Tin tức và phân tích của tất cả các thiết bị di động
blogs3

Mọi thứ bạn nên biết về mô hình AI

LaMDA, GPT, v.v. Ngày nay, mọi người đều nói về các mô hình AI và khả năng của chúng. Vậy lý do cho sự cường điệu này là gì? Việc sử dụng các mô hình AI đang mở rộng nhanh chóng trên tất cả các ngành. Khả năng của AI trong việc tìm ra giải pháp cho các vấn đề khó khăn với sự đầu vào tối thiểu của con người là điểm bán hàng chính của công nghệ. Một số doanh nghiệp đã thành công khi áp dụng AI để tăng năng suất, hợp lý hóa hoạt động và cải thiện dịch vụ khách hàng mà họ cung cấp. Nhưng bạn có biết chính xác ý nghĩa của mô hình AI là gì không?

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một thuật ngữ rộng bao gồm khả năng của máy tính và máy móc thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người, chẳng hạn như lý luận, học tập, ra quyết định và giải quyết vấn đề. AI có thể được áp dụng cho nhiều lĩnh vực và ngành công nghiệp khác nhau, chẳng hạn như chăm sóc sức khỏe, giáo dục, tài chính, giải trí, v.v., tùy thuộc vào mô hình AI của nó.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giải thích mọi thứ bạn cần biết về các mô hình AI, chẳng hạn như những mô hình tốt nhất, loại của chúng và cách chọn chúng. Nhưng trước tiên, hãy bắt đầu từ phía dưới và hiểu rõ hơn chúng ta đang ở đâu trong thời đại AI.

Mô hình AI là gì?

Các mô hình Trí tuệ nhân tạo (AI) là nền tảng của các thuật toán học máy hiện đại cho phép máy học và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp. Những mô hình này được thiết kế để tái tạo các chức năng nhận thức của bộ não con người, cho phép chúng nhận thức, suy luận, học hỏi và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Khi được cung cấp đủ dữ liệu, mô hình có thể rút ra những suy luận nhất định và đưa ra dự đoán. Nói một cách đơn giản, nếu có các siêu anh hùng trong dữ liệu mà mô hình AI được huấn luyện, bạn có thể tìm ra ai sẽ chiến thắng nếu Thor và Superman chiến đấu.

Mô hình AI là một phần quan trọng của trí tuệ nhân tạo. Để tìm hiểu cách thực hiện một hoạt động nhất định, chẳng hạn như nhận dạng khuôn mặt, phát hiện thư rác hoặc đề xuất sản phẩm, mô hình trí tuệ nhân tạo cần có một tập dữ liệu. Hình ảnh, văn bản, âm nhạc và số chỉ là một số trong nhiều dạng dữ liệu có thể được sử dụng để đào tạo mô hình AI.

Lời nhắc nhở: Dữ liệu huấn luyện đề cập đến dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình AI và thường có ba kỹ thuật cho nó:

  • Học có giám sát: Mô hình AI học từ dữ liệu được gắn nhãn, có nghĩa là mỗi điểm dữ liệu có một giá trị đầu ra hoặc mục tiêu đã biết.
  • Học không giám sát: Mô hình AI học từ dữ liệu không được gắn nhãn, có nghĩa là không có giá trị đầu ra hoặc mục tiêu nào được biết đến cho mỗi điểm dữ liệu. Mô hình AI cố gắng tìm các mẫu hoặc cấu trúc trong dữ liệu mà không có bất kỳ hướng dẫn nào.
  • Học tăng cường: Mô hình AI học hỏi từ hành động của chính nó và phản hồi từ môi trường. Mô hình AI cố gắng tối đa hóa phần thưởng hoặc giảm thiểu hình phạt bằng cách khám phá các hành động và kết quả khác nhau.

Mô hình AI học từ dữ liệu huấn luyện bằng cách tìm các mẫu và mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu. Ví dụ: một mô hình AI nhận dạng khuôn mặt có thể học cách xác định các đặc điểm như mắt, mũi, miệng và tai từ hàng nghìn hình ảnh khuôn mặt người. Quá trình tìm kiếm các mẫu và mối quan hệ từ dữ liệu được gọi là học tập hoặc đào tạo.

Một mô hình AI có thể được đánh giá về mức độ thực hiện nhiệm vụ đã được huấn luyện bằng cách sử dụng một bộ dữ liệu khác khác với dữ liệu huấn luyện. Bộ dữ liệu này được gọi là dữ liệu thử nghiệm hoặc dữ liệu xác nhận.

Dữ liệu thử nghiệm được sử dụng để đo lường độ chính xác, độ chính xác, khả năng thu hồi hoặc các số liệu khác của mô hình AI. Ví dụ: một mô hình AI nhận dạng khuôn mặt có thể được kiểm tra xem có bao nhiêu khuôn mặt có thể nhận dạng chính xác từ một bộ hình ảnh mới.

Một mô hình AI có thể được triển khai hoặc sử dụng để thực hiện nhiệm vụ mà nó đã được đào tạo trên dữ liệu mới mà nó chưa từng thấy trước đây. Bộ dữ liệu này được gọi là dữ liệu suy luận hoặc dử liệu sản xuất. Dữ liệu suy luận được sử dụng để tạo đầu ra hoặc dự đoán từ mô hình AI. Ví dụ: mô hình AI nhận dạng khuôn mặt có thể được sử dụng để mở khóa điện thoại thông minh bằng cách xác minh khuôn mặt của người dùng.

Tầm quan trọng của mô hình AI

Tầm quan trọng của dữ liệu và AI trong kinh doanh đang tăng lên nhanh chóng. Để hiểu được lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra, các doanh nghiệp ngày càng dựa vào các mô hình AI. Các mô hình AI, khi áp dụng vào các tình huống thực tế, có thể thực hiện những việc mất quá nhiều thời gian hoặc quá phức tạp đối với con người, chẳng hạn như:

  • Thu thập dữ liệu: Khi các đối thủ không có hoặc bị hạn chế quyền truy cập vào dữ liệu hoặc khi khó lấy được dữ liệu thì khả năng thu thập dữ liệu để đào tạo có ý nghĩa quan trọng nhất. Các doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu để đào tạo các mô hình AI và đào tạo lại (tốt hơn) các mô hình đó một cách liên tục.
  • Tạo đầu ra: Ví dụ: với Mạng đối thủ sáng tạo, một mô hình có thể tạo ra dữ liệu mới tương tự như dữ liệu huấn luyện (GAN). Các mô hình AI hiện đang được phát triển cho phép tạo ra cả hình ảnh nghệ thuật và chân thực (chẳng hạn như DALL-E 2).
  • Hiểu các tập dữ liệu lớn: Trong suy luận mô hình, dữ liệu đầu vào được sử dụng để dự đoán đầu ra. Để làm được điều này, phương pháp mô hình được áp dụng cho dữ liệu mà mô hình chưa từng “nhìn thấy” trước đây, cho dù đó là dữ liệu mới hay dữ liệu cảm giác theo thời gian thực.
  • Tự động hóa các tác vụ: Các mô hình AI được tích hợp vào các quy trình để sử dụng trong thế giới thương mại. Đầu vào, xử lý và trình bày dữ liệu cuối cùng đều là các thành phần của một quy trình và có thể được tự động hóa nhờ mô hình AI của nó.

Bạn có bối rối không? Đừng lo lắng, nó khá tự nhiên! AI là một lĩnh vực nghiên cứu rất lớn. Đó là lý do tại sao các nhà nghiên cứu đã sắp xếp các mô hình AI thành một số loại để hiểu chúng rõ hơn.

Các loại mô hình AI

Các mô hình AI có thể được phân thành nhiều loại khác nhau dựa trên độ phức tạp hoặc kiến ​​trúc mà chúng sử dụng. Một số loại phổ biến là:

  • Hồi quy tuyến tính
  • Mạng lưới thần kinh sâu
  • Hồi quy logistic
  • Cây quyết định AI
  • Phân tích phân biệt tuyến tính
  • Vịnh ngây thơ
  • Máy Vector hỗ trợ
  • Học lượng tử hóa vectơ
  • K-Hàng xóm gần nhất
  • Rừng ngẫu nhiên

Có ý nghĩa gì? Hãy cùng đào sâu hơn và tìm hiểu thêm về chúng!

Hồi quy tuyến tính

Mô hình AI sử dụng hàm toán học đơn giản để ánh xạ dữ liệu đầu vào với dữ liệu đầu ra bằng mối quan hệ tuyến tính. Ví dụ: mô hình AI dự đoán giá nhà có thể sử dụng hàm tuyến tính có tính đến các yếu tố như kích thước, vị trí, v.v.

Mạng lưới thần kinh sâu

Mạng thần kinh sâu (DNN) là một mô hình AI/ML phổ biến về cơ bản là một ANN với nhiều lớp (ẩn) giữa lớp đầu vào và lớp đầu ra.

Chúng cũng được xây dựng trên các thành phần liên kết với nhau được gọi là tế bào thần kinh nhân tạo và mạng lưới thần kinh của não người truyền cảm hứng cho chúng. Hãy xem phần giải thích chi tiết của chúng tôi về cách hoạt động của các mô hình Mạng thần kinh sâu để hiểu sâu hơn về công cụ AI này.

Nhiều lĩnh vực sử dụng các mô hình DNN, chẳng hạn như các lĩnh vực liên quan đến nhận dạng giọng nói, nhận dạng hình ảnh và NLP (NLP).

Hồi quy logistic

Trong hồi quy logistic, biến X là biến nhị phân (đúng/sai, hiện tại/vắng mặt) và biến Y là kết quả của quá trình ánh xạ.

Cây quyết định AI

Phương pháp AI này không chỉ dễ hiểu mà còn khá hiệu quả. Thông tin từ các quyết định trước đó được phân tích thông qua cây quyết định. Thông thường, những cây này tuân theo cấu trúc if/then cơ bản. Ví dụ: nếu bạn gói một chiếc bánh sandwich cho bữa trưa thay vì mua bữa trưa, bạn có thể tiết kiệm tiền.

Cả hai vấn đề hồi quy và phân loại đều có thể tuân theo cây quyết định. Hơn nữa, các loại phân tích dự đoán ban đầu được hỗ trợ bởi các cây quyết định cơ bản.

Phân tích phân biệt tuyến tính (LDA)

Một cây quyết định duy nhất có thể là một mô hình AI hiệu quả, nhưng một rừng cây quyết định có thể làm được gì? Một số cây quyết định được kết hợp thành một khu rừng ngẫu nhiên. Tất cả các cây trong rừng quyết định đều trả về kết quả hoặc quyết định của riêng chúng, sau đó được tính trung bình. Dự báo hoặc kết luận cuối cùng đáng tin cậy hơn nhờ kết quả tổng hợp.

Khi làm việc với tập dữ liệu khổng lồ, mô hình AI rừng ngẫu nhiên thực sự tỏa sáng. Cả hai vấn đề hồi quy và phân loại đều có thể được giải quyết bằng cách sử dụng phương pháp này. Việc sử dụng các mô hình rừng ngẫu nhiên rất quan trọng trong việc phát triển các phân tích dự đoán hiện đại.

Vịnh ngây thơ

Naive Bayes là một phương pháp phân loại không đưa ra giả định nào về mối liên hệ giữa các đầu vào.

Máy Vector hỗ trợ

Để phân loại dữ liệu chính xác hơn, các phương pháp máy vectơ hỗ trợ tạo một phân vùng (siêu phẳng).

Lượng tử hóa vectơ học (LVQ)

Bằng cách sử dụng lượng tử hóa vectơ học, mô hình sẽ hội tụ dưới dạng các điểm dữ liệu thành nguyên mẫu, giống như k-hàng xóm gần nhất thực hiện khi đánh giá khoảng cách giữa các điểm dữ liệu riêng lẻ.

K-Hàng xóm gần nhất

Đối với cả nhiệm vụ hồi quy và phân loại, mô hình Hàng xóm gần nhất K (kNN) cung cấp giải pháp ML được giám sát đơn giản. Kỹ thuật này dựa trên khái niệm rằng các thông tin liên quan có xu hướng tập hợp lại với nhau.

Hạn chế chính của phương pháp mạnh mẽ này là nó ngày càng trở nên chậm chạp khi có nhiều dữ liệu được thêm vào.

Rừng ngẫu nhiên

Một mô hình học tập tổng hợp, Rừng ngẫu nhiên, có thể được áp dụng cho cả nhiệm vụ hồi quy và phân loại. Nó sử dụng kỹ thuật đóng bao để kết hợp kết quả của nhiều cây quyết định trước khi đưa ra dự đoán cuối cùng.

Để giảm bớt độ phức tạp, nó xây dựng một ‘rừng’ cây quyết định được huấn luyện riêng lẻ trên các tập hợp con dữ liệu riêng biệt trước khi kết hợp các phát hiện để đưa ra dự đoán chính xác hơn.

Các mô hình AI là công cụ mạnh mẽ có thể nâng cao năng lực của con người và tạo ra những khả năng mới trong nhiều lĩnh vực và ngành nghề khác nhau. Tuy nhiên, chúng cũng đặt ra những thách thức và rủi ro, chẳng hạn như các vấn đề đạo đức, thành kiến, quyền riêng tư, bảo mật, khả năng giải thích và trách nhiệm giải trình. Do đó, điều quan trọng là phải hiểu cách chúng hoạt động, cách sử dụng chúng một cách có trách nhiệm và nên sử dụng cái nào.

Những mô hình AI tốt nhất

Điều quan trọng cần lưu ý là một số mô hình AI được sử dụng cho nhiều tác vụ khác nhau, chẳng hạn như tạo văn bản, tạo hình ảnh, v.v. và đây là một số mô hình tốt nhất:

  • GPT4
  • MT-NLG
  • LaMDA
  • AI chinchilla
  • LLaMA
  • DALL-E 2
  • Khuếch tán ổn định
  • Giữa cuộc hành trình v5

Các mô hình AI tốt nhất có thể xử lý lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác.

Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn mục đích của họ một cách ngắn gọn.

GPT4

GPT-4 là hệ thống trí tuệ nhân tạo mới nhất và tiên tiến nhất để xử lý ngôn ngữ tự nhiên từ OpenAI. Đó là một mạng lưới thần kinh sâu có thể tạo ra các văn bản mạch lạc và đa dạng về bất kỳ chủ đề nào, với một số từ khóa hoặc lời nhắc. Đây là một trong những mô hình AI tốt nhất.

Công bố GPT-4một mô hình đa phương thức lớn, với kết quả tốt nhất từ ​​trước đến nay của chúng tôi về khả năng và sự liên kết: https://t.co/TwLFssyALF pic.twitter.com/lYWwPjZbSg

– OpenAI (@OpenAI) Ngày 14 tháng 3 năm 2023

GPT-4 dựa trên kiến ​​trúc máy biến áp và sử dụng cơ chế tự chú ý quy mô lớn để học từ hàng tỷ từ dữ liệu văn bản. GPT-4 có thể thực hiện nhiều tác vụ khác nhau như tóm tắt văn bản, trả lời câu hỏi, tạo văn bản, dịch thuật, v.v. Các mô hình AI tốt nhất có thể học hỏi kinh nghiệm và thích ứng với các điều kiện thay đổi.

Trước đây chúng tôi đã giải thích cách sử dụng GPT-4.

Mọi điều bạn cần biết về GPT5

MT-NLG

530 tỷ tham số tạo nên mô hình Tạo ngôn ngữ tự nhiên Megatron-Turing (MT-NLG) khiến nó trở thành một trong những mô hình ngôn ngữ tiếng Anh biến áp nguyên khối tiên tiến nhất từng được chế tạo.

So với các mẫu tiên tiến trước đây, MT-NLG dựa trên máy biến áp 105 lớp này hoạt động tốt hơn trong các tình huống không, một và ít lần bắn. Nó vượt trội hơn các hệ thống khác trong nhiều nhiệm vụ ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm dự đoán hoàn thành, đọc hiểu, lý luận thông thường, suy luận ngôn ngữ tự nhiên, phân biệt nghĩa của từ, v.v. Các mô hình AI tốt nhất có thể đưa ra dự đoán với độ chính xác cao.

Để biết thêm thông tin, hãy nhấp vào đây.

LaMDA

LaMDA là “mô hình ngôn ngữ” mà mọi người sợ hãi. Sau khi một nhân viên Google tin rằng LaMDA có ý thức, AI đã trở thành chủ đề thảo luận do ấn tượng mà nó mang lại trong các câu trả lời. Ngoài ra, kỹ sư còn đưa ra giả thuyết rằng LaMDA, giống như con người, thể hiện sự lo lắng của mình thông qua giao tiếp. Nó hỗ trợ sát thủ ChatGPT của Google, Bard AI.

Đầu tiên và quan trọng nhất, đó là một phương pháp thống kê để dự đoán các từ sau trong chuỗi dựa trên các từ trước đó. Tính đổi mới của LaMDA nằm ở chỗ nó có thể kích thích đối thoại theo kiểu lỏng lẻo hơn mức được cho phép bởi các phản hồi dựa trên nhiệm vụ. Để cuộc trò chuyện có thể diễn ra tự do từ chủ đề này sang chủ đề khác, mô hình ngôn ngữ đàm thoại cần phải làm quen với các khái niệm như mục đích của người dùng đa phương thức, học tập tăng cường và đề xuất.

AI chinchilla

DeepMind của Chinchilla AI là một lựa chọn phổ biến cho một mô hình ngôn ngữ lớn và nó đã chứng tỏ mình vượt trội so với các đối thủ cạnh tranh. Vào tháng 3 năm 2022, DeepMind phát hành Chinchilla AI. Nó hoạt động theo cách tương tự như các mô hình ngôn ngữ lớn khác như GPT-3Kỷ Jura-1, Gopher và Megatron-Turing NLG. Tuy nhiên, điểm nổi bật chính của Chinchilla AI là nó có thể được tạo ra với chi phí dự kiến ​​tương tự như Gopher, nhưng tính trung bình, nó sử dụng ít tham số hơn với nhiều dữ liệu hơn để cung cấp, 7% kết quả chính xác hơn Gopher.

Đối với ngân sách FLOP, công việc trước đó đã phân bổ quá mức các tham số gây tổn hại đến mã thông báo đào tạo. Chinchilla và Gopher sử dụng cùng một phương pháp tính toán huấn luyện; tuy nhiên Chinchilla được đào tạo với số lượng token nhiều hơn gấp 4 lần và nhỏ hơn gấp 4 lần nên việc sử dụng ở hạ lưu sẽ rẻ hơn. https://t.co/RepU03NJ91 2/3 pic.twitter.com/kBAavQ3rTC

– DeepMind (@DeepMind) Ngày 12 tháng 4 năm 2022

Đây là một trong những mô hình AI tốt nhất. Để biết thông tin chi tiết, trước đây chúng tôi đã giải thích về Chinchilla AI.

LLaMA

Gặp gỡ mô hình ngôn ngữ lớn mới nhất! Mô hình LLaMA được phát triển để hỗ trợ các nhà nghiên cứu và nhà phát triển kiểm tra tiềm năng của trí tuệ nhân tạo trong các lĩnh vực như trả lời câu hỏi và tóm tắt tài liệu.

Một mô hình mới được phát triển bởi nhóm Nghiên cứu AI Cơ bản (FAIR) của Meta đã được phát hành khi cả các công ty công nghệ lâu đời và các công ty khởi nghiệp được tài trợ tốt cạnh tranh để tự hào về những tiến bộ trí tuệ nhân tạo (AI) của họ và kết hợp công nghệ này vào các dịch vụ thương mại của họ.

Các công ty đang đầu tư mạnh vào việc phát triển các mô hình AI tốt nhất để đạt được lợi thế cạnh tranh.

DALL-E 2

Để tạo hình ảnh kỹ thuật số từ các mô tả bằng văn bản, OpenAI đã phát triển DALL-E 2 các mô hình học máy. Công ty mới chuyên về AI Open AI đã thiết kế nó thành một công cụ sáng tạo, một công cụ có thể tạo ra các tác phẩm nghệ thuật nguyên bản thay vì chỉ sửa đổi những tác phẩm hiện có. Đây là một trong những mô hình AI tốt nhất để tạo hình ảnh.

Các mô hình AI tốt nhất thường là kết quả của sự hợp tác giữa các nhóm chuyên gia từ các lĩnh vực khác nhau.

Để biết thông tin chi tiết, trước đây chúng tôi đã giải thích DALL-E 2.

Khuếch tán ổn định

Stable Diffusion là một công cụ tạo nghệ thuật AI mã nguồn mở được Stability AI phát hành vào ngày 22 tháng 8. Khuếch tán ổn định được viết bằng Python và loại của nó là mô hình ngôn ngữ biến đổi. Nó có thể hoạt động trên mọi hệ điều hành hỗ trợ nhân Cuda.

nhắm mắt lại
ai nghệ thuật khuếch tán ổn định nghệ thuật kỹ thuật số pic.twitter.com/7QA8JpDkFB

– Người máy🕯 (@MirrorinSpace) Ngày 15 tháng 12 năm 2022

Đây là một trong những mô hình AI tốt nhất để tạo hình ảnh. Hãy xem hướng dẫn về AI Khuếch tán Ổn định của chúng tôi để biết thông tin chi tiết.

Giữa cuộc hành trình v5

Midjourney v5 là mô hình mới nhất của chương trình nghệ thuật AI nổi tiếng. Hình ảnh chất lượng cao và sự tinh tế nghệ thuật độc đáo của Midjourney đã khiến nó trở thành công cụ tạo văn bản thành hình ảnh AI phổ biến. Chương trình lấy thông tin đầu vào của người dùng thông qua các lệnh bot Discord và sau đó tạo hình ảnh dựa trên các từ đã nhập.

Pixar-Ryan 😂

Cảm ơn @midjourney pic.twitter.com/FihoaEMxGZ

– Ryan Carson (@ryancarson) Ngày 11 tháng 12 năm 2022

Đây là một trong những mô hình AI tốt nhất để tạo hình ảnh. Hãy xem hướng dẫn Giữa hành trình của chúng tôi để biết thông tin chi tiết.

Làm cách nào để chọn Mô hình AI phù hợp cho doanh nghiệp của bạn?

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang chuyển đổi mọi ngành và lĩnh vực, từ chăm sóc sức khỏe đến tài chính, từ giáo dục đến giải trí. Nhưng làm thế nào để bạn biết mô hình AI nào phù hợp nhất cho vấn đề kinh doanh cụ thể của bạn? Trong bài đăng trên blog này, chúng tôi sẽ cung cấp một số nguyên tắc và mẹo về cách chọn mô hình AI phù hợp cho trường hợp sử dụng của bạn.

Để chọn mô hình AI phù hợp cho vấn đề kinh doanh của mình, bạn cần xem xét các yếu tố sau:

  • Loại và lượng dữ liệu bạn có: Các mô hình AI khác nhau yêu cầu loại và lượng dữ liệu khác nhau để đào tạo và hoạt động tốt. Ví dụ, các mô hình học có giám sát cần rất nhiều dữ liệu được dán nhãn, việc thu thập dữ liệu này có thể tốn kém và mất thời gian. Các mô hình học không giám sát có thể hoạt động với dữ liệu không được gắn nhãn, nhưng chúng có thể không tạo ra kết quả có ý nghĩa nếu dữ liệu bị nhiễu hoặc không liên quan. Các mô hình học tăng cường cần nhiều tương tác thử và sai với môi trường, điều này có thể khó mô phỏng hoặc nhân rộng trong đời thực.
  • Sự phức tạp và cụ thể của vấn đề của bạn: Các mô hình AI khác nhau có mức độ phức tạp và tính đặc hiệu khác nhau. Ví dụ: mô hình học có giám sát có thể rất chính xác và chính xác đối với các vấn đề được xác định rõ ràng, chẳng hạn như phân loại hình ảnh hoặc phân tích cảm xúc. Các mô hình học không giám sát có thể linh hoạt và khái quát hơn cho các vấn đề phức tạp hoặc mơ hồ, chẳng hạn như phát hiện sự bất thường hoặc phân khúc khách hàng. Các mô hình học tăng cường có thể rất thích ứng và sáng tạo cho các vấn đề năng động hoặc tương tác, chẳng hạn như chơi trò chơi hoặc điều hướng robot.
  • Sự cân bằng giữa tốc độ và độ chính xác: Các mô hình AI khác nhau có sự cân bằng khác nhau giữa tốc độ và độ chính xác. Ví dụ: các mô hình học có giám sát có thể rất nhanh và chính xác sau khi được đào tạo nhưng có thể mất nhiều thời gian và nhiều nguồn lực để đào tạo. Các mô hình học không giám sát có thể đào tạo rất nhanh và hiệu quả, nhưng chúng có thể không chính xác hoặc đáng tin cậy trong một số trường hợp. Các mô hình học tăng cường có thể đào tạo rất chậm và không ổn định, nhưng chúng có thể đạt được mức hiệu suất và tối ưu hóa rất cao về lâu dài.

Như bạn có thể thấy, không có giải pháp nào phù hợp cho tất cả khi chọn mô hình AI phù hợp cho vấn đề kinh doanh của bạn. Bạn cần hiểu miền vấn đề của mình, tính sẵn có và chất lượng của dữ liệu, các mục tiêu và ràng buộc về hiệu suất cũng như ngân sách và dòng thời gian của bạn. Bạn cũng cần thử nghiệm các mô hình AI khác nhau và đánh giá kết quả của chúng bằng các số liệu và tiêu chí phù hợp.

Với lời nhắc ChatGPT DAN, bạn có thể bẻ khóa ChatGPT

AI 101

Bạn là người mới làm quen với AI? Bạn vẫn có thể lên tàu AI! Chúng tôi đã tạo một bảng chú giải chi tiết về AI cho các thuật ngữ trí tuệ nhân tạo được sử dụng phổ biến nhất và giải thích những kiến ​​thức cơ bản về trí tuệ nhân tạo cũng như những rủi ro và lợi ích của AI. Hãy thoải mái sử dụng chúng. Học cách sử dụng AI là yếu tố thay đổi cuộc chơi!

Các công cụ AI chúng tôi đã xem xét

Hầu như mỗi ngày, một công cụ, mô hình hoặc tính năng mới xuất hiện và thay đổi cuộc sống của chúng ta, chẳng hạn như các plugin OpenAI ChatGPT mới và chúng tôi đã xem xét một số plugin tốt nhất:

Bạn có muốn tìm hiểu cách sử dụng ChatGPT hiệu quả? Chúng tôi có một số mẹo và thủ thuật dành cho bạn mà không cần chuyển sang ChatGPT Plus! Khi muốn sử dụng công cụ AI, bạn có thể gặp các lỗi như “ChatGPT hiện đang hoạt động hết công suất” và “quá nhiều yêu cầu trong 1-giờ thử lại sau”. Vâng, đó thực sự là những lỗi khó chịu, nhưng đừng lo lắng; chúng tôi biết cách khắc phục chúng. Đạo văn ChatGPT có miễn phí không? Đó là một câu hỏi khó để tìm ra một câu trả lời duy nhất. Nếu bạn sợ đạo văn, hãy sử dụng công cụ kiểm tra đạo văn AI. Ngoài ra, bạn có thể kiểm tra các chatbot AI và người viết bài luận AI khác để có kết quả tốt hơn.

Trong khi vẫn còn một số tranh luận về hình ảnh do trí tuệ nhân tạo tạo ra, mọi người vẫn đang tìm kiếm những công cụ tạo nghệ thuật AI tốt nhất. AI sẽ thay thế các nhà thiết kế? Hãy tiếp tục đọc và tìm hiểu.

Khuyến Khích: