Sundar Pichai, CEO Google, cho biết sự cố tạo hình ảnh của mô hình Gemini là không thể chấp nhận được và công ty đang nỗ lực khắc phục.
CEO Google: Gemini AI bị lỗi khi tạo hình ảnh là không thể chấp nhận được
Tính năng tạo ảnh của Google mới ra mắt đầu tháng 2 thông qua Gemini, đổi tên từ Google Bard. Tuy nhiên, nhiều người dùng phản ánh rằng công cụ cho ra kết quả không chính xác, như tổng thống đầu tiên của Mỹ George Washington bị Gemini coi là người da màu. Lỗi này nhanh chóng trở thành vấn đề lớn trên mạng xã hội.
Trong thông báo nội bộ, CEO Google khẳng định không có AI nào hoàn hảo, đặc biệt trong giai đoạn đầu của ngành. Tuy nhiên, Google luôn đặt ra tiêu chuẩn rất cao đối với sản phẩm nên sự cố như trên khó chấp nhận được.
Sundar Pichai tỏ ra lạc quan về tương lai của Gemini khi nhận thấy sự cải thiện đáng kể trong các câu trả lời của chatbot. Trong khi đó, tính năng tạo hình ảnh của Gemini hiện bị gỡ bỏ cho đến khi khắc phục xong.
Jack Krawczyk, Giám đốc sản phẩm cấp cao của Gemini tại Google, cho biết công cụ AI của hãng có thể tạo hình ảnh con người với sắc tộc khác nhau và đó là điều tốt vì mọi người khắp thế giới đều sử dụng nó. Tuy nhiên, hãng đã không tính đến những trường hợp cụ thể, dẫn đến gây tranh cãi, như người Viking cũng bị AI coi là người da màu.
Theo các chuyên gia, việc điều chỉnh mô hình rất phức tạp vì AI hoàn toàn có thể mắc những lỗi vô lý. Đối với Gemini, Google hứa hẹn tính năng tạo ảnh sẽ sớm trở lại nhưng cần có quy trình để đảm bảo sự cố không lặp lại.
Google đang đối mặt nhiều thách thức khi cố gắng bắt kịp OpenAI trong cuộc chạy đua AI tổng quát (Generative AI). Trong khi họ còn đang gặp vấn đề với Gemini, OpenAI đã ra mắt Sora và gây sốt nhờ khả năng tạo video từ văn bản.
Special Offer từ MarketingTrips:
Tham khảo giải pháp Agency Listing từ MarketingTrips: Agency Networks
Đăng bài không giới hạn trên MarketingTrips với chi phí chỉ bằng 1 bài đăng (Booking): Content Partner
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin tức trực tuyến về Marketing, Digital Marketing, Thương hiệu, Quảng cáo và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Người dùng Google Bard có thể ra lệnh cho chatbot tạo ảnh, tương tự thao tác trên ChatGPT Plus hay Midjourney nhưng chưa hỗ trợ tiếng Việt.
Google Bard cho phép người dùng tạo hình ảnh miễn phí
Với tính năng tạo ảnh, Bard của Google đã trở thành đối thủ xứng tầm của ChatGPT Plus. Bard được phát triển trên mô hình ngôn ngữ lớn Gemini Pro, còn ChatGPT Plus chạy trên nền tảng GPT-4 và Dall-E 3.
Trước đó chatbot của Google thiếu khả năng tạo ảnh, khiến đối thủ chiếm lợi thế lớn. Giờ đây, người dùng có thể sử dụng Bard để tạo ảnh miễn phí, trong khi chatbot của OpenAI đang thu phí 20 USD/tháng.
Động thái mới của Google diễn ra chỉ sau một tuần sau khi ảnh deepfake khiêu dâm của Taylor Swift xuất hiện, gây nhiều tranh cãi về các công cụ AI. Google tuyên bố Bard được “thiết kế có trách nhiệm”.
Tính năng tạo hình mờ được công ty đưa vào từng pixel, giúp phân biệt đâu là ảnh thật, đâu là ảnh được làm bởi trí tuệ nhân tạo. Công ty cũng tuyên bố đã tích hợp biện pháp bảo vệ an toàn và kỹ thuật để tránh tạo ảnh liên quan đến người nổi tiếng, hạn chế nội dung bạo lực hoặc khiêu dâm.
Google không giới hạn số lần tạo ảnh của người dùng. Công nghệ ImageFX cho phép người dùng tạo ảnh bằng câu lệnh đơn giản. Tất cả ảnh được tạo thông qua ImageFX sẽ được SynthID đánh dấu và tuân thủ các nguyên tắc AI cũng như bộ lọc kỹ thuật của Google.
Dù Google đã mở rộng khả năng tương tác của Bard sang hơn 40 ngôn ngữ ở trên 230 quốc gia và vùng lãnh thổ, tính năng mới chỉ hỗ trợ tiếng Anh và có sẵn ở 170 quốc gia. Khi tương tác bằng tiếng Việt, ứng dụng nói “chưa tạo được hình ảnh”.
Google ra mắt Bard ngày 6/2/2023. Tuy nhiên, ngay khi vừa trình làng, chatbot được xem là đối thủ của ChatGPT đã trả lời sai câu hỏi về kiến thức, khiến Google mất 100 tỷ USD giá trị vốn hóa thị trường khi đó.
Ngoài ChatGPT, Bard còn có một đối thủ nặng ký khác là Grok của xAI do Elon Musk sáng lập. Trong một số thử nghiệm khi Grok mới ra mắt, Bard từng nói “sợ Grok một chút”.
Special Offer từ MarketingTrips:
Tham khảo giải pháp Agency Listing từ MarketingTrips: Agency Networks
Đăng bài không giới hạn trên MarketingTrips với chi phí chỉ bằng 1 bài đăng (Booking): Content Partner
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin tức trực tuyến về Marketing, Digital Marketing, Thương hiệu, Quảng cáo và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
data.ai vừa công bố báo cáo dự báo các xu hướng ứng dụng di động năm 2024. Từ sự tăng trưởng mạnh về chi tiêu trên TikTok đến sự ảnh hưởng của AI đến việc tải xuống các ứng dụng di động.
Top 5 dự báo về xu hướng ứng dụng di động năm 2024
Dưới đây là chi tiết 5 dự báo về xu hướng ứng dụng di động (Mobile App) năm 2024
1. Vào năm 2024, sẽ có 2,3 tỷ lượt tải xuống, bao gồm các ứng dụng có chức năng AI tổng quát (Generative AI).
AI tổng quát, công nghệ gắn liền với các chatbot AI như ChatGPT hay Google Bard chính là thứ công nghệ đã tạo nên làn sóng AI trong năm 2023 và sẽ tiếp tục giữ đà trong năm 2024.
Theo dự báo, các ứng dụng có tính năng Generative AI hoặc các ứng dụng có công nghệ liên quan sẽ tăng khoảng 40% lượt tải xuống so với cùng kỳ năm trước.
Sự ra mắt của ChatGPT vào năm 2023 đã gây chấn động toàn bộ thế giới. Số lượt tìm kiếm cho từ khoá “AI” trên Google đã tăng gần gấp 10 lần so với cùng kỳ năm trước, đạt mức cao nhất vào tháng 4 năm 2023.
Số lượt tải xuống các ứng dụng Generative AI đã tăng gấp 9 lần trong năm. Trong đó, các chatbot AI chứng kiến mức tăng trưởng gấp 72 lần.
Ngoài các ứng dụng Chatbots AI và AI Art Generator, các ứng dụng tận dụng yếu tố “AI” cũng đã có số lượt tải xuống tăng 60% vào năm 2023 nhờ bổ sung tính năng mới và ra mắt ứng dụng mới.
Mức độ sử dụng các ứng dụng như ChatGPT đạt mức cao nhất trong tuần làm việc và giảm dần vào cuối tuần.
2. 2024 sẽ chứng kiến sự suy giảm của các ứng dụng mạng xã hội theo kiểu blog như X (Twitter) và Threads.
Chỉ riêng mạng xã hội X (Twitter) đã chứng kiến lượng người dùng hoạt động hàng ngày (DAU) giảm xuống 250 triệu, giảm 53 triệu kể từ khi thương vụ mua lại của Elon Musk bắt đầu vào tháng 4 năm 2022 và giảm 66 triệu từ đỉnh điểm vào tháng 7 năm 2022.
Không chỉ xảy ra với X, mạng xã hội Threads của Meta cũng không phải là ngoại lệ. Nếu như vào tháng 7 năm 2023 Threads có khoảng 61 triệu DAU thì con số này vào tháng 11 năm 2023 chỉ khoảng 20 triệu.
Các ứng dụng mạng xã hội theo kiểu blog sẽ phải đối mặt với sự suy giảm hơn nữa vào năm 2024.
Vào năm 2024, TikTok sẽ tiến sâu hơn nữa vào thành trì tin tức của X: 43% người dùng TikTok tại Mỹ báo cáo rằng họ nhận được tin tức trên nền tảng này, gấp đôi so với 3 năm trước.
3. TikTok sẽ đạt đỉnh doanh thu là khoảng 15 tỷ USD trong năm 2024.
TikTok đang trên đề chuẩn bị vượt qua Candy Crush Saga để giành lấy danh hiệu ứng dụng có doanh thu cao nhất từ trước đến nay.
Chi tiêu tích lũy cho TikTok tính đến thời điểm hiện tại vào năm 2023 đã tăng 70% so với cùng kỳ năm trước — nhanh hơn 3,7 lần so với Candy Crush Saga ở mức 19%.
Candy Crush Saga được phát hành lần đầu tiên vào năm 2012 và đồng thời bắt đầu kiếm tiền thông qua các cửa hàng ứng dụng. Tuy nhiên, TikTok thực sự bắt đầu thấy doanh thu tăng vào năm 2016 – và từ đó đã đạt được tốc độ tăng trưởng mạnh hơn nhiều trong thời gian gần đây năm.
Vào năm 2024, Disney+ dự kiến sẽ đạt cột mốc 7 tỷ USD chỉ sau 5 năm. Genshin Impact dự kiến sẽ vượt mức 6,3 tỷ USD chỉ sau 4 năm.
4. Chi tiêu dành cho mảng game được dự báo là sẽ “comeback” trong năm 2024.
Mức chi tiêu của người tiêu dùng cho trò chơi trên thiết bị di động (Mobile Game) sẽ giảm thêm -3% vào năm 2023 xuống còn 107,5 USD tỷ USD.
Tuy nhiên, xu hướng này sẽ được đảo ngược trong năm 2024: chi tiêu của người tiêu dùng vào năm 2024 sẽ tăng trở lại mức 4% so với cùng kỳ năm trước lên 111,4 tỷ USD, (không đạt mức cao nhất trong thời kỳ COVID-19 là 115,8 USD tỷ.)
Mỹ được coi là động lực tăng trưởng chi tiêu lớn nhất vào năm 2024, chiếm tỷ trọng 40% tổng chi tiêu hàng năm, tiếp theo là Nhật Bản, Hàn Quốc, Đài Loan, Đức và Vương quốc Anh. Nhật Bản dự kiến đóng góp 16% vào tổng mức tăng trưởng chi tiêu hàng năm.
5. Mua hàng trong ứng dụng sẽ là lựa chọn tiếp theo (trên các ứng dụng mạng xã hội).
Thời gian là tiền bạc và mạng xã hội sẽ là chiến trường tiếp theo để người tiêu dùng chi tiêu 2024. Về cơ bản, các nền tảng mạng xã hội có xu hướng kiếm tiền thông qua doanh thu quảng cáo, với lượng người dùng và thời gian hoạt động trên ứng dụng là thước đo quan trọng nhất.
Vào năm 2024, các nền tảng mạng xã hội sẽ tìm cách để người tiêu dùng chi tiêu nhiều hơn trực tiếp từ trong ứng dụng.
Về tổng thể, TikTok đã làm thay đổi cuộc chơi cho mạng xã hội bằng việc giới thiệu tính năng mua hàng trong ứng dụng và coi đây là một cách để các nhà sáng tạo nội dung kiếm thêm thu nhập thay vì chỉ nhờ vào các quỹ của TikTok ví dụ như TikTok Creativity Program.
Vào tháng 1 năm 2020, người dùng TikTok đã dành 11 giờ mỗi tháng trong ứng dụng. Đến tháng 10 năm 2023, con số này tăng gấp 3 lần, đạt 32,5 giờ mỗi tháng. Vào tháng 12 năm 2024, người dùng TikTok trung bình sẽ dành 40 giờ mỗi tháng trong ứng dụng – nhiều hơn YouTube 13 giờ.
YouTube thông qua Shorts và Instagram của Meta đang bổ sung tính năng “tặng quà”. Snapchat cũng đã giới thiệu các gói đăng ký cho phép người dùng truy cập sớm vào các tính năng cấp cao. Các ứng dụng xã hội khác cũng đang tính phí dùng thử để xác minh tài khoản và xoá bỏ hiển thị quảng cáo, khi xu hướng này càng tăng lên, doanh thu từ quảng cáo của các nền tảng sẽ bắt đầu sụt giảm.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin tức trực tuyến về Marketing, Thương hiệu và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Gemini AI, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) của Google được đánh giá có khả năng cạnh tranh với GPT-4 tạm hoãn ra mắt tháng 12 như dự kiến vì vướng phải lỗi không thể xử lý các truy vấn ngoài tiếng Anh.
Google hoãn ra mắt chatbot cạnh tranh với ChatGPT là Gemini vì gặp lỗi
The Information dẫn hai nguồn tin nội bộ cho biết CEO Alphabet Sundar Pichai yêu cầu dời ngày ra mắt mô hình ngôn ngữ lớn Gemini sang năm sau. Trước đó, công ty dự kiến công bố sản phẩm mới trong tuần này, đồng loạt tại các sự kiện tổ chức ở California, New York và Washington.
Gemini là mô hình AI đa phương thức do bộ phận Google DeepMind nghiên cứu và phát triển, được đề cập lần đầu hồi tháng 5 tại sự kiện Google I/O 2023. Đây được xem là “nỗ lực nghiêm túc nhất” của hãng trong cơn sốt AI tổng quát. Sergey Brin, nhà đồng sáng lập Google, cũng đã phải trở lại công ty để thúc đẩy sự phát triển Gemini sau nhiều năm “quy ẩn”.
Gemini là dự án đầy tham vọng của Google và hoạt động tương tự mô hình GPT-4 hiện có trên ChatGPT. Tuy nhiên các nguồn tin cho biết, trừ tiếng Anh, Gemini vẫn hoạt động kém hiệu quả ở các ngôn ngữ khác.
“Các kỹ sư Google nhận thấy Gemini tụt hậu so với GPT-4 về khả năng nhận diện và phản hồi đa ngôn ngữ, nên cần cải thiện nhiều hơn”, một nguồn tin tiết lộ.
Trước đó, Google cho biết Gemini “sở hữu khả năng xử lý thông tin đa phương thức ấn tượng chưa từng có trên các mô hình trước đó, đạt hiệu quả cao trong việc tích hợp vào công cụ và giao diện lập trình ứng dụng (API), mở ra những đổi mới trong tương lai”. Google cũng dự kiến tạo ra nhiều bản Gemini để đưa lên các dịch vụ của nền tảng như Google Bard, Search và Workspace cũng như bản di động có tên Gecko.
Gemini có thể là một trong những sản phẩm quan trọng nhất của Google khi ra mắt. Mô hình sẽ cho thấy hãng có thể cạnh tranh và vượt qua OpenAI, khi xu hướng tìm kiếm chuyển từ nền tảng truyền thống sang chatbot.
Thực tế, hiện chưa công ty nào triển khai được mô hình AI có khả năng tiệm cận GPT-4 của OpenAI. Thay vào đó, thị trường tràn ngập các sản phẩm với cấp độ tương đương GPT-3.5.
Hồi tháng 8, hai chuyên gia Dylan Patel và Daniel Nishball của công ty nghiên cứu SemiAnalysis nhận định Google Gemini “sẽ phá vỡ GPT-4 bằng sức mạnh nhân năm dù sử dụng ít GPU hơn”.
Tháng trước, OpenAI đã tung ra bản nâng cấp có tên gọi GPT-4 Turbo với tốc độ cao hơn và tiết kiệm chi phí hơn. Giữa tháng 11, CEO Sam Altman cũng tiết lộ mô hình GPT-5 đột phá sẽ sớm được giới thiệu vào năm tới.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Nokia Bell Labs vừa công bố kết quả nghiên cứu đột phá đầu tiên trong ngành được gọi là Mạng ngôn ngữ tự nhiên, với khả năng cho phép vận hành các môi trường mạng thông qua câu lệnh bằng giọng nói hoặc văn bản đơn giản (tương tự như cách tương tác với các chatbot như ChatGPT và Google Bard).
Nokia gia nhập cuộc đua Generative AI bằng giải pháp mạng ngôn ngữ tự nhiên mới
Mạng ngôn ngữ tự nhiên sẽ loại bỏ sự phức tạp của hoạt động quản lý mạng, đồng thời cho phép đáp ứng tốt hơn nhu cầu của người dùng cuối. Bằng cách sử dụng công nghệ AI, các mạng này sẽ giúp các nhà cung cấp dịch vụ triển khai và duy trì cấu hình mạng lý tưởng cho bất kỳ khách hàng nào ngay khi được yêu cầu.
Ngoài ra, Mạng ngôn ngữ tự nhiên còn liên tục đúc rút kinh nghiệm, học hỏi từ các hành động của mình, tối ưu hóa mạng hơn nữa sau mỗi yêu cầu. Khi kiến thức của nó tăng lên, Mạng ngôn ngữ tự nhiên có thể dự đoán nhu cầu dịch vụ và ứng dụng đồng thời tự thích ứng với các yêu cầu đó mà không cần đến bất kỳ sự can thiệp nào của con người.
Ông Csaba Vulkan, trưởng nhóm nghiên cứu tự động hóa hệ thống mạng của Nokia Bell Labs, cho biết: “Các nhà khai thác sẽ không cần phải nghiên cứu catalogue kỹ thuật hoặc đặc tả API phức tạp trong khi thực hiện cấu hình mạng.
Thay vào đó, một câu lệnh đơn giản như ‘Tối ưu hóa mạng tại vị trí X cho dịch vụ Y’ sẽ đáp ứng đúng yêu cầu đó. Những yêu cầu như vậy có thể được sử dụng để cấu hình mạng không dây trong nhà máy để tự động hóa rô-bốt hoặc tối ưu hóa mạng tại một buổi hòa nhạc khi người xem đăng tải trên nhiều mạng xã hội.
Mạng ngôn ngữ tự nhiên là một phần của sáng kiến nghiên cứu mới của Nokia Bell Labs có tên UNEXT. Được đặt tên theo UNIX, hệ điều hành huyền thoại do Nokia Bell Labs phát minh, UNEXT sẽ định nghĩa lại phần mềm và hệ thống mạng giống như cách mà UNIX đã định hình lại lĩnh vực điện toán. UNEXT sẽ làm cho quá trình tích hợp một cách an toàn mọi thiết bị với môi trường mạng trở thành một công việc đơn giản bằng cách biến môi trường mạng trở thành một hệ điều hành.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Theo thông báo cập nhật mới nhất của OpenAI cho ChatGPT, chatbot AI này hiện có thể phản hồi bằng hình ảnh và duyệt web theo thời gian thực.
ChatGPT hiện có thể phản hồi bằng hình ảnh và tìm kiếm web
Theo đó, OpenAI, công ty đứng sau chatbot AI ChatGPT đã chính thức ra mắt tính năng duyệt internet (web) theo thời gian thực cho ChatGPT sau một khoảng thời gian ngắn thử nghiệm (được cho là chưa tới 1 tháng).
Điều này có nghĩa là nếu như trước đây, ChatGPT không thể trả lời các câu hỏi sau thời điểm mà bộ dữ liệu được tích hợp vào nó (chỉ đến khoảng tháng 9 năm 2012), thì giờ đây, với tính năng mới, các thông tin đã có thể được tìm kiếm và phản hồi theo thời gian thực.
Một trong những mục tiêu lớn của OpenAI là mở rộng bộ dữ liệu của ChatGPT – và khả năng của công cụ tìm kiếm tương tự như Google và Bing.
Cũng trong tuần này, ChatGPT thông báo rằng hiện chatbot cũng có thể tạo ra hình ảnh bằng mô hình DALL-E 3 của OpenAI, tuy nhiên tính năng mới này hiện đang ở giai đoạn thử nghiệm cho một số người dùng được chọn.
OpenAI viết trong một ghi chú phát hành: “Từ một câu đơn giản đến một đoạn chi tiết, hãy hỏi ChatGPT xem bạn muốn xem gì và nó sẽ chuyển ý tưởng của bạn thành những hình ảnh cực kỳ chính xác.”
Theo một nghiên cứu của UBS, sau khi được ra mắt vào tháng 11 năm ngoái, ChatGPT đã trở thành ứng dụng tiêu dùng có tốc độ phát triển nhanh nhất từng được ghi nhận, với khoảng 100 triệu người dùng hoạt động hàng tháng trong hai tháng.
Kể từ đó, chatbot đã khởi động một cuộc chạy đua vũ trang AI, truyền cảm hứng cho những gã khổng lồ công nghệ như Google, Microsoft hay Meta không ngừng phát triển các tính năng, ứng dụng và trải nghiệm mới.
Hai trong số những đối thủ cạnh tranh hàng đầu trong cuộc đua đó là OpenAI với ChatGPT và Google với đối thủ cạnh tranh, Google Bard.
Vào tháng 4, OpenAI được cho là đã hoàn tất đợt bán cổ phiếu trị giá 300 triệu USD với mức định giá từ 27 tỷ đến 29 tỷ USD, các khoản đầu tư đến từ các công ty như Sequoia Capital và Andreessen Horowitz.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Chatbot Gemini đang được Google thử nghiệm để đối đầu với GPT-4 của OpenAI và dự kiến ra mắt cuối năm nay.
Google lại thử nghiệm chatbot mới Gemini nhằm đối đầu với ChatGPT
Theo The Information, Sau Google Bard, Google lại triển khai phiên bản đầu tiên của Gemini cho một nhóm nhỏ trải nghiệm. Một trong những người dùng thử nói chatbot có một số điểm mạnh hơn GPT-4 vì tận dụng lượng dữ liệu khổng lồ Google có được từ các sản phẩm của công ty, thay vì dữ liệu thuần thu thập từ Internet.
Dữ liệu từ dịch vụ như Google Translate, Google Maps, tìm kiếm, tin tức… cho phép AI có thể hiểu chính xác hơn ý định của người dùng. Nguồn tin cho biết Gemini đã giải quyết được một hạn chế lớn của AI tổng quát khi ít đưa ra các câu trả lời sai.
Trong khi đó, các nhà nghiên cứu của SemiAnalysis dự đoán Gemini có thể sẽ hoạt động tốt hơn GPT-4 do công ty đã có quyền tiếp cận các chip hàng đầu.
Còn theo Insider, nhóm nghiên cứu AI DeepMind và Google Brain đã được sát nhập để cùng phát triển Gemini. Mô hình AI đa phương thức này được Google tin sẽ là bước tiến lớn trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên và là câu trả lời cho GPT-4 của OpenAI.
Trước đó, Demis Hassabis, Giám đốc điều hành DeepMind, tuyên bố thuật toán tiếp theo của họ sẽ làm lu mờ ChatGPT. Ngày 28/8, hai chuyên gia Dylan Patel và Daniel Nishball của công ty nghiên cứu SemiAnalysis đăng bài nhận định với tiêu đề “Google Gemini ăn cả thế giới – sẽ phá vỡ GPT-4 bằng sức mạnh gấp năm với ít GPU hơn”.
Bài viết lập luận rằng AI của Google sẵn sàng để “thổi bay” GPT-4 bằng sức mạnh tính toán lớn, trong khi đòi hỏi ít card đồ họa hơn.
Bài viết thu hút sự chú ý của giới chuyên môn và làm nổ ra một cuộc tranh luận lớn. Ngay cả Sam Altman, CEO OpenAI, cũng lên tiếng bình luận. “Thật ngạc nhiên, Google đang nhờ mấy anh chàng này phân tích về khả năng của Gemini. Đó chỉ là một bài tiếp thị, thật nực cười”, Altman nói hôm 29/8.
Tuy nhiên, The Information cho biết Gemini sẽ là bước tiến tiếp theo của AI. Mô hình này có thể xử lý nhiều loại dữ liệu, như hình ảnh và văn bản, cho phép thực hiện các tính năng như phân tích bằng biểu đồ trực quan.
Trong bài đăng trên blog, Google cho biết sau khi quá trình thử nghiệm và tinh chỉnh hoàn tất, mô hình sẽ được giới thiệu dưới nhiều phiên bản khác nhau, tùy vào quy mô xử lý và hiệu suất tính toán.
Gemini lấy cảm hứng từ AlphaGo, được phát triển bởi Google DeepMind. Đây là trí tuệ nhân tạo đầu tiên đánh bại Lee Sedol, một trong những kỳ thủ cờ vây vĩ đại nhất thế giới, vào năm 2016.
Demis Hassabis nói với Wired hồi tháng 6: “Ở cấp độ cao, bạn có thể hình dung Gemini là sự kết hợp một số điểm mạnh của hệ thống AlphaGo với khả năng ngôn ngữ tuyệt vời của các mô hình lớn”.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
OpenAI, Google, Meta, Microsoft vừa cam kết với chính phủ Mỹ sẽ áp dụng các biện pháp như đánh dấu những nội dung do AI tạo ra để đảm bảo tính an toàn.
Việc các nền tảng lớn như OpenAI (sở hữu ChatGPT), Google (Sở hữu Google Bard) hay Microsoft (sở hữu Bing AI) chấp thuận việc sẽ gắn nhãn hay đánh dấu các nội dung do AI (trí tuệ nhân tạo) tạo ra được cho là động thái quan trọng trong việc nỗ lực phân biệt các nội dung không phải do con người tạo ta.
“Cam kết này là một bước đi đầy hứa hẹn, nhưng sẽ còn rất nhiều việc phải làm cùng nhau”, Tổng thống Mỹ Joe Biden nói trong một sự kiện tại Nhà Trắng ngày 21/7.
Sự kiện có sự tham gia của đại diện những công ty lớn về trí tuệ nhân tạo như OpenAI, Google, Meta, Anthropic, Inflection, Amazon, Microsoft.
Các nền tảng này sẽ cùng phát triển một công cụ đánh dấu watermark tự động cho tất cả định dạng từ văn bản, âm thanh đến ảnh, video để người dùng có thể phân biệt được những nội dung do con người hay AI tạo ra một cách dễ dàng hơn.
Hiện các bên chưa bàn về cách watermark sẽ được hiển thị thế nào.
Ngoài ra, các công ty cũng hứa sẽ kiểm tra kỹ lưỡng các hệ thống AI trước khi phát hành, chia sẻ thông tin về cách giảm thiểu rủi ro cũng như sẽ đầu tư mạnh vào an ninh mạng.
Họ cũng khẳng định tập trung vào việc bảo vệ quyền riêng tư và đảm bảo trí tuệ nhân tạo không thiên vị, phân biệt đối xử người dùng. Các cam kết khác gồm phát triển giải pháp AI hỗ trợ cho khoa học như nghiên cứu y tế hay giảm thiểu biến đổi khí hậu.
Động thái trên được coi là một chiến thắng cho nỗ lực của chính quyền ông Biden trong việc kiểm soát AI tổng quát (Generative AI), công nghệ đang bùng nổ cả về mức độ đầu tư và sự phổ biến với người dùng.
Kể từ khi AI tạo sinh như ChatGPT, Bard xuất hiện và gây sốt, các nhà lập pháp trên khắp thế giới đã bắt đầu xem xét các biện pháp để giảm nguy cơ của công nghệ mới này đối với an ninh cũng như nền kinh tế quốc gia
Ông Biden cho biết đang nghiên cứu xây dựng một sắc lệnh hành pháp về AI sau khi tiếp đón đại diện của 7 công ty công nghệ. Mỹ được đánh giá đang chậm trễ so với châu Âu trong việc đưa ra quy định AI.
Vào tháng 6, các nhà lập pháp châu Âu đã ra bộ quy tắc dự thảo, yêu cầu các hệ thống như ChatGPT phải phân biệt các nội dung (Content) do AI tạo ra với nội dung thật và đảm bảo có biện pháp bảo vệ chống lại nội dung độc hại.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Ngoài các công cụ phân tích từ khoá và nội dung phổ biến, các marketer có thể sử dụng các công cụ AI tổng quát (Generative AI) để tìm kiếm các từ khoá mà đối thủ còn chưa nhắm tới, thu hút các tập khách hàng rộng lớn hơn và hơn thế nữa.
Một vài cách sử dụng Generative AI để tìm kiếm ý tưởng nội dung
Là người làm marketing nói chung, bạn thấy rằng việc có được các thứ hạng cao cho các từ khoá phổ biến (thường là có dung lượng tìm kiếm lớn) không phải là một công việc dễ dàng, trong khi đó việc có được thứ hạng cao cũng không đồng nghĩa với việc bạn giúp doanh nghiệp có thêm được khách hàng hay bán được nhiều hàng hơn.
Trong khi các công cụ phân tích từ khoá phổ biến như Ahrefs hay Semrush thường chỉ cung cấp cho bạn các từ khoá phổ biến (có sẵn), tức đối thủ của bạn cũng có thể làm theo cách tương tự, bạn cần tìm một cách khác để tách biệt mình khỏi các thương hiệu còn lại.
Đó là khi khái niệm SEO tiếp tuyến có thể trở nên hữu ích.
SEO tiếp tuyến là gì?
SEO tiếp tuyến là một chiến lược SEO, trong đó thương hiệu hay người làm marketing chủ động tiếp cận khách hàng với các từ khóa không liên quan trực tiếp đến hoạt động kinh doanh cốt lõi của doanh nghiệp, nhưng vẫn có liên quan đến đối tượng mục tiêu mà doanh nghiệp hướng tới.
Một trong những lợi ích chính của SEO tiếp tuyến là thương hiệu có thể thu hút nhiều đối tượng khách hàng tiềm năng hơn so với việc nhắm mục tiêu trực tiếp vào các từ khóa kinh doanh truyền thống.
Một lợi ích khác của SEO tiếp tuyến là giúp tăng số lượng các chủ đề nội dung mà thương hiệu có thể viết. Cũng từ đây, nội dung của thương hiệu sẽ liên tục được mở rộng với vô số các ý tưởng khác nhau.
Để có thể hình dung rõ hơn, bạn có thể hiểu thế này, nếu doanh nghiệp của bạn chuyên cung cấp các khoá học trực tuyến, thay vì bạn chỉ tối ưu và xây dựng nội dung xoay quanh những gì liên quan đến các khóa học trực tuyến, bạn có thể viết về các chủ đề khác liên quan đến đối tượng mục tiêu như “những công việc bạn có thể làm mà không cần bằng cấp”, với logic ở đây là những người tìm kiếm về các khoá học trực tuyến rất có thể không muốn đến các trường đại học hoặc lấy bằng cấp từ trường đại học.
Cách tiếp cận này về cơ bản là áp dụng được cho mọi ngành nghề và thị trường ngách, dù doanh nghiệp của bạn đang kinh doanh cái gì.
Các bước sử dụng SEO tiếp tuyến để xây dựng nội dung?
Như đã phân tích ở trên, mục đích chính khi sử dụng SEO tiếp tuyến là bạn cần tiếp cận một lượng lớn khách hàng tiềm năng thay vì chỉ là các nhóm khách hàng có nhu cầu trực tiếp, chính vì điều này mà các công cụ phân tích từ khoá SEO thông thường hiếm khi là công cụ hữu ích.
Khi sử dụng phương pháp xây dựng SEO tiếp tuyến, dưới đây là một số bước chính bạn có thể làm:
Sử dụng phần “Mọi người cũng hỏi” (People also ask) để xây dựng tính liên quan của nội dung.
Trong khi với các cách làm truyền thống, bạn có thể sẽ mất nhiều thời gian hơn, nhờ vào các công cụ AI như ChatGPT hay Google Bard, bạn có thể tiết kiệm được nhiều giai đoạn hơn.
Về tổng thể, bạn chỉ cần làm 2 bước.
Viết và tinh chỉnh lời nhắc cho công cụ.
Cung cấp nội dung đầu vào bằng các từ khoá.
Bước 1: Viết lời nhắc
Nếu bạn đã từng sử dụng các chatbot AI, lời nhắc hoạt động như các từ khoá (keyword) hay còn được gọi là truy vấn tìm kiếm mà bạn nhập vào Google với mong muốn tìm kiếm một thông tin hay nội dung gì đó. Các lời nhắc chính là cách bạn tương tác với các công cụ AI tổng quát (Generative AI).
Cũng hoạt động theo cách tương tự, chất lượng của các thông tin hay câu trả lời có được phụ thuộc vào cách bạn đưa ra lời nhắc cho công cụ (cũng giống như chất lượng từ khoá mà bạn nhập vào các công cụ tìm kiếm sẽ ảnh hưởng đến các trang kết quả có được).
Để có thể tối đa hoá chất lượng của các lời nhắc, dưới đây là một số chiến thuật bạn có thể làm.
“Mạo danh” và thiết lập bối cảnh (ngữ cảnh).
Việc nhập vào các từ khoá hay lời nhắc ngắn dường như không phải là cách thức hiệu quả để bạn làm việc với các công cụ AI.
Thay vào đó bạn cần cung cấp các yếu tố đầu vào bao gồm ngữ cảnh hay “mạo danh” bạn (AI) thành các vai trò cụ thể.
Ví dụ trong trường hợp này, bạn có thể thiết lập lời nhắc bao gồm các ngữ cảnh như: “Với tư cách là một nhà tâm lý học và nhà tư vấn giáo dục, bạn hãy….”
Thiết lập mục tiêu cho các lời nhắc.
Sau khi thiết lập bối cảnh và “mạo danh”, bạn cũng cần cung cấp cho các công cụ AI về loại kết quả mà bạn mong muốn nhận được.
Ví dụ lời nhắc có thể là “Hãy xây dựng một danh mục nội dung tiếp tuyến”.
Bạn cần lưu ý rằng, bạn càng nhập vào nhiều yêu cầu trong một câu thì câu trả lời càng kém chính xác, do đó, bạn cần đưa ra các yêu cầu cụ thể.
Lời nhắc hỗ trợ.
Trong bước cuối cùng này, bạn có thể tập trung vào việc xác định lý do hay cơ sở nào khiến AI đưa ra các câu trả lời.
Ví dụ, lời nhắc có thể là: “Hãy đưa ra một danh sách bao gồm các lý do giải thích tại sao bạn chọn danh mục này…”
Mục tiêu của bạn khi này là xác định xem:
Danh mục nội dung mà AI đưa ra có phù hợp với nhóm khách hàng của thương hiệu không?
Có phải khách hàng đang tìm kiếm loại chủ đề nội dung đó hay không?
Bước 2: Thêm từ khóa vào lời nhắc.
Trong bước này, bạn cần đưa ra các yếu tố mang tính định hướng cho AI liên quan đến hoạt động kinh doanh và từ khóa cốt lõi của doanh nghiệp.
Cũng với ví dụ nói trên về chủ đề “các khóa học trực tuyến”, dưới đây là ví dụ về lời nhắc bao gồm cả từ khóa và mô tả doanh nghiệp:
“Từ khóa là các khóa học đào tạo cá nhân. Với phương pháp kết hợp giữa đào tạo trực tuyến và trực tiếp, chúng tôi sẽ mang lại cho bạn nhiều lợi ích rõ rệt, giúp bạn chuẩn bị sẵn sàng để bắt đầu sự nghiệp mới của mình một cách tiện lợi hơn nhiều.”
Trong lời nhắc này, bạn nên tập trung vào cách doanh nghiệp của bạn tự phân biệt mình với các đối thủ cạnh tranh còn lại trên thị trường, càng có nhiều điểm riêng biệt thì học viên hay đối tượng mục tiêu càng có nhiều lý do để chọn.
Tìm ra các từ khóa mà không có công cụ phân tích từ khoá nào tìm được.
Sử dụng AI ngoài việc có thể giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian nghiên cứu đối tượng vì AI được đào tạo với hàng tỷ điểm dữ liệu khác nhau. Bạn cũng có thể tìm thấy vô số các từ khoá hay chủ đề nội dung mà đối tượng mục tiêu có thể quan tâm.
Nội dung này như đã phân tích chúng không nhất thiết phải liên quan trực tiếp đến các sản phẩm và dịch vụ cốt lõi của doanh nghiệp, thay vào đó liên quan nhiều hơn đến đối tượng mục tiêu, những người có khả năng mua các sản phẩm của doanh nghiệp.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Lần đầu tiên kể từ thời điểm xuất hiện và gây sốt toàn cầu vào cuối năm 2022, lưu lượng truy cập (traffic) vào website ChatGPT sụt giảm gần 10% sau một tháng.
ChatGPT hiện đang có xu hướng sụt giảm về lượng truy cập
Theo Gizmodo, có vẻ như cơn sốt xung quanh chatbot AI bắt đầu hạ nhiệt. Lưu lượng truy cập vào website của ChatGPT chững lại vào tháng 5 và giảm mạnh trong tháng 6.
Hôm 3/7, SimilarWeb công bố báo cáo cho thấy lưu lượng truy cập trên toàn thế giới vào trang web ChatGPT của OpenAI tại địa chỉ chat.openai.com, bao gồm cả lưu lượng truy cập trên máy tính và thiết bị di động, đã giảm 9,7% trong tháng 6.
Chỉ riêng ở Mỹ, mức giảm ước tính là 10,3%. Đồng thời, lượng người dùng truy cập trên toàn thế giới vào trang web ChatGPT giảm 5,7%. Cũng theo số liệu của SimilarWeb, thời gian mọi người dành cho trang web giảm 8,5%.
Tất cả con số này đánh dấu sự sụt giảm lần đầu tiên sau 8 tháng, kể từ tháng 11/2022 khi OpenAI cung cấp ChatGPT cho người dùng toàn cầu thông qua nền tảng web.
“Việc ban lãnh đạo OpenAI có thất vọng về việc lưu lượng truy cập giảm hay không vẫn còn gây tranh cãi. Được ra mắt dưới dạng bản demo công nghệ, trang web ChatGPT chủ yếu đóng vai trò là công cụ thu hút khách hàng, tạo ra các cơ hội kinh doanh cho OpenAI, đưa công nghệ của họ vào các ứng dụng của doanh nghiệp khác”, David Carr, quản lý cấp cao của Similar Web viết trong báo cáo.
Tuy nhiên, trên thực tế không chỉ lưu lượng truy cập vào ChatGPT sụt giảm. Những đối thủ cạnh tranh của công cụ này cũng ghi nhận tình trạng chững lại.
David Carr nhận định rằng đó là dấu hiệu cho thấy người dùng giảm sự tò mò với chatbot AI, công cụ trí tuệ nhân tạo cần phải chứng minh được giá trị thực tế hơn.
ChatGPT hiện đang có xu hướng sụt giảm về lượng truy cập
Phân tích dữ liệu từ Sensor Tower, lượt tải xuống ứng dụng ChatGPT và Microsoft Bing trong tháng 6 sụt giảm 38% so với tháng trước đó.
Cùng với dấu hiệu chững lại sau thời gian bùng nổ mạnh mẽ, ChatGPT và các mô hình AI cũng gặp những vấn đề khác, Google Bard của Google vẫn đứng ở vị trí tăng trưởng và phát triển chậm nhất.
Một nghiên cứu của Đại học California Irvine và Đại học Texas Arlington phát hiện ra rằng việc huấn luyện GPT-3, mô hình ngôn ngữ lớn nền tảng của ChatGPT, cần 700.000 lít nước, sự lãng phí khổng lồ tương đương với việc người dùng phải đổ một chai nước cho mỗi cuộc trò chuyện.
Song song với đó, ChatGPT cũng phụ thuộc vào hoạt động huấn luyện của con người. Tại Mỹ, những người tham gia gắn nhãn dữ liệu, một khâu quan trọng để huấn luyện chatbot, được trả 15 USD/giờ.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
CEO của Apple, Tim Cook đã sử dụng ChatGPT và cho biết chatbot AI này sở hữu nhiều ứng dụng độc đáo và riêng biệt (Unique).
CEO Apple: ChatGPT sở hữu nhiều ứng dụng riêng biệt
Trong một cuộc phỏng vấn mới đây với ABC, CEO Appe Tim Cook thừa nhận rằng sau khi sử dụng chatbot AI ChatGPT, ông nhận thấy chatbot này sở hữu nhiều ứng dụng độc đáo, đồng thời nói thêm rằng Apple luôn theo sát ChatGPT.
Ông nói tiếp, các mô hình ngôn ngữ lớn hay các công cụ AI như ChatGPT của OpenAI và Google Bard cho thấy nhiều tiềm năng hứa hẹn, tuy nhiên, chúng cũng tiềm ẩn những rủi ro như sự thiên vị, thông tin sai lệch [và] hơn thế nữa.
CEO của Apple cũng đồng ý với quan điểm cần có những quy định rõ ràng đối với AI (trí tuệ nhân tạo), tuy nhiên cũng sẽ gặp nhiều trở ngại khi AI thực sự đang phát triển rất nhanh.
“Các quy định sẽ gặp khó khăn vì nó diễn ra quá nhanh. Vì vậy, tôi nghĩ rằng các đơn vị phát triển AI cũng phải tự điều chỉnh chính mình.”
Tuyên bố của Tim Cook được đưa ra một ngày sau bài phát biểu của ông tại hội nghị các nhà phát triển hàng năm của Apple, WWDC.
Apple đã giới thiệu các ứng dụng máy học mới cho iPhone, iPad và Mac, chẳng hạn như các mô hình AI có thể đưa ra những lời nhắc thông minh cho người dùng về các mục tạp chí tiềm năng, các công cụ AI tự động sửa lỗi và đọc chính tả, và hơn thế nữa.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Sau khi phát hiện nhân viên tải các mã nhạy cảm lên ChatGPT, Samsung Electronics đã ban lệnh cấm sử dụng công cụ AI này và các sản phẩm tương tự như Google Bard.
Samsung cấm nhân viên sử dụng ChatGPT và Google Bard
Theo Bloomberg, Samsung thông báo cho nhân viên về quyết định này vào ngày 1/5. Công ty lo ngại các dữ liệu đưa lên những nền tảng AI như Bard của Google, Bing được lưu trên máy chủ bên ngoài, khiến rất khó để truy xuất và xóa bỏ, cuối cùng sẽ bị tiết lộ cho những người dùng khác.
Tháng trước, hãng điện tử Hàn Quốc thực hiện khảo sát về sử dụng công cụ AI trong công ty. 65% người phản hồi tin rằng những dịch vụ như vậy tiềm ẩn rủi ro.
Đầu tháng 4, các kỹ sư Samsung đã vô tình làm lộ mã nguồn nội bộ khi đăng lên ChatGPT. Không rõ thông tin bao gồm những gì.
Đại diện Samsung xác nhận thông tin cấm sử dụng dịch vụ AI tổng quát (generative AI).
Trong thông báo gửi nhân viên, Samsung thừa nhận các nền tảng AI tổng hợp như ChatGPT ngày càng nhận được nhiều quan tâm. Dù mang đến tiện ích và hiệu quả, chúng cũng gây lo ngại về bảo mật.
Samsung là tên tuổi lớn mới nhất bày tỏ lo ngại về công nghệ này. Hồi tháng 2, chỉ vài tháng sau khi chatbot ChatGPT của OpenAI “gây bão” toàn cầu, một số ngân hàng của Phố Wall như JPMorgan Chase, Bank of America, Citigroup đã cấm hoặc hạn chế sử dụng nó. Italy cũng cấm dùng ChatGPT vì lo ngại bảo mật, song gần đây đã lật ngược lệnh cấm.
Quy định của Samsung cấm dùng các dịch vụ AI tổng hợp trên máy tính, máy tính bảng, điện thoại do công ty cấp cũng như trong mạng nội bộ. Nó không ảnh hưởng đến những thiết bị bán cho khách hàng như smartphone, laptop.
Samsung yêu cầu nhân viên dùng ChatGPT và công cụ khác trên thiết bị cá nhân không được gửi bất kỳ thông tin liên quan nào đến công ty hoặc dữ liệu cá nhân có thể làm lộ tài sản sở hữu trí tuệ. Hãng cảnh báo nếu vi phạm sẽ bị đuổi việc.
Trong khi đó, Samsung cũng đang phát triển công cụ AI nội bộ để dịch thuật và tóm tắt tài liệu, phát triển phần mềm. Công ty đang tìm cách chặn hành vi tải thông tin nhạy cảm lên dịch vụ bên ngoài của nhân viên.
Tháng trước, ChatGPT bổ sung chế độ ẩn danh để cho phép người dùng ngăn chặn việc dữ liệu của mình bị dùng để đào tạo mô hình AI.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Google vừa công bố cập nhật cho Bard, với khả năng hỗ trợ viết code và sửa lỗi (debug), tính năng mới sẽ là trợ thủ đắc lực cho các nhà phát triển (developer).
Google Bard hiện có thể hỗ trợ viết code và sửa lỗi code
Theo thông tin từ Google, bắt đầu từ ngày 21/4, Bard có thể hỗ trợ các nhiệm vụ liên quan đến lập trình và phát triển phần mềm, bao gồm cả việc viết code, gỡ lỗi (debugging) và giải thích các thông tin về code.
Tính năng mới hiện khả dụng với hơn 20 ngôn ngữ lập trình bao gồm C++, Go, Java, Javascript, Python và Typescript. Bard cũng có thể hỗ trợ viết mã các chức năng cho Google Sheets.
Ngoài khả năng viết code, Google Bard có thể giúp giải thích chi tiết cho các đoạn mã đã viết. Điều này đặc biệt hữu ích cho các lập trình viên mới hoặc những ai muốn tìm hiểu cụ thể về code.
Google Bard cũng có thể giúp gỡ lỗi cho code, kể cả những đoạn code mà Bard đã viết. Nếu Bard đưa cho người dùng một thông báo hoặc đoạn code lỗi hay không hoạt động như ý muốn, người dùng chỉ cần thông báo ngược lại với Bard, Bard theo đó sẽ đưa ra các giải pháp khắc phục.
Theo Google, Bard hiện vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm và do đó không thể tránh khỏi những thứ sai lệch, tuy nhiên, nó vẫn là một trợ thủ đắc lực cho người dùng.
“Với các khả năng viết code mới của Google Bard, chúng tôi rất vui mừng khi áp dụng AI tổng quát để tăng tốc khả năng phát triển phần mềm, truyền cảm hứng đổi mới và giúp mọi người giải quyết các thách thức kỹ thuật vốn phức tạp.”
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Nhà quảng cáo Google sẽ sớm có thể sử dụng công nghệ AI (trí tuệ nhân tạo) tổng quát để xây dựng nội dung quảng cáo.
Google sẽ cho phép nhà quảng cáo xây dựng nội dung quảng cáo bằng AI
Theo Financial Times, các nhà quảng cáo của Google sẽ sớm có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo của công ty để xây dựng nội dung và tạo các chiến dịch quảng cáo. Thông báo của Google được công bố sau khi cách đây không lâu, đối thủ Facebook cũng đã cho biết là nền tảng quảng này sẽ sớm cho phép nhà quảng cáo xây dựng quảng cáo bằng AI.
Dựa trên công nghệ lõi của chatbot AI Google Bard, Google sẽ khiến cho quá trình tạo và tối ưu quảng cáo trở nên dễ dàng hơn, cũng tương tự như cách nhà quảng cáo đang sử dụng kiểu chiến dịch thông minh (tối đa hoá hiệu suất) Performance Max.
Theo thông tin được tiết lộ, Google đã cho các nhà quảng cáo xem một báo cáo có tiêu đề là “Quảng cáo do AI hỗ trợ năm 2023” (AI-powered Ads 2023), nói rõ công nghệ của Google có thể xây dựng các mẫu quảng cáo dựa trên hình ảnh, video và văn bản (text) do các nhà quảng cáo hay doanh nghiệp cung cấp.
Google cũng chia sẻ rằng công nghệ AI của mình có khả năng nhắm mục tiêu đối tượng hiệu quả, thứ có thể giúp doanh nghiệp tối ưu hoá mục tiêu bán hàng cũng như các mục tiêu khác.
Tuy nhiên, trước những lo ngại liên quan đến tính an toàn và đạo đức của AI, nhiều chuyên gia cho rằng nếu không được kiểm soát, các AI như của Google sẽ là công cụ để lan truyền những nội dung sai lệch khi nó được sử dụng để tối ưu hóa để chuyển đổi khách hàng mới mà không cần quan tâm đến sự thật.
Google cam kết rằng nền tảng này sẽ đưa ra các biện pháp bảo vệ để ngăn chặn các thông tin sai lệch khi bắt đầu ra mắt giải pháp quảng cáo được hỗ trợ bởi AI trong những tháng tới.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Khi AI mà cụ thể là Generative AI (AI tổng quát) đang ngày càng trở nên phổ biến trong thời gian gần đây, thậm chí là Meta, công ty mẹ của Facebook còn tiết lộ kế hoạch ứng dụng AI vào các sản phẩm quảng cáo của mình vào cuối năm, quảng cáo bằng AI cũng trở thành một đề tài với nhiều lo ngại.
Generative Advertising: Quảng cáo bằng AI và những rủi ro tiềm ẩn
Trong khi AI rõ ràng là có thể thúc đẩy phát triển mạnh hơn nhiều ngành nghề, việc sử dụng AI cũng đi kèm với không ít các rủi ro, ngành quảng cáo là một ví dụ.
Meta giới thiệu SAM với nhiều dấu hiệu tích cực.
Cách đây không lâu, Meta đã công bố một mô hình AI thế hệ mới được gọi là SAM, SAM là từ viết tắt của Segment Anything Model, mô hình AI mà theo giới thiệu từ chính Meta “là mô hình AI có thể xác định bất cứ đối tượng nào trong bất cứ hình ảnh nào với chỉ 1 cú click chuột”.
Theo các nhà nghiên cứu, khả năng xác định các đối tượng (objects) trong trường hình ảnh trong thời gian thực (real-time) là một cột mốc phát triển thực sự. Nó sẽ kích hoạt các giao diện người dùng một cách kỳ diệu trong môi trường thực tế tăng cường (AR) và thực tế ảo (VR) mà các công nghệ trước đây chưa từng làm được.
Ví dụ: bạn sẽ có thể chỉ cần nhìn vào một đối tượng thực (real object) trong trường nhìn của mình, bạn chớp mắt hoặc gật đầu hoặc thực hiện một số cử chỉ riêng biệt khác và ngay lập tức nhận được thông tin về đối tượng đó hoặc cũng có thể tương tác từ xa với đối tượng đó nếu nó thông qua môi trường điện tử.
Những tương tác dựa trên ánh nhìn như vậy đã là mục tiêu của nhiều nền tảng công nghệ thực tế hỗn hợp (thực tế ảo và thực tế tăng cường) trong nhiều thập kỷ và với công nghệ AI thế hệ mới này, nó cho phép mọi thứ diễn ra một cách thuận lợi hơn.
Nguy hiểm tiềm ẩn: Quảng cáo bằng AI.
Theo thông tin từ Giám đốc Công nghệ (CTO) Andrew Bosworth của Meta cho biết, hiện Meta đang có kế hoạch bắt đầu sử dụng các công nghệ AI tổng quát để tạo ra các mẫu quảng cáo được nhắm mục tiêu tùy chỉnh cho các nhóm đối tượng cụ thể.
Nói một cách dễ hiểu, thay vì các nhà quảng cáo phải cài đặt và xây dựng các mẫu quảng cáo một cách thủ công vốn mất rất nhiều thời gian, với AI tổng quát mới, tất cả đều được thực hiện hoàn toàn tự động.
Không chỉ dừng lại ở việc tự động sản xuất các nội dung quảng cáo, việc nhắm mục tiêu quảng cáo (Targeting) cũng được thực hiện theo cách tương tự.
Với tư cách là “đối tượng của một người” cụ thể trên không gian mạng, bạn có thể sớm nhận được các quảng cáo được xây dựng tự động dựa trên các dữ liệu mà hệ thống thu thập được từ bạn.
Xét cho cùng, AI tổng quát được sử dụng để tạo ra các mẫu quảng cáo có liên quan nhất theo thời gian thực nhất cho từng người dùng.
AI này cũng có thể cung cấp dữ liệu cho biết loại chiến thuật quảng cáo nào đã hoạt động hiệu quả trong quá khứ.
Và cuối cùng, điều đáng lo ngại nhất là, cũng với cách tiếp cận tương tự, các kỹ thuật này cũng sẽ được sử dụng bởi những kẻ xấu để truyền bá các thông tin sai lệch.
Tác động mạnh đến mức “tiêu cực” theo từng cá nhân.
Điều đáng lo ngại hơn nữa là các nhà nghiên cứu đã phát hiện ra rằng các kỹ thuật mà AI tổng quát có thể làm được như đã phân tích ở trên có thể được sử dụng để tác động mạnh hơn đến từng cá nhân.
Ví dụ: các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc kết hợp các khía cạnh của đặc điểm khuôn mặt của chính người dùng với khuôn mặt do máy tính tạo ra trên môi trường internet có thể khiến người dùng đó “có thiện cảm” hơn với các nội dung được truyền tải.
Nghiên cứu tại Đại học Stanford cho thấy rằng khi các đặc điểm riêng của người dùng được kết hợp với khuôn mặt của một chính trị gia, các cá nhân người dùng đó có khả năng bỏ phiếu cho ứng cử viên cao hơn đến 20%.
Một nghiên cứu khác lại cho thấy rằng một khuôn mặt người chủ động bắt chước biểu cảm hoặc cử chỉ của chính người dùng đó cũng có thể có ảnh hưởng lớn hơn đến người dùng.
Điều này chính là nguồn gốc của sự thiên vị, thao túng và bị lợi dụng.
Tóm tại, với những sức mạnh tưởng chừng như không thể của các AI tổng quát, trừ khi chúng được sử dụng một cách phù hợp và mang lại nhiều giá trị, những rủi ro tiềm ẩn vì bị lạm dụng vẫn là một mối bận tâm lớn.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Sau động thái độc quyền dữ liệu cho chatbot Bing từ Microsoft, chatbot AI của Google bị nghi vấn về việc sử dụng dữ liệu từ đối thủ ChatGPT để đào tạo Bard AI của mình.
Google bị cho là sử dụng ChatGPT để đào tạo Bard
Theo The Information, Google đang có tham vọng thay đổi cơ hội của các chatbot AI của mình khi buộc bộ phận DeepMind phải giúp nhóm Google Brain đánh bại OpenAI bằng dự án mới có tên là Gemini.
Báo cáo này cũng xoay quanh Jacob Devlin, cựu kỹ sư trí tuệ nhân tạo tại Google. Trước khi từ chức, anh đã không ngừng nỗ lực cảnh báo cho Giám đốc điều hành Alphabet Sundar Pichai cùng với các giám đốc điều hành khác rằng các mô hình học máy của Bard đang được huấn luyện bằng ChatGPT.
Chính Devlin từng phải sử dụng dữ liệu này để huấn luyện Bard trước đây, và theo như anh cảnh báo, động thái này của Google sẽ vi phạm các điều khoản dịch vụ của OpenAI, đồng thời cũng là lời lý giải vì sao câu trả lời của chatbot Bard có xu hướng giống với câu trả lời của chatbot ChatGPT.
Tuy vậy, “gã khổng lồ” công nghệ đã kiên quyết phủ nhận các cáo buộc cho rằng Bard đã âm thầm sử dụng dữ liệu từ ChatGPT.
Trong cuộc trò chuyện với The Verge, người phát ngôn của Google Chris Pappas cho biết: “Bard không được huấn luyện bởi bất kỳ dữ liệu nào từ ShareGPT lẫn ChatGPT”.
Gần đây, AI Google đã sụt giảm sự tin cậy từ người dùng trước đối thủ ChatGPT. Google đã cố gắng bắt kịp Microsoft bằng Bard, nhưng chatbot đã nhận nhiều chỉ trích vì những phản hồi kỳ lạ và khó hiểu với ngữ cảnh.
Thậm chí ngay sau khi Bard được công bố vào giữa tháng 3.2023, khi được hỏi về nguồn dữ liệu, chatbot đã trả lời mình được huấn luyện từ dữ liệu nội bộ của Google, trong đó có Google Search, Gmail và các ứng dụng khác.
Ngay sau đó, Google đã phải làm rõ rằng dữ liệu huấn luyện Bard không liên quan đến Gmail hay dữ liệu riêng tư từ người dùng và trả lời sai lệch này có thể là do lỗi của mô hình ngôn ngữ thử nghiệm.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
Google Bard là một chatbot được xây dựng dựa trên nền tảng công nghệ AI tổng hợp (Generative AI) và các nhóm ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LaMDA) của Google. Dù bạn là người làm SEO, xuất bản nội dung trực tuyến hay các nhà sáng tạo nội dung thì việc hiểu được bản chất thực sự của Google Bard là gì cũng rất cần thiết.
Google Bard là gì? Tìm hiểu toàn diện về chatbot AI Google Bard
Nếu như 2022 là năm của metaverse và nhiều công nghệ mới khác thì 2023 có lẽ là năm của AI (trí tuệ nhân tạo), chatbot AI hay các nền tảng công nghệ tận dụng AI để thúc đẩy hiệu suất kinh doanh. Google Bard hay ChatGPT của OpenAI chính là những cái tên sáng giá nhất trong không gian này.
Google vừa chính thức phát hành bản dùng thử Google Bard tại một số thị trường như Anh và Mỹ, nó chính là đối thủ trực tiếp của chatbot AI ChatGPT, nền tảng công nghệ được đầu tư bởi đế chế công nghệ Microsoft.
Cái tên ‘Bard‘ khác với nhiều sản phẩm công nghệ khác là nó không xuất phát từ một thuật ngữ chuyên môn hay thuật toán nào đó, Bard đơn giản là tên gọi mà Google đưa ra.
Bài viết dưới đây từ MarketingTrips sẽ phân tích toàn bộ những gì bạn cần biết liên quan đến chatbot AI Google Bard.
Google Bard là gì?
Google Bard là một chatbot AI (trí tuệ nhân tạo) của Google được phát triển dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn LaMDA.
Bard là một AI tổng quát (Generative AI) nơi người dùng có thể sử dụng các truy vấn, từ khoá hay câu lệnh (prompts) để có được các câu trả lời tương ứng theo ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language).
Bard cũng hỗ trợ người dùng khám phá hay tìm thấy các chủ đề nội dung khác bằng cách tóm tắt những gì nó thu thập được trên môi trường internet đồng thời cung cấp các liên kết để người dùng có thể tham khảo chi tiết hơn.
Google Bard còn được gọi là Bard AI hoặc Bard.
Tại sao Google phát hành Bard?
Như đã phân tích ở trên, 2023 và xa hơn nữa là năm của AI và các công nghệ tận dụng AI. Trong bối cảnh này, các công ty công nghệ lớn cần liên tục thử nghiệm và ra mắt các sản phẩm có liên quan nằm giữ được vị thế của mình trên thị trường.
Mặt khác, sau sự ra mắt thành công của ChatGPT (sản phẩm đối thủ của Bard) với hơn 100 triệu người dùng chỉ sau một khoảng thời gian ngắn, Google càng nhận thức rõ hơn về thách thức mà đế chế này có thể phải đối mặt.
Trong khi ChatGPT và Bard hiện vẫn không hoàn toàn giống nhau về mục đích sử dụng, Google khó có thể đoán được điều gì sẽ xảy ra tiếp theo nếu hành vi tìm kiếm thông tin của người dùng thay đổi hay đơn giản ChatGPT cùng với đó là Microsoft (đơn vị sở hữu công cụ tìm kiếm Bing đầu với Google Search) sẽ làm những gì khác, rõ ràng vị thế của gã khổng lồ tìm kiếm đã có phần bị lung lay.
Dù muốn hay không, hay chưa biết rõ là cuộc đua sẽ đi đến đâu, Google vẫn phải làm một thứ gì đó, và chatbot Bard AI chính là câu trả lời.
Trở ngại lớn nhất của Google Bard là gì?
Mặc dù là một đế chế công nghệ và hiện chiếm hơn 95% thị phần mảng tìm kiếm với Google Search, Google không thể hiện được lợi thế của mình với Bard.
Sau hàng loạt dấu hiệu tiêu cực khi ra mắt như trả lời sai hay cung cấp nội dung kém liên quan, Google Bard đối mặt với nhiều lo ngại, từ không chỉ người dùng mà còn với cả các nhà đầu tư tại công ty mẹ Google.
Giá cổ phiếu của Google sau đó đã sụt giảm.
Google Bard hoạt động như thế nào?
Google Bard hoạt động dựa trên LaMDA nhưng với phiên bản chưa hoàn thiện.
LaMDA là một mô hình ngôn ngữ lớn (large language model) được đào tạo (nạp) từ các bộ dữ liệu (datasets) bao gồm các đoạn đối thoại công khai và dữ liệu web.
Theo dữ liệu nghiên cứu mà bạn có thể xem tại đây LaMDA – large language model, có hai yếu tố quan trọng liên quan đến LaMDA.
Mức độ an toàn: Mô hình đạt được mức độ an toàn bằng cách điều chỉnh nó với dữ liệu được chú thích bởi các nhân viên đám đông.
Nền tảng: LaMDA được phát triển dựa vào các nguồn tri thức bên ngoài.
Báo cáo nghiên cứu của LaMDA nêu rõ:
“…là nền tảng thực tế, liên quan đến việc cho phép mô hình tham khảo các nguồn tri thức từ bên ngoài, chẳng hạn như hệ thống truy xuất thông tin, trình dịch ngôn ngữ và máy tính. Phương pháp cho phép mô hình tạo ra các phản hồi (Câu trả lời) từ các câu lệnh dựa trên các nguồn đã biết (đáng tin cậy) thay vì là từ các nội dung chỉ đơn giản là nghe có vẻ hợp lý.”
Theo đó, Google Bard sử dụng 3 chỉ số để đánh giá kết quả đầu ra của LaMDA:
Tính hợp lý: Phân tích xem câu trả lời có hợp lý hay không.
Tính cụ thể: Đo lường mức độ cụ thể hay tính liên quan của câu trả lời, nó có chung chung và mơ hồ hay không, có liên quan đến yếu tố ngữ cảnh như thế nào.
Mức độ thú vị: Đánh giá xem các câu trả lời của LaMDA có sâu sắc không, có khơi gợi trí tò mò hay sáng tạo của người hỏi không.
Google có kế hoạch tích hợp hay sử dụng Bard trong mảng tìm kiếm ra sao?
Theo Google, Bard chắc chắn không phải chỉ là công cụ độc lập, thay vào đó tương lai của nó hiện đang được hình dung như là một tính năng có trong công cụ tìm kiếm.
“Sớm thôi, bạn sẽ thấy các tính năng được hỗ trợ bởi AI (Artificial intelligence) trong Google Search giúp lọc và tổng hợp các thông tin phức tạp thành các định dạng dễ hiểu hơn nhiều, vì vậy, bạn vừa có thể nhanh chóng nắm bắt được tổng thể vấn đề vừa có thể tìm hiểu sâu hơn từ web.
Các tính năng AI mới này sẽ sớm được triển khai trên Google Search.”
Tính năng tìm kiếm là gì trong Google Search hay cụ thể hơn là với Google Bard?
Trên nền tảng Google, tính năng tìm kiếm là các công cụ tương tự như Google Knowledge Graph, nơi cung cấp thêm thông tin về từ khoá mà người dùng đang tìm kiếm.
Theo giải thích của Google:
“Các tính năng tìm kiếm của Google đảm bảo rằng bạn có thể nhận được các thông tin phù hợp vào đúng thời điểm ở định dạng hữu ích nhất cho từng truy vấn hay từ khoá tìm kiếm.
Đôi khi đó là một trang web và đôi khi đó cũng có thể là các bản đồ hoặc kho hàng tại một cửa hàng địa phương nào đó.”
Để có thể giúp người dùng hiểu rõ hơn về Bard hay thực chất Bard là gì, Ông Jack Krawczyk, trưởng nhóm sản phẩm của Google Bard chia sẻ:
“Tôi muốn nói rõ ràng là, Bard không phải là tìm kiếm.”
Một chuyên khác hiện đang phụ trách mảng tìm kiếm tại Google nói:
“Bard của Google thực sự tách biệt với tìm kiếm…”
Nói tóm lại, Bard không phải là tích hợp mới hay phiên bản mới của Google Search (Google Tìm kiếm), nó chỉ đơn giản là một tính năng (feature).
Bard của Google là một phương pháp tương tác mới để khám phá nội dung hay các chủ đề thông tin nào đó.
Một lần nữa phải nhắc lại là, Google Bard không phải là công cụ tìm kiếm. Điều này có nghĩa là, trong khi với các công cụ tìm kiếm, những gì người dùng tương tác là các liên kết (links) sẽ dẫn họ đến với các câu trả lời, Bard giúp người dùng khảo sát, phân tích và tổng hợp thông tin.
Theo giải thích của Google:
“Khi mọi người nghĩ về Google, họ thường nghĩ đến việc sử dụng để tìm kiếm những câu trả lời thực tế một cách nhanh chóng, chẳng hạn như “marketing là gì?”.
Trong khi việc tìm kiếm các thông tin chuyên sâu như thế này sẽ mất rất nhiều thời gian và công sức, Bard chính là một phương pháp tương tác khác giúp người dùng nhanh chóng hiểu về một chủ đề nào đó.”
Cách Google Bard lấy mẫu thông tin.
Ở khía cạnh tổng thể, vấn đề với các mô hình ngôn ngữ lớn nói chung là chúng bắt chước các câu trả lời, điều này có thể dẫn đến nhiều vấn đề sai sót trong thực tế.
Các nhà nghiên cứu, những người đã tạo ra LaMDA nói rằng các cách tiếp cận như tăng kích thước của mô hình có thể giúp nó thu được nhiều thông tin thực tế hơn.
Tuy nhiên, cách tiếp cận này sẽ thất bại trong những lĩnh vực mà nó liên tục thay đổi theo thời gian, các nhà nghiên cứu gọi vấn đề này là “vấn đề khái quát hóa thông tin hay nội dung theo thời gian”.
Sự mới mẻ của thông tin theo nghĩa là kịp thời sẽ không thể được đào tạo hay ứng dụng với mô hình ngôn ngữ tĩnh (static language model).
Từ đó, giải pháp mà LaMDA của Google theo đuổi là các hệ thống truy xuất thông tin truy vấn tìm kiếm (search query). Vì hệ thống truy xuất thông tin vốn là một công cụ tìm kiếm (search engine), LaMDA sẽ kiểm tra các trang kết quả tìm kiếm.
Tính năng này từ LaMDA chính là một tính năng của Bard.
Google Bard giải thích như sau:
“Bard là công cụ sẽ tìm cách kết hợp nền tảng kiến thức hiện có của thế giới với trí thông minh và sự sáng tạo của các mô hình ngôn ngữ lớn của Google. Google Bard dựa trên thông tin có sẵn từ web để cung cấp những phản hồi mới và chất lượng cao nhất.”
Bard là hệ thống trả lời các câu hỏi theo kiểu hội thoại.
Như đã đề cập ở các phần đầu của bài viết, cái tên “Bard” không xuất phát từ một thuật toán cụ thể nào liên quan đến tìm kiếm hay AI (trí tuệ nhân tạo), nó đơn thuần chỉ là tên gọi mà Google đặt.
Một trong những vấn đề lớn nhất với việc đào tạo một hệ thống chatbot AI như Bard là bộ dữ liệu gồm câu hỏi và câu trả lời thường bị giới hạn ở cách mọi người tương tác với hệ thống.
Cụ thể là, nó không bao gồm những cặp nội dung (hỏi và đáp) của những người bên ngoài môi trường đó và với từng loại câu hỏi người dùng đặt ra thì khó có thể biết được câu trả lời chính xác cho nó là gì.
Để giải quyết vấn đề này, các nhà nghiên cứu xây dựng một hệ thống dùng để đọc các trang web, sau đó sử dụng các thuật toán để dự báo các câu hỏi có thể được hỏi với các câu trả lời tương ứng.
Ví dụ nếu một đoạn nội dung trên Wikipedia có thông tin là “Quảng cáo là một phương thức truyền thông có trả phí”, thì câu hỏi mà hệ thống đưa ra có thể là “Quảng cáo là gì?”
Các bộ dữ liệu này đóng vai trò giúp các hệ thống hội thoại hỏi đáp có thêm thông tin để đối sánh để từ đó có thể đưa ra câu trả lời chính xác nhất dựa trên công nghệ máy học (Machine Learning).
Các mô hình ngôn ngữ lớn được liên kết với các nguồn thông tin.
Khác với ChatGPT, là chatbot AI này chỉ đưa ra câu trả lời mà không thể hiện rõ thông tin nó có được là từ đâu hay từ nguồn nào, Google cho biết Bard sẽ có thể trích dẫn các nguồn thông tin mà nó sử dụng để cung cấp cho người dùng.
Nghiên cứu từ Google cho biết:
“Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã cho thấy những kết quả ấn tượng. Ngày càng có nhiều bằng chứng cho thấy các LLM có thể có tiềm năng trong các tình huống tìm kiếm thông tin cụ thể.
Chúng tôi tin rằng khả năng gán thuộc tính cho các văn bản hay nội dung mà LLM tạo ra sẽ mang lại rất nhiều ý nghĩa trong bối cảnh này.
Chúng tôi xây dựng và nghiên cứu các mô hình hỏi đáp như là một bước quan trọng đầu tiên trong quá trình phát triển các LLM.”
Loại mô hình ngôn ngữ lớn này có thể đào tạo cho một hệ thống có thể trả lời bằng các tài liệu hay nội dung hỗ trợ, về mặt lý thuyết, điều này có nghĩa là, thay vì nó tự ý đưa ra các câu trả lời, nó đảm bảo rằng nó phản hồi người dùng dựa trên những thông tin cụ thể.
Theo Google:
“Theo công thức của chúng tôi, đầu vào của mô hình hay hệ thống là một câu hỏi và đầu ra của nó là một cặp (câu trả lời, phân bổ) trong đó câu trả lời sẽ bao gồm một chuỗi các câu trả lời và phân bổ sẽ được gắn với các kho văn bản cố định. Phân bổ (attribution) cũng sẽ đưa ra các bằng chứng hay nguồn thông tin cho các câu trả lời.”
Mục tiêu cuối cùng của điều này là tạo ra những cặp hỏi đáp tốt hơn – điều mà Google muốn có ở Bard.
Mô hình phân bổ cho phép người dùng và nhà phát triển đánh giá độ tin cậy của các câu trả lời.
Mô hình phân bổ cũng cho phép các nhà phát triển nhanh chóng xem xét chất lượng của các câu trả lời kể từ khi các nguồn thông tin được gửi đi (cung cấp cho người dùng).
Hạn chế lớn nhất với Google Bard hay các mô hình ngôn ngữ lớn khác là gì?
Theo một nghiên cứu từ Đại học Cornell liên quan đến cách khám phá phương thức gán nguồn phân bổ cho các mô hình ngôn ngữ lớn:
“Các mô hình ngôn ngữ (LM) lớn hiện vượt trội hơn nhiều so với các mô hình máy học vài lần (few-shot learning), hỏi-đáp hay các mô hình hội thoại khác.
Tuy nhiên, đôi khi chúng tạo ra nội dung không được hỗ trợ hoặc gây hiểu lầm (misleading content).
Người dùng không thể xác định liệu kết quả đầu ra của họ có đáng tin cậy hay không, bởi vì hầu hết các LM không có bất kỳ cơ chế tích hợp nào để ghi nhận các bằng chứng hay nguồn từ bên ngoài.
Để kích hoạt tính năng này trong khi vẫn bảo toàn tất cả các ưu điểm mạnh mẽ của các mô hình thế hệ gần đây, chúng tôi đề xuất RARR (Mô hình Phân bổ có sử dụng các Nghiên cứu và Sửa đổi).
…chúng tôi nhận thấy rằng RARR có khả năng cải thiện đáng kể tính năng phân bổ, một mặt nó có thể chủ động tìm các nguồn phân bổ đầu ra, mặt khác chúng có thể sửa các nội dung không có nguồn hỗ trợ.
Hơn nữa, việc triển khai RARR chỉ yêu cầu một số tính năng đào tạo cơ bản, mô hình ngôn ngữ lớn và tìm kiếm web tiêu chuẩn.”
Cách người dùng có thể truy cập vào Google Bard?
Google Bard hiện đang trong giai đoạn thử nghiệm và chỉ áp dụng với những người dùng được mời cũng như giới hạn ở một số thị trường nhất định.
Nếu bạn thuộc các quốc gia có hỗ trợ bạn có thể truy cập Bard ngay tại đây: Truy cập Google Bard.
Nhắc lại một lần nữa từ Google, Bard không phải là công cụ tìm kiếm, do đó khuyến khích người dùng đăng ký và sử dụng Bard theo những cách phù hợp nhất.
Hiểu Google Bard là gì và nên sử dụng nó như thế nào thực sự có ý nghĩa với bất kỳ ai dù là người làm về công nghệ, Marketing, SEO hay các nhà sáng tạo nội dung.
Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer
