Trí tuệ nhân tạo không chỉ đang thay đổi thế giới; nó còn đang tạo ra một ngôn ngữ hoàn toàn mới để mô tả cách thức nó làm điều đó. Nếu bạn dành chỉ năm phút để tìm hiểu về lĩnh vực này, bạn sẽ bắt gặp hàng loạt các từ viết tắt như LLM, RAG, RLHF và các thuật ngữ khác có thể khiến ngay cả những người am hiểu công nghệ nhất như bạn (người bạn của tôi) cũng cảm thấy hơi bối rối. Chúng tôi tại Phonegram, với tư cách là những người đam mê mọi thứ tiên tiến, đã quyết định chấm dứt sự nhầm lẫn này và cung cấp cho bạn một hướng dẫn đơn giản giải thích rõ ràng các thuật ngữ này, để bạn hoàn toàn hiểu được những gì đang diễn ra đằng sau cuộc cách mạng công nghệ này.
Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM)
Thuật ngữ chúng ta nghe thấy hàng ngày là Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM)Đây là động cơ cung cấp sức mạnh cho các công cụ như ChatGPT, Cloud và Gemini. Các mô hình này là mạng nơ-ron sâu chứa hàng tỷ tham số số (trọng số) học được mối quan hệ giữa các từ và cụm từ. Chúng được tạo ra bằng cách xử lý các mẫu được tìm thấy trong hàng tỷ cuốn sách và bài báo, cho phép chúng tạo ra các văn bản gần giống với văn phong của con người.
học kĩ càng (Học kĩ càng)
Các mô hình này dựa trên Học sâuHọc sâu (Deep learning) là một nhánh của học máy, lấy cảm hứng từ cấu trúc của các tế bào thần kinh trong não người. Sức mạnh của nó nằm ở khả năng của các thuật toán trong việc tự xác định các đặc điểm quan trọng trong dữ liệu mà không cần sự can thiệp của con người. Tất nhiên, điều này đòi hỏi sức mạnh tính toán khổng lồ, dựa vào các bộ xử lý đồ họa (GPU) tiên tiến, điều này giải thích cho sự cạnh tranh khốc liệt giữa các công ty để sở hữu càng nhiều thiết bị này càng tốt.
Trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI)
Chúng ta hãy bắt đầu với thuật ngữ gây tranh cãi nhất, trí tuệ nhân tạo tổng quát, hay AGIThuật ngữ này đề cập đến một loại trí tuệ nhân tạo vượt trội hơn con người trong hầu hết các nhiệm vụ nhận thức. Một số người mô tả nó như một hệ thống hoàn toàn tự động có khả năng dễ dàng thực hiện công việc của con người, trong khi những người khác lại coi nó như một đồng nghiệp kỹ thuật số siêu thông minh. Thực tế là ngay cả các chuyên gia cũng vẫn đang tranh luận về định nghĩa chính xác của nó, nhưng nó đại diện cho mục tiêu cuối cùng mà các công ty như OpenAI và Google đang theo đuổi.
Đặc vụ thông minh (Trí tuệ nhân tạo)
Đối với Tác nhân thông minh (Tác nhân AI)Đây là một bước tiến thiết thực hơn; nó không chỉ là một chatbot mà bạn trả lời, mà là một công cụ sử dụng trí tuệ nhân tạo để thực hiện một loạt các tác vụ thay mặt bạn. Hãy tưởng tượng một trợ lý kỹ thuật số trên iPhone của bạn có thể đặt vé máy bay, quản lý chi tiêu hoặc thậm chí tự động viết và gỡ lỗi mã. Trợ lý thông minh này không chỉ dừng lại ở lời nói mà còn hành động, kết nối nhiều hệ thống để hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước.
Trong một bối cảnh liên quan, chúng ta thấy rằng Các tác nhân mã hóaĐây là phiên bản chuyên biệt của các tác nhân thông minh trong lĩnh vực phát triển phần mềm. Thay vì đề xuất mã để bạn sao chép, một tác nhân lập trình có thể viết, kiểm thử và gỡ lỗi mã hoàn toàn độc lập. Hãy tưởng tượng bạn thuê một thực tập sinh cực kỳ nhanh nhẹn, ít ngủ nhưng tập trung cao độ, người có thể xử lý toàn bộ cơ sở dữ liệu và sửa lỗi với sự can thiệp tối thiểu của con người.
Chuỗi suy nghĩ
Bạn đã bao giờ gặp phải một bài toán khó và cần dùng giấy bút để chia nhỏ nó ra từng bước chưa? Đó chính xác là những gì trí tuệ nhân tạo làm khi sử dụng công nghệ. Chuỗi suy nghĩThay vì đưa ra câu trả lời ngay lập tức, có thể không chính xác, mô hình này chia nhỏ vấn đề thành các bước trung gian logic. Cách tiếp cận này mất nhiều thời gian hơn một chút, nhưng đảm bảo kết quả chính xác hơn, đặc biệt là trong các bài toán logic hoặc lập trình phức tạp.
Ảo giác: Mặt tối của Trí tuệ nhân tạo
Bất chấp trí thông minh vượt trội, trí tuệ nhân tạo vẫn mắc phải những sai lầm. Ảo giácThuật ngữ kỹ thuật tưởng chừng vô hại này đơn giản có nghĩa là mô hình tạo ra thông tin hoàn toàn sai lệch và trình bày nó với sự tự tin thái quá. Ảo giác đặt ra thách thức đáng kể về chất lượng và có thể đặc biệt nguy hiểm trong các lĩnh vực như tư vấn y tế. Vấn đề này thường phát sinh từ những thiếu sót trong dữ liệu huấn luyện, dẫn đến việc các công ty tập trung vào các mô hình chuyên biệt hơn để giảm thiểu rủi ro thông tin sai lệch.
Nguồn:
5 nhận xét