AI nguồn mở: Không có bất lợi về thương mại, theo Yann LeCun

<h2>Mở nguồn AI: Không có bất lợi về mặt thương mại, theo Yann LeCun</h2> <h3>Mục lục</h3> <ol> <li>Yann LeCun: Mở nguồn AI không mang lại bất lợi về thương mại</li> <li>Meta: Khuyến khích mở nguồn AI</li> <li>Báo cáo nội bộ của Google: Lo ngại về sự phát triển nhanh chóng của AI mở nguồn</li> <li>Kết luận</li> </ol> <h3>1. Yann LeCun: Mở nguồn AI không mang lại bất lợi về thương mại</h3> <p>Yann LeCun, nhà khoa học trưởng về AI của Meta, đã khẳng định rằng việc chia sẻ AI không mang lại bất lợi về mặt thương mại. Ông nói: "Thực sự không có bất lợi về mặt thương mại nào khi chia sẻ AI cho người khác. Nếu bạn nghiên cứu AI một cách bí mật, bạn sẽ bị tụt hậu."</p> <p>LeCun đã chia sẻ quan điểm này tại một sự kiện của nhóm nghiên cứu Lab FAIR của Meta vào ngày 30 tháng 11.</p> <h3>2. Meta: Khuyến khích mở nguồn AI</h3> <p>Meta đã công bố một số công cụ AI sáng tạo mã nguồn mở có thể sử dụng miễn phí, bao gồm Code Llama, một dịch vụ AI để viết mã máy tính. Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mã nguồn mở ban đầu của Meta được phát hành vào tháng 7 năm nay.</p> <p>LeCun và Mike Schroepfer, nhà nghiên cứu cấp cao của Meta, cho biết họ cảm thấy rằng các công ty đang bắt đầu trở nên kín tiếng về công nghệ AI của mình khi cạnh tranh ngày càng tăng.</p> <h3>3. Báo cáo nội bộ của Google: Lo ngại về sự phát triển nhanh chóng của AI mở nguồn</h3> <p>Tuy nhiên, không phải tất cả các công ty công nghệ lớn đều đồng ý với quan điểm này. Một tài liệu nội bộ bị rò rỉ của Google được viết bởi một nhân viên vào tháng 5 năm nay đã thể hiện sự do dự khi nói đến việc mở nguồn AI.</p> <p>"Mặc dù các mô hình của chúng tôi vẫn có lợi thế nhỏ về chất lượng, nhưng khoảng cách [giữa AI mã nguồn mở và Big Tech] đang thu hẹp lại một cách đáng kinh ngạc," tài liệu này viết. "Các mô hình mã nguồn mở nhanh hơn, có thể tùy chỉnh hơn, riêng tư hơn và hiệu quả hơn."</p> <h3>4. Kết luận</h3> <p>Sự phát triển nhanh chóng của AI mã nguồn mở đã làm dấy lên những tranh luận về lợi ích và rủi ro của việc chia sẻ công nghệ này. Trong khi một số công ty công nghệ lớn tỏ ra lo ngại về sự cạnh tranh từ các mô hình AI mã nguồn mở, những người ủng hộ cho rằng việc mở nguồn sẽ đẩy nhanh nghiên cứu và phát triển AI, mang lại lợi ích cho tất cả mọi người. </p> <p>Cuối cùng, việc mở nguồn AI sẽ tiếp tục là một chủ đề tranh luận trong cộng đồng AI trong thời gian tới. </p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

AI nguồn mở: Không có bất lợi về thương mại, theo Yann LeCun

Mở nguồn AI: Không có bất lợi về mặt thương mại, theo Yann LeCun Mục lục Yann LeCun: Mở nguồn AI không mang lại bất lợi về thương mại Me...

Read more »

Trí tuệ nhân tạo và tương lai hoạch định chính sách ở Nam Phi

<h2>Trí tuệ nhân tạo và tương lai hoạch định chính sách</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li><strong>Giới thiệu</strong></li> <li><strong>Tham gia hội thảo về trí tuệ nhân tạo</strong></li> <li><strong>Vai trò của mô hình ngôn ngữ lớn trong hoạch định chính sách</strong></li> <li><strong>Thách thức và cơ hội</strong></li> <li><strong>Cam kết của Đại học Stellenbosch</strong></li> <li><strong>Kết luận</strong></li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu</strong></p> <p>Bài viết này sẽ phân tích bài báo "Rethinking policymaking in the era of AI" được đăng tải trên trang web của Đại học Stellenbosch, tập trung vào vai trò của trí tuệ nhân tạo (AI) trong việc hoạch định chính sách. Bài báo đề cập đến sự tham gia của Giáo sư Willem Fourie, người đứng đầu Phòng thí nghiệm Đổi mới Chính sách của Đại học Stellenbosch, tại hội thảo nghiên cứu thường niên của Cộng đồng Nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo Mở của Meta.</p> <p><strong>2. Tham gia hội thảo về trí tuệ nhân tạo</strong></p> <p>Hội thảo được tổ chức tại văn phòng Meta ở London vào cuối tháng 10, thu hút các nhà nghiên cứu và chuyên gia trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Tại đây, Giáo sư Fourie đã trình bày về việc sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) để nâng cao tư vấn chính sách. Ông chia sẻ cả những lợi ích tiềm năng và những thách thức liên quan đến việc tích hợp LLMs vào quy trình hoạch định chính sách của Nam Phi. </p> <p><strong>3. Vai trò của mô hình ngôn ngữ lớn trong hoạch định chính sách</strong></p> <p>Giáo sư Fourie nhận định rằng AI thế hệ mở có thể đẩy nhanh tốc độ đổi mới một cách đáng kinh ngạc. Tuy nhiên, ông cũng nhấn mạnh rằng các phương pháp hoạch định chính sách truyền thống, thường phản ứng chậm và tốn thời gian, không phù hợp để thúc đẩy tác động tích cực về mặt công nghệ và xã hội. </p> <p><strong>4. Thách thức và cơ hội</strong></p> <p>Hội thảo tập trung vào việc phân tích sâu rộng về Llama 3 của Meta, ứng dụng AI trong y tế và nông nghiệp, cũng như những ảnh hưởng xã hội của AI do các chuyên gia toàn cầu trình bày. Các quan điểm của Giáo sư Fourie về đổi mới chính sách do AI thúc đẩy đã nhấn mạnh cam kết của Đại học Stellenbosch trong việc khai thác công nghệ để tiến bộ xã hội.</p> <p><strong>5. Cam kết của Đại học Stellenbosch</strong></p> <p>Là người đứng đầu Phòng thí nghiệm Đổi mới Chính sách của Đại học Stellenbosch, sáng kiến đầu tiên của loại hình này ở Châu Phi, được thành lập với sự hợp tác của Văn phòng Tổng thống, Chính phủ Đức và Quỹ Bill & Melinda Gates, Giáo sư Fourie nghiên cứu cách các công cụ khoa học dữ liệu và AI có thể giải quyết các thách thức trong bối cảnh hoạch định chính sách. </p> <p><strong>6. Kết luận</strong></p> <p>Sự tham gia của Giáo sư Fourie tại hội thảo cho thấy Đại học Stellenbosch cam kết tích hợp công nghệ tiên tiến vào phát triển chính sách, đảm bảo rằng những tiến bộ trong AI đóng góp tích cực cho xã hội. Những quan điểm của ông về các tác động đạo đức của AI trong hoạch định chính sách mang đến những kiến thức quý giá cho cả Nam Phi và cộng đồng quốc tế.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Trí tuệ nhân tạo và tương lai hoạch định chính sách ở Nam Phi

Trí tuệ nhân tạo và tương lai hoạch định chính sách Mục lục: Giới thiệu Tham gia hội thảo về trí tuệ nhân tạo Vai trò của mô hình ngôn ...

Read more »

Meta Đang Phát Triển Robot Hợp Tác với Cảm Giác Chạm và AI

<h2>Meta Đang Phát Triển Cảm Giác Chạm, Khéo Léo và Hợp Tác Robot-Con Người với AI</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Meta và Trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực robot</li> <li>Ba dự án đột phá của Meta<ul> <li>Sparsh: Cảm giác chạm dựa trên thị giác</li> <li>Digit 360: Cảm biến hình dạng ngón tay</li> <li>Digit Plexus: Nền tảng phần cứng-phần mềm đa năng</li> </ul> </li> <li>PARTNR: Tiêu chuẩn đánh giá khả năng hỗ trợ của AI trong hợp tác robot-con người</li> <li>Tầm nhìn của Meta về tương lai robot</li> </ol> <p><strong>1. Meta và Trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực robot</strong></p> <p>Meta đang dấn thân vào tương lai của robot với tầm nhìn đầy tham vọng về "AI hữu hình" – công nghệ giúp robot bắt chước tương tác giống con người thông qua cảm giác chạm, cảm nhận và suy luận. Thông qua việc hợp tác với GelSight (Mỹ) và Wonik Robotics (Hàn Quốc), Meta đang phát triển các cảm biến xúc giác cho phép robot hiểu và phản ứng với cảm giác vật lý, giúp chúng hiệu quả và nhạy bén hơn trong môi trường thực tế.</p> <p><strong>2. Ba dự án đột phá của Meta</strong></p> <p>Meta đã công bố ba dự án đột phá trong lĩnh vực này: Sparsh, Digit 360 và Digit Plexus. Những sáng tạo này nhằm nâng cao sự khéo léo của robot và tương tác robot-con người thông qua nhận thức và suy luận cảm giác chạm nâng cao.</p> <ul> <li><p><strong>Sparsh:</strong> Hợp tác với Đại học Washington và Đại học Carnegie Mellon, Sparsh tập trung vào việc cho phép robot "cảm nhận" môi trường xung quanh. Sử dụng cảm biến xúc giác dựa trên thị giác, Sparsh giúp robot xác định lượng áp lực có thể tác dụng lên vật thể mà không gây hư hại – kỹ năng cần thiết cho các nhiệm vụ như thao tác vật thể tinh tế.</p> </li> <li><p><strong>Digit 360:</strong> Nâng cảm biến xúc giác lên một tầm cao mới với cảm biến hình dạng ngón tay tích hợp hơn 18 khả năng cảm biến và hơn 8 triệu taxel (TActile piXELs). Điều này cho phép robot phát hiện và phản ứng với biến dạng đa hướng với độ chính xác cao. Điểm khác biệt của Digit 360 là các mô hình AI tích hợp, cho phép xử lý dữ liệu chạm nhanh hơn, cục bộ – tương tự như cách con người phản ứng nhanh chóng với kích thích.</p> </li> <li><p><strong>Digit Plexus:</strong> Là một nền tảng phần cứng-phần mềm linh hoạt, tích hợp nhiều cảm biến xúc giác vào một bàn tay robot duy nhất. Meta dự định chia sẻ thiết kế và mã nguồn cho Digit Plexus, nhằm thúc đẩy nghiên cứu về sự khéo léo của robot.</p> </li> </ul> <p><strong>3. PARTNR: Tiêu chuẩn đánh giá khả năng hỗ trợ của AI trong hợp tác robot-con người</strong></p> <p>Ngoài các cảm biến này, Meta còn công bố PARTNR, một tiêu chuẩn mới được thiết kế để kiểm tra khả năng của AI trong việc hỗ trợ hợp tác robot-con người. Được xây dựng trên nền tảng Habitat của Meta, PARTNR đánh giá khả năng AI hỗ trợ con người thực hiện các nhiệm vụ trong gia đình. Với 100.000 nhiệm vụ và 5.800 vật thể, tiêu chuẩn này giúp đo lường hiệu quả AI trong việc làm theo hướng dẫn ngôn ngữ tự nhiên và suy luận qua các nhiệm vụ phức tạp.</p> <p><strong>4. Tầm nhìn của Meta về tương lai robot</strong></p> <p>Với những sáng tạo này, Meta đang định vị mình là người dẫn đầu trong giai đoạn tiếp theo của robot – nơi AI không chỉ đóng vai trò là công cụ, mà còn là đối tác thực sự trong hợp tác. </p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Meta Đang Phát Triển Robot Hợp Tác với Cảm Giác Chạm và AI

Meta Đang Phát Triển Cảm Giác Chạm, Khéo Léo và Hợp Tác Robot-Con Người với AI Mục lục: Meta và Trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực robo...

Read more »

Tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tại nhà

<h2>Tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tại nhà</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu</li> <li>Khi nào nên tinh chỉnh LLM?</li> <li>Các cách tiếp cận thay thế</li> <li>Chuẩn bị dữ liệu</li> <li>Tinh chỉnh Mistral 7B với Axolotl</li> <li>Các siêu tham số và ảnh hưởng của chúng</li> <li>Tài nguyên bổ sung</li> </ol> <h3>1. Giới thiệu</h3> <p>Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) rất hiệu quả trong việc tạo văn bản và cung cấp thông tin. Tuy nhiên, chúng bị giới hạn bởi lượng dữ liệu được sử dụng để huấn luyện. </p> <p>Nếu bạn muốn LLM xử lý thông tin đặc thù cho doanh nghiệp của bạn, mô hình được huấn luyện sẵn sẽ không thể đáp ứng. Bạn có thể huấn luyện một mô hình mới, nhưng điều này đòi hỏi tài nguyên khổng lồ.</p> <p>Tin tốt là bạn có thể sử dụng một mô hình hiện có như Llama, Mistral hoặc Phi và mở rộng kiến thức hoặc điều chỉnh hành vi và phong cách của nó bằng cách sử dụng dữ liệu riêng của bạn thông qua một quá trình gọi là tinh chỉnh.</p> <p>Quá trình này vẫn cần nhiều tài nguyên tính toán so với suy luận, nhưng nhờ những tiến bộ như Low Rank Adaptation (LoRA) và biến thể lượng tử QLoRA, bạn có thể tinh chỉnh mô hình bằng một GPU duy nhất.</p> <h3>2. Khi nào nên tinh chỉnh LLM?</h3> <p>Tinh chỉnh có thể hữu ích trong các trường hợp sau:</p> <ul> <li>Thay đổi hành vi hoặc phong cách của mô hình</li> <li>Cải thiện khả năng xử lý thông tin cụ thể</li> <li>Ứng dụng mô hình cho các nhiệm vụ chuyên biệt</li> </ul> <h3>3. Các cách tiếp cận thay thế</h3> <p>Ngoài tinh chỉnh, bạn có thể sử dụng các cách tiếp cận khác để mở rộng khả năng và hành vi của LLM:</p> <ul> <li><strong>Tìm kiếm tăng cường tạo (RAG):</strong> Cung cấp cho mô hình một thư viện hoặc cơ sở dữ liệu để tham khảo. Cách tiếp cận này dễ thiết lập, ít tốn kém về mặt tính toán và có thể trích dẫn nguồn.</li> <li><strong>Kỹ thuật nhắc nhở:</strong> Dạy mô hình cách cư xử thông qua việc thiết lập các nhắc nhở. Ví dụ, bạn có thể yêu cầu mô hình tránh trả lời các câu hỏi về sức khỏe hoặc tài chính.</li> </ul> <h3>4. Chuẩn bị dữ liệu</h3> <p>Dữ liệu là yếu tố quan trọng trong tinh chỉnh LLM. Dữ liệu cần được:</p> <ul> <li><strong>Chuẩn bị cẩn thận:</strong> Làm sạch, xử lý và sắp xếp dữ liệu để đảm bảo chất lượng và tính nhất quán.</li> <li><strong>Phù hợp với mục tiêu tinh chỉnh:</strong> Chọn dữ liệu phù hợp với nhiệm vụ bạn muốn thực hiện.</li> </ul> <h3>5. Tinh chỉnh Mistral 7B với Axolotl</h3> <p>Hướng dẫn này sử dụng QLoRA để tinh chỉnh Mistral 7B. Axolotl là một công cụ mã nguồn mở giúp bạn tinh chỉnh LLM một cách dễ dàng.</p> <h3>6. Các siêu tham số và ảnh hưởng của chúng</h3> <p>Trong tinh chỉnh LLM, có nhiều siêu tham số ảnh hưởng đến quá trình huấn luyện. Hiểu cách các siêu tham số hoạt động giúp bạn điều chỉnh hiệu suất của mô hình.</p> <h3>7. Tài nguyên bổ sung</h3> <p>Nhiều tài nguyên trực tuyến có thể giúp bạn tinh chỉnh LLM hiệu quả hơn. </p> <p><strong>Lưu ý:</strong> Hướng dẫn này cung cấp thông tin tổng quan về tinh chỉnh LLM. Để tìm hiểu thêm về các khía cạnh cụ thể, hãy tham khảo các tài liệu và hướng dẫn chi tiết hơn.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tại nhà

Tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tại nhà Mục lục: Giới thiệu Khi nào nên tinh chỉnh LLM? Các cách tiếp cận thay thế Chuẩn bị dữ l...

Read more »

Trí tuệ nhân tạo có thể giúp sức khỏe tâm thần: Chatbot AI đã sẵn sàng?

<h2>Trí tuệ nhân tạo và sức khỏe tâm thần: Liệu chatbot AI đã sẵn sàng cho những cuộc đối thoại thực sự?</h2> <p><strong>Mục lục</strong></p> <ol> <li><strong>Khó khăn trong hỗ trợ sức khỏe tâm thần</strong></li> <li><strong>Nghiên cứu của HMRI về AI chatbot</strong></li> <li><strong>Kết quả nghiên cứu ban đầu</strong></li> <li><strong>Mục tiêu nghiên cứu</strong></li> <li><strong>Cách thức tham gia nghiên cứu</strong></li> <li><strong>Lời kết</strong></li> </ol> <p><strong>1. Khó khăn trong hỗ trợ sức khỏe tâm thần</strong></p> <p>Hiện nay, nhu cầu hỗ trợ sức khỏe tâm thần, đặc biệt là trong lĩnh vực nghiện ma túy và rượu, đang rất lớn. Tuy nhiên, việc đáp ứng nhu cầu này bằng con người là điều bất khả thi. Danh sách chờ của các nhà tâm lý học rất dài, và thời gian chờ đợi giữa các cuộc hẹn cũng rất lâu.</p> <p><strong>2. Nghiên cứu của HMRI về AI chatbot</strong></p> <p>Để giải quyết vấn đề này, Viện Nghiên cứu Y khoa Hunter (HMRI) đang tiến hành nghiên cứu đào tạo AI chatbot. Mục tiêu là tạo ra những chatbot có thể phản hồi tin nhắn một cách phù hợp và đồng cảm, từ đó cung cấp hỗ trợ sức khỏe tâm thần 24/7.</p> <p>Dưới sự dẫn dắt của Tiến sĩ Louise Thornton, Tiến sĩ Dara Sampson và Tiến sĩ Jamin Day từ Chương trình Nghiên cứu Sức khỏe Tâm thần HMRI, nhóm nghiên cứu đang tìm cách xác định xem liệu mọi người có thích trò chuyện với AI chatbot được đào tạo hay với chuyên viên sức khỏe tâm thần.</p> <p><strong>3. Kết quả nghiên cứu ban đầu</strong></p> <p>Nghiên cứu đang tuyển dụng 100 người tham gia vào một thử nghiệm mù nhằm đánh giá phản hồi của AI và con người đối với các câu hỏi liên quan đến sức khỏe tâm thần và nghiện ma túy và rượu. </p> <p>Tiến sĩ Louise Thornton cho biết: "Chat GPT đang trở nên rất tinh vi trong giao tiếp ngôn ngữ tự nhiên. Nó có thể đưa ra câu trả lời được viết tốt, ngữ pháp chính xác cho các câu hỏi phức tạp. Tuy nhiên, điều chúng tôi chưa biết là nó giỏi đến mức nào trong việc hiểu các tình huống phức tạp có thể liên quan đến sắc thái, mỉa mai và đọc hiểu ẩn ý."</p> <p>"Hỗ trợ nghiện ma túy và rượu cũng như sức khỏe tâm thần là vấn đề nhạy cảm. Điều chúng tôi muốn tìm hiểu là liệu AI có thể cung cấp phản hồi đồng cảm và phù hợp như các chuyên viên sức khỏe tâm thần?"</p> <p><strong>4. Mục tiêu nghiên cứu</strong></p> <p>Nghiên cứu này đặt AI cạnh tranh trực tiếp với các nhà tâm lý lâm sàng và nhân viên xã hội giàu kinh nghiệm. </p> <p>"Chúng tôi rất háo hức muốn xem kết quả vì chúng tôi có một trang web mạng xã hội được gọi là Breathing Space, nơi mọi người có thể đến với nhau. Trang web này được quản lý thủ công, đòi hỏi rất nhiều tài nguyên. Điều này khiến việc mở rộng quy mô trở nên khó khăn," Tiến sĩ Thornton chia sẻ.</p> <p>"Chúng tôi đã cố gắng thiết lập AI để thành công bằng cách đào tạo mô hình AI bằng cách cung cấp cho nó quyền truy cập vào các chương trình điều trị trực tuyến của chúng tôi về sức khỏe tâm thần và vấn đề nghiện ma túy và rượu, sau đó yêu cầu nó tạo ra phản hồi cho các loại câu hỏi và nhận xét mà chúng tôi thường nhận được trên trang web Breathing Space của chúng tôi."</p> <p>"Chúng tôi không bao giờ muốn thay thế con người nhưng chúng tôi muốn mở rộng quy mô. Điều chúng tôi hy vọng hiểu được là làm thế nào AI có thể được sử dụng để tăng cường những gì chúng tôi đang làm, để mở rộng tác động của nó."</p> <p>"Chúng tôi sẽ không bao giờ mơ tưởng đến việc triển khai nó cho đến khi nó đủ tốt. Chúng tôi muốn chắc chắn rằng nó sẽ không bị ảo giác hoặc đi chệch hướng. Nếu chúng tôi sử dụng nó, sẽ có một lời xác nhận rằng đó là một AI đang phản hồi."</p> <p>"Chúng tôi biết rằng điều đó không chỉ là cung cấp thông tin. Đó là về các phản hồi có sắc thái, cá nhân hóa, đồng cảm, thông minh. Liệu một chatbot có thể xây dựng lòng tin và sự đồng cảm như một con người? Và liệu nó vẫn hoạt động nếu người đó biết đó là một chatbot?</p> <p>"Đây chỉ là một mảnh ghép trong bức tranh. Nó không phải là một giải pháp toàn diện. Chúng tôi muốn biết làm thế nào chúng ta có thể tận dụng công nghệ này để cải thiện phạm vi tiếp cận và tác động," Tiến sĩ Thornton nói.</p> <p><strong>5. Cách thức tham gia nghiên cứu</strong></p> <p>Nghiên cứu về AI đang tuyển dụng ngay bây giờ. Đó là một cuộc khảo sát mở cửa cho những người trên 18 tuổi. Tất cả những gì bạn phải làm là đánh giá các tin nhắn được tạo bởi cả chatbot và các chuyên viên.</p> <p><strong>6. Lời kết</strong></p> <p>Nghiên cứu của HMRI về AI chatbot là một bước tiến quan trọng trong việc tìm kiếm giải pháp hiệu quả cho vấn đề thiếu hụt dịch vụ hỗ trợ sức khỏe tâm thần. Kết quả nghiên cứu này sẽ mang đến những thông tin quý báu về tiềm năng của AI trong việc nâng cao chất lượng và khả năng tiếp cận dịch vụ hỗ trợ sức khỏe tâm thần.</p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg" /></p>

Trí tuệ nhân tạo có thể giúp sức khỏe tâm thần: Chatbot AI đã sẵn sàng?

Trí tuệ nhân tạo và sức khỏe tâm thần: Liệu chatbot AI đã sẵn sàng cho những cuộc đối thoại thực sự? Mục lục Khó khăn trong hỗ trợ sức kh...

Read more »

Ollama Hỗ trợ Llama 3.2 Vision: Mở Rộng Khả Năng Xử Lý Hình Ảnh

<h2>Ollama Hỗ trợ Llama 3.2 Vision: Mở Ra Khả Năng Xử Lý Hình Ảnh Trên LLM Tại Địa Phương</h2> <p><strong>Mục lục:</strong></p> <ol> <li>Giới thiệu về Ollama và Llama 3.2 Vision</li> <li>Khả năng của Llama 3.2 Vision</li> <li>Lợi ích của Ollama trong Xử Lý Hình Ảnh</li> <li>Cập nhật mới nhất của Ollama</li> <li>Vấn đề bảo mật của Ollama</li> </ol> <p><strong>1. Giới thiệu về Ollama và Llama 3.2 Vision</strong></p> <p>Ollama là một nền tảng mã nguồn mở cho phép người dùng chạy các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tại địa phương trên máy tính của họ. Nền tảng này vừa mới được cập nhật để hỗ trợ Llama 3.2 Vision - một mô hình đa phương thức có khả năng nhận diện, lý giải và chú thích hình ảnh.</p> <p>Llama 3.2 Vision là một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đa phương thức được phát triển bởi Meta, có khả năng xử lý cả văn bản và hình ảnh. Nó có thể thực hiện các nhiệm vụ liên quan đến hình ảnh như nhận diện đối tượng, phân tích nội dung và tạo chú thích. </p> <p><strong>2. Khả năng của Llama 3.2 Vision</strong></p> <p>Llama 3.2 Vision có thể xử lý nhiều nhiệm vụ liên quan đến hình ảnh, bao gồm:</p> <ul> <li><strong>Nhận diện chữ viết tay:</strong> Phân biệt và chuyển đổi văn bản chữ viết tay thành văn bản in.</li> <li><strong>Nhận diện đối tượng:</strong> Xác định và phân loại các đối tượng trong hình ảnh.</li> <li><strong>Tạo chú thích:</strong> Mô tả ngắn gọn và chính xác về nội dung của hình ảnh.</li> <li><strong>Phân tích trực quan dữ liệu:</strong> Phân tích và tóm tắt thông tin trong các biểu đồ và biểu đồ.</li> <li><strong>Hỗ trợ câu hỏi và trả lời:</strong> Trả lời các câu hỏi liên quan đến nội dung của hình ảnh.</li> </ul> <p><strong>3. Lợi ích của Ollama trong Xử Lý Hình Ảnh</strong></p> <p>Việc Ollama hỗ trợ Llama 3.2 Vision mang lại nhiều lợi ích cho người dùng:</p> <ul> <li><strong>Xử lý hình ảnh tại địa phương:</strong> Ollama cho phép người dùng chạy các mô hình LLM tại địa phương trên thiết bị của họ, loại bỏ sự cần thiết phải tải hình ảnh lên đám mây, do đó bảo mật dữ liệu của người dùng.</li> <li><strong>Hỗ trợ đa dạng các tác vụ:</strong> Ollama cung cấp khả năng xử lý hình ảnh đa dạng, từ nhận diện chữ viết tay đến tạo chú thích và phân tích dữ liệu trực quan.</li> <li><strong>Hoạt động hiệu quả:</strong> Ollama được thiết kế để tối ưu hóa hiệu suất và mang lại kết quả nhanh chóng.</li> </ul> <p><strong>4. Cập nhật mới nhất của Ollama</strong></p> <p>Phiên bản v0.4 của Ollama đã được phát hành, mang đến nhiều cải tiến, bao gồm:</p> <ul> <li><strong>Hỗ trợ Llama 3.2 Vision:</strong> Người dùng giờ đây có thể sử dụng Llama 3.2 Vision trong cả hai phiên bản 11B và 90B.</li> <li><strong>Nâng cao tốc độ:</strong> Ollama đã tối ưu hóa tốc độ xử lý cho các yêu cầu tiếp theo đến mô hình vision.</li> <li><strong>Hỗ trợ Safetensors:</strong> Ollama có thể nhập các mô hình từ Safetensors mà không cần Modelfile khi chạy "ollama create my-model".</li> </ul> <p><strong>5. Vấn đề bảo mật của Ollama</strong></p> <p>Mặc dù Ollama có nhiều ưu điểm, nhưng gần đây, một báo cáo đã phát hiện ra 6 lỗ hổng bảo mật nghiêm trọng trong nền tảng này, trong đó 4 lỗ hổng đã được vá trong bản cập nhật mới. Hai lỗ hổng còn lại đang được các nhà phát triển Ollama điều tra.</p> <p>Các lỗ hổng bảo mật này có thể cho phép kẻ tấn công thực hiện nhiều hành động độc hại, bao gồm tấn công từ chối dịch vụ (DoS), đầu độc mô hình, đánh cắp mô hình và nhiều hơn nữa.</p> <p><strong>Kết luận:</strong></p> <p>Ollama là một công cụ mạnh mẽ cho phép người dùng chạy LLM tại địa phương trên máy tính của họ. Việc hỗ trợ Llama 3.2 Vision mở rộng thêm khả năng xử lý hình ảnh cho nền tảng này. Tuy nhiên, các lỗ hổng bảo mật gần đây cần được giải quyết để đảm bảo an ninh và bảo mật cho người dùng. </p> <p><img alt="Logo" src="https://blogger.googleusercontent.com/img/b/R29vZ2xl/AVvXsEjrwz9PG3ltGG7b-dJ4KGk3s069Qm95v6sNrat4kvH0lfkQfaNlJaH9zwxr8dpplA6PuIRfSF37QHQNHMbLPv5L3qtUcPF13MFopQhf4DEsNlGlpTRWPCJiFKQyLn2U7FALiR1Y7Qmn9RnrPu9YeuJv2Cne8sMo84Yjl2ukMgJqXbUu4C7coTJ44-0vNsBY/s16000/logo-new.jpg"></p>

Ollama Hỗ trợ Llama 3.2 Vision: Mở Rộng Khả Năng Xử Lý Hình Ảnh

Ollama Hỗ trợ Llama 3.2 Vision: Mở Ra Khả Năng Xử Lý Hình Ảnh Trên LLM Tại Địa Phương Mục lục: Giới thiệu về Ollama và Llama 3.2 Vision ...

Read more »