Tổng Hợp Kiến Thức từ Khóa Học Generative AI for Everyone - DeepLearning.AI
Chúc mọi người năm mới nhiều sức khỏe, thành công trong công việc.
Chúc Mừng Năm Mới Giáp Thìn 2024!
Cung chúc tân niên
Sức khỏe vô biên
Thành công liên miên
Hạnh phúc triền miên
Túi luôn đầy tiền
Sung sướng như tiên
Khái Niệm Về Generative AI
Generative AI hay AI sinh sinh là những mô hình trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo ra các văn bản, hình ảnh, âm thanh chất lượng cao. Chúng được xây dựng dựa trên phương pháp học có giám sát.
Cách Thức Hoạt Động
Generative AI hoạt động bằng cách dự đoán từ có xác suất xuất hiện cao nhất trong một câu văn.
Ứng Dụng Của Generative AI
- Viết Lách: Giúp viết các yêu cầu như tuyển dụng, bài văn và dịch văn bản.
- Đọc Hiểu: Tóm tắt văn bản, sửa lỗi chính tả, và hỗ trợ trong các cuộc trò chuyện doanh nghiệp.
- Chatbot và Voicebot: Tạo ra những hệ thống trò chuyện tự động.
Retrieval Augmented Generation (RAG)
RAG là một kỹ thuật quan trọng giúp cải thiện khả năng của các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) bằng cách tích hợp thông tin từ các nguồn bên ngoài. Quá trình RAG bao gồm ba bước:
- Truy Xuất (Retrieval): Tìm kiếm thông tin liên quan từ các tài liệu thích hợp.
- Kết Hợp (Incorporation): Tích hợp thông tin truy xuất vào một prompt cập nhật.
- Tạo Ra (Generation): Sử dụng prompt mở rộng để truy vấn LLM, từ đó tạo ra câu trả lời chính xác hơn.
So Sánh Fine-tuning và RAG
- Mục Tiêu Chính: RAG nhằm cung cấp thông tin bổ sung, trong khi fine-tuning điều chỉnh mô hình cho một nhiệm vụ cụ thể.
- Phương Pháp: RAG sử dụng thông tin bên ngoài, trong khi fine-tuning dựa trên dữ liệu cụ thể.
- Áp Dụng: RAG thường để tăng cường thông tin, trong khi fine-tuning tập trung vào cải thiện hiệu suất cho một ứng dụng nhất định.
Lựa Chọn Mô Hình Ngôn Ngữ
Khi xây dựng ứng dụng phần mềm, cần cân nhắc:
- Kích thước mô hình, mô hình nhỏ cho nhiệm vụ đơn giản và lớn hơn cho nhiệm vụ phức tạp.
- Sự lựa chọn giữa mô hình nguồn mở và nguồn đóng.
Sử Dụng Giao Diện Web LLM Hằng Ngày
AI tổng hợp đang đóng vai trò quan trọng trong doanh nghiệp và có tác động lớn đến thị trường lao động.
- Vai Trò Trong Công Việc: Nhân viên có thể sử dụng AI cho viết lách, giải quyết vấn đề, và hỗ trợ tạo mã.
- Phân Tích Cơ Hội: Xác định cách AI có thể cải thiện quy trình làm việc.
Phân Tích Nhiệm Vụ Công Việc
Phân tích kỹ lưỡng các nhiệm vụ có thể giúp nhận diện cơ hội cho AI. AI có thể hỗ trợ các vai trò như lập trình viên không chỉ trong viết mã mà còn trong lập tài liệu.
Quy Trình Công Việc Mới và Cơ Hội Mới
AI góp phần cải thiện quy trình làm việc và tăng trưởng doanh thu cho doanh nghiệp. Cần đánh giá kỹ lưỡng các nhiệm vụ của khách hàng để khám phá cơ hội mới.
Những Mối Quan Tâm và Lo Ngại Liên Quan Đến Generative AI
- Khuếch Đại Tiêu Cực: AI có thể phản ánh những định kiến có sẵn do dữ liệu đào tạo.
- Dịch Chuyển Công Việc: AI có thể thực hiện một số nhiệm vụ nhanh hơn con người.
- Rủi Ro Hiện Sinh: Mặc định của AI có thể gây ra rủi ro đối với nhân loại.
Trí Tuệ Nhân Tạo Tổng Hợp (AGI)
AGI được coi là một cột mốc quan trọng trong nghiên cứu AI, nhưng còn rất lâu nữa mới đạt được. Trong khi đó, Generative AI có thể được sử dụng như công cụ suy luận.
AI Có Trách Nhiệm
Phát triển và sử dụng AI phải được thực hiện một cách có đạo đức và có trách nhiệm. Các doanh nghiệp cần chú trọng đến sự công bằng, minh bạch và bảo mật khi triển khai AI.
Kết Luận
Đưa Generative AI và RAG vào hoạt động sản xuất và dịch vụ không chỉ giúp nâng cao hiệu suất mà còn mở ra nhiều cơ hội kinh doanh mới. Việc áp dụng AI một cách có trách nhiệm sẽ giúp gia tăng giá trị cho cả tổ chức và xã hội.
source: viblo
