AI TẠO SINH: PHÂN TÍCH NGĂN XẾP CÔNG NGHỆ TOÀN DIỆN

Tuy nhiên, điều đáng chú ý là loại công nghệ AI này không ngừng phát triển, mở ra cơ hội vô tận cho các doanh nghiệp tự chủ. Bài viết này sẽ đi sâu vào nền tảng công nghệ AI tổng quát để cung cấp cho người đọc góc nhìn của người trong cuộc về hoạt động của AI tổng quát.

• AI tạo sinh là gì?
• Tổng quan về ngăn xếp AI tổng hợp
  • Khung ứng dụng: Nền tảng của ngăn xếp AI tổng hợp
  • Mô hình: Bộ não của AI tạo sinh
  • Dữ liệu: Cung cấp thông tin cho AI
  • Nền tảng đánh giá: Đo lường và giám sát hiệu suất
  • Triển khai: Đưa ứng dụng vào sản xuất
• Tại sao hệ thống công nghệ toàn diện lại cần thiết trong việc xây dựng các hệ thống AI tổng hợp hiệu quả?
• Tổng quan chi tiết về nhóm công nghệ AI tổng quát
  • Lớp ứng dụng
  • Lớp mô hình
  • Lớp cơ sở hạ tầng
• Những điều cần cân nhắc khi chọn nhóm công nghệ AI tổng quát

AI tạo sinh là gì?

AI tạo sinh là một loại trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra dữ liệu, hình ảnh, văn bản hoặc âm nhạc mới giống với tập dữ liệu mà nó đã được đào tạo. Điều này đạt được thông qua “mô hình tổng quát”, sử dụng các thuật toán thống kê để tìm hiểu các mẫu và mối quan hệ trong tập dữ liệu, đồng thời tận dụng kiến ​​thức này để tạo ra dữ liệu mới. Khả năng của Generative AI vượt xa việc tạo ra các ứng dụng di động và hình đại diện thú vị. Chúng được sử dụng để tạo ra các tác phẩm nghệ thuật, thiết kế, mã, bài đăng trên blog và tất cả các loại nội dung chất lượng cao.

AI tạo sinh sử dụng thuật toán học bán giám sát và không giám sát để xử lý lượng lớn dữ liệu nhằm tạo ra kết quả đầu ra. Sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn, các chương trình máy tính trong AI tổng quát hiểu văn bản và tạo ra nội dung mới. Mạng lưới thần kinh, trái tim của Generative AI, phát hiện các đặc điểm của hình ảnh hoặc văn bản cụ thể và sau đó áp dụng chúng khi cần thiết. Các chương trình máy tính có thể sử dụng AI tổng quát để dự đoán các mẫu và tạo ra nội dung tương ứng. Tuy nhiên, điều đáng chú ý là các mô hình AI tạo sinh bị hạn chế về tham số và sự tham gia của con người là điều cần thiết để tận dụng tối đa AI tạo sinh, cả khi bắt đầu và kết thúc quá trình đào tạo mô hình.

Để đạt được kết quả mong muốn, AI tổng hợp sử dụng GAN và Transformers .

GAN – General Adversarial Network

GAN có hai phần: bộ tạo và bộ General Adversarial Network .

Mạng nơ-ron tổng quát tạo ra các đầu ra theo yêu cầu và thường được cung cấp dữ liệu cần thiết để tìm hiểu các mẫu. Nó cần sự hỗ trợ từ mạng lưới thần kinh phân biệt để cải thiện hơn nữa. Mạng nơ-ron General Adversarial Network , thành phần thứ hai của mô hình, cố gắng phân biệt dữ liệu trong thế giới thực với dữ liệu giả của mô hình. Mô hình đầu tiên đánh lừa mô hình thứ hai lần nào cũng được khen thưởng, đó là lý do tại sao thuật toán thường được gọi là mô hình đối nghịch. Điều này cho phép mô hình tự cải thiện mà không cần bất kỳ sự can thiệp nào của con người.

Transformers

Transformers là một thành phần quan trọng khác trong AI tạo ra có thể tạo ra kết quả ấn tượng. Transformers sử dụng một chuỗi thay vì các điểm dữ liệu riêng lẻ khi chuyển đổi đầu vào thành đầu ra. Điều này làm cho chúng hiệu quả hơn trong việc xử lý dữ liệu khi bối cảnh quan trọng. Văn bản chứa nhiều hơn từ ngữ và người biến đổi thường xuyên dịch và tạo ra chúng. Transformers cũng có thể được sử dụng để tạo mô hình nền tảng, rất hữu ích khi các kỹ sư làm việc trên các thuật toán có thể chuyển đổi các yêu cầu ngôn ngữ tự nhiên thành các lệnh, chẳng hạn như tạo hình ảnh hoặc văn bản dựa trên mô tả của người dùng.

Transformers sử dụng kiến ​​trúc bộ mã hóa/giải mã. Bộ mã hóa trích xuất các đặc điểm từ câu đầu vào và bộ giải mã sử dụng các đặc điểm đó để tạo câu đầu ra (bản dịch). Nhiều khối mã hóa tạo nên bộ mã hóa của Transformers . Câu đầu vào được chuyển qua các khối mã hóa. Đầu ra của khối cuối cùng là tính năng đầu vào của bộ giải mã. Nhiều khối giải mã bao gồm bộ giải mã, mỗi khối nhận các tính năng của bộ mã hóa.

Tổng quan về ngăn xếp AI tổng hợp

Với việc AI tạo sinh nhanh chóng thu hút được sự chú ý trong các ngành, chúng tôi có một kho công nghệ AI tạo sinh toàn diện, giúp đơn giản hóa quá trình phát triển, thúc đẩy đổi mới. Trước khi đi sâu vào chi tiết về nhóm công nghệ AI tổng quát cụ thể, chúng ta hãy nói về nhóm công nghệ chung được sử dụng để phát triển giải pháp AI tổng quát. Đây là lý do tại sao sự hiểu biết của bạn về nhóm công nghệ chung lại quan trọng:

• Nền tảng kiến ​​thức: Nhóm công nghệ AI tổng quát cung cấp sự hiểu biết nền tảng về các thành phần, khung và công nghệ thiết yếu liên quan đến AI tổng quát. Nó giúp thiết lập nền tảng kiến ​​thức toàn diện trước khi đi sâu vào các nhóm công nghệ cụ thể, đảm bảo sự hiểu biết vững chắc về bối cảnh tổng thể.
• Hướng dẫn các quyết định phát triển: Bằng cách nắm bắt được kho công nghệ chung, các nhà phát triển có thể đưa ra quyết định sáng suốt về việc sử dụng các công nghệ và công cụ cụ thể nào cho các giai đoạn phát triển AI tổng quát khác nhau. Nó phục vụ như một hướng dẫn để chọn các khung, thư viện và nền tảng phù hợp phù hợp với các mục tiêu và yêu cầu chung của dự án.
• Khả năng tương tác và tích hợp: Sự hiểu biết sâu sắc về nhóm công nghệ chung tạo điều kiện cho khả năng tương tác và tích hợp tốt hơn các thành phần khác nhau trong hệ thống AI tổng hợp. Nó giúp xác định các điểm tích hợp tiềm năng với các hệ thống khác và đảm bảo sự cộng tác liền mạch giữa các công nghệ và công cụ khác nhau.
• Tính linh hoạt và khả năng thích ứng: Việc làm quen với nhóm công nghệ chung cho phép các nhà phát triển thích ứng và chuyển đổi giữa các nhóm công nghệ cụ thể khác nhau một cách hiệu quả hơn. Nó cho phép họ hiểu các nguyên tắc và khái niệm cơ bản vượt qua các cách triển khai cụ thể, mang lại sự linh hoạt trong việc lựa chọn các công cụ phù hợp nhất cho nhiệm vụ hiện tại.
• Chứng minh tương lai: Bằng cách đạt được nền tảng vững chắc trong nhóm công nghệ chung, các nhà phát triển được chuẩn bị tốt hơn cho những tiến bộ và thay đổi trong tương lai trong bối cảnh AI tổng quát. Họ có thể cập nhật các công nghệ và xu hướng mới nổi, giúp việc áp dụng các công cụ mới và thích ứng với các hoạt động đang phát triển của ngành trở nên dễ dàng hơn.
• Làm cơ sở cho việc chuyên môn hóa: Sau khi hiểu được ngăn xếp chung, người ta có thể chuyên môn hóa và đào sâu vào các công nghệ, công cụ và kỹ thuật cụ thể liên quan đến một ngăn xếp AI tổng hợp cụ thể. Điều này cho phép hiểu biết tập trung và chi tiết hơn về các công cụ và công nghệ cần thiết để có thể áp dụng AI tổng quát trong một bối cảnh cụ thể.

Dưới đây là tổng quan về nhóm công nghệ chung để phát triển AI tổng quát:

Khung ứng dụng: Nền tảng của ngăn xếp AI tổng hợp

Các khung ứng dụng tạo thành nền tảng của nhóm công nghệ bằng cách cung cấp mô hình lập trình hợp lý hóa giúp tiếp thu nhanh chóng các cải tiến mới. Các khung này, chẳng hạn như LangChain, Fixie, Semantic Kernel của Microsoft và Vertex AI của Google Cloud, giúp các nhà phát triển tạo ra các ứng dụng có thể tự động tạo nội dung mới, phát triển hệ thống ngữ nghĩa để tìm kiếm ngôn ngữ tự nhiên và thậm chí cho phép các tác nhân AI thực hiện nhiệm vụ.

Mô hình: Bộ não của AI tạo sinh

Cốt lõi của ngăn xếp AI tổng quát là Mô hình nền tảng (FM), hoạt động như ‘bộ não’ và cho phép suy luận giống con người. Các mô hình này có thể là độc quyền, được phát triển bởi các tổ chức như Open AI, Anthropic hoặc Cohere hoặc chúng có thể là nguồn mở. Các nhà phát triển cũng có tùy chọn đào tạo mô hình của riêng họ. Để tối ưu hóa ứng dụng, nhà phát triển có thể chọn sử dụng nhiều FM. Các mô hình này có thể được lưu trữ trên máy chủ hoặc được triển khai trên các thiết bị và trình duyệt biên, giúp tăng cường bảo mật, giảm độ trễ và chi phí.

Dữ liệu: Cung cấp thông tin cho AI

Mô hình học ngôn ngữ (LLM) có khả năng suy luận về dữ liệu mà họ đã được đào tạo. Để làm cho các mô hình hiệu quả và chính xác hơn, các nhà phát triển cần vận hành dữ liệu của họ. Trình tải dữ liệu và cơ sở dữ liệu vectơ đóng một vai trò quan trọng trong quá trình này, giúp các nhà phát triển nhập dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc, đồng thời lưu trữ và truy vấn vectơ dữ liệu một cách hiệu quả. Ngoài ra, các kỹ thuật như tạo tăng cường truy xuất được sử dụng để cá nhân hóa kết quả đầu ra của mô hình.

Nền tảng đánh giá: Đo lường và giám sát hiệu suất

Lựa chọn sự cân bằng phù hợp giữa hiệu suất mô hình, chi phí và độ trễ là một thách thức trong AI tổng hợp. Để khắc phục điều này, các nhà phát triển sử dụng nhiều công cụ đánh giá khác nhau giúp xác định lời nhắc tốt nhất, theo dõi thử nghiệm trực tuyến và ngoại tuyến cũng như giám sát hiệu suất của mô hình trong thời gian thực. Để có kỹ thuật, thử nghiệm và khả năng quan sát nhanh chóng, cùng với nhiều công cụ No Code / Low Code, công cụ theo dõi và nền tảng như LangKit của WhyLabs được sử dụng.

Triển khai: Đưa ứng dụng vào sản xuất

Cuối cùng, trong giai đoạn triển khai, các nhà phát triển đặt mục tiêu đưa ứng dụng của họ vào sản xuất. Họ có thể chọn tự lưu trữ các ứng dụng này hoặc sử dụng dịch vụ của bên thứ ba để triển khai. Các công cụ như Fixie cho phép các nhà phát triển xây dựng, chia sẻ và triển khai các ứng dụng AI một cách liền mạch.

Tóm lại, Generative AI Stack là một hệ sinh thái toàn diện hỗ trợ phát triển, thử nghiệm và triển khai các ứng dụng AI, từ đó thay đổi cách chúng ta tạo, tổng hợp thông tin và làm việc.

Tại sao hệ thống công nghệ toàn diện lại cần thiết trong việc xây dựng các hệ thống AI tổng hợp hiệu quả?

ngăn xếp công nghệ (Techstack) đề cập đến một tập hợp các công nghệ, khung và công cụ được sử dụng để xây dựng và triển khai các ứng dụng phần mềm. Kho công nghệ toàn diện đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng các hệ thống AI tổng hợp hiệu quả, bao gồm nhiều thành phần khác nhau, chẳng hạn như khung học máy, ngôn ngữ lập trình, cơ sở hạ tầng đám mây và các công cụ xử lý dữ liệu. Các thành phần cơ bản này và tầm quan trọng của chúng trong nhóm công nghệ AI tổng quát đã được thảo luận ở đây:

• Khung học máy:  Các hệ thống AI tạo sinh dựa trên các mô hình học máy phức tạp để tạo ra dữ liệu mới. Các khung máy học như TensorFlow, PyTorch và Keras cung cấp một bộ công cụ và API để xây dựng và đào tạo mô hình, đồng thời chúng cũng cung cấp nhiều mô hình dựng sẵn để tạo hình ảnh, văn bản và âm nhạc. Vì vậy, các khung và API này phải là một phần không thể thiếu trong kho công nghệ AI tổng quát. Các khung này cũng mang lại sự linh hoạt trong việc thiết kế và tùy chỉnh các mô hình để đạt được mức độ chính xác và chất lượng mong muốn.
• Ngôn ngữ lập trình:  Ngôn ngữ lập trình rất quan trọng trong việc xây dựng các hệ thống AI tổng quát giúp cân bằng giữa tính dễ sử dụng và hiệu suất của các mô hình AI tổng quát. Python là ngôn ngữ được sử dụng phổ biến nhất trong lĩnh vực học máy và được ưa thích để xây dựng các hệ thống AI tổng quát do tính đơn giản, dễ đọc và hỗ trợ thư viện rộng rãi. Các ngôn ngữ lập trình khác như R và Julia cũng được sử dụng trong một số trường hợp.
• Cơ sở hạ tầng đám mây:  Các hệ thống AI tạo sinh đòi hỏi sức mạnh tính toán và dung lượng lưu trữ lớn để đào tạo và chạy các mô hình. Việc đưa cơ sở hạ tầng đám mây vào nhóm công nghệ AI tổng quát là điều cần thiết vì nó cung cấp khả năng mở rộng và tính linh hoạt cần thiết để triển khai các hệ thống AI tổng quát. Các nhà cung cấp đám mây như Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) và Microsoft Azure cung cấp nhiều dịch vụ như máy ảo, lưu trữ và nền tảng máy học.
• Công cụ xử lý dữ liệu:  Dữ liệu rất quan trọng trong việc xây dựng các hệ thống AI tổng hợp. Dữ liệu phải được xử lý trước, làm sạch và chuyển đổi trước khi có thể sử dụng để huấn luyện các mô hình. Các công cụ xử lý dữ liệu như Apache Spark và Apache Hadoop thường được sử dụng trong nhóm công nghệ AI tổng quát để xử lý các tập dữ liệu lớn một cách hiệu quả. Những công cụ này cũng cung cấp khả năng khám phá và trực quan hóa dữ liệu, có thể giúp hiểu dữ liệu và xác định các mẫu.

Nhóm công nghệ AI tổng hợp được thiết kế tốt có thể cải thiện độ chính xác, khả năng mở rộng và độ tin cậy của hệ thống, cho phép phát triển và triển khai các ứng dụng AI tổng hợp nhanh hơn.

Đây là một kho công nghệ AI tổng hợp toàn diện.

Tổng quan chi tiết về nhóm công nghệ AI tổng quát

Nhóm công nghệ AI tổng quát bao gồm ba lớp cơ bản:

• Lớp ứng dụng  bao gồm các ứng dụng đầu cuối hoặc API của bên thứ ba tích hợp các mô hình AI tổng quát vào các sản phẩm hướng tới người dùng.
• Lớp mô hình  bao gồm các API độc quyền hoặc các điểm kiểm tra nguồn mở hỗ trợ các sản phẩm AI. Lớp này yêu cầu giải pháp lưu trữ để triển khai.
• Lớp cơ sở hạ  tầng bao gồm các nền tảng đám mây và nhà sản xuất phần cứng chịu trách nhiệm chạy khối lượng công việc đào tạo và suy luận cho các mô hình AI tổng hợp.

Hãy đi sâu vào từng lớp.

Lớp ứng dụng

Lớp ứng dụng trong nhóm công nghệ AI tổng quát vì nó cho phép con người và máy móc cộng tác theo những cách mới và thú vị. Những ứng dụng mạnh mẽ này đóng vai trò là công cụ xử lý công việc thiết yếu, giúp các mô hình AI có thể truy cập và dễ sử dụng cho cả doanh nghiệp và người tiêu dùng đang tìm kiếm giải trí. Lớp ứng dụng cho phép tạo ra các kết quả đổi mới với khả năng vô tận. Cho dù bạn đang tìm cách tăng năng suất kinh doanh hay tìm kiếm các hình thức giải trí mới và sáng tạo, lớp ứng dụng của nhóm công nghệ AI tổng quát là chìa khóa để khai thác toàn bộ tiềm năng của công nghệ tiên tiến này.

Hơn nữa, chúng ta có thể tách lớp này thành hai loại rộng:

Ứng dụng đầu cuối sử dụng mô hình độc quyền 

Các ứng dụng đầu cuối sử dụng mô hình AI độc quyền đang ngày càng trở nên phổ biến. Các ứng dụng phần mềm này kết hợp các mô hình AI tổng quát vào một sản phẩm hướng tới người dùng và chịu trách nhiệm về tất cả các khía cạnh của quy trình AI tổng quát, bao gồm thu thập dữ liệu, đào tạo mô hình, suy luận và triển khai vào sản xuất. Các mô hình AI tạo sinh độc quyền được sử dụng trong các ứng dụng này được phát triển và sở hữu bởi một công ty hoặc tổ chức, thường được bảo vệ bởi quyền sở hữu trí tuệ và không được cung cấp công khai. Thay vào đó, chúng được cung cấp cho khách hàng như một phần của sản phẩm hoặc dịch vụ phần mềm.

Các công ty phát triển các mô hình này có kiến ​​thức chuyên môn về lĩnh vực cụ thể trong một lĩnh vực cụ thể. Ví dụ: một công ty chuyên về thị giác máy tính có thể phát triển một ứng dụng toàn diện sử dụng mô hình AI tổng hợp độc quyền để tạo ra hình ảnh hoặc video chân thực trong đó các mô hình có tính chuyên môn cao và có thể được đào tạo để tạo ra kết quả đầu ra phù hợp với một trường hợp sử dụng cụ thể. hoặc công nghiệp. Một số ví dụ phổ biến về các ứng dụng như vậy bao gồm DALL-E, Codex và ChatGPT của OpenAI .

Các ứng dụng này có nhiều ứng dụng, từ tạo văn bản và hình ảnh đến tự động hóa dịch vụ khách hàng và tạo các đề xuất được cá nhân hóa. Chúng có tiềm năng mang lại những thay đổi đáng kể trong nhiều ngành bằng cách cung cấp các đầu ra có tính tùy chỉnh và tùy chỉnh cao nhằm đáp ứng nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp và cá nhân. Khi lĩnh vực Generative AI tiếp tục phát triển, chúng ta có thể sẽ thấy nhiều ứng dụng sáng tạo hơn nữa sử dụng các mô hình Generative AI độc quyền nhằm vượt qua ranh giới của những gì có thể.

Ứng dụng không có mô hình độc quyền

Các ứng dụng sử dụng các mô hình AI tổng quát nhưng không dựa vào các mô hình độc quyền thường được sử dụng trong các ứng dụng B2B và B2C hướng tới người dùng cuối. Những loại ứng dụng này thường được xây dựng bằng cách sử dụng các khung hoặc thư viện AI tổng hợp nguồn mở, chẳng hạn như TensorFlow, PyTorch hoặc Keras. Các khung này cung cấp cho các nhà phát triển những công cụ họ cần để xây dựng các mô hình AI tổng quát tùy chỉnh cho các trường hợp sử dụng cụ thể. Một số ví dụ phổ biến về các ứng dụng này bao gồm RunwayML, StyleGAN, NeuralStyler và các ứng dụng khác. Bằng cách sử dụng các khung và thư viện nguồn mở, các nhà phát triển có thể truy cập nhiều nguồn tài nguyên và hỗ trợ cộng đồng xây dựng các mô hình AI tổng quát của riêng họ, có khả năng tùy biến cao và có thể được điều chỉnh để đáp ứng nhu cầu kinh doanh cụ thể, cho phép các tổ chức tạo ra các đầu ra có tính chuyên môn cao, phù hợp không thể với các mô hình độc quyền.

Việc sử dụng các khung và thư viện nguồn mở cũng giúp dân chủ hóa quyền truy cập vào công nghệ AI tổng quát, giúp nhiều cá nhân và doanh nghiệp có thể tiếp cận công nghệ này. Bằng cách cho phép các nhà phát triển xây dựng mô hình của riêng họ, những công cụ này thúc đẩy sự đổi mới và sáng tạo, thúc đẩy các trường hợp sử dụng và ứng dụng mới cho công nghệ AI tổng hợp.

Lớp mô hình

Các ứng dụng trên dựa trên các mô hình AI, hoạt động trên nhiều lớp. Sự kết hợp độc đáo của các lớp này cho phép linh hoạt tối đa, tùy thuộc vào nhu cầu và sắc thái cụ thể của thị trường của bạn. Cho dù bạn yêu cầu nhiều tính năng hay chuyên môn hóa siêu tập trung, ba lớp công cụ AI dưới đây sẽ cung cấp nền tảng để tạo ra các đầu ra công nghệ tổng hợp đáng chú ý.

Các mô hình AI tổng quát 

Trọng tâm của cuộc cách mạng công nghệ sáng tạo nằm ở bước đột phá nền tảng của các mô hình AI nói chung. Các mô hình AI nói chung là một loại trí tuệ nhân tạo nhằm mục đích tái tạo quá trình suy nghĩ và ra quyết định giống con người. Không giống như các mô hình AI hẹp được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể hoặc giải quyết các vấn đề cụ thể, các mô hình AI tổng quát nhằm mục đích linh hoạt và dễ thích ứng hơn, đồng thời chúng có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ và học hỏi kinh nghiệm. Các mẫu linh hoạt này, bao gồm GPT-3 cho văn bản, DALL-E-2 cho hình ảnh, Whisper cho giọng nói và Khuếch tán ổn định cho nhiều ứng dụng khác nhau, có thể xử lý nhiều loại đầu ra trên các danh mục như văn bản, hình ảnh, video, giọng nói và Trò chơi. Được thiết kế để thân thiện với người dùng và là nguồn mở, những mô hình này thể hiện điểm khởi đầu mạnh mẽ cho những tiến bộ trong nhóm công nghệ tổng hợp. Tuy nhiên, đây mới chỉ là sự khởi đầu và sự phát triển của công nghệ sáng tạo còn lâu mới kết thúc.

Việc phát triển và triển khai các mô hình AI nói chung mang lại nhiều lợi ích tiềm năng. Một trong những lợi thế quan trọng nhất là khả năng nâng cao hiệu quả và năng suất trong các ngành công nghiệp khác nhau. Các mô hình AI nói chung có thể tự động hóa các nhiệm vụ và quy trình hiện đang được con người thực hiện, giải phóng thời gian và nguồn lực quý giá cho công việc phức tạp và mang tính chiến lược hơn. Điều này có thể giúp các doanh nghiệp hoạt động hiệu quả hơn, giảm chi phí và trở nên cạnh tranh hơn trên các thị trường tương ứng.

Hơn nữa, các mô hình AI nói chung có khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp và tạo ra các dự đoán chính xác hơn. Ví dụ, trong ngành chăm sóc sức khỏe, các mô hình AI nói chung có thể được sử dụng để xem xét kỹ lưỡng lượng lớn dữ liệu bệnh nhân, đồng thời phát hiện các mẫu và mối tương quan mà con người khó hoặc không thể nhận ra. Điều này có thể dẫn đến chẩn đoán chính xác hơn, cải thiện các lựa chọn điều trị và kết quả bệnh nhân tốt hơn.

Ngoài ra, các mô hình AI nói chung có thể học hỏi và thích ứng theo thời gian. Khi các mô hình này tiếp xúc với nhiều dữ liệu và kinh nghiệm hơn, chúng có thể tiếp tục nâng cao hiệu suất và trở nên chính xác và hiệu quả hơn. Điều này có thể mang lại kết quả đáng tin cậy và nhất quán hơn, có thể có giá trị cao trong các ngành nơi độ chính xác và độ chính xác là rất quan trọng.

Các mô hình AI cụ thể

Các mô hình AI chuyên dụng, còn được gọi là mô hình dành riêng cho từng miền, được thiết kế để thực hiện vượt trội các nhiệm vụ cụ thể như tạo bản sao quảng cáo, tweet, lời bài hát và thậm chí tạo ảnh thương mại điện tử hoặc hình ảnh thiết kế nội thất 3D. Các mô hình này được đào tạo dựa trên dữ liệu có tính cụ thể và phù hợp cao, cho phép chúng hoạt động với sắc thái và độ chính xác cao hơn so với các mô hình AI thông thường. Ví dụ: một mô hình AI được đào tạo về ảnh thương mại điện tử sẽ hiểu sâu sắc các tính năng và thuộc tính cụ thể giúp ảnh thương mại điện tử trở nên hiệu quả, chẳng hạn như ánh sáng, bố cục và vị trí sản phẩm. Với kiến ​​thức chuyên môn này, mô hình có thể tạo ra những bức ảnh thương mại điện tử có hiệu quả cao, vượt trội hơn các mô hình chung trong lĩnh vực này. Tương tự như vậy, các mô hình AI cụ thể được đào tạo về lời bài hát có thể tạo ra lời bài hát có sắc thái và sự tinh tế hơn so với các mô hình thông thường. Những mô hình này phân tích cấu trúc, giai điệu và phong cách của các thể loại và nghệ sĩ khác nhau để tạo ra lời bài hát không chỉ đúng về mặt ngữ pháp mà còn phù hợp về mặt phong cách và chủ đề cho một nghệ sĩ hoặc thể loại cụ thể.

Khi công nghệ tổng hợp tiếp tục phát triển, các mô hình chuyên biệt hơn dự kiến ​​sẽ trở thành nguồn mở và có sẵn cho nhiều người dùng hơn. Điều này sẽ giúp các doanh nghiệp và cá nhân dễ dàng tiếp cận và sử dụng các mô hình AI hiệu quả cao này, có khả năng dẫn đến những cải tiến, đột phá mới trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.

Mô hình AI siêu cục bộ

Các mô hình AI siêu địa phương là đỉnh cao của công nghệ tổng hợp và vượt trội trong các lĩnh vực cụ thể của chúng. Với dữ liệu siêu cục bộ và thường là dữ liệu độc quyền, các mô hình này có thể đạt được mức độ chính xác và độ đặc hiệu tuyệt vời trong kết quả đầu ra của chúng. Những mô hình này có thể tạo ra kết quả đầu ra với độ chính xác đặc biệt, từ việc viết các bài báo khoa học tuân theo phong cách của một tạp chí cụ thể đến việc tạo ra các mô hình thiết kế nội thất đáp ứng sở thích thẩm mỹ của một cá nhân cụ thể. Khả năng của các mô hình AI siêu địa phương còn mở rộng đến việc tạo ra những bức ảnh thương mại điện tử có ánh sáng và bóng tối hoàn hảo để phù hợp với chiến lược tiếp thị hoặc thương hiệu của một công ty cụ thể. Những mô hình này được thiết kế để trở thành chuyên gia trong lĩnh vực của họ, cho phép họ tạo ra kết quả đầu ra có độ chính xác và tùy chỉnh cao.

Khi công nghệ tổng hợp tiến bộ, các mô hình AI siêu cục bộ dự kiến ​​sẽ ngày càng trở nên phức tạp và chính xác hơn, điều này có thể dẫn đến những cải tiến và đột phá mới trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Những mô hình này có khả năng thay đổi cách thức hoạt động của doanh nghiệp bằng cách cung cấp các kết quả đầu ra có tính tùy chỉnh cao, phù hợp với nhu cầu cụ thể của họ. Điều này sẽ mang lại hiệu quả, năng suất và lợi nhuận cao hơn cho doanh nghiệp.

Lớp cơ sở hạ tầng

Lớp cơ sở hạ tầng của nhóm công nghệ AI tổng quát là một thành phần quan trọng bao gồm các thành phần phần cứng và phần mềm cần thiết để tạo và đào tạo các mô hình AI. Các thành phần phần cứng trong lớp này có thể liên quan đến các bộ xử lý chuyên dụng như GPU hoặc TPU có thể xử lý các tính toán phức tạp cần thiết cho việc đào tạo và suy luận AI. Bằng cách tận dụng các bộ xử lý này, các nhà phát triển có thể xử lý lượng dữ liệu khổng lồ nhanh hơn và hiệu quả hơn. Hơn nữa, việc kết hợp các bộ xử lý này với hệ thống lưu trữ có thể giúp lưu trữ và truy xuất dữ liệu lớn một cách hiệu quả.

Mặt khác, các thành phần phần mềm trong lớp cơ sở hạ tầng đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp cho các nhà phát triển các công cụ cần thiết để xây dựng và đào tạo các mô hình AI. Các khung như TensorFlow hoặc PyTorch cung cấp các công cụ để phát triển các mô hình AI tổng quát tùy chỉnh cho các trường hợp sử dụng cụ thể. Ngoài ra, các thành phần phần mềm khác, chẳng hạn như công cụ quản lý dữ liệu, công cụ trực quan hóa dữ liệu cũng như các công cụ triển khai và tối ưu hóa, cũng đóng một vai trò quan trọng trong lớp cơ sở hạ tầng. Những công cụ này giúp quản lý và xử lý trước dữ liệu, giám sát quá trình đào tạo và suy luận, đồng thời tối ưu hóa và triển khai các mô hình đã đào tạo.

Các dịch vụ điện toán đám mây cũng có thể là một phần của lớp cơ sở hạ tầng, cung cấp cho các tổ chức quyền truy cập tức thời vào các tài nguyên máy tính và dung lượng lưu trữ rộng rãi. Cơ sở hạ tầng dựa trên đám mây có thể giúp các tổ chức tiết kiệm tiền bằng cách giảm chi phí và độ phức tạp của việc phát triển và triển khai các mô hình AI, đồng thời cho phép họ mở rộng quy mô khả năng AI của mình một cách nhanh chóng và hiệu quả.

Những điều cần cân nhắc khi chọn nhóm công nghệ AI tổng quát

Thông số kỹ thuật và tính năng của dự án

Điều quan trọng là phải xem xét quy mô và mục đích dự án của bạn khi tạo nhóm công nghệ AI tổng quát, vì chúng tác động đáng kể đến việc chọn công nghệ nào. Dự án càng quan trọng thì nhóm công nghệ càng phức tạp và mở rộng. Các dự án vừa và lớn đòi hỏi nhiều công nghệ phức tạp hơn với nhiều cấp độ ngôn ngữ và khung lập trình để đảm bảo tính toàn vẹn và hiệu suất. Từ bối cảnh AI tổng quát, các điểm sau đây phải được xem xét như một phần của thông số kỹ thuật và tính năng của dự án trong khi tạo ra một nhóm công nghệ AI tổng quát –

• Loại dữ liệu bạn dự định tạo, chẳng hạn như hình ảnh, văn bản hoặc âm nhạc, sẽ ảnh hưởng đến việc bạn lựa chọn kỹ thuật AI tổng hợp. Chẳng hạn, GAN thường được sử dụng cho dữ liệu hình ảnh và video, trong khi RNN phù hợp hơn với dữ liệu văn bản và âm nhạc.
• Độ phức tạp của dự án, chẳng hạn như số lượng biến đầu vào, số lớp trong mô hình và kích thước của tập dữ liệu, cũng sẽ ảnh hưởng đến việc lựa chọn nhóm công nghệ AI tổng hợp. Các dự án phức tạp có thể yêu cầu phần cứng mạnh hơn như GPU và các framework nâng cao như TensorFlow hoặc PyTorch.
• Nếu dự án của bạn yêu cầu khả năng mở rộng, chẳng hạn như tạo ra số lượng lớn các biến thể hoặc hỗ trợ quá nhiều người dùng, bạn có thể cần chọn một nhóm công nghệ AI tổng quát có thể mở rộng quy mô dễ dàng, chẳng hạn như các giải pháp dựa trên đám mây như AWS, Google Cloud Platform hoặc Azure .
• Độ chính xác của mô hình AI tổng quát rất quan trọng đối với nhiều ứng dụng, chẳng hạn như khám phá ma túy hoặc lái xe tự động. Nếu độ chính xác là mối quan tâm hàng đầu, bạn có thể cần chọn một kỹ thuật được biết đến với độ chính xác cao, chẳng hạn như VAE hoặc RNN.
• Tốc độ của mô hình AI tổng hợp có thể là một yếu tố quan trọng trong một số ứng dụng, chẳng hạn như tạo video theo thời gian thực hoặc chatbot trực tuyến . Trong những trường hợp như vậy, bạn có thể cần chọn nhóm công nghệ AI tổng quát ưu tiên tốc độ, chẳng hạn như sử dụng các mô hình nhẹ hoặc tối ưu hóa mã cho hiệu suất.

Kinh nghiệm và nguồn lực

Điều cần thiết là phải có kiến ​​​​thức kiến ​​​​trúc và kỹ thuật sâu sắc để chọn nhóm công nghệ AI tổng hợp phù hợp. Điều quan trọng là có thể phân biệt giữa các công nghệ khác nhau và chọn công nghệ cụ thể một cách tỉ mỉ khi tạo ngăn xếp để bạn có thể tự tin làm việc. Quyết định này không nên buộc các nhà phát triển mất thời gian tìm hiểu về công nghệ và không thể phát triển một cách hiệu quả.

Dưới đây là một số cách kinh nghiệm và nguồn lực tác động đến việc lựa chọn công nghệ:

• Kinh nghiệm và chuyên môn của nhóm phát triển có thể tác động đến việc lựa chọn công nghệ. Nếu nhóm có nhiều kinh nghiệm về một ngôn ngữ hoặc khung lập trình cụ thể, việc chọn nhóm công nghệ AI tổng quát phù hợp với chuyên môn của họ có thể có lợi để đẩy nhanh quá trình phát triển.
• Sự sẵn có của các nguồn lực, chẳng hạn như phần cứng và phần mềm, cũng có thể ảnh hưởng đến việc lựa chọn công nghệ. Nếu nhóm có quyền truy cập vào phần cứng mạnh mẽ như GPU, họ có thể sử dụng các khung nâng cao hơn như TensorFlow hoặc PyTorch để phát triển hệ thống.
• Sự sẵn có của các nguồn lực đào tạo và hỗ trợ cũng là một yếu tố quan trọng. Nếu nhóm phát triển yêu cầu đào tạo hoặc hỗ trợ để sử dụng một công nghệ cụ thể một cách hiệu quả, thì có thể cần phải chọn nhóm công nghệ AI tổng quát có cộng đồng hỗ trợ hoặc tài nguyên đào tạo mạnh mẽ.
• Ngân sách cho dự án cũng có thể ảnh hưởng đến việc sử dụng công nghệ nào. Các khung và phần cứng nâng cao hơn có thể đắt tiền, do đó, việc chọn nhóm công nghệ hiệu quả hơn về mặt chi phí đáp ứng yêu cầu của dự án có thể là cần thiết nếu dự án có ngân sách hạn chế.
• Các yêu cầu bảo trì và hỗ trợ của hệ thống cũng có thể ảnh hưởng đến việc lựa chọn công nghệ. Nếu hệ thống yêu cầu cập nhật và bảo trì thường xuyên, bạn nên chọn nhóm công nghệ AI tổng quát, dễ bảo trì và đi kèm với cộng đồng hỗ trợ đáng tin cậy.

Khả năng mở rộng

Khả năng mở rộng là một tính năng thiết yếu trong kiến ​​trúc ứng dụng của bạn, giúp xác định xem ứng dụng của bạn có thể xử lý tải tăng lên hay không. Do đó, nhóm công nghệ của bạn sẽ có thể đáp ứng được sự tăng trưởng đó nếu cần thiết. Có hai kiểu chia tỷ lệ: dọc và ngang. Đầu tiên đề cập đến khả năng xử lý số lượng người dùng ngày càng tăng trên nhiều thiết bị, trong khi tỷ lệ theo chiều ngang đề cập đến khả năng thêm các tính năng và thành phần mới vào ứng dụng trong tương lai.

Dưới đây là một số yếu tố quan trọng khi nói đến khả năng mở rộng trong nhóm công nghệ AI tổng quát:

• Khi nói đến việc chọn một nhóm công nghệ AI tổng quát, kích thước của tập dữ liệu đóng một vai trò quan trọng. Vì các bộ dữ liệu lớn yêu cầu phần cứng và phần mềm mạnh hơn để xử lý, nên một khung tính toán phân tán như Apache Spark có thể cần thiết để xử lý dữ liệu hiệu quả.
• Ngoài ra, số lượng người dùng tương tác với hệ thống cũng là một vấn đề đáng cân nhắc khác. Nếu dự kiến ​​​​sẽ có một số lượng lớn người dùng, thì việc chọn nhóm công nghệ có thể xử lý khối lượng yêu cầu lớn có thể là cần thiết. Điều này có thể liên quan đến việc lựa chọn giải pháp dựa trên đám mây hoặc kiến ​​trúc vi dịch vụ.
• Xử lý thời gian thực là một vấn đề cần cân nhắc khác trong đó hệ thống phải có khả năng mở rộng cao trong các ứng dụng như tạo video trực tiếp hoặc chatbot trực tuyến để đáp ứng khối lượng yêu cầu. Trong những trường hợp như vậy, việc tối ưu hóa mã cho hiệu suất hoặc sử dụng mô hình nhẹ có thể cần thiết để đảm bảo hệ thống có thể xử lý yêu cầu nhanh chóng.
• Trong các tình huống cần xử lý hàng loạt, chẳng hạn như tạo nhiều biến thể của tập dữ liệu, hệ thống phải có khả năng xử lý xử lý hàng loạt quy mô lớn. Một lần nữa, một khung tính toán phân tán như Apache Spark có thể cần thiết để xử lý dữ liệu hiệu quả.
• Cuối cùng, các giải pháp dựa trên đám mây như AWS, Google Cloud Platform hoặc Azure có thể mang lại khả năng mở rộng bằng cách cung cấp tài nguyên theo yêu cầu. Chúng có thể dễ dàng tăng hoặc giảm quy mô dựa trên yêu cầu của hệ thống, khiến chúng trở thành lựa chọn phổ biến cho các hệ thống AI có khả năng mở rộng cao.

Bảo vệ

Mọi người dùng cuối đều muốn dữ liệu của họ được an toàn. Khi hình thành nhóm công nghệ, việc lựa chọn các công nghệ có tính bảo mật cao là rất quan trọng, đặc biệt là khi nói đến thanh toán trực tuyến.

Đây là cách nhu cầu về bảo mật có thể tác động đến việc lựa chọn công nghệ:

• Các hệ thống AI tạo sinh thường được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn, một số trong đó có thể chứa thông tin nhạy cảm. Do đó, bảo mật dữ liệu là một mối quan tâm đáng kể. Việc chọn nhóm công nghệ có các tính năng bảo mật tích hợp như mã hóa, kiểm soát truy cập và che giấu dữ liệu có thể giúp giảm thiểu rủi ro liên quan đến vi phạm dữ liệu.
• Các mô hình được sử dụng trong các hệ thống AI tạo ra thường là tài sản trí tuệ có giá trị cần được bảo vệ khỏi hành vi trộm cắp hoặc sử dụng sai mục đích. Do đó, việc chọn một nhóm công nghệ có tích hợp các tính năng bảo mật là điều cần thiết để ngăn chặn việc truy cập trái phép vào các mô hình.
• Cơ sở hạ tầng của hệ thống AI tổng quát phải được bảo mật để ngăn chặn các truy cập hoặc tấn công trái phép. Việc chọn nhóm công nghệ có các tính năng bảo mật mạnh mẽ như tường lửa, hệ thống phát hiện xâm nhập và công cụ giám sát có thể giúp giữ an toàn cho hệ thống.
• Tùy thuộc vào bản chất của hệ thống AI tổng hợp, có thể phải đáp ứng các yêu cầu pháp lý hoặc quy định. Ví dụ: nếu hệ thống được sử dụng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe hoặc tài chính, thì hệ thống đó có thể cần phải tuân thủ các quy định HIPAA hoặc PCI-DSS. Việc chọn nhóm công nghệ có các tính năng tuân thủ tích hợp có thể giúp đảm bảo rằng hệ thống đáp ứng các yêu cầu quy định cần thiết.
• Các hệ thống AI tạo sinh có thể yêu cầu xác thực và ủy quyền của người dùng để kiểm soát quyền truy cập hệ thống hoặc truy cập dữ liệu. Việc chọn nhóm công nghệ có các tính năng ủy quyền và xác thực người dùng mạnh mẽ có thể giúp đảm bảo rằng chỉ những người dùng được ủy quyền mới có thể truy cập vào hệ thống và dữ liệu của hệ thống.

Kết luận

Kho công nghệ AI tổng quát là rất quan trọng đối với bất kỳ tổ chức nào kết hợp AI vào hoạt động của mình. Việc triển khai hợp lý nhóm công nghệ là điều cần thiết để khai thác toàn bộ tiềm năng của các mô hình AI tổng quát và đạt được kết quả mong muốn, từ tự động hóa các tác vụ thông thường đến tạo ra các đầu ra có tính tùy chỉnh cao, đáp ứng nhu cầu kinh doanh cụ thể. Một nhóm công nghệ AI tổng quát được triển khai tốt có thể giúp các doanh nghiệp hợp lý hóa quy trình công việc, giảm chi phí và cải thiện hiệu quả tổng thể. Với các thành phần phần cứng và phần mềm phù hợp, các tổ chức có thể tận dụng bộ xử lý, hệ thống lưu trữ và dịch vụ điện toán đám mây chuyên dụng để phát triển, đào tạo và triển khai các mô hình AI trên quy mô lớn. Hơn nữa, việc sử dụng các khung hoặc thư viện AI tạo thế hệ nguồn mở, chẳng hạn như TensorFlow, PyTorch hoặc Keras, cung cấp cho các nhà phát triển các công cụ cần thiết để xây dựng các mô hình AI tạo thế hệ tùy chỉnh cho các trường hợp sử dụng cụ thể. Điều này cho phép các doanh nghiệp tạo ra các giải pháp phù hợp và dành riêng cho ngành, đáp ứng nhu cầu riêng của họ và đạt được các mục tiêu cụ thể của họ.

Trong bối cảnh kinh doanh cạnh tranh ngày nay, các tổ chức không tận dụng được tiềm năng của AI có thể thấy mình bị tụt lại phía sau. Bằng cách triển khai một nhóm công nghệ AI tổng hợp mạnh mẽ, các doanh nghiệp có thể đón đầu xu hướng và mở ra những khả năng mới để tăng trưởng, đổi mới và sinh lời. Vì vậy, các doanh nghiệp bắt buộc phải đầu tư vào các công cụ và cơ sở hạ tầng phù hợp để phát triển và triển khai thành công các mô hình Generative AI.

Nguồn : www.leewayhertz.com.