- Năm 2024 sẽ là một bước đệm quan trọng cho công nghệ AI sau này, khi mà các nhà nghiên cứu và các doanh nghiệp đang ngày đêm phát triển để ứng dụng công nghệ này vào trong đời sống một cách thiết thực nhất.
anh 1.png Sự phát triển của AI tạo sinh đã phản ánh sự phát triển của khoa học máy tính, dù cho nó đã phát triển một cách đáng kể trước đó. Các mô hình máy tính lớn, vận hành tập trung của một số ít “người chơi” đã nhường chỗ cho những loại máy nhỏ hơn, hiệu quả hơn mà các doanh nghiệp và tổ chức nghiên cứu có thể tiếp cận được.
Trong những thập kỷ sau đó, những tiến bộ ngày càng nhanh trong lĩnh vực này đã cho ra đời những chiếc máy tính tại gia để những người yêu thích có thể mày mò. Theo thời gian, những chiếc máy tính cá nhân mạnh mẽ và nhỏ gọn đã trở nên phổ biến.
AI tạo sinh đã đạt đến giai đoạn “cá nhân hóa” - và cũng giống như máy tính, những tiến bộ đột phá nhằm đạt được hiệu suất cao trong những sản phẩm nhỏ gọn hơn. Năm 2023 đã chứng kiến sự bùng nổ lớn của các mô hình ngày càng hiệu quả với các mã nguồn mở được cấp phép, bắt đầu bằng sự ra mắt của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) LlaMa của Meta và tiếp theo là các mô hình nhưu StableM, Falcon, Mistral và Llama 2. Được cải tiến với các kĩ thuật mới và bộ dữ liệu lấy từ các nguồn mở, nhiều mô hình mở giờ đây có thể hoạt động tốt hơn tất cả các mô hình mã nguồn đóng trên hầu hết các đầu mục chấm điểm, dù cho lượng tham số nhỏ hơn nhiều.
Khi tốc độ cái tiến công nghệ ngày càng tăng, khả năng mở rộng của các mô hình tiên tiến nhất theo từng ngày sẽ thu hút được sự chú ý nhiều nhất. Nhưng những phát triển có tác động mạnh nhất có lẽ là những phát triển tập trung vào các lĩnh vực quản trị, phần mềm trung gian, đào tạo kĩ thuật và đường truyền dữ liệu giúp AI tổng hợp trở nên đáng tin cậy, bền vững và dễ tiếp cận hơn với cả doanh nghiệp và người dùng.
Dưới đây là một số xu hướng AI được dự đoán phát triển trong năm 2024
- Các ứng dụng AI vào đời sống ngày càng phát triển
- AI đa thể thức
- Các mô hình ngôn ngữ nhỏ (hơn) và đa dạng nguồn mở
- Thiếu hụt GPU và chi phí dữ liệu đám mây
- Tối ưu hóa mô hình để ngày càng dễ tiếp cận hơn
- Các mô hình cục bộ và đường truyền dữ liệu tùy chỉnh
- Các nền tảng xây dựng trợ lý ảo mạnh mẽ hơn
- Các mối quan ngại về quy định, bản quyền và đạo đức AI
- Shadow AI (và các chính sách AI của công ty)
