ANTD.VN – I 2023 rystet ChatGPT-"eksplosjonen" verdens teknologimarked og åpnet opp et kappløp om å erobre kunstig AI blant land og giganter innen teknologifeltet. Vietnam er ikke ute av denne trenden med en rekke kunstige AI-produkter som er blitt født.
Modellen bak generativ AI
Generativ AI regnes som neste generasjon av kunstig intelligens, og fokuserer på å skape nytt innhold, løsninger eller ideer, i stedet for bare å analysere data slik de er nå. Den grunnleggende modellen bak driften av generativ AI kalles Large Language Model (LLM).
Dette er en type språkmodell som er trent ved hjelp av dyp læringsteknikker på enorme tekstdatasett. Disse modellene er i stand til å generere tekst som ligner på mennesker og utføre mange oppgaver innen naturlig språkbehandling. Noen populære modeller inkluderer GPT-4 utviklet av OpenAI eller Bard av Google.
Derfor, for å mestre generativ AI fra kjernen, må bedrifter bygge og trene store språkmodeller helt fra begynnelsen. Mer spesifikt, i grunnfasen kan modellen trenes på store datasett for å memorere språkregler og strukturer. Gjennom treningsfasen begynner modellen å trekke sammenhenger mellom ord, uttrykk, setninger og forskjellige konsepter, og fortsetter deretter å bli raffinert gjennom mange trinn for å skape et grunnlag for å utvikle praktiske anvendelser av generativ AI.
Praktisk anvendelse av kunstig intelligens i Vietnam
For tiden tilbyr forsknings- og utviklingsenheter for generativ AI rundt om i verden ofte produkter i en eller annen form, som åpen kildekode, lukket kildekode eller lukket kildekode, men tilgjengelig via API-er og sluttbrukerapplikasjoner.
Med åpen kildekode som LLaMA (Meta) er modellen offentlig, slik at utviklere/fellesskap kan laste ned, bruke, redigere og tilpasse. I motsetning til dette er lukket kildekode ofte ikke offentlig eller tilgjengelig gjennom tilkoblingsprotokoller (API-er) som GPT-4 (OpenAI), noe som lar bedrifter integrere denne kjerneteknologien i sine egne produkter. Applikasjoner som ChatGPT eller Bard er ferdige produkter som sluttbrukere enkelt kan få tilgang til/installere og bruke til spesifikke oppgaver.
I Vietnam har en rekke enheter lansert generative AI-modeller i forskjellige formater, somFPT GenAI-plattformen for bedrifter, åpen kildekode-modellen PhoGPT og nylig Zalo AI LLM. Frem til nå har det ikke vært en 100 % «laget i Vietnam»-applikasjon for sluttbrukere som offisielt er annonsert på det vietnamesiske markedet.
Det er sannsynlig at Vietnam vil ha en lignende versjon av ChatGPT for sluttbrukere, med fokus på vietnamesisk kunnskap. |
Ifølge mange kilder vil VinBigdata, en enhet av Vingroup Corporation, snart lansere ViGPT-applikasjonen – «vietnamesisk versjon av ChatGPT» for sluttbrukere og bedrifter, med fokus på spesifikt innhold fra Vietnam, som kultur, historie, geografi, kjente personer... I følge delt informasjon kan brukere bruke den begrensede versjonen av ViGPT på vietnamesisk via webgrensesnittet, i likhet med ChatGPT. Det er mulig at denne enheten offisielt vil introdusere produktet fra 27. desember 2023.
Flere enheter har lansert generative AI-modeller i forskjellige formater, men for øyeblikket finnes det ingen 100 % «laget i Vietnam»-applikasjon for sluttbrukere. |
Informasjons- og kommunikasjonsdepartementet har nylig lansert en plan som tar sikte på at Vietnam skal ha minst én vietnamesisk teknologiplattform for LLM innen 2025. Planen understreker at det å forske på, utvikle og anvende vietnamesisk LLM er en viktig, nødvendig og meningsfull oppgave. Vietnamesisk LLM bruker Vietnams filtrerte kunnskap og opplæringsdata, til lave kostnader for personer, bedrifter og organisasjoner i Vietnam, slik at de kan bruke den til å utvikle nye applikasjoner.
Vietnam er i de tidlige stadiene av reisen mot å erobre generativ AI. Lanseringen av vietnamesiskproduserte ChatGPT-lignende applikasjoner er et godt tegn som viser innsatsen til innenlandske teknologiselskaper for å eliminere avhengigheten av internasjonale produkter, sikre nøyaktighet av informasjon og minimere dataflyten til utenlandske markeder.
[annonse_2]
Kildekobling
Kommentar (0)