Nvidia sắp mang đến cuộc cách mạng AI

Tuần qua, Nvidia “âm thầm” ra mắt một mô hình AI mới mang tên “Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct” dựa trên Llama 3.1 của Meta. Mô hình này đã nhanh chóng gây sốt khi đạt được hiệu suất vượt trội so với các tên tuổi hàng đầu như OpenAI hay Anthropic trên nhiều bài kiểm tra đánh giá tiêu chuẩn.

Thành tích ấn tượng này đánh dấu một bước tiến lớn trong chiến lược AI của Nvidia và có khả năng làm thay đổi cục diện cạnh tranh của toàn ngành.

Từ “ông lớn” GPU đến kẻ tiên phong về AI.

Cụ thể, Nvidia báo cáo rằng sản phẩm mới của hãng đạt điểm cao nhất trong các đánh giá then chốt, bao gồm 85.0 trên điểm chuẩn Arena Hard, 57.6 trên AlpacaEval 2 LC và 8.98 trên GPT-4-Turbo MT-Bench.

Điểm số này vượt qua các mô hình được đánh giá cao như GPT-4o của OpenAI và Claude 3.5 Sonnet của Anthropic, đưa Nvidia lên vị trí dẫn đầu trong cuộc đua phát triển AI.

Kết quả trên cũng đánh dấu một bước tiến lớn trong chiến lược của hãng. Vốn được biết đến chủ yếu trông lĩnh vực bộ xử lý đồ họa (GPU), công ty giờ đây đang thể hiện khả năng phát triển phần mềm AI tinh vi.

Điểm số của Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct so với đối thủ đến từ OpenAI và Anthropic. Ảnh: MarkTechPost.

Cách tiếp cận của Nvidia để tạo ra “Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct” liên quan đến việc tinh chỉnh mô hình “Llama 3.1” của Meta bằng các kỹ thuật đào tạo tiên tiến, bao gồm “Học tăng cường từ Phản hồi của con người” (RLHF).

Phương pháp này cho phép AI học hỏi từ sở thích của con người, giúp AI có thể đưa ra phản hồi tự nhiên và phù hợp với ngữ cảnh hơn.

Khả năng xử lý các yêu cầu phức tạp mà không cần người dùng cung cấp thêm thông tin là điều giúp mô hình này nổi bật. Trong một phiên thử nghiệm, mô hình đã trả lời chi tiết và chính xác câu hỏi "Có bao nhiêu chữ cái r trong từ strawberry?" – điều mà nhiều mô hình AI hiện này còn làm sai.

Điều làm cho những kết quả này trở nên đáng chú ý là sự nhấn mạnh vào "sự phù hợp" (alignment), một thuật ngữ trong nghiên cứu AI đề cập đến sự phù hợp giữa câu trả lời của AI với yêu cầu của người dùng. Nói cách khác, alignment đảm bảo AI phải "nghe hiểu" và "trả lời" đúng theo ý của người hỏi.

Nhờ đó, doanh nghiệp sử dụng mô hình này sẽ giảm thiểu lỗi, tăng cường chất lượng dịch vụ và làm hài lòng khách hàng hơn.

Định hình lại hoạt động kinh doanh và nghiên cứu.

Giải pháp của Nvidia mang đến cho các doanh nghiệp đang tìm hiểu về các giải pháp AI một lựa chọn hấp dẫn. Công ty cung cấp dịch vụ chạy các mô hình máy học (machine learning) miễn phí trên đám mây, đi kèm với giao diện lập trình ứng dụng (API) tương thích với OpenAI.

Nhờ vậy, nhiều công ty hơn có thể dễ dàng thử nghiệm và ứng dụng các mô hình ngôn ngữ phức tạp.

Phiên bản mới này đánh dấu một bước ngoặt trong lĩnh vực AI khi tập trung vào các mô hình không chỉ mạnh mẽ mà còn linh hoạt, cho phép doanh nghiệp tùy chỉnh theo nhu cầu riêng.

Tuy nhiên, giống như các mô hình AI khác, “Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct” không thể tránh khỏi những hạn chế nhất định. Nvidia đã đưa ra cảnh báo rằng mô hình này chưa được tối ưu hóa cho các lĩnh vực đòi hỏi độ chính xác cao như toán học hay pháp lý.

Cuộc đua AI nóng lên

Việc Nvidia ra mắt mô hình "Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct" đã làm nóng lên cuộc đua AI.

Bằng cách cung cấp một giải pháp toàn diện, kết hợp phần cứng và phần mềm mạnh mẽ, Nvidia không chỉ thách thức các đối thủ lớn như OpenAI mà còn thúc đẩy sự đổi mới trong ngành.

Những bản phát hành gần đây, đặc biệt là dự án nguồn mở NVLM 1.0, đã cho thấy tham vọng AI của Nvidia không chỉ dừng lại ở việc cạnh tranh mà còn thách thức sự thống trị của các hệ thống độc quyền như GPT-4o.

Hôm 3/10, Nvidia đã cho ra mắt mô hình AI mã nguồn mở NVLM 1.0. Ảnh: The Insane App.

Nvidia đang định vị mình là một nhà cung cấp AI toàn diện, kết hợp chuyên môn về phần cứng với phần mềm hiệu suất cao và dễ tiếp cận. Động thái này có thể định hình lại ngành công nghiệp, thúc đẩy các đối thủ đổi mới nhanh hơn.

Hãng tham vọng ứng dụng Llama-3.1-Nemotron-70B-Instruct trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, tài chính, giáo dục....

Tuy nhiên, thành công của mô hình AI này sẽ phụ thuộc vào việc liệu nó có thể chuyển đổi điểm số ấn tượng thành các giải pháp thực tế hay không.

Việt Anh