Agent.ai.vn

Mô hình kiểm duyệt AI nhỏ gọn nhưng hiệu quả cao: Llama Guard 3-1B-INT4 của Meta

Mục lục
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Thách thức trong việc triển khai mô hình kiểm duyệt</li>
<li>Llama Guard 3-1B-INT4: Giải pháp đột phá</li>
<li>Phương pháp tối ưu hóa</li>
<li>Hiệu suất và đánh giá</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
<img alt="Hình ảnh 1" src="https://lh7-rt.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXeBPlHVvw4zRBUFqm2R3Xp_zHe6PuCNtmPU3YvSkIXSUt75bpb3O8RAchdk-5QclO6JUkeHQjDWM8Jqsj0j7wRs3ZPYm085CGZYuTFcHTzgzE3W46LquTAAnJACL8lvPJk8PDWFuw?key=1zSKJUDuMgaR_j3VEY_w-7DA">
1. Giới thiệu
Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) thế hệ mới, đặc biệt là các hệ thống AI tạo sinh, đã cách mạng hóa cách con người tương tác với công nghệ. Khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tạo nội dung tiên tiến của chúng mang lại nhiều lợi ích. Tuy nhiên, rủi ro đi kèm cũng không nhỏ, đặc biệt là khả năng tạo ra nội dung không an toàn hoặc vi phạm chính sách. Để giải quyết vấn đề này, các công cụ kiểm duyệt tiên tiến là cần thiết để đảm bảo đầu ra an toàn và tuân thủ các nguyên tắc đạo đức. Các công cụ này phải hiệu quả và tiết kiệm tài nguyên, đặc biệt khi được triển khai trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế như thiết bị di động.
2. Thách thức trong việc triển khai mô hình kiểm duyệt
Một thách thức dai dẳng trong việc triển khai các mô hình kiểm duyệt an toàn là kích thước và yêu cầu tính toán của chúng. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mạnh mẽ và chính xác thường đòi hỏi bộ nhớ và sức mạnh xử lý đáng kể, khiến chúng không phù hợp với các thiết bị có khả năng phần cứng hạn chế. Việc triển khai các mô hình này trên thiết bị di động có thể dẫn đến tắc nghẽn thời gian chạy hoặc lỗi do bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên (DRAM) hạn chế, làm giảm đáng kể khả năng sử dụng của chúng. Do đó, các nhà nghiên cứu đã tập trung vào việc nén LLM mà không làm giảm hiệu suất.
3. Llama Guard 3-1B-INT4: Giải pháp đột phá
Meta đã giới thiệu Llama Guard 3-1B-INT4, một mô hình kiểm duyệt an toàn được thiết kế để giải quyết các thách thức này. Được công bố tại Meta Connect 2024, mô hình này chỉ có kích thước 440MB, nhỏ hơn bảy lần so với người tiền nhiệm, Llama Guard 3-1B. Điều này đạt được nhờ các kỹ thuật nén tiên tiến như cắt tỉa khối giải mã, cắt tỉa ở cấp độ neuron và huấn luyện nhận biết lượng tử. Các nhà nghiên cứu cũng sử dụng kỹ thuật chưng cất từ mô hình Llama Guard 3-8B lớn hơn để phục hồi chất lượng bị mất trong quá trình nén. Đáng chú ý, mô hình đạt được thông lượng ít nhất 30 token mỗi giây với thời gian đến token đầu tiên dưới 2,5 giây trên CPU di động Android tiêu chuẩn.
<img alt="Hình ảnh 2" src="https://lh7-rt.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXfkCCrcc61fDIn_jJHnYZJg-qK3Fr-v5syMKm0Xt6BYgrinW7hVQFt0gi-8OY5DdIeyJT3mHAvBtblp9b93cTQWbrF-paRQu0dV3YeEgQoj1eZbg2tqD3DFiIZg7kwVrT4jUws?key=1zSKJUDuMgaR_j3VEY_w-7DA">
4. Phương pháp tối ưu hóa
Một số phương pháp chính hỗ trợ những tiến bộ kỹ thuật trong Llama Guard 3-1B-INT4 bao gồm:
<ul>
<li>Cắt tỉa: Kỹ thuật cắt tỉa đã giảm số khối giải mã của mô hình từ 16 xuống 12 và kích thước ẩn MLP từ 8192 xuống 6400, đạt được số lượng tham số 1,1 tỷ, giảm từ 1,5 tỷ.</li>
<li>Lượng tử hóa: Lượng tử hóa tiếp tục nén mô hình bằng cách giảm độ chính xác của trọng số xuống INT4 và kích hoạt xuống INT8, giảm kích thước của nó xuống gấp bốn lần so với mức cơ sở 16 bit.</li>
<li>Cắt tỉa lớp nhúng ngược: Cắt tỉa lớp nhúng ngược đã giảm kích thước lớp đầu ra bằng cách chỉ tập trung vào 20 token cần thiết trong khi vẫn duy trì khả năng tương thích với các giao diện hiện có.</li>
</ul>
5. Hiệu suất và đánh giá
Llama Guard 3-1B-INT4 đạt điểm F1 là 0,904 đối với nội dung tiếng Anh, vượt trội hơn người tiền nhiệm Llama Guard 3-1B (điểm 0,899). Đối với khả năng đa ngôn ngữ, mô hình hoạt động ngang bằng hoặc tốt hơn các mô hình lớn hơn ở năm trong số tám ngôn ngữ không phải tiếng Anh được thử nghiệm, bao gồm tiếng Pháp, tiếng Tây Ban Nha và tiếng Đức. So với GPT-4 (trong cài đặt zero-shot), Llama Guard 3-1B-INT4 cho thấy điểm kiểm duyệt an toàn cao hơn ở bảy ngôn ngữ. Kích thước nhỏ gọn và hiệu suất tối ưu của nó làm cho nó trở thành một giải pháp thực tế cho việc triển khai trên thiết bị di động, và nó đã được chứng minh là hoạt động thành công trên điện thoại Moto-Razor.
<img alt="Hình ảnh 3" src="https://www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2024/11/Screenshot-2024-11-30-at-6.49.18%E2%80%AFPM-1-1024x334.png">
6. Kết luận
Llama Guard 3-1B-INT4 thể hiện một bước tiến đáng kể trong việc kiểm duyệt an toàn cho AI tạo sinh. Mô hình này giải quyết các thách thức quan trọng về kích thước, hiệu quả và hiệu suất, cung cấp một mô hình nhỏ gọn cho việc triển khai trên thiết bị di động nhưng đủ mạnh mẽ để đảm bảo các tiêu chuẩn an toàn cao. Thông qua các kỹ thuật nén sáng tạo và tinh chỉnh cẩn thận, các nhà nghiên cứu đã tạo ra một công cụ vừa có thể mở rộng và đáng tin cậy, mở đường cho các hệ thống AI an toàn hơn trong nhiều ứng dụng khác nhau.

Mô hình kiểm duyệt AI nhỏ gọn nhưng hiệu quả cao: Llama Guard 3-1B-INT4 của Meta

Mục lục Giới thiệu Thách thức trong việc triển khai mô hình kiểm duyệt Llama Guard 3-1B-INT4: Giải pháp đột phá Phương pháp tối ưu hóa ...

tháng 12 02, 2024

FastSwitch: Tối ưu hóa hiệu suất phục vụ Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)

Mục lục
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Thách thức trong hệ thống phục vụ LLM</li>
<li>FastSwitch: Giải pháp đột phá</li>
<li>Ba tối ưu hóa chính của FastSwitch</li>
<li>Đánh giá hiệu suất</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã cách mạng hóa các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), hỗ trợ các tác vụ như dịch ngôn ngữ, trợ lý ảo và tạo mã. Tuy nhiên, việc cung cấp dịch vụ chất lượng cao cho nhiều người dùng đồng thời đặt ra những thách thức đáng kể về quản lý tài nguyên, đặc biệt là GPU có băng thông bộ nhớ cao. Việc phân bổ hiệu quả các tài nguyên hạn chế này là rất quan trọng để đáp ứng các mục tiêu mức độ dịch vụ (SLO) cho các chỉ số nhạy cảm với thời gian, đảm bảo hệ thống có thể phục vụ nhiều người dùng hơn mà không ảnh hưởng đến hiệu suất.
2. Thách thức trong hệ thống phục vụ LLM
Một vấn đề dai dẳng trong các hệ thống phục vụ LLM là đạt được sự phân phối tài nguyên công bằng đồng thời duy trì hiệu quả. Các hệ thống hiện tại thường ưu tiên thông lượng, bỏ qua các yêu cầu về tính công bằng như cân bằng độ trễ giữa các người dùng. Các cơ chế lập lịch ưu tiên, điều chỉnh động ưu tiên yêu cầu, giải quyết vấn đề này. Tuy nhiên, các cơ chế này lại dẫn đến chi phí chuyển đổi ngữ cảnh, chẳng hạn như thời gian nhàn rỗi của GPU và sử dụng I/O không hiệu quả, làm giảm các chỉ số hiệu suất chính như Thời gian đến Token đầu tiên (TTFT) và Thời gian giữa các Token (TBT). Ví dụ, thời gian ngừng hoạt động do ưu tiên trong các kịch bản áp lực cao có thể lên tới 59,9% độ trễ P99, dẫn đến sự suy giảm đáng kể trải nghiệm người dùng.
<img alt="Hình ảnh minh họa thách thức trong hệ thống phục vụ LLM" src="https://www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2024/12/Screenshot-2024-12-01-at-12.22.44%E2%80%AFAM-1-1024x711.png">
Các giải pháp hiện tại, chẳng hạn như vLLM, dựa vào quản lý bộ nhớ dựa trên phân trang để giải quyết các hạn chế về bộ nhớ GPU bằng cách hoán đổi dữ liệu giữa bộ nhớ GPU và CPU. Mặc dù các phương pháp này cải thiện thông lượng, nhưng chúng vẫn gặp phải những hạn chế. Các vấn đề như phân bổ bộ nhớ bị phân mảnh, sử dụng băng thông I/O thấp và truyền dữ liệu dư thừa trong các cuộc hội thoại nhiều lượt vẫn tồn tại, làm suy yếu hiệu quả của chúng. Ví dụ, kích thước khối cố định 16 token của vLLM dẫn đến độ chi tiết không tối ưu, làm giảm hiệu quả băng thông PCIe và tăng độ trễ trong quá trình chuyển đổi ngữ cảnh ưu tiên.
3. FastSwitch: Giải pháp đột phá
Các nhà nghiên cứu từ Đại học Purdue, Viện Thượng Hải Kỳ Chí và Đại học Thanh Hoa đã phát triển FastSwitch, một hệ thống phục vụ LLM có nhận thức về tính công bằng giải quyết sự không hiệu quả trong việc chuyển đổi ngữ cảnh. FastSwitch giới thiệu ba tối ưu hóa cốt lõi: trình quản lý nhóm khối động, trình quản lý hoán đổi đa luồng và cơ chế tái sử dụng bộ nhớ cache KV.
4. Ba tối ưu hóa chính của FastSwitch
<ul>
<li>Trình quản lý nhóm khối động: Tối ưu hóa việc phân bổ bộ nhớ bằng cách nhóm các khối liền kề, tăng độ chi tiết truyền. Phương pháp này giảm độ trễ lên đến 3,11 lần so với các phương pháp hiện có.</li>
<li>Trình quản lý hoán đổi đa luồng: Nâng cao hiệu quả tạo token bằng cách cho phép hoán đổi không đồng bộ, giảm thiểu thời gian nhàn rỗi của GPU. Nó tích hợp đồng bộ chi tiết để tránh xung đột giữa các yêu cầu đang diễn ra và các yêu cầu mới, đảm bảo hoạt động liền mạch trong quá trình chồng chéo.</li>
<li>Cơ chế tái sử dụng bộ nhớ cache KV: Giữ lại dữ liệu hợp lệ một phần trong bộ nhớ CPU, giảm độ trễ ưu tiên bằng cách tránh truyền dữ liệu bộ nhớ cache KV dư thừa.</li>
</ul>
<img alt="Hình ảnh minh họa kiến trúc FastSwitch" src="https://lh7-rt.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXc7skqsC8wmQpgY9vD1uH9z5OilWX8FT0CCIk7cqsDPk_UTLHQeLpxU281Mcy7j0Om0qslDbnhjENI11uCfAuovjUQfQqN2zbWiyF2FD8lVffIGAld6QobJtKQkwN-fojU-KUz2?key=RvVHjUsR8mQ5bFyhfuaus7SK">
<img alt="Hình ảnh minh họa so sánh hiệu suất FastSwitch và vLLM" src="https://www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2024/12/Screenshot-2024-12-01-at-12.23.09%E2%80%AFAM-1-1024x568.png">
5. Đánh giá hiệu suất
Các nhà nghiên cứu đã đánh giá FastSwitch bằng cách sử dụng các mô hình LLaMA-8B và Qwen-32B trên các GPU như NVIDIA A10 và A100. Các kịch bản thử nghiệm bao gồm các cập nhật ưu tiên tần số cao và các cuộc hội thoại nhiều lượt được lấy từ bộ dữ liệu ShareGPT, trung bình 5,5 lượt mỗi cuộc hội thoại. FastSwitch đã vượt trội so với vLLM trên nhiều chỉ số khác nhau. Nó đạt được tốc độ tăng lên 4,3-5,8 lần ở P95 TTFT và 3,6-11,2 lần ở P99,9 TBT cho các mô hình và khối lượng công việc khác nhau. Hơn nữa, FastSwitch đã cải thiện thông lượng lên đến 1,44 lần, chứng minh khả năng xử lý khối lượng công việc phức tạp một cách hiệu quả. Hệ thống cũng đã giảm đáng kể chi phí chuyển đổi ngữ cảnh, cải thiện việc sử dụng I/O lên 1,3 lần và GPU lên 1,42 lần so với vLLM.
6. Kết luận
FastSwitch giải quyết những thiếu hiệu quả cơ bản trong việc phục vụ LLM bằng cách giới thiệu các tối ưu hóa sáng tạo cân bằng tính công bằng và hiệu quả. Việc giảm chi phí chuyển đổi ngữ cảnh và nâng cao việc sử dụng tài nguyên đảm bảo việc cung cấp dịch vụ chất lượng cao, khả năng mở rộng cho các môi trường đa người dùng. Những tiến bộ này làm cho nó trở thành một giải pháp chuyển đổi cho việc triển khai LLM hiện đại.

FastSwitch: Tối ưu hóa hiệu suất phục vụ Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)

Mục lục Giới thiệu Thách thức trong hệ thống phục vụ LLM FastSwitch: Giải pháp đột phá Ba tối ưu hóa chính của FastSwitch Đánh giá hiệ...

tháng 12 02, 2024

Mô hình ngôn ngữ mở OLMo 2: Một bước tiến vượt bậc trong cộng đồng AI mã nguồn mở

Mục lục
<ol>
<li>Giới thiệu OLMo 2</li>
<li>Hiệu suất vượt trội của OLMo 2</li>
<li>Tập trung vào sự ổn định và hiệu quả</li>
<li>Minh bạch và khả năng truy cập hoàn toàn</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu OLMo 2
Ai2 vừa ra mắt OLMo 2, một mô hình ngôn ngữ cơ sở mã nguồn mở hàng đầu hiện nay. Với các phiên bản 7B và 13B tham số, được huấn luyện trên tới 5 nghìn tỷ token, OLMo 2 đạt được hiệu quả và hiệu suất hàng đầu trong nhiều điểm chuẩn khác nhau. OLMo 2 nổi bật với sự minh bạch tuyệt đối khi công khai toàn bộ trọng số, dữ liệu, mã huấn luyện và công thức. Điều này giúp thu hẹp khoảng cách giữa các mô hình mã nguồn mở và mô hình độc quyền.
<img alt="OLMo 2 Performance" src="https://www.startuphub.ai/wp-content/uploads/output1-optimized.png">
2. Hiệu suất vượt trội của OLMo 2
OLMo 2 thể hiện hiệu suất vượt trội so với các đối thủ cạnh tranh trong nhiều bài kiểm tra đánh giá, bao gồm cả các điểm chuẩn quen thuộc như ARC Challenge và HellaSwag, cũng như các chỉ số đánh giá mới như AGIEval và GSM8k. Một số kết quả đáng chú ý:
<ul>
<li>OLMo-2-7B ngang ngửa hoặc vượt trội các mô hình lớn hơn, chứng tỏ hiệu quả cao về mặt tính toán.</li>
<li>OLMo-2-13B, được tinh chỉnh cho các tác vụ hướng dẫn, vượt trội các đối thủ cạnh tranh như Qwen-2.5-14B trong các tác vụ làm theo hướng dẫn và lập luận.</li>
</ul>
Cụ thể hơn, so sánh với các mô hình khác như Llama-3.1-8B và Qwen-2.5-7B, OLMo 2 đạt được điểm số cao hơn đáng kể trên các bài kiểm tra:
<ul>
<li>ARC Challenge (lập luận thường thức): OLMo-2-13B đạt 83.5 điểm, vượt trội Llama-3.1-8B (79.5) và Qwen-2.5-7B (67.4).</li>
<li>MMLU (hiểu biết ngôn ngữ đa nhiệm quy mô lớn): OLMo-2-13B đạt 67.5 điểm, cao hơn Qwen-2.5-7B (64.4) và Llama-3.1-8B (66.9).</li>
<li>GSM8k (bài toán toán học bằng lời): OLMo-2-13B đạt 75.1 điểm, vượt trội đáng kể Llama-3.1-8B (51.3) và Qwen-2.5-7B (63).</li>
<li>TriviaQA (khôi phục kiến thức): OLMo-2-13B đạt 81.9 điểm, tương đương Qwen-2.5-7B (81.5) và cao hơn Llama-3.1-8B (80.3).</li>
</ul>
3. Tập trung vào sự ổn định và hiệu quả
Hiệu suất được cải thiện của OLMo 2 xuất phát từ những cải tiến lặp đi lặp lại trong quá trình huấn luyện mô hình và các quy trình sau huấn luyện:
<ul>
<li>Sự ổn định trong các quá trình huấn luyện dài: OLMo 2 giới thiệu các kỹ thuật để ổn định gradient và duy trì tiến độ huấn luyện nhất quán, giải quyết các thách thức như hiện tượng đột biến mất mát có thể làm giảm hiệu suất mô hình.</li>
<li>Huấn luyện chương trình dàn xếp: Phương pháp huấn luyện tiền xử lý hai giai đoạn bắt đầu với các tập dữ liệu đa dạng, quy mô lớn như OLMo-Mix-1124 và chuyển sang các tập dữ liệu chuyên ngành chất lượng cao được tuyển chọn ở giai đoạn thứ hai. Điều này đảm bảo khả năng tổng quát hóa mạnh mẽ và chuyên môn về lĩnh vực.</li>
<li>Các kỹ thuật tinh chỉnh nâng cao: Sử dụng các phương pháp từ họ mô hình Tülu 3 mới được phát hành, OLMo 2 tích hợp tinh chỉnh có giám sát, mô hình ưu tiên và học tăng cường để nâng cao khả năng làm theo hướng dẫn. Họ mô hình Tülu 3 cũng được Ai2 phát hành mã nguồn mở, cung cấp một nền tảng mã mở rộng cho các kỹ thuật như tinh chỉnh có giám sát (SFT), tối ưu hóa ưu tiên trực tiếp (DPO) và học tăng cường với phần thưởng có thể kiểm chứng (RLVR), cùng với bộ đánh giá chuẩn hóa.</li>
</ul>
4. Minh bạch và khả năng truy cập hoàn toàn
OLMo 2 không chỉ nổi bật về hiệu suất mà còn bởi cam kết về tính minh bạch. Không giống như nhiều mô hình trọng số mở khác chỉ phát hành các điểm kiểm tra cuối cùng, OLMo 2 cung cấp quyền truy cập đầy đủ vào trọng số, tập dữ liệu, các điểm kiểm tra trung gian và công thức huấn luyện. Mức độ mở này cho phép các nhà nghiên cứu và nhà phát triển kiểm tra, sao chép và xây dựng trên công việc một cách đầy đủ.
5. Kết luận
Với việc phát hành OLMo 2, hệ sinh thái AI mở đã tiến thêm một bước dài, đặc biệt là về mặt minh bạch. OLMo 2 minh chứng cho tiềm năng của các mô hình ngôn ngữ mở nguồn mở, đạt được hiệu suất cạnh tranh với các mô hình độc quyền và đồng thời thúc đẩy sự phát triển cộng đồng và đổi mới trong lĩnh vực AI.

Mô hình ngôn ngữ mở OLMo 2: Một bước tiến vượt bậc trong cộng đồng AI mã nguồn mở

Mục lục Giới thiệu OLMo 2 Hiệu suất vượt trội của OLMo 2 Tập trung vào sự ổn định và hiệu quả Minh bạch và khả năng truy cập hoàn toàn ...

tháng 12 02, 2024

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã giúp tôi học tập như thế nào?

Mục lục:
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Perplexity AI: Công cụ tìm kiếm kết hợp chatbot AI</li>
<li>ChatGPT và Google Gemini: Trợ lý đa năng dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)</li>
<li>Otter AI: Trợ lý ghi chép và tóm tắt cuộc họp trực tuyến</li>
<li>Gamma AI: Công cụ tạo bài thuyết trình PowerPoint</li>
<li>Grammarly: Kiểm tra ngữ pháp và khả năng đọc</li>
<li>Lời kết</li>
</ol>
1. Giới thiệu
Thị trường AI đang bùng nổ. Hàng loạt công cụ hỗ trợ AI ra đời với số liệu thống kê sử dụng đạt mức cao kỷ lục. Trong số hàng nghìn công cụ, ChatGPT và Google Gemini được cho là hai công cụ AI được sử dụng rộng rãi và phổ biến nhất. Tuy nhiên, vẫn còn rất nhiều công cụ AI khác có thể hữu ích cho bạn. Là một sinh viên, tôi sử dụng rất nhiều công cụ AI. Những công cụ này không chỉ giúp tôi học tập mà còn tăng năng suất tổng thể nếu được sử dụng đúng cách.
Bài viết này dành cho những bạn sinh viên như tôi, những người muốn tìm hiểu về các công cụ AI hàng đầu có thể hỗ trợ học tập hiệu quả nhất. Kể từ khi công cụ AI LLM đầu tiên, ChatGPT, ra mắt, tôi đã sử dụng nhiều công cụ AI khác nhau và trong bài viết này, tôi đã tổng hợp danh sách 6 công cụ và nền tảng AI hàng đầu đã giúp tôi trong việc học tập. Bạn cũng nên thử những công cụ này và có thể nhận được lợi ích tuyệt vời từ chúng.
2. Perplexity AI: Công cụ tìm kiếm kết hợp chatbot AI
Perplexity AI là một công cụ tìm kiếm kết hợp với chatbot AI, và nó là một trong những công cụ AI yêu thích nhất của tôi từ trước đến nay. Bất cứ khi nào tôi cần tìm tài liệu cho bài tập, hoặc chỉ để nghiên cứu, tôi luôn sử dụng Perplexity AI.
<img alt="Perplexity AI Screenshot" src="https://www.ytechb.com/wp-content/uploads/2024/11/ai-tools-for-studies-1.webp">
Công cụ này đảm bảo tôi nhận được câu trả lời chính xác cho câu hỏi của mình cùng với nguồn tham khảo phù hợp và lời giải thích chi tiết. Các công cụ tìm kiếm thông thường chỉ cung cấp các bài viết và tài liệu liên quan đến truy vấn tìm kiếm của bạn, tuy nhiên, Perplexity AI cung cấp cho bạn các câu trả lời chi tiết do AI tạo ra cho truy vấn của bạn, điều này có thể rất hữu ích trong nhiều trường hợp.
<a href="https://www.perplexity.ai/">Perplexity AI</a>
3. ChatGPT và Google Gemini: Trợ lý đa năng dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)
Tất nhiên, khi nói về công cụ AI tập trung vào tính hữu dụng tổng thể hơn là một nhiệm vụ cụ thể, thì ChatGPT hoặc Gemini luôn là lựa chọn yêu thích của tôi. Cả hai đều là chatbot AI đa năng dựa trên LLM, mà bạn có thể sử dụng cho nhiều tác vụ khác nhau.
<img alt="ChatGPT and Google Gemini Screenshots" src="https://www.ytechb.com/wp-content/uploads/2024/11/ai-tools-for-studies-2.webp">
Bạn có thể sử dụng các chatbot này để tóm tắt ghi chú PDF của mình hoặc tạo mã cho script Python. Bạn cũng có thể sử dụng chúng để đặt câu hỏi chung hoặc để giải thích một số chủ đề nhất định trong chương trình học của bạn. Tôi sử dụng ChatGPT để đặt câu hỏi liên quan đến chương trình học và Gemini cho mục đích nghiên cứu.
<a href="https://chatgpt.com/">ChatGPT</a> | <a href="https://gemini.google.com/?hl=en-US">Google Gemini</a>
4. Otter AI: Trợ lý ghi chép và tóm tắt cuộc họp trực tuyến
Có thể bạn mới nghe đến công cụ này lần đầu. Nó không phổ biến như ChatGPT hay Gemini, nhưng hãy tin tôi, nó rất hữu ích. Giáo sư của tôi thỉnh thoảng vẫn tổ chức các lớp học trực tuyến để giải thích một số chủ đề.
<img alt="Otter AI Screenshot" src="https://www.ytechb.com/wp-content/uploads/2024/11/ai-tools-for-studies-4.webp">
Trong trường hợp đó, Otter AI là người bạn đồng hành hoàn hảo của tôi. Bạn có thể dán liên kết của cuộc họp vào Otter AI và bot của nó sẽ tham gia cuộc họp và cung cấp cho bạn bản ghi và tóm tắt những gì đã diễn ra trong lớp học trực tuyến. Nó tương thích với Google Meet, Microsoft Teams và Zoom. Và trong quá trình sử dụng, tôi thấy nó khá chính xác.
<a href="https://otter.ai/">Otter AI</a>
5. Gamma AI: Công cụ tạo bài thuyết trình PowerPoint
Đây cũng là một trong những công cụ AI mạnh mẽ nhất mà tôi từng sử dụng. Gamma AI dành riêng cho việc tạo bài thuyết trình PowerPoint. Là một sinh viên đại học, tôi phải chuẩn bị bài thuyết trình PowerPoint gần như mỗi tháng một lần cho các môn học của mình, vì đó là một phần trong chương trình học. Điều này cũng đúng với hầu hết các trường trung học và đại học. Vì vậy, nếu bạn cũng muốn tạo một bài thuyết trình PowerPoint đẹp mắt, thì bạn chắc chắn có thể sử dụng công cụ Gamma AI này.
<img alt="Gamma AI Screenshot" src="https://www.ytechb.com/wp-content/uploads/2024/11/ai-tools-for-studies-5.webp">
Gamma miễn phí sử dụng và không yêu cầu bất kỳ chuyên môn nào. Chỉ cần nhập lời nhắc và số lượng slide cần thiết, và nó sẽ cung cấp cho bạn đầu ra cuối cùng. Tuy nhiên, bạn có thể thấy rằng "nội dung" bên trong PPT bị thiếu hoặc không đầy đủ, vì vậy trong những trường hợp như vậy, bạn có thể chỉnh sửa lại PPT để thêm chi tiết và các nội dung khác. Nhưng nó sẽ giúp bạn hoàn thành được 70% công việc trong hầu hết các trường hợp.
<a href="https://gamma.app/">Gamma App</a>
6. Grammarly: Kiểm tra ngữ pháp và khả năng đọc
Grammarly là một công cụ khá phổ biến. Tôi sử dụng công cụ này để kiểm tra ngữ pháp và các lỗi về khả năng đọc trong các bài thuyết trình, luận văn và bài phát biểu mà tôi phải trình bày trong lớp. Phiên bản miễn phí của nó gần như hoàn hảo đối với một sinh viên như tôi.
<img alt="Grammarly Screenshot" src="https://www.ytechb.com/wp-content/uploads/2024/11/ai-tools-for-studies-6.webp">
Tất cả những gì bạn phải làm là sao chép hoặc viết văn bản vào nền tảng và nó sẽ tự động xác định tất cả các lỗi. Không chỉ vậy, bạn cũng có thể sửa những lỗi đó chỉ bằng cách nhấp vào các từ được gạch chân. Sử dụng Grammarly đảm bảo rằng tất cả các bài tập và nhiệm vụ của tôi đều không có lỗi.
<a href="https://www.grammarly.com/">Grammarly</a>
7. Lời kết
Trên đây là danh sách các công cụ AI mà tôi sử dụng trong cuộc sống hàng ngày với tư cách là một sinh viên. Những công cụ này không chỉ giúp việc học của tôi dễ dàng hơn mà còn giúp tôi năng suất hơn. Bạn cũng có thể thử những công cụ AI này và chắc chắn bạn sẽ thích chúng.
Tuy nhiên, với tư cách là một sinh viên, điều quan trọng là không nên quá phụ thuộc vào những công cụ này. Bạn có thể sử dụng những công cụ này để bổ sung cho công việc của mình. Nói tóm lại, nếu bạn biết cách sử dụng những công cụ này một cách đúng đắn, thì chắc chắn bạn sẽ vượt trội hơn những sinh viên khác.
<img alt="YTECHB Logo" src="https://www.ytechb.com/wp-content/uploads/2021/05/logo.webp">
<img alt="Main Image" src="https://www.ytechb.com/wp-content/uploads/2024/11/ai-tools-for-studies.webp">

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã giúp tôi học tập như thế nào?

Mục lục: Giới thiệu Perplexity AI: Công cụ tìm kiếm kết hợp chatbot AI ChatGPT và Google Gemini: Trợ lý đa năng dựa trên mô hình ngôn ng...

tháng 12 02, 2024

Phòng thí nghiệm ảo: Sử dụng trí tuệ nhân tạo thiết kế kháng thể nano mới chống lại SARS-CoV-2

Mục lục
<ol>
<li>Giới thiệu</li>
<li>Thách thức trong phát triển kháng thể nano truyền thống</li>
<li>Phương pháp phòng thí nghiệm ảo</li>
<li>Thành phần chính của quy trình tính toán</li>
<li>Xác thực thực nghiệm</li>
<li>Kết luận</li>
<li>Tác giả</li>
</ol>
<img alt="Hình ảnh 1" src="https://lh7-rt.googleusercontent.com/docsz/AD_4nXe6cjZPCh0nZ43CKdK5ZmSWeNMoiHGOn8vdLndLwaN63FhH_bynCXD29HsadSv28tKHG1MxQf2-_5w4lI6O8p0FkLq3ruZlrNx7cnlXEvIfQ1dkUtsI6kTw-rKDvKnbQ_QsSfSGZw?key=RNrzMQBPNJH6mh1lWszrpzJ-">
1. Giới thiệu
Sự tiến bộ của trí tuệ nhân tạo (AI) trong phát hiện thuốc đã mở ra tiềm năng to lớn. Kháng thể nano trị liệu đặc biệt có những bước đột phá tương đối hạn chế vì chúng đòi hỏi kiến thức liên ngành phức tạp. Đại dịch COVID-19 đã thúc đẩy sự phát triển của các kháng thể nano trị liệu có ái lực liên kết cao và độ ổn định cao đối với SARS-CoV-2 trong thời gian ngắn. Tuy nhiên, việc phát triển và thử nghiệm một loại thuốc mới rất tốn kém và mất nhiều thời gian. Các nhà nghiên cứu tại Khoa Khoa học máy tính và Khoa học dữ liệu sinh y, Đại học Stanford, và Chan Zuckerberg Biohub, San Francisco, đã sử dụng một khung công tác đáng chú ý, Phòng thí nghiệm ảo (Virtual Lab), giúp đơn giản hóa quy trình phát triển thuốc từ thiết kế đến thử nghiệm.
2. Thách thức trong phát triển kháng thể nano truyền thống
Phương pháp truyền thống liên quan đến việc sàng lọc thực nghiệm các thư viện lớn các ứng viên kháng thể nano chống lại kháng nguyên mục tiêu để xác định các chất liên kết có ái lực cao. Tuy nhiên, điều này đòi hỏi thời gian, tài nguyên và nhân lực đáng kể. Các phương pháp tính toán cũng đã được phát triển để xác định các ứng viên kháng thể nano, nhưng chúng được phát hiện là thiếu độ chính xác, điều này có thể rất có hại nếu được sử dụng như một liệu pháp điều trị. Với tỷ lệ đột biến nhanh chóng của virus SARS-CoV-2, điều cần thiết là một lượng đáng kể sinh mạng sẽ bị mất trong khi các loại thuốc đang trong quá trình phát triển. Những hạn chế này đã gây áp lực lên hệ thống chăm sóc sức khỏe.
3. Phương pháp phòng thí nghiệm ảo
Phương pháp được đề xuất sử dụng môi trường phòng thí nghiệm ảo, nơi các tác nhân AI với các lĩnh vực chuyên môn khác nhau hợp tác và giải quyết vấn đề, bắt chước tinh thần làm việc khoa học trong thế giới thực. Một quy trình tính toán được phát triển sau khi tiến hành các cuộc họp giữa các tác nhân AI.
4. Thành phần chính của quy trình tính toán
Các thành phần chính của quy trình này bao gồm:
<ul>
<li>ESM (Mô hình hóa quy mô tiến hóa): Phân tích trình tự protein và ghi nhận ảnh hưởng của các đột biến khác nhau đối với chức năng và độ ổn định của protein. Công cụ này rất quan trọng để tìm ra các đột biến tiềm năng làm tăng cường liên kết kháng thể nano với protein gai của virus.</li>
<li>AlphaFold-Multimer: Để dự đoán tương tác protein-protein giữa virus và kháng thể nano, AlphaFold-Multimer sử dụng học sâu và tạo ra các dự đoán cấu trúc có độ tin cậy cao.</li>
<li>Rosetta: Sử dụng quá trình tinh chỉnh lặp lại để tối ưu hóa cấu trúc ba chiều của các kháng thể nano được thiết kế.</li>
</ul>
<img alt="Hình ảnh 2" src="https://www.marktechpost.com/wp-content/uploads/2024/11/Screenshot-2024-11-30-at-8.37.38%E2%80%AFAM-1-1024x260.png">
5. Xác thực thực nghiệm
Xác thực thực nghiệm cho thấy hơn 90% các kháng thể nano được thiết kế đã được biểu hiện và hòa tan, và hai ứng viên đã thể hiện các đặc tính liên kết vượt trội đặc biệt chống lại các biến thể JN.1 và KP.3 mới của SARS-CoV-2 đồng thời vẫn duy trì các tương tác vững chắc với protein gai tổ tiên. Đây là một kết quả thiết yếu để chứng minh hiệu quả của khung công tác tính toán của Phòng thí nghiệm ảo trong việc tạo ra các ứng viên điều trị khả thi một cách nhanh chóng.
6. Kết luận
Bài báo này mô tả các kháng thể nano dựa trên AI được sản xuất bằng cách kết hợp vào các phương pháp thực nghiệm hiện có. Một khung công tác cộng sinh như vậy của một số tác nhân nhân tạo làm tăng đáng kể các giai đoạn thiết kế và xác nhận so với nhiều phương pháp đã được thiết lập, có xu hướng rất tốn thời gian và tài nguyên. Việc xác định tối ưu các kháng thể nano định hướng chống lại các biến thể SARS-CoV-2 cung cấp bằng chứng thiết yếu rằng AI có thể chứng minh là rất quan trọng trong việc đẩy nhanh việc phát hiện trị liệu. Phương pháp mới này làm tăng hiệu quả trong thiết kế kháng thể nano và tạo điều kiện cho việc phản ứng nhanh chóng với các mối đe dọa virus mới nổi. Điều này mang lại cho nó một triển vọng phác thảo tác động to lớn của trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu sinh y và các ứng dụng của nó trong việc phát triển liệu pháp.
7. Tác giả
Afeerah Naseem - Thực tập sinh tư vấn tại Marktechpost. Cô đang theo học kỹ sư tại Viện Công nghệ Ấn Độ (IIT), Kharagpur. Cô đam mê Khoa học dữ liệu và bị cuốn hút bởi vai trò của trí tuệ nhân tạo trong việc giải quyết các vấn đề thực tế. Cô thích khám phá các công nghệ mới và tìm hiểu cách chúng có thể làm cho các công việc hàng ngày dễ dàng và hiệu quả hơn.

Phòng thí nghiệm ảo: Sử dụng trí tuệ nhân tạo thiết kế kháng thể nano mới chống lại SARS-CoV-2

Mục lục Giới thiệu Thách thức trong phát triển kháng thể nano truyền thống Phương pháp phòng thí nghiệm ảo Thành phần chính của quy trì...

tháng 12 02, 2024

Snapchat ra mắt trợ lý ảo My AI: Tất cả những gì bạn cần biết

Mục lục
<ol>
<li>Giới thiệu My AI</li>
<li>Khả năng của My AI</li>
<li>Tính năng tùy chỉnh và hạn chế</li>
<li>Lưu trữ dữ liệu và bảo mật</li>
<li>Kế hoạch tương lai của Snapchat với My AI</li>
<li>Kết luận</li>
</ol>
1. Giới thiệu My AI
<img alt="Snapchat's My AI" src="https://images.livemint.com/img/2023/03/03/original/snapchat_1677818955692.jpg">
Đầu tuần này, Snapchat đã chính thức gia nhập cuộc đua trí tuệ nhân tạo (AI) bằng việc ra mắt chatbot My AI. Được xây dựng trên nền tảng công nghệ GPT mới nhất của OpenAI và được tùy chỉnh riêng cho ứng dụng Snapchat, My AI hứa hẹn mang đến một trải nghiệm tương tác hoàn toàn mới cho người dùng.
2. Khả năng của My AI
My AI được thiết kế để cung cấp nhiều đề xuất khác nhau, từ những ý tưởng phút chót, lên kế hoạch cho chuyến đi cuối tuần đến các giải pháp nhanh chóng cho bữa tối. Giống như ChatGPT, My AI có thể viết thơ về tình yêu hay thậm chí cả về phô mai cheddar.
3. Tính năng tùy chỉnh và hạn chế
Theo xu hướng cá nhân hóa đang được ưa chuộng, người dùng có thể tạo nên sự độc đáo cho chatbot bằng cách đặt tên và chọn hình nền cho cuộc trò chuyện. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng việc tùy chỉnh quá mức có thể làm mờ ranh giới giữa con người và trí tuệ nhân tạo, ít nhất là trên bề mặt.
Cũng giống như các chatbot AI khác gần đây, My AI cũng có thể gặp hiện tượng "ảo giác" (hallucination), tức là đưa ra những thông tin bịa đặt và trình bày các câu trả lời không chính xác như sự thật. Snapchat đã cảnh báo người dùng về điều này và khuyến cáo nên "nhận thức được những thiếu sót" của My AI.
4. Lưu trữ dữ liệu và bảo mật
Điều quan trọng cần lưu ý là các cuộc trò chuyện với My AI được lưu trữ và có thể được "xem xét để cải thiện trải nghiệm sản phẩm". Do đó, Snapchat khuyến cáo người dùng không nên chia sẻ bí mật hoặc yêu cầu lời khuyên. Người dùng có thể cung cấp phản hồi bằng cách nhấn và giữ bất kỳ tin nhắn nào từ My AI.
5. Kế hoạch tương lai của Snapchat với My AI
CEO Evan Spiegel chia sẻ với The Verge rằng chatbot này chỉ là bước khởi đầu trong kế hoạch AI của công ty. Ông cho biết: "Ý tưởng lớn là ngoài việc trò chuyện với bạn bè và gia đình mỗi ngày, chúng ta sẽ trò chuyện với AI mỗi ngày. Và đây là điều chúng tôi có vị thế tốt để làm với tư cách là một dịch vụ nhắn tin."
Ban đầu, My AI chỉ khả dụng cho người đăng ký Snapchat Plus với giá 3,99 đô la/tháng, nhưng công ty đặt mục tiêu sẽ cung cấp cho tất cả 750 triệu người dùng hàng tháng của mình.
6. Kết luận
My AI đánh dấu một bước tiến quan trọng của Snapchat trong lĩnh vực AI đang phát triển nhanh chóng. Mặc dù còn những hạn chế cần khắc phục, My AI vẫn là một công cụ thú vị và hứa hẹn sẽ mang đến nhiều trải nghiệm mới mẻ cho người dùng Snapchat trong tương lai. Tuy nhiên, người dùng cần tỉnh táo và nhận thức được những khả năng và hạn chế của công nghệ này để sử dụng một cách hiệu quả và an toàn.

Snapchat ra mắt trợ lý ảo My AI: Tất cả những gì bạn cần biết

Mục lục Giới thiệu My AI Khả năng của My AI Tính năng tùy chỉnh và hạn chế Lưu trữ dữ liệu và bảo mật Kế hoạch tương lai của Snapchat ...

tháng 12 02, 2024

Mô hình kiểm duyệt AI nhỏ gọn nhưng hiệu quả cao: Llama Guard 3-1B-INT4 của Meta

FastSwitch: Tối ưu hóa hiệu suất phục vụ Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)

Mô hình ngôn ngữ mở OLMo 2: Một bước tiến vượt bậc trong cộng đồng AI mã nguồn mở

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã giúp tôi học tập như thế nào?

Phòng thí nghiệm ảo: Sử dụng trí tuệ nhân tạo thiết kế kháng thể nano mới chống lại SARS-CoV-2

Snapchat ra mắt trợ lý ảo My AI: Tất cả những gì bạn cần biết

Bài đăng phổ biến

Labels