Claude 3 AI: Tự động hóa công việc hàng ngày và quy trình làm việc

<h2 id="section-0">Claude 3 AI: Tự động hóa công việc hàng ngày và quy trình làm việc</h2> <p><strong>Bài viết này sẽ giới thiệu cách sử dụng Claude 3 AI để tự động hóa các tác vụ và quy trình làm việc hàng ngày, giúp bạn tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả công việc.</strong></p> <p>Trong cuộc sống và công việc bận rộn, chúng ta thường phải dành nhiều thời gian cho những tác vụ lặp đi lặp lại, tốn nhiều công sức và khiến chúng ta không thể tập trung vào những việc quan trọng hơn. May mắn thay, với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI), việc tự động hóa các công việc này đã trở nên đơn giản và hiệu quả hơn bao giờ hết. Claude 3 AI, với khả năng mạnh mẽ và linh hoạt, mang đến một giải pháp tuyệt vời giúp bạn tăng cường năng suất thông qua việc tự động hóa các tác vụ.</p> <p><strong>Claude 3 AI và Tự động hóa Công việc:</strong></p> <p>Claude 3 AI tận dụng sức mạnh của “Claude Projects” để tự động hóa một loạt các tác vụ hàng ngày, từ tạo nội dung cho đến phân tích dữ liệu. Điều này giúp bạn tiết kiệm thời gian và nguồn lực quý báu, đồng thời tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược và sáng tạo hơn.</p> <p><strong>Các điểm chính cần lưu ý:</strong></p> <ul> <li>Tự động hóa công việc với Claude 3 AI có thể tăng đáng kể năng suất và hiệu quả.</li> <li>Claude Projects là nền tảng cốt lõi cho việc tự động hóa AI, giúp bạn đơn giản hóa các tác vụ lặp lại và xử lý dữ liệu lớn.</li> <li>Thiết lập một Claude Project bao gồm việc tạo dự án mới, xác định phạm vi, chỉ định các tác vụ và nguồn dữ liệu.</li> <li>Kiến thức nội bộ đóng vai trò quan trọng trong các Claude Project, cung cấp cho AI bối cảnh cần thiết thông qua nội dung liên quan.</li> <li>Hướng dẫn tùy chỉnh giúp điều chỉnh hành vi của AI để đáp ứng các yêu cầu và sở thích cụ thể của dự án.</li> <li>Ví dụ: Tóm tắt bản ghi âm cuộc gọi trực tiếp bằng cách thiết lập dự án, thêm kiến thức nội bộ và tạo hướng dẫn tùy chỉnh.</li> <li>Ứng dụng thực tế bao gồm tự động hóa hỗ trợ khách hàng, tạo nội dung tiếp thị, phân tích dữ liệu, quản lý email và lên lịch hẹn.</li> <li>Cộng đồng AI Foundations cung cấp các tài nguyên như khóa học, cuộc gọi trực tiếp và tương tác với những người đam mê AI khác để nâng cao kỹ năng và hiểu biết.</li> </ul> <p><strong>Claude Projects: Nền tảng của Tự động hóa:</strong></p> <p>Claude Projects là trung tâm của quá trình tự động hóa AI. Chúng là nền tảng cho việc tự động hóa các tác vụ lặp lại và xử lý dữ liệu lớn, cho phép bạn tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược và sáng tạo hơn. Cho dù bạn cần tạo báo cáo, tóm tắt tài liệu hay trích xuất thông tin chi tiết từ các tập dữ liệu lớn, Claude Projects đều cung cấp một khuôn khổ linh hoạt và trực quan để đạt được mục tiêu của bạn.</p> <p>Để bắt đầu, việc thiết lập một Claude Project rất đơn giản. Bạn cần tạo một dự án mới và xác định phạm vi của nó. Bước quan trọng này bao gồm việc xác định các loại tác vụ bạn muốn tự động hóa và xác định các nguồn dữ liệu liên quan. Bằng cách lên kế hoạch cẩn thận cho việc thiết lập dự án, bạn đặt nền tảng cho việc tự động hóa liền mạch và đảm bảo rằng Claude 3 AI có đủ bối cảnh để cung cấp kết quả chính xác và có ý nghĩa.</p> <p><strong>Kiến thức Nội bộ: Cung cấp Bối cảnh cho AI:</strong></p> <p>Một trong những lợi thế chính của Claude Projects là khả năng tận dụng kiến thức nội bộ. Bằng cách thêm nội dung liên quan vào dự án của bạn, chẳng hạn như hướng dẫn, báo cáo hoặc tài liệu chuyên ngành, bạn trang bị cho Claude 3 AI bối cảnh cần thiết để thực hiện các tác vụ hiệu quả. Kiến thức nội bộ này đóng vai trò như một điểm tham chiếu, cho phép AI tạo ra đầu ra nhất quán, chính xác và phù hợp với các yêu cầu cụ thể của bạn.</p> <p><strong>Hướng dẫn Tùy chỉnh: Điều chỉnh Hành vi của AI:</strong></p> <p>Claude 3 AI cho phép bạn tạo hướng dẫn tùy chỉnh để tối ưu hóa hơn nữa quy trình tự động hóa. Các hướng dẫn này cho phép bạn tinh chỉnh hành vi của AI, đảm bảo rằng nó thực hiện các tác vụ theo sở thích và yêu cầu cụ thể của bạn. Bằng cách thiết lập các nguyên tắc và tham số rõ ràng, bạn có thể đạt được đầu ra rất cụ thể và có liên quan.</p> <p><strong>Ứng dụng Thực tế: Tóm tắt Cuộc gọi Trực tiếp:</strong></p> <p>Để minh họa ứng dụng thực tế của việc tự động hóa tác vụ Claude 3 AI, hãy xem xét quy trình tóm tắt bản ghi âm cuộc gọi trực tiếp. Công việc này thường rất tốn thời gian và nhàm chán khi thực hiện thủ công, nhưng với Claude 3 AI, nó trở nên dễ dàng và hiệu quả.</p> <p>Các bước thực hiện:</p> <ol> <li>Thiết lập một Claude Project dành riêng cho việc tóm tắt cuộc gọi, xác định phạm vi và mục tiêu.</li> <li>Thêm kiến thức nội bộ, chẳng hạn như bản tóm tắt cuộc gọi trước đó, ghi chú cuộc họp hoặc tài liệu liên quan, để cung cấp bối cảnh cho AI.</li> <li>Tạo hướng dẫn tùy chỉnh để hướng dẫn AI trích xuất các điểm chính, mục tiêu hành động và quyết định quan trọng từ bản ghi âm.</li> <li>Thực hiện quá trình tự động hóa và để Claude 3 AI tạo ra các bản tóm tắt ngắn gọn và chính xác về bản ghi âm cuộc gọi trực tiếp của bạn.</li> </ol> <p><strong>Mở rộng Khả năng Tự động hóa AI:</strong></p> <p>Khả năng tự động hóa tác vụ với Claude 3 AI vô cùng đa dạng và phong phú. Từ các doanh nghiệp muốn sắp xếp hợp lý hoạt động đến cá nhân muốn tối ưu hóa năng suất cá nhân, các ứng dụng là vô tận.</p> <p>Trong lĩnh vực kinh doanh, Claude 3 AI có thể được sử dụng để tự động hóa phản hồi hỗ trợ khách hàng, tạo ra câu trả lời cá nhân hóa và hữu ích cho các câu hỏi thường gặp. Các nhóm tiếp thị có thể sử dụng AI để tạo nội dung hấp dẫn, chẳng hạn như mô tả sản phẩm, bài đăng trên mạng xã hội hoặc chiến dịch email, đảm bảo tính nhất quán và hiệu quả trên các kênh khác nhau. Các nhà phân tích dữ liệu có thể tận dụng sức mạnh của Claude 3 AI để xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn, trích xuất thông tin chi tiết có giá trị và xác định xu hướng thúc đẩy ra quyết định sáng suốt.</p> <p>Trên phương diện cá nhân, Claude 3 AI có thể hỗ trợ quản lý email, tự động phân loại và ưu tiên các thư đến dựa trên tiêu chí đã xác định trước. Nó cũng có thể giúp lên lịch hẹn, đề xuất các khung giờ tối ưu dựa trên lịch trình và sở thích của bạn. Sinh viên và nhà nghiên cứu có thể hưởng lợi từ khả năng tóm tắt các hướng dẫn dài dòng hoặc bài báo nghiên cứu của AI, giúp tiết kiệm thời gian và thúc đẩy việc tiếp thu kiến thức hiệu quả.</p> <p><strong>Nâng cao Hành trình AI của Bạn:</strong></p> <p>Để hỗ trợ thêm cho hành trình tự động hóa tác vụ AI của bạn, cộng đồng AI Foundations cung cấp một kho tàng tài nguyên và cơ hội phát triển. Bằng cách truy cập các khóa học toàn diện, tham gia các cuộc gọi trực tiếp và tương tác với một cộng đồng sôi động của những người đam mê AI, bạn có thể nâng cao hiểu biết về Claude 3 AI và khám phá hết tiềm năng của nó.</p> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>Tóm lại, tự động hóa tác vụ Claude 3 AI là một phương pháp mang tính cách mạng để thúc đẩy năng suất và hiệu quả. Bằng cách tận dụng sức mạnh của Claude Projects, kiến thức nội bộ và hướng dẫn tùy chỉnh, bạn có thể tự động hóa một loạt các tác vụ, tiết kiệm thời gian và tài nguyên đồng thời đạt được kết quả chính xác và có liên quan.</p> <p>Cho dù bạn là chuyên gia kinh doanh muốn sắp xếp hợp lý hoạt động, nhà tiếp thị muốn tạo nội dung hấp dẫn hay cá nhân muốn tối ưu hóa năng suất cá nhân, Claude 3 AI đều cung cấp một giải pháp linh hoạt và mạnh mẽ. Bằng cách nắm bắt tự động hóa tác vụ AI, bạn có thể mở ra những cấp độ hiệu quả mới, giải phóng thời gian quý báu để tập trung vào các sáng kiến chiến lược và nỗ lực sáng tạo.</p> <p>Hãy bắt đầu hành trình tự động hóa tác vụ với Claude 3 AI ngay hôm nay. Trải nghiệm sức mạnh của năng suất và hiệu quả do AI thúc đẩy và mở ra một kỷ nguyên mới về khả năng trong cuộc sống chuyên nghiệp và cá nhân của bạn. </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Claude 3 AI: Tự động hóa công việc hàng ngày và quy trình làm việc

Claude 3 AI: Tự động hóa công việc hàng ngày và quy trình làm việc Bài viết này sẽ giới thiệu cách sử dụng Claude 3 AI để tự động hóa các t...

Read more »

Nâng cao sức mạnh trí tuệ nhân tạo của Claude: Hướng dẫn sử dụng tối ưu

<h2 id="section-0">Nâng cao sức mạnh trí tuệ nhân tạo của Claude: Hướng dẫn sử dụng tối ưu</h2> <p>Claude đang âm thầm trở thành một trong những công cụ AI mạnh mẽ nhất hiện nay. Tính năng nổi bật và hữu ích nhất của nó đã được ra mắt vào mùa hè năm nay: Dự án (Projects). Giờ đây, bạn có thể huấn luyện Claude hỗ trợ mình trong bất kỳ công việc nào bằng cách tải lên tối đa 500 trang ghi chú, tệp tin và ví dụ liên quan.</p> <h3 id="section-1">Cách sử dụng Dự án Claude</h3> <p><strong>Bước 1: Tải lên tài liệu ngữ cảnh.</strong> Sau khi khởi tạo một dự án mới, bạn có thể cung cấp các ví dụ về công việc trước đây, dàn ý, ghi chú, bản ghi âm phỏng vấn, phản hồi trước đó hoặc bất kỳ nội dung nào có thể giúp đảm bảo sự phù hợp và hữu ích của các phản hồi AI. Các định dạng tệp được chấp nhận bao gồm pdf, docx, csv, txt, html, odt, rtf và epub, hoặc văn bản được dán trực tiếp.</p> <p><strong>Lưu ý về quyền riêng tư:</strong> Anthropic, đơn vị vận hành Claude, không huấn luyện mô hình của mình trên các tài liệu bạn tải lên hoặc các lời nhắc của bạn. Chính sách này được tóm tắt một cách đơn giản như sau: Ngoại lệ xảy ra nếu tài liệu bạn gửi bị gắn cờ để kiểm tra an toàn hoặc độ tin cậy, hoặc nếu bạn đánh giá cao hoặc thấp một phản hồi. Đây là một trong những lý do tại sao tôi không sử dụng tính năng đánh giá tích cực/tiêu cực để đánh giá phản hồi của Claude.</p> <p><strong>Bước 2: Thiết lập hướng dẫn tùy chỉnh.</strong> Bạn cung cấp cho Claude các hướng dẫn tùy chỉnh để hỗ trợ mình trong dự án. Bạn cho nó biết về ngữ cảnh và mục tiêu của mình. Bạn xác định vai trò mà Claude nên đảm nhận. Và bạn nêu chi tiết giọng điệu, hình thức và phong cách phản hồi mà Claude nên cung cấp để đáp lại các lời nhắc của bạn.</p> <p><strong>Lưu ý:</strong> Các hướng dẫn dự án tổng thể này không dành riêng cho bất kỳ lời nhắc nào. Chúng vẫn là một phần của hướng dẫn của Claude trong suốt chuỗi các truy vấn lặp lại dài hạn. Nhưng chúng chỉ dành cho dự án đó, vì vậy chúng sẽ không ảnh hưởng đến các dự án khác.</p> <p><strong>Bước 3: Bắt đầu nhắc nhở.</strong> Bạn nhắc Claude hỗ trợ mình, tiết kiệm thời gian cho các tác vụ lặt vặt và kỹ thuật. Claude giúp mở rộng phạm vi các ý tưởng sáng tạo mà bạn xem xét và đảm bảo bạn có đủ khả năng để làm những công việc mà nếu không có nó, bạn sẽ không thể làm được.</p> <h3 id="section-2">Lợi ích của Dự án Claude</h3> <p><strong>Tại sao điều này hữu ích:</strong> Thay vì đưa ra các truy vấn cho ChatGPT chỉ với một lời nhắc ngắn để cung cấp ngữ cảnh, Claude có thể điều chỉnh câu trả lời của mình dựa trên các tài liệu nền tảng mở rộng, các ví dụ trước đó và các hướng dẫn chi tiết. Điều đó biến nó thành một trợ lý kỹ thuật số được cá nhân hóa tối đa.</p> <p><strong>Bạn có thể tạo bao nhiêu dự án tùy thích:</strong> Rất dễ dàng để tạo các dự án riêng biệt cho từng lĩnh vực trọng tâm. Ví dụ, đối với một dự án giảng dạy, bạn có thể tải lên các kế hoạch giảng dạy trước đây mà mình đã tạo, cũng như bản ghi âm các bài thuyết trình mà mình đã thực hiện. Đối với một dự án tình nguyện mới mà bạn đang thực hiện, bạn có thể tải lên các ghi chú, ý tưởng, dàn ý và bản nháp trước đó của mình để giúp Claude hỗ trợ bạn phát triển một kế hoạch dự án đa dạng mới.</p> <p><strong>Giá cả:</strong> AI cơ bản của Claude miễn phí cho mọi người sử dụng. Bạn có thể tải lên tối đa năm tài liệu để cung cấp ngữ cảnh cho lời nhắc, mỗi tài liệu tối đa 30mb. Các dự án cho phép bạn tải lên hàng chục tài liệu và cho phép các hướng dẫn tùy chỉnh yêu cầu Claude Pro, với giá 20 đô la/tháng. Tôi sử dụng Claude vì nó đang hoạt động như một trợ lý kỹ thuật số có giá trị 24/7 với chi phí thấp hơn so với việc thuê ai đó làm việc trong một giờ.</p> <p><strong>Gói nhóm có giá 25 đô la/tháng/người và yêu cầu tối thiểu năm thành viên, những người sau đó có thể chia sẻ và cộng tác trong các dự án.</strong></p> <h3 id="section-3">Ý tưởng để sử dụng Dự án Claude</h3> <ul> <li><strong>Chuẩn bị cho các hội thảo, lớp học hoặc cuộc họp mà bạn đang dẫn dắt:</strong> Cung cấp thông tin nền về lớp học, hội thảo hoặc cuộc họp. Giải thích mục tiêu của bạn, tham khảo các ví dụ về chương trình nghị sự hoặc kế hoạch bài học trước đây và tóm tắt phong cách hoặc sở thích sư phạm của bạn. Không nên đưa tên hoặc bất kỳ thông tin cá nhân nào.</li> </ul> <p>Sau đó, giao nhiệm vụ cho Claude hỗ trợ bạn tạo ra các ví dụ để sử dụng trong lớp học, trong cuộc họp hoặc hội thảo. Yêu cầu nó tạo ra các ví dụ về những sai lầm phổ biến để bạn có thể cho học sinh hoặc đồng nghiệp thấy những lỗi cần tránh hoặc thử thách họ nhận ra điểm yếu trong một mẫu.</p> <p>Hướng dẫn nó giúp bạn phát hiện lỗi, khoảng trống và điểm mù trong các hướng dẫn, tài liệu phát hoặc các tài liệu khác mà bạn đang cung cấp cho học sinh hoặc đồng nghiệp.</p> <p>Cung cấp cho nó kết quả học tập hoặc dự án lý tưởng của bạn và yêu cầu nó hỗ trợ bạn phát triển kế hoạch bài học hoặc cuộc họp, phát hiện định kiến tiềm ẩn hoặc làm rõ các yếu tố trong giáo trình của bạn.</p> <p>Mời nó tham gia vào việc động não các câu hỏi thảo luận hoặc câu hỏi kiểm tra khiêu khích và tạo ra các câu trả lời sai hợp lý để tiết kiệm thời gian cho bạn.</p> <p>Yêu cầu nó hỗ trợ tạo dàn ý cho bài thuyết trình dạng slide.</p> <p>Nhắc nhở nó cung cấp cho bạn các phép ẩn dụ, câu chuyện cười hoặc giai thoại hấp dẫn để giúp bạn chuẩn bị các buổi học tương tác, thu hút.</p> <p>Yêu cầu nó cung cấp cho bạn một tá cách giải thích khác nhau về các thuật ngữ phức tạp.</p> <p>Sử dụng nó để tạo bản dịch cho học sinh hoặc đồng nghiệp có thể được hưởng lợi.</p> <p>Giao nhiệm vụ cho nó giúp bạn phát triển các tài liệu và hoạt động dễ tiếp cận cho người học có những thách thức tinh thần hoặc thể chất khác nhau.</p> <p><strong>Mẹo:</strong> Yêu cầu nó tạo ra nhiều cách tiếp cận có thể có và hướng dẫn nó phải bất ngờ, sáng tạo và tạo ra các tài liệu thú vị, bất ngờ.</p> <ul> <li><p><strong>Nhận hỗ trợ cho các dự án sở thích:</strong> Cho dù bạn đang xây dựng dàn ý cho truyện tranh, hướng dẫn tham quan bộ sưu tập cây trồng của mình hay hướng dẫn nhập môn cho thành viên tình nguyện hoặc câu lạc bộ mới, bạn có thể tiết kiệm hàng giờ với sự hỗ trợ của dự án Claude. Tạo trò chơi phiêu lưu lựa chọn của riêng bạn hoặc nhờ nó hỗ trợ bạn thiết kế một ngôn ngữ mới. Hãy mơ lớn.</p></li> <li><p><strong>Lập kế hoạch cho một sáng kiến nhóm:</strong> Cung cấp cho Claude các ghi chú, mục tiêu, hạn chót, ngữ cảnh dự án và bất kỳ tài liệu liên quan nào khác. Nhắc nhở nó hỗ trợ bạn tạo kế hoạch dự án, dòng thời gian, bản ghi nhớ, danh sách tác vụ từng bước và hơn thế nữa.</p></li> </ul> <p><strong>Mẹo:</strong> Nhắc nhở Claude đặt câu hỏi bất cứ khi nào nó cần thêm thông tin để cung cấp các phản hồi có mục tiêu và hữu ích. Cung cấp cho nó phản hồi sau các phản hồi ban đầu của nó để thúc đẩy nó theo bất kỳ hướng nào bạn cần.</p> <h3 id="section-4">Mẹo Nhắc nhở</h3> <p>Ngoài việc tải lên các tài liệu liên quan, hãy cung cấp các hướng dẫn chi tiết về các loại phản hồi sẽ hữu ích cho bạn. Ví dụ, nếu bạn thiết lập một dự án để hỗ trợ bạn với một hội thảo phát triển nghề nghiệp dành cho những người thay đổi nghề nghiệp, hãy chỉ định phạm vi kỹ năng và kiến thức tiềm năng của những người tham dự có thể có để phản hồi của Claude có liên quan. Các mẹo bổ sung:</p> <ul> <li><strong>Xác định giọng điệu mục tiêu của bạn:</strong> Yêu cầu Claude sử dụng giọng điệu thân mật hoặc ngắn gọn và trực tiếp hoặc sử dụng bất kỳ phong cách hoặc ngôn ngữ nào bạn thích.</li> <li><strong>Giao vai trò:</strong> Yêu cầu Claude phản hồi từ quan điểm của một chuyên gia trong ngành hoặc công việc của bạn, hoặc nhờ nó đóng vai một ai đó đang đối mặt với những thử thách mà bạn đang nhắm đến để giải quyết.</li> <li><strong>Nhắc nhở Claude hãy từ từ:</strong> Đối với những nhiệm vụ phức tạp với nhiều khía cạnh, hãy nói với Claude "hãy suy nghĩ từng bước một" và hướng dẫn nó "giải thích lý do của bạn". Điều đó hướng dẫn mô hình tính toán đầy đủ các tài liệu và chi tiết ngữ cảnh mà bạn đã chia sẻ.</li> </ul> <h3 id="section-5">Những hạn chế</h3> <ul> <li>Claude không thể tạo hình ảnh như ChatGPT Pro hoặc Copilot miễn phí của Microsoft.</li> <li>Phí 20 đô la/tháng có thể chỉ đáng giá nếu bạn sử dụng Dự án thường xuyên. Mô hình hàng đầu của Claude đã có sẵn, để sử dụng hạn chế, trong gói miễn phí của nó. Vì vậy, nếu bạn chỉ quan tâm đến các truy vấn riêng lẻ thỉnh thoảng, bạn không cần phải trả tiền.</li> <li>Bạn không thể tải lên liên kết vào Claude như bạn có thể làm với một số công cụ AI sẽ phân tích cú pháp chúng cho bạn. Bạn cũng không thể tải lên tệp video hoặc âm thanh, mặc dù bạn có thể tải lên bản ghi của các tệp đó.</li> </ul> <h3 id="section-6">Các lựa chọn thay thế</h3> <ul> <li><strong>NotebookLM</strong> là một công cụ Google miễn phí hữu ích cho phép bạn tạo sổ ghi chép với các tài liệu của riêng mình, sau đó bạn có thể truy vấn bằng AI. Đây là hướng dẫn của tôi. Đây là một lựa chọn thay thế miễn phí tuyệt vời cho Claude nếu mục tiêu của bạn là quan sát các mẫu trong tài liệu của mình hoặc khám phá các kết nối với tài liệu của mình. Nhưng Claude cung cấp tương tác trò chuyện phong phú hơn, đầy đủ hơn dựa trên các tài liệu bạn tải lên so với NotebookLM.</li> <li><strong>Perplexity</strong> cho phép bạn tạo Trang dựa trên truy vấn tìm kiếm để sắp xếp tóm tắt tài liệu về các chủ đề bạn đang khám phá. Có ích là thông tin bạn quản lý trong Trang bao gồm các trích dẫn, vì vậy bạn có thể truy xuất lại thông tin đến nguồn gốc ban đầu của nó. Tuy nhiên, thay vì lấy các trang này từ tài liệu của riêng bạn, Trang của Perplexity có thể hỗ trợ bạn sắp xếp thông tin mà nó cung cấp thông qua các tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI của nó.</li> <li><strong>ChatGPT Plus</strong>, phiên bản pro của ChatGPT, cũng có giá 20 đô la/tháng. Đăng ký trả phí cho phép bạn tạo GPT Tùy chỉnh của riêng mình. Đây về cơ bản là những bot thu nhỏ mà bạn có thể đào tạo bằng các tệp và hướng dẫn tùy chỉnh của riêng mình, giống như bạn có thể đào tạo Claude với Dự án. Bạn không cần bất kỳ kiến thức lập trình nào — bạn có thể tạo một bot bằng các hướng dẫn ngôn ngữ tự nhiên. Và một lợi thế của ChatGPT Plus là nó cũng bao gồm một công cụ tạo hình ảnh tuyệt vời. Nhưng Dự án Claude dễ hiểu và sử dụng hơn một chút.</li></ul><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Nâng cao sức mạnh trí tuệ nhân tạo của Claude: Hướng dẫn sử dụng tối ưu

Nâng cao sức mạnh trí tuệ nhân tạo của Claude: Hướng dẫn sử dụng tối ưu Claude đang âm thầm trở thành một trong những công cụ AI mạnh mẽ nh...

Read more »

NVIDIA Nâng Cao Hiệu Suất Llama 3.1 Lên 1,9 Lần Nhờ Thuật Toán Giải Mã "Medusa"

<h2 id="section-0">NVIDIA Nâng Cao Hiệu Suất Llama 3.1 Lên 1,9 Lần Nhờ Thuật Toán Giải Mã "Medusa"</h2> <p><strong>NVIDIA đã đạt được bước tiến đáng kể trong việc tối ưu hóa hiệu năng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với thuật toán giải mã độc quyền "Medusa" trên bộ tăng tốc AI HGX H200.</strong> Nhờ Medusa, hiệu năng của Llama 3.1 trong việc suy luận đã được cải thiện lên đến 1,9 lần so với trước đây.</p> <p><strong>Nhu cầu xử lý đa GPU cho AI thế hệ mới:</strong></p> <p>Trong bối cảnh các mô hình ngôn ngữ lớn ngày càng phức tạp và quy mô khổng lồ, việc sử dụng nhiều GPU để tính toán trở nên cần thiết để đáp ứng các yêu cầu về độ trễ thấp và thông lượng cao của các ứng dụng AI thế hệ mới. </p> <p>Để đạt được hiệu năng tối ưu, các GPU cần phải hoạt động đồng bộ như một "GPU mạnh mẽ", với khả năng giao tiếp GPU-GPU siêu nhanh và phần mềm tiên tiến tận dụng tối đa tiềm năng của nhiều GPU. </p> <p>NVIDIA đã đạt được điều này bằng cách phân chia các phép tính của từng lớp mô hình trên các GPU sẵn có thông qua kỹ thuật song song tensor (tensor parallelism) kết hợp với các thuật toán tiên tiến như giải mã dự đoán (speculative decoding). Nhờ đó, độ trễ trong việc tạo ra các mã thông báo (token generation latency) được giảm đáng kể, mang đến trải nghiệm người dùng tương tác mượt mà.</p> <p><strong>HGX H200 và vai trò quan trọng của TensorRT-LLM:</strong></p> <p>Để phục vụ Llama 3.1 với độ trễ cực thấp, các dịch vụ đám mây có thể tận dụng tối đa sức mạnh của máy chủ NVIDIA HGX H200. Mỗi máy chủ HGX H200 tích hợp 8 GPU H200 Tensor Core và 4 chip NVLink Switch, cho phép mỗi GPU giao tiếp với tốc độ băng thông 900 GB/s đến bất kỳ GPU nào khác trong hệ thống. Băng thông kết nối GPU-GPU cao là yếu tố then chốt để tránh trở thành điểm nghẽn trong các trường hợp sử dụng tương tác.</p> <p>NVIDIA TensorRT-LLM, một thư viện TensorRT mã nguồn mở, được sử dụng để triển khai hiệu quả các thuật toán tối ưu hóa trên hệ thống NVIDIA H200 HGX. TensorRT-LLM cung cấp hiệu năng suy luận hàng đầu trên các LLM mới nhất thông qua nhiều kỹ thuật khác nhau, bao gồm song song tensor và giải mã dự đoán.</p> <p><strong>Medusa: Giải pháp đột phá cho việc tăng tốc tạo mã thông báo:</strong></p> <p>Các LLM dựa trên Transformer hoạt động theo cách tự hồi quy (auto-regressive), nghĩa là các mã thông báo phải được tạo ra theo trình tự, làm hạn chế thông lượng mỗi bước tạo ra chỉ một mã thông báo. Thông thường, tốc độ tạo ra một mã thông báo phụ thuộc vào tốc độ tải trọng lượng mô hình vào bộ nhớ, dẫn đến việc các khả năng xử lý Tensor Core mạnh mẽ của GPU H200 không được tận dụng hết.</p> <p>Giải mã dự đoán là một kỹ thuật tăng thông lượng tạo mã thông báo bằng cách sử dụng "mô hình nháp" (draft model) để dự đoán nhiều mã thông báo tiếp theo, vượt ra ngoài mã thông báo tiếp theo. LLM mục tiêu sau đó sẽ "gói" các ứng viên dự đoán và xác thực chúng song song với mã thông báo tiếp theo, sử dụng hiệu quả hơn các tài nguyên tính toán GPU song song. Nếu LLM gốc chấp nhận bất kỳ chuỗi ứng viên nào, nhiều mã thông báo sẽ được tạo ra trong cùng một bước, do đó tăng tốc quá trình tạo mã thông báo.</p> <p>Medusa, được mô tả trong một bài báo nghiên cứu, là một thuật toán giải mã dự đoán sử dụng chính mô hình gốc làm "mô hình nháp", tránh sự phức tạp của hệ thống và sự khác biệt về phân phối khi sử dụng một "mô hình nháp" riêng biệt. Kỹ thuật này sử dụng thêm các "đầu" giải mã, gọi là đầu Medusa, để dự đoán các mã thông báo ứng viên vượt ra ngoài mã thông báo tiếp theo. Mỗi đầu Medusa tạo ra một phân phối mã thông báo vượt ra ngoài mã thông báo trước đó.</p> <p><strong>Kết quả ấn tượng của Medusa:</strong></p> <p>Với Medusa, một HGX H200 có thể tạo ra 268 mã thông báo mỗi giây cho mỗi người dùng đối với Llama 3.1 70B và 108 mã thông báo mỗi giây cho Llama 3.1 405B. Tốc độ này nhanh hơn 1,5 lần đối với Llama 3.1 70B và nhanh hơn 1,9 lần đối với Llama 3.1 405B so với không sử dụng Medusa. Mặc dù tỷ lệ chấp nhận của Medusa có thể thay đổi giữa các tác vụ, nhưng hiệu năng tổng thể của nó được tổng quát hóa trên một loạt các tác vụ.</p> <p>Các đầu Medusa cho cả Llama 3.1 70B và Llama 3.1 405B được đào tạo bằng cách tích hợp Trình tối ưu hóa mô hình NVIDIA TensorRT với khung công tác NVIDIA NeMo. Việc đào tạo đầu Medusa sử dụng phần thân (backbone) cố định, đảm bảo rằng việc sử dụng Medusa mang lại độ chính xác giống hệt với mô hình cơ sở.</p> <p><strong>Tương lai của đổi mới toàn diện của NVIDIA:</strong></p> <p>NVIDIA HGX H200 với NVLink Switch và TensorRT-LLM đã mang lại hiệu năng suy luận thời gian thực tuyệt vời trên các mô hình phổ biến và đòi hỏi khắt khe trong cộng đồng. Để tiếp tục cải thiện trải nghiệm người dùng và giảm chi phí suy luận, NVIDIA liên tục đổi mới trên mọi tầng của ngăn xếp công nghệ – chip, hệ thống, thư viện phần mềm, thuật toán và hơn thế nữa. </p> <p>NVIDIA hứa hẹn sẽ chia sẻ thêm những cập nhật về hiệu năng suy luận độ trễ thấp trong tương lai khi cả nền tảng của họ và hệ sinh thái LLM tiếp tục phát triển.</p> <p><strong>Tóm lại, sự ra đời của Medusa thể hiện cam kết của NVIDIA trong việc thúc đẩy đổi mới AI và tối ưu hóa hiệu năng của LLM. Thuật toán này hứa hẹn sẽ mở ra một kỷ nguyên mới cho các ứng dụng AI thế hệ mới, đặc biệt là trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tạo nội dung.</strong> </p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

NVIDIA Nâng Cao Hiệu Suất Llama 3.1 Lên 1,9 Lần Nhờ Thuật Toán Giải Mã "Medusa"

NVIDIA Nâng Cao Hiệu Suất Llama 3.1 Lên 1,9 Lần Nhờ Thuật Toán Giải Mã "Medusa" NVIDIA đã đạt được bước tiến đáng kể trong việc t...

Read more »

Bill Gates: Tỷ phú công nghệ "nghiện" ChatGPT dù biết nó hay mắc lỗi

<h2 id="section-0">Bill Gates: Tỷ phú công nghệ "nghiện" ChatGPT dù biết nó hay mắc lỗi</h2> <p><strong>Bill Gates, người có thể chi trả cho một đội ngũ nghiên cứu riêng khổng lồ, lại thừa nhận rằng ông thường sử dụng ChatGPT, một công cụ AI thường xuyên mắc lỗi, để tìm kiếm thông tin và viết lách.</strong></p> <p>Câu chuyện này nghe có vẻ khá bất ngờ, phải không? Tỷ phú giàu thứ 7 thế giới, người có đủ tài lực để xây dựng một đội ngũ chuyên gia nghiên cứu và kiểm chứng thông tin, lại lựa chọn sử dụng một chatbot AI thường xuyên "nói dối" để tìm hiểu về các chủ đề khác nhau. </p> <p>Trong một cuộc phỏng vấn với The Verge, Bill Gates đã chia sẻ rằng ông thường dùng ChatGPT để tìm hiểu những vấn đề mới và hỗ trợ trong việc viết lách. Ông cho rằng đây là một cách tuyệt vời để nhận được những giải thích cụ thể cho các câu hỏi của mình.</p> <p>Tuy nhiên, việc Gates sử dụng ChatGPT để "học hỏi" về các chủ đề lại gây ra nhiều tranh cãi. Bởi lẽ, ChatGPT, cũng như các mô hình ngôn ngữ lớn khác, được biết đến với khả năng "ảo giác" - tức là đưa ra những thông tin sai lệch một cách tự tin, gây khó khăn cho người dùng trong việc phân biệt đâu là sự thật. </p> <p>Trong ngành công nghiệp AI, hiện tượng này được gọi là "ảo giác" hoặc thậm chí là "nói nhảm". Mặc dù các chuyên gia đã nỗ lực cải thiện độ chính xác của các chatbot, nhưng vấn đề này vẫn chưa được giải quyết hoàn toàn. Có thể ví ChatGPT như một "người kể chuyện không đáng tin cậy" do thói quen "nói dối" và "bịa đặt" của nó. Nhưng, dường như Bill Gates lại không mấy bận tâm đến điều này.</p> <p>Ngoài ra, cuộc phỏng vấn cũng hé lộ một chi tiết thú vị khác về mối quan hệ giữa Bill Gates và Microsoft. Mặc dù đã rời khỏi hội đồng quản trị Microsoft từ năm 2021, Bill Gates vẫn giữ vai trò cố vấn cho công ty và được cho là có ảnh hưởng lớn đến các quyết định đầu tư vào lĩnh vực AI, đặc biệt là mối quan hệ hợp tác với OpenAI, đơn vị phát triển ChatGPT. </p> <p>Kết hợp hai thông tin này, chúng ta thấy được một bức tranh khá phức tạp về vai trò của Bill Gates trong ngành công nghệ, đặc biệt là trong bối cảnh AI đang phát triển mạnh mẽ. Một mặt, ông là người tiên phong trong việc đầu tư vào AI, thúc đẩy sự phát triển của công nghệ này. Mặt khác, ông lại sử dụng một công cụ AI tiềm ẩn nhiều rủi ro để phục vụ cho nhu cầu cá nhân, trong khi Microsoft thu về lợi nhuận khổng lồ từ các sản phẩm AI.</p> <p>Câu chuyện về việc Bill Gates "nghiện" ChatGPT dù biết nó hay mắc lỗi không chỉ là một câu chuyện thú vị về một tỷ phú công nghệ, mà còn đặt ra nhiều câu hỏi về tương lai của AI và trách nhiệm của các công ty công nghệ trong việc đảm bảo tính chính xác và an toàn của các công nghệ này.</p><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Bill Gates: Tỷ phú công nghệ "nghiện" ChatGPT dù biết nó hay mắc lỗi

Bill Gates: Tỷ phú công nghệ "nghiện" ChatGPT dù biết nó hay mắc lỗi Bill Gates, người có thể chi trả cho một đội ngũ nghiên cứu ...

Read more »

Từ điển ChatGPT: 45 Thuật ngữ Trí tuệ Nhân tạo Mà Ai Cũng Nên Biết

<h2 id="section-0">Từ điển ChatGPT: 45 Thuật ngữ Trí tuệ Nhân tạo Mà Ai Cũng Nên Biết</h2> <p><strong>Sự bùng nổ của Trí tuệ nhân tạo (AI) đang diễn ra mạnh mẽ, với các công ty như Google, Microsoft, Meta và Apple tích hợp AI vào mọi thứ. Điều này dẫn đến sự xuất hiện của vô số thuật ngữ mới. Bài viết này sẽ là cẩm nang của bạn, cung cấp một danh sách các thuật ngữ AI quan trọng để bạn nắm bắt được xu hướng công nghệ này.</strong></p> <p><strong>Sự Lột Xác Của Công Nghệ:</strong></p> <p>Khi ChatGPT ra mắt vào cuối năm 2022, nó đã hoàn toàn thay đổi mối quan hệ của con người với công nghệ. Đột nhiên, việc tìm kiếm trực tuyến trở nên chủ động hơn, cho phép người dùng trò chuyện với chatbot bằng ngôn ngữ tự nhiên và nhận được những câu trả lời sáng tạo, giống như khi giao tiếp với một con người. Sự biến đổi này mạnh mẽ đến mức Google, Meta, Microsoft và Apple nhanh chóng bắt đầu tích hợp AI vào bộ sản phẩm của mình.</p> <p>Tuy nhiên, khía cạnh chatbot của AI chỉ là một phần của bức tranh toàn cảnh về Trí tuệ nhân tạo. Việc sử dụng ChatGPT để làm bài tập về nhà hay Midjourney tạo ra những hình ảnh robot ấn tượng dựa trên quốc gia nguồn gốc là rất thú vị, nhưng tiềm năng của AI sáng tạo có thể định hình lại nền kinh tế hoàn toàn. Theo Viện McKinsey Toàn cầu, AI có thể đóng góp <strong>4,4 nghìn tỷ đô la cho nền kinh tế toàn cầu hàng năm</strong>, đây là lý do tại sao bạn nên mong đợi nghe nhiều hơn về Trí tuệ nhân tạo trong tương lai.</p> <p><strong>AI Xâm Nhập Mọi Ngóc Ngách:</strong></p> <p>AI hiện đang xuất hiện trong một loạt các sản phẩm, từ Google Gemini, Microsoft Copilot, Anthropic Claude, công cụ tìm kiếm Perplexity AI cho đến các thiết bị của Humane và Rabbit. Bạn có thể đọc các bài đánh giá, trải nghiệm thực tế của chúng tôi về những sản phẩm này, cũng như các bài tin tức, giải thích và hướng dẫn tại <strong>trung tâm AI Atlas mới</strong> của chúng tôi.</p> <p><strong>Thế Giới AI Và Các Thuật Ngữ:</strong></p> <p>Khi con người ngày càng làm quen với một thế giới gắn liền với AI, những thuật ngữ mới liên tục xuất hiện. Vì vậy, dù bạn đang cố gắng thể hiện sự hiểu biết của mình trong một cuộc trò chuyện hay gây ấn tượng trong một buổi phỏng vấn xin việc, thì việc nắm vững các thuật ngữ AI sau đây là điều cần thiết.</p> <p><strong>Danh Sách Thuật Ngữ:</strong></p> <ul> <li><strong>Trí tuệ nhân tạo chung (AGI - Artificial General Intelligence):</strong> Một khái niệm về một phiên bản AI tiên tiến hơn những gì chúng ta biết hiện nay, có khả năng thực hiện các nhiệm vụ tốt hơn con người đồng thời có thể tự học hỏi và nâng cao khả năng của mình.</li> <li><strong>Đạo đức AI (AI ethics):</strong> Các nguyên tắc nhằm ngăn chặn AI gây hại cho con người, thông qua việc xác định cách thức các hệ thống AI thu thập dữ liệu hoặc xử lý các định kiến.</li> <li><strong>An toàn AI (AI safety):</strong> Một lĩnh vực liên ngành quan tâm đến tác động lâu dài của AI và cách thức nó có thể tiến triển đột ngột thành một siêu trí tuệ có thể gây hại cho con người.</li> <li><strong>Thuật toán (Algorithm):</strong> Một chuỗi các hướng dẫn cho phép một chương trình máy tính học hỏi và phân tích dữ liệu theo một cách cụ thể, chẳng hạn như nhận dạng các mẫu, để từ đó tự học hỏi và hoàn thành các nhiệm vụ.</li> <li><strong>Điều chỉnh (Alignment):</strong> Điều chỉnh AI để tạo ra kết quả mong muốn tốt hơn. Điều này có thể bao gồm bất cứ thứ gì, từ điều tiết nội dung đến duy trì các tương tác tích cực với con người.</li> <li><strong>Hình người hóa (Anthropomorphism):</strong> Khi con người có xu hướng gán cho các đối tượng phi nhân các đặc điểm giống con người. Trong AI, điều này có thể bao gồm việc tin rằng chatbot giống con người và có ý thức hơn thực tế, ví dụ như tin rằng nó vui, buồn hoặc thậm chí có cảm xúc.</li> <li><strong>Trí tuệ nhân tạo (AI - Artificial Intelligence):</strong> Việc sử dụng công nghệ để mô phỏng trí tuệ con người, trong các chương trình máy tính hoặc robot. Một lĩnh vực trong khoa học máy tính nhằm mục đích xây dựng các hệ thống có thể thực hiện các nhiệm vụ của con người.</li> <li><strong>Các tác nhân tự trị (Autonomous agents):</strong> Mô hình AI có khả năng, lập trình và các công cụ khác để hoàn thành một nhiệm vụ cụ thể. Ví dụ, một chiếc xe tự lái là một tác nhân tự trị, vì nó có đầu vào cảm biến, GPS và các thuật toán lái xe để tự điều hướng trên đường. Các nhà nghiên cứu tại Stanford đã chứng minh rằng các tác nhân tự trị có thể phát triển văn hóa, truyền thống và ngôn ngữ chung của riêng chúng.</li> <li><strong>Định kiến (Bias):</strong> Liên quan đến các mô hình ngôn ngữ lớn, các lỗi phát sinh từ dữ liệu đào tạo. Điều này có thể dẫn đến việc gán sai các đặc điểm nhất định cho một số chủng tộc hoặc nhóm dựa trên định kiến.</li> <li><strong>Chatbot:</strong> Một chương trình giao tiếp với con người thông qua văn bản, mô phỏng ngôn ngữ của con người.</li> <li><strong>ChatGPT:</strong> Chatbot AI được phát triển bởi OpenAI, sử dụng công nghệ mô hình ngôn ngữ lớn.</li> <li><strong>Điện toán nhận thức (Cognitive computing):</strong> Một thuật ngữ khác cho trí tuệ nhân tạo.</li> <li><strong>Tăng cường dữ liệu (Data augmentation):</strong> Trộn lại dữ liệu hiện có hoặc thêm một tập dữ liệu đa dạng hơn để đào tạo AI.</li> <li><strong>Học sâu (Deep learning):</strong> Một phương pháp của AI, và là một nhánh của học máy, sử dụng nhiều thông số để nhận dạng các mẫu phức tạp trong hình ảnh, âm thanh và văn bản. Quá trình này lấy cảm hứng từ não người và sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo để tạo ra các mẫu.</li> <li><strong>Khuếch tán (Diffusion):</strong> Một phương pháp học máy lấy một phần dữ liệu hiện có, chẳng hạn như ảnh, và thêm nhiễu ngẫu nhiên. Các mô hình khuếch tán huấn luyện mạng lưới của chúng để tái tạo hoặc phục hồi ảnh đó.</li> <li><strong>Hành vi nổi lên (Emergent behavior):</strong> Khi một mô hình AI thể hiện các khả năng không mong muốn.</li> <li><strong>Học đầu cuối (End-to-end learning, or E2E):</strong> Quá trình học sâu trong đó một mô hình được hướng dẫn thực hiện một nhiệm vụ từ đầu đến cuối. Nó không được đào tạo để hoàn thành một nhiệm vụ theo trình tự mà thay vào đó học hỏi từ các đầu vào và giải quyết tất cả cùng một lúc.</li> <li><strong>Xét nghiệm đạo đức (Ethical considerations):</strong> Nhận thức về các hàm ý đạo đức của AI và các vấn đề liên quan đến quyền riêng tư, sử dụng dữ liệu, sự công bằng, lạm dụng và các vấn đề an toàn khác.</li> <li><strong>Foom:</strong> Còn được gọi là khởi động nhanh hoặc khởi động cứng. Khái niệm cho rằng nếu ai đó tạo ra một AGI, thì có thể đã quá muộn để cứu nhân loại.</li> <li><strong>Mạng đối kháng sinh sản (GANs - Generative adversarial networks):</strong> Một mô hình AI sinh sản bao gồm hai mạng nơ-ron để tạo ra dữ liệu mới: một bộ tạo và một bộ phân biệt. Bộ tạo tạo ra nội dung mới, và bộ phân biệt kiểm tra xem nó có xác thực hay không.</li> <li><strong>AI sinh sản (Generative AI):</strong> Một công nghệ tạo nội dung sử dụng AI để tạo ra văn bản, video, mã máy tính hoặc hình ảnh. AI được cung cấp một lượng lớn dữ liệu đào tạo, tìm ra các mẫu để tạo ra phản hồi mới của riêng mình, đôi khi có thể tương tự như tài liệu nguồn.</li> <li><strong>Google Gemini:</strong> Chatbot AI của Google hoạt động tương tự như ChatGPT nhưng lấy thông tin từ web hiện tại, trong khi ChatGPT bị giới hạn trong dữ liệu cho đến năm 2021 và không kết nối với internet.</li> <li><strong>Thanh chắn (Guardrails):</strong> Các chính sách và hạn chế được đặt ra đối với các mô hình AI để đảm bảo dữ liệu được xử lý một cách có trách nhiệm và mô hình không tạo ra nội dung gây phiền nhiễu.</li> <li><strong>Ảo giác (Hallucination):</strong> Một phản hồi không chính xác từ AI. Có thể bao gồm AI sinh sản tạo ra các câu trả lời không chính xác nhưng được đưa ra một cách tự tin như thể đúng. Nguyên nhân của điều này không hoàn toàn được biết đến. Ví dụ, khi hỏi một chatbot AI, "Leonardo da Vinci đã vẽ Mona Lisa vào năm nào?", nó có thể đưa ra một câu trả lời không chính xác rằng, "Leonardo da Vinci đã vẽ Mona Lisa vào năm 1815", tức là 300 năm sau khi nó thực sự được vẽ.</li> <li><strong>Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM - Large language model):</strong> Một mô hình AI được đào tạo trên khối lượng lớn dữ liệu văn bản để hiểu ngôn ngữ và tạo ra nội dung mới bằng ngôn ngữ giống con người.</li> <li><strong>Học máy (ML - Machine learning):</strong> Một thành phần trong AI cho phép máy tính học hỏi và đưa ra kết quả dự đoán tốt hơn mà không cần lập trình rõ ràng. Có thể kết hợp với các tập huấn luyện để tạo ra nội dung mới.</li> <li><strong>Microsoft Bing:</strong> Công cụ tìm kiếm của Microsoft hiện có thể sử dụng công nghệ hỗ trợ ChatGPT để cung cấp kết quả tìm kiếm dựa trên AI. Tương tự như Google Gemini ở chỗ kết nối với internet.</li> <li><strong>AI đa phương thức (Multimodal AI):</strong> Một loại AI có thể xử lý nhiều loại đầu vào, bao gồm văn bản, hình ảnh, video và giọng nói.</li> <li><strong>Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural language processing):</strong> Một nhánh của AI sử dụng học máy và học sâu để cung cấp cho máy tính khả năng hiểu ngôn ngữ của con người, thường sử dụng các thuật toán học, mô hình thống kê và quy tắc ngôn ngữ.</li> <li><strong>Mạng nơ-ron (Neural network):</strong> Một mô hình tính toán giống với cấu trúc của não người và được thiết kế để nhận dạng các mẫu trong dữ liệu. Bao gồm các nút được kết nối với nhau, hoặc nơ-ron, có thể nhận dạng các mẫu và học hỏi theo thời gian.</li> <li><strong>Phù hợp quá mức (Overfitting):</strong> Lỗi trong học máy khi nó hoạt động quá gần với dữ liệu đào tạo và chỉ có thể xác định các ví dụ cụ thể trong dữ liệu đó nhưng không phải dữ liệu mới.</li> <li><strong>Kẹp giấy:</strong> Lý thuyết Kẹp giấy tối đa hóa, được đặt ra bởi nhà triết học Nick Boström của Đại học Oxford, là một kịch bản giả định trong đó một hệ thống AI sẽ tạo ra càng nhiều kẹp giấy thật càng tốt. Trong mục tiêu tạo ra số lượng kẹp giấy tối đa, một hệ thống AI sẽ giả định tiêu thụ hoặc chuyển đổi tất cả các vật liệu để đạt được mục tiêu của nó. Điều này có thể bao gồm tháo dỡ các máy móc khác để tạo ra thêm kẹp giấy, các máy móc có thể có lợi cho con người. Hậu quả không mong muốn của hệ thống AI này là nó có thể tiêu diệt nhân loại trong mục tiêu tạo ra kẹp giấy.</li> <li><strong>Thông số (Parameters):</strong> Các giá trị số cung cấp cấu trúc và hành vi cho LLM, cho phép nó đưa ra dự đoán.</li> <li><strong>Lệnh (Prompt):</strong> Đề xuất hoặc câu hỏi bạn nhập vào chatbot AI để nhận được phản hồi.</li> <li><strong>Chuỗi lệnh (Prompt chaining):</strong> Khả năng của AI sử dụng thông tin từ các tương tác trước để làm phong phú hơn các phản hồi trong tương lai.</li> <li><strong>Con vẹt ngẫu nhiên (Stochastic parrot):</strong> Một phép ẩn dụ về LLM minh họa rằng phần mềm không có sự hiểu biết sâu sắc hơn về ý nghĩa đằng sau ngôn ngữ hoặc thế giới xung quanh nó, bất kể đầu ra có nghe có vẻ thuyết phục đến đâu. Cụm từ này đề cập đến cách một con vẹt có thể bắt chước lời nói của con người mà không hiểu ý nghĩa đằng sau chúng.</li> <li><strong>Chuyển giao phong cách (Style transfer):</strong> Khả năng thích ứng phong cách của một hình ảnh với nội dung của hình ảnh khác, cho phép AI diễn giải các thuộc tính trực quan của một hình ảnh và sử dụng nó trên hình ảnh khác. Ví dụ, lấy chân dung tự họa của Rembrandt và tái tạo nó theo phong cách của Picasso.</li> <li><strong>Nhiệt độ (Temperature):</strong> Các thông số được thiết lập để kiểm soát mức độ ngẫu nhiên của đầu ra của mô hình ngôn ngữ. Nhiệt độ cao hơn có nghĩa là mô hình chấp nhận nhiều rủi ro hơn.</li> <li><strong>Tạo hình ảnh từ văn bản (Text-to-image generation):</strong> Tạo hình ảnh dựa trên mô tả bằng văn bản.</li> <li><strong>Mã thông báo (Tokens):</strong> Các đoạn văn bản nhỏ mà các mô hình ngôn ngữ AI xử lý để xây dựng phản hồi cho các lệnh của bạn. Một mã thông báo tương đương với bốn ký tự trong tiếng Anh, hoặc khoảng ba phần tư từ.</li> <li><strong>Dữ liệu đào tạo (Training data):</strong> Các tập dữ liệu được sử dụng để giúp các mô hình AI học hỏi, bao gồm văn bản, hình ảnh, mã hoặc dữ liệu.</li> <li><strong>Mô hình chuyển đổi (Transformer model):</strong> Kiến trúc mạng nơ-ron và mô hình học sâu học hỏi ngữ cảnh bằng cách theo dõi các mối quan hệ trong dữ liệu, như trong câu hoặc các phần của hình ảnh. Vì vậy, thay vì phân tích một câu một từ một lần, nó có thể xem xét toàn bộ câu và hiểu ngữ cảnh.</li> <li><strong>Bài kiểm tra Turing (Turing test):</strong> Được đặt theo tên của nhà toán học và nhà khoa học máy tính nổi tiếng Alan Turing, nó kiểm tra khả năng của một máy hoạt động giống như một con người. Máy vượt qua bài kiểm tra nếu con người không thể phân biệt phản hồi của máy với một con người khác.</li> <li><strong>AI yếu (Weak AI), còn được gọi là AI hẹp (Narrow AI):</strong> AI tập trung vào một nhiệm vụ cụ thể và không thể học hỏi ngoài kỹ năng của nó. Hầu hết các AI hiện nay đều là AI yếu.</li> <li><strong>Học không cần mẫu (Zero-shot learning):</strong> Một bài kiểm tra trong đó một mô hình phải hoàn thành một nhiệm vụ mà không được cung cấp dữ liệu đào tạo cần thiết. Ví dụ sẽ là nhận dạng một con sư tử trong khi chỉ được đào tạo về hổ.</li></ul><br /><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Từ điển ChatGPT: 45 Thuật ngữ Trí tuệ Nhân tạo Mà Ai Cũng Nên Biết

Từ điển ChatGPT: 45 Thuật ngữ Trí tuệ Nhân tạo Mà Ai Cũng Nên Biết Sự bùng nổ của Trí tuệ nhân tạo (AI) đang diễn ra mạnh mẽ, với các công ...

Read more »

Gemini và Trợ lý Google: Liệu AI mới của Google có thể "cứu" ngôi nhà thông minh của bạn?

<h2 id="section-0">Gemini và Trợ lý Google: Liệu AI mới của Google có thể "cứu" ngôi nhà thông minh của bạn?</h2> <p><strong>Trợ lý Google (Google Assistant)</strong> đã trở thành người bạn đồng hành quen thuộc với nhiều người trong suốt những năm qua. Từ việc đặt nhắc nhở, hẹn giờ đến điều khiển phương tiện giải trí và các thiết bị nhà thông minh, trợ lý ảo này đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống của nhiều người.</p> <p>Tuy nhiên, trong vài năm gần đây, người dùng đã bắt đầu nhận thấy sự giảm sút về độ tin cậy của Trợ lý Google. Có vẻ như Google đang dành nhiều sự quan tâm hơn cho các sản phẩm AI khác, điển hình là <strong>Gemini</strong> (trước đây gọi là Bard). Dù không phải là nguyên nhân trực tiếp, nhưng sự thay đổi trọng tâm này dường như đã ảnh hưởng đến Trợ lý Google. Nhưng may mắn thay, Google dường như đang cố gắng giải quyết vấn đề này, khi Gemini đang dần được tích hợp vào thế giới Google Home thông qua những <strong>cập nhật gần đây</strong>.</p> <p>Vậy, việc Gemini xuất hiện trong nền tảng nhà thông minh của Google có ý nghĩa gì nếu nó không giải quyết các vấn đề hiện tại? Liệu AI tiên tiến này có thể mang đến những cải tiến thực sự cho trải nghiệm người dùng? Hãy cùng phân tích để hiểu rõ hơn.</p> <h3 id="section-1">Gemini sẽ mang đến những cải tiến gì cho Google Home?</h3> <p>Gemini là một công cụ AI mạnh mẽ mà Google đang tận dụng theo nhiều cách khác nhau. Tuy nhiên, phần lớn các trường hợp sử dụng hiện tại không liên quan trực tiếp đến cách người dùng tương tác với ngôi nhà thông minh của họ thông qua Trợ lý Google. Nhưng điều này đang bắt đầu thay đổi với những thông báo gần đây về việc <strong>tích hợp Gemini vào Google Home</strong>.</p> <p>Một trong những tích hợp đáng chú ý nhất, và cũng là một ứng dụng tuyệt vời cho Gemini, đó là trong <strong>camera an ninh Nest</strong>. Gemini, với khả năng xử lý đa phương thức (văn bản, hình ảnh, video), sẽ giúp camera Nest nhận biết tốt hơn và chi tiết hơn những gì chúng nhìn thấy. Điều này dẫn đến các bản xem trước chất lượng cao hơn, thông báo chính xác hơn và nhiều tính năng hữu ích khác.</p> <p>Đối với các phần còn lại của Google Home và các thiết bị nhà thông minh, tích hợp ban đầu của Gemini còn khá sơ sài nhưng cũng rất hữu ích. Việc tạo tự động hóa (hoặc Thói quen, như Google đôi khi gọi) trong Google Home, tuy không quá khó, nhưng lại có thể tẻ nhạt và đôi khi thiếu rõ ràng. Điều này có thể gây khó khăn cho người dùng mới làm quen hoặc người dùng thông thường.</p> <p>Để hỗ trợ việc tạo tự động hóa phức tạp hơn, Google đã giới thiệu một trình chỉnh sửa script và tính năng "Giúp tôi viết script" dựa trên AI. Tính năng này hoạt động tương đối tốt và AI tích hợp sẽ giúp những người chưa chắc chắn về cách sử dụng script. Tuy nhiên, việc chỉnh sửa script vẫn quá phức tạp đối với nhiều người, ngay cả người dùng có kinh nghiệm cũng sẽ đánh giá cao một lựa chọn đơn giản hơn. Đây là lúc <strong>tích hợp Gemini mới sẽ phát huy tác dụng</strong>.</p> <p>Ý tưởng đằng sau việc tích hợp Gemini là nó sẽ hoạt động tương tự như khi bạn yêu cầu Trợ lý Google đặt lời nhắc, thêm thứ gì đó vào danh sách mua sắm hoặc các cụm từ hữu ích khác. Giờ đây, bạn có thể yêu cầu sự trợ giúp để tạo tự động hóa bằng giọng nói và ngôn ngữ thông thường của mình.</p> <p>Điểm mạnh của Gemini là khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên, giống như bạn đang nói chuyện với một người. Thay vì phải nhớ chính xác các từ cần sử dụng và thứ tự của chúng, bạn chỉ cần nói như bình thường và Gemini sẽ hiểu. </p> <h3 id="section-2">Vấn đề cần giải quyết với Gemini</h3> <p>Trước đây, tác giả bài viết này là một người dùng trung thành của Google Home và Trợ lý Google. Là một người dùng điện thoại Android, ông có quá nhiều thông tin được lưu trữ trong dịch vụ của Google, vì vậy sử dụng Trợ lý Google trong nhà là lựa chọn hiển nhiên. Nhưng trong vài năm gần đây, trải nghiệm đó đã giảm sút nghiêm trọng đến mức ông hiếm khi sử dụng Trợ lý Google cho bất kỳ nhu cầu nhà thông minh nào.</p> <p>Chỉ cần yêu cầu Trợ lý Google bật đèn hoặc điều chỉnh nhiệt độ cũng có thể dẫn đến phản hồi rằng nó "chưa biết cách làm điều đó". Vấn đề này đã khiến ông chuyển hầu hết các thiết bị nhà thông minh sang <strong>Amazon Alexa</strong> và <strong>Home Assistant</strong>. Mặc dù vẫn còn các loa thông minh và màn hình thông minh của Trợ lý Google trong nhà, nhưng ngoài việc phát nhạc và hiển thị ảnh, chúng hầu như không được sử dụng.</p> <p>Khi đặt câu hỏi về việc liệu có giải pháp khắc phục cho vấn đề này trong tương lai gần hay không, Google đã trả lời rằng "Tích hợp Gemini sẽ giúp cải thiện chất lượng và tính nhất quán trên các chức năng của Trợ lý. Chất lượng là ưu tiên hàng đầu của nhóm". Mặc dù Google chắc chắn muốn cải thiện chất lượng tổng thể của Trợ lý Google, nhưng cách thức và thời điểm điều này sẽ xảy ra vẫn chưa rõ ràng.</p> <p>Tác giả cũng đã hỏi về cách thức Gemini và Trợ lý Google sẽ hoạt động cùng nhau trong tương lai. Câu trả lời cho thấy rằng Google vẫn đang trong giai đoạn tìm hiểu và chưa có kế hoạch cụ thể: "Trong bối cảnh của ngôi nhà, nhu cầu cơ bản của người dùng không thay đổi với sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn như Gemini. Người dùng của chúng tôi muốn được an toàn và bảo mật, thoải mái và giải trí. Những ưu tiên và nhu cầu của người dùng vẫn không thay đổi ngay cả sau khi Gemini được phát triển. Giờ đây, chúng ta đang ở thời điểm chuyển giao của AI khi Gemini sẵn sàng giúp đáp ứng và nâng cao các nhu cầu của người dùng mà chúng ta luôn có."</p> <h3 id="section-3">Kết luận: Còn phải chờ xem</h3> <p>Rõ ràng, Google có kế hoạch tích hợp Gemini vào càng nhiều dịch vụ càng tốt, và đó có thể là một điều tốt. Việc chứng kiến cách công cụ AI này đang cải thiện một số phần của Google Home và Nest mang lại hi vọng. Tuy nhiên, với việc chức năng cơ bản của việc sử dụng Trợ lý Google để điều khiển nhà thông minh đang gặp vấn đề và Gemini vẫn chưa thể trực tiếp điều khiển các thiết bị đó, con đường giải quyết vấn đề này vẫn còn mù mờ.</p> <p>Google vẫn chưa công bố kế hoạch rõ ràng cho Gemini và Trợ lý Google, liệu hai công cụ này sẽ tồn tại riêng biệt hay cuối cùng sẽ hợp nhất. Đối với người dùng Trợ lý Google và Home, điều này để lại một ấn tượng không mấy tốt đẹp, vì họ và nhiều người khác không có một trợ lý ảo đáng tin cậy để điều khiển các thiết bị nhà thông minh. Nhưng liệu đó không phải là mục đích chính của các loa và màn hình thông minh mà Google cung cấp?</p><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" />

Gemini và Trợ lý Google: Liệu AI mới của Google có thể "cứu" ngôi nhà thông minh của bạn?

Gemini và Trợ lý Google: Liệu AI mới của Google có thể "cứu" ngôi nhà thông minh của bạn? Trợ lý Google (Google Assistant) đã tr...

Read more »