Trí tuệ Tổng quát Nhân tạo (AGI) là mục tiêu lớn của nhiều công ty công nghệ, với khả năng vượt trội so với trí tuệ con người trên hầu hết các tác vụ nhận thức. Bài viết này sẽ đi sâu vào kiến trúc, các thành phần và cách AGI hoạt động với các khả năng như ghi nhớ, lý luận và học hỏi.
Trí tuệ nhân tạo (AI), Học máy (Machine Learning), Học sâu (Deep Learning) và Trí tuệ tổng hợp nhân tạo (AGI) là những khái niệm cốt lõi trong lĩnh vực công nghệ cao, thường bị nhầm lẫn lẫn nhau. Bài viết này sẽ phân tích chi tiết từng khái niệm, mối liên hệ và ứng dụng của chúng, giúp bạn đọc có cái nhìn sâu sắc và chính xác hơn.
Trí tuệ nhân tạo tổng quát, hay AGI, không chỉ là một bước tiến đáng kể trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo mà còn là một bước đệm hướng tới công nghệ có thể suy nghĩ và hành động giống như con người. Khả năng vô biên của AGI mở ra nhiều tiềm năng chưa từng có trong lịch sử công nghệ, đồng thời đưa ra nhiều thách thức và câu hỏi trong tương lai.
Trong thời đại công nghệ, việc triển khai một API nhanh chóng và hiệu quả là điều cần thiết. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng FastAPI kết hợp với Uvicorn và Docker để đóng gói và triển khai mô hình NLP. Chúng tôi sẽ đi qua từng bước từ đóng gói, tạo endpoints, viết tests, đến dockerize và giám sát triển khai.
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, hiệu suất là yếu tố then chốt để vận hành các mô hình một cách hiệu quả. Các công nghệ như ONNX và kỹ thuật quantization đóng một vai trò quan trọng trong việc chuyển đổi và tối ưu hóa mô hình. Bài viết này sẽ lần lượt khám phá từng bước trong quá trình tối ưu hóa từ chuyển đổi mô hình đến tối ưu I/O.
Trong bối cảnh phát triển Machine Learning hiện nay, việc theo dõi và quản lý thí nghiệm trở thành yếu tố quan trọng khi xử lý các dự án có quy mô lớn và phức tạp. MLflow và Weights & Biases là hai trong số những công cụ mạnh mẽ nhất để giải quyết vấn đề này, giúp trong việc cấu hình, log tham số, so sánh runs và lựa chọn mô hình tốt nhất.
Hệ thống hỏi-đáp trích xuất là công cụ mạnh mẽ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cho phép chuyển đổi văn bản thành thông tin có thể diễn giải dễ dàng. Bài viết này giới thiệu cách xây dựng và tối ưu hệ thống hỏi-đáp sử dụng các bộ dữ liệu SQuAD và ViQuAD, cùng mô hình DistilBERT, qua năm bước cơ bản.
Quá trình gán nhãn dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong các dự án máy học và trí tuệ nhân tạo. Bài viết này sẽ hướng dẫn chi tiết cách thiết lập và tối ưu hóa quy trình gán nhãn dữ liệu sử dụng các công cụ phổ biến như Label Studio và Prodigy, từ thiết kế schema nhãn đến xuất dữ liệu chuẩn.
Trích xuất từ khoá là một phần không thể thiếu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Bài viết này sẽ giới thiệu ba phương pháp trích xuất từ khoá phổ biến: Yake, KeyBERT, và TextRank. Chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn qua từng bước sử dụng những công cụ này để có được những từ khoá chất lượng nhất từ tài liệu của bạn.
Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo ngày càng phát triển, việc xây dựng các hệ thống thông minh dựa trên Pipeline RAG đang trở nên phổ biến. Bài viết này sẽ giới thiệu chi tiết về các công đoạn, từ lưu trữ dữ liệu với Vector DB, tạo embeddings đến lập chỉ mục với FAISS và Chroma.