Agent.ai.vn

Mô hình AI "suy luận" của Trung Quốc cạnh tranh với OpenAI's o1

<h1>Mô hình AI "suy luận" của Trung Quốc cạnh tranh với OpenAI's o1</h1>
<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ol>
<li>DeepSeek-R1: Mô hình AI suy luận mới từ Trung Quốc</li>
<li>Khả năng và giới hạn của DeepSeek-R1</li>
<li>Ảnh hưởng của chính sách Trung Quốc đối với DeepSeek-R1</li>
<li>Xu hướng mới trong phát triển AI: Tính toán thời gian thực thi</li>
</ol>
<hr />
<h2>1. DeepSeek-R1: Mô hình AI suy luận mới từ Trung Quốc</h2>
<p>Một phòng thí nghiệm AI của Trung Quốc đã công bố một mô hình AI "suy luận" được cho là có khả năng cạnh tranh với mô hình o1 của OpenAI.  Phòng thí nghiệm đó là DeepSeek, được hậu thuẫn bởi một quỹ đầu tư phòng hộ định lượng.  Họ đã phát hành bản xem trước của DeepSeek-R1, mô hình mà công ty tuyên bố có khả năng suy luận ngang ngửa với o1.  Khác với hầu hết các mô hình khác, các mô hình suy luận tự kiểm tra tính chính xác thông tin bằng cách dành nhiều thời gian hơn để xem xét câu hỏi hoặc truy vấn. Điều này giúp chúng tránh được một số cạm bẫy thường gặp ở các mô hình khác.</p>
<p><img alt="Illustration of a robot in" man="" pose="" src="https://techcrunch.com/wp-content/uploads/2016/11/wtf_is_ai.jpg?w=1024" thinking="" /></p>
<h2>2. Khả năng và giới hạn của DeepSeek-R1</h2>
<p>Tương tự như o1, DeepSeek-R1 lập luận thông qua các nhiệm vụ, lên kế hoạch trước và thực hiện một loạt các hành động giúp mô hình đưa ra câu trả lời. Điều này có thể mất một thời gian.  Giống như o1, tùy thuộc vào độ phức tạp của câu hỏi, DeepSeek-R1 có thể "suy nghĩ" trong vài chục giây trước khi trả lời.</p>
<p>DeepSeek tuyên bố rằng DeepSeek-R1 (hoặc chính xác hơn là DeepSeek-R1-Lite-Preview) hoạt động tương đương với mô hình o1-preview của OpenAI trên hai điểm chuẩn AI phổ biến, AIME và MATH. AIME sử dụng các mô hình AI khác để đánh giá hiệu suất của một mô hình, trong khi MATH là một tập hợp các bài toán bằng lời. Tuy nhiên, mô hình này không hoàn hảo. Một số người bình luận trên X lưu ý rằng DeepSeek-R1 gặp khó khăn với trò chơi ô ăn quan và các bài toán logic khác (giống như o1).</p>
<p><img alt="DeepSeek-R1" src="https://techcrunch.com/wp-content/uploads/2024/11/Screenshot-2024-11-20-at-11.22.25AM.png?w=680" /></p>
<p>DeepSeek-R1 cũng có thể dễ dàng bị "jailbreak" - tức là được nhắc nhở theo cách mà nó bỏ qua các biện pháp bảo vệ.  Một người dùng X đã khiến mô hình đưa ra công thức chi tiết về ma túy.</p>
<p>Hơn nữa, DeepSeek-R1 dường như chặn các truy vấn được coi là quá nhạy cảm về mặt chính trị. Trong thử nghiệm của chúng tôi, mô hình từ chối trả lời các câu hỏi về nhà lãnh đạo Trung Quốc Tập Cận Bình, Quảng trường Thiên An Môn và các tác động địa chính trị của việc Trung Quốc xâm lược Đài Loan.</p>
<p><img alt="DeepSeek-R1" src="https://techcrunch.com/wp-content/uploads/2024/11/Screenshot-2024-11-20-at-10.36.22AM.png?w=680" /></p>
<h2>3. Ảnh hưởng của chính sách Trung Quốc đối với DeepSeek-R1</h2>
<p>Hành vi này có thể là kết quả của áp lực từ chính phủ Trung Quốc đối với các dự án AI trong khu vực. Các mô hình ở Trung Quốc phải trải qua quá trình đánh giá chuẩn bởi cơ quan quản lý internet của Trung Quốc để đảm bảo phản hồi của chúng "thể hiện các giá trị xã hội chủ nghĩa cốt lõi".  Được biết, chính phủ đã đề xuất một danh sách đen các nguồn không thể được sử dụng để huấn luyện các mô hình - dẫn đến việc nhiều hệ thống AI của Trung Quốc từ chối trả lời các chủ đề có thể gây ra sự phẫn nộ của các cơ quan quản lý.</p>
<h2>4. Xu hướng mới trong phát triển AI: Tính toán thời gian thực thi</h2>
<p>Sự chú ý ngày càng tăng đối với các mô hình suy luận xuất hiện khi tính khả thi của "luật mở rộng", các lý thuyết lâu đời cho rằng việc ném thêm dữ liệu và sức mạnh tính toán vào một mô hình sẽ liên tục làm tăng khả năng của nó, đang bị đặt câu hỏi.  Nhiều báo cáo báo chí cho thấy các mô hình từ các phòng thí nghiệm AI lớn, bao gồm OpenAI, Google và Anthropic, không được cải thiện ấn tượng như trước đây.</p>
<p>Điều đó đã dẫn đến sự cạnh tranh gay gắt cho các phương pháp tiếp cận, kiến trúc và kỹ thuật phát triển AI mới. Một trong số đó là tính toán thời gian thực thi, làm nền tảng cho các mô hình như o1 và DeepSeek-R1. Còn được gọi là tính toán suy luận, tính toán thời gian thực thi về cơ bản cung cấp cho các mô hình thêm thời gian xử lý để hoàn thành nhiệm vụ.</p>
<p>"Chúng ta đang chứng kiến sự xuất hiện của một định luật mở rộng mới", CEO của Microsoft, Satya Nadella, cho biết trong tuần này tại hội nghị Ignite của Microsoft, đề cập đến tính toán thời gian thực thi.</p>
<p>DeepSeek, cho biết họ có kế hoạch mã nguồn mở DeepSeek-R1 và phát hành một API, là một hoạt động đáng chú ý.  Nó được hậu thuẫn bởi High-Flyer Capital Management, một quỹ đầu tư phòng hộ định lượng của Trung Quốc sử dụng AI để hỗ trợ quyết định giao dịch của mình. Một trong những mô hình đầu tiên của DeepSeek, một mô hình phân tích văn bản và hình ảnh đa năng có tên DeepSeek-V2, đã buộc các đối thủ cạnh tranh như ByteDance, Baidu và Alibaba phải giảm giá sử dụng cho một số mô hình của họ - và làm cho các mô hình khác hoàn toàn miễn phí.</p>
<p>High-Flyer tự xây dựng các cụm máy chủ của riêng mình để huấn luyện mô hình, gần đây nhất là cụm máy chủ có 10.000 GPU Nvidia A100 và trị giá 1 tỷ yên (~138 triệu USD). Được sáng lập bởi Liang Wenfeng, một sinh viên tốt nghiệp khoa học máy tính, High-Flyer đặt mục tiêu đạt được AI "siêu thông minh" thông qua tổ chức DeepSeek của mình.</p>
<p><br /></p>
<hr />

Mô hình AI "suy luận" của Trung Quốc cạnh tranh với OpenAI's o1

Mô hình AI "suy luận" của Trung Quốc cạnh tranh với OpenAI's o1 Mục lục DeepSeek-R1: Mô hình AI suy luận mới từ Trung Quốc ...

tháng 11 21, 2024

Cuộc Chiến Tìm Kiếm Trực Tuyến: AI Thách Thức Vị Trí Bá Chủ Của Google?

<h1>Cuộc Chiến Tìm Kiếm Trực Tuyến: AI Thách Thức Vị Trí Bá Chủ Của Google?</h1>
<p><strong>Mục lục:</strong></p>
<ol>
<li>Google: Ông Vua Tìm Kiếm Bị Thách Thức</li>
<li>Sự Trỗi Dậy Của Các Công Cụ Tìm Kiếm Dựa Trên Trí Tuệ Nhân Tạo (AI)</li>
<li>Chiến Lược Toàn Diện Của Các Gã Khổng Lồ Công Nghệ</li>
<li>Thách Thức Kinh Tế Và Tương Lai Của Tìm Kiếm AI</li>
</ol>
<hr />
<h2>1. Google: Ông Vua Tìm Kiếm Bị Thách Thức</h2>
<p>Trong nhiều năm, các công cụ tìm kiếm truyền thống như Google đã thống trị internet, xử lý hàng nghìn tỷ truy vấn mỗi năm.  Câu nói "cứ Google đi" đã trở thành thói quen của người dùng khi tìm kiếm thông tin. Tuy nhiên, sự ra đời và phát triển nhanh chóng của công nghệ AI đang đặt dấu hỏi lớn về vị thế độc tôn này.</p>
<h2>2. Sự Trỗi Dậy Của Các Công Cụ Tìm Kiếm Dựa Trên Trí Tuệ Nhân Tạo (AI)</h2>
<p>Sự xuất hiện của các sản phẩm AI như SearchGPT của OpenAI và Pro Search của Perplexity AI đang làm thay đổi cục diện thị trường tìm kiếm trực tuyến.  Thay vì trả về danh sách liên kết như các công cụ tìm kiếm truyền thống, các công cụ tìm kiếm AI sử dụng các mô hình AI để thu thập thông tin từ web và cung cấp câu trả lời tóm tắt, giúp người dùng tiếp cận thông tin nhanh chóng và trực quan hơn.</p>
<figure class="getty aligncenter">
  <img alt="Hình ảnh minh họa về SearchGPT của OpenAI" src="https://observer.com/wp-content/uploads/sites/2/2024/11/GettyImages-2165348475.jpg?quality=80&w=970" />
  <figcaption>OpenAI ra mắt SearchGPT vào tháng 10.  <span class="media-credit">Jakub Porzycki/NurPhoto via Getty Images</span></figcaption>
</figure>

<h2>3. Chiến Lược Toàn Diện Của Các Gã Khổng Lồ Công Nghệ</h2>
<p>Việc chuyển đổi sang tìm kiếm dựa trên AI không chỉ đơn thuần là cải thiện trải nghiệm người dùng mà còn là một chiến lược để giữ chân người dùng trong hệ sinh thái sản phẩm của mỗi công ty.  OpenAI và Perplexity đang hợp tác với các nhà cung cấp dữ liệu và tin tức lớn để cung cấp cho người dùng nguồn thông tin đáng tin cậy, đồng thời giúp các nhà xuất bản mở rộng phạm vi tiếp cận.  Meta, với lượng người dùng khổng lồ và nguồn dữ liệu phong phú từ Facebook và Instagram, cũng đang tham gia cuộc đua này bằng kế hoạch ra mắt công cụ tìm kiếm AI riêng, dự kiến sẽ sớm tích hợp vào WhatsApp, Instagram và Facebook.</p>
<h2>4. Thách Thức Kinh Tế Và Tương Lai Của Tìm Kiếm AI</h2>
<p>Mặc dù mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn, việc chuyển đổi sang tìm kiếm AI cũng đặt ra những thách thức về kinh tế.  Chi phí cho mỗi truy vấn tìm kiếm AI cao gấp khoảng 10 lần so với truy vấn tìm kiếm truyền thống của Google hay Bing, theo báo cáo của Reuters.  Để bù đắp chi phí này, các công ty có thể sẽ phải tính phí người dùng hoặc dựa nhiều vào quảng cáo, điều này có thể ảnh hưởng đến chất lượng kết quả tìm kiếm.  Các chuyên gia cho rằng, cuối cùng, mô hình kinh doanh của tìm kiếm AI có thể hoàn toàn phụ thuộc vào doanh thu từ quảng cáo.</p>
<p>Christian Ward, giám đốc dữ liệu của Yext, cho rằng:  "Trong khi tìm kiếm truyền thống rất hiệu quả với các tác vụ đơn giản, hệ thống AI đang dần xử lý các truy vấn phức tạp hơn. Điều này đặc biệt có lợi cho những người dùng gặp khó khăn trong việc tìm kiếm bằng từ khóa hoặc đối mặt với rào cản ngôn ngữ."</p>
<p>Paul Butterworth, đồng sáng lập và giám đốc công nghệ của Vantiq, nhận định: "Tìm kiếm AI sẽ trở thành điểm dừng đầu tiên của hầu hết người dùng vì nó nhanh chóng, có tính đến ngữ cảnh và cung cấp câu trả lời ngắn gọn, chính xác. Tuy nhiên, khi câu trả lời của AI thiếu chiều sâu hoặc chi tiết, người dùng có thể quay lại với tìm kiếm truyền thống để tìm kiếm thông tin toàn diện hơn."</p>
<p>Ram Palaniappan, giám đốc công nghệ của TEKsystems Global, cho biết: "Để bù đắp chi phí cao, các công ty sẽ phải lựa chọn tính phí người dùng hoặc tập trung vào quảng cáo. Nếu cung cấp miễn phí, họ có thể ưu tiên nội dung nhất định thông qua quảng cáo, dẫn đến việc hạn chế sự lựa chọn của người dùng để tìm ra nguồn thông tin tốt nhất."</p>
<p>Google, trước những thách thức này, cũng đang phát triển công cụ tìm kiếm AI thông qua việc ra mắt AI Overviews.  Công ty khẳng định đây là một bước đi phù hợp với mô hình lợi nhuận dựa trên quảng cáo của họ.</p>
<p>Tóm lại, cuộc chiến tìm kiếm trực tuyến đang diễn ra sôi nổi với sự tham gia của các gã khổng lồ công nghệ và các công ty khởi nghiệp AI.  Sự trỗi dậy của công cụ tìm kiếm AI không chỉ làm thay đổi trải nghiệm người dùng mà còn tác động sâu rộng đến mô hình kinh doanh và tương lai của ngành công nghiệp tìm kiếm trực tuyến.</p>

Cuộc Chiến Tìm Kiếm Trực Tuyến: AI Thách Thức Vị Trí Bá Chủ Của Google?

Cuộc Chiến Tìm Kiếm Trực Tuyến: AI Thách Thức Vị Trí Bá Chủ Của Google? Mục lục: Google: Ông Vua Tìm Kiếm Bị Thách Thức Sự Trỗi Dậy Của ...

tháng 11 21, 2024

Sự Khác Biệt Giữa Visual Studio và VS Code: Yêu Cầu Tích Hợp Mô Hình AI Claude 3.5 Sonnet

<h1>Sự Khác Biệt Giữa Visual Studio và VS Code: Yêu Cầu Tích Hợp Mô Hình AI Claude 3.5 Sonnet</h1>
<p><strong>Mục lục:</strong></p>
<ol>
<li>Visual Studio 2022 v17.12 và Sự Thiếu Hụt Mô Hình Claude 3.5 Sonnet</li>
<li>Phản Hồi Từ Cộng Đồng Nhà Phát Triển và Sự So Sánh Với VS Code</li>
<li>Tương Lai Của Tích Hợp AI trong Visual Studio</li>
</ol>
<h2>1. Visual Studio 2022 v17.12 và Sự Thiếu Hụt Mô Hình Claude 3.5 Sonnet</h2>
<p>Phiên bản Visual Studio 2022 v17.12 mới nhất cho phép các nhà phát triển lựa chọn mô hình AI mà họ muốn sử dụng với GitHub Copilot tích hợp sẵn.  Tuy nhiên, nhiều lập trình viên đang bày tỏ sự thất vọng vì phiên bản này thiếu sự hỗ trợ cho mô hình Claude 3.5 Sonnet mới nhất của Anthropic, trong khi mô hình này lại có sẵn trên VS Code.</p>
<p>GitHub Copilot ban đầu được cung cấp dưới dạng tiện ích mở rộng cho Visual Studio. Sau đó, nó trở thành thành phần tích hợp sẵn, được khuyến nghị mặc định trong tất cả các workload từ phiên bản v17.10.  Phiên bản v17.12 bổ sung tính năng cho phép người dùng chọn mô hình AI. Tuy nhiên, chỉ có các mô hình từ OpenAI (đối tác của Microsoft) được cung cấp.  Điều này gây ra sự bất bình trong cộng đồng, vì Anthropic, công ty đứng sau Claude 3.5 Sonnet, là một công ty hàng đầu trong lĩnh vực AI, đã hợp tác với Google và Amazon.</p>
<p>Claude 3.5 Sonnet nổi bật với khả năng lập trình nâng cao, khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên tốt hơn và tính năng "sử dụng máy tính" cho phép AI tương tác với môi trường kỹ thuật số như con người.  GitHub đã công bố Claude 3.5 Sonnet có sẵn cho tất cả khách hàng GitHub Copilot vào ngày 29 tháng 10, khẳng định nó vượt trội hơn tất cả các mô hình công khai khác trên một số tiêu chuẩn đánh giá.  Tuy nhiên, điều này không áp dụng cho Visual Studio 2022.</p>
<h2>2. Phản Hồi Từ Cộng Đồng Nhà Phát Triển và Sự So Sánh Với VS Code</h2>
<p>Một bài đăng trên cộng đồng nhà phát triển với tiêu đề "GitHub Copilot trong Visual Studio 2022 vẫn thiếu tùy chọn mô hình Claude 3.5 Sonnet" đã nhận được nhiều sự ủng hộ và bình luận.  Nhiều lập trình viên bày tỏ sự thất vọng vì sự thiếu sót này và đặt câu hỏi tại sao VS Code lại được ưu tiên hơn Visual Studio.</p>
<p>Một số bình luận tiêu biểu:</p>
<ul>
<li>"Tôi cũng đang chờ phản hồi chính thức. Trước đó, đã có bản cập nhật lên phiên bản 17.12.1, nhưng vẫn không đề cập đến vấn đề này."</li>
<li>"Thật vô lý khi VS Code có thể có dịch vụ này, nhưng VS 2022 thì không."</li>
<li>"Trong số các mô hình đa dạng trong bản cập nhật này, điều đầu tiên tôi tìm kiếm là Mô hình Claude, nhưng nó không có sẵn. Buồn!"</li>
<li>"Có lộ trình nào cho việc này sẽ có sẵn không? Tôi chưa thấy nó được đề cập ở bất kỳ đâu trong tài liệu nào rằng đây là tính năng chỉ dành cho VS Code. Mất hàng giờ để cố gắng khiến Visual Studio hiển thị tùy chọn Claude. Tôi nghĩ đó là do cài đặt của tôi."</li>
</ul>
<p>Trên cộng đồng GitHub, những bình luận tương tự cũng được ghi nhận. Nhiều người đặt câu hỏi về thời gian ra mắt và sự ưu tiên của VS Code so với Visual Studio.  Một số bình luận thể hiện sự thất vọng sâu sắc và chỉ trích sự chậm trễ trong việc tích hợp Claude 3.5 Sonnet vào Visual Studio.</p>
<h2>3. Tương Lai Của Tích Hợp AI trong Visual Studio</h2>
<p>Mặc dù không có lộ trình chính thức nào được công bố, nhưng một người dùng cho biết: "Hiện tại, trình chọn mô hình chỉ có trong Visual Studio Code, nhưng Visual Studio nằm trong kế hoạch phát triển!"  Việc tích hợp Claude 3.5 Sonnet vào Visual Studio vẫn chưa rõ ràng và cần thời gian để chờ Microsoft đưa ra thông báo chính thức.  Liệu đây là một lỗi hay một tính năng chưa được hoàn thiện? Câu trả lời vẫn còn bỏ ngỏ.  Chúng ta sẽ phải theo dõi sát sao những cập nhật tiếp theo từ Microsoft để biết thêm thông tin.</p>

Sự Khác Biệt Giữa Visual Studio và VS Code: Yêu Cầu Tích Hợp Mô Hình AI Claude 3.5 Sonnet

Sự Khác Biệt Giữa Visual Studio và VS Code: Yêu Cầu Tích Hợp Mô Hình AI Claude 3.5 Sonnet Mục lục: Visual Studio 2022 v17.12 và Sự Thiếu ...

tháng 11 21, 2024

Nguy cơ sụp đổ mô hình: Sử dụng AI để huấn luyện AI tương lai có thực sự là một ý tưởng tồi?

<h1>Nguy cơ sụp đổ mô hình: Sử dụng AI để huấn luyện AI tương lai có thực sự là một ý tưởng tồi?</h1>
<p><strong>Mục lục:</strong></p>
<ol>
<li>AI tự huấn luyện: Một vòng xoắn nguy hiểm</li>
<li>Sự sụp đổ của mô hình AI: Thực trạng đáng báo động</li>
<li>Ảnh hưởng thực tế của sự sụp đổ mô hình AI</li>
<li>Làm thế nào để ngăn chặn sự sụp đổ mô hình AI?</li>
</ol>
<p><strong>1. AI tự huấn luyện: Một vòng xoắn nguy hiểm</strong></p>
<p>Các công cụ AI như ChatGPT, Gemini, Copilot đã tạo ra những văn bản ấn tượng chỉ từ một vài dòng lệnh đơn giản. Để tạo ra những văn bản này, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được huấn luyện trên một lượng khổng lồ dữ liệu văn bản do con người tạo ra và thu thập từ internet.  Tuy nhiên, hiện nay, khi các công cụ AI tạo sinh tràn ngập internet với lượng lớn nội dung tổng hợp, chính những nội dung này lại được sử dụng để huấn luyện các thế hệ AI tiếp theo.  Các nhà nghiên cứu cảnh báo rằng, nếu điều này tiếp tục diễn ra không kiểm soát, hậu quả sẽ rất nghiêm trọng.</p>
<p><img alt="AI chatbot with thought bubbles" src="https://i0.wp.com/www.sciencenews.org/wp-content/uploads/2024/11/111324-pd-AI-synthetic-data-feat_REV.jpg?fit=1030%2C580&ssl=1" /></p>
<p><strong>2. Sự sụp đổ của mô hình AI: Thực trạng đáng báo động</strong></p>
<p>Theo một nghiên cứu gần đây được công bố trên tạp chí <em>Nature</em>, việc huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn trên chính dữ liệu do chúng tạo ra có thể dẫn đến "sự sụp đổ của mô hình" (<em>model collapse</em>).  Điều này không có nghĩa là các AI tạo sinh sẽ ngừng hoạt động, mà thay vào đó, các phản hồi của chúng sẽ ngày càng lệch xa dữ liệu huấn luyện ban đầu.  Mặc dù đôi khi bị lệch lạc, dữ liệu ban đầu vẫn là một sự phản ánh tương đối chính xác của thực tế. Tuy nhiên, khi các công cụ tự huấn luyện trên dữ liệu do chính chúng tạo ra, các lỗi nhỏ ban đầu sẽ tích tụ, nội dung cuối cùng sẽ mất đi sự sắc sảo, đa chiều và biến thành những thứ vô nghĩa.</p>
<p><strong>3. Ảnh hưởng thực tế của sự sụp đổ mô hình AI</strong></p>
<p>Nghiên cứu của Shumailov và các cộng sự đã minh chứng điều này. Họ sử dụng mô hình ngôn ngữ OPT-125m, tinh chỉnh nó bằng các bài báo trên Wikipedia, sau đó yêu cầu mô hình dự đoán văn bản tiếp theo dựa trên một lệnh.  Phản hồi của mô hình lại được dùng để tinh chỉnh mô hình.  Sau 9 thế hệ, mô hình bắt đầu tạo ra những thứ vô nghĩa.  Một lệnh ban đầu về kiến trúc thế kỷ 14 lại kết thúc bằng một danh sách các loại thỏ rừng.  Chỉ khi giữ lại một phần dữ liệu ban đầu, sự suy giảm mô hình mới được giảm thiểu.</p>
<p>Điều này cho thấy việc huấn luyện AI trên chính phản hồi của nó sẽ gây ra những hậu quả nghiêm trọng, bao gồm làm trầm trọng thêm hiện tượng thiên vị và biến đổi văn bản thành những thứ vô nghĩa nếu không được kiểm soát. Các công ty lớn có những phương pháp để ngăn chặn hiện tượng này, nhưng khi ngày càng nhiều người sử dụng mô hình ngôn ngữ để huấn luyện chatbot và AI riêng, nguy cơ này vẫn tiềm ẩn.</p>
<p><strong>4. Làm thế nào để ngăn chặn sự sụp đổ mô hình AI?</strong></p>
<p>Để ngăn chặn AI tăng cường thiên vị hoặc tạo ra nội dung vô nghĩa, điều quan trọng là phải theo dõi tất cả dữ liệu và đảm bảo rằng cả kiến thức ban đầu (bao gồm văn bản do con người tạo ra) và kiến thức mới (văn bản do AI tạo ra) đều được sử dụng trong quá trình huấn luyện.  Về cơ bản, ý tưởng là không nên huấn luyện các mô hình mới chỉ với dữ liệu do AI tạo ra.  Một cách tiếp cận khác là đảm bảo thu thập được tất cả các dữ liệu, ngay cả những dữ liệu có xác suất xuất hiện thấp.</p>
<p><img alt="A hand manikin rests on a strip of yellow plastic caution tape, to highlight the need to proceed with caution when using or implementing Generative Artificial Intelligence" src="https://i0.wp.com/www.sciencenews.org/wp-content/uploads/2024/08/090724_reviews-aisnakeoil_feat.jpg?fit=330%2C186&ssl=1" /></p>
<p>Các công ty lớn đang tích cực kiểm tra sự trôi dữ liệu (<em>data drift</em>), do đó các vấn đề sẽ được phát hiện sớm và khắc phục kịp thời.  Tuy nhiên, đối với những cá nhân tự xây dựng mô hình quy mô nhỏ hơn, việc nhận thức về rủi ro này là rất cần thiết.</p>
<p>Tóm lại, việc sử dụng AI để huấn luyện AI tương lai tiềm ẩn nhiều rủi ro, đòi hỏi sự thận trọng và các biện pháp phòng ngừa kỹ lưỡng để tránh sự sụp đổ mô hình và đảm bảo chất lượng, tính trung lập của dữ liệu.</p>

Nguy cơ sụp đổ mô hình: Sử dụng AI để huấn luyện AI tương lai có thực sự là một ý tưởng tồi?

Nguy cơ sụp đổ mô hình: Sử dụng AI để huấn luyện AI tương lai có thực sự là một ý tưởng tồi? Mục lục: AI tự huấn luyện: Một vòng xoắn ngu...

tháng 11 21, 2024

Alexa và Thử Thách Bảo Mật Dữ Liệu: Liệu Claude AI Có Thể Giải Quyết?

<h1>Alexa và Thử Thách Bảo Mật Dữ Liệu: Liệu Claude AI Có Thể Giải Quyết?</h1>
<p><strong>Mục lục:</strong></p>
<ol>
<li><a href="#s%E1%BB%B1-ra-m%E1%BA%AFt-phi%C3%AAn-b%E1%BA%A3n-alexa-m%E1%BB%9Bi-s%E1%BB%AD-d%E1%BB%A5ng-claude-ai">Sự Ra Mắt Phiên Bản Alexa Mới Sử Dụng Claude AI</a></li>
<li><a href="#m%E1%BB%91i-quan-t%C3%A2m-v%E1%BB%81-quy%E1%BB%81n-ri%C3%AAng-t%C6%B0">Mối Quan Tâm Về Quyền Riêng Tư</a></li>
<li><a href="#t%C3%A1c-%C4%91%E1%BB%99ng-ti%E1%BB%81m-t%C3%A0ng-c%E1%BB%A7a-claude-ai-l%C3%AAn-alexa">Tác Động Tiềm Tàng Của Claude AI Lên Alexa</a></li>
<li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết Luận</a></li>
</ol>
<br />

<h2>1. Sự Ra Mắt Phiên Bản Alexa Mới Sử Dụng Claude AI</h2>
<p>Amazon đang tiến hành một cuộc đại tu đáng kể cho trợ lý giọng nói chủ lực của mình, Alexa. Sau khi đối mặt với những thách thức trong quá trình phát triển các mô hình AI thế hệ mới (genA.I.) nội bộ, gã khổng lồ công nghệ này đã chuyển sang sử dụng mô hình Claude AI do công ty khởi nghiệp trí tuệ nhân tạo (AI) Anthropic (có trụ sở tại California) phát triển để nâng cấp Alexa thành một trợ lý thông minh và trực quan hơn.</p>
<p>Amazon đã thông báo vào tháng 9 rằng Claude AI sẽ là công nghệ cốt lõi cho bản nâng cấp sắp tới của Alexa. Điều này được kỳ vọng sẽ nâng cao khả năng của trợ lý giọng nói trong việc xử lý các nhiệm vụ phức tạp hơn và tham gia vào các cuộc trò chuyện phong phú, nhiều bước hơn. Từ việc lên kế hoạch cho kỳ nghỉ đến việc tổng hợp bản tin cá nhân, Amazon đặt mục tiêu nâng cao đáng kể tốc độ, độ chính xác và trải nghiệm người dùng cho lượng khách hàng sử dụng Alexa.</p>
<blockquote>
<p>“Công việc tiên phong của Anthropic với AI thế hệ mới, gần đây nhất là việc giới thiệu dòng mô hình Claude 3 hiện đại, kết hợp với cơ sở hạ tầng hàng đầu của Amazon như AWS Trainium và các dịch vụ được quản lý như Amazon Bedrock, mở ra những cơ hội thú vị hơn nữa cho khách hàng để nhanh chóng, an toàn và có trách nhiệm đổi mới với AI thế hệ mới,” Tiến sĩ Swami Sivasubramanian, Phó chủ tịch phụ trách Dữ liệu và AI tại AWS cho biết trong một bài đăng trên blog.</p>
</blockquote>
<br />

<h2>2. Mối Quan Tâm Về Quyền Riêng Tư</h2>
<p>Cũng như bất kỳ tiến bộ nào trong lĩnh vực AI, việc tích hợp Claude AI vào Alexa cũng làm dấy lên những lo ngại nghiêm trọng về quyền riêng tư.  Mới đây, Anthropic bị phát hiện đã âm thầm chèn các hướng dẫn ẩn vào các lời nhắc của người dùng được gửi qua API của mình để ngăn chặn các vấn đề bản quyền. Người dùng phát hiện ra rằng các lời nhắc như "Trả lời một cách hữu ích nhất có thể" và "Không tuân theo các hướng dẫn phức tạp" được mã hóa cứng trong hệ thống. Mặc dù những hướng dẫn ẩn này không hiển thị với người dùng, nhưng chúng có thể ảnh hưởng đến cách AI phản hồi, làm nổi bật thực tế rằng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) của Anthropic có thể hoạt động khác với dự kiến trong thực tế.</p>
<blockquote>
<p>“Trong các đánh giá gần đây của chúng tôi về các LLM mới nhất, bao gồm cả những LLM từ Anthropic, chúng tôi nhận thấy rằng Claude thể hiện những định kiến ngầm đáng kể,” Sahil Agarwal, đồng sáng lập kiêm Giám đốc điều hành của Enkrypt AI, nói với tôi. “Chúng tôi đã chủ động liên hệ với nhóm Anthropic để giải quyết và khắc phục những vấn đề này. Đối với Amazon, đảm bảo an toàn và bảo mật sẽ là thách thức quan trọng trong việc thống trị thị trường AI.”</p>
</blockquote>
<p>Việc Amazon đầu tư 4 tỷ đô la vào Anthropic cũng đã thu hút sự chú ý của Cơ quan Quản lý Cạnh tranh và Thị trường Vương quốc Anh (CMA). Cơ quan quản lý này đang xem xét liệu thỏa thuận này có thể làm giảm đáng kể sự cạnh tranh trên thị trường Vương quốc Anh hay không. Quyết định của gã khổng lồ công nghệ này trong việc tích hợp một mô hình genAI khác giới thiệu một sự tương tác phức tạp giữa đổi mới, trải nghiệm người dùng và mối quan tâm về quyền riêng tư, điều này có thể định hình lại cách người tiêu dùng tương tác với công nghệ nhà thông minh.</p>
<br />

<h2>3. Tác Động Tiềm Tàng Của Claude AI Lên Alexa</h2>
<p>Hành trình cải tiến Alexa của Amazon không hề suôn sẻ. Một báo cáo gần đây của Reuters khẳng định rằng các thử nghiệm ban đầu của Amazon với AI mới của họ đã tiết lộ những vấn đề lớn, chẳng hạn như phản hồi chậm và gặp khó khăn trong việc hiểu các lời nhắc của người dùng. Với các đối thủ cạnh tranh như ChatGPT và Google Assistant đặt ra tiêu chuẩn tốc độ và độ chính xác cao về AI, Amazon đã quyết định chuyển sang sử dụng Claude AI của Anthropic. Mô hình genA.I. này được đánh giá là vượt trội hơn do khả năng hiểu ngữ cảnh tốt hơn và kỹ năng trò chuyện giống con người hơn.</p>
<p>Trong khi phiên bản Alexa "Classic" cơ bản vẫn miễn phí, người dùng sẽ cần phải trả tiền cho các tính năng bổ sung được cung cấp trong phiên bản nâng cấp. Amazon sẽ tính phí đăng ký cho dịch vụ "Remarkable Alexa", với mức giá từ 5 đến 10 đô la mỗi tháng. Việc giới thiệu mô hình trả phí cho Alexa dường như là một rủi ro được tính toán của Amazon. Thời điểm của động thái này cũng mang tính chiến lược, chuyển đổi Alexa thành một dịch vụ AI tạo ra doanh thu giống như các tập đoàn công nghệ khác. Tuy nhiên, sự tiến bộ này đi kèm với những rủi ro tiềm tàng. Khả năng AI nâng cao có thể dẫn đến việc thu thập dữ liệu nhiều hơn, làm dấy lên lo ngại về việc người dùng sẵn sàng chia sẻ bao nhiêu thông tin cá nhân.</p>
<blockquote>
<p>“Khả năng AI mới phụ thuộc rất nhiều vào các tập dữ liệu lớn để tinh chỉnh và cải thiện phản hồi của chúng,” Nate MacLeitch, Giám đốc điều hành và người sáng lập nền tảng API QuickBlox, nói với tôi. “Các dịch vụ cao cấp của Amazon sẽ cần truy cập vào dữ liệu của người dùng để hoạt động hiệu quả và hiểu thói quen, dữ liệu sức khỏe hoặc sở thích của người dùng. Điều này có nghĩa là sự tương tác của người dùng với Alexa không chỉ là những cuộc trò chuyện riêng tư mà còn là một phần của dữ liệu huấn luyện AI.”</p>
</blockquote>
<p>Apple gần đây đã triển khai Private Cloud Compute cho Apple Intelligence, đảm bảo dữ liệu người dùng vẫn được bảo mật, ngay cả đối với chính Apple. Mặc dù Amazon sở hữu các khả năng tương tự, nhưng chi tiết về cách tích hợp giữa Alexa và Anthropic sẽ duy trì quyền riêng tư của người dùng vẫn chưa rõ ràng. Liệu người dùng có cảm thấy thoải mái khi biết dữ liệu của họ đóng góp vào việc cải thiện liên tục AI của Alexa, đặc biệt là khi họ đang trả phí đăng ký cho dịch vụ này? Công ty vẫn chưa tiết lộ về các biện pháp cụ thể để đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu, khiến người dùng và các nhà hoạt động vì quyền riêng tư phải suy đoán và theo dõi sát sao.</p>
<blockquote>
<p>“Điều quan trọng là chỉ huấn luyện các mô hình AI tổng hợp bằng cách sử dụng dữ liệu đã được đồng ý và được ẩn danh. Amazon có thể làm điều tương tự bằng cách tích hợp một hệ thống API đồng ý và CDP ở phía sau và sử dụng Alexa để yêu cầu sự đồng ý trước khi ghi lại bất kỳ dữ liệu nào từ người dùng và sử dụng nó,” Xun Wang, Giám đốc Công nghệ của Bloomreach và cựu Phó chủ tịch của NVIDIA, nói với tôi. “AI sẽ sớm có thể tạo ra văn bản âm thanh tập trung vào thông tin mà bạn quan tâm nhất thay vì chỉ là một bản tổng hợp chung chung của tất cả thông tin liên quan đến bất kỳ nội dung cụ thể nào.”</p>
</blockquote>
<br />

<h2>4. Kết Luận</h2>
<p>Mô hình Alexa mới của Amazon sử dụng Claude AI của Anthropic có thể định hình lại trợ lý giọng nói, nhưng nó đi kèm với giá cả và những lo ngại về quyền riêng tư dữ liệu đối với người tiêu dùng.  Sự cân bằng giữa cải tiến công nghệ và bảo vệ quyền riêng tư của người dùng vẫn là một thách thức lớn đối với Amazon và các công ty công nghệ khác trong lĩnh vực AI.</p>
<br />

Alexa và Thử Thách Bảo Mật Dữ Liệu: Liệu Claude AI Có Thể Giải Quyết?

Alexa và Thử Thách Bảo Mật Dữ Liệu: Liệu Claude AI Có Thể Giải Quyết? Mục lục: Sự Ra Mắt Phiên Bản Alexa Mới Sử Dụng Claude AI Mối Quan ...

tháng 11 21, 2024

Hợp tác chiến lược giữa Snowflake và Anthropic: Mang trí tuệ nhân tạo tiên tiến đến đám mây dữ liệu

<h1>Hợp tác chiến lược giữa Snowflake và Anthropic: Mang trí tuệ nhân tạo tiên tiến đến đám mây dữ liệu</h1>
<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ol>
<li>Tổng quan về sự hợp tác</li>
<li>Lợi ích cho khách hàng Snowflake</li>
<li>Tầm quan trọng đối với ngành công nghiệp AI</li>
</ol>
<h2>1. Tổng quan về sự hợp tác</h2>
<p>Snowflake, công ty đứng sau nền tảng AI Data Cloud, và Anthropic, một công ty nghiên cứu và an toàn AI, đã công bố một quan hệ đối tác chiến lược đa năm.  Hợp tác này tập trung vào việc đưa các mô hình Claude hàng đầu của Anthropic đến với khách hàng thông qua Snowflake Cortex AI.  Điều này cho phép các doanh nghiệp toàn cầu dễ dàng phát triển và mở rộng các sản phẩm, ứng dụng và quy trình làm việc AI đáng tin cậy, hiệu quả và mạnh mẽ, dựa trên các mô hình tiên tiến nhất.</p>
<p>Mô hình Claude 3.5 Sonnet mới nhất của Anthropic sẽ được cung cấp trong phạm vi bảo mật và quản trị của Snowflake trên AWS.  Claude sẽ đóng vai trò là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) chính hỗ trợ các sản phẩm AI của Snowflake, bao gồm Snowflake Intelligence và Cortex Analyst.  Sự kết hợp giữa khả năng lập luận, lập kế hoạch và giải quyết vấn đề của Claude với nền tảng hàng đầu của Snowflake, được hơn 10.000 tổ chức toàn cầu tin tưởng, sẽ giúp các doanh nghiệp khai thác tối đa tiềm năng dữ liệu của họ thông qua các trợ lý đàm thoại và xử lý ngôn ngữ quy mô lớn.  Các mô hình ngôn ngữ tiên tiến của Claude sẽ nâng cao khả năng phân tích dữ liệu sâu sắc, chạy phân tích tức thì, tạo hình ảnh trực quan và thực hiện các quy trình làm việc đa bước của các tác nhân dữ liệu trong Snowflake.  Hơn nữa, khả năng tuân thủ, bảo mật, quyền riêng tư, khám phá và cộng tác cấp doanh nghiệp mạnh mẽ của Snowflake Horizon Catalog được tích hợp sẵn trong Cortex AI, cho phép người dùng sử dụng các mô hình Claude 3.5 mới nhất với các điều khiển truy cập chi tiết và hàng rào quản trị, giúp họ cung cấp AI đáng tin cậy với kết quả chính xác cao.</p>
<p>Christian Kleinerman, Phó Chủ tịch Điều hành phụ trách Sản phẩm của Snowflake, cho biết: "Quan hệ đối tác của chúng tôi với Anthropic đại diện cho một bước tiến lớn trong việc mở rộng cam kết cung cấp cho hàng nghìn khách hàng toàn cầu giải pháp AI dễ dàng, hiệu quả và đáng tin cậy cho một tập hợp toàn diện các trường hợp sử dụng của doanh nghiệp."  Michael Gerstenhaber, Phó Chủ tịch Sản phẩm của Anthropic, bổ sung: "Với Claude, chúng tôi đang biến đổi nghiên cứu AI đột phá thành các công cụ mạnh mẽ và đáng tin cậy mà các doanh nghiệp có thể sử dụng ngay hôm nay, đồng thời duy trì các tiêu chuẩn an toàn và độ tin cậy mạnh mẽ."</p>
<h2>2. Lợi ích cho khách hàng Snowflake</h2>
<p>Sự hợp tác này mang lại nhiều lợi ích cho khách hàng Snowflake:</p>
<ul>
<li><strong>Truy cập dễ dàng vào các mô hình AI hàng đầu:</strong> Khách hàng có thể dễ dàng truy cập và tích hợp các mô hình Claude tiên tiến vào các ứng dụng và quy trình làm việc hiện có của họ.</li>
<li><strong>An ninh và quản trị được tăng cường:</strong>  Các mô hình được triển khai trong môi trường an toàn và được quản lý của Snowflake, đảm bảo tuân thủ các quy định về bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu.</li>
<li><strong>Nâng cao hiệu quả:</strong>  Claude giúp tự động hóa các tác vụ, tối ưu hóa quy trình và tăng năng suất.</li>
<li><strong>Khả năng phân tích dữ liệu nâng cao:</strong>  Claude cung cấp khả năng phân tích dữ liệu sâu sắc hơn, dẫn đến việc đưa ra quyết định tốt hơn.</li>
<li><strong>Ứng dụng đa dạng:</strong>  Từ chatbot đến trợ lý lập trình, Claude hỗ trợ nhiều trường hợp sử dụng khác nhau.</li>
</ul>
<p>Theo báo cáo của MIT Technology Review Insights, chỉ 22% người được hỏi cho rằng nền tảng dữ liệu của họ "sẵn sàng" để hỗ trợ các ứng dụng AI thế hệ mới.  Quan hệ đối tác này giúp Snowflake giải quyết vấn đề này bằng cách cung cấp quyền truy cập nhanh chóng và dễ dàng vào các mô hình mới nhất của Anthropic, cho phép khách hàng xây dựng các ứng dụng AI thế hệ mới một cách nhanh chóng và an toàn.</p>
<h2>3. Tầm quan trọng đối với ngành công nghiệp AI</h2>
<p>Sự hợp tác giữa Snowflake và Anthropic đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc phát triển và ứng dụng AI trong môi trường doanh nghiệp.  Việc tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn mạnh mẽ như Claude vào một nền tảng đám mây dữ liệu an toàn và đáng tin cậy sẽ thúc đẩy sự đổi mới và tăng tốc quá trình áp dụng AI trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.  Nó cũng thiết lập một tiêu chuẩn mới cho sự hợp tác giữa các công ty công nghệ hàng đầu, tạo điều kiện cho sự phát triển bền vững và đáng tin cậy của AI.  Việc cung cấp Cortex Playground cho phép người dùng so sánh các mô hình từ nhiều nhà cung cấp khác nhau, bao gồm AI21 Labs, Google, Meta, Mistral AI, Reka và Voyage AI, cho thấy sự cam kết của Snowflake trong việc mang đến sự lựa chọn đa dạng và linh hoạt cho khách hàng.</p>

Hợp tác chiến lược giữa Snowflake và Anthropic: Mang trí tuệ nhân tạo tiên tiến đến đám mây dữ liệu

Hợp tác chiến lược giữa Snowflake và Anthropic: Mang trí tuệ nhân tạo tiên tiến đến đám mây dữ liệu Mục lục Tổng quan về sự hợp tác Lợi ...

tháng 11 21, 2024

Mô hình AI "suy luận" của Trung Quốc cạnh tranh với OpenAI's o1

Cuộc Chiến Tìm Kiếm Trực Tuyến: AI Thách Thức Vị Trí Bá Chủ Của Google?

Sự Khác Biệt Giữa Visual Studio và VS Code: Yêu Cầu Tích Hợp Mô Hình AI Claude 3.5 Sonnet

Nguy cơ sụp đổ mô hình: Sử dụng AI để huấn luyện AI tương lai có thực sự là một ý tưởng tồi?

Alexa và Thử Thách Bảo Mật Dữ Liệu: Liệu Claude AI Có Thể Giải Quyết?

Hợp tác chiến lược giữa Snowflake và Anthropic: Mang trí tuệ nhân tạo tiên tiến đến đám mây dữ liệu

Bài đăng phổ biến

Labels