Agent.ai.vn

Google AI Studio: Giao diện mới lấy cảm hứng từ Gemini

<h1>Google AI Studio: Cập nhật giao diện người dùng lấy cảm hứng từ Gemini</h1>
Mục lục
<ul>
<li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u">Giới thiệu</a></li>
<li><a href="#c%E1%BA%ADp-nh%E1%BA%ADt-api-gemini">Cập nhật API Gemini</a></li>
<li><a href="#thi%E1%BA%BFt-k%E1%BA%BF-l%E1%BA%A1i-giao-di%E1%BB%87n-ng%C6%B0%E1%BB%9Di-d%C3%B9ng-ai-studio">Thiết kế lại giao diện người dùng AI Studio</a></li>
<li><a href="#ph%E1%BA%A3n-h%E1%BB%93i-t%E1%BB%AB-ng%C6%B0%E1%BB%9Di-d%C3%B9ng">Phản hồi từ người dùng</a></li>
<li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li>
</ul>

<h2>Giới thiệu</h2>
Bài viết này tóm tắt thông tin về các cập nhật gần đây của Google liên quan đến mô hình Gemini và nền tảng AI Studio. Google đã công bố những cải tiến đáng kể, bao gồm việc cập nhật API của Gemini và thiết kế lại giao diện người dùng (UI) của AI Studio.

<h2>Cập nhật API Gemini</h2>
Mô hình Gemini-exp-1114 (phiên bản thử nghiệm từ tháng 11 năm 2014) hiện đã được Google cung cấp thông qua API. Điều này cho phép các nhà phát triển tích hợp Gemini vào các ứng dụng và dự án của họ.

<h2>Thiết kế lại giao diện người dùng AI Studio</h2>
Bên cạnh việc cập nhật API Gemini, Google cũng đang phát triển một bản cập nhật giao diện người dùng cho AI Studio. Bản cập nhật này hướng tới việc tạo ra một giao diện mượt mà hơn, hiện đại hơn và nhất quán hơn với sản phẩm Gemini dành cho người dùng. Điểm nhấn chính là việc bổ sung các bong bóng chat chuẩn hóa, mang lại trải nghiệm tương tác giống như một cuộc trò chuyện truyền thống. Hiện tại, giao diện của AI Studio có vẻ cứng nhắc hơn và ít tính tương tác. Việc cập nhật nhằm mục đích khắc phục điểm yếu này, mang đến trải nghiệm thân thiện hơn cho người dùng.

<h2>Phản hồi từ người dùng</h2>
Nhiều người dùng đã bày tỏ sự đồng tình với việc cập nhật giao diện người dùng AI Studio, cho rằng đây là một bước tiến cần thiết. Tuy nhiên, cũng có một số ý kiến cho rằng thiết kế hiện tại đã đủ tốt và không cần thay đổi.

<h2>Kết luận</h2>
Các cập nhật về API Gemini và giao diện người dùng AI Studio đánh dấu những bước tiến quan trọng của Google trong việc phát triển và phổ cập công nghệ AI. Sự thay đổi này hứa hẹn sẽ mang lại trải nghiệm tốt hơn cho cả nhà phát triển và người dùng cuối. Những phản hồi từ người dùng sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc hoàn thiện quá trình cập nhật này.

Google AI Studio: Giao diện mới lấy cảm hứng từ Gemini

Google AI Studio: Cập nhật giao diện người dùng lấy cảm hứng từ Gemini Mục lục Giới thiệu Cập nhật API Gemini Thiết kế lại giao diện ng...

tháng 11 18, 2024

Microsoft công bố bộ dữ liệu hướng dẫn 1 triệu cặp cho huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn

<h1>Microsoft công bố bộ dữ liệu hướng dẫn tổng hợp khổng lồ cho việc huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn</h1>
Mục lục
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Bộ dữ liệu AgentInstruct-1M-v1</li>
<li>Khung AgentInstruct và những lợi ích</li>
<li>Tầm quan trọng và ý nghĩa</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu
Việc huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) dựa trên hướng dẫn đã tạo ra bước đột phá trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), cho phép tạo ra các phản hồi mạch lạc và phù hợp với ngữ cảnh. Tuy nhiên, việc tiếp cận các bộ dữ liệu hướng dẫn-phản hồi chất lượng cao, đa dạng và chuyên biệt vẫn là một thách thức lớn. Các phương pháp huấn luyện truyền thống thường phụ thuộc vào các bộ dữ liệu được tuyển chọn cẩn thận, tốn kém và mất nhiều thời gian để phát triển. Hơn nữa, các bộ dữ liệu này có thể thiếu sự đa dạng cần thiết để tinh chỉnh LLM trên nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm chỉnh sửa văn bản, viết sáng tạo và lập trình. Điều này hạn chế khả năng triển khai LLM được tối ưu hóa cho các ứng dụng thực tế.
2. Bộ dữ liệu AgentInstruct-1M-v1
Để giải quyết những thách thức này, Microsoft Research đã công bố một bộ dữ liệu đột phá gồm 1 triệu cặp hướng dẫn-phản hồi tổng hợp, được đặt tên là AgentInstruct-1M-v1. Bộ dữ liệu này, được tạo ra bằng khung AgentInstruct tiên tiến, là một tập hợp các nhiệm vụ tổng hợp hoàn toàn. Bao gồm các khả năng đa dạng như chỉnh sửa văn bản, viết sáng tạo, lập trình và hiểu đọc, bộ dữ liệu này là một bước tiến đáng kể trong việc cho phép tinh chỉnh hướng dẫn cho các mô hình ngôn ngữ cơ sở. Bằng cách tận dụng các nguồn văn bản web công khai, Microsoft Research đã tạo ra một kho dữ liệu không chỉ rộng lớn mà còn đại diện cho các trường hợp sử dụng trong thế giới thực.
AgentInstruct-1M-v1 là một tập con của một bộ dữ liệu lớn hơn bao gồm khoảng 25 triệu cặp hướng dẫn-phản hồi. Đáng chú ý, bộ dữ liệu lớn hơn này đã đóng vai trò quan trọng trong việc huấn luyện mô hình Mistral-7b, dẫn đến việc nâng cấp mô hình Orca-3-Mistral. Những bộ dữ liệu tổng hợp này giải quyết vấn đề về quy mô và đa dạng, tạo nền tảng vững chắc để nâng cao hiệu suất của LLM trên nhiều điểm chuẩn.
3. Khung AgentInstruct và những lợi ích
Khung AgentInstruct, nền tảng của bộ dữ liệu này, tổng hợp các cặp hướng dẫn-phản hồi bằng cách xử lý các nguồn văn bản web. Phương pháp này đảm bảo khả năng mở rộng, cho phép tạo ra các bộ dữ liệu khổng lồ mà không cần can thiệp thủ công. Dữ liệu thu được bao gồm nhiều loại nhiệm vụ và lời nhắc, nắm bắt được sự tinh tế trên các lĩnh vực sáng tạo, kỹ thuật và phân tích.
Ứng dụng đáng chú ý nhất của bộ dữ liệu là vai trò của nó trong việc huấn luyện Orca-3-Mistral, một phiên bản nâng cấp của Mistral-7b. So với phiên bản tiền nhiệm, Orca-3-Mistral thể hiện sự cải thiện hiệu suất ấn tượng trên nhiều điểm chuẩn. Những cải tiến chính bao gồm: tăng 40% trên AGIEval (Đánh giá Trí tuệ Tổng quát), 19% trên MMLU (Hiểu ngôn ngữ đa nhiệm quy mô lớn), 54% trên GSM8K (giải toán), 38% trên BBH (Big Bench Hard) và 45% trên AlpacaEval. Những số liệu này nhấn mạnh tác động chuyển đổi của các bộ dữ liệu tổng hợp trong phương pháp tinh chỉnh hướng dẫn.
4. Tầm quan trọng và ý nghĩa
Việc phát hành AgentInstruct-1M-v1 có ý nghĩa to lớn đối với cộng đồng NLP và AI. Thứ nhất, nó dân chủ hóa việc tiếp cận dữ liệu tinh chỉnh hướng dẫn chất lượng cao, mở đường cho các nhà nghiên cứu và nhà phát triển thử nghiệm và nâng cao LLM mà không bị ràng buộc bởi các nguồn lực hạn chế liên quan đến việc tạo ra bộ dữ liệu thủ công. Thứ hai, bản chất tổng hợp của bộ dữ liệu giúp tránh được các vấn đề về quyền riêng tư và cấp phép thường gặp khi sử dụng dữ liệu độc quyền, đảm bảo tuân thủ đạo đức và pháp luật.
Sự cải thiện hiệu suất đạt được với Orca-3-Mistral làm nổi bật lợi ích thực tế của bộ dữ liệu. Ví dụ, sự cải thiện 54% trên GSM8K cho thấy tiềm năng của nó trong việc nâng cao khả năng giải quyết vấn đề của các mô hình, một yêu cầu quan trọng trong các môi trường giáo dục và chuyên nghiệp. Tương tự, mức tăng 40% trên AGIEval phản ánh trí tuệ tổng quát được nâng cao, làm cho các mô hình đáng tin cậy hơn đối với các nhiệm vụ ra quyết định. Những kết quả này xác nhận thiết kế của bộ dữ liệu và khả năng thúc đẩy sự tiến bộ rõ rệt trong hiệu suất của LLM.
5. Kết luận
Việc Microsoft Research phát hành 1 triệu cặp hướng dẫn tổng hợp đánh dấu một bước ngoặt quan trọng trong nghiên cứu AI. Bằng cách giải quyết những hạn chế của các bộ dữ liệu tinh chỉnh hướng dẫn hiện có, bộ dữ liệu AgentInstruct-1M-v1 trao quyền phát triển các LLM linh hoạt, hiệu quả và có khả năng hơn. Những lợi ích liên quan, được chứng minh bằng hiệu suất điểm chuẩn của Orca-3-Mistral, nhấn mạnh giá trị của các bộ dữ liệu tổng hợp trong việc khắc phục các thách thức về khả năng mở rộng.
Khi lĩnh vực NLP tiếp tục phát triển, những sáng kiến như thế này không chỉ đẩy mạnh giới hạn của những gì LLM có thể đạt được mà còn giảm bớt rào cản cho sự đổi mới. Đối với các nhà nghiên cứu, nhà phát triển và người dùng cuối, các cặp hướng dẫn tổng hợp của Microsoft đại diện cho một bước tiến đầy hứa hẹn hướng tới việc xây dựng các hệ thống AI thông minh hơn, đáng tin cậy hơn, đáp ứng được sự phức tạp của thế giới thực.

Microsoft công bố bộ dữ liệu hướng dẫn 1 triệu cặp cho huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn

Microsoft công bố bộ dữ liệu hướng dẫn tổng hợp khổng lồ cho việc huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn Mục lục Giới thiệu Bộ dữ liệu AgentIns...

tháng 11 18, 2024

LLM và Hiện Tượng "Lỗi Đảo Ngược": Thách Thức và Giải Pháp

<h1>LLM và "Lỗi Đảo Ngược": Thách thức và Giải pháp</h1>
Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu về "Lỗi Đảo Ngược" trong Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)</li>
<li>Nguyên nhân của "Lỗi Đảo Ngược"</li>
<li>Phương pháp khắc phục: Tối ưu hóa Mô hình Ngôn ngữ Lớn song hướng (BICO)</li>
<li>Kết luận và hướng phát triển</li>
</ol>
1. Giới thiệu về "Lỗi Đảo Ngược" trong Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)
Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) hiện đại, dù sở hữu khả năng lập luận tiên tiến, vẫn thường mắc lỗi khi xử lý các mối quan hệ giữa các thực thể. Bài báo "Bidirectional Causal Language Model Optimization to Make GPT and Llama Robust Against the Reversal Curse" của Adeeba Alam Ansari (15/11/2024) đã đề cập đến hiện tượng này, được gọi là "Lỗi Đảo Ngược" (Reversal Curse). Hiện tượng này xảy ra khi LLM xử lý quan hệ R giữa hai thực thể a và b. LLM dễ dàng xử lý câu dạng "aRb" nhưng lại gặp khó khăn với câu dạng "b R-1 a" (R-1 là quan hệ nghịch đảo của R). Ví dụ, LLM trả lời dễ dàng câu hỏi "Ai là mẹ của Tom Cruise?", nhưng lại dễ bị sai hoặc "ảo tưởng" khi trả lời câu hỏi "Con trai của Mary Lee Pfeiffer là ai?". Điều này đáng chú ý vì LLM đã biết mối quan hệ giữa Tom Cruise và Mary Lee Pfeiffer.
2. Nguyên nhân của "Lỗi Đảo Ngược"
Các nhà nghiên cứu từ Đại học Nhân dân Trung Quốc đã chỉ ra rằng hàm mục tiêu huấn luyện là một trong những nguyên nhân chính gây ra "Lỗi Đảo Ngược". Phương pháp dự đoán token tiếp theo (NTP) được sử dụng rộng rãi trong quá trình huấn luyện các LLM như GPT và Llama. Trong các mô hình này, mặt nạ chú ý chỉ tập trung vào các token trước đó, bỏ qua các token sau đó. Điều này dẫn đến việc mô hình tối đa hóa xác suất của b khi biết a, nhưng không đảm bảo xác suất cao cho a khi biết b. Ngược lại, các mô hình GLM được huấn luyện với mục tiêu điền vào chỗ trống tự hồi quy, cho phép token bị che chắn ảnh hưởng đến cả token trước và sau, làm cho chúng ít bị ảnh hưởng bởi "Lỗi Đảo Ngược". Sự khác biệt trong quá trình huấn luyện chuỗi này được cho là nguyên nhân gốc rễ của hiệu suất kém của LLM với các quan hệ nghịch đảo.
3. Phương pháp khắc phục: Tối ưu hóa Mô hình Ngôn ngữ Lớn song hướng (BICO)
Để giải quyết vấn đề này, các tác giả đề xuất phương pháp điều chỉnh hàm mục tiêu huấn luyện của LLM sao cho tương tự như ABI (Autoregressive Blank In-filling). Họ đã tinh chỉnh các mô hình bằng cách sử dụng Tối ưu hóa Mô hình Ngôn ngữ Lớn song hướng (BICO). BICO áp dụng mục tiêu điền vào chỗ trống tự hồi quy tương tự như GLM, nhưng với các sửa đổi nhằm mục đích cụ thể cho các mô hình ngôn ngữ có tính nhân quả. Các tác giả đã giới thiệu các embedding vị trí quay (tương đối) và sửa đổi hàm chú ý để nó trở nên song hướng. Phương pháp tinh chỉnh này đã cải thiện độ chính xác của mô hình trong các bài toán dịch ngược và giải toán. Trong một thử nghiệm trên dữ liệu "Tên đến Mô tả", GLM đạt độ chính xác khoảng 80%, trong khi Llama đạt 0%.
4. Kết luận và hướng phát triển
Bài báo phân tích "Lỗi Đảo Ngược" và đề xuất chiến lược tinh chỉnh để giảm thiểu vấn đề này. Bằng cách sử dụng mô hình ngôn ngữ có tính nhân quả với mục tiêu tương tự như ABI, nghiên cứu này làm sáng tỏ hiệu suất kém của LLM đối với các quan hệ nghịch đảo. Công trình này có thể được mở rộng hơn nữa để kiểm tra tác động của các kỹ thuật tiên tiến, chẳng hạn như RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), đối với "Lỗi Đảo Ngược".

LLM và Hiện Tượng "Lỗi Đảo Ngược": Thách Thức và Giải Pháp

LLM và "Lỗi Đảo Ngược": Thách thức và Giải pháp Mục lục: Giới thiệu về "Lỗi Đảo Ngược" trong Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LL...

tháng 11 18, 2024

LLaMA-Mesh: Mô hình AI đột phá kết hợp tạo mesh 3D và ngôn ngữ lớn

<h1>LLaMA-Mesh: Mô hình AI tiên phong kết hợp tạo mesh 3D với mô hình ngôn ngữ lớn</h1>
Mục lục
<ol>
<li>Giới thiệu vấn đề</li>
<li>Các phương pháp hiện có</li>
<li>LLaMA-Mesh: Giải pháp đột phá</li>
<li>Quá trình huấn luyện và kiến trúc</li>
<li>Hiệu suất và ứng dụng</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu vấn đề
Một thách thức lớn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo là cho phép các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trực tiếp tạo ra các lưới 3D (mesh) từ mô tả văn bản. Các kỹ thuật thông thường hạn chế khả năng hoạt động của LLM như các thành phần dựa trên văn bản và loại bỏ các quy trình đa phương thức kết hợp tạo nội dung văn bản và 3D. Hầu hết các khung hiện có đều yêu cầu kiến trúc bổ sung hoặc tài nguyên tính toán khổng lồ, khiến chúng khó sử dụng trong các môi trường tương tác thời gian thực như trò chơi video, thực tế ảo và thiết kế công nghiệp. Việc thiếu các hệ thống thống nhất kết hợp liền mạch khả năng hiểu ngôn ngữ và tạo hình 3D làm phức tạp thêm việc tạo nội dung 3D hiệu quả và dễ tiếp cận. Ngược lại, các giải pháp cho những vấn đề này có thể thay đổi cục diện của AI đa phương thức và làm cho quy trình thiết kế 3D trực quan và khả năng mở rộng hơn.
2. Các phương pháp hiện có
Các phương pháp hiện có để tạo hình 3D có thể được phân loại rộng rãi thành các mô hình tự hồi quy và các phương pháp chưng cất điểm số. Các mô hình tự hồi quy như MeshGFT và PolyGen phân mảnh dữ liệu lưới 3D và sử dụng máy biến áp để tạo lưới đối tượng. Chúng hoạt động tốt nhưng được huấn luyện từ đầu và không tích hợp ngôn ngữ tự nhiên; ngoài ra, chúng yêu cầu tài nguyên tính toán khổng lồ. Các phương pháp chưng cất điểm số bao gồm DreamFusion và Magic3D; chúng sử dụng một mô hình khuếch tán được huấn luyện trước duy nhất để tạo đối tượng. Các phương pháp này dựa trên các biểu diễn trung gian như trường khoảng cách có dấu hoặc lưới voxel, bao gồm nhiều xử lý hơn và tốn nhiều tài nguyên tính toán, do đó không hiệu quả lắm đối với các ứng dụng thời gian thực. Cả hai loại đều không cho phép tính linh hoạt cần thiết để dễ dàng chèn các khả năng tạo hình dựa trên văn bản và 3D trong một khung thống nhất và hiệu quả.
3. LLaMA-Mesh: Giải pháp đột phá
Các nhà nghiên cứu tại NVIDIA và Đại học Thanh Hoa giới thiệu LLaMA-MESH, khung đầu tiên kết hợp biểu diễn của các phương thức văn bản và 3D thành một kiến trúc duy nhất. Định dạng tệp OBJ dựa trên văn bản mã hóa lưới 3D bằng văn bản thuần túy, bao gồm tọa độ đỉnh và định nghĩa mặt. Vì không cần mở rộng vốn từ vựng mã thông báo hay thay đổi bộ phân mảnh, nên thiết kế này giảm chi phí tính toán; bằng cách sử dụng kiến thức không gian và kết hợp nó với nền tảng có điều kiện của LLM, LLaMA-MESH cho phép người dùng tạo nội dung 3D trực tiếp từ các lời nhắc văn bản. Việc huấn luyện trên một tập dữ liệu biên tập các đoạn hội thoại xen kẽ văn bản-3D cho phép tạo ra các khả năng, bao gồm việc diễn giải và mô tả lưới 3D bằng ngôn ngữ tự nhiên. Hơn nữa, việc tích hợp của nó loại bỏ các kiến trúc riêng biệt và do đó làm cho khung này rất hiệu quả và linh hoạt để thực hiện các nhiệm vụ đa phương thức.
4. Quá trình huấn luyện và kiến trúc
Lưới được mã hóa ở định dạng OBJ, với tọa độ đỉnh và định nghĩa mặt được chuyển đổi thành chuỗi văn bản thuần túy. Lượng tử hóa được áp dụng cho tọa độ đỉnh để giảm độ dài của chuỗi mã thông báo mà không ảnh hưởng đến độ chính xác hình học để tương thích với cửa sổ ngữ cảnh của LLM. Việc tinh chỉnh diễn ra trên một tập dữ liệu được phát triển từ Objaverse, chứa hơn 31.000 lưới được tuyển chọn, được mở rộng lên 125.000 mẫu thông qua tăng cường dữ liệu. Chữ thuyết minh được tạo ra bằng Cap3D trong khi sự phong phú của cấu trúc đối thoại được quyết định dựa trên các mẫu dựa trên quy tắc cũng như các kỹ thuật tăng cường LLM. Nó đã được tinh chỉnh trên 32 GPU A100 trong 21.000 lần lặp lại bằng cách sử dụng hỗn hợp các nhiệm vụ tạo lưới, hiểu lưới và hội thoại. Kiến trúc được sử dụng là LLaMA 3.1-8B-Instruct, cung cấp một khởi tạo tốt khi kết hợp các phương thức văn bản và 3D.
5. Hiệu suất và ứng dụng
LLAMA-MESH đạt được hiệu suất vượt trội: tạo ra các lưới 3D đa dạng, chất lượng cao với cấu trúc hình học như của nghệ sĩ trong khi vượt trội so với các phương pháp truyền thống về hiệu quả tính toán trên sự cân bằng của các nhiệm vụ đa phương thức, với khả năng hiểu và lập luận ngôn ngữ tốt. Kiến trúc này tỏ ra mạnh mẽ hơn đối với việc tạo hình 3D từ văn bản, được chứng minh trong các ứng dụng môi trường thiết kế và tương tác thực tế. Điều đó là, tích hợp đầu cuối của việc hiểu ngôn ngữ và tạo hình 3D đã được kích hoạt; đó là một bước tiến đáng kể trong AI đa phương thức.
6. Kết luận
Bằng cách thu hẹp khoảng cách giữa các phương thức văn bản và 3D, LLaMA-MESH cung cấp một giải pháp hiệu quả và thống nhất để tạo và giải thích lưới 3D trực tiếp từ các lời nhắc văn bản. Các kết quả tương tự như vậy được tạo ra thông qua các mô hình 3D chuyên dụng, một điểm mạnh của điều này được cho là khả năng nhận thức ngôn ngữ mạnh mẽ. Công trình này đã mở ra những cách thức và con đường mới hướng tới các phương pháp tiếp cận 3D trực quan hơn, được điều khiển bằng ngôn ngữ và đã tạo ra những thay đổi to lớn trong các ứng dụng trò chơi, thực tế ảo và thiết kế công nghiệp.

LLaMA-Mesh: Mô hình AI đột phá kết hợp tạo mesh 3D và ngôn ngữ lớn

LLaMA-Mesh: Mô hình AI tiên phong kết hợp tạo mesh 3D với mô hình ngôn ngữ lớn Mục lục Giới thiệu vấn đề Các phương pháp hiện có LLaMA-...

tháng 11 18, 2024

Kết hợp LLM và dữ liệu doanh nghiệp với RAG: Hướng dẫn toàn diện

<h1>Kết hợp LLM với dữ liệu doanh nghiệp: Tại sao bạn cần RAG?</h1>
Mục lục
<ul>
<li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u-v%E1%BB%81-rag">Giới thiệu về RAG</a></li>
<li><a href="#t%E1%BA%A1i-sao-rag-quan-tr%E1%BB%8Dng-%C4%91%E1%BB%91i-v%E1%BB%9Bi-t%E1%BB%95-ch%E1%BB%A9c-c%E1%BB%A7a-b%E1%BA%A1n">Tại sao RAG quan trọng đối với tổ chức của bạn?</a></li>
<li><a href="#rag-ho%E1%BA%A1t-%C4%91%E1%BB%99ng-nh%C6%B0-th%E1%BA%BF-n%C3%A0o-v%E1%BB%9Bi-c%C6%A1-s%E1%BB%9F-d%E1%BB%AF-li%E1%BB%87u-vector">RAG hoạt động như thế nào với cơ sở dữ liệu vector?</a></li>
<li><a href="#c%C3%A1c-b%C6%B0%E1%BB%9Bc-th%E1%BB%B1c-t%E1%BA%BF-%C4%91%E1%BB%83-t%C3%ADch-h%E1%BB%A3p-rag-v%C3%A0o-t%E1%BB%95-ch%E1%BB%A9c-c%E1%BB%A7a-b%E1%BA%A1n">Các bước thực tế để tích hợp RAG vào tổ chức của bạn</a></li>
<li><a href="#tri%E1%BB%83n-khai-rag-v%E1%BB%9Bi-c%C3%A1c-c%C3%B4ng-c%E1%BB%A5-m%C3%A3-ngu%E1%BB%93n-m%E1%BB%9F">Triển khai RAG với các công cụ mã nguồn mở</a></li>
<li><a href="#tri%E1%BB%83n-khai-rag-v%E1%BB%9Bi-c%C3%A1c-nh%C3%A0-cung-c%E1%BA%A5p-d%E1%BB%8Bch-v%E1%BB%A5-%C4%91i%E1%BB%87n-to%C3%A1n-%C4%91%C3%A1m-m%C3%A2y-l%E1%BB%9Bn">Triển khai RAG với các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây lớn</a></li>
<li><a href="#nh%E1%BB%AFng-%C4%91i%E1%BB%83m-c%E1%BA%A7n-l%C6%B0u-%C3%BD-v%C3%A0-c%C3%A1c-th%E1%BB%B1c-ti%E1%BB%85n-t%E1%BB%91t-nh%E1%BA%A5t-khi-s%E1%BB%AD-d%E1%BB%A5ng-rag">Những điểm cần lưu ý và các thực tiễn tốt nhất khi sử dụng RAG</a></li>
</ul>

<h2>Giới thiệu về RAG</h2>
Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Gen AI), các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-4 của OpenAI, Gemma của Google, LLaMA 3 của Meta, Mistral.AI, Falcon và các công cụ AI khác đang trở thành tài sản kinh doanh không thể thiếu. Một trong những tiến bộ hứa hẹn nhất trong lĩnh vực này là Retrieval Augmented Generation (RAG) - Sinh mã tăng cường bằng truy xuất. Vậy RAG là gì và làm thế nào để tích hợp nó với tài liệu và kiến thức của doanh nghiệp bạn?
RAG là phương pháp kết hợp LLM Gen AI với kỹ thuật truy xuất thông tin. Về cơ bản, RAG cho phép LLM truy cập vào kiến thức bên ngoài được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu, tài liệu và các kho lưu trữ thông tin khác, nâng cao khả năng tạo ra các phản hồi chính xác và phù hợp với ngữ cảnh.
Maxime Vermeir, Giám đốc cấp cao về chiến lược AI tại ABBYY, một công ty hàng đầu trong lĩnh vực xử lý tài liệu và giải pháp AI, giải thích: "RAG cho phép bạn kết hợp kho lưu trữ vector của bạn với chính LLM. Sự kết hợp này cho phép LLM lập luận không chỉ dựa trên kiến thức đã có sẵn mà còn trên kiến thức thực tế mà bạn cung cấp thông qua các lời nhắc cụ thể. Quá trình này dẫn đến các câu trả lời chính xác hơn và phù hợp với ngữ cảnh hơn."
Khả năng này đặc biệt quan trọng đối với các doanh nghiệp cần trích xuất và sử dụng kiến thức cụ thể từ các nguồn dữ liệu phi cấu trúc khổng lồ, chẳng hạn như PDF, tài liệu Word và các định dạng tệp khác. Như Vermeir đã nêu chi tiết trong blog của mình, RAG trao quyền cho các tổ chức khai thác hết tiềm năng của dữ liệu của họ, cung cấp cách thức hiệu quả và chính xác hơn để tương tác với các giải pháp do AI điều khiển.

<h2>Tại sao RAG quan trọng đối với tổ chức của bạn?</h2>
Các LLM truyền thống được đào tạo trên các tập dữ liệu khổng lồ, thường được gọi là "kiến thức thế giới". Tuy nhiên, dữ liệu đào tạo chung này không phải lúc nào cũng áp dụng được cho các ngữ cảnh kinh doanh cụ thể. Ví dụ, nếu doanh nghiệp của bạn hoạt động trong một ngành công nghiệp ngách, thì các tài liệu nội bộ và kiến thức độc quyền của bạn có giá trị hơn nhiều so với thông tin chung.
Vermeir lưu ý: "Khi tạo LLM cho doanh nghiệp của bạn, đặc biệt là một LLM được thiết kế để nâng cao trải nghiệm của khách hàng, điều quan trọng là mô hình đó phải có kiến thức sâu sắc về môi trường kinh doanh cụ thể của bạn. Đây là nơi RAG phát huy tác dụng, vì nó cho phép LLM truy cập và lập luận với kiến thức thực sự quan trọng đối với tổ chức của bạn, dẫn đến các phản hồi chính xác và rất phù hợp với nhu cầu kinh doanh của bạn."
Bằng cách tích hợp RAG vào chiến lược AI của bạn, bạn đảm bảo rằng LLM của bạn không chỉ là một công cụ chung mà còn là một trợ lý chuyên dụng, hiểu được những sắc thái của hoạt động kinh doanh, sản phẩm và dịch vụ của bạn.

<h2>RAG hoạt động như thế nào với cơ sở dữ liệu vector?</h2>
Trung tâm của RAG là khái niệm về cơ sở dữ liệu vector. Cơ sở dữ liệu vector lưu trữ dữ liệu trong các vector, là các biểu diễn dữ liệu số. Các vector này được tạo ra thông qua một quá trình gọi là nhúng, trong đó các phần dữ liệu (ví dụ: văn bản từ tài liệu) được chuyển đổi thành các biểu diễn toán học mà LLM có thể hiểu và truy xuất khi cần.
Vermeir giải thích: "Việc sử dụng cơ sở dữ liệu vector bắt đầu bằng việc đưa vào và cấu trúc dữ liệu của bạn. Điều này bao gồm việc lấy dữ liệu có cấu trúc, tài liệu và các thông tin khác của bạn và chuyển đổi chúng thành các nhúng số. Các nhúng này biểu diễn dữ liệu, cho phép LLM truy xuất thông tin liên quan khi xử lý truy vấn một cách chính xác."
Quá trình này cho phép LLM truy cập vào dữ liệu cụ thể liên quan đến truy vấn thay vì chỉ dựa vào dữ liệu đào tạo chung của nó. Kết quả là, các phản hồi do LLM tạo ra chính xác hơn và phù hợp với ngữ cảnh hơn, giảm khả năng xảy ra "ảo giác" - thuật ngữ dùng để mô tả nội dung do AI tạo ra không chính xác về mặt thực tế hoặc gây hiểu nhầm.

<h2>Các bước thực tế để tích hợp RAG vào tổ chức của bạn</h2>
<ul>
<li>Đánh giá hệ sinh thái dữ liệu: Đánh giá các tài liệu và dữ liệu mà tổ chức của bạn tạo ra và lưu trữ. Xác định các nguồn kiến thức chính quan trọng nhất đối với hoạt động kinh doanh của bạn.</li>
<li>Chọn công cụ phù hợp: Tùy thuộc vào cơ sở hạ tầng hiện có, bạn có thể chọn các giải pháp RAG dựa trên đám mây do các nhà cung cấp như AWS, Google, Azure hoặc Oracle cung cấp. Ngoài ra, bạn có thể khám phá các công cụ và khung mã nguồn mở cho phép triển khai tùy chỉnh hơn.</li>
<li>Chuẩn bị và cấu trúc dữ liệu: Trước khi đưa dữ liệu của bạn vào cơ sở dữ liệu vector, hãy đảm bảo rằng nó được định dạng và cấu trúc đúng cách. Điều này có thể bao gồm việc chuyển đổi PDF, hình ảnh và các dữ liệu phi cấu trúc khác thành định dạng dễ nhúng.</li>
<li>Triển khai cơ sở dữ liệu vector: Thiết lập cơ sở dữ liệu vector để lưu trữ các biểu diễn nhúng của dữ liệu. Cơ sở dữ liệu này sẽ đóng vai trò là xương sống của hệ thống RAG của bạn, cho phép truy xuất thông tin hiệu quả và chính xác.</li>
<li>Tích hợp với LLM: Kết nối cơ sở dữ liệu vector của bạn với LLM hỗ trợ RAG. Tùy thuộc vào các yêu cầu về bảo mật và hiệu suất, đây có thể là dịch vụ LLM dựa trên đám mây hoặc giải pháp tại chỗ.</li>
<li>Kiểm tra và tối ưu hóa: Sau khi hệ thống RAG của bạn được thiết lập, hãy tiến hành kiểm tra kỹ lưỡng để đảm bảo rằng nó đáp ứng nhu cầu kinh doanh của bạn. Giám sát hiệu suất, độ chính xác và sự xuất hiện của bất kỳ ảo giác nào và thực hiện điều chỉnh khi cần.</li>
<li>Học hỏi và cải tiến liên tục: Hệ thống RAG có tính năng động và nên được cập nhật liên tục khi doanh nghiệp của bạn phát triển. Thường xuyên cập nhật cơ sở dữ liệu vector của bạn bằng dữ liệu mới và đào tạo lại LLM của bạn để đảm bảo rằng nó vẫn phù hợp và hiệu quả.</li>
</ul>

<h2>Triển khai RAG với các công cụ mã nguồn mở</h2>
Một số công cụ mã nguồn mở có thể giúp bạn triển khai RAG hiệu quả trong tổ chức của mình:
<ul>
<li>LangChain: Nâng cao LLM bằng cách tích hợp các bước truy xuất vào các mô hình hội thoại.</li>
<li>LlamaIndex: Cho phép lập trình viên truy vấn và truy xuất thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau.</li>
<li>Haystack: Khung toàn diện để xây dựng các ứng dụng RAG tùy chỉnh, sẵn sàng cho sản xuất.</li>
<li>Verba: Trò chuyện RAG mã nguồn mở đơn giản hóa việc khám phá tập dữ liệu và trích xuất thông tin chi tiết.</li>
<li>Phoenix: Tập trung vào khả năng quan sát và đánh giá AI.</li>
<li>MongoDB: Cơ sở dữ liệu NoSQL mạnh mẽ, hỗ trợ cấu trúc dữ liệu tương tự như JSON.</li>
<li>Nvidia: Cung cấp nhiều công cụ hỗ trợ triển khai RAG, bao gồm khung NeMo và NeMo Guardrails.</li>
</ul>

<h2>Triển khai RAG với các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây lớn</h2>
Các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây lớn cung cấp nhiều công cụ và dịch vụ cho phép các doanh nghiệp phát triển, triển khai và mở rộng hệ thống RAG một cách hiệu quả. Bao gồm các dịch vụ từ:
<ul>
<li>Amazon Web Services (AWS): Amazon Bedrock, Amazon Kendra, Amazon SageMaker JumpStart.</li>
<li>Google Cloud: Vertex AI Vector Search, pgvector Extension, LangChain trên Vertex AI.</li>
<li>Microsoft Azure: Azure Machine Learning với RAG (Phiên bản xem trước).</li>
<li>Oracle Cloud Infrastructure (OCI): OCI Generative AI Agents, Oracle Database 23c.</li>
<li>Cisco Webex: Webex AI Agent và AI Assistant.</li>
</ul>

<h2>Những điểm cần lưu ý và các thực tiễn tốt nhất khi sử dụng RAG</h2>
Tích hợp AI với kiến thức kinh doanh thông qua RAG mang lại tiềm năng to lớn nhưng cũng đi kèm với những thách thức. Triển khai RAG thành công đòi hỏi hơn cả việc triển khai các công cụ phù hợp. Phương pháp này đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về dữ liệu của bạn, chuẩn bị cẩn thận và tích hợp chu đáo vào cơ sở hạ tầng của bạn.
Một thách thức lớn là rủi ro của "rác vào, rác ra". Nếu dữ liệu được đưa vào cơ sở dữ liệu vector của bạn có cấu trúc kém hoặc lỗi thời, đầu ra của AI sẽ phản ánh những điểm yếu này, dẫn đến kết quả không chính xác hoặc không phù hợp. Ngoài ra, việc quản lý và duy trì cơ sở dữ liệu vector và LLM có thể gây áp lực lên tài nguyên CNTT, đặc biệt là trong các tổ chức thiếu chuyên môn về AI và khoa học dữ liệu.
Một thách thức khác là việc cưỡng lại việc coi RAG là giải pháp phù hợp với tất cả mọi người. Không phải tất cả các vấn đề kinh doanh đều cần hoặc được hưởng lợi từ RAG, và việc phụ thuộc quá nhiều vào công nghệ này có thể dẫn đến thiếu hiệu quả hoặc bỏ lỡ cơ hội áp dụng các giải pháp đơn giản hơn, tiết kiệm chi phí hơn.
Để giảm thiểu những rủi ro này, điều quan trọng là đầu tư vào việc quản lý dữ liệu chất lượng cao, cũng như đảm bảo dữ liệu của bạn sạch sẽ, phù hợp và được cập nhật thường xuyên. Điều quan trọng là phải hiểu rõ các vấn đề kinh doanh cụ thể mà bạn muốn giải quyết bằng RAG và điều chỉnh công nghệ sao cho phù hợp với mục tiêu chiến lược của bạn. Hãy bắt đầu với các dự án thí điểm nhỏ để tinh chỉnh phương pháp tiếp cận của bạn trước khi mở rộng quy mô. Cần sự tham gia của các nhóm chức năng xuyên suốt, bao gồm CNTT, khoa học dữ liệu và các đơn vị kinh doanh, để đảm bảo rằng RAG được tích hợp để bổ sung cho chiến lược kỹ thuật số tổng thể của bạn.

Kết hợp LLM và dữ liệu doanh nghiệp với RAG: Hướng dẫn toàn diện

Kết hợp LLM với dữ liệu doanh nghiệp: Tại sao bạn cần RAG? Mục lục Giới thiệu về RAG Tại sao RAG quan trọng đối với tổ chức của bạn? RA...

tháng 11 18, 2024

Daisy: Trí tuệ nhân tạo chiến đấu với lừa đảo

<h1>Trí tuệ nhân tạo chống lừa đảo: Gặp gỡ Daisy, "Trưởng phòng Quan hệ với Kẻ lừa đảo"</h1>
Mục lục
<ul>
<li><a href="#gi%E1%BB%9Bi-thi%E1%BB%87u-v%E1%BB%81-daisy">Giới thiệu về Daisy</a></li>
<li><a href="#c%C6%A1-ch%E1%BA%BF-ho%E1%BA%A1t-%C4%91%E1%BB%99ng-c%E1%BB%A7a-daisy">Cơ chế hoạt động của Daisy</a></li>
<li><a href="#hi%E1%BB%87u-qu%E1%BA%A3-c%E1%BB%A7a-daisy">Hiệu quả của Daisy</a></li>
<li><a href="#t%E1%BA%A7m-quan-tr%E1%BB%8Dng-c%E1%BB%A7a-daisy-trong-b%E1%BB%91i-c%E1%BA%A3nh-l%E1%BB%ABa-%C4%91%E1%BA%A3o-gia-t%C4%83ng">Tầm quan trọng của Daisy trong bối cảnh lừa đảo gia tăng</a></li>
<li><a href="#k%E1%BA%BFt-lu%E1%BA%ADn">Kết luận</a></li>
</ul>
<h2>Giới thiệu về Daisy</h2>
Công ty viễn thông Anh Virgin Media O2 gần đây đã ra mắt Daisy, một chatbot AI mô phỏng giọng nói và hành vi của người cao tuổi. Daisy được thiết kế đặc biệt để chống lại các cuộc gọi lừa đảo bằng cách giữ cho kẻ gian bận rộn trên điện thoại trong thời gian dài nhất có thể, gây khó chịu và làm mất thời gian của chúng. Đây được cho là chiến dịch quảng cáo đầu tiên loại này trên thế giới.
<h2>Cơ chế hoạt động của Daisy</h2>
Daisy hoạt động dựa trên việc tận dụng những định kiến của bọn lừa đảo về nạn nhân cao tuổi. Daisy giả dạng làm người thân của một thành viên trong nhóm VCCP (công ty sáng tạo đứng sau Daisy) để tương tác với kẻ lừa đảo. Khác với người thật, Daisy có thể dành cả ngày lẫn đêm để trò chuyện với kẻ lừa đảo mà không cần nghỉ ngơi, ăn uống hay ngủ. 
Quá trình hoạt động của Daisy bao gồm: nghe cuộc gọi, chuyển đổi lời nói thành văn bản, và sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) độc quyền để trả lời. Một lớp "cá tính" được tích hợp vào Daisy, tạo nên hình ảnh bà ngoại người Anh đáng yêu và chân thực dựa trên hình mẫu bà của một thành viên trong nhóm VCCP. 
Daisy sẽ cố tình làm cho cuộc trò chuyện kéo dài bằng cách không cung cấp thông tin nhạy cảm (như số thẻ tín dụng, thông tin tài khoản ngân hàng) và dẫn dắt cuộc trò chuyện sang những chủ đề không liên quan, chẳng hạn như thú cưng hay đan len.
<h2>Hiệu quả của Daisy</h2>
Theo Virgin Media O2, Daisy đã thành công trong việc ngăn chặn kẻ lừa đảo tiếp cận các nạn nhân thực sự. Hơn nữa, Daisy còn giúp phơi bày các thủ đoạn lừa đảo phổ biến, từ đó giúp người dùng tự bảo vệ mình tốt hơn bằng cách nhận biết và tránh các cuộc gọi hoặc tin nhắn đáng ngờ. Các đoạn ghi âm cuộc gọi giữa Daisy và kẻ lừa đảo cho thấy sự bực bội gia tăng của bọn tội phạm khi không thể đạt được mục đích.
<h2>Tầm quan trọng của Daisy trong bối cảnh lừa đảo gia tăng</h2>
Lừa đảo đang là một vấn đề ngày càng nghiêm trọng ở Anh, với 67% người dân lo lắng về việc trở thành mục tiêu và 22% nhận được các mối đe dọa mỗi tuần. Daisy, cùng với sự hợp tác của người nổi tiếng Amy Hart (người từng bị mất gần 5.000 bảng Anh do lừa đảo), đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao nhận thức cộng đồng về các hình thức lừa đảo và khuyến khích mọi người cảnh giác hơn.
<h2>Kết luận</h2>
Daisy là một ví dụ điển hình về ứng dụng thành công của trí tuệ nhân tạo trong việc giải quyết vấn đề an ninh mạng. Việc sử dụng chatbot AI để đối phó với lừa đảo không chỉ hiệu quả trong việc bảo vệ người dùng mà còn giúp làm chậm quá trình hoạt động của các nhóm tội phạm, góp phần tạo nên một môi trường mạng an toàn hơn. Tuy nhiên, việc phụ thuộc hoàn toàn vào công nghệ không phải là giải pháp tối ưu, việc nâng cao nhận thức và kỹ năng tự bảo vệ cho mỗi cá nhân vẫn là điều cần thiết.

Daisy: Trí tuệ nhân tạo chiến đấu với lừa đảo

Trí tuệ nhân tạo chống lừa đảo: Gặp gỡ Daisy, "Trưởng phòng Quan hệ với Kẻ lừa đảo" Mục lục Giới thiệu về Daisy Cơ chế hoạt độ...

tháng 11 18, 2024

Google AI Studio: Giao diện mới lấy cảm hứng từ Gemini

Microsoft công bố bộ dữ liệu hướng dẫn 1 triệu cặp cho huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn

LLM và Hiện Tượng "Lỗi Đảo Ngược": Thách Thức và Giải Pháp

LLaMA-Mesh: Mô hình AI đột phá kết hợp tạo mesh 3D và ngôn ngữ lớn

Kết hợp LLM và dữ liệu doanh nghiệp với RAG: Hướng dẫn toàn diện

Daisy: Trí tuệ nhân tạo chiến đấu với lừa đảo

Bài đăng phổ biến

Labels