Page 134 - Kinh tế Việt Nam

KINH TẾ SỐ

Nhờ đó, chúng tôi có thể xây
dựng một hệ thống phục vụ độc
lập, không phụ thuộc vào các dịch
vụ bên thứ ba như OpenAI. Kết
quả là, chi phí vận hành của
Askonomy giảm đến 10 lần so với
ASKONOMY
việc sử dụng API, mang lại hiệu
quả kinh tế cao và tính linh hoạt
trong việc quản lý hệ thống.
Cách mạng hóa tương tác
Với kinh nghiệm phát triển
Askonomy, ông có những dự
thông tin với mô hình
định gì để nâng cao hơn nữa
khả năng của Smartchat này
trong tương lai, đặc biệt là
ngôn ngữ nhỏ
trong việc tận dụng tối đa tiềm
năng của SML?
Chúng tôi đang không ngừng
nỗ lực để biến Askonomy trở
thành một trợ lý ảo thông minh,
đồng hành cùng người dùng trong
cuộc sống hàng ngày. Việc triển
khai Askonomy lên thiết bị di
động là một bước tiến quan trọng
TS. TRUNG HUỲNH
trong việc hiện thực hóa tầm nhìn
này. Điều này sẽ mang đến nhiều
Nhà sáng lập Actable tại
lợi ích, bao gồm: tính độc lập, bảo
Anh và Actable AI Việt Nam
mật dữ liệu cao hơn, đặc biệt khi
làm việc với dữ liệu nhạy cảm của
khách hàng. Người dùng sẽ có thể
Ông có thể chia sẻ về quá trình Trí tuệ nhân tạo đang ngày càng trở nên thông minh hơn và được áp dụng ngày càng rộng truy cập và sử dụng Askonomy
phát triển Askonomy, đặc biệt rãi trong các lĩnh vực kinh tế. Trong khi các mô hình ngôn ngữ lớn (Large language models mọi lúc mọi nơi, ngay cả khi
là việc lựa chọn mô hình ngôn - LLM) đã thu hút được nhiều sự chú ý và đầu tư của các ông lớn công nghệ trên toàn cầu, không có kết nối internet.
ngữ nhỏ (SML) thay vì các mô thì mô hình ngôn ngữ nhỏ (Small language models - SLM) cũng đang dần khẳng định vị thế
hình lớn hơn. Theo ông, những của mình. Với kích thước mini, SLM không chỉ hiệu quả hơn mà còn linh hoạt hơn, mở ra Actable AI có kế hoạch hợp
ưu điểm nào của SML đã đóng tác với các nhà nghiên cứu và
góp vào sự thành công ban nhiều ứng dụng mới trong cuộc sống hàng ngày. Vậy, điều gì khiến SLM trở nên đặc biệt và các công ty khác để cùng nhau
đầu của Askonomy? chúng ta có thể kỳ vọng gì từ công nghệ này trong tương lai? Để tìm hiểu sâu hơn về công phát triển cộng đồng SML tại
Ngay từ những ngày đầu, đội nghệ này khi ứng dụng trong các “bài toán” thực tế, cụ thể là xây dựng Smartchat Việt Nam như thế nào?
ngũ chúng tôi đã xác định rõ sứ Askonomy, a / b đã có cuộc trao đổi với TS. Trung Huỳnh, Nhà sáng lập Actable Với tầm nhìn mang
mệnh của Askonomy: trở thành tại Anh và Actable AI Việt Nam, “kỹ sư trưởng” của smart chat này. Askonomy đến gần hơn với cuộc
người bạn đồng hành tin cậy, sống hàng ngày của người dùng,
cung cấp những thông tin kinh tế HOÀNG AN, BẢO BÌNH thực hiện chúng tôi đang tích cực hợp tác
Việt Nam chính xác, sâu sắc và với các đối tác công nghệ hàng
kịp thời nhất, dựa trên nền tảng chế này, chúng tôi đã tập trung công cũng rất quan trọng. Ông Trong cuộc đua phát triển AI, đầu. Sự kết hợp này sẽ giúp chúng
dữ liệu phong phú của vào việc tinh chỉnh các tham số có thể chia sẻ về các biện Askonomy đã tạo ra một lợi thế tôi tối ưu hóa Askonomy để hoạt
VnEconomy. Với mục tiêu này, đào tạo và xây dựng một bộ dữ pháp bảo mật mà đội ngũ đã áp cạnh tranh đáng kể bằng việc sử động mượt mà trên các thiết bị di
chúng tôi đã tập trung phát triển liệu tăng cường đa dạng, phong dụng cho Askonomy không? dụng mô hình ngôn ngữ nhỏ. động, mang đến trải nghiệm
một mô hình ngôn ngữ nhỏ, gọn phú. Điều này giúp mô hình Askonomy được xây dựng dựa Nhờ kích thước nhỏ gọn, mô hình người dùng liền mạch và thông
nhưng vô cùng mạnh mẽ. không chỉ ghi nhớ thông tin hiệu trên dữ liệu công khai nên đảm có thể được đào tạo và triển khai minh. Qua đó, chúng tôi hướng
Chúng tôi không nhắm đến quả hơn mà còn có khả năng suy bảo tính minh bạch và an toàn nhanh chóng, linh hoạt, giúp tới mục tiêu xây dựng một hệ sinh
một AI đa nhiệm như ChatGPT luận và đưa ra những phản hồi thông tin. Tuy nhiên, để chắc chúng tôi đáp ứng kịp thời những thái dịch vụ dựa trên trí tuệ nhân
hay Gemini, nên việc đào tạo một linh hoạt, phù hợp với từng ngữ chắn rằng Askonomy chỉ cung thay đổi của thị trường và nhu tạo, phục vụ cho mọi đối tượng
mô hình khổng lồ là hoàn toàn cảnh cụ thể. cấp những thông tin chính xác và cầu đa dạng của người dùng. người dùng. Chúng tôi sẽ công bố
không cần thiết. Kích thước mô phù hợp, chúng tôi đã xây dựng Đồng thời, chi phí đào tạo thấp những kế hoạch chi tiết hơn về
hình nhỏ giúp đào tạo mô hình Để huấn luyện mô hình ngôn một hệ thống lọc và đánh giá dữ cũng tạo điều kiện để chúng tôi các thỏa thuận hợp tác này trong
nhanh hơn, rẻ hơn cũng như việc ngữ nhỏ cho Askonomy, đội liệu đầu vào một cách nghiêm liên tục cải tiến và cập nhật mô thời gian tới.
triển khai mô hình đơn giản, tiết ngũ Actable AI đã sử dụng ngặt. Bên cạnh đó, chúng tôi hình, đảm bảo rằng Askonomy
kiệm chi phí. Nhờ đó, quá trình những kỹ thuật nào để cải cũng tiến hành đào tạo mô hình luôn cung cấp những thông tin Với sự phát triển nhanh chóng
đào tạo và triển khai diễn ra thiện hiệu suất và độ chính xác với một tập dữ liệu chuyên biệt, chính xác và hữu ích nhất. của công nghệ AI, anh có dự
nhanh chóng, thần tốc, tiết kiệm của mô hình, đặc biệt là trong tập trung vào các chủ đề kinh tế đoán gì về tương lai của mô
chi phí một cách đáng kể. Việc sở việc xử lý các câu hỏi phức và tài chính, nhằm giúp Việc sử dụng SML có giúp giảm hình ngôn ngữ nhỏ trong vài
hữu một mô hình nhỏ, gọn còn tạp và ngữ cảnh đa dạng? Askonomy hiểu rõ hơn về phạm chi phí vận hành của Askonomy năm tới? Liệu mô hình ngôn
giúp Askonomy hoạt động ổn Việc lựa chọn và tinh chỉnh vi kiến thức của mình và tránh trả so với việc sử dụng mô hình ngữ nhỏ có thể trở thành xu
định trên nhiều nền tảng khác các tham số đào tạo, kết hợp với lời những câu hỏi ngoài lề hoặc ngôn ngữ lớn (LLM) không? hướng chủ đạo trong việc phát
nhau, mang đến trải nghiệm liền việc xây dựng một tập dữ liệu nhạy cảm. Ông có thể đưa ra một số con triển các chatbot thông minh
mạch cho người dùng, từ các tăng cường đa dạng và phong phú số cụ thể để minh họa không? và ứng dụng AI tại Việt Nam,
chuyên gia đến những người là “chìa khóa” quyết định đến Ông đánh giá như thế nào về Việc lựa chọn mô hình ngôn thưa ông?
quan tâm đến kinh tế. hiệu quả của quá trình đào tạo khả năng mở rộng của SML để ngữ nhỏ cho phép chúng tôi triển Tôi nghĩ hoàn toàn có thể.
mô hình ngôn ngữ nhỏ. Bên cạnh đáp ứng nhu cầu ngày càng khai Askonomy trên các GPU có Việc gia tăng nhanh chóng của
Trong quá trình xây dựng đó, để nâng cao chất lượng đầu tăng của người dùng và các cấu hình thấp hơn, giúp giảm các mô hình ngôn ngữ nhỏ đang
Askonomy, đội ngũ Actable AI ra, chúng tôi đã tập trung vào việc tính năng mới của Askonomy? đáng kể chi phí đầu tư phần cứng. mở ra một chân trời mới trong
Việt Nam đã gặp phải những trang bị cho mô hình khả năng lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Mặc dù
khó khăn gì khi làm việc với nắm bắt ngữ cảnh dài. Nhờ đó, A TS. Trung Huỳnh là nhà sáng lập Actable AI tại Anh, startup từng có kích thước nhỏ gọn, nhưng khi
SML và các ông đã giải quyết SML có thể truy xuất và xử lý một lọt vào bản đồ thị trường AlbionVC Data & AI với tư cách là một được cung cấp thêm dữ liệu và
chúng như thế nào? lượng lớn thông tin liên quan trong những công ty phân tích dữ liệu hàng đầu ở châu Âu năm được tối ưu hóa để thực hiện các
Sử dụng mô hình ngôn ngữ trước khi đưa ra câu trả lời, giảm 2023 và từng được Gartner đánh giá là một trong những công ty nhiệm vụ cụ thể, các mô hình này
hàng đầu thế giới trong lĩnh vực Causal AI/trí tuệ nhân tạo nhân
nhỏ mặc dù có nhiều ưu điểm thiểu đáng kể tình trạng sinh ảo đã chứng minh khả năng cạnh
quả (giúp chúng ta suy luận mối quan hệ nhân quả từ dữ liệu).
nhưng vẫn đi kèm với những giác (hallucination) và đảm bảo tranh đáng kể so với các mô hình
A TS. Trung Huỳnh từng làm Kỹ sư nghiên cứu tại Google
thách thức nhất định. Mô hình tính chính xác, nhất quán của lớn hơn. Đặc biệt, trong các lĩnh
Research, Nhà khoa học dữ liệu tại Goldman Sachs, giúp các tổ
SML có xu hướng "quên" thông thông tin. chức xây dựng các mô hình AI tiên tiến khác nhau, thực hiện vực chuyên biệt với khối lượng dữ
tin nhanh hơn và đôi khi không nhiều thử nghiệm và triển khai chúng cho hàng triệu người dùng. liệu hạn chế, các mô hình nhỏ lại
tuân thủ chặt chẽ các hướng dẫn Ngoài việc đảm bảo bảo mật A TS. Trung Huỳnh đã có bằng Thạc sĩ tại Đại học Oxford và lấy trở thành một lựa chọn tối ưu,
đã được cung cấp trong quá trình dữ liệu người dùng, việc bảo vệ bằng Tiến sĩ về NLP/Deep Learning tại Open University, vừa đảm bảo hiệu suất cao vừa
đào tạo. Để khắc phục những hạn mô hình SML khỏi các cuộc tấn Vương Quốc Anh. tiết kiệm chi phí.<

KINH TẾ VIỆT NAM | Số 4+5 | Ngày 27/1 - 9/2/2025 www.vneconomy.vn
134