Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì?

nhân tạo tạo sinh (Generating AI) là các mô hình tạo ra nội dung mới - văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, mã, cấu trúc dữ liệu - dựa trên các mẫu học được từ các tập dữ liệu lớn. Thay vì chỉ dán nhãn hoặc xếp hạng, các hệ thống này tạo ra những kết quả đầu ra mới lạ, giống với những gì chúng đã thấy, mà không phải là bản sao chính xác. Hãy nghĩ: viết một đoạn văn, tạo logo, soạn thảo SQL, sáng tác một giai điệu. Đó chính là ý tưởng cốt lõi. [1]

Những bài viết bạn có thể muốn đọc sau bài này:

🔗 AI tác nhân được giải thích là gì
Khám phá cách AI tự động lập kế hoạch, hành động và học hỏi theo thời gian.

🔗 Khả năng mở rộng AI trong thực tế hiện nay là gì
Tìm hiểu lý do tại sao hệ thống AI có khả năng mở rộng lại quan trọng đối với sự tăng trưởng và độ tin cậy.

🔗 Khung phần mềm cho AI là gì?
Hiểu các khuôn khổ AI có thể tái sử dụng giúp tăng tốc độ phát triển và cải thiện tính nhất quán.

🔗 Học máy so với AI: giải thích những điểm khác biệt chính
So sánh các khái niệm, khả năng và ứng dụng thực tế của AI và máy học.

Tại sao mọi người cứ hỏi "AI tạo sinh là gì?" vậy 🙃

Bởi vì nó giống như phép thuật vậy. Bạn gõ một gợi ý, và kết quả sẽ là một thứ hữu ích - đôi khi tuyệt vời, đôi khi lại kỳ lạ. Lần đầu tiên phần mềm có vẻ như mang tính giao tiếp và sáng tạo ở quy mô lớn. Hơn nữa, nó còn chồng chéo với các công cụ tìm kiếm, trợ lý, phân tích, thiết kế và phát triển, làm mờ ranh giới giữa các danh mục và, thành thật mà nói, làm xáo trộn ngân sách.

Điều gì làm cho AI tạo sinh hữu ích ✅

• Tốc độ soạn thảo - giúp bạn có được lượt duyệt đầu tiên nhanh đến mức khó tin.

• Tổng hợp mẫu - kết hợp các ý tưởng từ nhiều nguồn mà bạn có thể không liên hệ vào sáng thứ Hai.

• Giao diện linh hoạt - trò chuyện, giọng nói, hình ảnh, lệnh gọi API, plugin; hãy chọn con đường của bạn.

• Tùy chỉnh - từ các mẫu nhắc nhở nhẹ đến tinh chỉnh hoàn toàn dữ liệu của riêng bạn.

• Quy trình làm việc phức hợp - các bước chuỗi cho các nhiệm vụ nhiều giai đoạn như nghiên cứu → phác thảo → bản thảo → QA.

• Sử dụng công cụ - nhiều mô hình có thể gọi các công cụ hoặc cơ sở dữ liệu bên ngoài trong khi đang trò chuyện, do đó chúng không chỉ đoán.

• Các kỹ thuật căn chỉnh - các phương pháp như RLHF giúp các mô hình hoạt động hữu ích và an toàn hơn trong quá trình sử dụng hàng ngày. [2]

Thành thật mà nói: chẳng có gì trong số này biến nó thành quả cầu pha lê cả. Nó giống như một thực tập sinh tài năng không bao giờ ngủ và thỉnh thoảng lại ảo tưởng về một danh mục tài liệu tham khảo hơn.

Phiên bản ngắn gọn về cách thức hoạt động 🧩

Hầu hết các mô hình văn bản phổ biến đều sử dụng bộ biến đổi - một kiến ​​trúc mạng nơ-ron nhân tạo xuất sắc trong việc phát hiện mối quan hệ giữa các chuỗi, nhờ đó có thể dự đoán mã thông báo tiếp theo một cách mạch lạc. Đối với hình ảnh và video, mô hình khuếch tán rất phổ biến - chúng học cách bắt đầu từ nhiễu và loại bỏ nhiễu theo từng bước để tạo ra một hình ảnh hoặc clip hợp lý. Đây là một cách đơn giản hóa, nhưng hữu ích. [3][4]

• Người biến hình : giỏi về ngôn ngữ, mô hình lý luận và các nhiệm vụ đa phương thức khi được đào tạo theo cách đó. [3]

• Sự khuếch tán : mạnh mẽ trong việc tạo ra hình ảnh chân thực, phong cách nhất quán và chỉnh sửa có thể kiểm soát được thông qua lời nhắc hoặc mặt nạ. [4]

Ngoài ra còn có các thiết lập lai, thiết lập tăng cường khả năng truy xuất và kiến ​​trúc chuyên biệt - mọi thứ vẫn đang diễn ra sôi động.

Bảng so sánh: các tùy chọn AI tạo sinh phổ biến 🗂️

Không hoàn hảo một cách cố ý - một số ô hơi kỳ quặc để phản ánh ghi chú của người mua ngoài đời thực. Giá cả thay đổi, vì vậy hãy coi đây là kiểu định giá , chứ không phải con số cố định.

Lưu ý nhỏ: mỗi nhà cung cấp có hệ thống an toàn, giới hạn giá cước và chính sách khác nhau. Hãy luôn xem kỹ tài liệu của họ - đặc biệt nếu bạn đang giao hàng cho khách hàng.

Bên trong: máy biến áp trong một hơi thở 🌀

Các bộ chuyển đổi sử dụng chú ý để cân nhắc phần nào của dữ liệu đầu vào quan trọng nhất ở mỗi bước. Thay vì đọc từ trái sang phải như cá vàng soi đèn pin, chúng xem xét toàn bộ chuỗi dữ liệu song song và học các mẫu như chủ đề, thực thể và cú pháp. Tính song song đó - và rất nhiều tính toán - giúp các mô hình mở rộng quy mô. Nếu bạn đã nghe nói về mã thông báo và cửa sổ ngữ cảnh, thì đây chính là nơi chúng tồn tại. [3]

Dưới mui xe: khuếch tán trong một hơi thở 🎨

Các mô hình khuếch tán học được hai mẹo: thêm nhiễu vào ảnh huấn luyện, sau đó đảo ngược nhiễu theo từng bước nhỏ để khôi phục ảnh chân thực. Tại thời điểm tạo ảnh, chúng bắt đầu từ nhiễu thuần túy và đưa nó trở lại thành một ảnh mạch lạc bằng quy trình khử nhiễu đã học. Điều này kỳ lạ thay giống như việc tạo hình từ ảnh tĩnh - không phải là một phép ẩn dụ hoàn hảo, nhưng bạn hiểu ý tôi rồi đấy. [4]

Sự liên kết, an toàn và "xin đừng làm trái" 🛡️

Tại sao một số mô hình trò chuyện từ chối một số yêu cầu nhất định hoặc đặt câu hỏi làm rõ? Một phần quan trọng là Học Tăng cường từ Phản hồi của Con người (RLHF) : con người đánh giá các kết quả mẫu, một mô hình phần thưởng học hỏi những sở thích đó, và mô hình cơ sở được thúc đẩy để hành động hữu ích hơn. Đó không phải là kiểm soát tâm trí - mà là điều khiển hành vi với sự tham gia của các phán đoán của con người. [2]

Đối với rủi ro tổ chức, các khuôn khổ như Khung Quản lý Rủi ro AI của NIST - và Hồ sơ AI Tạo sinh - cung cấp hướng dẫn để đánh giá an toàn, bảo mật, quản trị, nguồn gốc và giám sát. Nếu bạn đang triển khai điều này tại nơi làm việc, những tài liệu này là những danh sách kiểm tra thực tế đáng ngạc nhiên, không chỉ là lý thuyết. [5]

Câu chuyện ngắn: Trong một buổi hội thảo thí điểm, một nhóm hỗ trợ đã kết nối các bước tóm tắt → trích xuất các trường chính → trả lời nháp → đánh giá của con người . Chuỗi này không loại bỏ con người; nó giúp họ đưa ra quyết định nhanh hơn và nhất quán hơn trong các ca làm việc.

Điểm mạnh của AI tạo sinh so với điểm yếu của nó 🌤️↔️⛈️

Tỏa sáng tại:

• Bản thảo đầu tiên của nội dung, tài liệu, email, thông số kỹ thuật, slide

• Tóm tắt các tài liệu dài mà bạn không muốn đọc

• Hỗ trợ mã và giảm thiểu mã mẫu

• Nghĩ ra tên, cấu trúc, trường hợp thử nghiệm, lời nhắc

• Khái niệm hình ảnh, hình ảnh xã hội, mô hình sản phẩm

• Xử lý dữ liệu nhẹ hoặc giàn giáo SQL

Vấp ngã tại:

• Độ chính xác thực tế mà không cần truy xuất hoặc công cụ

• Tính toán nhiều bước khi không được xác minh rõ ràng

• Những hạn chế tinh tế trong luật, y học hoặc tài chính

• Các trường hợp ngoại lệ, sự mỉa mai và kiến ​​thức dài hạn

• Xử lý dữ liệu riêng tư nếu bạn không cấu hình đúng

Các rào cản giúp ích, nhưng bước đi đúng đắn là thiết kế hệ thống : thêm chức năng truy xuất, xác thực, đánh giá của con người và theo dõi kiểm toán. Nhàm chán thì đúng - nhưng nhàm chán thì ổn định.

Những cách thực tế để sử dụng nó ngày nay 🛠️

• Viết tốt hơn, nhanh hơn : phác thảo → mở rộng → thu gọn → trau chuốt. Lặp lại cho đến khi nghe giống bạn.

• Nghiên cứu không đi sâu vào vấn đề : yêu cầu một bản tóm tắt có cấu trúc kèm theo nguồn, sau đó theo đuổi các tài liệu tham khảo mà bạn thực sự quan tâm.

• Hỗ trợ mã : giải thích chức năng, đề xuất các bài kiểm tra, soạn thảo kế hoạch cải tiến; không bao giờ dán bí mật.

• Công việc dữ liệu : tạo bộ khung SQL, biểu thức chính quy hoặc tài liệu cấp cột.

• Ý tưởng thiết kế : khám phá các phong cách trực quan, sau đó chuyển cho nhà thiết kế để hoàn thiện.

• Hoạt động của khách hàng : soạn thảo câu trả lời, phân loại ý định, tóm tắt các cuộc trò chuyện để chuyển giao.

• Sản phẩm : tạo câu chuyện người dùng, tiêu chí chấp nhận và sao chép các biến thể - sau đó thử nghiệm giọng điệu A/B.

Mẹo: lưu các lời nhắc hiệu suất cao dưới dạng mẫu. Nếu nó hoạt động một lần, nó có thể hoạt động trở lại chỉ với một vài điều chỉnh nhỏ.

Đi sâu: lời nhắc thực sự hiệu quả 🧪

• Đưa ra cấu trúc : vai trò, mục tiêu, ràng buộc, phong cách. Các mô hình thích có danh sách kiểm tra.

• Một vài ví dụ : bao gồm 2–3 ví dụ tốt về đầu vào → đầu ra lý tưởng.

• Suy nghĩ từng bước : yêu cầu lý luận hoặc đưa ra kết quả theo từng giai đoạn khi độ phức tạp tăng lên.

• Ghim giọng nói : dán một đoạn mẫu ngắn về giọng điệu ưa thích của bạn và nói "bắt chước phong cách này".

• Đánh giá bộ : yêu cầu mô hình tự đánh giá câu trả lời của chính nó theo các tiêu chí, sau đó sửa đổi.

• Sử dụng các công cụ : truy xuất, tìm kiếm trên web, máy tính hoặc API có thể làm giảm đáng kể ảo giác. [2]

Nếu bạn chỉ nhớ một điều: hãy nói cho nó biết điều gì cần bỏ qua . Ràng buộc chính là sức mạnh.

Dữ liệu, quyền riêng tư và quản trị - những phần không mấy hấp dẫn 🔒

• Đường dẫn dữ liệu : làm rõ những gì được ghi lại, lưu giữ hoặc sử dụng để đào tạo.

• PII và bí mật : không đưa chúng vào lời nhắc trừ khi thiết lập của bạn cho phép và bảo vệ rõ ràng.

• Kiểm soát truy cập : xử lý các mô hình như cơ sở dữ liệu sản xuất chứ không phải đồ chơi.

• Đánh giá : theo dõi chất lượng, độ lệch và độ trôi; đo lường bằng các nhiệm vụ thực tế, không phải cảm giác.

• Căn chỉnh chính sách : ánh xạ các tính năng vào các danh mục NIST AI RMF để bạn không bị bất ngờ sau này. [5]

Những câu hỏi thường gặp mà tôi nhận được thường xuyên 🙋♀️

Nó có tính sáng tạo hay chỉ là sự pha trộn?
Đâu đó ở giữa. Nó kết hợp các mẫu theo những cách mới lạ - không phải là sự sáng tạo của con người, nhưng thường rất tiện dụng.

Tôi có thể tin tưởng vào sự thật không?
Tin tưởng nhưng phải xác minh. Thêm khả năng truy xuất hoặc sử dụng công cụ cho bất kỳ vấn đề nào có rủi ro cao. [2]

Làm thế nào để các mô hình hình ảnh đạt được sự nhất quán về phong cách?
Kỹ thuật nhanh chóng kết hợp với các kỹ thuật như điều chỉnh hình ảnh, bộ điều hợp LoRA hoặc tinh chỉnh. Nền tảng khuếch tán giúp duy trì sự nhất quán, mặc dù độ chính xác của văn bản trong hình ảnh vẫn có thể dao động. [4]

Tại sao các mô hình trò chuyện lại "phản hồi" các lời nhắc rủi ro?
Các kỹ thuật căn chỉnh như RLHF và các lớp chính sách. Không hoàn hảo, nhưng hữu ích một cách có hệ thống. [2]

Biên giới mới nổi 🔭

• Mọi thứ đa phương thức : kết hợp liền mạch hơn giữa văn bản, hình ảnh, âm thanh và video.

• Các mô hình nhỏ hơn, nhanh hơn : kiến ​​trúc hiệu quả cho các trường hợp trên thiết bị và ngoại vi.

• Vòng lặp công cụ chặt chẽ hơn : các tác nhân gọi các hàm, cơ sở dữ liệu và ứng dụng như thể không có gì.

• Nguồn gốc tốt hơn : đóng dấu bản quyền, thông tin xác thực về nội dung và quy trình có thể theo dõi.

• Quản trị được tích hợp sẵn : các bộ đánh giá và lớp kiểm soát có cảm giác giống như công cụ phát triển thông thường. [5]

• Các mô hình được điều chỉnh theo miền : hiệu suất chuyên biệt đánh bại khả năng hùng biện chung chung trong nhiều công việc.

Nếu bạn cảm thấy phần mềm đang trở thành một cộng tác viên thì đó chính là vấn đề.

Dài quá, tôi chưa đọc hết - Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì? 🧾

Đây là một họ các mô hình tạo ra nội dung mới thay vì chỉ đánh giá nội dung hiện có. Các hệ thống văn bản thường là các bộ biến đổi dự đoán mã thông báo; nhiều hệ thống hình ảnh và video là khuếch tán giúp giảm nhiễu ngẫu nhiên thành một thứ gì đó mạch lạc. Bạn có được tốc độ và đòn bẩy sáng tạo, nhưng đôi khi phải đánh đổi bằng sự vô nghĩa tự tin - điều mà bạn có thể kiểm soát bằng các kỹ thuật truy xuất, công cụ và căn chỉnh như RLHF . Đối với các nhóm, hãy làm theo các hướng dẫn thực tế như NIST AI RMF để vận chuyển một cách có trách nhiệm mà không bị gián đoạn. [3][4][2][5]

Tài liệu tham khảo

1. IBM - Trí tuệ nhân tạo là gì?
   đọc thêm

2. OpenAI - Căn chỉnh các mô hình ngôn ngữ để tuân theo hướng dẫn (RLHF)
   đọc thêm

3. Blog NVIDIA - Mô hình Transformer là gì?
   đọc thêm

4. Ôm mặt - Mô hình khuếch tán (Đơn vị khóa học 1)
   đọc thêm

5. NIST - Khung quản lý rủi ro AI (và Hồ sơ AI tạo sinh)
   đọc thêm

Tìm kiếm những công nghệ AI mới nhất tại Cửa hàng Trợ lý AI chính thức

Về chúng tôi