Bầu cua – trò chơi dân gian gợi nhớ gợi thương ngày tết

Trang chủ > Tùy bút tiểu thuyết > Nội dung chính

Chúng ta mong đợi gì từ các mô hình lớn vào đầu năm 2024?
2024-01-13

Năm 2023 được coi là năm "phá vỡ vũ trụ" của AIGC. Công nghệ liên quan đến các mô hình lớn (LLM) đã phát triển với tốc độ chóng mặtmua thẻ trực tuyến, tốc độ cập nhật nhanh đến mức khiến người ta không kịp theo dõi. Sự bùng nổ này không chỉ làm thay đổi cách chúng ta nhìn nhận trí tuệ nhân tạo mà còn mở ra một kỷ nguyên mới đầy tiềm năng trong lĩnh vực công nghệ.

Tóm tắt tình hình trong nước: Năm 2023bầu cua, nửa đầu năm, các chuyên gia thuật toán cạnh tranh nhau xem ai có thể huấn luyện được mô hình đầu tiên. Khi sang nửa cuối năm, mọi người bắt đầu chú trọng đến quy mô tham số của mô hình, và một mô hình chỉ với vài tỷ tham số đã không còn đủ để tạo ấn tượng. Khi mọi người bắt đầu xây dựng các ứng dụng AI dựa trên những mô hình lớn này, công nghệ RAG (Retrieval-Augmented Generation) và Agent nhận được sự quan tâm đặc biệt từ cộng đồng. RAG cho phép kết hợp dữ liệu từ bên ngoài vào trong quá trình học tập của mô hình, giúp tăng cường khả năng trả lời câu hỏi phức tạp. Trong khi đó, công nghệ Agent mang lại khả năng tự động hóa và ra quyết định, giúp các hệ thống AI trở nên linh hoạt hơn bao giờ hết. Chính vì vậy, cả hai công nghệ này đều trở thành xu hướng nổi bật trong ngành AI thờ

Đến năm 2024cá cược bóng đá, chúng ta cần nhìn về tương lai với cái nhìn thực tế hơn. Giới hạn của các mô hình lớn đang ở đâu? Những khả năng nào có thể đạt được trong ngắn hạn và những khả năng nào không thể? Điểm tiếp nối giữa khả năng của mô hình và các ứng dụng thực tế nằm ở đâu? Đây là những câu hỏi quan trọng vì chúng định hình cho chúng ta biết nên tập trung vào điều gì và phải đầu tư nguồn lực ra sao. Hãy tưởng tượng rằng mỗi mô hình lớn như một cỗ máy phức tạp, đầy tiềm năng nhưng cũng cần được điều chỉnh phù hợp với từng hoàn cảnh cụ thể. Những khả năng mà chúng ta có thể phát triển trong thời gian tới sẽ phụ thuộc vào cách mà công nghệ này được tích hợp vào các lĩnh vực khác nhau. Từ y tế đến giáo dục, từ tài chính đến giải trí, mỗi ứng dụng đều đòi hỏi một sự hiểu biết sâu sắc về cách mô hình hoạt động và nơi nó thực sự tạo ra giá trị. Vì vậy, việc tìm hiểu giới hạn và tiềm năng của các mô hình lớn không chỉ giúp chúng ta đưa ra quyết định đúng đắn mà còn định hướng cho sự phát triển của ngành công nghệ trong tương lai gần. Chúng ta không chỉ cần sáng tạo mà còn cần sự khéo léo để khám phá những gì thực sự mang lại lợi ích thiết thực cho con người.

Đặc điểm kỹ thuật của mô hình lớn

Chúng ta đều hiểu rằngmua thẻ trực tuyến, quá trình tiền huấn luyện của mô hình lớn được thực hiện trên một kho dữ liệu văn bản khổng lồ mà không cần nhãn. Việc sử dụng dữ liệu chưa được dán nhãn để đào tạo đóng vai trò rất quan trọng. Lý do là điều này cho phép cả kích thước của tập dữ liệu huấn luyện lẫn số lượng tham số của mô hình có thể mở rộng đến quy mô cực kỳ lớn. Thêm vào đó, việc tận dụng những dữ liệu chưa được phân loại giúp tăng cường khả năng học hỏi tự động và linh hoạt hơn cho mô hình, từ đó tối ưu hóa hiệu suất tổng thể trong nhiều nhiệm vụ khác nhau.

Trước khi các mô hình lớn xuất hiệnbầu cua, những công ty công nghệ AI thường phải bắt đầu từ con số không mỗi khi mở rộng hoạt động vào một ngữ cảnh mới. Điều này có nghĩa là họ cần phải ghi nhãn một khối lượng dữ liệu khổng lồ. Khi quy mô kinh doanh tăng lên, chi phí biên vẫn không giảm xuống được, và vì thế biên lợi nhuận cũng không thể cải thiện. Do đó, dù những công ty này từng thu hút sự chú ý lớn từ thị trường và đạt được nhiều thành tựu ấn tượng về mặt kỹ thuật, họ vẫn khó tránh khỏi xu hướng suy yếu dần theo thời gian. Họ phải đối mặt với thách thức lớn trong việc duy trì lợi thế cạnh tranh, bởi vì việc đầu tư vào việc xây dựng cơ sở dữ liệu riêng cho từng lĩnh vực mới tốn kém và mất nhiều thời gian. Chính điều này đã tạo ra một vòng luẩn quẩn: càng muốn phát triển nhanh chóng, thì chi phí lại càng gia tăng, khiến họ ngày càng khó khăn hơn trong việc duy trì vị thế của mình trên thị trường. Và tất cả những nỗ lực trước đó dường như trở nên mờ nhạt khi không thể giải quyết được vấn đề cốt lõi này.

Công nghệ mô hình lớn mang một sự khác biệt đáng kểbầu cua, điều này đã phá vỡ nhiều quan niệm trước đây của mọi người. Một khi chúng ta sở hữu được một mô hình tiền huấn luyện mạnh mẽ, chỉ cần thực hiện một số hiệu chỉnh nhỏ cho bối cảnh cụ thể, là có thể hoàn thành nhiệm vụ nhất định. Thậm chí không cần hiệu chỉnh, chỉ cần tận dụng khả năng "few-shot" (một vài lần mẫu), đơn giản là trình bày một vài ví dụ, cũng có thể đạt được kết quả tốt. Còn đối với các mô hình lớn đã được hiệu chỉnh theo lệnh (instruction tuning), chúng thể hiện khả năng "zero-shot" (không cần mẫu) vô cùng xuất sắc. Ngoài ra, sự phát triển của công nghệ này không chỉ giới hạn ở việc tối ưu hóa các tác vụ cụ thể mà còn mở ra những tiềm năng mới trong việc tạo ra các ứng dụng sáng tạo và thông minh hơn. Sự linh hoạt và khả năng thích nghi cao của mô hình lớn đã biến nó trở thành một công cụ đắc lực trong thời đại số ngày nay.

Điều này đã dẫn đến sự ra đời và phổ biến của lĩnh vực Kỹ thuật Prompt (Prompt Engineering). Những công việc liên quan đến các tác vụ NLP (Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên) vốn đòi hỏi trình độ cao và chi phí lớn trước đây giờ đã trở nên đơn giản hơn nhiều thông qua kỹ thuật tạo prompt. Trước đâycá cược bóng đá, một tác vụ NLP thường cần các kỹ sư thuật toán cấp cao mất vài tháng để hoàn thành, nhưng giờ đây chỉ với một sinh viên mới tốt nghiệp, họ có thể soạn thảo prompt trong vòng một hoặc hai ngày để đạt được kết quả tương tự. Ngày nay, nhờ sự phát triển vượt bậc của các nền tảng AI và công cụ hỗ trợ, việc tạo và tối ưu hóa prompt không còn là điều quá phức tạp. Điều này mở ra cánh cửa cho nhiều người đam mê công nghệ tiếp cận và khai thác tiềm năng của trí tuệ nhân tạo mà không cần kiến thức chuyên sâu về lập trình hay toán học phức tạp. Sự chuyển đổi này không chỉ làm giảm thời gian và chi phí mà còn tạo ra cơ hội mới cho những ai muốn khám phá lĩnh vực NLP một cách dễ dàng hơn.

Sản phẩm đại diện bởi ChatGPT đã chứng minh tính hiệu quả của mô hình công nghệ này trong một loạt các lĩnh vực vô cùng đa dạng. Bạn có thể yêu cầu ChatGPT giúp viết nội dung quảng cáomua thẻ trực tuyến, tóm tắt thông tin, chỉnh sửa đoạn văn, thực hiện dịch thuật, trích xuất dữ liệu, viết mã nguồn, và còn rất nhiều nhiệm vụ khác nữa. Trước đây, thật khó tưởng tượng rằng những công việc phức tạp như vậy đều có thể được xây dựng trên cùng một nền tảng kỹ thuật cơ bản. như bất kỳ câu hỏi nào bạn đặt ra cũng sẽ nhận được một câu trả lời. Do đó, các sản phẩm dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (large language model) nhắm đến người tiêu dùng (to C) tự nhiên sẽ mang hình thái của một ứng dụng toàn năng (super app). Tôi có thể thêm rằng, với khả năng tiếp thu kiến thức khổng lồ từ dữ liệu được huấn luyện ban đầu, ChatGPT không chỉ là một công cụ hữu ích mà còn là một đối tác đáng tin cậy trong nhiều tình huống. Nó có thể biến đổi ý tưởng trừu tượng thành kết quả cụ thể trong thời gian ngắn, tạo ra sự thuận tiện chưa từng có cho người sử dụng. Đây chính là lý do tại sao ngày càng có nhiều người coi nó như một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày.

Sau khi ChatGPT xuất hiệncá cược bóng đá, nhiều người đã nói rằng phần lớn những người làm việc trong lĩnh vực tri thức sẽ bị thay thế. Nó thực sự thể hiện khả năng đáng kinh ngạc trong phạm vi kiến thức, gần như hiểu biết mọi thứ và bao quát tất cả. Tuy nhiên, mô hình lớn không phải là một giải pháp toàn năng; nó có thể thay thế con người đến mức nào? Để trả lời câu hỏi này, chúng ta cần phân tích sâu hơn và suy nghĩ về điều mà mô hình lớn giỏi và không giỏi gì. Điều này sẽ quyết định hướng đi của công nghệ trong ngắn và trung hạn, cũng như chỉ ra đâu là cơ hội cho các nhà khởi nghiệp trong lĩnh vực AI. Mô hình lớn thật sự là một công cụ mạnh mẽ khi nó có thể tiếp cận lượng thông tin khổng lồ từ internet và cung cấp câu trả lời nhanh chóng cho nhiều câu hỏi khác nhau. Nó có thể xử lý dữ liệu đa dạng, từ văn bản, hình ảnh đến âm thanh, và thậm chí tạo ra nội dung sáng tạo như bài viết, kịch bản hoặc mã code. Nhưng mặt khác, nó cũng có những giới hạn rõ ràng. Mô hình lớn thường gặp khó khăn trong việc hiểu ngữ cảnh phức tạp hoặc nhận diện cảm xúc sâu sắc của con người. Nó có thể đưa ra thông tin chính xác, nhưng không thể thay thế hoàn toàn sự phán đoán và trí tuệ tình huống mà một con người mang lại. Vì vậy, thách thức đặt ra là làm thế nào để tận dụng sức mạnh của mô hình lớn mà vẫn duy trì vai trò quan trọng của con người trong quá trình ra quyết định. Các nhà nghiên cứu và doanh nhân trong lĩnh vực AI đang tìm cách kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và trí tuệ con người để tạo ra hệ thống hiệu quả nhất. Cơ hội nằm ở chỗ phát triển những ứng dụng cụ thể, nơi mô hình lớn có thể bổ sung giá trị mà không thay thế hoàn toàn vai trò con người. Tóm lại, mặc dù mô hình lớn có khả năng vượt trội trong việc xử lý kiến thức, nhưng nó không thể thay thế hoàn toàn con người trong mọi lĩnh vực. Việc hiểu rõ điểm mạnh và điểm yếu của công nghệ này sẽ giúp định hình tương lai của AI và mở ra những cơ hội mới cho những ai sẵn sàng đón đầu xu hướng này.

Trong các bộ dữ liệu đào tạo quy mô internetbầu cua, mô hình lớn đã thu thập được rất nhiều thông tin và mẫu. Tuy nhiên, thực sự khó để xác định chính xác những khả năng nào mà mô hình lớn đã học được. Chúng ta đều hiểu rằng ở mức cơ bản nhất, mô hình hoạt động bằng cách dự đoán token tiếp theo. Nhưng ở độ phân giải chi tiết như vậy, việc thảo luận mang ý nghĩa trở nên cực kỳ khó khăn, đồng thời cũng không thể kết nối trực tiếp khả năng với ngữ cảnh một cách hiệu quả. Do đó, chúng ta cần nâng lên một tầng trừu tượng hơn, nhưng không cố gắng liệt kê tất cả (vì điều này quá phức tạp). Từ đây, chúng tôi sẽ tập trung vào hai nhóm khả năng chính: nhóm thứ nhất là các khả năng thuộc về "kiến thức"; còn nhóm thứ hai là các khả năng liên quan đến "tạo định dạng". Như vậy, thay vì đi sâu vào từng chi tiết nhỏ, chúng ta sẽ phân loại các khả năng này theo hai hướng lớn để dễ dàng quản lý và nghiên cứu hơn. Điều này không chỉ giúp làm sáng tỏ vai trò của mô hình mà còn mở ra nhiều hướng ứng dụng mới trong tương lai.

Về kiến thức

Kiến thức là gì? Thực ra nó bao gồm hai loại:

Thông tin mang tính sự thật.
Khái niệm về lớp trừu tượng. Đây là một hệ thống ý tưởng nhất quánmua thẻ trực tuyến, không có mâu thuẫn logic, có thể được diễn đạt chủ yếu thông qua nội hàm của các khái niệm và mối quan hệ giữa các khái niệm. Lớp trừu tượng thường đóng vai trò như một nền tảng lý thuyết, nơi mà các khái niệm cơ bản được xây dựng theo cách chặt chẽ và hợp lý. Mỗi thành phần trong hệ thống này không chỉ tồn tại độc lập mà còn gắn kết với nhau bằng các mối liên kết chặt chẽ, tạo nên một cấu trúc toàn diện và logic. Điều này giúp người học hoặc người nghiên cứu có thể dễ dàng hiểu và áp dụng chúng vào các tình huống thực tế mà không gặp phải bất kỳ sự xung đột nào trong tư duy.

máy tính cá nhân

Loại ví dụ thứ hai về kiến thức trừu tượng cũng rất phong phúbầu cua, chẳng hạn như các khái niệm và định lý trong toán học, các định luật và công thức trong vật lý, hay thậm chí là cấu trúc và chức năng của phân tử sinh học. Kiến thức này dường như vượt xa khả năng "nhớ" thuần túy, mà đã bao hàm một mức độ "hiểu" mang tính trừu tượng nhất định. Đặc biệt hơn, nó còn đòi hỏi người học phải có sự kết nối giữa các khái niệm để hình thành nên một bức tranh toàn diện về thế giớ

Hai loại kiến thức nàymua thẻ trực tuyến, dường như là độc lập với nhau, nhưng đôi khi lại không có ranh giới rõ ràng. Về mặt này, tính nhất quán logic và việc liệu nó có phù hợp với thực tế hay không có thể là hai điều hoàn toàn tách biệt. Mô hình lớn rất giỏi trong việc tạo ra một đoạn mô tả cục bộ có vẻ hợp lý về mặt logic, nhưng lại cách xa thực tế thế giới thật (còn được gọi là "ảo giác"). Mặt khác, trong nhiều ngữ cảnh thực tế, "thực tế" thường không phải là sự thật khách quan thuần túy mà là những gì đã được con người quy định. Ví dụ, quy trình tiêu chuẩn vận hành (SOP) của doanh nghiệp chủ yếu được thiết lập bởi con người, các quy trình cùng loại trong các doanh nghiệp khác nhau có thể giống nhau nhưng không hoàn toàn tương đồng. Ngoài ra, những sự thật do con người quy định dễ dàng thay đổi. Các khái niệm, thuật ngữ và quy trình bên trong doanh nghiệp vừa là sự trừu tượng hóa của thế giới thực, vừa mang một mức độ "thực tế" nhất định. Trong thế giới kinh doanh, các quy định này còn phản ánh cả văn hóa nội bộ và cách tiếp cận riêng biệt của từng tổ chức. Điều này có nghĩa là, ngay cả khi một quy trình được áp dụng rộng rãi, nó vẫn mang dấu ấn cá nhân hoặc tập thể của đội ngũ thực hiện. Điều này đặt ra thách thức cho việc áp dụng chung một tiêu chuẩn trên mọi lĩnh vực, vì mỗi tổ chức đều có những điểm đặc thù cần được cân nhắc. Tuy nhiên, chính sự linh hoạt này cũng giúp doanh nghiệp thích nghi tốt hơn với những thay đổi liên tục trong môi trường cạnh tranh ngày càng khốc liệt.

Từ góc độ nhu cầucá cược bóng đá, con người có thể thu thập thông tin mang tính thực tế bằng cách sử dụng các công cụ tìm kiếm. Tuy nhiên, tri thức trừu tượng mới là nơi mà mô hình lớn thể hiện được trí tuệ của mình. Nhưng giống như những gì chúng ta đã phân tích trước đó, ranh giới giữa hai loại tri thức này đôi khi không rõ ràng, do đó rất khó để xác định vấn đề nào nên dựa vào tìm kiếm và vấn đề nào chỉ cần nhờ đến mô hình lớn sẽ tốt hơn. Đây cũng chính là thách thức mà công nghệ RAG đang đối mặt hiện nay.

Trong một số tình huống đơn giản và có giới hạncá cược bóng đá, ví dụ như trong các ngữ cảnh tiếp thị, vấn đề cần giải quyết thường khá rõ ràng. Lúc này, việc xây dựng hệ thống trả lời câu hỏi dựa trên FAQ của khách hàng hoặc tài liệu quy trình nghiệp vụ cũng không phải là điều quá phức tạp. Một cách tiếp cận cơ bản mà mọi người hay gọi là "Naive RAG" vẫn có thể hoạt động tốt. Nghĩa là tất cả các truy vấn (queries) đều đi qua cùng một chuỗi xử lý: đầu tiên là giai đoạn tìm kiếm (recall), sau đó là sắp xếp (ranking), và cuối cùng là tạo ra câu trả lời (generation).

Tuy nhiênbầu cua, phương pháp RAG đơn giản này có thể gây ra một vấn đề nghiêm trọng: quá trình tìm kiếm không cần thiết rất có thể dẫn đến nội dung ít liên quan, từ đó che giấu khả năng thực sự của mô hình lớn, khiến nó chỉ trở thành một công cụ chỉnh sửa văn bản. Do đó, các giải pháp kỹ thuật trong tương lai chắc chắn sẽ phải giải quyết hai vấn đề then chốt sau đây: --- 1. **Cải thiện chất lượng tìm kiếm**: Cần tối ưu hóa quy trình tìm kiếm để đảm bảo rằng kết quả trả về luôn phù hợp và hữu ích, giúp người dùng dễ dàng tiếp cận thông tin mà họ đang tìm kiếm thay vì phải lục lọi qua những dữ liệu không liên quan. 2. **Khai phá tiềm năng đầy đủ của mô hình lớn**: Xây dựng cơ chế cho phép mô hình lớn phát huy tối đa khả năng tự suy luận và tạo ra câu trả lời sáng tạo, thay vì chỉ dựa vào các tài liệu tham chiếu sẵn có. Điều này đòi hỏi việc tích hợp thêm các thuật toán học sâu mới và nâng cấp khả năng xử lý ngữ nghĩa của mô hình. --- Như vậy, việc cải tiến RAG không chỉ là một bước tiến nhỏ mà còn mở ra cánh cửa cho những đột phá lớn hơn trong tương lai của trí tuệ nhân tạo.

Vấn đề cần thiết của việc tra cứu.
Làm thế nào để sử dụng hiệu quả cả kiến thức bên ngoài mô hình (tra cứu được) và kiến thức nội bộ của mô hình.

Chỉ có như vậybầu cua, chúng ta mới có thể nâng cao giới hạn của toàn bộ hệ thống.

Về sự hiểu biết sâu sắc

Bây giờmua thẻ trực tuyến, hãy cùng nhau một vấn đề thú vị: Giới hạn tối đa của kiến thức trừu tượng mà các mô hình lớn có thể đạt được là gì? Chúng có vượt qua tiềm năng của con người hay không? Dường như mỗi ngày trôi qua, những tiến bộ trong công nghệ trí tuệ nhân tạo đang mở ra cánh cửa mới cho khả năng học hỏi và sáng tạo. Các mô hình lớn hiện nay không chỉ có thể ghi nhớ lượng thông tin khổng lồ mà còn có thể kết nối các ý tưởng phức tạp để tạo ra kết quả độc đáo. Tuy nhiên, liệu chúng thực sự có thể hiểu sâu sắc như con người về thế giới đầy rẫy những điều mâu thuẫn và bất định này? Mặc dù vậy, vẫn còn nhiều câu hỏi chưa có lời giải. Liệu những tiến bộ này sẽ dẫn đến một tương lai nơi trí tuệ nhân tạo có thể tự do sáng tạo mà không cần sự hướng dẫn của con người, hay rằng chúng chỉ đơn thuần là công cụ mạnh mẽ hỗ trợ nhưng không bao giờ thay thế được bản chất đặc biệt của tư duy con người? Điều chắc chắn là, câu trả lời cho những câu hỏi này sẽ định hình lại cách chúng ta nhìn nhận vai trò của trí tuệ nhân tạo trong tương lai gần.

Ngày naycá cược bóng đá, các mô hình lớn đã trở nên rất thành thạo trong việc tóm tắt đoạn văn bản, sửa đổi nội dung, dịch thuật và hoàn thành các tác phẩm hư cấu dựa trên kiến thức phổ quát. Những nhiệm vụ này đòi hỏi phải thực hiện một mức độ trừu tượng hóa nhất định đối với các khái niệm, dù là thông thường hay chuyên ngành. Vậy thì, liệu các mô hình lớn có thể đạt đến mức độ trừu tượng sâu hơn nữa giống như con người? Có nghĩa là "hiểu sâu" không? Hãy tưởng tượng, nếu một mô hình lớn có khả năng hiểu sâu hơn về thế giới xung quanh, nó sẽ không chỉ dừng lại ở việc phân tích và tổng hợp dữ liệu mà còn có thể tự đặt câu hỏi và đưa ra những ý tưởng mới mẻ. Điều đó có thể mở ra cánh cửa cho những phát triển đột phá trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, nơi mà máy móc không chỉ là công cụ hỗ trợ mà còn có thể đồng hành cùng con người trong việc sáng tạo và khám phá. Liệu chúng ta có đang tiến gần hơn đến thời điểm mà máy móc có thể thực sự tư duy như con người?

Chúng ta hãy cùng khám phá xemcá cược bóng đá, khả năng "hiểu sâu" của con người có thể đạt đến mức độ nào? Điều mà con người mong muốn với khái niệm "hiểu sâu", không chỉ đơn giản là tìm kiếm mối liên hệ logic giữa các hệ thống ý tưởng khác nhau, mà còn phải vượt qua ranh giới giữa nghĩa đen dễ hiểu và những khái niệm quá trừu tượng chỉ dừng lại ở cấp độ triết học. Hãy lấy ví dụ từ lĩnh vực máy tính: bạn có thể hỏi ChatGPT rằng, sự khác biệt và mối liên hệ giữa quy hoạch động (dynamic programming) và học tăng cường (reinforcement learning) là gì? Mối quan hệ giữa đồng thuận phân tán (distributed consistency) và giao dịch (transaction) như thế nào? Và khái niệm "agent" trong học tập tăng cường có điểm tương đồng hay khác biệt gì so với khái niệm "agent" trong hệ sinh thái mô hình lớn hiện nay? ChatGPT chắc chắn sẽ đưa ra một câu trả lời, nhưng không chắc đó là điều bạn thực sự mong đợi. Khi không có thêm thông tin cụ thể để hỗ trợ, chúng ta cũng không thể biết liệu nó thực sự đã hiểu rõ vấn đề hay chỉ đang lặp lại những gì nó đã được huấn luyện mà thôi.

Những ví dụ mà bạn vừa đề cập đến có thể đều là những vấn đề đã được biết đến. Trong tài liệu trên mạng internet hay trong các cuốn sáchmua thẻ trực tuyến, rất có thể đã có những phân tích trực tiếp về các vấn đề này. Dựa trên cách tự hồi quy, mô hình lớn có thể đã học được phân phối xác suất của câu trả lời. Tuy nhiên, trong thực tế, chẳng hạn như trong bối cảnh nghiên cứu AI4Science hoặc khi các nhà phát triển đang tìm hiểu phương án kỹ thuật cho một dự án phức tạp, hay khi nhân viên bằng sáng chế đánh giá tính mới và tính sáng tạo của một bằng sáng chế, mọi người mong đợi rằng mô hình lớn có khả năng khám phá ra những mối liên hệ mà trước đây chưa ai từng nhận thấy. Trong thế giới thực, việc chỉ đưa ra những gì đã tồn tại không đủ. Điều quan trọng là mô hình lớn phải trở thành một công cụ để mở ra những chân trời mới, gợi ý những ý tưởng chưa từng xuất hiện trong các tài liệu trước đó. Điều này đòi hỏi mô hình không chỉ dừng lại ở việc "nhớ" thông tin mà còn phải có khả năng kết nối các khái niệm một cách sáng tạo và logic, từ đó mang lại giá trị thực sự cho người dùng.

Với những tình huống như vậymua thẻ trực tuyến, chúng ta nên đặt kỳ vọng một cách đúng đắn. Có thể khẳng định chắc chắn rằng, mô hình lớn rất ít khi đưa ra câu trả lời sâu sắc và chắc chắn. Độ hiểu biết của mô hình lớn cũng sẽ không vượt quá mức mà những người xuất sắc nhất trong nhân loại đạt được. Tuy nhiên, so với con người, mô hình lớn có những lợi thế riêng: trong giai đoạn huấn luyện, nó đã "đọc" khối lượng thông tin khổng lồ hơn rất nhiều so với một chuyên gia người. Nó có thể đưa ra... Không chắc chắn nhưng mang tính khơi gợi Dấu vết suy nghĩ.

Hãy tưởng tượngcá cược bóng đá, khi con người đối mặt với một vấn đề chưa từng biết, họ cũng sẽ đọc rất nhiều tài liệu liên quan và tổng hợp nhiều lần trước khi đưa ra kết luận. Còn những mô hình lớn đã "đọc" hầu hết các tài liệu đó từ trước rồi. Điều này giống như... Một cây đại thụ già trong rừng, nó đã chứng kiến hàng trăm mùa xuân qua đi, từng cơn gió bão dữ dội, và sự thay đổi của đất trời. Tương tự, những mô hình lớn tích lũy được vô số thông tin từ quá khứ, hiện tại và cả những gì đang diễn ra trên toàn thế giới. Chúng không chỉ là công cụ trả lời câu hỏi mà còn như một kho kiến thức khổng lồ, sẵn sàng chia sẻ mọi điều bạn cần biết. Một bài báo nguời ngốc toàn tri thức

Trong hướng nàybầu cua, điều chúng ta cần làm là:

Đổi chiều sâu bằng chiều rộng: Cung cấp cho mô hình lớn dữ liệu chuyên ngành phong phú và toàn diện hơn trong các lĩnh vực cụ thể.
Khai thác tính khơi gợi từ tính không chắc chắn: Giảm bớt rào cản sử dụng trong thiết kế sản phẩm để nhiều người có thể học cách sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn.

Về tạo định dạng và tự động hóa

Văn bản được tạo ra bởi các mô hình lớn không chỉ chứa đựng kiến thức thuần túy mà còn có thể mang một số định dạng nhất định. Định dạng này có thể đơn giản như Markdownbầu cua, hoặc phức tạp hơn với chuỗi JSON theo chuẩn. Trường hợp khó hơn nữa là việc tạo ra mã nguồn (code), vốn phải tuân thủ cú pháp của ngôn ngữ lập trình, đây là một dạng tạo định dạng phức tạp hơn nhiều so với các trường hợp trước đó.

Tóm lạimua thẻ trực tuyến, mô hình lớn không nhất thiết phải tạo ra văn bản dưới dạng ngôn ngữ tự nhiên, mà còn có thể tạo ra các chuỗi dữ liệu tuân theo một "định dạng" cụ thể. Văn bản ngôn ngữ tự nhiên được tạo ra chủ yếu để con người đọc, trong khi JSON hoặc mã code được sinh ra là để máy tính có thể hiểu và xử lý. Ngoài ra, việc tạo ra định dạng đặc biệt như JSON còn giúp dữ liệu được tổ chức logic hơn, dễ dàng tích hợp vào các hệ thống phần mềm phức tạp mà không cần thêm bước chuyển đổi rườm rà.

không có cấu trúc

Khả năng tạo ra dữ liệu theo định dạng JSONmua thẻ trực tuyến, vốn là cây cầu nối giữa xác suất và tính xác định, đóng vai trò vô cùng quan trọng. Dù là trong việc trích xuất thông tin hay điều khiển các công cụ, chúng ta đều cần đến định dạng JSON để đảm bảo tính nhất quán và chính xác. Hơn nữa, khả năng điều khiển công cụ còn là nền tảng thiết yếu cho việc xây dựng các hệ thống Agent phức tạp hơn, giúp xử lý nhiều tác vụ đa dạng và linh hoạt trong môi trường thực tế.

xây dựng định dạng

Học máy cho người bình thường (một): Lý thuyết tối ưu hóa

Nếu đó là một công nghệ đã được hoàn thiện hoặc một hệ thống công nghệmua thẻ trực tuyến, khi chúng ta muốn phân tích sâu hơn, thứ tự đúng đắn nên là bắt đầu từ ngữ cảnh cụ thể, sau đó suy luận ra các khả năng cần thiết cho ngữ cảnh đó. Tuy nhiên, hệ thống công nghệ dựa trên mô hình lớn vẫn đang phát triển với tốc độ chóng mặt. Giống như bài viết của Quỹ Đầu tư Sequoia Capital đã chỉ ra rằng, ngay cả những nhà lãnh đạo tài ba nhất cũng không thể đoán trước được tất cả các khả năng mà công nghệ này sẽ mang lại trong tương lai gần. Điều quan trọng là phải luôn theo dõi xu hướng và sẵn sàng thích nghi với những thay đổi không ngừng nghỉ trong lĩnh vực này. Bài báo nước soup nguyên thủy

Rất nhiều tiềm năng của các mô hình lớn vẫn chưa được khám phá và khai thác; khả năng kiểm soát của con người đối với chúng cũng cần được cải thiện hơn nữa. Việc chuyên môn hóa và định hướng sâu vào các lĩnh vực cụ thể sẽ mang lại tiềm năng to lớn cho việc hiểu biết sâu sắc hơn về chuỗi kiến thức rộng lớn hơnmua thẻ trực tuyến, vượt ra ngoài phạm vi ngôn ngữ tự nhiên. Ngoài ra, sự phát triển này không chỉ mở ra cánh cửa cho những đột phá mới mà còn có thể thay đổi cách chúng ta tiếp cận và xử lý thông tin trong tương lai.

Khả năng thông minh bao gồm rất nhiều yếu tố phức tạpmua thẻ trực tuyến, không chỉ giới hạn ở việc ghi nhớ, suy luận, trừu tượng hóa, liên tưởng, mã hóa và trích xuất thông tin mà còn cả khả năng sử dụng các công cụ. Hôm nay, cuộc thảo luận của chúng ta chỉ mới chạm nhẹ vào một phần nhỏ trong số đó. Để tóm tắt lại, chúng tôi hy vọng rằng...

Xuất hiện mô hình lớn mạnh mẽ hơnbầu cua, hiểu rõ hơn về dữ liệu chuyên ngành phong phú và toàn diện trong các lĩnh vực cụ thể.
Kết hợp mô hình lớn với tìm kiếm thông tin giúp chúng ta dễ dàng truy cập kiến thức hiện có bất cứ lúc nào.
Mô hình lớn thúc đẩy khám phá sâu hơn trong các lĩnh vực chưa biết bằng cách cung cấp chiều rộng kiến thức và tính khơi gợi.
Tự động hóa và quy mô hóa xử lý thông tin nông cạn.

Phân tích chi tiết về phân tán: Tính nhất quán nhân quả và không gian-thời gian tương đối

Các bài viết được chọn lọc khác ：

Bài viết gốcbầu cua, xin vui lòng trích dẫn nguồn và bao gồm mã QR bên dưới! Nếu không, từ chối tái bản!
Liên kết bài viết: /h1wjq574.html
Hãy theo dõi tài khoản Weibo cá nhân của tôi: Tìm kiếm tên tôi "Trương Thiết Lệ" trên Weibo.