eSelf: Cuộc Cách Mạng Chatbot Video Với Tầm Nhìn AI Từ Snap

<h2>Mục Lục</h2> <ol> <li><strong>Giới thiệu</strong></li> <li><strong>eSelf AI: Nền tảng chatbot video đột phá</strong></li> <li><strong>Hậu Thuẫn bởi chuyên gia AI từ Snap</strong></li> <li><strong>Công nghệ và cách tiếp cận khác biệt</strong></li> <li><strong>Ứng dụng đa dạng và tiềm năng phát triển</strong></li> <li><strong>Kết luận</strong></li> </ol> <hr> <h2>1. Giới thiệu</h2> <p>Bài viết này sẽ khám phá về eSelf, một nền tảng AI video đầy hứa hẹn, đang tạo nên những bước tiến mới trong lĩnh vực chatbot. Được thành lập bởi Tiến sĩ Alan Bekker, người từng đứng sau chatbot "My AI" của Snap, eSelf hứa hẹn sẽ thay đổi cách chúng ta tương tác với công nghệ AI, mang đến những trải nghiệm chân thực và sống động hơn. <img alt="User added image" src="https://newsroom.submitmypressrelease.com/system/media_files/images/000/058/998/original_jpeg/eSelf_Logo.jpg"></p> <h2>2. eSelf AI: Nền tảng chatbot video đột phá</h2> <p>eSelf là một nền tảng AI tập trung vào các tác nhân hội thoại dựa trên video thời gian thực. Không giống như các chatbot truyền thống dựa trên văn bản, eSelf tạo ra các tương tác sống động và chân thực hơn thông qua video, mang lại trải nghiệm gần gũi như đang giao tiếp với một người thật. Với khả năng tương tác theo thời gian thực và độ trễ phản hồi cực thấp (dưới 1.7 giây), eSelf đang định nghĩa lại các tiêu chuẩn của một tác nhân hội thoại AI.</p> <h2>3. Hậu Thuẫn bởi chuyên gia AI từ Snap</h2> <p>Tiến sĩ Alan Bekker, người sáng lập eSelf, là một chuyên gia về học sâu, trước đây đã đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển chatbot "My AI" của Snap. Sau khi rời Snap, Tiến sĩ Bekker đã nhìn thấy tiềm năng của các tác nhân AI video và quyết định tạo ra eSelf. Với sự hỗ trợ từ các nhà đầu tư hàng đầu, bao gồm cả Explorer Investments của Bồ Đào Nha, eSelf đã nhận được 4,5 triệu đô la vốn hạt giống để phát triển nền tảng của mình.</p> <h2>4. Công nghệ và cách tiếp cận khác biệt</h2> <p>eSelf cung cấp một studio sáng tạo "không cần code", cho phép khách hàng tự thiết kế các tác nhân AI của riêng mình. Các tác nhân này có thể tương tác với các ứng dụng phổ biến như Calendly và Salesforce để lên lịch hẹn, truy cập nội dung và tham khảo dữ liệu, hoạt động tương tự như một trợ lý ảo. Thay vì xây dựng các mô hình ngôn ngữ lớn từ đầu, eSelf tinh chỉnh các mô hình hiện có như Llama của Meta. Điều này cho phép eSelf đạt được tốc độ phản hồi nhanh hơn và tích hợp dễ dàng hơn với các khuôn khổ chatbot hiện có của khách hàng.</p> <h2>5. Ứng dụng đa dạng và tiềm năng phát triển</h2> <p>eSelf đang hướng đến các ngành công nghiệp đa dạng như giáo dục, bán hàng, dịch vụ tài chính, bất động sản, sức khỏe và chăm sóc sức khỏe. Với khả năng tạo ra các tương tác tự nhiên và hấp dẫn, eSelf có tiềm năng cách mạng hóa cách các doanh nghiệp tương tác với khách hàng và nhân viên. Thực tế, một số khách hàng nổi bật đã sử dụng eSelf, bao gồm cả Christie's Real Estate và ngân hàng AGI của Brazil.</p> <h2>6. Kết luận</h2> <p>eSelf đang đặt ra một tiêu chuẩn mới cho các tác nhân hội thoại AI với sự kết hợp giữa công nghệ video thời gian thực và AI tiên tiến. Với đội ngũ sáng lập tài năng, sự hậu thuẫn vững chắc từ các nhà đầu tư và một cách tiếp cận khác biệt, eSelf đang trên đà phát triển để trở thành một trong những nền tảng hàng đầu trong lĩnh vực chatbot AI.</p> <hr>

eSelf: Cuộc Cách Mạng Chatbot Video Với Tầm Nhìn AI Từ Snap

Mục Lục Giới thiệu eSelf AI: Nền tảng chatbot video đột phá Hậu Thuẫn bởi chuyên gia AI từ Snap Công nghệ và cách tiếp cận khác biệt Ứ...

Read more »

Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo, Chatbot và Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Trong Nghiên Cứu Phẫu Thuật

<p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>Những hạn chế của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)</li> <li>Các yếu tố cần cân nhắc trong quản lý dữ liệu</li> <li>Các yếu tố cần cân nhắc trong phân tích dữ liệu</li> <li>Các yếu tố cần cân nhắc về công bằng sức khỏe</li> <li>Kết luận</li> </ol> <hr> <h2>1. Giới thiệu</h2> <p>Bài viết này tập trung vào việc khám phá những tiềm năng và thách thức khi áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI), chatbot và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong nghiên cứu phẫu thuật. Từ những chatbot sơ khai của Joseph Weizenbaum đến các LLM hiện đại, công nghệ này đã có những bước tiến vượt bậc. LLM, dựa trên các mô hình học sâu, có khả năng xử lý và tạo ra văn bản một cách đáng kinh ngạc, mở ra những cơ hội mới trong lĩnh vực y tế.</p> <p>Trong phẫu thuật, LLM có thể đóng vai trò quan trọng trong việc trích xuất thông tin về yếu tố nguy cơ và kết quả phẫu thuật từ các báo cáo lâm sàng, hỗ trợ tiên lượng và ra quyết định, cũng như cung cấp các công cụ giáo dục để tóm tắt khái niệm, thực hành truy xuất kiến thức và mô phỏng phẫu thuật ảo.</p> <img alt="Ảnh minh họa về AI và LLM trong y tế" src="https://pbs.twimg.com/media/GeN8TYRWwAALw3o?format=jpg&name=4096x4096"> <p>Tuy nhiên, bên cạnh những lợi ích tiềm năng, việc sử dụng AI và LLM trong nghiên cứu phẫu thuật cũng đặt ra nhiều thách thức và hạn chế cần được xem xét cẩn thận.</p> <h2>2. Những hạn chế của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)</h2> <p>Một trong những hạn chế đáng kể của LLM là xu hướng "ảo giác" (hallucination), khi chúng tạo ra thông tin sai lệch nhưng có vẻ hợp lý. Điều này tương tự như việc bộ nhớ con người có thể tạo ra những "ký ức" giả để lấp đầy những khoảng trống thông tin. Các biện pháp kỹ thuật để giảm thiểu tình trạng này bao gồm sử dụng dữ liệu đào tạo chất lượng cao, kết hợp khả năng truy xuất thông tin từ các cơ sở dữ liệu bên ngoài, và phát hiện, đánh dấu, chỉnh sửa các kết quả sai.</p> <p>Ngoài ra, việc các LLM thương mại (như GPT-4, Gemini) không công khai dữ liệu đào tạo và kiến trúc mô hình gây khó khăn cho việc kiểm tra, đánh giá và xây dựng lòng tin thông qua khoa học mở.</p> <h2>3. Các yếu tố cần cân nhắc trong quản lý dữ liệu</h2> <p>Kích thước tối ưu của tập dữ liệu đào tạo phụ thuộc vào mục đích sử dụng, chất lượng, tính đa dạng của dữ liệu và khả năng tinh chỉnh mô hình. Thay vì xác định kích thước mẫu một cách cảm tính, việc tạo ra các đường cong học tập của mô hình có thể giúp xác định điểm mà việc thêm dữ liệu không còn cải thiện hiệu suất. Kích thước tập dữ liệu thường được đo bằng token (đơn vị rời rạc mà văn bản được chia nhỏ, thường dựa trên các từ hoặc từ gốc). Số lượng token và tham số của mô hình cần tương xứng với nhau để đảm bảo hiệu quả đào tạo.</p> <p>Vấn đề bảo mật dữ liệu cũng là một yếu tố quan trọng. Các LLM thương mại có thể gây rủi ro rò rỉ dữ liệu nhạy cảm. Do đó, cần sử dụng các nền tảng điện toán đám mây an toàn (như Azure) hoặc các môi trường nghiên cứu cục bộ để đảm bảo dữ liệu không bị chia sẻ trái phép.</p> <p>Để đảm bảo tính tổng quát, LLM cần được đào tạo trên dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả các cơ sở y tế nhỏ và cộng đồng, nơi thường phục vụ các nhóm dân số dễ bị tổn thương. Các phương pháp học liên kết (federated learning), cho phép chia sẻ các tham số mô hình giữa các địa điểm khác nhau mà không chia sẻ trực tiếp dữ liệu bệnh nhân, có thể là giải pháp hữu ích trong trường hợp này.</p> <h2>4. Các yếu tố cần cân nhắc trong phân tích dữ liệu</h2> <p>Việc đào tạo LLM đòi hỏi năng lực tính toán đáng kể, trong khi việc tinh chỉnh một LLM đã được đào tạo trước đó tốn ít tài nguyên hơn. Các mô hình được đào tạo trước thường không được huấn luyện trên văn bản lâm sàng, điều này làm tăng độ phức tạp trong việc ứng dụng chúng trong y tế.</p> <p>Việc thiết kế câu hỏi (prompt engineering) đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra kết quả mong muốn từ LLM. Các phương pháp tốt nhất bao gồm cung cấp bối cảnh đầy đủ, hướng dẫn rõ ràng về những gì cần được cung cấp, đưa ra các ràng buộc và đánh giá mức độ chắc chắn của câu trả lời, đồng thời loại bỏ các thông tin không liên quan.</p> <h2>5. Các yếu tố cần cân nhắc về công bằng sức khỏe</h2> <p>LLM, giống như các dạng trí tuệ nhân tạo khác, có thể làm trầm trọng thêm sự bất bình đẳng trong sức khỏe nếu chúng được đào tạo trên dữ liệu phản ánh sự thiên vị của con người. Mặc dù việc quản lý cẩn thận dữ liệu đào tạo có thể giảm thiểu rủi ro về sự thiên vị rõ ràng, nhưng rất khó để xác định và giảm thiểu các rủi ro về sự thiên vị ngầm. Bên cạnh đó, LLM có thể hoạt động kém hiệu quả trong các môi trường có nguồn lực kỹ thuật số hạn chế, gây bất lợi cho các nhóm dân số dễ bị tổn thương. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của nghiên cứu dựa vào cộng đồng, bao gồm dữ liệu và ý kiến của các bên liên quan từ tất cả các môi trường.</p> <p>Ngược lại, nếu LLM đạt được độ chính xác cao và tránh được các "ảo giác", chúng có tiềm năng giải quyết sự bất bình đẳng về sức khỏe bằng cách đưa ra các quyết định khách quan, chống lại sự chủ quan, thiên vị và sai sót trong quá trình suy luận. Điều này đặc biệt hữu ích trong các tình huống hạn chế về thời gian, thiếu thông tin hoặc khi thông tin quá phức tạp để con người xử lý hiệu quả.</p> <h2>6. Kết luận</h2> <p>Việc ứng dụng AI, chatbot và LLM trong nghiên cứu phẫu thuật mang đến nhiều tiềm năng to lớn, nhưng cũng đi kèm với nhiều thách thức và hạn chế cần được giải quyết. Cần có những đánh giá kỹ lưỡng về sự sẵn sàng của công nghệ, thử nghiệm độ bền của mô hình trong môi trường lâm sàng và tạo ra các bằng chứng chất lượng cao từ các thử nghiệm lâm sàng thực tế. Chỉ khi đó, LLM mới có thể thực sự biến đổi nghiên cứu và chăm sóc phẫu thuật một cách tích cực.</p>

Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo, Chatbot và Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Trong Nghiên Cứu Phẫu Thuật

Mục lục Giới thiệu Những hạn chế của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) Các yếu tố cần cân nhắc trong quản lý dữ liệu Các yếu tố cần cân nhắc t...

Read more »

Kính thông minh tương lai: Sức mạnh AI từ Nvidia

<h2>Mục lục</h2> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>AI và các thiết bị thông minh</li> <li>Nvidia và mô hình AI mới</li> <li>Ứng dụng tiềm năng cho kính thông minh</li> <li>Xử lý AI trên đám mây hay trên thiết bị?</li> <li>Tương lai của AI và kính thông minh</li> <li>Kết luận</li> </ol> <h2>1. Giới thiệu</h2> <p>Trong bối cảnh công nghệ phát triển mạnh mẽ, các thiết bị thông minh ngày càng trở nên phổ biến và tích hợp nhiều tính năng AI tiên tiến. Tại CES 2025, Nvidia đã giới thiệu những mô hình AI mới, mở ra tiềm năng ứng dụng rộng rãi cho nhiều loại thiết bị, đặc biệt là kính thông minh. Bài viết này sẽ phân tích những thông tin này và xem xét tương lai của kính thông minh được hỗ trợ bởi AI.</p> <h2>2. AI và các thiết bị thông minh</h2> <p>Năm 2024 chứng kiến sự trỗi dậy mạnh mẽ của AI trong nhiều lĩnh vực, từ điện thoại, robot đến xe tự hành. Tại CES 2025, xu hướng này tiếp tục được khẳng định với việc Nvidia ra mắt các mô hình AI mới có khả năng hiểu rõ hơn về thế giới vật lý, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) dùng cho các tác nhân AI.</p> <h2>3. Nvidia và mô hình AI mới</h2> <p>CEO của Nvidia, Jensen Huang, cho rằng các mô hình nền tảng thế giới của họ rất phù hợp cho robot và xe tự hành. Tuy nhiên, ông cũng nhấn mạnh rằng kính thông minh là một loại thiết bị khác có thể hưởng lợi từ khả năng hiểu thế giới thực tốt hơn.</p> <p><img alt="Meta's Ray-Ban glasses are getting popular. Scott Stein/CNET" src="https://img-s-msn-com.akamaized.net/tenant/amp/entityid/AA1wmY0s.img?w=768&h=432&m=6"></p> <h2>4. Ứng dụng tiềm năng cho kính thông minh</h2> <p>Kính thông minh, như Ray-Ban của Meta, đang trở thành một thiết bị AI "hot" với doanh số vượt mốc 1 triệu chiếc vào tháng 11. Chúng được xem là nền tảng lý tưởng cho các tác nhân AI, có thể sử dụng camera và xử lý giọng nói, hình ảnh để hỗ trợ người dùng thực hiện các công việc thay vì chỉ trả lời câu hỏi.</p> <p>Mặc dù Huang không trực tiếp nói về kính thông minh do Nvidia cung cấp, ông đã giải thích cách các mô hình mới của công ty có thể cung cấp năng lượng cho kính thông minh trong tương lai nếu các đối tác áp dụng công nghệ này. Ông chia sẻ rằng việc kết hợp AI với các thiết bị đeo và công nghệ thực tế ảo như kính rất thú vị.</p> <h2>5. Xử lý AI trên đám mây hay trên thiết bị?</h2> <p>Huang cho biết có hai cách để xử lý các truy vấn AI trên kính thông minh:</p> <ul> <li><p><strong>Xử lý trên đám mây:</strong> Các truy vấn sử dụng mô hình Cosmos của Nvidia có thể được xử lý trên đám mây. Phương pháp này thường được sử dụng trên điện thoại thông minh để giảm tải cho thiết bị.</p> </li> <li><p><strong>Xử lý trên thiết bị:</strong> Nếu nhà sản xuất muốn kính thông minh tận dụng mô hình AI của Nvidia trực tiếp, Cosmos có thể thu gọn kiến thức của mình thành một mô hình nhỏ hơn, ít tổng quát hơn và tối ưu hóa cho các tác vụ cụ thể.</p> </li> </ul> <h2>6. Tương lai của AI và kính thông minh</h2> <p>Mô hình Cosmos của Nvidia được quảng bá như một nền tảng thu thập dữ liệu về thế giới vật lý để đào tạo mô hình cho robot và xe tự lái, tương tự như cách mô hình ngôn ngữ lớn học cách tạo phản hồi văn bản. Nvidia cũng công bố một bộ mô hình AI mới được xây dựng bằng công nghệ Llama của Meta, có tên là Llama Nemotron, được thiết kế để đẩy nhanh sự phát triển của các tác nhân AI.</p> <p>Sự kết hợp giữa các công cụ và mô hình AI này có tiềm năng ứng dụng rất lớn cho kính thông minh, mở ra một tương lai nơi kính thông minh không chỉ là một thiết bị đeo mà còn là một trợ lý AI cá nhân mạnh mẽ.</p> <h2>7. Kết luận</h2> <p>Với sự phát triển không ngừng của AI, kính thông minh đang dần trở thành một thiết bị công nghệ không thể thiếu trong tương lai. Các mô hình AI mới của Nvidia, cùng với các công nghệ khác, sẽ giúp kính thông minh trở nên thông minh hơn, hữu ích hơn, mở ra một kỷ nguyên mới cho công nghệ đeo.</p>

Kính thông minh tương lai: Sức mạnh AI từ Nvidia

Mục lục Giới thiệu AI và các thiết bị thông minh Nvidia và mô hình AI mới Ứng dụng tiềm năng cho kính thông minh Xử lý AI trên đám mây...

Read more »

Bước Đột Phá Mới của NVIDIA: Mô Hình Video Mã Nguồn Mở và Siêu Máy Tính AI Cá Nhân

<p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>NVIDIA Cosmos: Mô Hình Video Mã Nguồn Mở Tạo Dữ Liệu Tổng Hợp<ul> <li>Ứng dụng của NVIDIA Cosmos</li> <li>Kiến trúc của NVIDIA Cosmos</li> <li>Khả năng của NVIDIA Cosmos</li> </ul> </li> <li>DIGITS: Siêu Máy Tính AI Cá Nhân<ul> <li>Sức mạnh của DIGITS</li> <li>Giá cả và thời điểm ra mắt</li> </ul> </li> <li>Lời Kết</li> </ol> <hr> <h2>1. Giới thiệu</h2> <p>Tháng 1 năm 2025 đánh dấu một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) với hai sản phẩm đột phá đến từ NVIDIA. Đó là mô hình video mã nguồn mở <strong>Cosmos</strong>, giúp tạo ra dữ liệu tổng hợp quy mô lớn, và siêu máy tính AI cá nhân <strong>DIGITS</strong>, mang sức mạnh tính toán vượt trội đến gần hơn với các nhà phát triển. Bài viết này sẽ phân tích chi tiết về hai sản phẩm này, khám phá những tiềm năng to lớn mà chúng mang lại cho tương lai.</p> <h2>2. NVIDIA Cosmos: Mô Hình Video Mã Nguồn Mở Tạo Dữ Liệu Tổng Hợp</h2> <p>NVIDIA đã ra mắt <strong>Cosmos</strong>, một mô hình video mã nguồn mở được thiết kế để tạo ra dữ liệu tổng hợp quy mô lớn. Mục tiêu chính của Cosmos là giải quyết tình trạng thiếu hụt dữ liệu trong lĩnh vực robot và xe tự hành.</p> <h3>Ứng dụng của NVIDIA Cosmos</h3> <p>Dữ liệu huấn luyện là yếu tố then chốt để phát triển các hệ thống AI. Đặc biệt, trong lĩnh vực robot và xe tự hành, việc thu thập đủ dữ liệu thực tế là một thách thức lớn. Cosmos ra đời để khắc phục vấn đề này, cung cấp một giải pháp tạo ra dữ liệu giả lập một cách linh hoạt và có kiểm soát.</p> <p><img alt="User added image" src="https://iblnews.org/wp-content/uploads/2025/01/nvidiacosmos-696x385.jpg"></p> <h3>Kiến trúc của NVIDIA Cosmos</h3> <p>Cosmos được huấn luyện trên 20 triệu giờ dữ liệu video và 9,000 nghìn tỷ token. Mô hình này sử dụng kiến trúc kết hợp giữa hai loại mô hình:</p> <ul> <li><strong>Mô hình khuếch tán (Diffusion-based)</strong>: Tạo ra các token liên tục để xây dựng các mô phỏng trực quan có thể kiểm soát được.</li> <li><strong>Mô hình tự hồi quy (Autoregressive)</strong>: Sử dụng các token rời rạc để dự đoán các khung hình video trong tương lai.</li> </ul> <h3>Khả năng của NVIDIA Cosmos</h3> <p>Cosmos hỗ trợ cả hai phương pháp tạo video:</p> <ul> <li><strong>Text-to-video</strong>: Tạo video từ mô tả văn bản.</li> <li><strong>Video-to-video</strong>: Chỉnh sửa hoặc biến đổi video hiện có.</li> </ul> <p>Cosmos hiện có sẵn trên nền tảng Hugging Face với giấy phép Apache 2, đồng thời cho phép truy cập bản xem trước trên build.nvidia.com.</p> <h2>3. DIGITS: Siêu Máy Tính AI Cá Nhân</h2> <p>Bên cạnh Cosmos, NVIDIA cũng giới thiệu <strong>DIGITS</strong>, một siêu máy tính AI cá nhân được thiết kế để tăng tốc quá trình tạo mẫu các mô hình Llama mã nguồn mở.</p> <h3>Sức mạnh của DIGITS</h3> <p>Được trang bị siêu chip GB10 mới, DIGITS tự hào là siêu máy tính AI nhỏ nhất thế giới có khả năng chạy các mô hình tham số 200B. Nó mang lại sức mạnh tính toán đáng kinh ngạc ngay tại bàn làm việc của các nhà phát triển, giúp họ nhanh chóng thử nghiệm và cải tiến các mô hình AI.</p> <h3>Giá cả và thời điểm ra mắt</h3> <p>DIGITS sẽ được phân phối bởi NVIDIA và các đối tác hàng đầu từ tháng 5, với mức giá khởi điểm từ 3,000 USD. Với mức giá này, NVIDIA đang nỗ lực "dân chủ hóa" quyền truy cập vào công nghệ AI tiên tiến, tạo điều kiện cho nhiều nhà phát triển có thể tham gia vào cuộc cách mạng AI.</p> <h2>4. Lời Kết</h2> <p>Sự ra mắt của NVIDIA Cosmos và DIGITS đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc phổ cập công nghệ AI. Cosmos sẽ giúp giải quyết tình trạng thiếu hụt dữ liệu, mở ra nhiều cơ hội mới trong lĩnh vực robot và xe tự hành. Trong khi đó, DIGITS mang đến sức mạnh tính toán vượt trội, cho phép các nhà phát triển thử nghiệm và sáng tạo các mô hình AI một cách dễ dàng hơn. Với những nỗ lực này, NVIDIA đang đóng góp tích cực vào sự phát triển của ngành công nghiệp AI, mang đến những ứng dụng thiết thực và hữu ích cho cuộc sống.</p>

Bước Đột Phá Mới của NVIDIA: Mô Hình Video Mã Nguồn Mở và Siêu Máy Tính AI Cá Nhân

Mục lục: Giới thiệu NVIDIA Cosmos: Mô Hình Video Mã Nguồn Mở Tạo Dữ Liệu Tổng Hợp Ứng dụng của NVIDIA Cosmos Kiến trúc của NVIDIA Cosmo...

Read more »

Phi-4: Mô Hình Ngôn Ngữ Nhỏ Mở Nguồn Mới Nhất Từ Microsoft

<h2>Mục lục</h2> <ol> <li>Giới thiệu về Phi-4</li> <li>Đặc điểm kỹ thuật của Phi-4</li> <li>Cải tiến trong kiến trúc Transformer</li> <li>Hiệu suất của Phi-4</li> <li>Xu hướng mô hình ngôn ngữ nhỏ mở nguồn</li> <li>Kết luận</li> </ol> <h2>1. Giới thiệu về Phi-4</h2> <p>Microsoft vừa công bố mã nguồn mở cho Phi-4, một mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM) có khả năng tạo văn bản và giải các bài toán. Phi-4 là phiên bản thứ tư trong dòng SLM được Microsoft giới thiệu từ năm 2023. Ban đầu, mô hình này chỉ được cung cấp thông qua dịch vụ phát triển trí tuệ nhân tạo Azure Foundry của Microsoft, nhưng hiện tại đã có thể tải về trên Hugging Face, một nền tảng phổ biến dành cho các dự án AI mã nguồn mở.</p> <p><img alt="User added image" src="https://www.techzine.eu/wp-content/uploads/2024/11/shutterstock_2399781273-scaled-1-768x432.jpg"></p> <h2>2. Đặc điểm kỹ thuật của Phi-4</h2> <p>Phi-4 sở hữu 14 tỷ tham số, các cấu hình cài đặt quyết định cách một mạng nơ-ron xử lý dữ liệu. Các nhà nghiên cứu của Microsoft đã huấn luyện mô hình này trong 21 ngày trên một cụm gồm 1.920 bộ xử lý đồ họa H100 của Nvidia Corp.</p> <p>Mô hình này dựa trên kiến trúc Transformer, một tiêu chuẩn công nghiệp được hầu hết các mô hình ngôn ngữ lớn hỗ trợ. Khi nhận được một yêu cầu từ người dùng, các mô hình Transformer sẽ chia đầu vào thành các từ riêng lẻ và xác định ý nghĩa của mỗi từ bằng cách phân tích văn bản xung quanh. Chúng cũng ưu tiên các phần văn bản được coi là phù hợp nhất.</p> <h2>3. Cải tiến trong kiến trúc Transformer</h2> <p>Phi-4 sử dụng biến thể "decoder-only" của kiến trúc Transformer. Mô hình Transformer tiêu chuẩn phân tích văn bản trước và sau một từ để xác định ý nghĩa. Ngược lại, các mô hình "decoder-only" chỉ tập trung vào văn bản đứng trước từ đó, giúp giảm lượng dữ liệu cần xử lý và do đó giảm chi phí suy luận.</p> <p>Microsoft cũng đã áp dụng hai kỹ thuật tối ưu hóa sau đào tạo để cải thiện chất lượng đầu ra của Phi-4: tối ưu hóa ưu tiên trực tiếp và tinh chỉnh dựa trên giám sát. Cả hai kỹ thuật này đều cung cấp cho mô hình ngôn ngữ các ví dụ giải thích cách nó nên phản hồi các yêu cầu.</p> <h2>4. Hiệu suất của Phi-4</h2> <p>Trong một đánh giá nội bộ, Microsoft đã so sánh Phi-4 với Llama 3.3 70B, một mô hình ngôn ngữ lớn có số lượng tham số gấp 5 lần. Microsoft cho biết Phi-4 đạt hiệu suất tốt hơn trên các bộ dữ liệu thử nghiệm phổ biến GPQA và MATH. Hai bộ dữ liệu này lần lượt chứa các câu hỏi khoa học và các bài toán.</p> <h2>5. Xu hướng mô hình ngôn ngữ nhỏ mở nguồn</h2> <p>Phi-4 gia nhập danh sách ngày càng tăng các mô hình ngôn ngữ nhỏ được các công ty công nghệ lớn mở nguồn trong năm qua. </p> <p>Tháng 2, Google giới thiệu một bộ các mô hình ngôn ngữ nhỏ gọi là Gemma, với số lượng tham số từ 2 đến 27 tỷ. Theo Google, phiên bản 27 tỷ tham số có thể vượt trội hơn các mô hình có kích thước gấp đôi nó.</p> <p>Gần đây hơn, Meta Platforms đã phát hành hai mô hình Llama 3.2 với ít hơn 5 tỷ tham số. Công ty tiếp tục mở nguồn các phiên bản hiệu quả hơn của các mô hình này. Các phiên bản này sử dụng kỹ thuật học máy gọi là lượng tử hóa, giúp nén dữ liệu mà mạng nơ-ron xử lý, giảm yêu cầu về phần cứng.</p> <h2>6. Kết luận</h2> <p>Việc Microsoft mở nguồn Phi-4 đánh dấu một bước tiến quan trọng trong xu hướng phát triển các mô hình ngôn ngữ nhỏ, mạnh mẽ và dễ tiếp cận. Với khả năng giải quyết các bài toán và tạo văn bản hiệu quả, Phi-4 hứa hẹn sẽ đóng góp vào sự phát triển của trí tuệ nhân tạo trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Xu hướng này cũng cho thấy các công ty công nghệ lớn đang ngày càng chú trọng đến việc chia sẻ và hợp tác trong cộng đồng AI mã nguồn mở.</p>

Phi-4: Mô Hình Ngôn Ngữ Nhỏ Mở Nguồn Mới Nhất Từ Microsoft

Mục lục Giới thiệu về Phi-4 Đặc điểm kỹ thuật của Phi-4 Cải tiến trong kiến trúc Transformer Hiệu suất của Phi-4 Xu hướng mô hình ngôn...

Read more »

Cuộc Cách Mạng AI Đại Lý: NVIDIA Mở Đường Cho Tự Động Hóa Doanh Nghiệp

<p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li><strong>Giới thiệu: Kỷ Nguyên Mới của AI Đại Lý</strong></li> <li><strong>NVIDIA và Các Đối Tác: Kiến Tạo Nền Tảng AI Đại Lý</strong><ul> <li>Các Bản Thiết Kế AI Đại Lý của Đối Tác</li> <li>Bản Thiết Kế AI của NVIDIA</li> </ul> </li> <li><strong>Accenture: Đưa AI Đại Lý Vào Thực Tiễn Doanh Nghiệp</strong></li> <li><strong>AI Đại Lý: Từ Chatbot đến Giải Quyết Vấn Đề Phức Tạp</strong></li> <li><strong>Sức Mạnh của Công Cụ Điều Phối AI Đại Lý</strong></li> <li><strong>Ứng Dụng Tiêu Biểu của AI Đại Lý</strong><ul> <li>CrewAI: Tối Ưu Hóa Tài Liệu Code</li> <li>Daily: AI Đàm Thoại Thời Gian Thực</li> <li>LangChain: Tạo Báo Cáo Cấu Trúc</li> <li>LlamaIndex: Hỗ Trợ Nghiên Cứu và Viết Blog</li> <li>Weights & Biases: Tối Ưu Hóa AI Ảo</li> </ul> </li> <li><strong>AI: Biến Đổi Tài Liệu PDF Thành Podcast</strong></li> <li><strong>Triển Khai AI Đại Lý Dễ Dàng và Nhanh Chóng</strong></li> <li><strong>Accenture và NVIDIA: Thúc Đẩy Triển Khai AI Đại Lý Trong Ngành</strong></li> <li><strong>Kết luận</strong></li> </ol> <hr> <h2>1. Giới thiệu: Kỷ Nguyên Mới của AI Đại Lý</h2> <p>Bước sang năm 2025, thế giới đang chứng kiến một bước ngoặt lớn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) với sự xuất hiện của <strong>AI đại lý (agentic AI)</strong>. Khác với AI truyền thống chỉ đơn thuần tương tác như chatbot, AI đại lý có khả năng tư duy, lập kế hoạch và hành động để giải quyết các vấn đề phức tạp. NVIDIA, một "gã khổng lồ" công nghệ, đang đi đầu trong cuộc cách mạng này, mở đường cho tự động hóa doanh nghiệp trên quy mô lớn.</p> <p><img alt="User added image" src="https://www.hpcwire.com/wp-content/uploads/2019/03/Nvidia_shutterstock-1027178092_800x-300x178.jpg"></p> <h2>2. NVIDIA và Các Đối Tác: Kiến Tạo Nền Tảng AI Đại Lý</h2> <p>NVIDIA, cùng với các đối tác hàng đầu trong lĩnh vực AI, đã giới thiệu các <strong>bản thiết kế (blueprints)</strong> AI đại lý, cho phép các nhà phát triển xây dựng và triển khai các ứng dụng AI tùy chỉnh. Các bản thiết kế này cung cấp nền tảng cho các "robot tri thức", có thể phân tích lượng lớn dữ liệu, tóm tắt thông tin và đưa ra các phân tích chuyên sâu từ video, PDF và hình ảnh.</p> <h3>Các Bản Thiết Kế AI Đại Lý của Đối Tác</h3> <p>Các công ty nổi tiếng như CrewAI, Daily, LangChain, LlamaIndex và Weights & Biases đã hợp tác với NVIDIA để xây dựng các bản thiết kế tích hợp nền tảng phần mềm NVIDIA AI Enterprise, bao gồm microservice NVIDIA NIM và NVIDIA NeMo. Các bản thiết kế này cung cấp các khối xây dựng cho các ứng dụng AI thế hệ mới, có khả năng biến đổi mọi ngành công nghiệp.</p> <h3>Bản Thiết Kế AI của NVIDIA</h3> <p>Bên cạnh các bản thiết kế của đối tác, NVIDIA cũng giới thiệu các bản thiết kế AI của riêng mình, bao gồm:</p> <ul> <li><strong>Bản thiết kế PDF to podcast</strong>: Chuyển đổi tài liệu PDF phức tạp thành podcast, giúp người dùng tiếp thu thông tin một cách nhanh chóng.</li> <li><strong>Bản thiết kế AI tìm kiếm và tóm tắt video</strong>: Giúp người dùng dễ dàng tìm kiếm và nắm bắt các nội dung quan trọng từ video.</li> <li><strong>Bốn bản thiết kế NVIDIA Omniverse</strong>: Cho phép các nhà phát triển xây dựng các bản sao kỹ thuật số (digital twin) của các hệ thống vật lý.</li> </ul> <h2>3. Accenture: Đưa AI Đại Lý Vào Thực Tiễn Doanh Nghiệp</h2> <p>Accenture đang đóng vai trò quan trọng trong việc đưa AI đại lý vào thực tế doanh nghiệp thông qua giải pháp <strong>AI Refinery for Industry</strong>. Giải pháp này được xây dựng dựa trên NVIDIA AI Enterprise, bao gồm NVIDIA NeMo, microservice NVIDIA NIM và AI Blueprints. AI Refinery for Industry giúp các doanh nghiệp nhanh chóng triển khai AI đại lý trong nhiều lĩnh vực khác nhau, như ô tô, công nghệ, sản xuất, hàng tiêu dùng và nhiều hơn nữa.</p> <h2>4. AI Đại Lý: Từ Chatbot đến Giải Quyết Vấn Đề Phức Tạp</h2> <p>AI đại lý đánh dấu một bước tiến lớn so với AI tạo sinh thông thường. Thay vì chỉ đơn giản là tương tác qua chatbot, AI đại lý có thể xử lý các vấn đề phức tạp, đa bước thông qua khả năng tư duy và lập kế hoạch tiên tiến. Theo CEO Jensen Huang của NVIDIA, AI đại lý sẽ trở thành trung tâm của các nhà máy AI, tạo ra những trí tuệ và năng suất vượt trội cho các ngành công nghiệp.</p> <h2>5. Sức Mạnh của Công Cụ Điều Phối AI Đại Lý</h2> <p>Điều phối AI đại lý là một hệ thống phức tạp, có nhiệm vụ quản lý, giám sát và phối hợp hoạt động của nhiều AI đại lý. Các công cụ điều phối AI đại lý từ các đối tác của NVIDIA cung cấp "chất keo" cần thiết để các AI đại lý làm việc hiệu quả cùng nhau. Các bản thiết kế mới tích hợp với phần mềm NVIDIA AI Enterprise, bao gồm microservice NIM và NVIDIA NeMo Retriever, giúp tăng độ chính xác và giảm độ trễ trong các quy trình làm việc của AI đại lý.</p> <h2>6. Ứng Dụng Tiêu Biểu của AI Đại Lý</h2> <p>Các bản thiết kế AI đại lý mang lại những ứng dụng đa dạng và thiết thực:</p> <h3>CrewAI: Tối Ưu Hóa Tài Liệu Code</h3> <p>CrewAI sử dụng microservice NVIDIA NIM Llama 3.3 70B và NVIDIA NeMo Retriever để tạo ra bản thiết kế tài liệu code. Điều này giúp đảm bảo các kho code luôn đầy đủ và dễ dàng điều hướng.</p> <h3>Daily: AI Đàm Thoại Thời Gian Thực</h3> <p>Bản thiết kế AI giọng nói của Daily, dựa trên framework Pipecat mã nguồn mở, sử dụng microservice NVIDIA Riva để nhận diện giọng nói và chuyển văn bản thành giọng nói, kết hợp với microservice Llama 3.3 70B để tạo ra AI đàm thoại thời gian thực.</p> <h3>LangChain: Tạo Báo Cáo Cấu Trúc</h3> <p>LangChain bổ sung microservice NVIDIA NIM Llama 3.3 70B vào bản thiết kế tạo báo cáo cấu trúc. Người dùng có thể chỉ định một chủ đề và phác thảo, sau đó AI đại lý sẽ tìm kiếm thông tin trên web để tạo báo cáo theo yêu cầu.</p> <h3>LlamaIndex: Hỗ Trợ Nghiên Cứu và Viết Blog</h3> <p>Bản thiết kế trợ lý nghiên cứu tài liệu của LlamaIndex khai thác microservice NVIDIA NIM và NeMo Retriever để giúp người sáng tạo nội dung tạo ra các bài blog chất lượng cao. AI đại lý sẽ tự động nghiên cứu, phác thảo và tạo nội dung hấp dẫn với nguồn tham khảo đầy đủ.</p> <h3>Weights & Biases: Tối Ưu Hóa AI Ảo</h3> <p>Weights & Biases tích hợp khả năng W&B Weave vào bản thiết kế AI trợ lý ảo, sử dụng microservice Llama 3.1 70B. Điều này giúp đơn giản hóa quá trình gỡ lỗi, đánh giá, lặp lại và theo dõi hiệu suất sản xuất, đồng thời thu thập phản hồi của người dùng để hỗ trợ tích hợp liền mạch và lặp lại nhanh hơn.</p> <h2>7. AI: Biến Đổi Tài Liệu PDF Thành Podcast</h2> <p>Với hàng nghìn tỷ tài liệu PDF được tạo ra mỗi năm, việc cập nhật thông tin là một thách thức lớn. Bản thiết kế <strong>PDF to podcast AI Blueprint</strong> của NVIDIA cho phép các nhà phát triển biến các tài liệu PDF dài và phức tạp thành audio do AI tạo ra. Điều này giúp các chuyên gia, sinh viên và nhà nghiên cứu tiếp thu thông tin một cách hiệu quả, đồng thời bảo mật dữ liệu.</p> <p>AI đại lý có thể hiểu ngữ cảnh, xác định các điểm chính và tạo ra một bản tóm tắt ngắn gọn dưới dạng độc thoại hoặc podcast trò chuyện, với giọng đọc tự nhiên.</p> <h2>8. Triển Khai AI Đại Lý Dễ Dàng và Nhanh Chóng</h2> <p>NVIDIA Blueprints giúp hơn 25 triệu nhà phát triển phần mềm trên toàn thế giới dễ dàng tích hợp AI vào các ứng dụng của họ. Chỉ với một cú nhấp chuột, các nhà phát triển có thể xây dựng và chạy các bản thiết kế AI đại lý mới dưới dạng NVIDIA Launchables. Các Launchables cung cấp quyền truy cập vào môi trường phát triển với các cấu hình được xác định trước, cho phép thiết lập quy trình làm việc nhanh chóng.</p> <p>Doanh nghiệp có thể triển khai các bản thiết kế vào sản xuất bằng nền tảng phần mềm NVIDIA AI Enterprise trên các nền tảng trung tâm dữ liệu hoặc chạy trên các nền tảng đám mây từ Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Azure và Oracle Cloud Infrastructure.</p> <h2>9. Accenture và NVIDIA: Thúc Đẩy Triển Khai AI Đại Lý Trong Ngành</h2> <p>Accenture đang giới thiệu <strong>AI Refinery for Industry</strong> với 12 giải pháp AI đại lý theo ngành, được xây dựng bằng phần mềm NVIDIA AI Enterprise và cung cấp bởi Accenture NVIDIA Business Group. Các giải pháp này bao gồm quản lý tăng trưởng doanh thu cho hàng tiêu dùng, hỗ trợ thử nghiệm lâm sàng cho khoa học đời sống, khắc phục sự cố tài sản công nghiệp và marketing B2B.</p> <p>AI Refinery for Industry cung cấp các thành phần được định cấu hình sẵn, các phương pháp hay nhất và các yếu tố nền tảng để đẩy nhanh quá trình phát triển AI đại lý. Accenture dự kiến sẽ ra mắt hơn 100 giải pháp AI Refinery for Industry vào cuối năm nay.</p> <h2>10. Kết luận</h2> <p>Sự ra đời của AI đại lý đánh dấu một kỷ nguyên mới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, mang lại tiềm năng to lớn cho tự động hóa doanh nghiệp và nâng cao năng suất. Với sự dẫn dắt của NVIDIA và các đối tác, AI đại lý hứa hẹn sẽ thay đổi cách chúng ta làm việc và tương tác với công nghệ, mở ra những cơ hội và thách thức mới.</p>

Cuộc Cách Mạng AI Đại Lý: NVIDIA Mở Đường Cho Tự Động Hóa Doanh Nghiệp

Mục lục Giới thiệu: Kỷ Nguyên Mới của AI Đại Lý NVIDIA và Các Đối Tác: Kiến Tạo Nền Tảng AI Đại Lý Các Bản Thiết Kế AI Đại Lý của Đối Tá...

Read more »