Agent.ai.vn

Thế giới "Công nghệ sâu": Tiềm năng khổng lồ và những thách thức dài hơi

Mục lục
<ol>
<li>Giới thiệu về "Công nghệ sâu" (Deep Tech)</li>
<li>Ví dụ về "Công nghệ sâu"</li>
<li>Lý do các nhà đầu tư yêu thích "Công nghệ sâu"</li>
<li>Nơi phát triển "Công nghệ sâu"</li>
<li>"Công nghệ sâu" và tương lai</li>
<li>Kết luận: Cân nhắc đầu tư và triển vọng tương lai</li>
</ol>
1. Giới thiệu về "Công nghệ sâu" (Deep Tech)
Thuật ngữ "Công nghệ sâu" (Deep Tech) thường được dùng để chỉ các công ty khởi nghiệp đang phát triển những giải pháp công nghệ mang lại lợi ích dài hạn hoặc giải quyết những thách thức cực kỳ phức tạp. Nó bao gồm những lĩnh vực đòi hỏi thời gian và nỗ lực đáng kể để giải quyết bằng khoa học và kỹ thuật tiên tiến. Khác với đa số các công ty khởi nghiệp tập trung vào sản phẩm hoặc dịch vụ có thể nhanh chóng tung ra thị trường, "Công nghệ sâu" hướng đến tầm nhìn dài hạn. Các nhà sáng lập thường kỳ vọng có được sản phẩm cụ thể sau vài năm, chứ không phải vài tháng.
<img alt="Hình ảnh: Hologram bàn tay với bộ não phía trên và chữ " công="" nghệ="" src="https://static1.howtogeekimages.com/wordpress/wp-content/uploads/2024/12/hologram-of-a-hand-with-a-brain-above-it-and-deep-tech-written-next-to-it.jpg?q=49&fit=crop&w=1100&h=618&dpr=2">
2. Ví dụ về "Công nghệ sâu"
"Công nghệ sâu" là một thuật ngữ khá mơ hồ, nên khó có thể đưa ra danh sách chính xác những gì thuộc và không thuộc về nó. Tuy nhiên, ta có thể hình dung nó như bất cứ điều gì có thể tìm thấy trong các câu chuyện khoa học viễn tưởng. Nếu nó có thể được sử dụng hàng ngày trên tàu USS Enterprise (trong phim Star Trek), thì đó có lẽ là "Công nghệ sâu".
<img alt="Hình ảnh: Cảnh tái hiện từ phim Star Trek" src="https://static1.howtogeekimages.com/wordpress/wp-content/uploads/2024/11/shutterstock_1128389573.jpg?q=49&fit=crop&w=825&dpr=2">
Một vài ví dụ điển hình bao gồm:
<ul>
<li>Điện toán lượng tử: Thách thức mạnh mẽ hiện trạng và đặt ra những khó khăn nghiêm trọng cho các nhà phát triển. Con đường phát triển dài hơi, với một số phòng thí nghiệm nghiên cứu hàng chục năm (ví dụ như IBM).</li>
<li>Du hành vũ trụ: Mặc dù đã có những nỗ lực trong nhiều thập kỷ, tiến trình vẫn chậm. Dự án Starlink với hàng nghìn vệ tinh nhỏ là một ví dụ về "Công nghệ sâu" thành công.</li>
<li>Trí tuệ nhân tạo (AI), robot học và quang điện: Những công nghệ này có khả năng thay đổi cách chúng ta sống, nhưng cần nhiều thời gian để phát triển đầy đủ.</li>
</ul>
<img alt="Hình ảnh: Bầu trời đêm với mưa sao băng Lyrid" src="https://static1.howtogeekimages.com/wordpress/wp-content/uploads/2024/04/night-with-the-sky-showing-the-lyrid-meteor-shower.jpg?q=49&fit=crop&w=825&dpr=2">
3. Lý do các nhà đầu tư yêu thích "Công nghệ sâu"
Do tính chất của nó, "Công nghệ sâu" cần rất nhiều tiền, nhưng không phải nhà đầu tư nào cũng hào hứng. Mặc dù tiềm năng lợi nhuận rất lớn, thời gian và chi phí cần thiết khiến nhiều người e ngại vì không thể dự đoán khi nào (hoặc có) lợi nhuận.
<img alt="Hình ảnh: Mô phỏng máy tính lượng tử" src="https://static1.howtogeekimages.com/wordpress/wp-content/uploads/2024/12/an-artist-s-impression-of-a-quantum-computer.jpg?q=49&fit=crop&w=825&dpr=2">
Tuy nhiên, tiềm năng lợi nhuận khổng lồ trong dài hạn là động lực thu hút các nhà đầu tư mạo hiểm (Venture Capital - VC). Họ sẵn sàng đầu tư một khoản lớn với hy vọng thu được lợi nhuận lớn trong tương lai. "Công nghệ sâu" trở thành mảnh đất màu mỡ cho các quỹ VC, với nhiều quỹ chuyên đầu tư vào các lĩnh vực khác nhau của "Công nghệ sâu".
4. Nơi phát triển "Công nghệ sâu"
Do số vốn đầu tư khổng lồ, hầu hết các dự án "Công nghệ sâu" đều được thực hiện tại các phòng thí nghiệm của chính phủ và các trường đại học. Điện toán lượng tử ra đời từ các khoa vật lý trên toàn cầu, trong khi nhiều ứng dụng trong robot học và AI cũng được phát triển trong môi trường học thuật. Đối với du hành vũ trụ, phần lớn công nghệ tên lửa của Mỹ được NASA phát triển và vẫn tiếp tục như vậy.
<img alt="Hình ảnh: Tên lửa phóng lên trời" src="https://static1.howtogeekimages.com/wordpress/wp-content/uploads/2024/09/spacex.jpg?q=49&fit=crop&w=825&dpr=2">
Nhiều công ty khởi nghiệp "Công nghệ sâu" do những người có bằng cấp học thuật cao lãnh đạo.
5. "Công nghệ sâu" và tương lai
"Công nghệ sâu" là nơi tạo nên tương lai của nhân loại. Mặc dù tốn kém và chậm chạp, nhưng không thể phủ nhận tầm quan trọng của nó trong việc định hình tương lai.
6. Kết luận: Cân nhắc đầu tư và triển vọng tương lai
Sự phát triển của "Công nghệ sâu" tương tự như quá trình phát triển của máy bay hay ô tô: ban đầu chậm chạp nhưng sau đó bùng nổ khi nhu cầu xã hội tăng lên. Tuy nhiên, một số công nghệ vẫn còn trong giai đoạn nghiên cứu và phát triển, tiềm năng chưa được chứng minh. Vì vậy, cần có sự thận trọng khi đầu tư và đánh giá kỹ lưỡng tính khả thi của mỗi dự án. Mặc dù rủi ro cao, nhưng tiềm năng lợi nhuận to lớn của "Công nghệ sâu" vẫn thu hút sự quan tâm của các nhà đầu tư và các nhà nghiên cứu trên toàn thế giới.

Thế giới "Công nghệ sâu": Tiềm năng khổng lồ và những thách thức dài hơi

Mục lục Giới thiệu về "Công nghệ sâu" (Deep Tech) Ví dụ về "Công nghệ sâu" Lý do các nhà đầu tư yêu thích "Công...

tháng 12 16, 2024

Mô hình ngôn ngữ lớn không còn "khổng lồ" nữa: Xu hướng mới trong phát triển AI

Mục lục
<ul>
<li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u">Giới thiệu</a></li>
<li><a href="#k%C3%ADch-th%C6%B0%E1%BB%9Bc-m%C3%B4-h%C3%ACnh-v%C3%A0-hi%E1%BB%87u-su%E1%BA%A5t-m%E1%BB%99t-quan-%C4%91i%E1%BB%83m-m%E1%BB%9Bi">Kích thước mô hình và hiệu suất: Một quan điểm mới</a></li>
<li><a href="#t%E1%BA%A1i-sao-m%C3%B4-h%C3%ACnh-nh%E1%BB%8F-h%C6%A1n-l%E1%BA%A1i-hi%E1%BB%87u-qu%E1%BA%A3-h%C6%A1n">Tại sao mô hình nhỏ hơn lại hiệu quả hơn?</a></li>
<li><a href="#d%E1%BB%B1-%C4%91o%C3%A1n-v%E1%BB%81-t%C6%B0%C6%A1ng-lai-c%E1%BB%A7a-m%C3%B4-h%C3%ACnh-ng%C3%B4n-ng%E1%BB%AF-l%E1%BB%9Bn">Dự đoán về tương lai của mô hình ngôn ngữ lớn</a></li>
<li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li>
</ul>
<h2>Giới thiệu</h2>
Quan niệm truyền thống trong phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) cho rằng: mô hình càng lớn, hiệu năng càng cao. Tuy nhiên, quan điểm này đang bị thách thức bởi thế hệ mô hình ngôn ngữ AI mới nhất, đạt được kết quả tương đương thậm chí vượt trội với số lượng tham số ít hơn đáng kể. Bài viết này sẽ phân tích xu hướng này dựa trên nghiên cứu mới từ EpochAI.
<h2>Kích thước mô hình và hiệu suất: Một quan điểm mới</h2>
Nghiên cứu của EpochAI cho thấy GPT-4o chỉ hoạt động với khoảng 200 tỷ tham số, trong khi Claude 3.5 Sonnet sử dụng khoảng 400 tỷ tham số. Những con số này tạo ra sự tương phản mạnh mẽ so với GPT-4 ban đầu, được cho là chứa tới 1,8 nghìn tỷ tham số.
<img alt="User added image" src="https://the-decoder.com/wp-content/uploads/2024/12/magnifier_neural_network-1200x673.png">
Do một số công ty AI không công khai kích thước mô hình kín của họ, EpochAI đã dựa trên tốc độ tạo văn bản và chi phí sử dụng để ước tính. Ví dụ, GPT-4o tạo ra 100 đến 150 token mỗi giây và có giá 10 đô la cho một triệu token – làm cho nó nhanh hơn và hiệu quả về chi phí hơn đáng kể so với GPT-4 ban đầu.
Biểu đồ đường: So sánh chi phí của các kích thước mô hình GPT-4 khác nhau, cho thấy sự gia tăng chi phí theo cấp số mũ với tốc độ token ngày càng tăng. (Hình ảnh: Epoch AI)
<h2>Tại sao mô hình nhỏ hơn lại hiệu quả hơn?</h2>
EpochAI đã xác định bốn lý do chính cho xu hướng này:
<ol>
<li>Nhu cầu cao bất ngờ: Nhu cầu cao đối với các dịch vụ AI đã buộc các nhà cung cấp phải tạo ra các hệ thống hiệu quả hơn.</li>
<li>Phương pháp chưng cất (Distillation): Quá trình "chưng cất" cho phép các mô hình lớn huấn luyện các mô hình nhỏ hơn mà vẫn duy trì mức hiệu năng tương tự.</li>
<li>Luật mở rộng Chinchilla: Việc áp dụng luật mở rộng Chinchilla đã dẫn các công ty huấn luyện các mô hình với ít tham số hơn trên tập dữ liệu lớn hơn. Tối ưu hóa tính toán thời gian chạy (Test-time compute scaling) cũng góp phần vào việc thiết kế mô hình hiệu quả hơn.</li>
<li>Lý luận trong ngữ cảnh (In-context reasoning): Những cải tiến trong phương pháp "lý luận trong ngữ cảnh" sử dụng dữ liệu tổng hợp cho phép các mô hình nhỏ hơn xử lý các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả.</li>
</ol>
<h2>Dự đoán về tương lai của mô hình ngôn ngữ lớn</h2>
Sam Altman, CEO của OpenAI, đã dự đoán sự thay đổi này ngay sau khi GPT-4 được phát hành vào tháng 4 năm 2023. Ông so sánh cuộc đua giành nhiều tham số hơn với việc theo đuổi tốc độ xung nhịp bộ xử lý cao hơn trong lịch sử – một phát triển đã chứng minh là bế tắc. Đáng chú ý, GPT-4 là mô hình đầu tiên của OpenAI mà công ty không tiết lộ số lượng tham số.
EpochAI dự đoán thế hệ mô hình ngôn ngữ tiếp theo, bao gồm GPT-5 và Claude 4, sẽ đạt hoặc vượt nhẹ kích thước của GPT-4 ban đầu. Các mô hình với 1 đến 10 nghìn tỷ tham số có thể hoạt động tốt hơn và hiệu quả về chi phí hơn so với các mô hình 100 nghìn tỷ tham số, ngay cả khi về mặt kỹ thuật khả thi, nhờ vào tối ưu hóa tính toán thời gian chạy. Các nhà phân tích dự đoán sự tăng trưởng chậm hơn trong ba năm tới, với kích thước mô hình tăng ít hơn 10 lần – một tốc độ chậm hơn so với bước nhảy từ GPT-3 đến GPT-4.
Ilya Sutskever, cựu nhà khoa học trưởng của OpenAI, gần đây đã chỉ ra dữ liệu huấn luyện hạn chế là một ràng buộc chính đối với sự phát triển AI. Altman trước đây cũng cho biết vào tháng 6 rằng mặc dù có đủ dữ liệu cho thế hệ AI tiếp theo, nhưng những tiến bộ trong tương lai sẽ cần cả dữ liệu chất lượng cao hơn và các phương pháp học tập hiệu quả hơn.
<h2>Kết luận</h2>
Các mô hình ngôn ngữ AI mới nhất, như GPT-4o và Claude 3.5 Sonnet, đang thách thức quan niệm cho rằng nhiều tham số đồng nghĩa với hiệu năng tốt hơn. Các mô hình này đạt được kết quả tương đương hoặc tốt hơn với số lượng tham số ít hơn đáng kể so với người tiền nhiệm của chúng. Xu hướng này phản ánh sự chuyển dịch sang sự ưu tiên hiệu quả và tính khả thi về chi phí trong phát triển AI, mở ra một chương mới đầy hứa hẹn cho lĩnh vực này.

Mô hình ngôn ngữ lớn không còn "khổng lồ" nữa: Xu hướng mới trong phát triển AI

Mục lục Giới thiệu Kích thước mô hình và hiệu suất: Một quan điểm mới Tại sao mô hình nhỏ hơn lại hiệu quả hơn? Dự đoán về tương lai củ...

tháng 12 16, 2024

Phân tích cách người dùng sử dụng AI dựa trên dữ liệu của Anthropic

Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu về công cụ phân tích Clio của Anthropic</li>
<li>Phương pháp phân tích của Clio</li>
<li>Top 10 cách sử dụng AI phổ biến nhất</li>
<li>Những trường hợp sử dụng AI đa dạng</li>
<li>Đặc điểm sử dụng AI theo ngôn ngữ</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu về công cụ phân tích Clio của Anthropic
Công ty trí tuệ nhân tạo Anthropic, đơn vị đứng sau mô hình ngôn ngữ lớn Claude, đã công bố một phân tích về cách người dùng sử dụng AI dựa trên 1 triệu cuộc hội thoại giữa người dùng và Claude. Phân tích này được thực hiện thông qua công cụ "Clio" (Claude’s Insights and Observations), được thiết kế để phân tích việc sử dụng mô hình ngôn ngữ một cách bảo mật thông tin người dùng. Bạn có thể tìm hiểu thêm về Clio tại đây: <a href="https://www.anthropic.com/research/clio">https://www.anthropic.com/research/clio</a>
<img alt="Image" src="https://i.gzn.jp/img/2024/12/16/anthropic-clio-ai-use/00_m.png">
2. Phương pháp phân tích của Clio
Quá trình phân tích của Clio bao gồm 4 giai đoạn chính:
<ul>
<li>Trích xuất các khía cạnh (facets): Đối với mỗi cuộc hội thoại, Clio tạo ra nhiều "khía cạnh" chứa dữ liệu về cuộc hội thoại đó, bao gồm chủ đề, số lượng phản hồi và ngôn ngữ được sử dụng.</li>
<li>Phân cụm ngữ nghĩa: Các cuộc hội thoại tương tự được tự động nhóm lại theo chủ đề.</li>
<li>Mô tả cụm: Mỗi cụm được đặt tên và tóm tắt mô tả, phản ánh các chủ đề chung trong dữ liệu thô nhưng loại bỏ thông tin cá nhân.</li>
<li>Xây dựng hệ thống phân cấp: Các cụm được sắp xếp thành một hệ thống phân cấp đa cấp và hiển thị trên giao diện tương tác, cho phép Anthropic phân tích chúng theo nhiều chiều khác nhau, bao gồm chủ đề và ngôn ngữ.</li>
</ul>
3. Top 10 cách sử dụng AI phổ biến nhất
Dựa trên phân tích của Clio, 10 cách sử dụng AI phổ biến nhất được xác định như sau (theo thứ tự giảm dần về độ phổ biến):
<ol>
<li>Phát triển ứng dụng web và mobile (10.4%)</li>
<li>Tạo nội dung và giao tiếp (9.2%)</li>
<li>Nghiên cứu và viết luận khoa học (7.2%)</li>
<li>Giáo dục và phát triển nghề nghiệp (7.1%)</li>
<li>Ứng dụng AI/ML nâng cao (6%)</li>
<li>Chiến lược và vận hành kinh doanh (5.7%)</li>
<li>Dịch thuật ngôn ngữ (4.5%)</li>
<li>DevOps và cơ sở hạ tầng đám mây (3.9%)</li>
<li>Tiếp thị kỹ thuật số và SEO (3.7%)</li>
<li>Phân tích và trực quan hóa dữ liệu (3.5%)</li>
</ol>
<img alt="Image" src="https://i.gzn.jp/img/2024/12/16/anthropic-clio-ai-use/robot-and-woman-working-on-laptop-in-office-2023-11-27-04-57-48-utc_m.jpg">
4. Những trường hợp sử dụng AI đa dạng
Bên cạnh top 10 trên, Anthropic cũng chỉ ra một số cụm hội thoại thú vị minh họa tính linh hoạt của Claude, bao gồm:
<ul>
<li>Giải mộng</li>
<li>Phân tích trận đấu bóng đá</li>
<li>Chuẩn bị cho thảm họa</li>
<li>Đưa ra gợi ý cho trò chơi ô chữ</li>
<li>Chơi trò chơi nhập vai "Dungeons & Dragons"</li>
<li>Đếm số chữ "r" trong từ "strawberry"</li>
</ul>
5. Đặc điểm sử dụng AI theo ngôn ngữ
Phân tích cũng cho thấy sự khác biệt thú vị trong cách sử dụng AI dựa trên ngôn ngữ:
<ul>
<li>Người nói tiếng Tây Ban Nha có xu hướng sử dụng Claude để "giải thích và phân tích các lý thuyết kinh tế và ứng dụng thực tiễn" nhiều hơn 3,5 lần so với các ngôn ngữ khác.</li>
<li>Người nói tiếng Trung Quốc thường sử dụng Claude để "viết tiểu thuyết tội phạm, kinh dị hoặc bí ẩn với cốt truyện và nhân vật phức tạp" nhiều hơn 4,4 lần.</li>
<li>Người dùng tiếng Nhật sử dụng Claude cho mục đích "tạo và phân tích nội dung anime và manga cũng như các dự án liên quan" nhiều hơn 6,6 lần so với người dùng các ngôn ngữ khác. Họ cũng thường sử dụng AI để "phân tích xu hướng kinh tế toàn cầu và tư vấn đầu tư" (nhiều hơn 3,9 lần) và "nghiên cứu và phát triển giải pháp cho xã hội già hóa và chăm sóc người cao tuổi" (nhiều hơn 3,3 lần).</li>
</ul>
<img alt="Image" src="https://i.gzn.jp/img/2024/12/16/anthropic-clio-ai-use/04049f03394efe43a972f52066ecb801fc544a40-2400x1346_m.png">
6. Kết luận
Anthropic cho rằng Clio là một bước tiến quan trọng hướng tới an toàn và quản trị AI dựa trên bằng chứng. Bằng cách cho phép phân tích việc sử dụng AI trong thế giới thực mà vẫn bảo mật thông tin, Clio giúp hiểu rõ hơn về cách các hệ thống này được sử dụng và từ đó cải thiện tính bảo mật của các hệ thống AI.
<img alt="Image" src="https://i.gzn.jp/img/2024/12/16/anthropic-clio-ai-use/f3323b774293075d2e23bb055d024398121e90e7-2400x1066_m.png">

Phân tích cách người dùng sử dụng AI dựa trên dữ liệu của Anthropic

Mục lục: Giới thiệu về công cụ phân tích Clio của Anthropic Phương pháp phân tích của Clio Top 10 cách sử dụng AI phổ biến nhất Những t...

tháng 12 16, 2024

Perplexity AI: Tính năng tìm kiếm theo miền chuyên biệt mới trên nền tảng Spaces

Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu tính năng mới của Perplexity AI</li>
<li>Chi tiết về tính năng tùy chỉnh tìm kiếm</li>
<li>Perplexity AI: Hướng tới công cụ nghiên cứu cá nhân hóa</li>
<li>Tầm quan trọng của bản cập nhật</li>
</ol>
1. Giới thiệu tính năng mới của Perplexity AI
Perplexity AI vừa ra mắt một tính năng mới trên nền tảng Spaces, cho phép người dùng tùy chỉnh tìm kiếm bằng cách chỉ định các miền hoặc tập tin cụ thể. Tính năng này nhằm mục đích cải thiện độ liên quan và độ chính xác của kết quả tìm kiếm bằng cách chỉ tập trung vào các nguồn dữ liệu được chọn lọc. CEO của Perplexity AI, Aravind Srinivas, đã công bố tính năng này vào ngày 13 tháng 12 năm 2024 và hiện đã khả dụng cho người dùng Spaces.
2. Chi tiết về tính năng tùy chỉnh tìm kiếm
Khả năng tùy chỉnh trong Perplexity Spaces cho phép người dùng điều chỉnh truy vấn tìm kiếm của mình đến các miền web và các tệp tin đã tải lên cụ thể. Điều này có nghĩa là người dùng giờ đây có thể lọc tìm kiếm để chỉ bao gồm các nguồn liên quan nhất, do đó tăng cường độ chính xác của thông tin thu được. Người dùng có thể thêm URL từ một menu mới trong giao diện Spaces, hiển thị danh sách các nguồn đã chọn.
<img alt="User added image" src="https://www.testingcatalog.com/content/images/size/w2000/2024/12/screenshot-www_perplexity_ai-2024_12_13-18_20_38.png">
3. Perplexity AI: Hướng tới công cụ nghiên cứu cá nhân hóa
Perplexity AI được biết đến với các công cụ tìm kiếm AI tích hợp các tệp cá nhân với dữ liệu dựa trên web. Việc giới thiệu các nguồn web tùy chỉnh trong Spaces phù hợp với những nỗ lực liên tục của công ty nhằm cung cấp các công cụ nghiên cứu cá nhân hóa và hiệu quả hơn. Tính năng này bổ sung cho các bản cập nhật gần đây khác như Tìm kiếm Kiến thức Nội bộ, kết hợp tìm kiếm dữ liệu web và dữ liệu nội bộ để cung cấp các phản hồi toàn diện.
<img alt="User added image" src="https://www.testingcatalog.com/content/images/size/w1600/2024/12/screenshot-www_perplexity_ai-2024_12_13-18_10_03.png">
4. Tầm quan trọng của bản cập nhật
Nhìn chung, bản cập nhật này rất quan trọng đối với những người dùng cần thông tin chính xác và liên quan cho các dự án của họ, vì nó cho phép họ lọc bỏ dữ liệu không cần thiết và tập trung vào những gì thực sự quan trọng đối với nhu cầu cụ thể của họ. Đây là một bước tiến đáng kể trong việc cá nhân hóa trải nghiệm tìm kiếm và hỗ trợ người dùng đạt được hiệu quả cao hơn trong công việc.

Perplexity AI: Tính năng tìm kiếm theo miền chuyên biệt mới trên nền tảng Spaces

Mục lục: Giới thiệu tính năng mới của Perplexity AI Chi tiết về tính năng tùy chỉnh tìm kiếm Perplexity AI: Hướng tới công cụ nghiên cứu...

tháng 12 16, 2024

Biến Cách Mạng Xử Lý Văn Bản: Meta Ra Mắt Kiến Trúc Ngôn Ngữ Mới BLT

Mục lục
<ol>
<li>Giới thiệu về vấn đề</li>
<li>Giải pháp của Meta: Kiến trúc Byte Latent Transformer (BLT)</li>
<li>Ưu điểm vượt trội của BLT</li>
<li>So sánh hiệu quả với các mô hình khác</li>
<li>Tầm nhìn tương lai và ứng dụng của BLT</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu về vấn đề
Các mô hình ngôn ngữ hiện đại thường gặp khó khăn trong việc xử lý chính xác từng ký tự riêng lẻ. Hầu hết chúng dựa trên việc phân chia văn bản thành các "mã thông báo" (tokens) – các chuỗi ký tự ngắn – dẫn đến việc mất đi khả năng truy cập trực tiếp vào các ký tự cá nhân. Điều này gây ra nhiều hạn chế, ví dụ như việc đếm số lần xuất hiện của một ký tự cụ thể trong một từ (chẳng hạn như đếm số chữ "n" trong từ "mayonnaise") trở nên khó khăn. Hơn nữa, phương pháp dựa trên mã thông báo cũng làm giảm hiệu quả khi xử lý các loại dữ liệu khác như hình ảnh và âm thanh. Mặc dù các công ty vẫn sử dụng mã thông báo vì xử lý byte thô đòi hỏi sức mạnh tính toán khổng lồ, nhưng Meta tuyên bố đã tìm ra cách khắc phục hạn chế này.
2. Giải pháp của Meta: Kiến trúc Byte Latent Transformer (BLT)
Meta đã phát triển một kiến trúc AI mới mang tên Byte Latent Transformer (BLT) để giải quyết vấn đề này. Thay vì sử dụng mã thông báo, BLT xử lý dữ liệu trực tiếp ở cấp độ byte. Để kiểm soát yêu cầu tính toán, hệ thống nhóm các byte thành các "mảng" (patches) một cách động. Với văn bản đơn giản, dễ đoán, BLT kết hợp các byte thành các mảng lớn hơn. Đối với các đoạn văn bản phức tạp, nó tạo ra các mảng nhỏ hơn và dành nhiều sức mạnh tính toán hơn để xử lý chúng.
<img alt="User added image" src="https://the-decoder.com/wp-content/uploads/2024/12/BLT_paper_architecture_and_examples-1-770x512.png">
Hình ảnh minh họa kiến trúc Transformer với bộ mã hóa/giải mã cục bộ và Transformer tiềm ẩn, cho thấy quá trình xử lý ở cấp độ byte 5 giai đoạn. Hệ thống sử dụng năm giai đoạn kết hợp các bộ chuyển đổi cục bộ và toàn cục để xử lý dữ liệu ở cấp độ byte. Điều này cho phép xử lý luồng byte trực tiếp mà không cần chuyển đổi thành mã thông báo trước, dẫn đến sự linh hoạt và hiệu quả cao hơn.
Hệ thống BLT hoạt động qua năm giai đoạn riêng biệt: Đầu tiên, một mô hình cục bộ chuyển đổi các byte thành dạng mã hóa và kết hợp chúng thành các mảng. Sau đó, các mảng này được xử lý bởi một bộ chuyển đổi lớn. Tiếp theo, một mô hình cục bộ khác chuyển đổi chúng trở lại thành byte. Cuối cùng, một bộ chuyển đổi nhỏ hơn phân tích chuỗi để dự đoán byte tiếp theo.
3. Ưu điểm vượt trội của BLT
BLT vượt trội hơn các mô hình lớn hơn trong các tác vụ đòi hỏi sự hiểu biết về từng ký tự riêng lẻ. Chỉ với 8 tỷ tham số, hệ thống này hoạt động tốt hơn Llama 3.1, mặc dù Llama được huấn luyện trên lượng dữ liệu gấp 16 lần. Kiến trúc mới này cũng hiệu quả hơn trong việc mở rộng quy mô so với các hệ thống hiện tại. Nhóm nghiên cứu của Meta phát hiện ra rằng họ có thể cải thiện hiệu suất mà không làm tăng chi phí bằng cách mở rộng cả kích thước mảng và mô hình đồng thời. Phương pháp này đạt được hiệu quả cao hơn tới 50% trong quá trình suy luận mà vẫn duy trì hiệu suất tương tự.
Điểm mạnh nhất của BLT là khả năng xử lý văn bản bất thường hoặc bị hỏng. BLT hoạt động tốt hơn khi xử lý các mẫu văn bản hiếm gặp và duy trì hiệu suất ngay cả khi có nhiễu hoặc các nhiễu loạn khác trong đầu vào.
<img alt="User added image" src="https://the-decoder.com/wp-content/uploads/2024/12/BLT_paper_architecture_and_examples-e1734262066870.png">
Hình ảnh minh họa: Bằng cách sử dụng các mảng byte, kiến trúc BLT có thể nhắm mục tiêu các ký tự riêng lẻ chính xác hơn nhiều.
4. So sánh hiệu quả với các mô hình khác
(Một bảng so sánh kết quả giữa Llama 3 và BLT cho các tác vụ như thay thế từ, thay thế ký tự, v.v... nên được đưa vào đây. Tuy nhiên, dữ liệu chi tiết chưa được cung cấp trong bài báo gốc, nên phần này chỉ có thể nêu khái quát: BLT cho thấy hiệu suất vượt trội so với Llama 3.1 trong các bài toán liên quan đến xử lý ký tự).
5. Tầm nhìn tương lai và ứng dụng của BLT
Meta đã công khai mã nguồn và kết quả nghiên cứu trên GitHub. Công ty hy vọng điều này sẽ đẩy nhanh tiến độ phát triển trong việc xử lý các ngôn ngữ ít phổ biến, mã máy tính và làm cho các hệ thống AI chính xác hơn với các sự kiện. BLT hứa hẹn sẽ mang lại nhiều ứng dụng quan trọng trong tương lai, đặc biệt là trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các loại dữ liệu phức tạp khác.
6. Kết luận
Byte Latent Transformer (BLT) của Meta là một bước tiến quan trọng trong kiến trúc mô hình ngôn ngữ. Bằng cách xử lý dữ liệu ở cấp độ byte, BLT đã giải quyết được một nhược điểm cơ bản của các mô hình hiện tại, mở ra hướng đi mới cho sự phát triển của AI trong việc xử lý ngôn ngữ và các loại dữ liệu khác. Với hiệu quả và tính linh hoạt vượt trội, BLT hứa hẹn sẽ cách mạng hóa nhiều ứng dụng trong tương lai.

Biến Cách Mạng Xử Lý Văn Bản: Meta Ra Mắt Kiến Trúc Ngôn Ngữ Mới BLT

Mục lục Giới thiệu về vấn đề Giải pháp của Meta: Kiến trúc Byte Latent Transformer (BLT) Ưu điểm vượt trội của BLT So sánh hiệu quả với...

tháng 12 16, 2024

Tăng tốc suy luận AI: Giải mã kỹ thuật giải mã dự đoán

Mục lục
<ol>
<li>Giới thiệu về tốc độ suy luận AI</li>
<li>Giải mã dự đoán: Một "mã gian lận" cho hiệu năng</li>
<li>Thực hành giải mã dự đoán với Llama.cpp</li>
<li>Tại sao cần giải mã dự đoán?</li>
<li>Thử nghiệm và kết quả</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
<h2>1. Giới thiệu về tốc độ suy luận AI</h2>
Trong lĩnh vực suy luận AI, tốc độ tạo ra phản hồi càng nhanh càng tốt. Gần đây, nhiều công ty khởi nghiệp về chip đã công bố những con số hiệu năng đáng kinh ngạc. Cerebras tuyên bố đạt mốc suy luận 969 token/giây với mô hình khổng lồ 405 tỷ tham số của Meta (539 token/giây ở cửa sổ ngữ cảnh đầy đủ 128K). Với mô hình Llama 3.1 70B nhỏ hơn, Cerebras đạt hiệu năng thậm chí còn cao hơn, vượt quá 2.100 token/giây. Không kém cạnh, công ty khởi nghiệp chip AI Groq đạt 1.665 token/giây.
Những con số này vượt xa mọi thứ có thể đạt được chỉ với GPU. Bảng xếp hạng API Llama 3.1 70B của Artificial Analysis cho thấy ngay cả các sản phẩm dựa trên GPU nhanh nhất cũng chỉ đạt tối đa khoảng 120 token/giây, trong khi các nhà cung cấp IaaS thông thường chỉ đạt khoảng 30 token/giây.
Một phần nguyên nhân là do chip của Cerebras và Groq không phải là GPU. Chúng là các bộ tăng tốc AI được chế tạo đặc biệt, tận dụng các ngân hàng SRAM lớn để khắc phục các tắc nghẽn băng thông thường gặp trong suy luận. Tuy nhiên, điều này không giải thích được sự tăng vọt hiệu năng lớn đến vậy. Trước đây, Cerebras và Groq đã cho thấy hiệu năng Llama 3.1 70B khoảng 450 và 250 token/giây.
Sự đột phá về hiệu năng này là nhờ một kỹ thuật gọi là giải mã dự đoán.
<h2>2. Giải mã dự đoán: Một "mã gian lận" cho hiệu năng</h2>
Giải mã dự đoán là một kỹ thuật khá đơn giản. Nó sử dụng một mô hình dự thảo nhỏ hơn (ví dụ: Llama 3.1 8B) để tạo đầu ra ban đầu, trong khi một mô hình lớn hơn (như Llama 3.1 70B hoặc 405B) đóng vai trò kiểm tra thực tế để đảm bảo độ chính xác.
Khi thành công, nghiên cứu cho thấy kỹ thuật này có thể tăng tốc độ tạo token từ 2x đến 3x, trong khi các ứng dụng thực tế đã cho thấy sự cải thiện lên tới 6x.
Có thể hình dung mô hình dự thảo như một trợ lý cá nhân chuyên đánh máy nhanh. Họ có thể trả lời email nhanh hơn nhiều, và miễn là dự đoán của họ chính xác, tất cả những gì bạn (trong ví dụ này là mô hình lớn) cần làm là nhấn gửi. Nếu họ không làm đúng, bạn có thể can thiệp và sửa chữa.
Kết quả của việc sử dụng giải mã dự đoán là, ít nhất là trung bình, thông lượng cao hơn vì mô hình dự thảo yêu cầu ít tài nguyên hơn - cả về TOPS hoặc FLOPS và băng thông bộ nhớ. Hơn nữa, vì mô hình lớn vẫn đang kiểm tra kết quả, nên các nhà đánh giá chuẩn tại Artificial Analysis khẳng định về cơ bản không có sự mất mát về độ chính xác so với việc chỉ chạy mô hình đầy đủ.
<h2>3. Thực hành giải mã dự đoán với Llama.cpp</h2>
Bài viết hướng dẫn sử dụng Llama.cpp để thực hành giải mã dự đoán. Việc cài đặt và cấu hình Llama.cpp tương đối đơn giản, có sẵn các gói đã được biên dịch sẵn cho macOS, Windows và Linux. Tuy nhiên, để đạt hiệu năng tốt nhất với phần cứng cụ thể, nên biên dịch thủ công phiên bản mới nhất.
Sau khi cài đặt Llama.cpp, bạn có thể khởi chạy một máy chủ mới bằng cách sử dụng giải mã dự đoán. Ví dụ, lệnh sau sử dụng hai mô hình GGUF 8-bit đã được lượng tử hóa từ Hugging Face: Llama 3.2 1B làm mô hình dự thảo và Llama 3.1 8B làm mô hình chính.
<pre><code class="language-bash">./llama-speculative -m Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q8_0.gguf -md Llama-3.2-1B-Instruct-Q8_0.gguf -c 4096 -cd 4096 -ngl 99 -ngld 99 --draft-max 16 --draft-min 4 -n 128 -p "Who was the first prime minister of Britain?"
</code></pre>
(Người dùng Windows cần thay thế <code>./llama-speculative</code> bằng <code>llama-speculative.exe</code>. Nếu không sử dụng tăng tốc GPU, hãy xóa <code>-ngl 99</code> và <code>-ngld 99</code>.)
Kết quả sẽ hiển thị tốc độ tạo và số lượng token do mô hình nhỏ tạo ra so với số lượng token được mô hình lớn chấp nhận. Tỷ lệ chấp nhận càng cao thì tốc độ tạo càng cao.
Bạn cũng có thể khởi chạy một máy chủ API tương thích với OpenAI:
<pre><code class="language-bash">./llama-server -m Meta-Llama-3.1-8B-Instruct-Q8_0.gguf -md Llama-3.2-1B-Instruct-Q8_0.gguf -c 4096 -cd 4096 -ngl 99 -ngld 99 --draft-max 8 --draft-min 4 --draft-p-min 0.9 --host 0.0.0.0 --port 8087
</code></pre>
<h2>4. Tại sao cần giải mã dự đoán?</h2>
Giải mã dự đoán không phải là mới. Tuy nhiên, với các mô hình nguyên khối ngày càng lớn hơn, giải mã dự đoán cung cấp một phương tiện để chạy các mô hình lớn như Llama 3.1 405B hiệu quả hơn mà không ảnh hưởng đến độ chính xác.
Mô hình nền tảng 405B của Meta vẫn rất khó chạy ở thông lượng cao. Ở độ phân giải đầy đủ, để đạt tốc độ tạo 25 token/giây cần hơn 810GB vRAM và hơn 20 TB/giây băng thông bộ nhớ.
Sử dụng giải mã dự đoán với một mô hình như Llama 3.1 70B làm mô hình dự thảo, về lý thuyết có thể đạt tốc độ tạo vượt quá 100 token/giây, nhưng khi xảy ra dự đoán sai, thông lượng sẽ giảm mạnh. Đây là một trong những thách thức của giải mã dự đoán: Nó rất hiệu quả trong việc tăng cường thông lượng, nhưng độ trễ có thể không đều.
<img alt="Cerebras COT Agentic AI" src="https://regmedia.co.uk/2024/11/27/cerebras_cot_agentic_ai.jpg?x=648&y=278&infer_y=1">
<h2>5. Thử nghiệm và kết quả</h2>
Trong thử nghiệm với Llama 3.1 8B, hiệu năng tăng đáng kể từ khoảng 90-100 token/giây lên 182 token/giây khi bật giải mã dự đoán, mặc dù tỷ lệ chấp nhận chỉ đạt 60%. Cerebras đã chứng minh hiệu năng vượt trội với giải mã dự đoán, đạt 1.665-2.100 token/giây cho mô hình 70B và lên đến 969 token/giây cho mô hình 405B.
<h2>6. Kết luận</h2>
Giải mã dự đoán là một kỹ thuật hiệu quả để tăng tốc độ suy luận AI, đặc biệt quan trọng đối với các ứng dụng đòi hỏi thông lượng cao như CoT (Chain of Thought) và AI tác động. Mặc dù độ trễ có thể không đều, nhưng ở tốc độ hàng trăm hoặc hàng nghìn token/giây, sự gián đoạn có thể không đáng kể.
Ghi chú của biên tập viên: Bài viết này được hỗ trợ bởi card đồ họa RTX 6000 Ada Generation từ Nvidia, GPU Arc A770 từ Intel và Radeon Pro W7900 DS từ AMD. Không nhà cung cấp nào can thiệp vào nội dung bài viết.

Tăng tốc suy luận AI: Giải mã kỹ thuật giải mã dự đoán

Mục lục Giới thiệu về tốc độ suy luận AI Giải mã dự đoán: Một "mã gian lận" cho hiệu năng Thực hành giải mã dự đoán với Llama....

tháng 12 16, 2024

Thế giới "Công nghệ sâu": Tiềm năng khổng lồ và những thách thức dài hơi

Mô hình ngôn ngữ lớn không còn "khổng lồ" nữa: Xu hướng mới trong phát triển AI

Phân tích cách người dùng sử dụng AI dựa trên dữ liệu của Anthropic

Perplexity AI: Tính năng tìm kiếm theo miền chuyên biệt mới trên nền tảng Spaces

Biến Cách Mạng Xử Lý Văn Bản: Meta Ra Mắt Kiến Trúc Ngôn Ngữ Mới BLT

Tăng tốc suy luận AI: Giải mã kỹ thuật giải mã dự đoán

Bài đăng phổ biến

Labels