Agent.ai.vn

OpenAI và Google đổ bộ LMArena với các mô hình AI thử nghiệm

<h1>Làn sóng mô hình AI thử nghiệm của OpenAI và Google tràn vào LMArena</h1>
<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ul>
<li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u-v%E1%BB%81-lmarena">Giới thiệu về LMArena</a></li>
<li><a href="#m%C3%B4-h%C3%ACnh-ai-th%E1%BB%AD-nghi%E1%BB%87m-m%E1%BB%9Bi-t%E1%BB%AB-openai">Mô hình AI thử nghiệm mới từ OpenAI</a></li>
<li><a href="#m%C3%B4-h%C3%ACnh-ai-th%E1%BB%AD-nghi%E1%BB%87m-m%E1%BB%9Bi-t%E1%BB%AB-google">Mô hình AI thử nghiệm mới từ Google</a></li>
<li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li>
</ul>
<p><a name="giới-thiệu-về-lmarena"></a></p>
<h2>Giới thiệu về LMArena</h2>
<p>LMArena là một nền tảng thử nghiệm các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), nơi các mô hình thử nghiệm được thêm vào ẩn danh và chỉ xuất hiện ngẫu nhiên trong chế độ "Battle".  Nền tảng này thu hút sự chú ý của cộng đồng AI bởi tính chất thử nghiệm và bí ẩn của các mô hình được triển khai.</p>
<p><a name="mô-hình-ai-thử-nghiệm-mới-từ-openai"></a></p>
<h2>Mô hình AI thử nghiệm mới từ OpenAI</h2>
<p>Gần đây, một số mô hình AI thử nghiệm mới đã xuất hiện trên LMArena, bắt đầu với <strong>Anonymous Chatbot</strong>.  Tên gọi này trước đây được OpenAI sử dụng cho các mô hình thử nghiệm của họ.  Một số người dùng cho rằng đây có thể là bản cập nhật GPT-4o từ ngày 11 tháng 11, vì họ nhận thấy sự khác biệt trong phản hồi của mô hình trên ChatGPT. Tuy nhiên, cũng có khả năng đây là một mô hình tiên tiến hơn.  Việc OpenAI lặng lẽ đưa mô hình này lên LMArena cho thấy sự tập trung vào thử nghiệm và phát triển công nghệ của họ.</p>
<p><a name="mô-hình-ai-thử-nghiệm-mới-từ-google"></a></p>
<h2>Mô hình AI thử nghiệm mới từ Google</h2>
<p>Bên cạnh OpenAI, Google cũng đã giới thiệu hai mô hình mới trên LMArena.  Đầu tiên là <strong>Secret Chatbot</strong>, được xác định là Gemini và được báo cáo là hoạt động rất tốt.  Mô hình này có thể là một phiên bản mở rộng của mô hình thử nghiệm được phát hành vào tuần trước, mà Google đã hé lộ sẽ chính thức ra mắt vào tuần sau.  Điều này cho thấy Google đang tích cực thử nghiệm và tối ưu hóa Gemini trước khi phát hành rộng rãi.</p>
<p>Mô hình thứ hai của Google là <strong>Mystery Gemini 3</strong>.  Khác với Secret Chatbot, mô hình này dường như không hoạt động ấn tượng bằng.  Nhìn chung, Google đang chạy một loạt các mô hình thử nghiệm trên LMArena, khiến việc xác định xem mô hình nào nổi bật hoặc đại diện cho những tiến bộ đáng kể trở nên khó khăn.</p>
<p><a name="kết-luận"></a></p>
<h2>Kết luận</h2>
<p>Sự xuất hiện của các mô hình AI thử nghiệm từ OpenAI và Google trên LMArena cho thấy sự cạnh tranh khốc liệt trong lĩnh vực AI và cam kết liên tục cải tiến công nghệ của các ông lớn công nghệ.  LMArena trở thành một sân chơi thú vị cho các nhà phát triển và người dùng để khám phá và đánh giá những tiến bộ mới nhất trong lĩnh vực này, mặc dù tính chất thử nghiệm và ẩn danh của các mô hình có thể gây khó khăn trong việc đánh giá đầy đủ hiệu suất của chúng.</p>

OpenAI và Google đổ bộ LMArena với các mô hình AI thử nghiệm

Làn sóng mô hình AI thử nghiệm của OpenAI và Google tràn vào LMArena Mục lục Giới thiệu về LMArena Mô hình AI thử nghiệm mới từ OpenAI ...

tháng 11 18, 2024

Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới: Cú hích hay thách thức cho năng suất lập trình viên?

<h1>Tác động kép của Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Gen AI) lên năng suất lập trình viên: Cơ hội và thách thức</h1>
<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ol>
<li>Gen AI và sự bùng nổ năng suất lập trình</li>
<li>Lợi ích rõ rệt của Gen AI đối với lập trình viên</li>
<li>Gen AI: Lợi ích không dành cho tất cả</li>
<li>Thách thức từ Gen AI: Chất lượng mã, khả năng tương thích và vấn đề pháp lý</li>
<li>Quan điểm từ các chuyên gia trong ngành</li>
<li>Kết luận: Gen AI - công cụ cách mạng hay con dao hai lưỡi?</li>
</ol>
<h2>1. Gen AI và sự bùng nổ năng suất lập trình</h2>
<p>Sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Gen AI), đặc biệt là các công cụ gợi ý mã như GitHub Copilot, đang tạo ra một cuộc cách mạng về năng suất trong lĩnh vực phát triển phần mềm.  Các nghiên cứu từ Microsoft, MIT, Đại học Princeton và Đại học Pennsylvania đã chỉ ra rằng Gen AI có thể làm tăng năng suất của lập trình viên lên tới 26%, thể hiện qua việc hoàn thành nhiều nhiệm vụ hơn, cập nhật mã thường xuyên hơn và biên dịch mã nhiều lần hơn.</p>
<h2>2. Lợi ích rõ rệt của Gen AI đối với lập trình viên</h2>
<p>Gen AI mang lại nhiều lợi ích thiết thực cho lập trình viên:</p>
<ul>
<li><strong>Tăng tốc độ phát triển:</strong> Gen AI giúp tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, nhàm chán như viết mã định dạng, kiểm thử đơn vị và tài liệu, giải phóng thời gian và nguồn lực cho các nhiệm vụ phức tạp hơn.</li>
<li><strong>Hỗ trợ lập trình viên ít kinh nghiệm:</strong> Gen AI đóng vai trò như một người hướng dẫn, cung cấp gợi ý mã thời gian thực, giúp lập trình viên trẻ làm quen với các thực tiễn tốt nhất và viết mã sạch, hiệu quả hơn.</li>
<li><strong>Giải quyết các vấn đề phức tạp:</strong> Đối với các lập trình viên giàu kinh nghiệm, Gen AI có thể hỗ trợ trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp, giúp họ tập trung vào việc thiết kế và kiến trúc hệ thống.</li>
<li><strong>Cải thiện chất lượng mã:</strong> Gen AI có thể giúp phát hiện lỗi và đề xuất cải tiến mã, giúp tăng độ tin cậy và bảo mật của phần mềm.</li>
</ul>
<h2>3. Gen AI: Lợi ích không dành cho tất cả</h2>
<p>Mặc dù Gen AI mang lại nhiều lợi ích, nhưng lợi ích này không đồng đều đối với tất cả lập trình viên.  Nghiên cứu cho thấy, lập trình viên ít kinh nghiệm hưởng lợi nhiều hơn từ Gen AI so với các lập trình viên giàu kinh nghiệm.  Lập trình viên cấp cao thường có thể tự mình giải quyết các vấn đề phức tạp mà Gen AI khó hỗ trợ.</p>
<h2>4. Thách thức từ Gen AI: Chất lượng mã, khả năng tương thích và vấn đề pháp lý</h2>
<p>Sự ứng dụng Gen AI cũng đặt ra nhiều thách thức:</p>
<ul>
<li><strong>Chất lượng mã:</strong> Mã do AI tạo ra có thể không nhất quán về chất lượng, thậm chí có thể chứa lỗi hoặc lỗ hổng bảo mật nếu dữ liệu huấn luyện không tốt.  Gen AI hiện tại tương đương với một lập trình viên cấp nhập môn, cần sự giám sát của chuyên gia.</li>
<li><strong>Khả năng tương thích:</strong> Mã do AI tạo ra có thể không tương thích với các hệ thống cũ hoặc phức tạp, dẫn đến các vấn đề không mong muốn.</li>
<li><strong>Vấn đề pháp lý:</strong> Việc sử dụng mã do AI tạo ra đặt ra những lo ngại về bản quyền, sở hữu trí tuệ và các vấn đề cấp phép.</li>
<li><strong>Tăng tốc độ sản sinh lỗi:</strong> Gen AI có thể tạo ra mã lỗi nhanh hơn so với lập trình viên thông thường, gây quá tải cho nhóm kiểm thử và an ninh.</li>
</ul>
<h2>5. Quan điểm từ các chuyên gia trong ngành</h2>
<p>Các chuyên gia trong ngành phần mềm đều nhận định Gen AI là một công cụ mạnh mẽ nhưng cần được sử dụng một cách thận trọng.  Việc áp dụng đại trà Gen AI vào thời điểm hiện tại có thể gây ra những hậu quả không lường trước.  Sự giám sát của các chuyên gia giàu kinh nghiệm là cần thiết để đảm bảo chất lượng và an toàn của mã được tạo ra.  Hơn nữa, các vấn đề pháp lý và đạo đức liên quan đến Gen AI cũng cần được xem xét kỹ lưỡng.</p>
<h2>6. Kết luận: Gen AI - công cụ cách mạng hay con dao hai lưỡi?</h2>
<p>Gen AI hứa hẹn mang lại cuộc cách mạng trong ngành phát triển phần mềm bằng cách tăng năng suất đáng kể. Tuy nhiên, nó cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro nếu không được sử dụng một cách có trách nhiệm.  Lập trình viên, quản lý và các nhà lãnh đạo công nghệ cần cân nhắc kỹ lưỡng cả lợi ích và thách thức trước khi đưa Gen AI vào quy trình làm việc.  Sự kết hợp giữa khả năng của Gen AI và kinh nghiệm của con người sẽ là chìa khóa để tận dụng tối đa tiềm năng của công nghệ này một cách an toàn và hiệu quả.</p>

Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới: Cú hích hay thách thức cho năng suất lập trình viên?

Tác động kép của Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Gen AI) lên năng suất lập trình viên: Cơ hội và thách thức Mục lục Gen AI và sự bùng nổ năn...

tháng 11 18, 2024

Perplexity Ra Mắt Mua Sắm Một Nhấp Nhờ Black Friday

<h1>Perplexity Ra Mắt Tính Năng Mua Sắm Một Nhấp Nhờ Black Friday</h1>
<p><strong>Mục lục:</strong></p>
<ul>
<li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u-t%C3%ADnh-n%C4%83ng-mua-s%E1%BA%AFm-m%E1%BB%99t-nh%E1%BA%A5p-c%E1%BB%A7a-perplexity-pro">Giới thiệu tính năng mua sắm một nhấp của Perplexity Pro</a></li>
<li><a href="#t%C3%ADnh-n%C4%83ng-ho%E1%BA%A1t-%C4%91%E1%BB%99ng-nh%C6%B0-th%E1%BA%BF-n%C3%A0o">Tính năng hoạt động như thế nào?</a></li>
<li><a href="#%C4%91%E1%BB%91i-t%C3%A1c-v%C3%A0-t%C6%B0%C6%A1ng-lai-c%E1%BB%A7a-perplexity-shopping">Đối tác và tương lai của Perplexity Shopping</a></li>
<li><a href="#chi%E1%BA%BFn-l%C6%B0%E1%BB%A3c-ki%E1%BA%BFm-ti%E1%BB%81n-c%E1%BB%A7a-perplexity">Chiến lược kiếm tiền của Perplexity</a></li>
<li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li>
</ul>
<br>

<h2>Giới thiệu tính năng mua sắm một nhấp của Perplexity Pro</h2>
<p>Nhằm tận dụng tối đa mùa mua sắm Black Friday, Perplexity đã ra mắt tính năng mua sắm một nhấp tích hợp trên Perplexity Pro. Tính năng này, được phát hiện trước đó, hiện đang được triển khai dần đến người dùng.  Perplexity đã thêm các tiện ích mua sắm mới vào kết quả tìm kiếm, cho phép người dùng mua hàng nhanh chóng. Các tiện ích này có tùy chọn "Mua với Pro" và cung cấp nhiều thông tin chi tiết như đánh giá và tóm tắt ưu điểm, nhược điểm của sản phẩm.</p>
<h2>Tính năng hoạt động như thế nào?</h2>
<p>Hiện tại, khi mua hàng, người dùng sẽ được chuyển hướng đến các nhà cung cấp thanh toán liên quan. Tuy nhiên, một tính năng sắp ra mắt (có thể được công bố sớm) sẽ cho phép người dùng thiết lập tùy chọn thanh toán và địa chỉ giao hàng trực tiếp trong Cài đặt Perplexity. Điều này sẽ mở khóa khả năng mua hàng một cú nhấp chuột cho người đăng ký Pro và bao gồm cả phí vận chuyển, giúp việc mua hàng hoàn toàn miễn phí phí vận chuyển. Perplexity có thể đóng vai trò trung gian, giữ khoản thanh toán của người dùng trước khi chuyển cho nhà cung cấp. Theo mô tả trong menu cài đặt, người dùng cũng có thể theo dõi đơn hàng của mình trong Perplexity. Về cơ bản, Perplexity đặt mục tiêu đơn giản hóa toàn bộ quy trình mua sắm.</p>
<h2>Đối tác và tương lai của Perplexity Shopping</h2>
<p>Việc so sánh các ưu đãi trên các cửa hàng lớn như Amazon thường tốn nhiều thời gian, nhưng Perplexity dường như đã sẵn sàng giải quyết vấn đề này thông qua giao diện người dùng mua sắm của mình. Người dùng cũng có thể tùy chỉnh các biến thể sản phẩm, chẳng hạn như chọn dung lượng lưu trữ khác nhau khi mua điện thoại.  Bằng chứng cho thấy sự hợp tác với Amazon và có thể là Klarna hoặc Shopify, vì tên của họ đã xuất hiện trong các đoạn mã. Amazon, là một nhà đầu tư đáng kể vào Perplexity, dường như đã được xác nhận.</p>
<h2>Chiến lược kiếm tiền của Perplexity</h2>
<p>Black Friday là thời điểm hoàn hảo để phát hành tính năng này, cho phép Perplexity kiểm tra các giả thuyết và thu hút sự chú ý của người tiêu dùng. Hiện tại, tính năng này dự kiến sẽ ra mắt tại Mỹ, việc phát hành rộng rãi vẫn chưa chắc chắn.</p>
<p>Tác động của tính năng này đối với chiến lược kiếm tiền của Perplexity sẽ rất đáng chú ý. Perplexity được cho là đã bắt đầu thử nghiệm với quảng cáo, được phát hiện thông qua khai thác dữ liệu, với các thử nghiệm được tiến hành ở "chế độ ẩn". Điều này có nghĩa là quảng cáo không hiển thị với người dùng nhưng cho phép Perplexity thu thập dữ liệu về doanh thu tiềm năng từ số lần hiển thị và số liệu chuyển đổi nhân tạo. Những quảng cáo này, cùng với hoa hồng liên kết (ví dụ: từ Amazon), có thể bổ sung cho doanh thu đăng ký hiện có của Perplexity. Tuy nhiên, quảng cáo hiển thị có thể sẽ không xuất hiện cho đến sau Black Friday.</p>
<h2>Kết luận</h2>
<p>Việc theo dõi những phát triển này của Perplexity và các thông báo sắp tới sẽ rất thú vị, đặc biệt là sự tương tác giữa quảng cáo, hoa hồng liên kết và các dịch vụ đăng ký Pro!</p>

Perplexity Ra Mắt Mua Sắm Một Nhấp Nhờ Black Friday

Perplexity Ra Mắt Tính Năng Mua Sắm Một Nhấp Nhờ Black Friday Mục lục: Giới thiệu tính năng mua sắm một nhấp của Perplexity Pro Tính năn...

tháng 11 18, 2024

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

OpenAI và Google đổ bộ LMArena với các mô hình AI thử nghiệm

Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới: Cú hích hay thách thức cho năng suất lập trình viên?

Perplexity Ra Mắt Mua Sắm Một Nhấp Nhờ Black Friday

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

Bài đăng phổ biến

Labels