama mã nguồn mở của Meta: Chuyển đổi PDF thành Podcast</h1>
<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ol>
<li>Giới thiệu về NotebookLlama</li>
<li>Quy trình làm việc của NotebookLlama</li>
<li>Yêu cầu hệ thống và truy cập</li>
<li>Phản hồi cộng đồng và những hạn chế</li>
<li>Cải tiến trong tương lai</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
<h2>1. Giới thiệu về NotebookLlama</h2>
<p>Meta vừa phát hành NotebookLlama, một bộ công cụ mã nguồn mở được thiết kế để chuyển đổi tài liệu PDF thành podcast.  NotebookLlama cung cấp cho các nhà phát triển một quy trình làm việc PDF-to-audio có cấu trúc, dễ tiếp cận. Là một giải pháp thay thế mã nguồn mở cho NotebookLM của Google, NotebookLlama hướng dẫn người dùng qua bốn bước để chuyển đổi văn bản PDF thành nội dung âm thanh, mà không cần kinh nghiệm trước đó về các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hoặc xử lý âm thanh. Bộ công cụ này cung cấp một cách thực tế để người dùng thử nghiệm các mô hình LLM và TTS để tạo ra nội dung âm thanh hấp dẫn, chất lượng cao.</p>
<h2>2. Quy trình làm việc của NotebookLlama</h2>
<p>NotebookLlama hoạt động theo bốn bước chính:</p>
<ol>
<li><p><strong>Tiền xử lý PDF:</strong> Sử dụng mô hình Llama-3.2-1B-Instruct, bộ công cụ làm sạch và định dạng nội dung PDF thành văn bản thuần túy, duy trì tính toàn vẹn cấu trúc.</p>
</li>
<li><p><strong>Tạo bản ghi:</strong> Mô hình Llama-3.1-70B-Instruct tạo ra bản ghi từ văn bản thuần túy, phù hợp với định dạng podcast, được lựa chọn vì khả năng tạo văn bản hấp dẫn và mang tính hội thoại.</p>
</li>
<li><p><strong>Làm sinh động Podcast:</strong> Mô hình Llama-3.1-8B-Instruct điều chỉnh thêm bản ghi, tăng cường tính hấp dẫn và tính hội thoại của nó dành cho khán giả nghe.</p>
</li>
<li><p><strong>Chuyển đổi văn bản thành giọng nói (TTS):</strong> Âm thanh cuối cùng được tạo ra bằng cách sử dụng các mô hình Parler-tts và bark TTS, với các lời nhắc được điều chỉnh để mô phỏng các giọng nói khác nhau.</p>
</li>
</ol>
<h2>3. Yêu cầu hệ thống và truy cập</h2>
<p>Để chạy NotebookLlama, bạn cần một máy chủ GPU hoặc nhà cung cấp API cho các mô hình lớn hơn. Ví dụ, mô hình 70B cần khoảng 140GB bộ nhớ tổng hợp. Bộ công cụ có sẵn trên GitHub, và người dùng phải đăng nhập vào Hugging Face để truy cập mô hình.</p>
<h2>4. Phản hồi cộng đồng và những hạn chế</h2>
<p>NotebookLlama đã nhận được nhiều phản hồi từ cộng đồng kể từ khi ra mắt.  Mặc dù người dùng đánh giá cao tính linh hoạt của mô hình mã nguồn mở, một số người đã chỉ ra những hạn chế khi so sánh với hệ thống độc quyền của Google, đặc biệt là về chất lượng giọng nói.  Về chất lượng văn bản do AI tạo ra, John K. Moran nhận xét:</p>
<blockquote>
<p>"Mặc dù NotebookLlama cung cấp các tính năng thú vị, vấn đề về "ảo giác" (hallucination) trong nội dung do AI tạo ra là một mối quan ngại thực sự. Độ chính xác là vô cùng quan trọng, đặc biệt là khi tạo tài liệu hoặc phân tích mã. Cả NotebookLlama và NotebookLM đều cần ưu tiên điều này để giành được sự tin tưởng từ các nhà phát triển và người dùng."</p>
</blockquote>
<h2>5. Cải tiến trong tương lai</h2>
<p>Các cải tiến trong tương lai cho NotebookLlama bao gồm: tinh chỉnh mô hình Text-to-Speech để có được âm thanh tự nhiên hơn; khám phá khả năng sử dụng hai LLM để tạo ra các kịch bản podcast tương tác, tăng cường cảm giác trò chuyện; thử nghiệm với các mô hình lớn hơn, như 405B, để cải thiện chất lượng bản ghi; mở rộng các tùy chọn đầu vào, chẳng hạn như liên kết trang web hoặc YouTube; và thiết kế lời nhắc tốt hơn. Meta khuyến khích người dùng thử nghiệm với việc lựa chọn mô hình và tinh chỉnh lời nhắc. Cộng đồng được mời đóng góp và tạo PR.</p>
<h2>6. Kết luận</h2>
<p>NotebookLlama là một bộ công cụ mã nguồn mở hứa hẹn, cung cấp một cách tiếp cận mới mẻ và dễ dàng để chuyển đổi tài liệu PDF thành podcast.  Mặc dù vẫn còn một số hạn chế cần được khắc phục, tiềm năng của NotebookLlama và sự hỗ trợ từ cộng đồng hứa hẹn sẽ giúp nó trở thành một công cụ hữu ích cho các nhà phát triển trong tương lai.</p>

NotebookLlama của Meta: Chuyển đổi PDF thành Podcast mã nguồn mở

Bộ công cụ NotebookLlama mã nguồn mở của Meta: Chuyển đổi PDF thành Podcast Mục lục Giới thiệu về NotebookLlama Quy trình làm việc của N...

tháng 11 18, 2024

SIPPIO ra mắt Beacon: Trí tuệ nhân tạo nâng tầm trải nghiệm kinh doanh

<h1>SIPPIO Ra mắt Dịch vụ "Beacon" được hỗ trợ bởi AI để có cái nhìn sâu sắc về kinh doanh</h1>
<p><strong>Mục lục:</strong></p>
<ol>
<li>Giới thiệu SIPPIO Beacon</li>
<li>Các tính năng chính của SIPPIO Beacon<ul>
<li>Hỗ trợ đàm thoại</li>
<li>Hành động hiệu quả</li>
<li>Trí tuệ kinh doanh</li>
<li>Sử dụng dữ liệu thông minh</li>
</ul>
</li>
<li>Các hoạt động gần đây của SIPPIO</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
<p><strong>1. Giới thiệu SIPPIO Beacon</strong></p>
<p>SIPPIO vừa công bố giải pháp Beacon mới, một công cụ trí tuệ kinh doanh tích hợp trực tiếp vào cổng thông tin của họ, cung cấp những hiểu biết quan trọng về hoạt động kinh doanh.  Tích hợp vào Cổng thông tin SIPPIO, SIPPIO Beacon được thiết kế để xử lý các tác vụ, cung cấp thông tin chi tiết và thực hiện các thay đổi thông qua các tương tác ngôn ngữ tự nhiên, dễ sử dụng.  Có sẵn cho các đối tác nhà phân phối và nhà cung cấp dịch vụ, SIPPIO nhấn mạnh Beacon là một bước tiến đáng kể trong cam kết của họ nhằm làm cho việc giao tiếp nhanh hơn, dễ dàng hơn và linh hoạt hơn.  Theo George Tarzi, Giám đốc Phát triển & Đổi mới tại SIPPIO, Beacon giúp dịch vụ của họ dễ tiếp cận hơn thông qua các tương tác đàm thoại trực quan.</p>
<p><strong>2. Các tính năng chính của SIPPIO Beacon</strong></p>
<p>SIPPIO Beacon mang đến một loạt các tính năng được thiết kế để hợp lý hóa hoạt động và thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh:</p>
<ul>
<li><p><strong>Hỗ trợ đàm thoại:</strong> Loại bỏ sự cần thiết phải tìm kiếm trong các cơ sở dữ liệu kiến thức rộng lớn hoặc kết quả tìm kiếm trên internet. Người dùng có thể yêu cầu SIPPIO Beacon hỗ trợ các tác vụ như thay đổi trong Cổng thông tin SIPPIO, Trung tâm quản trị Teams hoặc Zoom. Giao diện đàm thoại đơn giản hóa các quy trình và tiết kiệm thời gian quý báu cho người dùng.</p>
</li>
<li><p><strong>Hành động hiệu quả:</strong> SIPPIO Beacon có thể tạo báo giá, kích hoạt dịch vụ hoặc thực hiện thay đổi cấu hình nhanh chóng bằng cách sử dụng thông tin chi tiết về kinh doanh.  Ví dụ, người dùng có thể yêu cầu: "Tạo báo giá cho Công ty ACME với sáu ghế SIPPIO Connect và nhắn tin bằng cách sử dụng giá trung bình của chính phủ tiểu bang và địa phương tại Vương quốc Anh." Khả năng này đảm bảo các tác vụ phức tạp được xử lý hiệu quả, cho phép các đối tác kênh đáp ứng nhu cầu của khách hàng hiệu quả hơn.</p>
</li>
<li><p><strong>Trí tuệ kinh doanh:</strong> Nền tảng cung cấp thông tin chi tiết có thể hành động được từ dữ liệu khách hàng, giúp các đối tác đưa ra quyết định chiến lược. Ví dụ, một đối tác tập trung vào việc tăng doanh thu trung bình trên mỗi người dùng có thể hỏi: "Dựa trên các đăng ký khách hàng của tôi, đề xuất các tài khoản tôi nên liên hệ để thêm SIPPIO Reporting by Analytics 365 vào tài khoản của họ." Những đề xuất được cá nhân hóa này giúp các doanh nghiệp tối đa hóa tiềm năng doanh thu của họ.</p>
</li>
<li><p><strong>Sử dụng dữ liệu thông minh:</strong>  Beacon sử dụng cả nguồn dữ liệu công khai và riêng tư để cung cấp phân tích kinh doanh nâng cao. Nó cũng có thể kích hoạt dịch vụ và đề xuất các cơ hội bán thêm dựa trên thông tin chi tiết có liên quan. Bằng cách tận dụng dữ liệu một cách thông minh, Beacon nâng cao hiệu quả hoạt động và hỗ trợ các đối tác trong việc xác định các hướng đi mới để tăng trưởng và mở rộng.</p>
</li>
</ul>
<p><strong>3. Các hoạt động gần đây của SIPPIO</strong></p>
<ul>
<li><p>Tháng 8 năm 2024: SIPPIO ra mắt SIPPIO Bridge, một giải pháp cho phép các tổ chức kết nối hệ thống PBX cổ điển của họ với các nền tảng cộng tác Zoom và Microsoft Teams.</p>
</li>
<li><p>Tháng 6 năm 2024: SIPPIO hợp tác với Solgari để cung cấp cho các đối tác kênh các giải pháp tương tác khách hàng được hỗ trợ bởi AI trong Microsoft Teams.</p>
</li>
<li><p>Tháng 5 năm 2024: SIPPIO và Clerk Chat hợp tác ra mắt giải pháp nhắn tin tích hợp cho Microsoft Teams.</p>
</li>
</ul>
<p><strong>4. Kết luận</strong></p>
<p>SIPPIO Beacon hứa hẹn sẽ cách mạng hóa cách các doanh nghiệp thu thập và sử dụng dữ liệu để có được cái nhìn sâu sắc về hoạt động kinh doanh. Với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo, Beacon đơn giản hóa các tác vụ phức tạp, cung cấp thông tin chi tiết có thể hành động và giúp các đối tác kênh phục vụ khách hàng tốt hơn. Sự ra mắt của Beacon đánh dấu một bước tiến quan trọng trong chiến lược của SIPPIO nhằm cung cấp các giải pháp giao tiếp tiên tiến và hiệu quả.</p>

SIPPIO ra mắt Beacon: Trí tuệ nhân tạo nâng tầm trải nghiệm kinh doanh

SIPPIO Ra mắt Dịch vụ "Beacon" được hỗ trợ bởi AI để có cái nhìn sâu sắc về kinh doanh Mục lục: Giới thiệu SIPPIO Beacon Các t...

tháng 11 18, 2024

Ba Mô Hình AI Mới Của Mistral AI Sắp Ra Mắt

<h1>Ba Mô Hình AI Mới của Nền Tảng Mistral Le Platforme Sắp Ra Mắt</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="#ba-m%C3%B4-h%C3%ACnh-ai-m%E1%BB%9Bi">Ba mô hình AI mới</a><ul>
<li><a href="#mistral-large-2411">Mistral Large 2411</a></li>
<li><a href="#pixtral-large-2411">Pixtral Large 2411</a></li>
<li><a href="#mistral-moderation-2411">Mistral Moderation 2411</a></li>
</ul>
</li>
<li><a href="#m%C3%B4-h%C3%ACnh-pandragon-tr%C3%AAn-le-chat">Mô hình Pandragon trên Le Chat</a></li>
<li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li>
</ul>
<br>

<h2>Giới thiệu</h2>
<p>Bài viết này tóm tắt thông tin về việc Mistral AI, công ty đứng sau nền tảng Mistral Le Platforme, chuẩn bị ra mắt ba mô hình AI mới. Thông tin này được phát hiện từ một cập nhật trên trang giới hạn của Mistral Le Platforme trên Reddit.</p>
<br>

<h2>Ba mô hình AI mới</h2>
<p>Cập nhật trên trang giới hạn cho thấy sự xuất hiện của ba mục mới, cho thấy sự chuẩn bị ra mắt sắp tới của Mistral AI.  Ba mô hình này là:</p>
<h3>Mistral Large 2411</h3>
<p>Đây có thể là một mô hình đa phương thức Large 2.1, đã được phát hiện trước đó trong cơ sở mã của Mistral AI.  Tên gọi "2411" nhiều khả năng ám chỉ tháng 11 năm 2024, gợi ý về một ngày ra mắt trong vòng hai tuần tới nếu mọi thứ diễn ra theo kế hoạch.</p>
<h3>Pixtral Large 2411</h3>
<p>Thông tin chi tiết về mô hình này vẫn chưa được tiết lộ.</p>
<h3>Mistral Moderation 2411</h3>
<p>Mô hình này dự kiến sẽ là một mô hình tối giản, được thiết kế để kiểm duyệt và đánh giá chất lượng câu trả lời (QA) cho mục đích điều hành.</p>
<br>

<h2>Mô hình Pandragon trên Le Chat</h2>
<p>Một số người dùng cũng nhận thấy rằng các phản hồi trên Le Chat hiện hiển thị mô hình đang được sử dụng là Pandragon.  Mô hình này trước đây đã được xác định là một hệ thống đa mô hình từ Mistral AI, trong tương lai sẽ có khả năng tương tác với các công cụ vẽ hình ảnh hoặc duyệt internet.</p>
<br>

<h2>Kết luận</h2>
<p>Việc xuất hiện đồng thời của ba mô hình mới trên Mistral Le Platforme và sự xuất hiện của mô hình Pandragon trên Le Chat cho thấy Mistral AI đang tích cực chuẩn bị cho một đợt phát hành lớn trong thời gian tới.  Đây là những thông tin đáng chú ý cho cộng đồng AI và những người quan tâm đến các công nghệ trí tuệ nhân tạo mới nhất.  Chúng ta hãy chờ xem Mistral AI sẽ mang đến những cải tiến gì thú vị.</p>

Ba Mô Hình AI Mới Của Mistral AI Sắp Ra Mắt

Ba Mô Hình AI Mới của Nền Tảng Mistral Le Platforme Sắp Ra Mắt Mục lục Giới thiệu Ba mô hình AI mới Mistral Large 2411 Pixtral Large 2...

tháng 11 18, 2024

AI Tiếp Tục Tăng Tốc: Kết Quả MLPerf Training v4.1

AI Mở và Đóng: Khoảng Cách Đang Thu Hẹp

AI trên Smartphone: Thách thức và Tương lai

NotebookLlama của Meta: Chuyển đổi PDF thành Podcast mã nguồn mở

SIPPIO ra mắt Beacon: Trí tuệ nhân tạo nâng tầm trải nghiệm kinh doanh

Ba Mô Hình AI Mới Của Mistral AI Sắp Ra Mắt

Bài đăng phổ biến

Labels