Agent.ai.vn

Trải nghiệm mới trên WhatsApp: Giao tiếp bằng giọng nói với Meta AI

<h2>Trải nghiệm mới trên WhatsApp: Giao tiếp bằng giọng nói với Meta AI</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ul>
  <li><strong>Tích hợp sâu hơn Meta AI vào WhatsApp</strong></li>
  <li><strong>Cách thức hoạt động</strong></li>
  <li><strong>Mở rộng chương trình thử nghiệm beta</strong></li>
  <li><strong>Tương lai của việc chỉnh sửa ảnh bằng AI trên WhatsApp</strong></li>
</ul>

<h3>Tích hợp sâu hơn Meta AI vào WhatsApp</h3>
<p>Theo một báo cáo từ WABetaInfo, bản cập nhật beta mới nhất dành cho Android (2.24.16.10) đã giới thiệu khả năng người dùng chia sẻ tin nhắn thoại với chatbot AI.  Tính năng này hứa hẹn sẽ nâng cao trải nghiệm người dùng khi tương tác với trợ lý ảo Meta AI, đồng thời mở ra những khả năng mới cho việc điều khiển bằng giọng nói và phản hồi trên ứng dụng nhắn tin.</p>

<h3>Cách thức hoạt động</h3>
<p>Báo cáo cho biết, WhatsApp đang cho phép một số người dùng beta trên Android gửi tin nhắn thoại trực tiếp cho chatbot. Trước đây, người dùng chỉ có thể tương tác với chatbot bằng văn bản. Tính năng mới này cung cấp cách thức giao tiếp tự nhiên và hiệu quả hơn với trợ lý ảo.</p>
<p>Ảnh chụp màn hình trong bài báo cho thấy một nút gửi tin nhắn thoại đã được thêm vào giao diện trò chuyện trên phiên bản beta. Bằng cách kích hoạt lệnh thoại, WhatsApp đặt mục tiêu hợp lý hóa quy trình và cho phép người dùng chia sẻ thông tin hoặc đặt câu hỏi một cách nhanh chóng khi đang di chuyển. Công nghệ nhận dạng giọng nói tiên tiến của Meta AI sẽ đảm bảo chatbot hiểu chính xác tin nhắn thoại và có thể yêu cầu người dùng ghi âm lại nếu cần.</p>

<h3>Mở rộng chương trình thử nghiệm beta</h3>
<p>Chương trình beta của WhatsApp cũng đang phát triển mạnh mẽ khi Meta AI được triển khai rộng rãi hơn. Theo báo cáo, bản cập nhật mới nhất đã triển khai trợ lý ảo cho nhiều người dùng hơn, đặc biệt là ở Ấn Độ. </p>
<p>Ngoài chatbot Meta AI cốt lõi, người dùng có thể khám phá một loạt chatbot hỗ trợ AI khác thông qua AI Studio.</p>

<h3>Tương lai của việc chỉnh sửa ảnh bằng AI trên WhatsApp</h3>
<p>Gần đây, WhatsApp cũng đã bắt đầu phát triển một tính năng cho phép Meta AI trả lời và chỉnh sửa ảnh. Thông qua cải tiến này, người dùng sẽ có thể tương tác với ảnh của họ theo những cách thức mới bằng cách đặt câu hỏi cho Meta AI về nội dung trong ảnh, chẳng hạn như xác định đối tượng hoặc cung cấp ngữ cảnh. Điều này sẽ giúp người dùng chỉnh sửa và điều chỉnh ảnh trực tiếp trong cửa sổ trò chuyện, đơn giản hóa quy trình chia sẻ hình ảnh.</p>

Trải nghiệm mới trên WhatsApp: Giao tiếp bằng giọng nói với Meta AI

Trải nghiệm mới trên WhatsApp: Giao tiếp bằng giọng nói với Meta AI Mục lục: Tích hợp sâu hơn Meta AI vào WhatsApp Cách thức hoạt ...

tháng 8 06, 2024

POSCO Holdings Nâng Cao Năng Lực Nghiên Cứu & Phát Triển Với Trí Tuệ Nhân Tạo

<h2>POSCO Holdings Nâng Cao Năng Lực Nghiên Cứu & Phát Triển Với Trí Tuệ Nhân Tạo</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ul>
  <li>Hợp tác cùng Google Cloud để phát triển nền tảng AI</li>
  <li>Hệ thống báo cáo xu hướng công nghệ và ngành dựa trên AI</li>
  <li>Cổng thông tin Hỏi & Đáp tìm kiếm kiến thức chuyên sâu</li>
  <li>Ứng dụng rộng rãi trong Tập đoàn POSCO</li>
  <li>Tương lai của đổi mới dựa trên AI tại POSCO Holdings</li>
</ul>

<p>POSCO Holdings đang đẩy mạnh ứng dụng công nghệ AI, tập trung vào Viện Nghiên cứu Công nghệ Tương lai. Công ty đã hợp tác với Google Cloud để phát triển một hệ thống báo cáo xu hướng tin tức dựa trên Generative AI do nhóm nghiên cứu AI Ứng dụng tạo ra.</p>

<p>Hệ thống này tự động hóa các quy trình như:</p>
<ul>
  <li>Thu thập và dịch tin tức đa ngôn ngữ</li>
  <li>Đề xuất tin tức dựa trên thuật toán xếp hạng</li>
  <li>Tóm tắt văn bản</li>
  <li>Tự động tạo báo cáo về công nghệ vật liệu và các vấn đề công nghiệp cụ thể cho từng quốc gia.</li>
</ul>

<p>Ngoài ra, POSCO Holdings còn thiết lập hệ thống tìm kiếm kiến thức và Hỏi & Đáp dựa trên kho dữ liệu tin tức và tài liệu về vật liệu được cập nhật liên tục. Hệ thống này có độ chính xác hơn 90% trong việc cung cấp thông tin và hiểu biết sâu sắc khi người dùng đặt câu hỏi liên quan đến vật liệu.</p>

<p>Hệ thống hiện được hơn 500 nhân viên tại khoảng 10 công ty con trong Tập đoàn POSCO, bao gồm cả POSCO Holdings, sử dụng hàng ngày.</p>

<p>Để cung cấp cả hai hệ thống, POSCO Holdings đã chọn Google Cloud và mô hình Gemini 1.5 Pro làm công cụ cho Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) của Generative AI. Gemini 1.5 Pro là mô hình đa phương thức do Google công bố đầu năm nay, hỗ trợ tối đa 1 triệu mã thông báo và có thể xử lý video dài một giờ.</p>

<p>POSCO Holdings đang tiến hành nghiên cứu và phát triển mô phỏng dựa trên AI và AI đa phương thức để đẩy nhanh việc phát triển vật liệu, đồng thời sẽ xem xét giới thiệu môi trường đám mây cho đổi mới thông qua hệ thống tác nhân AI và tự động hóa phòng thí nghiệm trong tương lai.</p>

<p>Ông Ji Sung, chủ tịch Google Cloud Hàn Quốc, cho biết: Chúng tôi tin rằng công nghệ Generative AI mạnh mẽ và cơ sở hạ tầng tối ưu hóa AI của Google Cloud có thể hỗ trợ hoạt động R&D và đổi mới công việc của Tập đoàn POSCO.</p>

POSCO Holdings Nâng Cao Năng Lực Nghiên Cứu & Phát Triển Với Trí Tuệ Nhân Tạo

POSCO Holdings Nâng Cao Năng Lực Nghiên Cứu & Phát Triển Với Trí Tuệ Nhân Tạo Mục lục Hợp tác cùng Google Cloud để phát triển nền...

tháng 8 06, 2024

Robot Nha Khoa AI: Cuộc Cách Mạng Cho Nụ Cười Tươi Sáng

<h2>Robot Nha Khoa AI: Cuộc Cách Mạng Cho Nụ Cười Tươi Sáng</h2>

<p>Một kỷ nguyên mới trong ngành nha khoa đang đến gần với sự xuất hiện của robot nha khoa AI. Công ty khởi nghiệp Perceptive, có trụ sở tại Boston, Hoa Kỳ, đã tạo nên bước đột phá khi phát triển thành công robot có khả năng thực hiện toàn bộ quy trình nha khoa trên bệnh nhân sống. </p>

<p>Nhu cầu chăm sóc sức khỏe răng miệng ngày càng tăng cao, trong khi nguồn nhân lực nha khoa lại khan hiếm, đặc biệt là ở vùng sâu vùng xa. Thị trường nha khoa toàn cầu trị giá hơn 452 tỷ USD đang đối mặt với bài toán nan giải này. Robot nha khoa AI của Perceptive ra đời như một giải pháp tiềm năng, hứa hẹn mang đến dịch vụ chăm sóc răng miệng chất lượng cao với chi phí hợp lý cho mọi người.</p>

<p>Robot nha sĩ Perceptive là kết tinh của bộ ba công nghệ tiên tiến:</p>

<h3>1. Chụp cắt lớp quang học (OCT):</h3>
<p>Sử dụng ánh sáng thay vì tia X độc hại, OCT tạo ra bản đồ 3D chi tiết về cấu trúc răng và nướu. Công nghệ này an toàn hơn, cho phép phát hiện sâu răng chính xác đến 90%, vượt trội so với 45% của phim chụp X-quang 2D.</p>

<h3>2. Trí tuệ nhân tạo (AI):</h3>
<p>Thuật toán AI của Perceptive được huấn luyện dựa trên cơ sở dữ liệu khổng lồ về hình ảnh 3D từ OCT và hồ sơ bệnh nhân. Nhờ đó, AI có thể tự động chẩn đoán, lên kế hoạch điều trị chính xác và trực quan hóa dữ liệu, hỗ trợ đắc lực cho nha sĩ.</p>

<h3>3. Cánh tay Robot Nha khoa:</h3>
<p>Sau khi nha sĩ phê duyệt kế hoạch điều trị do AI đề xuất, cánh tay robot với độ chính xác cao sẽ thực hiện các thao tác mài răng, đặt mão răng sứ... một cách nhanh chóng và chính xác.</p>

<p>Sự kết hợp hoàn hảo của ba công nghệ này đã giúp robot nha khoa AI của Perceptive rút ngắn thời gian điều trị chỉ còn 15 phút, thay vì 2 tiếng như phương pháp truyền thống.</p>

<p>Edward Zuckerberg, nha sĩ và cũng là cha của Mark Zuckerberg, nhà sáng lập Facebook, là một trong những nhà đầu tư của Perceptive. Ông nhận định hệ thống robot được thiết kế và thử nghiệm nghiêm ngặt, đảm bảo an toàn tuyệt đối cho bệnh nhân, ngay cả khi họ vô tình cử động.</p>

<p>Sau thành công của ca điều trị đầu tiên tại Colombia, Perceptive đang hoàn thiện hồ sơ để xin cấp phép thử nghiệm tại Mỹ. Dự kiến trong 5 năm tới, robot nha khoa AI sẽ chính thức được thương mại hóa, mở ra kỷ nguyên mới cho ngành nha khoa, mang đến nụ cười tự tin cho hàng triệu người. </p>

Robot Nha Khoa AI: Cuộc Cách Mạng Cho Nụ Cười Tươi Sáng

Robot Nha Khoa AI: Cuộc Cách Mạng Cho Nụ Cười Tươi Sáng Một kỷ nguyên mới trong ngành nha khoa đang đến gần với sự xuất hiện của robot nh...

tháng 8 06, 2024

Groq: Bứt Phá Mạnh Mẽ Với Vòng Gọi Vốn 640 Triệu USD Cho Tương Lai Tốc Độ AI

<h2>Groq: Bứt Phá Mạnh Mẽ Với Vòng Gọi Vốn 640 Triệu USD Cho Tương Lai Tốc Độ AI</h2>

<h3>Mục lục:</h3>
<ul>
  <li><strong>Groq: Hơn Cả Kỳ Vọng Với Vòng Gọi Vốn Series D</strong></li>
  <li><strong>Nhu Cầu Bùng Nổ, Cơ Hội Rộng Mở</strong></li>
  <li><strong>Mở Rộng Quy Mô, Thu Hút Nhân Tài</strong></li>
  <li><strong>Cộng Đồng Phát Triển Sôi Động</strong></li>
  <li><strong>Mở Rộng Năng Lực, Đáp Ứng Nhu Cầu</strong></li>
  <li><strong>Tăng Tốc Đổi Mới Sáng Tạo</strong></li>
  <li><strong>Về Groq</strong></li>
</ul>

<h3>Groq: Hơn Cả Kỳ Vọng Với Vòng Gọi Vốn Series D</h3>
<p>Công ty công nghệ AI Groq vừa công bố thành công vang dội khi gọi vốn được 640 triệu USD trong vòng gọi vốn Series D, nâng mức định giá công ty lên 2,8 tỷ USD. Dẫn đầu vòng gọi vốn này là BlackRock Private Equity Partners, cùng với sự tham gia của các nhà đầu tư hiện hữu và mới như Neuberger Berman, Type One Ventures, Cisco Investments, Global Brain's KDDI Open Innovation Fund III, và Samsung Catalyst Fund.</p>

<h3>Nhu Cầu Bùng Nổ, Cơ Hội Rộng Mở</h3>
<p>Nền tảng suy luận AI độc đáo được tích hợp theo chiều dọc của Groq đã tạo ra nhu cầu lớn từ các nhà phát triển, những người luôn tìm kiếm tốc độ xử lý vượt trội. Thị trường tính toán AI đang trên đà phát triển mạnh mẽ và giải pháp của Groq được đánh giá là phù hợp để nắm bắt cơ hội này.</p>

<h3>Mở Rộng Quy Mô, Thu Hút Nhân Tài</h3>
<p>Khoản đầu tư khổng lồ này sẽ cho phép Groq mở rộng đáng kể quy mô hoạt động, thu hút thêm nhiều nhân tài xuất sắc và thúc đẩy phát triển thế hệ LPU tiếp theo. Groq đặt mục tiêu triển khai thêm hơn 100.000 LPU vào GroqCloud, mang đến khả năng xử lý mạnh mẽ cho người dùng.</p>

<h3>Cộng Đồng Phát Triển Sôi Động</h3>
<p>Groq hiện có hơn 360.000 nhà phát triển đang xây dựng ứng dụng AI trên GroqCloud™, sử dụng các mô hình AI nguồn mở phổ biến như Llama 3.1 (Meta), Whisper Large V3 (OpenAI), Gemma (Google), và Mixtral (Mistral).</p>

<h3>Mở Rộng Năng Lực, Đáp Ứng Nhu Cầu</h3>
<p>Để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng, Groq có kế hoạch triển khai hơn 108.000 LPU do GlobalFoundries sản xuất vào cuối quý 1 năm 2025. Đây được xem là triển khai năng lực tính toán suy luận AI lớn nhất từ trước đến nay của một công ty không phải hyperscaler.</p>

<h3>Tăng Tốc Đổi Mới Sáng Tạo</h3>
<p>Công nghệ suy luận AI Groq LPU™ được thiết kế theo hướng ưu tiên phần mềm để đáp ứng các đặc điểm và nhu cầu riêng biệt của AI. Điều này mang lại cho Groq lợi thế trong việc nhanh chóng cung cấp các mô hình mới cho nhà phát triển với tốc độ xử lý tức thì.</p>

<h3>Về Groq</h3>
<p>Groq là công ty công nghệ chuyên cung cấp giải pháp suy luận AI tốc độ cao. Nền tảng phần cứng và phần mềm Groq® LPU™ mang đến tốc độ tính toán, chất lượng và hiệu quả năng lượng vượt trội cho các ứng dụng AI. Groq có trụ sở chính tại Thung lũng Silicon, cung cấp các giải pháp đám mây và tại chỗ cho các ứng dụng AI ở mọi quy mô.</p>

Groq: Bứt Phá Mạnh Mẽ Với Vòng Gọi Vốn 640 Triệu USD Cho Tương Lai Tốc Độ AI

Groq: Bứt Phá Mạnh Mẽ Với Vòng Gọi Vốn 640 Triệu USD Cho Tương Lai Tốc Độ AI Mục lục: Groq: Hơn Cả Kỳ Vọng Với Vòng Gọi Vốn Series D ...

tháng 8 06, 2024

LlamaIndex Workflows: Cách tiếp cận mới cho ứng dụng AI phức tạp

<h2>LlamaIndex Workflows: Cách tiếp cận mới cho ứng dụng AI phức tạp</h2>

<ol>
  <li>Thách thức trong phát triển ứng dụng AI</li>
  <li>Hạn chế của phương pháp tiếp cận truyền thống</li>
  <li>Giới thiệu LlamaIndex Workflows</li>
  <li>Lợi ích của LlamaIndex Workflows</li>
  <li>Kết luận</li>
</ol>

<p>Các hệ thống AI ngày càng trở nên phức tạp, thường liên quan đến nhiều tác vụ và thành phần được kết nối với nhau. Những hệ thống này có thể bao gồm các yếu tố như trình tải dữ liệu, mô hình ngôn ngữ, cơ sở dữ liệu vector và các dịch vụ bên ngoài, tất cả đều phải được tích hợp liền mạch để thực hiện các hoạt động nâng cao. Thách thức đặt ra là làm thế nào để phối hợp các thành phần đa dạng này để đảm bảo hiệu suất ứng dụng hiệu quả và đáng tin cậy.</p>

<p>Phương pháp truyền thống, chẳng hạn như Directed Acyclic Graphs (DAGs) và query pipelines, thường được sử dụng để giải quyết thách thức này. Tuy nhiên, những phương pháp này thường tỏ ra không hiệu quả khi xử lý các quy trình động và lặp đi lặp lại, chẳng hạn như xử lý lỗi hoặc thực hiện các quyết định phức tạp yêu cầu quay lại các bước trước đó để sửa chữa hoặc thử lại. Ví dụ, các query pipelines triển khai DAG có thể trở nên quá phức tạp và khó gỡ lỗi khi số lượng bước và trường hợp đặc biệt tăng lên.</p>

<p>Để khắc phục những hạn chế này, LlamaIndex đã giới thiệu một tính năng mới có tên là Workflows (phiên bản beta). Tính năng này đại diện cho sự chuyển đổi từ phương pháp tiếp cận dựa trên đồ thị truyền thống sang kiến trúc hướng sự kiện. Thay vì dựa vào cấu trúc đồ thị cố định, Workflow của LlamaIndex cho phép phối hợp các tác vụ AI bằng cách sử dụng các sự kiện để giao tiếp giữa các bước khác nhau.</p>

<p>Mỗi bước trong workflow xử lý các sự kiện cụ thể và có thể tạo ra các sự kiện mới, cho phép linh hoạt và khả năng thích ứng cao hơn trong việc quản lý các quy trình phức tạp. Nếu một thành phần tạo ra kết quả không chính xác, workflow có thể kích hoạt các cơ chế thử lại thông qua các sự kiện, giải quyết các vấn đề mà hệ thống DAG truyền thống gặp phải.</p>

<p><strong>Lợi ích chính của LlamaIndex Workflows bao gồm:</strong></p>

<ul>
  <li><strong>Xử lý sự kiện linh hoạt:</strong> Các thành phần có thể đăng ký các sự kiện cụ thể và hành động dựa trên dữ liệu thời gian thực.</li>
  <li><strong>Xử lý lặp:</strong> Hỗ trợ các vòng lặp và quy trình lặp đi lặp lại, giúp dễ dàng triển khai các cơ chế thử lại và sửa lỗi.</li>
  <li><strong>Cải thiện khả năng sửa lỗi:</strong> Cho phép tự động thử lại hoặc sửa lỗi nếu một thành phần tạo ra kết quả không chính xác.</li>
  <li><strong>Quản lý workflow đơn giản hóa:</strong> Các thành phần có thể tương tác động, hợp lý hóa việc phối hợp các tác vụ phức tạp.</li>
  <li><strong>Cải thiện khả năng gỡ lỗi:</strong> Cung cấp các công cụ trực quan hóa tất cả các đường dẫn tiềm năng thông qua workflow.</li>
</ul>

<p>Tóm lại, việc LlamaIndex giới thiệu Workflows đánh dấu một bước tiến đáng kể trong việc phối hợp các ứng dụng AI phức tạp. Bằng cách chuyển sang kiến trúc hướng sự kiện, LlamaIndex đã giải quyết được những hạn chế của phương pháp dựa trên DAG truyền thống, cung cấp một cách tiếp cận linh hoạt và hiệu quả hơn để quản lý các tác vụ AI phức tạp. Khả năng gỡ lỗi và hiệu suất nâng cao của hệ thống mới mang lại lợi ích đáng kể cho các nhà phát triển làm việc với các ứng dụng AI tinh vi.</p>

<img alt="logo-new" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">
`

LlamaIndex Workflows: Cách tiếp cận mới cho ứng dụng AI phức tạp

LlamaIndex Workflows: Cách tiếp cận mới cho ứng dụng AI phức tạp Mục lục Thách thức trong phát triển ứng dụng AI Hạn chế của phươ...

tháng 8 06, 2024

Magpie-Ultra: Dữ Liệu Huấn Luyện Mới Cho Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM)

<h2>Magpie-Ultra: Dữ Liệu Huấn Luyện Mới Cho Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM)</h2>

<h3>Mục lục</h3>
<ol>
  <li><a href='#gioi-thieu'>Giới thiệu về Magpie-Ultra</a></li>
  <li><a href='#quy-trinh'>Quy trình tạo dựng Magpie-Ultra</a></li>
  <li><a href='#cau-truc'>Cấu trúc dữ liệu</a></li>
  <li><a href='#ung-dung'>Ứng dụng tiềm năng</a></li>
  <li><a href='#han-che'>Hạn chế và hướng phát triển</a></li>
  <li><a href='#ket-luan'>Kết luận</a></li>
</ol>

<h3 id='gioi-thieu'>1. Giới thiệu về Magpie-Ultra</h3>
<p>Nhóm Argilla vừa công bố bộ dữ liệu mới mang tên Magpie-Ultra, được thiết kế dành riêng cho việc tinh chỉnh có giám sát (supervised fine-tuning) cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Magpie-Ultra chứa 50.000 cặp câu lệnh - phản hồi (instruction-response) được tạo lập tự động bằng cách sử dụng mô hình Llama 3.1 405B-Instruct tiên tiến cùng các mô hình Llama khác như Llama-Guard-3-8B và Meta-Llama-3.1-8B-Instruct.</p>
<p>Bộ dữ liệu này bao gồm nhiều tác vụ đa dạng, từ lập trình, toán học, phân tích dữ liệu, viết sáng tạo cho đến đưa ra lời khuyên và động não, cung cấp các câu lệnh và phản hồi đầy thách thức nhằm nâng cao hiệu quả huấn luyện cho mô hình AI.</p>

<h3 id='quy-trinh'>2. Quy trình tạo dựng Magpie-Ultra</h3>
<p>Magpie-Ultra được tạo ra dựa trên công cụ distilabel và tuân theo quy trình Magpie, như đã được trình bày trong bài báo <em>Magpie: Alignment Data Synthesis from Scratch by Prompting Aligned LLMs with Nothing</em>. Điểm khác biệt của phiên bản này so với Magpie ban đầu là việc sử dụng dòng mô hình Llama 3.1 mới và tập trung tạo ra 50.000 cặp câu lệnh - phản hồi, thay vì 1 triệu như trước.</p>
<p>Quy trình này sử dụng nhiều mô hình khác nhau cho các bước tạo câu lệnh, tạo phản hồi, đánh giá chất lượng và phân loại tính an toàn. Toàn bộ quá trình tạo cặp câu lệnh - phản hồi chỉ mất khoảng 60 giờ trên một máy 8xH100. Các bước bổ sung như tạo phản hồi với mô hình cơ sở, tính toán embedding, đánh giá chất lượng và độ khó, phân loại câu lệnh, mất khoảng 51 giờ. Quá trình hiệu quả này đã tạo ra một bộ dữ liệu toàn diện với nhiều điểm dữ liệu cho mỗi mục.</p>

<h3 id='cau-truc'>3. Cấu trúc dữ liệu</h3>
<p>Cấu trúc của Magpie-Ultra bao gồm nhiều cột cung cấp thông tin phong phú về mỗi cặp câu lệnh - phản hồi. Các cột chính bao gồm chính câu lệnh, phản hồi từ cả mô hình hướng dẫn và mô hình cơ sở, mục đích, kiến thức cần thiết, mức độ khó, đánh giá chất lượng và phân loại danh mục. Ngoài ra, bộ dữ liệu còn kết hợp các kiểm tra an toàn bằng Llama-Guard-3-8B và cung cấp thông tin nhúng cho mỗi câu lệnh.</p>

<h3 id='ung-dung'>4. Ứng dụng tiềm năng</h3>
<p>Điểm mạnh của Magpie-Ultra nằm ở khả năng ứng dụng tiềm năng. Nó có thể được sử dụng cho cả Tinh chỉnh có Giám sát (SFT) và Tối ưu hóa Sở thích Trực tiếp (DPO), tùy thuộc vào sự chênh lệch điểm số giữa phản hồi của mô hình hướng dẫn và mô hình cơ sở. Tính linh hoạt này cho phép các nhà nghiên cứu và phát triển điều chỉnh bộ dữ liệu cho phù hợp với nhu cầu cụ thể của họ trong việc huấn luyện và tối ưu hóa mô hình AI.</p>

<h3 id='han-che'>5. Hạn chế và hướng phát triển</h3>
<p>Mặc dù Magpie-Ultra đánh dấu một bước tiến đáng kể trong dữ liệu huấn luyện AI, nhưng nó vẫn tồn tại một số hạn chế. Phiên bản hiện tại chưa được lọc, và phiên bản đã lọc dự kiến sẽ được phát hành trong tương lai. Ngoài ra, bộ dữ liệu có thể cần cân bằng hơn, một vấn đề sẽ được giải quyết trong các phiên bản sắp tới.</p>

<h3 id='ket-luan'>6. Kết luận</h3>
<p>Bất chấp những hạn chế, Magpie-Ultra là một nguồn tài nguyên quý giá để nâng cao khả năng của AI trong nhiều lĩnh vực. Bộ dữ liệu này hứa hẹn sẽ là công cụ hữu ích cho các nhà nghiên cứu và nhà phát triển trong việc xây dựng và tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn hiệu quả hơn.</p>

Magpie-Ultra: Dữ Liệu Huấn Luyện Mới Cho Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM)

Magpie-Ultra: Dữ Liệu Huấn Luyện Mới Cho Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) Mục lục Giới thiệu về Magpie-Ultra Quy trình tạo dựng Magpie-U...

tháng 8 06, 2024

Trải nghiệm mới trên WhatsApp: Giao tiếp bằng giọng nói với Meta AI

POSCO Holdings Nâng Cao Năng Lực Nghiên Cứu & Phát Triển Với Trí Tuệ Nhân Tạo

Robot Nha Khoa AI: Cuộc Cách Mạng Cho Nụ Cười Tươi Sáng

Groq: Bứt Phá Mạnh Mẽ Với Vòng Gọi Vốn 640 Triệu USD Cho Tương Lai Tốc Độ AI

LlamaIndex Workflows: Cách tiếp cận mới cho ứng dụng AI phức tạp

Magpie-Ultra: Dữ Liệu Huấn Luyện Mới Cho Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM)

Bài đăng phổ biến

Labels