AI sáng tạo, một thuật ngữ thường gắn liền với việc tạo ra hình ảnh, âm nhạc, lời nói, mã, video hoặc văn bản, đã chứng kiến sự phát triển đáng kể trong thập kỷ qua. Những tiến bộ gần đây, đặc biệt là sự ra đời của các mô hình nền tảng như BERT, GPT, T5 và DALL-E, cho thấy tiềm năng to lớn của AI trong việc tạo ra các bài luận hoặc hình ảnh phức tạp dựa trên những gợi ý ngắn gọn.
Các mô hình nền tảng AI sáng tạo là các mô hình quy mô lớn được đào tạo trên lượng dữ liệu khổng lồ để thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau. Chúng đóng vai trò là “nền tảng” mà trên đó các ứng dụng hoặc “nhiệm vụ” cụ thể có thể được tinh chỉnh hoặc điều chỉnh cho phù hợp. Về cốt lõi, các mô hình tổng quát nhằm mục đích tạo ra các mẫu dữ liệu mới phản ánh các đặc điểm của dữ liệu đầu vào của chúng. Mặt khác, các mô hình nền tảng được đào tạo trước trên các bộ dữ liệu khổng lồ, thường chiếm được một lượng đáng kể trên Internet. Sức mạnh của họ nằm ở kiến thức rộng mà họ tích lũy được, sau này được điều chỉnh cho phù hợp với các nhiệm vụ hoặc lĩnh vực cụ thể.
Sự khác biệt giữa mô hình tổng quát và nền tảng
Ví dụ: Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như BERT, GPT và T5, được đào tạo về dữ liệu văn bản khổng lồ, hợp lý hóa quá trình xử lý và tạo văn bản ngôn ngữ tự nhiên cho vô số tác vụ. Kiến trúc mạng thần kinh mới nhất thúc đẩy sự đổi mới này là “máy biến áp”, vốn đóng vai trò then chốt trong sự phát triển nhanh chóng của AI thế hệ. Dưới đây là một tổng quan ngắn gọn:
- Mô hình sáng tạo: Về cốt lõi, các mô hình tổng quát nhằm mục đích tạo ra các mẫu dữ liệu mới tương tự với dữ liệu đầu vào. Ví dụ: Mạng đối thủ tạo (GAN) là một loại mô hình tổng hợp trong đó hai mạng (một trình tạo và một trình phân biệt đối xử) được đào tạo song song để tạo ra các phiên bản dữ liệu tổng hợp mới.
- Mô hình nền móng: Đây là những mô hình được đào tạo trước trên các tập dữ liệu lớn, thường bao gồm một phần đáng kể của Internet hoặc các tập đoàn lớn khác. Ý tưởng là nắm bắt kiến thức rộng từ các bộ dữ liệu này và sau đó tinh chỉnh mô hình trên các nhiệm vụ hoặc lĩnh vực cụ thể.
- Ví dụ bao gồm BERT, GPT (như tôi), RoBERT và T5. Những mô hình này chủ yếu được sử dụng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên nhưng cũng có thể được áp dụng cho các lĩnh vực khác.
Các mô hình nền tảng AI sáng tạo
- Thuận lợi:
- Chuyển tiếp học tập: Sau khi đào tạo mô hình nền tảng, nó có thể được tinh chỉnh trên một tập dữ liệu cụ thể, nhỏ hơn cho các nhiệm vụ khác nhau, tiết kiệm thời gian và tài nguyên tính toán.
- Kiến thức rộng: Những mô hình này nắm bắt được nhiều loại thông tin, khiến chúng trở nên linh hoạt cho nhiều ứng dụng.
- Hiệu suất: Trong nhiều trường hợp, các mô hình nền tảng đã đặt ra các tiêu chuẩn mới trong các nhiệm vụ AI khác nhau.
- Những thách thức và phê bình:
- Thiên vị và công bằng: Các mô hình nền tảng có thể vô tình học hỏi và duy trì những thành kiến có trong dữ liệu đào tạo của họ. Đây là một mối quan tâm đáng kể về mặt công bằng và cân nhắc về mặt đạo đức.
- Mối quan tâm về môi trường: Việc đào tạo các mô hình lớn như vậy đòi hỏi nguồn lực tính toán đáng kể, dẫn đến lo ngại về tác động môi trường do lượng khí thải carbon của chúng.
- Tác động kinh tế: Khi các mô hình này ngày càng được tích hợp nhiều hơn vào các lĩnh vực khác nhau, sẽ có những lo ngại về tác động của chúng đối với việc làm và cơ cấu kinh tế.
- Các ứng dụng:
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Các nhiệm vụ như dịch, tóm tắt và trả lời câu hỏi được hưởng lợi từ các mô hình nền tảng.
- tầm nhìn: Phân loại hình ảnh, phát hiện đối tượng và thậm chí tạo ra tác phẩm nghệ thuật.
- Đa phương thức: Kết hợp tầm nhìn và ngôn ngữ, chẳng hạn như trong chú thích hình ảnh hoặc trả lời câu hỏi bằng hình ảnh.
Với khả năng của các mô hình này, không có gì ngạc nhiên khi thị trường AI toàn cầu sẵn sàng đạt được mức định giá đáng kinh ngạc.8 tỷ vào năm 2030, với tốc độ CAGR ước tính ấn tượng là 34.6% dựa theo Phà ngô Và IBM. Sự tích hợp của chúng giữa các lĩnh vực tiêu dùng và doanh nghiệp, như được minh họa bởi ChatGPT của OpenAI ra mắt vào tháng 11 năm 2022, nhấn mạnh bản chất biến đổi của AI sáng tạo.
AI sáng tạo không chỉ là sáng tạo; đó là về sự gia tăng. Nó có thể thúc đẩy nỗ lực của nhân viên, dẫn đến những bước nhảy vọt đáng kể về năng suất và đẩy nhanh vòng đời phát triển AI. Sự tăng tốc này có nghĩa là các doanh nghiệp có thể chuyển nguồn lực của mình sang các mô hình tinh chỉnh cho nhu cầu riêng của họ. Các phát hiện của IBM Consulting nhấn mạnh điều này, lưu ý rằng thời gian đánh giá các nhiệm vụ NLP như tóm tắt bảng điểm của trung tâm cuộc gọi hoặc phân tích đánh giá của khách hàng đã giảm tới 70%.
trí tuệ nhân tạo
Hơn nữa, bằng cách cắt giảm các yêu cầu ghi nhãn, các mô hình nền tảng giúp các doanh nghiệp thử nghiệm AI dễ dàng hơn đáng kể, xây dựng các quy trình tự động hóa hiệu quả được hỗ trợ bởi AI và triển khai AI trong các tình huống quan trọng.
Mặc dù lợi ích có rất nhiều nhưng thách thức cũng không ít. Các doanh nghiệp và chính phủ đã thừa nhận ý nghĩa của công nghệ này, đồng thời đặt ra một số hạn chế đối với các công cụ như ChatGPT. Các doanh nghiệp cần phải giải quyết các vấn đề liên quan đến chi phí, công sức, quyền riêng tư dữ liệu, sở hữu trí tuệ và bảo mật khi tiếp thu và triển khai các mô hình này.
Hơn nữa, giống như bất kỳ công nghệ nào có sức mạnh như vậy, đều có những cân nhắc về mặt đạo đức. Các mô hình của tổ chức có thể vô tình duy trì những thành kiến có trong dữ liệu đào tạo của họ, khiến việc triển khai công bằng và có đạo đức trở nên tối quan trọng.
Với các công ty mong muốn tích hợp liền mạch khả năng của các mô hình nền tảng vào mọi doanh nghiệp thông qua môi trường đám mây lai không ma sát, tương lai có vẻ đầy hứa hẹn. Tuy nhiên, khi chúng ta hướng tới tương lai này, điều quan trọng đối với các doanh nghiệp cũng như các nhà hoạch định chính sách là phải thận trọng, đảm bảo rằng việc triển khai các mô hình mạnh mẽ này vừa có trách nhiệm vừa mang lại lợi ích cho tất cả mọi người.
Về bản chất, các mô hình nền tảng AI tổng quát đã định hình lại bối cảnh nghiên cứu và ứng dụng AI nhờ tính linh hoạt và hiệu suất của chúng. Tuy nhiên, sự gia tăng của chúng cũng đặt ra một loạt thách thức về sinh thái, môi trường và kinh tế mà cộng đồng phải giải quyết.
Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Một số bài viết của chúng tôi bao gồm các liên kết liên kết. Nếu bạn mua thứ gì đó thông qua một trong những liên kết này, APS Blog có thể kiếm được hoa hồng liên kết. Tìm hiểu về Chính sách tiết lộ của chúng tôi.
