Google DeepMind Mở Mã Nguồn Công Cụ Đánh Dấu Bản Quyền Văn Bản AI: SynthID

<h2 id="section-0">Google DeepMind Mở Mã Nguồn Công Cụ Đánh Dấu Bản Quyền Văn Bản AI: SynthID</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu về SynthID và tầm quan trọng của đánh dấu bản quyền nội dung AI</li> <li>Cơ chế hoạt động của SynthID: Đánh dấu vô hình và khả năng phát hiện</li> <li>Thử nghiệm quy mô lớn và hiệu quả của SynthID</li> <li>Hạn chế của SynthID và triển vọng phát triển</li> <li>Ý kiến chuyên gia và tầm nhìn cho tương lai</li> <li>Kết luận: SynthID - Một bước tiến quan trọng trong việc phát triển AI có trách nhiệm</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu về SynthID và tầm quan trọng của đánh dấu bản quyền nội dung AI</strong></p> <p>Trong bối cảnh công nghệ AI phát triển vượt bậc, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tạo ra văn bản chất lượng cao, vấn đề xác thực nguồn gốc nội dung trở nên cấp thiết. Việc phân biệt nội dung do con người tạo ra và nội dung do AI tạo ra là vô cùng quan trọng để ngăn chặn sự lây lan thông tin sai lệch, gian lận học thuật, và các vấn đề đạo đức khác. Google DeepMind, tiên phong trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đã phát triển SynthID – một công cụ đánh dấu bản quyền văn bản AI tiên tiến và vừa mới mở mã nguồn. Đây được xem là một bước tiến quan trọng trong nỗ lực xây dựng một hệ sinh thái AI có trách nhiệm và minh bạch.</p> <p><strong>2. Cơ chế hoạt động của SynthID: Đánh dấu vô hình và khả năng phát hiện</strong></p> <p>SynthID hoạt động dựa trên nguyên tắc đánh dấu bản quyền vô hình (watermark) trực tiếp vào văn bản trong quá trình AI tạo ra nội dung. Các mô hình ngôn ngữ lớn hoạt động bằng cách phân chia ngôn ngữ thành các "token" (mỗi token có thể là một ký tự, từ, hoặc một phần cụm từ) và dự đoán xác suất xuất hiện của token tiếp theo. SynthID hoạt động bằng cách điều chỉnh xác suất này, giấu một dấu hiệu đặc biệt vào trong văn bản mà không làm thay đổi nội dung dễ nhận thấy.</p> <p>Để phát hiện dấu hiệu này, SynthID so sánh điểm xác suất dự đoán của các từ trong văn bản có đánh dấu và văn bản không đánh dấu. Sự khác biệt này cho phép xác định liệu văn bản có được tạo ra bởi một công cụ AI hay không. Theo Google DeepMind, việc sử dụng SynthID không ảnh hưởng đến chất lượng, độ chính xác, tính sáng tạo, hay tốc độ tạo văn bản.</p> <p><strong>3. Thử nghiệm quy mô lớn và hiệu quả của SynthID</strong></p> <p>Google DeepMind đã tiến hành một thử nghiệm quy mô lớn trên hàng triệu người dùng ứng dụng Gemini – một sản phẩm tích hợp SynthID. Người dùng Gemini được yêu cầu đánh giá chất lượng phản hồi của mô hình AI bằng cách "thích" hoặc "không thích". Kết quả phân tích khoảng 20 triệu phản hồi cho thấy người dùng không nhận ra sự khác biệt về chất lượng và hữu ích giữa văn bản có và không có watermark SynthID. Nghiên cứu này được công bố trên tạp chí <em>Nature</em>, khẳng định hiệu quả của công cụ.</p> <p><strong>4. Hạn chế của SynthID và triển vọng phát triển</strong></p> <p>Mặc dù hiệu quả, SynthID vẫn còn một số hạn chế. Dấu hiệu này có khả năng chống lại một số thao tác chỉnh sửa đơn giản như cắt xén văn bản hay viết lại nhẹ, nhưng kém hiệu quả hơn khi văn bản đã được viết lại hoàn toàn hoặc dịch sang ngôn ngữ khác. SynthID cũng ít hiệu quả hơn đối với các câu hỏi đòi hỏi thông tin thực tế, vì điều chỉnh xác suất của từ tiếp theo trong trường hợp này rất khó mà không làm thay đổi sự thật.</p> <p><strong>5. Ý kiến chuyên gia và tầm nhìn cho tương lai</strong></p> <p>Các chuyên gia trong lĩnh vực AI đánh giá cao quyết định mở mã nguồn của Google DeepMind. Việc này cho phép cộng đồng nghiên cứu kiểm tra và đánh giá độ tin cậy của SynthID trong các điều kiện khác nhau, giúp hiểu rõ hơn về giới hạn của công nghệ đánh dấu bản quyền này. Hơn nữa, việc mở mã nguồn cũng nâng cao tính bảo mật, bởi chỉ chủ sở hữu mới biết bí mật mật mã của watermark. Tuy nhiên, các chuyên gia cũng nhấn mạnh rằng SynthID chỉ là một phần trong giải pháp tổng thể, cần kết hợp với nhiều biện pháp bảo mật khác để đảm bảo an toàn cho hệ sinh thái AI.</p> <p><strong>6. Kết luận: SynthID - Một bước tiến quan trọng trong việc phát triển AI có trách nhiệm</strong></p> <p>SynthID của Google DeepMind đại diện cho một bước tiến đáng kể trong việc giải quyết vấn đề xác thực nguồn gốc nội dung AI. Việc mở mã nguồn công cụ này không chỉ giúp phát hiện nội dung AI một cách hiệu quả hơn mà còn khuyến khích cộng đồng phát triển AI có trách nhiệm, minh bạch và an toàn hơn. Mặc dù vẫn còn những hạn chế cần được khắc phục, SynthID đặt nền móng cho các giải pháp tương lai toàn diện hơn trong việc quản lý và kiểm soát nội dung do AI tạo ra.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Google DeepMind Mở Mã Nguồn Công Cụ Đánh Dấu Bản Quyền Văn Bản AI: SynthID

Google DeepMind Mở Mã Nguồn Công Cụ Đánh Dấu Bản Quyền Văn Bản AI: SynthID Mục lục: Giới thiệu về SynthID và tầm quan trọng của đánh dấu ...

Read more »

Claude AI: Công cụ Trí tuệ Nhân tạo Mới, Khả năng Tự Động Hoá Công Việc Văn Phòng

<h2 id="section-0">Claude AI: Công cụ Trí tuệ Nhân tạo Mới, Khả năng Tự Động Hoá Công Việc Văn Phòng</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu Claude AI và Anthropic</li> <li>Khả năng đáng kinh ngạc của Claude 3.5 Sonnet</li> <li>So sánh với các đối thủ cạnh tranh</li> <li>Những lo ngại về việc thay thế nhân lực</li> <li>Quan điểm của các chuyên gia</li> <li>Kết luận</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu Claude AI và Anthropic</strong></p> <p>Công ty khởi nghiệp trí tuệ nhân tạo Anthropic, được hậu thuẫn bởi các ông lớn công nghệ Amazon và Google, vừa công bố một bước đột phá đáng kể trong lĩnh vực AI với sự ra mắt của Claude, một tác nhân AI (AI agent) có khả năng thực hiện các tác vụ trên máy tính một cách tự động. Điều này đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc phát triển công nghệ AI tự trị, hứa hẹn mang lại nhiều tiềm năng to lớn nhưng cũng đi kèm với những thách thức không nhỏ. Claude được thiết kế để tương tác với môi trường máy tính như một con người, điều khiển con trỏ chuột, gõ văn bản và thực hiện các tác vụ phức tạp hơn.</p> <p><strong>2. Khả năng đáng kinh ngạc của Claude 3.5 Sonnet</strong></p> <p>Phiên bản mới nhất, Claude 3.5 Sonnet, được Anthropic tung ra cho các nhà phát triển, thể hiện khả năng xử lý các tác vụ máy tính ấn tượng. Theo thông cáo báo chí, Claude có thể:</p> <ul> <li><strong>Điền vào các biểu mẫu:</strong> Claude có thể tự động điền thông tin vào các biểu mẫu trực tuyến, rút ngắn thời gian và công sức cho người dùng.</li> <li><strong>Lên kế hoạch cho các chuyến đi:</strong> Từ việc đặt lịch hẹn đến tìm kiếm thông tin chuyến bay và khách sạn, Claude hỗ trợ người dùng lên kế hoạch cho các chuyến đi một cách hiệu quả.</li> <li><strong>Xây dựng trang web:</strong> Claude thậm chí có thể tạo ra các trang web đơn giản, giúp người dùng tiết kiệm thời gian và chi phí.</li> </ul> <p>Anthropic đã công khai các bản demo minh họa cho thấy Claude thực hiện các tác vụ này như thế nào, ví dụ như sử dụng dữ liệu từ bảng tính và các tab đang mở trên màn hình để điền vào một biểu mẫu. Các bản demo khác, được Financial Times và Wired xem xét, cho thấy Claude lên lịch hẹn cho một chuyến đi ngắm bình minh ở San Francisco và tự xây dựng một trang web giới thiệu bản thân.</p> <p><strong>3. So sánh với các đối thủ cạnh tranh</strong></p> <p>Anthropic đang cạnh tranh trực tiếp với OpenAI, chủ sở hữu của ChatGPT. Việc ra mắt Claude 3.5 Sonnet được xem là một động thái nhằm khẳng định vị thế của Anthropic trong cuộc đua phát triển AI. Mặc dù Claude được đánh giá cao về khả năng, Anthropic cũng thừa nhận rằng mô hình vẫn còn ở giai đoạn thử nghiệm, đôi khi còn gặp lỗi và chưa được hoàn thiện.</p> <p>Gần đây, Microsoft cũng đã ra mắt sản phẩm Copilot Studio, cho phép các công ty xây dựng tác nhân AI tự trị riêng của họ. Một số công ty hàng đầu như McKinsey, Clifford Chance và Pets at Home đã sử dụng Copilot Studio để tự động hoá các công việc như xử lý yêu cầu của khách hàng, lên lịch cuộc họp, v.v.</p> <p><strong>4. Những lo ngại về việc thay thế nhân lực</strong></p> <p>Việc phát triển các tác nhân AI tự trị như Claude và Copilot Studio đang dấy lên những lo ngại về việc thay thế lao động. Các công ty công nghệ và nhà đầu tư coi đây là một hướng phát triển đầy tiềm năng, nhưng việc xây dựng và vận hành các hệ thống AI như vậy đòi hỏi chi phí khổng lồ. OECD đã cảnh báo rằng những nghề nghiệp có kỹ năng cao là đối tượng có nguy cơ bị tự động hóa cao nhất, chiếm khoảng 1/4 tổng số việc làm tại 38 quốc gia thành viên.</p> <p><strong>5. Quan điểm của các chuyên gia</strong></p> <p>Andrew Rogoyski, giám đốc Viện Trí tuệ Nhân tạo Lấy Con người Làm Trung Tâm tại Đại học Surrey, cho rằng ngành công nghệ đang đứng trước ngưỡng cửa của việc ứng dụng rộng rãi các tác nhân tự trị. Ông nhấn mạnh hai mặt của vấn đề: một là cơ hội để nâng cao hiệu quả công việc và tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại; hai là nguy cơ AI sẽ dần thay thế con người trong công việc.</p> <p><strong>6. Kết luận</strong></p> <p>Claude AI của Anthropic là một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực AI tự trị. Khả năng tự động hóa các công việc văn phòng của Claude mang lại nhiều tiềm năng to lớn, nhưng cũng đặt ra những thách thức về việc thay thế nhân lực và những tác động xã hội rộng lớn hơn. Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ này đòi hỏi sự cân nhắc kỹ lưỡng từ phía các nhà phát triển, chính phủ và xã hội để đảm bảo AI được sử dụng một cách có trách nhiệm và bền vững.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Claude AI: Công cụ Trí tuệ Nhân tạo Mới, Khả năng Tự Động Hoá Công Việc Văn Phòng

Claude AI: Công cụ Trí tuệ Nhân tạo Mới, Khả năng Tự Động Hoá Công Việc Văn Phòng Mục lục: Giới thiệu Claude AI và Anthropic Khả năng đá...

Read more »

Để Bảo Mật Thông Tin Khách Hàng, Trang Web Quà Tặng Trực Tuyến Sử Dụng Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Llama

<h2 id="section-0">Để Bảo Mật Thông Tin Khách Hàng, Trang Web Quà Tặng Trực Tuyến Sử Dụng Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Llama</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu về Untukmu.AI và thách thức bảo mật dữ liệu</li> <li>Tại sao Llama là lựa chọn phù hợp?</li> <li>Phương pháp suy luận phân tách (Split Inference)</li> <li>Minh bạch dữ liệu và chính sách bảo mật của Untukmu.AI</li> <li>Hướng đi trong tương lai</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu về Untukmu.AI và thách thức bảo mật dữ liệu</strong></p> <p>Trong kỷ nguyên số, việc bảo mật thông tin cá nhân là mối quan tâm hàng đầu của người dùng. Untukmu.AI, một nền tảng của Indonesia chuyên cung cấp các đề xuất quà tặng cá nhân hóa cho sinh nhật, kỷ niệm và các ngày lễ doanh nghiệp, đã nhận thức được điều này. Họ đối mặt với một thách thức lớn: tận dụng sức mạnh của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để cá nhân hóa trải nghiệm người dùng mà không xâm phạm quyền riêng tư của họ. Việc sử dụng LLM thường đòi hỏi việc cung cấp dữ liệu người dùng, tạo ra rủi ro về bảo mật thông tin. Để giải quyết vấn đề này, Untukmu.AI đã tìm đến một giải pháp sáng tạo.</p> <p><strong>2. Tại sao Llama là lựa chọn phù hợp?</strong></p> <p>Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như Llama nổi bật với khả năng trích xuất thông tin giá trị từ văn bản không cấu trúc. Tuy nhiên, việc này đòi hỏi dữ liệu phải được đưa vào mô hình, gây ra rủi ro bảo mật nếu dữ liệu đó nhạy cảm. Triển khai các mô hình trọng số mở (open weight models) tại chỗ (on-premises) có thể giảm thiểu rủi ro, nhưng chi phí tài nguyên cao thường khiến giải pháp này không khả thi, đặc biệt là cho các ứng dụng biên (edge applications).</p> <p>Sau khi đánh giá nhiều lựa chọn khác nhau cho các nhiệm vụ trích xuất thực thể và đề xuất sản phẩm, nhóm phát triển của Untukmu.AI đã chọn Llama 3.1 8B. Lựa chọn này dựa trên sự cân bằng lý tưởng giữa chất lượng đầu ra và hiệu quả sử dụng tài nguyên. Llama 3.1 8B hoạt động hiệu quả mà không cần tinh chỉnh (fine-tuning), một lợi thế đáng kể về mặt kỹ thuật. Thêm vào đó, lộ trình phát triển của Llama với các phiên bản đa phương thức (multimodal) trong tương lai, như phiên bản 405B được đồn đại (chưa được phát hành tại thời điểm đó), đã củng cố quyết định của họ.</p> <p><strong>3. Phương pháp suy luận phân tách (Split Inference)</strong></p> <p>Giải pháp then chốt của Untukmu.AI là sử dụng phương pháp suy luận phân tách (split inference). Trong phương pháp này, 32 lớp biến áp (transformer layers) của mô hình Llama được chia thành hai điểm kiểm tra (checkpoints). Điểm kiểm tra đầu tiên xử lý lớp biến áp đầu tiên, trong khi điểm kiểm tra thứ hai xử lý 31 lớp còn lại và lớp đầu ra. Hai điểm kiểm tra này hoạt động riêng biệt trên thiết bị biên (edge device) của người dùng và trên máy chủ (cloud) của Untukmu.AI.</p> <p>Quá trình hoạt động như sau:</p> <ul> <li>Một lời nhắc (prompt) được gửi đến người dùng, thường là các câu hỏi được định nghĩa trước.</li> <li>Lời nhắc này được kết hợp với dữ liệu người dùng và được làm sạch (sanitize) trước khi xử lý.</li> <li>Phần đầu của lời nhắc được xử lý trên thiết bị biên để tạo ra tensor lớp đầu tiên.</li> <li>Tensor này được gửi đến máy chủ, nơi các phép tính còn lại dự đoán token tiếp theo, sau đó được gửi lại thiết bị biên.</li> <li>Quá trình này lặp lại cho đến khi phát hiện token dừng (stop token).</li> <li>Máy chủ chuyển đổi danh sách token thành văn bản đầy đủ và gửi lại cho cả người dùng và bên thứ ba.</li> </ul> <p><strong>4. Minh bạch dữ liệu và chính sách bảo mật của Untukmu.AI</strong></p> <p>Để đảm bảo minh bạch, giao diện người dùng của Untukmu.AI hiển thị ba bản tóm tắt tin nhắn: lời nhắc của hệ thống, hồ sơ khách hàng và đề xuất sản phẩm. Điều này cho phép người dùng theo dõi cách dữ liệu của họ được sử dụng. Chính sách bảo mật của công ty khẳng định người dùng có quyền truy cập đầy đủ vào tất cả thông tin của mình. Untukmu.AI với tư cách là nhà cung cấp dịch vụ chỉ có quyền truy cập vào mọi thứ ngoại trừ dữ liệu cá nhân của khách hàng. Các nhà cung cấp bên thứ ba không thể xem dữ liệu cá nhân của khách hàng hoặc lời nhắc của Untukmu.AI, nhưng họ có thể xem lời nhắc của riêng họ và đầu ra kết quả.</p> <p><strong>5. Hướng đi trong tương lai</strong></p> <p>Phương pháp suy luận phân tách, đặc biệt khi sử dụng các mô hình Llama lớn hơn, hứa hẹn giải pháp bảo mật dữ liệu hiệu quả cho các ngành cần xử lý lượng lớn dữ liệu không cấu trúc. Trong bối cảnh kết thúc thời đại cookie và lo ngại ngày càng tăng về quyền riêng tư, việc triển khai trên thiết bị biên đang chuyển từ một giải pháp nhỏ lẻ thành một nhu cầu thiết yếu. Ưu tiên hiện tại của Untukmu.AI là tối ưu hóa phương pháp suy luận phân tách để đảm bảo chất lượng đầu ra cao, đồng thời ngăn chặn việc dữ liệu khách hàng bị lộ hoàn toàn cho nhà cung cấp dịch vụ hoặc hệ thống bên thứ ba. Tuy nhiên, công ty luôn nghiên cứu các cách thức đổi mới để bảo vệ dữ liệu khách hàng tốt hơn nữa.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Để Bảo Mật Thông Tin Khách Hàng, Trang Web Quà Tặng Trực Tuyến Sử Dụng Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Llama

Để Bảo Mật Thông Tin Khách Hàng, Trang Web Quà Tặng Trực Tuyến Sử Dụng Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Llama Mục lục: Giới thiệu về Untukmu.AI và th...

Read more »

Google ra mắt công cụ phát hiện văn bản do AI tạo dễ dàng

<h2 id="section-0">Google ra mắt công cụ phát hiện văn bản do AI tạo dễ dàng</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu về công cụ phát hiện văn bản AI của Google</li> <li>Cơ chế hoạt động của công nghệ SynthID</li> <li>Ưu điểm và hạn chế của công nghệ SynthID</li> <li>Ý kiến chuyên gia và tầm nhìn tương lai</li> <li>Kết luận</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu về công cụ phát hiện văn bản AI của Google</strong></p> <p>Trong cuộc đua vũ trang giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và khả năng phát hiện AI, Google DeepMind vừa đánh dấu một bước tiến quan trọng. Họ đã công bố và mở nguồn công cụ SynthID, một công nghệ đánh dấu nước (watermarking) thông minh giúp phát hiện dễ dàng văn bản được tạo ra bởi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), đặc biệt là chatbot Gemini của chính Google. Việc này được thực hiện sau nhiều tháng Google DeepMind âm thầm áp dụng công nghệ này cho các phản hồi của Gemini, nhằm ngăn chặn sự lạm dụng AI trong việc tạo thông tin sai lệch, gian lận học tập và kinh doanh. SynthID không chỉ giúp phát hiện văn bản do AI tạo mà còn là bước đệm quan trọng trong việc phát triển các công cụ nhận dạng AI đáng tin cậy hơn.</p> <p><strong>2. Cơ chế hoạt động của công nghệ SynthID</strong></p> <p>SynthID vận hành dựa trên nguyên tắc đánh dấu nước thống kê. Thay vì chèn dấu hiệu trực quan, công nghệ này tinh vi hơn bằng cách điều chỉnh xác suất xuất hiện của các từ (token) trong quá trình AI tạo văn bản. Thuật toán "tournament sampling" được sử dụng, tạo ra một chữ ký thống kê khó bị phát hiện nhưng có thể được phần mềm chuyên dụng nhận diện. Quá trình này diễn ra như một giải đấu, các từ được ghép đôi ngẫu nhiên và từ nào có điểm số cao hơn theo hàm đánh dấu nước sẽ thắng, tiến tới vòng đấu tiếp theo cho đến khi chỉ còn một từ duy nhất. Phương pháp nhiều lớp này tăng độ phức tạp, làm khó các nỗ lực phá mã hoặc loại bỏ dấu hiệu.</p> <p><strong>3. Ưu điểm và hạn chế của công nghệ SynthID</strong></p> <p>SynthID sở hữu nhiều ưu điểm đáng kể:</p> <ul> <li><strong>Khả năng phát hiện cao:</strong> Nghiên cứu trên tạp chí <em>Nature</em> cho thấy SynthID vượt trội so với các công nghệ đánh dấu nước tương tự.</li> <li><strong>Ít làm biến dạng văn bản:</strong> Google đã thử nghiệm hai phiên bản SynthID, một phiên bản ưu tiên độ chính xác phát hiện (có thể làm biến dạng văn bản) và một phiên bản ít làm biến dạng văn bản hơn. Phiên bản thứ hai vẫn hoạt động hiệu quả, gần như không ảnh hưởng đến chất lượng của 20 triệu phản hồi văn bản do Gemini tạo ra trong thử nghiệm thực tế.</li> <li><strong>Mở nguồn:</strong> Google đã công khai mã nguồn, cho phép các nhà phát triển AI khác áp dụng công nghệ này vào các LLM của họ.</li> </ul> <p>Tuy nhiên, SynthID cũng có những hạn chế:</p> <ul> <li><strong>Không hoàn hảo:</strong> Một kẻ tấn công có đủ tài nguyên tính toán vẫn có thể gỡ bỏ dấu hiệu.</li> <li><strong>Hiệu quả phụ thuộc vào độ dài văn bản:</strong> Công nghệ này hoạt động tốt hơn với các phản hồi dài, có nhiều cách diễn đạt khác nhau, như bài luận hay email. Hiệu quả chưa được kiểm chứng trên các bài toán toán học hoặc lập trình.</li> </ul> <p><strong>4. Ý kiến chuyên gia và tầm nhìn tương lai</strong></p> <p>Các chuyên gia độc lập bày tỏ sự lạc quan về SynthID. Tuy không có công nghệ nào hoàn hảo, nhưng SynthID được kỳ vọng sẽ đóng góp đáng kể vào việc phát hiện thông tin sai lệch, gian lận học thuật và nhiều vấn đề khác liên quan đến nội dung AI. Nhiều chuyên gia kêu gọi các công ty AI khác học tập Google và áp dụng công nghệ tương tự. Một số chuyên gia khác lại nhấn mạnh tầm quan trọng của quy định pháp luật về việc bắt buộc đánh dấu nước cho nội dung AI để đảm bảo an toàn và thúc đẩy việc áp dụng rộng rãi công nghệ này.</p> <p><strong>5. Kết luận</strong></p> <p>Công cụ SynthID của Google DeepMind là một bước đột phá trong việc chống lại sự lạm dụng AI. Mặc dù không phải là giải pháp hoàn hảo, nhưng tính khả thi và việc mở nguồn của công nghệ này đã tạo ra một tiền lệ quan trọng cho toàn ngành công nghiệp AI. Việc kết hợp SynthID với các biện pháp khác, cùng với sự điều chỉnh pháp luật, sẽ là chìa khóa để đảm bảo sử dụng AI an toàn và có trách nhiệm 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">

Google ra mắt công cụ phát hiện văn bản do AI tạo dễ dàng

Google ra mắt công cụ phát hiện văn bản do AI tạo dễ dàng Mục lục: Giới thiệu về công cụ phát hiện văn bản AI của Google Cơ chế hoạt độn...

Read more »

Trí tuệ nhân tạo: Người bạn đồng hành, không phải kẻ thống trị - Phỏng vấn Yann LeCun

<h2 id="section-0">Trí tuệ nhân tạo: Người bạn đồng hành, không phải kẻ thống trị - Phỏng vấn Yann LeCun</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>Trí tuệ nhân tạo: Công cụ hỗ trợ, không phải kẻ thù</li> <li>Vai trò của Ấn Độ trong phát triển AI</li> <li>Mở nguồn: Chìa khóa cho tương lai AI</li> <li>AI Studio của Meta: Bước tiến mới tại Ấn Độ</li> <li>Tương lai của AI: Con đường dài đến trí tuệ nhân tạo cấp độ con người</li> <li>Kết luận</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu:</strong></p> <p>Bài viết này tóm tắt nội dung phỏng vấn ông Yann LeCun, Phó Chủ tịch và nhà khoa học trưởng về AI của Meta, tại Hội nghị Thượng đỉnh "Xây dựng với AI" lần đầu tiên của Meta được tổ chức tại Bangalore, Ấn Độ. Ông LeCun, một trong những nhân vật hàng đầu thế giới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đã chia sẻ những quan điểm sâu sắc về tương lai của AI, vai trò của Ấn Độ trong lĩnh vực này và tầm quan trọng của công nghệ nguồn mở.</p> <p><strong>2. Trí tuệ nhân tạo: Công cụ hỗ trợ, không phải kẻ thù:</strong></p> <p>Ông LeCun khẳng định một quan điểm lạc quan về sự phát triển của AI: "AI sẽ không thống trị hay chiếm đoạt nhân loại, mà sẽ khuếch đại trí tuệ con người." Ông ví việc sử dụng trợ lý AI như việc có một đội ngũ người thông minh làm việc cho mình, và cho rằng những trợ lý này thường thông minh hơn người dùng. Mặc dù thừa nhận tiềm năng AI trở nên thông minh hơn con người trong tương lai, ông LeCun nhấn mạnh rằng điều này không nên gây ra nỗi sợ hãi mà nên tạo cảm hứng và trao quyền cho con người.</p> <p><strong>3. Vai trò của Ấn Độ trong phát triển AI:</strong></p> <p>Ông LeCun đánh giá cao tiềm năng của Ấn Độ trong việc định hình tương lai của AI. Ông cho rằng Ấn Độ đóng vai trò quan trọng không chỉ trong việc phát triển công nghệ AI cho thị trường nội địa mà còn cả cho thị trường quốc tế. Điều này được củng cố bởi dự đoán Meta AI, dựa trên mô hình AI mã nguồn mở Llama, sẽ trở thành trợ lý AI được sử dụng rộng rãi nhất vào cuối năm 2024, với Ấn Độ là thị trường lớn nhất. Trợ lý AI này hiện đã có sẵn bằng tiếng Anh và tiếng Hindi trên các nền tảng như WhatsApp, Instagram và Facebook.</p> <p><strong>4. Mở nguồn: Chìa khóa cho tương lai AI:</strong></p> <p>Ông LeCun nhấn mạnh tầm quan trọng của công nghệ nguồn mở trong sự phát triển của AI. Ông cho rằng mã nguồn mở không chỉ quan trọng hiện nay mà còn sẽ ngày càng quan trọng hơn trong tương lai, khi AI trở thành cơ sở hạ tầng chung được chia sẻ bởi tất cả mọi người trên thế giới. Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho sự hợp tác và phát triển toàn cầu trong lĩnh vực AI.</p> <p><strong>5. AI Studio của Meta: Bước tiến mới tại Ấn Độ:</strong></p> <p>Bà Sandhya Devanathan, Phó Chủ tịch Meta Ấn Độ, đã công bố ra mắt AI Studio tại Ấn Độ – quốc gia đầu tiên được tiếp cận ngoài Hoa Kỳ. AI Studio cho phép người dùng tạo ra các hình đại diện AI (avatar) dựa trên mô hình Llama, thường được xem là các hình ảnh kỹ thuật số phản ánh sở thích cá nhân của họ.</p> <p><strong>6. Tương lai của AI: Con đường dài đến trí tuệ nhân tạo cấp độ con người:</strong></p> <p>Mặc dù có những tiến bộ đáng kể, ông LeCun cũng thừa nhận rằng ngay cả các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiện nay cũng chưa thông minh bằng một đứa trẻ bốn tuổi. Điều này cho thấy con đường đến trí tuệ nhân tạo ở mức độ con người còn rất xa. Tuy nhiên, ông LeCun cũng khẳng định rằng AI thế hệ mới là một trong năm trụ cột cốt lõi của Meta, và công ty đang nỗ lực phát triển các hệ thống AI thế hệ tiếp theo với mục tiêu đạt được trí tuệ nhân tạo ở cấp độ con người. Một trong những dự án này, được gọi nội bộ là Trí tuệ Máy móc Nâng cao (AMI), nhằm mục đích khắc phục những hạn chế hiện nay của LLM.</p> <p><strong>7. Kết luận:</strong></p> <p>Phỏng vấn với ông Yann LeCun mang đến một cái nhìn tổng quan về những thành tựu và thách thức trong lĩnh vực AI. Quan điểm lạc quan nhưng thực tế của ông LeCun, cùng với sự chú trọng vào công nghệ nguồn mở và vai trò ngày càng quan trọng của Ấn Độ, đã vẽ nên một bức tranh tương lai đầy hứa hẹn cho AI như một công cụ hỗ trợ đắc lực cho con người, chứ không phải là mối đe dọa tồn tại.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Trí tuệ nhân tạo: Người bạn đồng hành, không phải kẻ thống trị - Phỏng vấn Yann LeCun

Trí tuệ nhân tạo: Người bạn đồng hành, không phải kẻ thống trị - Phỏng vấn Yann LeCun Mục lục: Giới thiệu Trí tuệ nhân tạo: Công cụ hỗ ...

Read more »

Nâng cao RAG với Đồ thị Kiến thức: Tích hợp Llama 3.1, NVIDIA NIM và LangChain cho AI Động

<h2 id="section-0">Nâng cao RAG với Đồ thị Kiến thức: Tích hợp Llama 3.1, NVIDIA NIM và LangChain cho AI Động</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu về RAG và Đồ thị Kiến thức</li> <li>Tại sao lại chọn tạo truy vấn động?</li> <li>Thiết lập Đồ thị Kiến thức với Neo4j</li> <li>Thiết lập Môi trường LLM với NVIDIA NIM và Llama 3.1</li> <li>Định nghĩa Công cụ (Tool) với LangChain</li> <li>Tạo Agent LLM dựa trên Đồ thị</li> <li>Kết luận</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu về RAG và Đồ thị Kiến thức</strong></p> <p>Retrieval-Augmented Generation (RAG) – sinh mã tăng cường bằng truy xuất – là một phương pháp mạnh mẽ để xây dựng các hệ thống AI có khả năng truy cập và xử lý thông tin từ các nguồn dữ liệu khác nhau. Trong khi hầu hết các ứng dụng RAG tập trung vào văn bản không cấu trúc (như tài liệu công ty, hướng dẫn sử dụng…), tiềm năng của RAG khi hoạt động trên dữ liệu có cấu trúc, đặc biệt là đồ thị kiến thức, vẫn còn rất lớn. Đồ thị kiến thức, với khả năng biểu diễn mối quan hệ phức tạp giữa các thực thể, cung cấp một nền tảng lý tưởng cho RAG, cho phép hệ thống AI trả lời các câu hỏi phức tạp và chính xác hơn. Bài viết này sẽ trình bày cách xây dựng một agent RAG dựa trên đồ thị kiến thức, sử dụng Llama 3.1, NVIDIA NIM và LangChain.</p> <p><strong>2. Tại sao lại chọn tạo truy vấn động?</strong></p> <p>Một cách tiếp cận phổ biến là sử dụng LLM để tự động tạo các truy vấn cơ sở dữ liệu để truy xuất thông tin từ đồ thị kiến thức. Tuy nhiên, phương pháp này vẫn còn nhiều hạn chế về độ chính xác và tính ổn định. Vì vậy, chúng ta sẽ sử dụng phương pháp tạo truy vấn động. Thay vì để LLM tự tạo toàn bộ truy vấn, phương pháp này sử dụng một lớp logic xác định để tạo ra truy vấn cơ sở dữ liệu dựa trên các tham số đầu vào đã được định nghĩa sẵn. Phương pháp này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng LLM hỗ trợ gọi hàm (function calling). Tính năng gọi hàm cho phép định nghĩa cách LLM chuẩn bị đầu vào có cấu trúc cho một hàm, đảm bảo quá trình tạo truy vấn được kiểm soát chặt chẽ và nhất quán, đồng thời vẫn cho phép linh hoạt trong đầu vào của người dùng.</p> <p><strong>3. Thiết lập Đồ thị Kiến thức với Neo4j</strong></p> <p>Chúng ta sẽ sử dụng Neo4j, một cơ sở dữ liệu đồ thị bản địa, để lưu trữ thông tin về các sự kiện bất lợi (adverse events) từ Hệ thống Báo cáo Sự kiện Bất lợi của FDA (FAERS). Bạn có thể thiết lập một dự án Sandbox miễn phí trên cloud Neo4j, được tích hợp sẵn dữ liệu FAERS.</p> <p>Schema của đồ thị bao gồm nút Case (trường hợp) là trung tâm, liên kết với các nút khác như Drug (thuốc), Reaction (phản ứng), Outcome (kết quả), và Therapy (phương pháp điều trị). Mỗi loại thuốc được phân loại là thuốc chính, thuốc phụ, thuốc đồng thời hoặc thuốc tương tác. Các trường hợp cũng được liên kết với thông tin về nhà sản xuất, nhóm tuổi của bệnh nhân và nguồn báo cáo.</p> <p><strong>4. Thiết lập Môi trường LLM với NVIDIA NIM và Llama 3.1</strong></p> <p>Llama 3.1 là một LLM mã nguồn mở mạnh mẽ, hỗ trợ gọi hàm. Chúng ta sẽ sử dụng dịch vụ NVIDIA NIM để triển khai Llama 3.1. NVIDIA NIM cung cấp các microservices tiện lợi cho việc suy luận (inference) và hỗ trợ gọi hàm cho các mô hình Llama 3.1. Sau khi tạo tài khoản, bạn sẽ nhận được 1000 tokens, đủ để thực hiện các bước trong bài viết. Bạn cần tạo một API key và sao chép vào notebook. Ngoài ra, NVIDIA NIM cũng cho phép triển khai cục bộ (local hosting) nếu bạn có các mối quan tâm về bảo mật.</p> <p><strong>5. Định nghĩa Công cụ (Tool) với LangChain</strong></p> <p>Chúng ta sẽ định nghĩa một công cụ <code>get_side_effects</code> với bốn tham số tùy chọn: tên thuốc, độ tuổi tối thiểu, độ tuổi tối đa và nhà sản xuất. Công cụ này sẽ tạo ra một câu lệnh Cypher (ngôn ngữ truy vấn của Neo4j) để truy xuất thông tin từ đồ thị kiến thức.</p> <p><strong>6. Tạo Agent LLM dựa trên Đồ thị</strong></p> <p>Tiếp theo, chúng ta sẽ tạo một agent LLM sử dụng công cụ <code>get_side_effects</code> để trả lời các câu hỏi về tác dụng phụ của thuốc. Chúng ta sử dụng LangChain để liên kết công cụ với LLM và định nghĩa mẫu prompt (lời nhắc) bao gồm thông tin hệ thống, lịch sử hội thoại (nếu có) và đầu vào của người dùng. <code>agent_scratchpad</code> được dành riêng cho LLM để lưu trữ thông tin trung gian trong quá trình xử lý nhiều bước.</p> <p><strong>7. Kết luận</strong></p> <p>Tính năng gọi hàm trong các mô hình LLM mã nguồn mở như Llama 3.1 mở ra nhiều khả năng mới cho việc tương tác với các nguồn dữ liệu và công cụ bên ngoài một cách có cấu trúc và kiểm soát. Các agent dựa trên đồ thị kiến thức, kết hợp với các nền tảng như NVIDIA NIM, cung cấp một giải pháp mạnh mẽ và hiệu quả cho RAG, cho phép xây dựng các hệ thống AI thông minh và chính xác hơn. Việc sử dụng phương pháp tạo truy vấn động giúp đảm bảo tính nhất quán và độ tin cậy của quá trình truy xuất thông tin. Mã nguồn đầy đủ được cung cấp trên GitHub.</p><br><img alt="Blog post image" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg">

Nâng cao RAG với Đồ thị Kiến thức: Tích hợp Llama 3.1, NVIDIA NIM và LangChain cho AI Động

Nâng cao RAG với Đồ thị Kiến thức: Tích hợp Llama 3.1, NVIDIA NIM và LangChain cho AI Động Mục lục: Giới thiệu về RAG và Đồ thị Kiến thức...

Read more »