Lương cao cần xem: Làm thế nào để viết mã thân thiện với mô hình lớn? | Thời gian Geek.

Tại hội nghị AI Redwood gần đây, Giáo sư Andrew Ng đã phân tích sâu sắc về quy trình làm việc của các đại diện thông minh (Agent) và tiềm năng của chúng khi kết hợp với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Ông đề xuất rằng thông qua việc tự động hóa các tác vụ bằng các đại diện thông minh, không chỉ có thể tối ưu hóa quy trình làm việc mà còn nâng cao đáng kể hiệu quả và độ chính xác trong công việc. Sự tiến bộ của công nghệ LLM cho phép chúng ta phát triển các đại diện thông minh có khả năng hiểu các hướng dẫn phức tạp, xử lý dữ liệu khổng lồ và phản ứng nhanh chóng, đánh dấu một sự thay đổi lớn trong cách thức làm việc.

Các mô hình như ChatGPT, đang là làn sóng mới trong nghiên cứu AI, đang tái định nghĩa giới hạn của đổi mới công nghệ. Trong cuộc đua của kỷ nguyên AI 2.0 này, những người tiên phong có cơ hội trở thành người lãnh đạo ngành. Sự phát triển nhanh chóng của những công nghệ này dự báo một kỷ nguyên mới của ứng dụng AI, mang lại cơ hội chưa từng có cho doanh nghiệp. Ý kiến của Giáo sư Andrew Ng không chỉ vẽ ra bản đồ tương lai của các đại diện thông minh mà còn định hướng cho những người khám phá và thực hành trong lĩnh vực AI.

Các công ty như Baidu Wenxin Yiyan, Huawei PanGu, Alibaba Tongyi Qianwen, và ByteDance Volcano Fangzhou… đều có mục tiêu chung: tạo ra các mô hình hữu ích, giảm chi phí và biến AI thành điểm khởi đầu để sinh lợi. Chúng tôi đã bắt đầu từ những nhóm nhỏ từ các đội khác nhau vào đầu năm, nhằm thành lập một nhóm mới tập trung vào việc khám phá và thử nghiệm với các mô hình lớn hơn.

Đã xác định “sẽ làm”, câu hỏi tiếp theo là “làm thế nào”. Khi chúng tôi bắt đầu trên đường đua, chúng tôi nhận ra mọi thứ không đơn giản như tưởng tượng, thậm chí có phần mơ hồ. Đây chính là thách thức lớn nhất của công nghệ LLM.

Thứ nhất, việc tích hợp dữ liệu nội bộ hiện tại của doanh nghiệp, vì các mô hình lớn không được huấn luyện bằng dữ liệu nội bộ của chúng ta, điều này ảnh hưởng đến độ liên quan và chính xác của các phản hồi.

Thứ hai, việc tích hợp vào các chương trình, làm sao để đầu ra của các mô hình lớn có thể được sử dụng bởi các chương trình. Đầu ra của các mô hình lớn có tính không xác định, chúng ta có thể dễ dàng hiểu được các phản hồi khác nhau của mô hình, nhưng các chương trình thường yêu cầu các dạng tham số cố định.

Thứ ba, vấn đề tương tác với môi trường bên ngoài, tức là làm sao để các mô hình lớn có thể giao tiếp và tương tác với các hệ thống và dịch vụ khác trong doanh nghiệp.

Những tác vụ nhẹ nhàng hàng ngày như hỗ trợ soạn thảo tài liệu, trả lời câu hỏi, phát triển chương trình rất dễ dàng, nhưng làm thế nào để tích hợp các mô hình lớn vào các ứng dụng thực tế của doanh nghiệp thì lại rất hiếm có ví dụ và kinh nghiệm tham khảo.

Gần đây tại hội nghị QCon và ArchSummit, Cai Chao đã chia sẻ các kinh nghiệm thực tế và suy nghĩ về vấn đề này, nhưng do giới hạn thời gian bài giảng, nhiều nội dung đã không được đề cập đến. Nhiều đồng nghiệp của chúng tôi hy vọng Cai Chao sẽ ra mắt một khóa học liên quan. Vì vậy, khi biết khóa học video “Thực hành ứng dụng AI trong doanh nghiệp” của anh ấy đã được phát hành, tôi đã đăng ký ngay lập tức.

Sau đây là một số ưu đãi đặc biệt:
– Giá gốc: ¥99
– Mới: chỉ ¥59
– Khách hàng cũ: 70% giảm giá, chỉ ¥69

Có lẽ bạn đã quen thuộc với Cai Chao, có thể bạn đã từng học một trong những chuyên mục khác của anh ấy trên Geektime, “Go Language từ cơ bản đến thực hành”. Cai Chao có hơn 20 năm kinh nghiệm phát triển phần mềm, từng là Giám đốc Kiến trúc tại Amazon China và HP.

Anh ấy đã tham gia phát triển hệ thống trong nhiều lĩnh vực như bảo mật, viễn thông, bán lẻ và quảng cáo tự động. Gần đây, anh ấy đã dẫn dắt nhóm của mình đưa các mô hình lớn vào nền tảng cloud-native của Mobvista, thực hiện nhiều thử nghiệm trong việc chuẩn hóa mã nguồn, tạo thử nghiệm đơn vị và tự động hóa quản lý vận hành.

Hiểu biết về mô hình lớn hay không sẽ là một trong những kỹ năng phân biệt chúng ta với người khác. Trong điều kiện cơ sở hạ tầng chưa hoàn thiện, cơ hội vẫn còn ở khắp nơi. Bây giờ hãy bắt đầu nghiên cứu, khi nhu cầu tăng vọt, chúng ta sẽ có thể nắm bắt lợi ích từ làn sóng này.

Trong thực tế, việc áp dụng mô hình lớn vào quy trình phát triển thực tế, với lượng lớn mã nguồn cũ, thực sự là một thách thức. Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn hoàn thành các nhiệm vụ thực hành như xây dựng môi trường, sử dụng Hello GPT, LangChain, tạo AutoGPT của riêng bạn, tạo mã nguồn, phân tích, và tạo mã thử nghiệm đơn vị.

Trong quá trình triển khai, có rất nhiều thách thức thực tế (như kết nối thông tin nội bộ của doanh nghiệp với mô hình lớn, khiến mô hình xử lý các tác vụ khác nhau, ví dụ như cho phép mô hình có “nhớ”, và phối hợp với các mô-đun dịch vụ khác).

Tuy nhiên, trong khóa học video này, Cai Chao sẽ trực tiếp viết và điều chỉnh mã, tối ưu hóa và giải thích, cung cấp mã nguồn đi kèm, giúp bạn thực sự áp dụng những gì đã học.

Cai Chao sẽ hướng dẫn bạn áp dụng mô hình lớn vào các ứng dụng thực tế, sử dụng các công cụ, giải quyết các tác vụ cụ thể, và cuối cùng sử dụng một chatbot đa phương thức để kết nối những gì đã học.

Ở phần cuối của chương trình, bạn sẽ tìm thấy các thực hành quản lý vận hành – triển khai và quản lý hệ thống trực tuyến thực tế. Không nhàm chán, không giáo điều, chỉ cần dành vài giờ mỗi tuần để học và luyện tập, bạn sẽ đặt nền móng cho tương lai của mình.

Muốn sở hữu khóa học “Thực hành ứng dụng AI trong doanh nghiệp”? Hãy nhớ, ưu đãi không kéo dài lâu.
– Giá gốc: ¥99
– Mới: chỉ ¥59
– Khách hàng cũ: 70% giảm giá, chỉ ¥69

Đừng bỏ lỡ cơ hội!

Qua việc học, đối với các nhà phát triển trung cấp, bạn có thể hiểu cách sử dụng mô hình lớn thông qua lập trình, nâng cao trí tuệ của ứng dụng và cải thiện hiệu suất phát triển.

Đối với các nhà phát triển phần mềm cấp cao và kiến trúc sư, bạn sẽ có được cái nhìn mới về phần mềm tương lai, hiểu được sự thay đổi trong kiến trúc phần mềm do mô hình lớn mang lại và các mô hình phát triển dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn mới.

Bạn đã sẵn sàng chưa? Nhấp vào “Đọc thêm”, hãy cùng chúng tôi bước vào thế giới của AI lớn, khám phá vô hạn tiềm năng của AI!

Bạn cũng “thích” nó không?

**Từ khóa:** Andrew Ng, AI, LLM, Cai Chao, Mobvista