OpenAI Bước Vào "Lãnh Địa Của Bầy Sói" với Công Cụ Tìm Kiếm - AdNews

<h2 id="section-0">OpenAI Bước Vào "Lãnh Địa Của Bầy Sói" với Công Cụ Tìm Kiếm - AdNews</h2> <p>OpenAI vừa tung ra phiên bản thử nghiệm của công cụ tìm kiếm SearchGPT, nhưng liệu nó có đủ sức cạnh tranh với gã khổng lồ Google? </p> <p>Theo các chuyên gia ngành, SearchGPT sẽ phải đối mặt với những thử thách liên quan đến độ chính xác, độ tin cậy và quyền riêng tư. Phiên bản đầu tiên được phát hành vào đầu tháng này, chỉ dành cho 10.000 người dùng thử nghiệm. Mặc dù các cơ quan truyền thông lớn ở Úc không tham gia vào giai đoạn thử nghiệm, họ dự đoán rằng SearchGPT sẽ khó thuyết phục người dùng chuyển đổi từ các nền tảng đã được khẳng định như Google.</p> <p>Các chuyên gia nhận định rằng SearchGPT sẽ phải đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm:</p> <ul> <li><strong>Sự cạnh tranh khốc liệt từ Google:</strong> Google đang nắm giữ vị thế thống trị trong thị trường tìm kiếm, với nguồn lực tài chính, kinh nghiệm và khả năng vượt trội.</li> <li><strong>Sự thiếu minh bạch:</strong> Công nghệ đằng sau SearchGPT (mô hình ngôn ngữ lớn - LLM) vẫn còn là một "hộp đen", khiến người dùng khó tin tưởng vào độ chính xác của kết quả tìm kiếm.</li> <li><strong>Sự phức tạp trong tối ưu hóa:</strong> Các nhãn hiệu chưa thể nắm bắt được cách thức hoạt động của thuật toán SearchGPT, khiến việc tối ưu hóa nội dung để đạt thứ hạng cao trở nên khó khăn.</li> <li><strong>Sự cạnh tranh từ các đối thủ khác:</strong> Ngoài Google, SearchGPT còn phải cạnh tranh với các đối thủ khác như Microsoft Bing, Perplexity AI, TikTok và YouTube.</li> </ul> <p>Mặc dù đối mặt với nhiều thử thách, SearchGPT vẫn có một số lợi thế riêng:</p> <ul> <li><strong>Kết quả tìm kiếm phong phú:</strong> SearchGPT có thể cung cấp những thông tin chi tiết và có ngữ cảnh, vượt xa mô hình tìm kiếm dựa trên từ khóa truyền thống.</li> <li><strong>Trải nghiệm người dùng thân thiện:</strong> SearchGPT có khả năng tương tác với người dùng theo cách tự nhiên hơn, giúp người dùng tìm kiếm thông tin một cách dễ dàng và hiệu quả.</li> <li><strong>Mở ra cơ hội mới cho các nhãn hiệu:</strong> SearchGPT có thể mang đến những cơ hội mới cho các nhãn hiệu, giúp họ tiếp cận người dùng một cách hiệu quả hơn.</li> </ul> <p>Tuy nhiên, để thành công, SearchGPT cần phải vượt qua những thách thức lớn và chứng minh được những lợi ích vượt trội của mình so với các đối thủ cạnh tranh. </p> <p>Các chuyên gia dự đoán rằng thị trường tìm kiếm sẽ trở nên cạnh tranh hơn trong những năm tới, với sự xuất hiện của nhiều công cụ tìm kiếm dựa trên AI. Sự cạnh tranh này có thể thúc đẩy sự đổi mới và mang đến nhiều lựa chọn hơn cho người dùng.</p> <p>Bên cạnh những điểm nổi bật, bài báo còn đề cập đến một số điểm cần lưu ý:</p> <ul> <li><strong>Ảnh hưởng môi trường:</strong> Sử dụng LLM đòi hỏi lượng năng lượng tiêu thụ lớn, gây tác động tiêu cực đến môi trường.</li> <li><strong>Monetization:</strong> Cách thức kiếm tiền của SearchGPT vẫn chưa được tiết lộ, điều này có thể ảnh hưởng đến độ tin cậy và chất lượng của dịch vụ.</li> <li><strong>Quyền riêng tư:</strong> Cần đảm bảo quyền riêng tư của người dùng khi sử dụng SearchGPT.</li> </ul> <p>Tóm lại, sự xuất hiện của SearchGPT là một bước tiến mới trong cuộc cách mạng công nghệ, mở ra nhiều cơ hội nhưng cũng đặt ra nhiều thách thức cho thị trường tìm kiếm. Liệu SearchGPT có đủ sức cạnh tranh với gã khổng lồ Google? Câu trả lời sẽ phụ thuộc vào khả năng thích ứng và đổi mới của OpenAI cũng như sự đón nhận của người dùng. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

OpenAI Bước Vào "Lãnh Địa Của Bầy Sói" với Công Cụ Tìm Kiếm - AdNews

OpenAI Bước Vào "Lãnh Địa Của Bầy Sói" với Công Cụ Tìm Kiếm - AdNews OpenAI vừa tung ra phiên bản thử nghiệm của công cụ tìm kiếm...

Read more »

Khởi động năm học mới với công cụ AI - SmartBrief

<h2 id="section-0">Khởi động năm học mới với công cụ AI - SmartBrief</h2> <p><strong>Năm học mới đã bắt đầu, và với bao nhiêu nhiệm vụ cần giải quyết, bạn có cảm thấy áp lực?</strong> Đừng lo lắng, công nghệ AI có thể giúp bạn! Michael Gaskell chia sẻ những mẹo hữu ích để tận dụng tối đa công cụ AI trong giáo dục.</p> <p><strong>AI không phải là phép màu</strong>, nhưng nó có thể hỗ trợ bạn giải phóng thời gian cho những nhiệm vụ quan trọng hơn như tương tác với học sinh và giáo viên. Thay vì bận rộn với các công việc hành chính nhàm chán, bạn có thể tập trung vào việc nâng cao chất lượng dạy và học.</p> <p><strong>Bài viết này sẽ giới thiệu một số công cụ AI hữu ích:</strong></p> <p><strong>1. Trò chuyện với AI Chatbot:</strong></p> <ul> <li>Hãy tạo nên những hoạt động học tập thú vị bằng cách cho học sinh trò chuyện với AI chatbot.</li> <li>Ví dụ: khi dạy về các bộ phận của tế bào, bạn có thể tạo một chatbot với nhân vật Yoda!</li> <li>Học sinh có thể đặt câu hỏi, và chatbot sẽ trả lời bằng giọng điệu và phong cách của Yoda, giúp học sinh hứng thú hơn.</li> <li><strong>Lưu ý:</strong> Chatbot có thể đưa ra những câu trả lời không chính xác, vì vậy bạn cần giám sát và kiểm tra thông tin.</li> </ul> <p><strong>2. AI hỗ trợ nghiên cứu:</strong></p> <ul> <li>Perplexity.AI: Công cụ này cung cấp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả các tạp chí học thuật, nhưng không phân biệt độ tin cậy của chúng.</li> <li>Elicit: Dành riêng cho việc cung cấp thông tin nghiên cứu từ các nguồn tin cậy.</li> <li><strong>Lưu ý:</strong> Cần kiểm tra lại nguồn thông tin để đảm bảo độ chính xác.</li> </ul> <p><strong>3. Máy tạo ảnh AI:</strong></p> <ul> <li>Meta.AI: Dễ sử dụng, cho phép bạn tạo hình ảnh theo ý muốn bằng cách nhập các mô tả cụ thể.</li> <li>Thích hợp cho học sinh tạo bài thuyết trình và giáo viên minh họa bài giảng.</li> <li><strong>Lưu ý:</strong> Máy tạo ảnh AI có thể thể hiện bias, ví dụ như thường tạo hình ảnh các hiệu trưởng là người da trắng.</li> <li>Hãy tham khảo bài viết của Michael về bias trong AI để tìm hiểu cách giải quyết vấn đề này.</li> </ul> <p><strong>4. Các công cụ AI khác:</strong></p> <ul> <li>Bài viết của Michael về việc sử dụng AI để tạo nội dung video YouTube giúp nâng cao hiệu quả của video.</li> <li>Sử dụng AI Chatbot để thu thập phản hồi chất lượng cao từ các biểu mẫu, giúp bạn hiểu rõ hơn về học sinh và cải thiện hoạt động dạy học.</li> </ul> <p><strong>Bằng cách tận dụng công cụ AI</strong>, bạn có thể giải phóng bản thân khỏi những nhiệm vụ nhàm chán và dành nhiều thời gian hơn cho việc dạy học hiệu quả. Hãy thử áp dụng những ý tưởng này để nâng cao chất lượng dạy và học, và cùng nhau tạo nên một năm học mới đầy thành công!</p> <p><strong>Bài viết này được trích dẫn từ SmartBrief, nơi cung cấp thông tin cập nhật về giáo dục và công nghệ giáo dục.</strong></p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Khởi động năm học mới với công cụ AI - SmartBrief

Khởi động năm học mới với công cụ AI - SmartBrief Năm học mới đã bắt đầu, và với bao nhiêu nhiệm vụ cần giải quyết, bạn có cảm thấy áp lực?...

Read more »

Claude 3 Opus Miễn Phí: Khám Phá Siêu Trí Tuệ AI Mạnh Mẽ

<h2 id="section-0">Claude 3 Opus Miễn Phí: Khám Phá Siêu Trí Tuệ AI Mạnh Mẽ</h2> <p><strong>Giới thiệu</strong></p> <p>Claude 3 Opus là một mô hình ngôn ngữ tiên tiến được phát triển bởi Anthropic, nổi tiếng với hiệu suất vượt trội trong nhiều nhiệm vụ, từ hiểu ngôn ngữ phức tạp đến xử lý đa ngôn ngữ. </p> <p><strong>Claude 3 Opus Đặc Biệt Ở Điểm Nào?</strong></p> <p>Claude 3 Opus là một phần của dòng sản phẩm Claude 3, bao gồm ba mô hình: Haiku, Sonnet và Opus. Opus là mô hình nâng cao nhất, được thiết kế cho các nhiệm vụ đòi hỏi trí tuệ cao và sức mạnh xử lý lớn. </p> <p>Tuy nhiên, để truy cập đầy đủ sức mạnh của Opus, bạn cần đăng ký Claude Pro với giá khoảng $20 mỗi tháng. Điều này cho phép bạn sử dụng Opus và các mô hình tiên tiến khác.</p> <p>Opus nổi bật với khả năng hiểu và tạo văn bản phức tạp, phù hợp với các doanh nghiệp và nhà phát triển cần AI để xử lý các vấn đề phức tạp, phân tích chi tiết và tự động hóa nâng cao. Với cửa sổ ngữ cảnh có thể xử lý lên đến 200.000 token và thậm chí nhiều hơn trong một số trường hợp, Opus được xây dựng cho các tình huống cần đầu vào dài và chi tiết.</p> <p><strong>Cách Sử Dụng Claude 3 Opus Miễn Phí</strong></p> <p>Vậy làm cách nào để sử dụng Claude 3 Opus miễn phí? Câu trả lời nằm ở Segmind Playground. Dưới đây là hướng dẫn từng bước:</p> <ol> <li><strong>Đăng ký hoặc Đăng nhập:</strong> Nếu bạn chưa có tài khoản Segmind Playground, hãy đăng ký bằng cách cung cấp địa chỉ email và tạo mật khẩu. Nếu đã có tài khoản, hãy đăng nhập.</li> <li><strong>Truy cập Khu Vực Claude 3 Opus:</strong> Sau khi đăng nhập, hãy truy cập vào khu vực Claude 3 Opus trên Segmind Playground. Nền tảng có giao diện trực quan và dễ sử dụng.</li> <li><strong>Sử Dụng Mô Hình:</strong> Bắt đầu gõ câu hỏi hoặc lệnh để xem phản hồi của Claude 3 Opus. Bạn có thể hỏi bất cứ điều gì, từ tin tức mới nhất đến hỗ trợ giải quyết bài toán toán học phức tạp, hoặc đơn giản là trò chuyện. Mô hình được trang bị để xử lý nhiều loại nhiệm vụ.</li> <li><strong>Khám Phá Tính Năng Nâng Cao và Tích Hợp:</strong> Segmind Playground cung cấp các tùy chọn nâng cao. Bạn có thể thử nghiệm với các lời nhắc khác nhau, khám phá cách mô hình xử lý ngữ cảnh trong các cuộc trò chuyện dài, hoặc thậm chí kiểm tra khả năng đa ngôn ngữ của nó. Các nhà phát triển có thể truy cập API của Claude 3 Opus thông qua Segmind để tích hợp vào ứng dụng của riêng mình.</li> </ol> <p><strong>Giá Cả và Khả Năng Truy Cập</strong></p> <p>Sau khi thử nghiệm Claude 3 Opus miễn phí, bạn có thể cân nhắc nâng cấp lên gói đăng ký. Dưới đây là chi tiết về tùy chọn giá cả:</p> <p>Claude 3 Opus có giá cao hơn do cung cấp các tính năng vượt trội. Giá sử dụng Opus là $0.015 cho mỗi 1.000 token đầu vào và $0.075 cho mỗi 1.000 token đầu ra. Cấu trúc giá này phù hợp với những người dùng cần xử lý thông tin với trí tuệ cao cho các nhiệm vụ như nghiên cứu, tạo nội dung và phân tích dữ liệu phức tạp. </p> <p>Gói đăng ký có sẵn ở nhiều quốc gia và có thể được truy cập thông qua nhiều nền tảng, bao gồm Amazon Bedrock và Google Cloud's Vertex AI Model Garden.</p> <p>Đối với những người không cần đầy đủ sức mạnh của Opus, Claude 3 Sonnet và Haiku cung cấp các lựa chọn tiết kiệm hơn. Sonnet tính phí $0.003 cho mỗi 1.000 token đầu vào và $0.015 cho mỗi 1.000 token đầu ra.</p> <p><strong>Kết Luận</strong></p> <p>Claude 3 Opus là một mô hình AI mạnh mẽ với khả năng phi thường. Bài viết này đã hướng dẫn bạn cách sử dụng Claude 3 Opus miễn phí. Tuy nhiên, việc đầu tư vào Claude 3 Opus có thể được chứng minh là đáng giá bởi lợi ích mà nó mang lại, đặc biệt là đối với các nhiệm vụ đòi hỏi độ chính xác cao và khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu.</p> <p>Để khai thác tối đa tiềm năng của Claude 3 Opus, việc tạo ra các lời nhắc hiệu quả là rất quan trọng. Nâng cao kỹ năng và tối ưu hóa tiềm năng của các mô hình AI bằng cách tham gia chương trình chứng nhận <strong>Certified Prompt Engineer™</strong> được công nhận toàn cầu. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Claude 3 Opus Miễn Phí: Khám Phá Siêu Trí Tuệ AI Mạnh Mẽ

Claude 3 Opus Miễn Phí: Khám Phá Siêu Trí Tuệ AI Mạnh Mẽ Giới thiệu Claude 3 Opus là một mô hình ngôn ngữ tiên tiến được phát triển bởi An...

Read more »

Vì sao cuộc tranh luận về AI mã nguồn mở lại quan trọng với con người?

<h2 id="section-0">Vì sao cuộc tranh luận về AI mã nguồn mở lại quan trọng với con người?</h2> <p><strong>Giới thiệu:</strong></p> <p>Thế giới kỹ thuật số ngày nay dựa vào phần mềm mã nguồn mở, nơi mã nguồn được công khai và cho phép các nhà phát triển tự do sửa đổi và xây dựng dựa trên nó. Firefox, WordPress và Linux là những ví dụ điển hình, đóng vai trò quan trọng trong việc duy trì hoạt động của internet. </p> <p>Tuy nhiên, một cuộc tranh luận lớn đang diễn ra trong Thung lũng Silicon và giữa các nhà hoạch định chính sách về việc liệu các công ty có nên công khai mã nguồn của trí tuệ nhân tạo (AI) hay không. Trong khi Google và OpenAI giữ bí mật, Meta đã đặt cược toàn bộ chiến lược AI của mình vào mã nguồn mở, cho phép mọi người tiếp cận các mô hình ngôn ngữ lớn mạnh mẽ của mình.</p> <p><strong>AI mã nguồn mở: Cơ hội và thách thức:</strong></p> <p>Nils Tracy, người sáng lập và CEO của Blinder, một công ty khởi nghiệp tại Bắc Carolina, thừa nhận rằng công ty của anh có thể sẽ không tồn tại nếu không có Llama, mô hình AI mã nguồn mở của Meta. Blinder cung cấp các công cụ giúp các công ty luật tương tác an toàn với AI, bao gồm việc xóa thông tin nhạy cảm trong tài liệu hoặc tự động đăng ký bản quyền. </p> <p>Blinder đã sao chép toàn bộ mã nguồn của Llama, điều chỉnh và "tinh chỉnh" AI để nhận dạng thông tin cá nhân cần xóa trong các tài liệu pháp lý. AI cũng có thể học theo phong cách viết nội bộ của một công ty luật.</p> <p>Tracy có thể đã cố gắng thích ứng các mô hình ngôn ngữ lớn từ OpenAI, Google hoặc các công ty AI khác. Tuy nhiên, nếu không có mã nguồn, anh ấy sẽ phải tin tưởng vào việc họ không sử dụng dữ liệu của anh ấy sai cách, và "tinh chỉnh" AI sẽ khó khăn hơn. Hơn nữa, Llama hoàn toàn miễn phí.</p> <p>Elizabeth Seger, giám đốc chính sách kỹ thuật số tại tổ chức tư vấn Demos, cho biết: "Mô hình mã nguồn mở này cực kỳ giá trị cho bất kỳ ai muốn sử dụng nó để phát triển sản phẩm hoặc ứng dụng mới." </p> <p><strong>Meta: Một chiến lược kinh tế thông minh?</strong></p> <p>Do AI đòi hỏi khoản đầu tư khổng lồ về tiền bạc và cơ sở hạ tầng để tạo ra, các công ty nhỏ như Blinder đơn giản là không có đủ nguồn lực để tự tạo ra các mô hình ngôn ngữ lớn từ đầu. </p> <p>Meta chi hàng tỷ đô la để phát triển AI của mình, nhưng lại công khai nó miễn phí. Seger giải thích rằng một lý do có thể là chiến lược kinh tế "hàng hóa hóa phần bổ sung".</p> <p>Seger ví dụ: "Giả sử bạn là nhà sản xuất xúc xích. Bạn tạo ra bánh mì kẹp xúc xích hoàn toàn miễn phí, để mọi người đều có thể mua được. Nhưng sau đó, họ cần mua xúc xích của bạn."</p> <p>Trong trường hợp này, AI mã nguồn mở của Meta chính là bánh mì kẹp xúc xích miễn phí. Trong tương lai, Meta có thể sẽ kiếm tiền từ các tập dữ liệu được bán để huấn luyện AI hoặc từ phần cứng mà AI chạy trên đó.</p> <p><strong>An ninh AI: Một con dao hai lưỡi?</strong></p> <p>Theo truyền thống, phần mềm mã nguồn mở mang lại lợi ích bổ sung: Khi phát hiện lỗ hổng bảo mật, cộng đồng nhà phát triển toàn cầu sẵn sàng vá lỗi. </p> <p>Ali Farhadi, CEO của Viện Trí tuệ nhân tạo Allen, một tổ chức phi lợi nhuận, đã phát hành mô hình AI mã nguồn mở hoàn toàn tên là OLMo. </p> <p>Farhadi đặt câu hỏi: "Tôi muốn sống trong một thế giới có nhiều người thực sự biết cách sửa chữa mô hình AI khi có cuộc tấn công hoặc sử dụng sai mục đích, hay một thế giới nơi tôi phải lệ thuộc vào một vài viện nghiên cứu?"</p> <p>Tuy nhiên, không phải ai cũng đồng ý rằng sự minh bạch của mã nguồn mở là giải pháp cho vấn đề bảo mật AI. Nhiều người lo lắng rằng, khác với các thế hệ phần mềm trước, việc công khai mã nguồn của AI sẽ khiến nó dễ bị kẻ xấu lợi dụng. </p> <p>Các lập trình viên đã loại bỏ các hạn chế về an toàn khỏi một số mô hình AI tạo ảnh mã nguồn mở để tạo ra nội dung khiêu dâm deepfake. </p> <p>Aviv Ovadya, đồng sáng lập của Quỹ AI & Dân chủ, lo ngại về những hậu quả thảm khốc trong tương lai, ví dụ như kẻ xấu tìm ra cách sử dụng AI mã nguồn mở để chế tạo vũ khí sinh học. </p> <p>Ovadya cảnh báo: "Việc kiểm tra và cải thiện hệ thống AI sẽ dễ dàng hơn nếu chúng được công khai và có thể kiểm tra. Nhưng đồng thời, việc vũ khí hóa chúng cũng dễ dàng hơn, và một khi chúng xuất hiện trong thế giới, sẽ không có cách nào đảo ngược lại."</p> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>Việc xem xét AI hoàn toàn là mã nguồn mở hoặc hoàn toàn là hộp đen là một cách suy nghĩ sai lầm. Các mô hình AI mã nguồn mở hiện nay được công khai với mức độ khác nhau, một số mô hình công khai dữ liệu huấn luyện cùng với các "trọng số" quan trọng, bí mật toán học hướng dẫn đầu ra của mô hình ngôn ngữ lớn. </p> <p>Cuộc tranh luận về AI mã nguồn mở là một vấn đề phức tạp, với nhiều lợi ích và nguy cơ tiềm ẩn. Điều quan trọng là phải cân nhắc kỹ lưỡng những lợi ích và rủi ro khi quyết định cách phát triển và sử dụng AI trong tương lai. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Vì sao cuộc tranh luận về AI mã nguồn mở lại quan trọng với con người?

Vì sao cuộc tranh luận về AI mã nguồn mở lại quan trọng với con người? Giới thiệu: Thế giới kỹ thuật số ngày nay dựa vào phần mềm mã nguồn...

Read more »

Nvidia Llama-3.1-Minitron 4B: Mô hình ngôn ngữ nhỏ bé nhưng mạnh mẽ

<h2 id="section-0">Nvidia Llama-3.1-Minitron 4B: Mô hình ngôn ngữ nhỏ bé nhưng mạnh mẽ</h2> <p>Trong cuộc đua phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) trên thiết bị, các công ty công nghệ đang tập trung vào việc tạo ra các mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM) có thể hoạt động hiệu quả trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế. </p> <p>Nvidia, một trong những gã khổng lồ trong lĩnh vực này, vừa giới thiệu Llama-3.1-Minitron 4B, một phiên bản rút gọn của mô hình Llama 3, được tối ưu hóa thông qua các kỹ thuật cắt tỉa (pruning) và chưng cất (distillation) tiên tiến. Mô hình này đạt hiệu suất cạnh tranh với các mô hình lớn hơn và SLM cùng kích cỡ, đồng thời hiệu quả hơn đáng kể trong việc huấn luyện và triển khai.</p> <h3 id="section-1">Sức mạnh của cắt tỉa và chưng cất</h3> <p>Cắt tỉa và chưng cất là hai kỹ thuật chính để tạo ra các mô hình ngôn ngữ nhỏ gọn và hiệu quả hơn. Cắt tỉa loại bỏ các thành phần không quan trọng trong mô hình. "Cắt tỉa chiều sâu" loại bỏ các lớp hoàn chỉnh, trong khi "cắt tỉa chiều rộng" loại bỏ các thành phần cụ thể như nơ-ron và đầu chú ý.</p> <p>Chưng cất là kỹ thuật chuyển giao kiến thức và khả năng từ một mô hình lớn - thường được gọi là "mô hình giáo viên" - sang một mô hình nhỏ hơn và đơn giản hơn - "mô hình học sinh". Có hai phương pháp chính để chưng cất: Đầu tiên là "Huấn luyện SGD", nơi mô hình học sinh được huấn luyện trên đầu vào và phản hồi của giáo viên. Phương pháp thứ hai là "Chưng cất kiến thức cổ điển", trong đó mô hình học sinh được huấn luyện trên các hoạt động bên trong của mô hình giáo viên ngoài kết quả.</p> <p>Trong một nghiên cứu trước đây, các nhà nghiên cứu của Nvidia đã chứng minh hiệu quả của việc kết hợp cắt tỉa với chưng cất kiến thức cổ điển. Họ bắt đầu với mô hình Nemotron 15B và tiến hành cắt tỉa và chưng cất nó xuống thành một mô hình có 8 tỷ tham số. Sau đó, họ thực hiện quy trình tái huấn luyện nhẹ bằng cách sử dụng chưng cất kiến thức với mô hình gốc là giáo viên và mô hình đã được cắt tỉa là học sinh. Cuối cùng, họ lặp lại quy trình với mô hình 8B làm điểm xuất phát để tạo ra một mô hình 4B nhỏ hơn.</p> <p>Phương pháp này đã mang lại sự cải thiện 16% về hiệu suất trên điểm chuẩn MMLU phổ biến so với việc huấn luyện một mô hình có 4 tỷ tham số từ đầu. Ấn tượng hơn, toàn bộ quy trình yêu cầu ít hơn 40 lần lượng token so với việc huấn luyện mô hình từ đầu. Hiệu suất của mô hình tương đương với Mistral 7B, Gemma 7B và Llama-3 8B, những mô hình được huấn luyện trên hàng nghìn tỷ token.</p> <h3 id="section-2">Chưng cất Llama 3.1</h3> <p>Xây dựng dựa trên công trình trước đó, nhóm Nvidia đã quyết định áp dụng các kỹ thuật tương tự cho mô hình Llama 3.1 8B. Mục tiêu của họ là tạo ra một phiên bản có 4 tỷ tham số của mô hình có thể đạt được hiệu suất tương đương với các mô hình lớn hơn nhưng hiệu quả hơn trong việc huấn luyện.</p> <p>Bước đầu tiên là tinh chỉnh mô hình 8B chưa được cắt tỉa trên một bộ dữ liệu có 94 tỷ token để khắc phục sự thay đổi phân phối giữa dữ liệu huấn luyện của mô hình gốc và bộ dữ liệu chưng cất của họ.</p> <p>"Các thử nghiệm cho thấy, nếu không khắc phục sự thay đổi phân phối, giáo viên sẽ cung cấp hướng dẫn không tối ưu trên bộ dữ liệu khi được chưng cất," các nhà nghiên cứu viết trong một bài đăng trên blog.</p> <p>Tiếp theo, các nhà nghiên cứu áp dụng hai loại cắt tỉa: cắt tỉa chiều sâu, nơi họ loại bỏ 50% các lớp, và cắt tỉa chiều rộng, nơi họ loại bỏ 50% nơ-ron từ một số lớp dày đặc trong các khối bộ chuyển đổi. Điều này dẫn đến hai phiên bản khác nhau của mô hình Llama-3.1-Minitron 4B.</p> <p>Cuối cùng, các nhà nghiên cứu tinh chỉnh các mô hình đã được cắt tỉa bằng cách sử dụng NeMo-Aligner, một bộ công cụ hỗ trợ nhiều thuật toán sắp xếp như học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF), tối ưu hóa ưu tiên trực tiếp (DPO) và SteerLM của Nvidia.</p> <p>Các nhà nghiên cứu đã đánh giá các mô hình Llama-3.1-Minitron 4B về khả năng tuân theo hướng dẫn, nhập vai, tạo ra thế hệ được hỗ trợ bởi việc truy xuất (RAG) và gọi chức năng.</p> <p>Kết quả cho thấy, mặc dù bộ dữ liệu huấn luyện nhỏ, Llama-3.1-Minitron 4B hoạt động gần với các SLM khác, bao gồm Phi-2 2.7B, Gemma2 2.6B, Qwen2-1.5B. Mặc dù Llama-3.1-Minitron 4B lớn hơn ít nhất 50% so với những mô hình đó, nhưng nó đã được huấn luyện trên một phần nhỏ dữ liệu huấn luyện. Điều này mang lại một động lực mới thú vị để cân bằng giữa chi phí huấn luyện và suy luận.</p> <p>Nhóm nghiên cứu đã phát hành phiên bản được cắt tỉa chiều rộng của mô hình trên Hugging Face theo Giấy phép Mô hình Mở của Nvidia, cho phép sử dụng thương mại. Điều này giúp nó có thể tiếp cận với nhiều người dùng và nhà phát triển hơn có thể tận dụng hiệu quả và hiệu suất của nó.</p> <p>"Cắt tỉa và chưng cất kiến thức cổ điển là một phương pháp rất hiệu quả về chi phí để có được các LLM [mô hình ngôn ngữ lớn] có kích thước nhỏ hơn, đạt được độ chính xác vượt trội so với việc huấn luyện từ đầu trên tất cả các lĩnh vực," các nhà nghiên cứu viết. "Nó là một cách tiếp cận hiệu quả hơn và tiết kiệm dữ liệu hơn so với việc tinh chỉnh theo phong cách dữ liệu tổng hợp hoặc huấn luyện từ đầu."</p> <p>Công trình này là lời nhắc nhở về giá trị và tầm quan trọng của cộng đồng mã nguồn mở đối với tiến bộ của AI. Cắt tỉa và chưng cất là một phần của một nghiên cứu rộng lớn hơn đang cho phép các công ty tối ưu hóa và tùy chỉnh LLM với chi phí thấp hơn nhiều so với bình thường. Các công trình đáng chú ý khác trong lĩnh vực này bao gồm thuật toán hợp nhất mô hình tiến hóa của Sakana AI, cho phép kết hợp các phần của các mô hình khác nhau để kết hợp điểm mạnh của chúng mà không cần nguồn lực huấn luyện tốn kém.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Nvidia Llama-3.1-Minitron 4B: Mô hình ngôn ngữ nhỏ bé nhưng mạnh mẽ

Nvidia Llama-3.1-Minitron 4B: Mô hình ngôn ngữ nhỏ bé nhưng mạnh mẽ Trong cuộc đua phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) trên thiết bị, các công...

Read more »

OpenAI hợp tác với Condé Nast, mang nội dung từ Wired, The New Yorker và Vogue vào ChatGPT

<h2 id="section-0">OpenAI hợp tác với Condé Nast, mang nội dung từ Wired, The New Yorker và Vogue vào ChatGPT</h2> <p>OpenAI, công ty trí tuệ nhân tạo được hậu thuẫn bởi Microsoft, vừa thông báo hợp tác với Condé Nast, một trong những tập đoàn truyền thông lớn nhất thế giới. Theo thỏa thuận này, các sản phẩm của OpenAI như ChatGPT và SearchGPT sẽ được phép hiển thị nội dung từ các ấn phẩm nổi tiếng của Condé Nast, bao gồm Vogue, The New Yorker, Condé Nast Traveler, GQ, Architectural Digest, Vanity Fair, Wired và Bon Appétit.</p> <p>Đây là bước đi mới nhất trong xu hướng hợp tác giữa các công ty AI và các đơn vị truyền thông. OpenAI chia sẻ trong một bài đăng trên blog rằng họ đang thử nghiệm các tính năng tìm kiếm mới với SearchGPT, cho phép người dùng tìm thông tin và nguồn nội dung đáng tin cậy một cách nhanh chóng và trực quan hơn.</p> <p>"Chúng tôi kết hợp các mô hình đàm thoại của mình với thông tin từ web để cung cấp cho bạn câu trả lời nhanh chóng và kịp thời, với nguồn thông tin rõ ràng và phù hợp," OpenAI viết.</p> <p>Họ cũng cho biết SearchGPT cung cấp liên kết trực tiếp đến các bài báo tin tức và OpenAI dự định tích hợp những tính năng này vào ChatGPT trong tương lai.</p> <p>Trước đó, vào tháng 7, Perplexity AI đã giới thiệu một mô hình chia sẻ doanh thu cho các nhà xuất bản sau hơn một tháng bị cáo buộc đạo văn. Fortune, Time, Entrepreneur, The Texas Tribune, Der Spiegel và WordPress.com là những đơn vị đầu tiên tham gia "Chương trình Xuất bản" của công ty.</p> <p>Vào tháng 6, OpenAI và tạp chí Time đã công bố "thỏa thuận nội dung nhiều năm" cho phép OpenAI truy cập vào các bài báo hiện tại và lưu trữ từ hơn 100 năm lịch sử của Time. OpenAI có thể hiển thị nội dung của Time trong chatbot ChatGPT để trả lời các câu hỏi của người dùng, theo một thông cáo báo chí.</p> <p>OpenAI cũng hợp tác với News Corp. vào tháng 5, cho phép họ truy cập vào các bài báo hiện tại và lưu trữ từ The Wall Street Journal, MarketWatch, Barron's, New York Post và các ấn phẩm khác. Cùng tháng đó, Reddit cũng thông báo hợp tác với OpenAI, cho phép công ty đào tạo các mô hình AI của mình trên nội dung Reddit.</p> <p>Trong khi đó, một số ấn phẩm tin tức khác đang tích cực bảo vệ hoạt động kinh doanh của mình khi nội dung do AI tạo ra trở nên phổ biến.</p> <p>Trung tâm Báo cáo Điều tra, phòng tin tức phi lợi nhuận lâu đời nhất của đất nước, đã kiện OpenAI và nhà tài trợ chính Microsoft tại tòa án liên bang vào tháng 6 vì cáo buộc vi phạm bản quyền, sau khi các ấn phẩm bao gồm The New York Times, Chicago Tribune và New York Daily News cũng kiện OpenAI.</p> <p>Vào tháng 12, The New York Times đã đệ đơn kiện Microsoft và OpenAI, cáo buộc vi phạm sở hữu trí tuệ liên quan đến nội dung báo chí của họ xuất hiện trong dữ liệu đào tạo ChatGPT. The Times cho biết họ muốn Microsoft và OpenAI "chịu trách nhiệm về hàng tỷ đô la thiệt hại pháp lý và thực tế" liên quan đến "việc sao chép và sử dụng trái phép các tác phẩm độc đáo và có giá trị của Times," theo một hồ sơ được đệ trình tại Tòa án Quận Nam New York. OpenAI không đồng ý với cách diễn đạt sự kiện của Times.</p> <p>Chicago Tribune, cùng với bảy tờ báo khác, đã theo sau với một vụ kiện vào tháng 4.</p> <p>Sự hợp tác này là minh chứng cho sự phát triển của ngành công nghiệp AI và tác động của nó đến ngành truyền thông. Việc OpenAI hợp tác với Condé Nast cho thấy sự tin tưởng ngày càng tăng vào khả năng của AI trong việc cung cấp thông tin và nội dung chất lượng cao cho người dùng. Tuy nhiên, việc sử dụng nội dung của các đơn vị truyền thông trong đào tạo AI cũng đặt ra nhiều vấn đề về bản quyền và đạo văn. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

OpenAI hợp tác với Condé Nast, mang nội dung từ Wired, The New Yorker và Vogue vào ChatGPT

OpenAI hợp tác với Condé Nast, mang nội dung từ Wired, The New Yorker và Vogue vào ChatGPT OpenAI, công ty trí tuệ nhân tạo được hậu thuẫn ...

Read more »