Agent.ai.vn

Orange hợp tác với OpenAI và Meta phát triển mô hình AI ngôn ngữ châu Phi

<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ol>
<li><a href="#tong-quan">Tổng quan</a></li>
<li><a href="#han-che-cua-cac-mo-hinh-ai-hien-tai">Hạn chế của các mô hình AI hiện tại</a></li>
<li><a href="#giai-phap-cua-orange">Giải pháp của Orange</a></li>
<li><a href="#muc-tieu-va-ke-hoach-trien-khai">Mục tiêu và kế hoạch triển khai</a></li>
<li><a href="#y-nghia-cua-du-an">Ý nghĩa của dự án</a></li>
<li><a href="#ket-luan">Kết luận</a></li>
</ol>
<br>

<h2>1. Tổng quan</h2>
<p>Tin tức gần đây cho thấy Orange, tập đoàn viễn thông lớn của Pháp, đang hợp tác với OpenAI và Meta để phát triển các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) tùy chỉnh. Mục tiêu chính là tạo ra các mô hình có khả năng hiểu và xử lý các ngôn ngữ Tây Phi, vốn chưa được hỗ trợ tốt bởi hầu hết các hệ thống hội thoại AI hiện nay.  Đây là một bước tiến quan trọng nhằm khắc phục sự thiếu hụt về công nghệ AI cho các ngôn ngữ ít được sử dụng, đặc biệt là ở khu vực châu Phi.</p>
<br>

<h2>2. Hạn chế của các mô hình AI hiện tại</h2>
<p>Hầu hết các mô hình AI hiện đại được đào tạo trên dữ liệu chủ yếu đến từ Hoa Kỳ. Điều này dẫn đến một vấn đề đáng kể: các mô hình này thường thiếu ngữ cảnh văn hóa và ngôn ngữ của các khu vực khác trên thế giới, bao gồm cả châu Phi.  Kết quả là, khả năng hiểu và phản hồi chính xác các thông tin bằng các ngôn ngữ địa phương ở châu Phi của các mô hình này còn rất hạn chế.</p>
<br>

<h2>3. Giải pháp của Orange</h2>
<p>Để giải quyết vấn đề này, Orange đã quyết định hợp tác với hai gã khổng lồ công nghệ là OpenAI và Meta.  Dự án sẽ tận dụng các mô hình mã nguồn mở mạnh mẽ của OpenAI (Whisper) và Meta (Llama).  Việc sử dụng các mô hình mã nguồn mở cho phép Orange tùy chỉnh và tinh chỉnh chúng để đáp ứng nhu cầu cụ thể của các ngôn ngữ Tây Phi.</p>
<br>

<h2>4. Mục tiêu và kế hoạch triển khai</h2>
<p>Mục tiêu ban đầu của dự án là phát triển các mô hình AI có khả năng hiểu và xử lý hai ngôn ngữ khu vực Tây Phi: Wolof và Pulaar.  Hai ngôn ngữ này được ước tính có khoảng 16 triệu và 6 triệu người sử dụng, tương ứng.  Orange dự kiến sẽ triển khai các mô hình AI này vào đầu năm 2025.</p>
<p>Sau giai đoạn đầu, Orange đặt mục tiêu mở rộng dự án sang tất cả 18 quốc gia Tây Phi, nhằm mang lại công nghệ AI hiện đại và tiên tiến hơn cho người dân trong khu vực.  Các mô hình AI mã nguồn mở này sẽ được Orange cung cấp miễn phí cho mục đích phi thương mại, bao gồm các lĩnh vực y tế cộng đồng và giáo dục.</p>
<br>

<h2>5. Ý nghĩa của dự án</h2>
<p>Sáng kiến này của Orange mang ý nghĩa to lớn:</p>
<ul>
<li><strong>Khắc phục sự bất bình đẳng về công nghệ:</strong> Dự án giúp giảm bớt sự bất bình đẳng về mặt tiếp cận công nghệ AI giữa các ngôn ngữ trên thế giới, đặc biệt là các ngôn ngữ ít được sử dụng ở châu Phi.</li>
<li><strong>Thúc đẩy phát triển kinh tế - xã hội:</strong>  Các mô hình AI cải tiến sẽ hỗ trợ nhiều lĩnh vực quan trọng như chăm sóc khách hàng, y tế, giáo dục, góp phần thúc đẩy phát triển kinh tế - xã hội của các quốc gia Tây Phi.</li>
<li><strong>Đóng góp cho sự phát triển của AI toàn cầu:</strong> Việc phát triển các mô hình AI đa ngôn ngữ và đa văn hóa là một bước tiến quan trọng trong việc xây dựng một hệ sinh thái AI toàn cầu bao trùm và công bằng hơn.</li>
</ul>
<br>

<h2>6. Kết luận</h2>
<p>Sự hợp tác giữa Orange, OpenAI và Meta trong việc phát triển các mô hình AI ngôn ngữ châu Phi là một ví dụ điển hình cho sự hợp tác giữa các doanh nghiệp lớn và tầm quan trọng của việc ứng dụng AI một cách có trách nhiệm và bền vững.  Dự án hứa hẹn sẽ mang lại những tác động tích cực đáng kể đến cuộc sống của hàng triệu người dân Tây Phi.</p>
<br>

Orange hợp tác với OpenAI và Meta phát triển mô hình AI ngôn ngữ châu Phi

Mục lục Tổng quan Hạn chế của các mô hình AI hiện tại Giải pháp của Orange Mục tiêu và kế hoạch triển khai Ý nghĩa của dự án Kết luận...

tháng 11 26, 2024

Samsung ra mắt Gauss 2: Mô hình AI mạnh mẽ, đối trọng với Gemini của Google và Llama của Meta

<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Gauss 2: Khả năng và tính năng</li>
<li>Ứng dụng của Gauss 2 tại Samsung</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
<h2>1. Giới thiệu</h2>
<p>Ngày nay, ngày càng nhiều công ty phát triển các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) thế hệ mới.  Google, Meta và OpenAI là những ví dụ nổi bật, với các mô hình tiên tiến như Google Gemini, Meta Llama và OpenAI GPT. Tuy nhiên, chỉ một số ít thương hiệu tập trung vào phần cứng và hướng đến người dùng đã mạnh dạn đầu tư vào việc xây dựng mô hình riêng. Samsung là một trong số đó.</p>
<p>Năm 2023, Samsung đã giới thiệu mô hình AI thế hệ mới của mình, Gauss. Và tại hội nghị dành cho nhà phát triển gần đây nhất, Samsung đã ra mắt Gauss 2, phiên bản kế thừa mạnh mẽ hơn.  Tuy nhiên, hiện tại mô hình này chưa được tích hợp vào hệ sinh thái Galaxy của Samsung, chẳng hạn như điện thoại thông minh Galaxy S24 Ultra.  Gauss 2 hiện được sử dụng cho các mục đích khác, bao gồm các ứng dụng nội bộ để hỗ trợ các nhiệm vụ khác nhau và hỗ trợ nhân viên.</p>
<p>“Samsung Electronics cam kết phát triển phần mềm tiên tiến, bao gồm AI và phân tích dữ liệu, để nâng cao trải nghiệm người dùng,” ông Paul Kyungwhoon Cheun, Chủ tịch, Giám đốc công nghệ của bộ phận Device eXperience (DX) và Trưởng bộ phận Nghiên cứu Samsung cho biết.  “Với ba mô hình riêng biệt, Samsung Gauss2 đang thúc đẩy năng suất nội bộ của chúng tôi, và chúng tôi có kế hoạch tích hợp nó vào các sản phẩm để mang đến mức độ tiện lợi và cá nhân hóa cao hơn,” ông nói thêm.</p>

<h2>2. Gauss 2: Khả năng và tính năng</h2>
<p>Samsung cho biết Gauss 2 hiệu quả và mạnh mẽ hơn so với mô hình ngôn ngữ lớn thế hệ đầu tiên.  Giống như một số mô hình tiên tiến khác, chẳng hạn như Gemini của Google, Gauss 2 có sẵn ở nhiều phiên bản: compact, balanced và supreme.  Các phiên bản này được thiết kế để đáp ứng các trường hợp sử dụng và ứng dụng khác nhau.</p>
<p>Như tên gọi, phiên bản compact được thiết kế để hoạt động trên các thiết bị có nguồn lực tính toán hạn chế.  Phiên bản balanced tập trung vào việc cân bằng giữa hiệu suất, tốc độ và hiệu quả.  Phiên bản Supreme là mạnh mẽ và có khả năng nhất, được cho là đã giảm chi phí tính toán trong quá trình huấn luyện và suy luận mà vẫn duy trì hiệu suất cao.</p>
<p>Gauss 2 là mô hình đa phương thức và hỗ trợ 9 đến 14 ngôn ngữ khác nhau, bao gồm tiếng Anh, tiếng Hàn và nhiều hơn nữa.  “Samsung Gauss2 hỗ trợ 9 đến 14 ngôn ngữ cũng như nhiều ngôn ngữ lập trình, tùy thuộc vào mô hình. Samsung đã phát triển và tích hợp các kỹ thuật ổn định riêng của mình để huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và thiết kế một bộ phân tách từ tùy chỉnh để đảm bảo hiệu quả tối đa cho các ngôn ngữ được hỗ trợ này,” Samsung cho biết.</p>
<h2>3. Ứng dụng của Gauss 2 tại Samsung</h2>
<p>Cho đến nay, Samsung đã sử dụng Gauss 2 chủ yếu trong nội bộ.  “Kể từ khi ra mắt vào tháng 12 năm ngoái, lượng sử dụng hàng tháng của code.i đã tăng gấp bốn lần, với khoảng 60% nhà phát triển phần mềm trong bộ phận DX hiện đang sử dụng nó,” Samsung cho biết.</p>
<p>Ngoài ra, công ty lưu ý rằng Gauss 2 được sử dụng trong dịch vụ AI hỗ trợ nhân viên trong bộ phận DX thực hiện các nhiệm vụ như tóm tắt tài liệu, dịch thuật và soạn thảo email.</p>
<p>Một số báo cáo cho rằng Samsung có thể sử dụng mô hình này để hỗ trợ nhiều trường hợp sử dụng trong bản cập nhật One UI 7 dựa trên Android 15.  Tuy nhiên, Samsung chưa xác nhận điều này.</p>
<figure>
  <img alt="Samsung Gauss2 có khả năng đa phương thức và có ba kích thước khác nhau. (Samsung)" src="https://www.livemint.com/lm-img/img/2024/11/25/600x338/1232_1732540125396_1732540138452.png">
  <figcaption>Samsung Gauss2 có khả năng đa phương thức và có ba kích thước khác nhau. <strong>(Samsung)</strong></figcaption>
</figure>

<h2>4. Kết luận</h2>
<p>Samsung Gauss 2 thể hiện sự đầu tư mạnh mẽ của Samsung vào lĩnh vực AI thế hệ mới.  Với khả năng đa phương thức, hiệu quả cao và hỗ trợ nhiều ngôn ngữ, Gauss 2 hứa hẹn sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy năng suất nội bộ và cải thiện trải nghiệm người dùng của Samsung trong tương lai. Việc tích hợp Gauss 2 vào các sản phẩm của Samsung trong tương lai sẽ rất đáng được mong chờ.</p>

Samsung ra mắt Gauss 2: Mô hình AI mạnh mẽ, đối trọng với Gemini của Google và Llama của Meta

Mục lục Giới thiệu Gauss 2: Khả năng và tính năng Ứng dụng của Gauss 2 tại Samsung Kết luận 1. Giới thiệu Ngày nay, ngày càng nhiều ...

tháng 11 26, 2024

Mô hình Ngôn ngữ Sparse Llama 3.1 8B của Neural Magic: Hiệu quả và Bền vững hơn

<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Thách thức của các mô hình AI lớn</li>
<li>Sparse Llama 3.1 8B: Giải pháp hiệu quả và bền vững</li>
<li>Chi tiết kỹ thuật</li>
<li>Kết quả và hiệu năng</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
<p><img alt="Sparse Llama 3.1 8B" src="https://www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2024/11/Screenshot-2024-11-25-at-9.35.50%E2%80%AFAM-1024x984.png"></p>
<p><strong>1. Giới thiệu</strong></p>
<p>Bài viết này sẽ phân tích mô hình ngôn ngữ Sparse Llama 3.1 8B mới được phát hành bởi Neural Magic. Mô hình này tập trung vào việc giải quyết những thách thức về tính toán và môi trường liên quan đến sự gia tăng kích thước của các mô hình AI hiện nay.</p>
<p><strong>2. Thách thức của các mô hình AI lớn</strong></p>
<p>Sự phát triển nhanh chóng của các mô hình AI, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn, dẫn đến những thách thức đáng kể về mặt tính toán và môi trường.  Việc huấn luyện và triển khai các mô hình này đòi hỏi nguồn lực khổng lồ, làm tăng chi phí cơ sở hạ tầng và lượng khí thải carbon, gây ảnh hưởng đến tính bền vững của AI.  Các doanh nghiệp nhỏ và cá nhân cũng gặp khó khăn do yêu cầu tính toán cao vượt quá khả năng của họ.</p>
<p><strong>3. Sparse Llama 3.1 8B: Giải pháp hiệu quả và bền vững</strong></p>
<p>Neural Magic đã giải quyết những thách thức này bằng cách phát hành Sparse Llama 3.1 8B – một mô hình sparse tương thích với GPU, được giảm bớt 50% tham số.  Được xây dựng với SparseGPT, SquareHead Knowledge Distillation và một tập dữ liệu huấn luyện được lựa chọn kỹ lưỡng, Sparse Llama hướng đến việc làm cho AI dễ tiếp cận hơn và thân thiện với môi trường hơn.  Với chỉ 13 tỷ token bổ sung cần thiết để huấn luyện, Sparse Llama đã giảm đáng kể lượng khí thải carbon thường liên quan đến việc huấn luyện các mô hình quy mô lớn.  Phương pháp này phù hợp với nhu cầu của ngành công nghiệp trong việc cân bằng tiến bộ với tính bền vững đồng thời vẫn đảm bảo hiệu năng đáng tin cậy.</p>
<p><strong>4. Chi tiết kỹ thuật</strong></p>
<p>Sparse Llama 3.1 8B tận dụng các kỹ thuật sparse, bao gồm việc giảm số lượng tham số của mô hình trong khi vẫn duy trì khả năng dự đoán. Việc sử dụng SparseGPT kết hợp với SquareHead Knowledge Distillation đã giúp Neural Magic tạo ra một mô hình được giảm bớt 50% tham số.  Việc giảm bớt này dẫn đến giảm yêu cầu tính toán và cải thiện hiệu quả.  Sparse Llama cũng sử dụng các kỹ thuật lượng tử tiên tiến để đảm bảo mô hình có thể chạy hiệu quả trên GPU đồng thời duy trì độ chính xác.  Những lợi ích chính bao gồm giảm độ trễ lên đến 1,8 lần và tăng thông lượng tốt hơn 40% chỉ nhờ vào tính sparse, với tiềm năng giảm độ trễ xuống 5 lần khi kết hợp với lượng tử hóa – làm cho Sparse Llama phù hợp với các ứng dụng thời gian thực.</p>
<p><strong>5. Kết quả và hiệu năng</strong></p>
<p>Sparse Llama 3.1 8B đạt được 98,4% độ chính xác trên bảng xếp hạng Open LLM Leaderboard V1 cho các tác vụ few-shot và đã thể hiện khả năng phục hồi độ chính xác hoàn toàn và trong một số trường hợp, thậm chí cải thiện hiệu năng trong việc tinh chỉnh cho các tác vụ trò chuyện, tạo mã và toán học.  Những kết quả này chứng minh rằng tính sparse và lượng tử hóa có những ứng dụng thực tiễn cho phép các nhà phát triển và nhà nghiên cứu đạt được nhiều hơn với ít tài nguyên hơn.</p>
<p><strong>6. Kết luận</strong></p>
<p>Sparse Llama 3.1 8B minh họa cách đổi mới trong việc nén và lượng tử hóa mô hình có thể dẫn đến các giải pháp AI hiệu quả, dễ tiếp cận và bền vững hơn về mặt môi trường. Bằng cách giảm gánh nặng tính toán liên quan đến các mô hình lớn trong khi vẫn duy trì hiệu năng mạnh mẽ, Neural Magic đã thiết lập một tiêu chuẩn mới cho việc cân bằng hiệu quả và hiệu quả. Sparse Llama đại diện cho một bước tiến trong việc làm cho AI công bằng hơn và thân thiện với môi trường hơn, mở ra viễn cảnh về một tương lai nơi các mô hình mạnh mẽ có thể tiếp cận được với nhiều đối tượng hơn, bất kể nguồn tài nguyên tính toán.</p>

Mô hình Ngôn ngữ Sparse Llama 3.1 8B của Neural Magic: Hiệu quả và Bền vững hơn

Mục lục Giới thiệu Thách thức của các mô hình AI lớn Sparse Llama 3.1 8B: Giải pháp hiệu quả và bền vững Chi tiết kỹ thuật Kết quả và ...

tháng 11 26, 2024

Sự Trì Trệ Của Mô Hình Kinh Doanh Trước Thềm AI Thế Hệ Mới

<p><strong>Mục lục:</strong></p>
<ul>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Thực trạng ứng dụng AI</li>
<li>Nguyên nhân của sự trì trệ</li>
<li>Tương lai của AI trong mô hình kinh doanh</li>
<li>Kết luận</li>
</ul>
<h2>Giới thiệu</h2>
<p>Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là AI thế hệ mới với khả năng tạo sinh, đang hứa hẹn cách mạng hóa nhiều lĩnh vực.  Tuy nhiên, sự thay đổi mang tính đột phá trong các mô hình kinh doanh vẫn chưa xuất hiện như kỳ vọng. Bài viết này sẽ phân tích hiện trạng này, tìm hiểu nguyên nhân và dự đoán xu hướng tương lai.</p>
<h2>Thực trạng ứng dụng AI</h2>
<p>Hiện nay, AI, đặc biệt là AI tạo sinh, đang được ứng dụng rộng rãi để tăng năng suất. Nhiều công ty tận dụng AI để tự động hóa các quy trình, cải thiện hiệu quả hoạt động. Tuy nhiên, sự chuyển đổi này chủ yếu tập trung vào việc tối ưu hóa các hoạt động hiện có chứ chưa tạo ra những mô hình kinh doanh hoàn toàn mới.  Sự thay đổi mang tính cách mạng trong cách thức tạo ra giá trị và kiếm lợi nhuận vẫn còn hạn chế, đặc biệt là ngoài lĩnh vực công nghệ.</p>
<p><img alt="Image" src="https://cached.imagescaler.hbpl.co.uk/resize/scaleWidth/952/cached.offlinehbpl.hbpl.co.uk/news/OTM/1280x854pxAIProductivity.jpg"></p>
<h2>Nguyên nhân của sự trì trệ</h2>
<p>Sự chậm trễ trong việc ứng dụng AI tạo sinh vào mô hình kinh doanh có thể bắt nguồn từ nhiều yếu tố:</p>
<ul>
<li><strong>Thiếu tầm nhìn chiến lược:</strong> Nhiều doanh nghiệp chưa định hình rõ ràng về cách AI có thể thay đổi căn bản mô hình kinh doanh của họ. Việc ứng dụng AI chỉ dừng ở mức cải tiến nhỏ lẻ thay vì một cuộc cách mạng toàn diện.</li>
<li><strong>Khó khăn trong tích hợp:</strong>  Tích hợp AI vào hệ thống hiện có đòi hỏi đầu tư lớn về công nghệ, thời gian và nhân lực.  Việc thiếu chuyên môn và kinh nghiệm cũng gây khó khăn trong quá trình này.</li>
<li><strong>Rủi ro và bất định:</strong>  Ứng dụng AI đi kèm với nhiều rủi ro, từ rủi ro về bảo mật dữ liệu cho đến rủi ro về đạo đức và pháp lý. Điều này khiến nhiều doanh nghiệp dè dặt trong việc đầu tư.</li>
<li><strong>Thiếu nguồn lực:</strong>  Việc phát triển và triển khai AI đòi hỏi nguồn lực tài chính, nhân sự và công nghệ dồi dào, đây là trở ngại lớn đối với nhiều doanh nghiệp, đặc biệt là các doanh nghiệp vừa và nhỏ.</li>
</ul>
<h2>Tương lai của AI trong mô hình kinh doanh</h2>
<p>Mặc dù hiện nay sự thay đổi chưa rõ rệt, tương lai của AI trong việc định hình lại mô hình kinh doanh vẫn rất sáng sủa.  Sự phát triển của AI sẽ tiếp tục thúc đẩy sự sáng tạo và đổi mới, tạo ra những mô hình kinh doanh hoàn toàn mới.  Việc tập trung vào việc hiểu rõ nhu cầu thị trường, đầu tư vào nghiên cứu và phát triển, và xây dựng chiến lược dài hạn sẽ là chìa khóa để tận dụng tối đa tiềm năng của AI.</p>
<h2>Kết luận</h2>
<p>Sự phát triển của AI tạo sinh đang đặt ra thách thức và cơ hội lớn cho các doanh nghiệp.  Để tận dụng tối đa tiềm năng này, các doanh nghiệp cần có tầm nhìn chiến lược, đầu tư vào nghiên cứu và phát triển, và chuẩn bị sẵn sàng đối mặt với những rủi ro tiềm tàng. Sự thay đổi sẽ không đến một sớm một chiều, nhưng sự chuẩn bị kỹ càng sẽ giúp doanh nghiệp đón đầu xu hướng và giành được lợi thế cạnh tranh trong tương lai.</p>

Sự Trì Trệ Của Mô Hình Kinh Doanh Trước Thềm AI Thế Hệ Mới

Mục lục: Giới thiệu Thực trạng ứng dụng AI Nguyên nhân của sự trì trệ Tương lai của AI trong mô hình kinh doanh Kết luận Giới thiệu ...

tháng 11 26, 2024

Xây dựng Hệ thống OCR Riêng Tư của Bạn với LlamaOCR

<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ul>
<li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u-llamaocr">Giới thiệu LlamaOCR</a></li>
<li><a href="#t%E1%BB%95ng-quan-v%E1%BB%81-llamaocr">Tổng quan về LlamaOCR</a></li>
<li><a href="#t%C3%B3m-t%E1%BA%AFt-ng%E1%BA%AFn-g%E1%BB%8Dn">Tóm tắt ngắn gọn</a></li>
<li><a href="#x%C3%A2y-d%E1%BB%B1ng-h%E1%BB%87-th%E1%BB%91ng-ocr-ri%C3%AAng-t%C6%B0-c%E1%BB%A7a-b%E1%BA%A1n">Xây dựng hệ thống OCR riêng tư của bạn</a></li>
<li><a href="#t%E1%BB%91i-%C6%B0u-%C4%91%E1%BB%99-ch%C3%ADnh-x%C3%A1c-v%C3%A0-kh%E1%BA%AFc-ph%E1%BB%A5c-th%C3%A1ch-th%E1%BB%A9c">Tối ưu độ chính xác và khắc phục thách thức</a></li>
<li><a href="#%E1%BB%A9ng-d%E1%BB%A5ng-v%C3%A0-t%C3%B9y-ch%E1%BB%8Dn-tri%E1%BB%83n-khai">Ứng dụng và tùy chọn triển khai</a></li>
<li><a href="#chi-ph%C3%AD-v%C3%A0-ti%E1%BB%81m-n%C4%83ng-t%C6%B0%C6%A1ng-lai">Chi phí và tiềm năng tương lai</a></li>
<li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li>
</ul>
<h2>Giới thiệu LlamaOCR</h2>
<p>Bạn đã bao giờ gặp khó khăn khi phải chuyển đổi văn bản từ ảnh chụp màn hình, biên lai hoặc tài liệu scan thành văn bản kỹ thuật số có thể chỉnh sửa?  Cho dù là sắp xếp chi phí, trích xuất thông tin quan trọng từ hình ảnh hay tiết kiệm thời gian nhập dữ liệu thủ công, nhu cầu về một giải pháp đáng tin cậy là rất phổ biến.  May mắn thay, công nghệ đã phát triển đáng kể, và các công cụ như LlamaOCR giúp quá trình này trở nên hiệu quả và dễ dàng hơn bao giờ hết. Được phát triển bởi Together AI và sử dụng mô hình tiên tiến <a href="https://www.geeky-gadgets.com/create-ai-vision-apps-for-free-with-flowise-and-llama-3-2-vision/">Llama 3.2 Vision</a>, LlamaOCR chuyển đổi hình ảnh thành văn bản có cấu trúc, có thể chỉnh sửa trong khi vẫn ưu tiên bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu.</p>
<p>Trong khi các công cụ Nhận dạng Ký tự Quang học (OCR) trước đây thường không nhất quán hoặc khó sử dụng, LlamaOCR nổi bật với các tính năng thực tiễn của nó. Nó có thể hoạt động cục bộ để đảm bảo quyền riêng tư hoặc trên đám mây để tăng khả năng mở rộng, xử lý dễ dàng nhiều định dạng hình ảnh khác nhau. Mặc dù không có công cụ nào là hoàn hảo, thiết kế của LlamaOCR cung cấp các cách hiệu quả để giải quyết những thách thức này và tối đa hóa tiềm năng của nó.</p>
<h2>Tổng quan về LlamaOCR</h2>
<p>LlamaOCR là một công cụ OCR sáng tạo được phát triển bởi Together AI và được hỗ trợ bởi mô hình Llama 3.2 Vision. Nó cho phép người dùng trích xuất văn bản có thể chỉnh sửa từ các hình ảnh như ảnh chụp màn hình, biên lai và tài liệu scan, với đầu ra ở định dạng Markdown. Tính linh hoạt của nó đảm bảo rằng nó có thể được triển khai cục bộ để duy trì quyền riêng tư dữ liệu hoặc trên đám mây để mở rộng quy mô lớn hơn.</p>
<h2>Tóm tắt ngắn gọn</h2>
<div id="Concise-Summary-Explanation" style="border: 3px solid #cccbcb; background-color: #fcfcfc; padding: 1.5em; box-shadow: 0px 4px 8px rgba(0, 0, 0, 0.1); border-radius: 8px; font-size: 18px; margin: 10px;">
<p>**Điểm chính:**</p>
<ul>
<li>LlamaOCR, được hỗ trợ bởi mô hình Llama 3.2 Vision, là một giải pháp OCR linh hoạt trích xuất văn bản có thể chỉnh sửa từ hình ảnh và hỗ trợ triển khai cả cục bộ và trên đám mây để đảm bảo quyền riêng tư hoặc khả năng mở rộng.</li>
<li>Nó cung cấp nhiều tùy chọn triển khai, bao gồm gói npm cho JavaScript, tái tạo Python thông qua API của Together AI, và hỗ trợ hai kích thước mô hình (11B và 90B) để cân bằng chi phí và hiệu suất.</li>
<li>Mặc dù có khả năng cao, LlamaOCR vẫn gặp phải những thách thức về đầu ra không nhất quán và định dạng phức tạp, đòi hỏi các kỹ thuật nâng cao như tối ưu hóa lời nhắc và xác thực đồng thuận để cải thiện độ chính xác.</li>
<li>Ứng dụng trải rộng nhiều ngành công nghiệp, bao gồm thu thập dữ liệu web, phân tích đa phương thức và quy trình Tạo Mô hình được Tăng cường Truy xuất (RAG), làm cho nó trở thành một công cụ đa năng cho các tác vụ xử lý dữ liệu.</li>
<li>Triển khai cục bộ là lý tưởng cho quyền riêng tư và tiết kiệm chi phí, đặc biệt là đối với các ngành nhạy cảm như chăm sóc sức khỏe và tài chính, trong khi các đổi mới trong tương lai nhằm mục đích nâng cao khả năng của nó để trích xuất dữ liệu có cấu trúc và các nhiệm vụ đa phương thức.</li>
</ul>
</div>

<h2>Xây dựng hệ thống OCR riêng tư của bạn</h2>
<p>LlamaOCR cung cấp nhiều phương pháp triển khai, cho phép bạn điều chỉnh việc triển khai sao cho phù hợp với nhu cầu kỹ thuật và tài nguyên sẵn có. Các tùy chọn này bao gồm:</p>
<ul>
<li><strong>Gói JavaScript/npm:</strong> Tích hợp gói npm đã được xây dựng sẵn trực tiếp vào các dự án dựa trên JavaScript để dễ dàng sử dụng.</li>
<li><strong>Tái tạo Python:</strong> Tái tạo hệ thống bằng API của Together AI để tùy chỉnh và kiểm soát tốt hơn chức năng của nó.</li>
<li><strong>Triển khai cục bộ hoặc trên đám mây:</strong> Chọn triển khai cục bộ để ưu tiên quyền riêng tư hoặc các giải pháp dựa trên đám mây để mở rộng quy mô và sự tiện lợi.</li>
</ul>
<p>Hệ thống hỗ trợ nhiều định dạng hình ảnh, bao gồm JPEG, PNG, GIF và WebP, và có thể xử lý cả tệp hình ảnh cục bộ và URL. Tính linh hoạt này làm cho nó phù hợp với nhiều ứng dụng, chẳng hạn như số hóa biên lai, trích xuất văn bản từ ảnh chụp màn hình hoặc xử lý tài liệu scan.</p>
<p style="text-align: center;">
<img alt="Video hướng dẫn sử dụng LlamaOCR" height="340" src="https://www.geeky-gadgets.com/wp-content/plugins/wp-youtube-lyte/lyteCache.php?origThumbUrl=https%3A%2F%2Fi.ytimg.com%2Fvi%2F5vScHI8F_xo%2F0.jpg" width="640">
</p><div class="lL" style="max-width:100%;width:640px;margin:5px auto;"> <a href="https://youtu.be/5vScHI8F_xo" target="_blank">Xem video trên YouTube</a>.</div>
<p></p>

<h2>Tối ưu độ chính xác và khắc phục thách thức</h2>
<p>Mặc dù LlamaOCR là một công cụ mạnh mẽ, nhưng nó không phải không có hạn chế. <strong>Tính chất ngẫu nhiên</strong> của nó có thể dẫn đến đầu ra không nhất quán, nghĩa là cùng một hình ảnh có thể tạo ra kết quả hơi khác nhau trên nhiều lần chạy. Ngoài ra, nó có thể gặp khó khăn với các yếu tố cấu trúc phức tạp, chẳng hạn như bảng, định dạng phân cấp hoặc bố cục phức tạp. Để giải quyết những thách thức này, một số kỹ thuật nâng cao có thể được sử dụng:</p>
<ul>
<li><strong>Mô hình Khu vực quan tâm:</strong> Sử dụng các mô hình phát hiện đối tượng để tập trung vào các khu vực cụ thể trong hình ảnh để xử lý OCR có mục tiêu.</li>
<li><strong>Xác thực đồng thuận:</strong> Thực hiện nhiều lần chạy OCR và sử dụng mô hình ngôn ngữ để xác thực và chọn đầu ra chính xác nhất.</li>
<li><strong>Tối ưu hóa lời nhắc:</strong> Tùy chỉnh lời nhắc để nhấn mạnh các nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như trích xuất dữ liệu có cấu trúc hoặc ưu tiên các yếu tố văn bản chính.</li>
</ul>
<p>Những phương pháp này có thể cải thiện đáng kể chất lượng của văn bản được trích xuất, làm cho hệ thống đáng tin cậy hơn đối với các ứng dụng phức tạp hoặc có rủi ro cao. Ví dụ, <strong>kỹ thuật đặt câu hỏi</strong> có thể giúp tinh chỉnh trọng tâm của hệ thống, đảm bảo kết quả tốt hơn khi xử lý bố cục tài liệu phức tạp.</p>
<h2>Ứng dụng và tùy chọn triển khai</h2>
<p>Tính linh hoạt của LlamaOCR làm cho nó trở thành một công cụ có giá trị trong nhiều ngành và trường hợp sử dụng. Một số ứng dụng đáng chú ý nhất của nó bao gồm:</p>
<ul>
<li><strong>Thu thập dữ liệu web:</strong> Trích xuất văn bản và dữ liệu hình ảnh từ các trang web để phân tích hoặc tích hợp vào các hệ thống khác.</li>
<li><strong>Nhiệm vụ đa phương thức:</strong> Kết hợp dữ liệu văn bản và hình ảnh để phân tích biểu đồ, biểu đồ và sơ đồ để có cái nhìn toàn diện.</li>
<li><strong>Quy trình đường ống RAG:</strong> Tích hợp OCR vào quy trình Tạo Mô hình được Tăng cường Truy xuất (RAG) để xử lý dữ liệu đa phương thức hiệu quả.</li>
</ul>
<p>Đối với những người ưu tiên <strong>quyền riêng tư</strong> hoặc tiết kiệm chi phí, triển khai cục bộ là một lựa chọn thực tế. Mô hình <strong>11B</strong> có thể chạy hiệu quả trên các hệ thống gia đình tiêu chuẩn, trong khi mô hình <strong>90B</strong> yêu cầu tài nguyên tính toán lớn hơn. Triển khai cục bộ loại bỏ nhu cầu chuyển dữ liệu dựa trên đám mây, đảm bảo bảo mật nâng cao cho thông tin nhạy cảm. Phương pháp này đặc biệt có lợi cho các ngành công nghiệp như <strong>chăm sóc sức khỏe</strong> hoặc <strong>tài chính</strong>, nơi tính bảo mật là tối quan trọng.</p>
<h2>Chi phí và tiềm năng tương lai</h2>
<p>Chi phí sử dụng LlamaOCR phụ thuộc vào kích thước mô hình và yêu cầu xử lý. Mô hình <strong>90B</strong>, được biết đến với độ chính xác cao, có giá 1,20 đô la cho một triệu mã thông báo, làm cho nó lý tưởng cho các nhiệm vụ quan trọng, nơi độ chính xác là điều cần thiết. Ngược lại, mô hình <strong>11B</strong> có giá cả phải chăng hơn với giá 0,18 đô la cho một triệu mã thông báo, làm cho nó phù hợp với các nhiệm vụ đơn giản hơn hoặc các dự án quy mô nhỏ hơn. Bằng cách chọn mô hình phù hợp, bạn có thể tối ưu hóa cả hiệu suất và ngân sách.</p>
<p>Nhìn về tương lai, tương lai của LlamaOCR nằm ở tiềm năng đổi mới hơn nữa. Những tiến bộ như <strong>quy trình đường ống RAG đa phương thức</strong> và các công cụ chuyên dụng cho các ứng dụng dành riêng có thể nâng cao đáng kể khả năng của nó. Ví dụ, các mô hình được điều chỉnh để trích xuất dữ liệu có cấu trúc từ các trang web hoặc tài liệu phức tạp có thể sắp xếp hợp lý quy trình làm việc và cải thiện độ chính xác. Những phát triển này sẽ tiếp tục định vị LlamaOCR như một công cụ quan trọng cho các nhiệm vụ xử lý dữ liệu hiện đại.</p>
<h2>Kết luận</h2>
<p>Bằng cách giải quyết các hạn chế của nó thông qua tối ưu hóa cẩn thận và sử dụng các tính năng tiên tiến của nó, LlamaOCR cung cấp một giải pháp mạnh mẽ và linh hoạt cho nhiều nhu cầu OCR. Cho dù bạn đang số hóa tài liệu, trích xuất dữ liệu từ hình ảnh hay tích hợp OCR vào quy trình làm việc lớn hơn, công cụ này cung cấp sự linh hoạt và độ chính xác cần thiết để xử lý các ứng dụng đa dạng một cách hiệu quả.</p>
<p>Tài liệu tham khảo hình ảnh: <a href="https://www.youtube.com/watch?v=5vScHI8F_xo">Sam Witteveen</a></p>
<p style="text-align:center;">
<img alt="LlamaOCR setup guide" src="https://www.geeky-gadgets.com/wp-content/uploads/2024/11/llamaocr-private-ocr-system-setup-guide.webp">
</p>

Xây dựng Hệ thống OCR Riêng Tư của Bạn với LlamaOCR

Mục lục Giới thiệu LlamaOCR Tổng quan về LlamaOCR Tóm tắt ngắn gọn Xây dựng hệ thống OCR riêng tư của bạn Tối ưu độ chính xác và khắc ...

tháng 11 26, 2024

Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) của Anthropic: Tiêu chuẩn hóa tích hợp dữ liệu AI

<p><strong>Mục lục</strong></p>
<ol>
<li>Giới thiệu về thách thức tích hợp dữ liệu AI</li>
<li>Giới thiệu về Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) của Anthropic</li>
<li>Ưu điểm của MCP</li>
<li>MCP so với các giải pháp hiện có</li>
<li>Phản hồi từ cộng đồng</li>
<li>Áp dụng thực tế và tương lai của MCP</li>
</ol>
<h2>1. Giới thiệu về thách thức tích hợp dữ liệu AI</h2>
<p>Nhiều doanh nghiệp khi triển khai các trường hợp sử dụng AI phải đối mặt với một quyết định quan trọng: <strong>kết nối các nguồn dữ liệu của họ với các mô hình</strong> đang sử dụng.  Hiện nay, các framework như LangChain giúp tích hợp cơ sở dữ liệu, nhưng các nhà phát triển vẫn phải viết mã mỗi khi kết nối mô hình với một nguồn dữ liệu mới.  Điều này tốn thời gian và công sức, làm chậm quá trình phát triển và triển khai AI.</p>
<h2>2. Giới thiệu về Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) của Anthropic</h2>
<p>Để giải quyết vấn đề này, công ty <a href="https://www.anthropic.com/" target="_blank" rel="noreferrer noopener">Anthropic</a> đã phát hành <strong>Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (Model Context Protocol - MCP)</strong>, một công cụ mã nguồn mở nhằm cung cấp cho người dùng một cách thức tiêu chuẩn để kết nối các nguồn dữ liệu với các trường hợp sử dụng AI.  Trong một bài đăng trên blog, Anthropic cho biết giao thức này sẽ đóng vai trò là một "tiêu chuẩn mở, phổ quát" để kết nối các hệ thống AI với các nguồn dữ liệu.  Ý tưởng chính là MCP cho phép các mô hình như Claude truy vấn cơ sở dữ liệu trực tiếp.</p>
<p>Alex Albert, Trưởng bộ phận Quan hệ Claude tại Anthropic, đã chia sẻ trên X rằng mục tiêu của công ty là "xây dựng một thế giới nơi AI kết nối với bất kỳ nguồn dữ liệu nào" với MCP như một "người phiên dịch toàn năng". Ông nhấn mạnh: “Một điểm mạnh của MCP là khả năng xử lý cả các tài nguyên cục bộ (cơ sở dữ liệu, tệp, dịch vụ của bạn) và các tài nguyên từ xa (API như Slack hoặc GitHub) thông qua cùng một giao thức.”</p>
<h2>3. Ưu điểm của MCP</h2>
<p>Một cách thức tiêu chuẩn để tích hợp các nguồn dữ liệu không chỉ giúp các nhà phát triển dễ dàng hơn trong việc hướng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trực tiếp đến thông tin mà còn giảm thiểu các vấn đề về truy xuất dữ liệu cho các doanh nghiệp đang xây dựng các agent AI.</p>
<h2>4. MCP so với các giải pháp hiện có</h2>
<p>Hiện tại, chưa có một tiêu chuẩn nào để kết nối các nguồn dữ liệu với các mô hình.  Các nhà phát triển thường viết mã Python hoặc sử dụng LangChain để hướng các LLM tới cơ sở dữ liệu.  Vì mỗi LLM hoạt động hơi khác nhau, các nhà phát triển cần một mã riêng cho mỗi LLM để kết nối với các nguồn dữ liệu cụ thể. Điều này thường dẫn đến các mô hình khác nhau gọi đến cùng một cơ sở dữ liệu mà không có khả năng hoạt động cùng nhau một cách liền mạch.</p>
<p>Một số công ty khác mở rộng cơ sở dữ liệu của họ để tạo ra các vector embedding giúp kết nối với LLM dễ dàng hơn. Ví dụ như Microsoft tích hợp <a href="https://venturebeat.com/data-infrastructure/breaking-microsoft-brings-transactional-databases-to-enterprise-ai/">Azure SQL vào Fabric</a>. Các công ty nhỏ hơn như Fastn cũng cung cấp <a href="https://venturebeat.com/data-infrastructure/fastn-uses-ai-agents-to-facilitate-data-integration-for-complex-app-development/">một phương pháp khác để kết nối các nguồn dữ liệu</a>.</p>
<p>Tuy nhiên, Anthropic muốn MCP hoạt động vượt xa Claude, hướng tới khả năng tương tác giữa mô hình và nguồn dữ liệu.  Anthropic nêu rõ trong bài đăng trên blog: “MCP là một tiêu chuẩn mở cho phép các nhà phát triển xây dựng các kết nối hai chiều an toàn giữa nguồn dữ liệu và các công cụ được hỗ trợ bởi AI. Kiến trúc rất đơn giản: các nhà phát triển có thể hiển thị dữ liệu của họ thông qua máy chủ MCP hoặc xây dựng các ứng dụng AI (client MCP) kết nối với các máy chủ này.”</p>
<h2>5. Phản hồi từ cộng đồng</h2>
<p>Nhiều người dùng trên mạng xã hội đã đánh giá cao việc công bố MCP, đặc biệt là việc phát hành mã nguồn mở của giao thức này. Tuy nhiên, một số người dùng khác lại thận trọng hơn, đặt câu hỏi về giá trị của một tiêu chuẩn như MCP.</p>
<p><img alt="Ảnh chụp màn hình phản hồi trên mạng xã hội" src="https://venturebeat.com/wp-content/uploads/2024/11/Screenshot-2024-11-25-at-5.21.40%E2%80%AFPM-1.png">
<img alt="Ảnh chụp màn hình phản hồi khác" src="https://venturebeat.com/wp-content/uploads/2024/11/Screenshot-2024-11-25-at-5.21.40%E2%80%AFPM.png"></p>
<h2>6. Áp dụng thực tế và tương lai của MCP</h2>
<p>Hiện tại, MCP chỉ là một tiêu chuẩn cho dòng mô hình Claude. Tuy nhiên, Anthropic đã phát hành các máy chủ MCP được tích hợp sẵn cho Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres và Puppeteer.  Một số công ty đã sớm áp dụng MCP, bao gồm Block và Apollo, trong khi các nhà cung cấp khác như Zed, Replit, Sourcegraph và Codeium đang làm việc trên các AI agent sử dụng MCP để lấy thông tin từ các nguồn dữ liệu.</p>
<p>Các nhà phát triển quan tâm đến MCP có thể truy cập giao thức ngay lập tức sau khi cài đặt các máy chủ MCP được tích hợp sẵn thông qua ứng dụng máy tính để bàn Claude.  Doanh nghiệp cũng có thể tự xây dựng máy chủ MCP của riêng mình bằng Python hoặc TypeScript.</p>
<p><img alt="Hình ảnh minh họa về tích hợp dữ liệu AI" src="https://venturebeat.com/wp-content/uploads/2023/12/AdobeStock_621371321.jpeg?w=750"></p>

Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) của Anthropic: Tiêu chuẩn hóa tích hợp dữ liệu AI

Mục lục Giới thiệu về thách thức tích hợp dữ liệu AI Giới thiệu về Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) của Anthropic Ưu điểm của MCP MCP s...

tháng 11 26, 2024

Orange hợp tác với OpenAI và Meta phát triển mô hình AI ngôn ngữ châu Phi

Samsung ra mắt Gauss 2: Mô hình AI mạnh mẽ, đối trọng với Gemini của Google và Llama của Meta

Mô hình Ngôn ngữ Sparse Llama 3.1 8B của Neural Magic: Hiệu quả và Bền vững hơn

Sự Trì Trệ Của Mô Hình Kinh Doanh Trước Thềm AI Thế Hệ Mới

Xây dựng Hệ thống OCR Riêng Tư của Bạn với LlamaOCR

Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) của Anthropic: Tiêu chuẩn hóa tích hợp dữ liệu AI

Bài đăng phổ biến

Labels