Mô hình AI: Tất cả những gì bạn cần biết

Mô hình AI là gì?

Các mô hình trí tuệ nhân tạo là những chương trình máy tính được thiết kế để mô phỏng một số khía cạnh của trí thông minh con người. Nhà phát triển nhập các quy tắc (được gọi là thuật toán) để chương trình có thể đưa ra quyết định, nhận biết mẫu và dự đoán.

Các mô hình thành công có giao diện thân thiện với người dùng. Nhờ đó, người dùng mới có thể tương tác với mô hình mà không cần nhiều hướng dẫn.

Ví dụ, Bing Chat là một ứng dụng chatbot được hỗ trợ bởi AI, có thể trò chuyện qua lại với người dùng:

Mọi người nhập tin nhắn vào hộp văn bản và phần mềm trả lời—nhờ giao diện dễ sử dụng.

Tuy nhiên, chính mô hình AI mới đảm nhiệm phần việc nặng nhọc. Nó chạy ngầm và đưa ra câu trả lời phù hợp cho những câu hỏi chưa từng gặp trước đó.

Người dùng không tương tác trực tiếp với mô hình AI. Nhưng mô hình này vận hành toàn bộ trải nghiệm.

Trí tuệ nhân tạo là một chủ đề phức tạp với nhiều thuật ngữ chồng lấn. Vì vậy, hãy cùng làm rõ một vài điểm.

Trí tuệ nhân tạo, Machine Learning và Deep Learning

Hãy hình dung trí tuệ nhân tạo, Machine Learning và Deep Learning như một cái cây lớn.

Thân cây là AI. Một trong những cành lớn nhất là Machine Learning (ML). Cành lớn này lại chia thành nhiều cành nhỏ hơn, trong đó có Deep Learning (DL).

Tóm lại là gì?

Tất cả đều có liên quan với nhau. Nhưng mỗi thuật ngữ không chỉ cùng một quy trình.

Mối liên hệ giữa chúng như sau:

Nguồn hình ảnh: Singapore Computer Society

Bây giờ, hãy tìm hiểu kỹ hơn một chút về mặt kỹ thuật.

Trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo là một nhánh của khoa học máy tính, hướng đến việc mô phỏng trí thông minh con người trong phần mềm và máy móc.

Từ năm 2017, các chuyên gia đã dự đoán rằng AI sẽ có thể làm mọi việc, từ dịch bài luận đến làm việc trong ngành bán lẻ và thực hiện phẫu thuật. Những dự báo đó càng được chú ý hơn sau khi các chương trình như ChatGPT.

Những chatbot này vẫn chưa thể sánh hoàn toàn với bộ não con người. Nhưng chúng có thể thực hiện một số nhiệm vụ và đã vượt trội hơn con người trong một số lĩnh vực như khoa học dữ liệu và chiến lược.

Ví dụ, AI có thể xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ chỉ trong vài giây—một việc mà nhà khoa học dữ liệu có thể mất hàng giờ mới hoàn thành.

Machine Learning

Nhà phát triển tạo thuật toán để giúp chương trình nhận biết các mẫu trong dữ liệu, tương tự cách con người học hỏi. Quá trình này được gọi là Machine Learning.

Ví dụ, Netflix sử dụng Machine Learning để phân tích lựa chọn phim và đưa ra đề xuất cho người đăng ký.

Với Deep Learning, mọi thứ còn chuyên biệt hơn.

Deep Learning

Deep Learning là một nhánh phức tạp hơn của machine learning. Trong trường hợp này, các nhà phát triển hướng dẫn máy tính bằng những phương pháp lấy cảm hứng từ bộ não con người (được gọi là neural networks).

Ví dụ, công nghệ nhận diện hình ảnh trong lĩnh vực y tế (chẳng hạn như phát hiện bệnh qua ảnh chụp MRI) là một ví dụ về cách Deep Learning hoạt động. Công nghệ này có thể thực hiện những tác vụ phức tạp đó mà không cần con người can thiệp.

Đôi khi, ba thuật ngữ này có phần trùng lặp.

Ví dụ, xe tự lái sử dụng artificial intelligence, machine learning và Deep Learning.

Trong tất cả những trường hợp này, các chương trình học từ ví dụ và kinh nghiệm để đưa ra quyết định chính xác mà không cần con người hỗ trợ thêm.

Vì vậy, tất cả những quy trình này là các bánh răng trong một mô hình AI lớn hơn.

Mô hình AI hoạt động như thế nào?

Mô hình AI sử dụng các thuật toán để nhận diện mẫu và xu hướng trong dữ liệu. Nhiều thuật toán phối hợp với nhau tạo thành một chương trình AI hay “model.”

Nhiều người dùng thuật ngữ “model” và “algorithm” thay thế cho nhau. Nhưng điều đó không chính xác.

Các thuật toán có thể hoạt động độc lập. Nhưng mô hình AI không thể hoạt động nếu thiếu thuật toán.

Những người tạo ra AI sử dụng mạng neural nhân tạo gồm các kết nối hay “synapses” để mô phỏng cách bộ não truyền thông tin và tín hiệu qua neuron. Nhưng trong trường hợp này, “neurons” là các đơn vị xử lý được sắp xếp thành nhiều lớp.

Sau đây là hình ảnh minh họa:

Nguồn ảnh: IBM

Giống con người, các mô hình AI có mức độ phức tạp và trí thông minh khác nhau. Càng có nhiều dữ liệu huấn luyện để “learn”, chúng càng thông minh.

Hãy hình dung một mô hình như một đứa trẻ.

Mô hình không biết câu trả lời cho một câu hỏi cụ thể trừ khi bạn cung cấp thông tin. Bạn dạy đủ nhiều thì khi được hỏi lại, mô hình sẽ nhớ câu trả lời.

Các mô hình có thể học từ hàng nghìn hoặc hàng triệu ví dụ để tạo dự đoán hoặc phân loại. Vì vậy, khi bạn đưa dữ liệu mới vào (chẳng hạn như một câu hỏi), chúng có thể dự đoán dữ liệu bạn đang tìm kiếm (một câu trả lời).

Tuy nhiên, có nhiều loại mô hình AI khác nhau.

4 loại mô hình AI và chức năng của chúng

Tất cả các mô hình dưới đây đều là các loại generative AI, nghĩa là chúng có thể tạo nội dung như văn bản hoặc hình ảnh.

Tuy nhiên, mỗi mô hình trong danh sách mô hình AI này hoạt động hơi khác nhau:

1. Foundation Models

Foundation models là các mô hình machine learning được huấn luyện trước để thực hiện những tác vụ nhất định. Chúng ta gọi quy trình này là “self-supervised learning.”

Ví dụ, các công cụ phổ biến như ChatGPT của OpenAI và Bing Chat của Microsoft sử dụng foundation models.

Các nhà phát triển huấn luyện foundation models trên một lượng lớn dữ liệu bằng neural networks. Nhờ đó, mô hình có thể thích ứng với nhiều trường hợp sử dụng khác nhau khi bạn cần (giống như bộ não con người).

Mọi người sử dụng foundation model trong nhiều tình huống khác nhau. Ví dụ:

• Trả lời câu hỏi
• Viết bài luận và truyện
• Tóm tắt các phần thông tin
• Tạo code
• Giải bài toán

2. Multimodal Model

Các model đa phương thức học từ nhiều loại (hoặc “modes”) dữ liệu như hình ảnh, âm thanh, video và giọng nói. Nhờ đó, chúng có thể phản hồi bằng nhiều loại kết quả đa dạng hơn.

Đó là lý do nhiều foundation model hiện nay có khả năng multimodal:

Nguồn hình ảnh: arXiv:2108.07258

Một loại AI đa phương thức phổ biến là model thị giác-ngôn ngữ. Model này “sees” dữ liệu đầu vào trực quan (như hình ảnh và video) thông qua một quy trình gọi là thị giác máy tính.

Nói cách khác, nó có thể trích xuất thông tin từ hình ảnh.

Các mô hình lai này có thể tạo chú thích cho hình ảnh, tạo hình ảnh và trả lời câu hỏi trực quan. Ví dụ, công cụ tạo hình ảnh từ văn bản DALL-E 2 là một mô hình AI multimodal.

Việc học từ nhiều loại phương tiện đa dạng hơn giúp các mô hình này đưa ra câu trả lời, dự đoán và quyết định chính xác hơn. Điều này cũng giúp chúng hiểu rõ hơn bối cảnh của dữ liệu.

Ví dụ, “back up” có thể có nghĩa là lùi lại. Hoặc tạo một bản sao dữ liệu.

Một model đã “seen” và hiểu các ví dụ thuộc cả hai loại sẽ có nhiều khả năng đưa ra dự đoán chính xác hơn.

Nếu người dùng đang nói về máy tính, nhiều khả năng họ muốn nói đến phiên bản liên quan đến dữ liệu. Nếu người dùng đang nói về video tai nạn ô tô, hệ thống AI sẽ giả định rằng nhiều khả năng họ muốn nói đến hướng di chuyển.

3. Large Language Model

Large language model (LLM) có thể hiểu và tạo văn bản. Chúng sử dụng các phương pháp deep learning kết hợp với Natural Language Processing (NLP) để trò chuyện như con người.

Natural Language Processing gồm hai nhánh:

• NLU: Natural Language Understanding
• NLG: Tạo ngôn ngữ tự nhiên

Hai nhánh này phối hợp với nhau giúp các mô hình AI xử lý ngôn ngữ tương tự con người.

Bằng cách nào?

Chúng học từ hàng triệu ví dụ để dự đoán chính xác từ tiếp theo trong một cụm từ hoặc câu. Ví dụ, tính năng tự động hoàn thành trên điện thoại di động của bạn là một dạng NLP.

Quy trình đơn giản hóa diễn ra như sau:

Nguồn hình ảnh: AssemblyAI

BERT của Google là một NLP dựa trên mạng neural phức tạp hơn. Tuy nhiên, quy trình huấn luyện bao gồm một tác vụ đơn giản tương tự, giúp mô hình học mối quan hệ giữa các câu:

Nguồn hình ảnh: Google Research

Thông qua quá trình huấn luyện, BERT học được rằng “The man went to the store. He bought a gallon of milk” là một chuỗi hợp lý. Nhưng “The man went to the store. Penguins are flightless” thì không.

Từ “large” trong LLMs nói đến việc các nhà phát triển huấn luyện chúng bằng những bộ dữ liệu khổng lồ. Nhờ đó, chúng có thể dịch, phân loại, phân tích cảm xúc và tạo nội dung.

Đó là lý do các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe đang nhanh chóng ứng dụng chúng. Nhiều LLM trong ngành chăm sóc sức khỏe sử dụng kiến trúc BERT:

• BioBERT: Một model chuyên biệt theo lĩnh vực, được huấn luyện trước bằng dữ liệu y sinh
• ClinicalBERT: Một model chuyên biệt theo lĩnh vực, được huấn luyện trước bằng Electronic Health Records (EHRs) của bệnh nhân chăm sóc tích cực
• BlueBERT: Một model chuyên biệt theo lĩnh vực, được huấn luyện trước bằng ghi chú lâm sàng và bản tóm tắt từ cơ sở dữ liệu trực tuyến PubMed

Tất cả các chương trình này đều có thể hiểu, phân loại và phản hồi truy vấn của bệnh nhân nhanh chóng, hiệu quả hơn.

4. Diffusion Models

Diffusion models chia hình ảnh thành những phần nhỏ để phân tích các mẫu và đặc điểm. Sau đó, chúng có thể tham chiếu những phần này để tạo ra hình ảnh mới do AI tạo.

Quá trình này bao gồm việc thêm “noise” để phân tách hình ảnh. Sau đó, hình ảnh được đảo ngược và “denoising” để tạo ra những tổ hợp đặc điểm mới.

Dưới đây là phiên bản đơn giản hóa của quy trình:

Nguồn hình ảnh: CMSWire

Giả sử người dùng yêu cầu tạo hình ảnh một con voi. Diffusion model nhận biết voi có vòi dài, tai lớn và thân hình tròn.

Vì vậy, model có thể tham chiếu tất cả hình ảnh đã học để tái tạo những đặc điểm này.

Tuy nhiên, các công cụ diffusion model khác nhau sẽ tạo ra những hình ảnh khác nhau từ cùng một dữ liệu đầu vào.

Ví dụ, dưới đây là hình ảnh từ Stable Diffusion, DALLE-2 và Midjourney với prompt “Cherry blossom near a lake, snowing”:

Nguồn hình ảnh: Marktechpost

Vì sao chúng khác nhau?

Vì các công ty tạo ra những công cụ AI tiên tiến này sử dụng kiến trúc, mục tiêu và cơ chế huấn luyện khác nhau.

Do đó, mỗi model tham chiếu các bộ dữ liệu riêng biệt và đa dạng khi kết hợp những đặc điểm của “lake” hoặc “cherry blossom.”

Ví dụ về các công cụ marketing phổ biến sử dụng AI models

Mọi người sử dụng nhiều AI models khác nhau để tạo công cụ phục vụ đa dạng tác vụ phức tạp. Hãy cùng tìm hiểu những lựa chọn hữu ích nhất cho chủ doanh nghiệp nhỏ và marketer:

ChatGPT: GPT-3.5

ChatGPT là chatbot tiên tiến của OpenAI, sử dụng LLM GPT mới nhất để tạo câu trả lời phù hợp với prompt và tự nhiên như con người.

Ví dụ, đây là cách công cụ phản hồi prompt “Explain how you work in a few lines:”

GPT là viết tắt của Generative Pre-trained Transformer:

• Generative: Có nghĩa là công cụ tạo ra nội dung
• Pre-trained: Có nghĩa là nhóm OpenAI đã đưa dữ liệu vào hệ thống (quá trình này gọi là pre-training) để giúp hệ thống hiểu và phản hồi các tác vụ cụ thể
• Transformer: Điều này có nghĩa là công cụ sử dụng khả năng deep learning để xem xét ngữ cảnh của các từ và dự đoán nội dung tiếp theo

ChatGPT sử dụng mô hình GPT-3.5 cho người dùng miễn phí và phiên bản mới nhất GPT-4 dành cho các gói trả phí.

Hãy đặt câu hỏi cho ChatGPT, công cụ sẽ trả lời bạn theo cách trò chuyện tự nhiên.

Nhưng đó chưa phải tất cả những gì công cụ này có thể làm. Công cụ còn có thể:

• Tạo nội dung marketing (ví dụ: bài đăng trên mạng xã hội, email newsletter hoặc nội dung landing page)
• Viết mẫu email tiếp cận khách hàng tiềm năng
• Giải thích các khái niệm phức tạp bằng ngôn từ đơn giản
• Dịch văn bản sang nhiều ngôn ngữ
• Tạo công thức bảng tính và giải bài toán
• Tóm tắt và phân loại các tài liệu và ghi chú cuộc họp đồ sộ

ChatGPT có thể tạo ra thông tin không chính xác và đôi khi thiên lệch. Vì vậy, hãy luôn kiểm tra kỹ mọi nội dung bạn dùng công cụ tạo ra (đặc biệt là nội dung phục vụ mục đích marketing).

Công cụ Semrush: ChatGPT API

Một số công cụ AI viết của Semrush sử dụng ChatGPT API để giúp marketer tinh gọn và tối ưu hóa quy trình làm việc. Các công cụ này bao gồm SEO Writing Assistant, AI Writing Assistantvà ContentShake.

Hãy cùng tìm hiểu SEO Writing Assistant qua một ví dụ. Bạn có thể dùng công cụ này để kiểm tra tính nguyên bản và tiềm năng SEO của bài viết:

Cách thực hiện:

Mở công cụ và nhấn “Analyze my text.”

Trên dashboard, hãy thêm các keyword mục tiêu và bắt đầu nhập nội dung. (Bạn cũng có thể nhập nội dung trực tiếp từ một URL hiện có.) Khi hoàn tất, hãy nhấp vào “Get recommendations.”

Tính năng tự động hóa AI quét nội dung của bạn và các kết quả tìm kiếm liên quan hàng đầu trên Google. Sau đó, tính năng này đề xuất những cải thiện như:

• Các keyword mà đối tượng của bạn đang tìm kiếm nhưng bạn chưa đề cập
• Những phần nội dung bạn có thể làm cho nguyên bản hơn
• Những phần có thể cải thiện điểm readability
• Những câu có giọng văn không nhất quán với phần còn lại của bài viết

Các tính năng AI trong thanh bên phải bao gồm “Rephraser,” “Compose,” và “Ask AI”:.

Các tính năng này có thể giúp bạn thoát khỏi tình trạng bí ý tưởng bằng cách hỗ trợ viết và viết lại các đoạn văn.

Nhưng đó chưa phải tất cả.

Hãy dùng SEO Writing Assistant và các công cụ khác của Semrush ứng dụng AI để:

• Duy trì giọng văn nhất quán trong mọi hoạt động content marketing
• Tối ưu hóa bài blog cho công cụ tìm kiếm và độc giả
• Cải thiện ngữ pháp trong bài viết trước khi xuất bản
• Tăng khả năng đọc hiểu của nội dung

Tất cả đều nhờ các mô hình AI hoạt động ở chế độ nền.

Google Bard: PaLM 2

Bard là chatbot thử nghiệm miễn phí của Google, sử dụng phiên bản thứ hai của một LLM có tên Pathways Language Model (PaLM).

Mô hình AI ban đầu của công cụ này là Language Model for Dialogue Applications (viết tắt là LaMDA). Tuy nhiên, PaLM 2 có khả năng suy luận, dịch thuật và lập trình tốt hơn.

Google thiết kế Bard như một trải nghiệm bổ trợ cho Search. Công cụ tìm kiếm câu trả lời trên web theo thời gian thực, sau đó dùng những thông tin tìm được để trò chuyện với người dùng.

Ví dụ, đây là câu trả lời của công cụ cho prompt “What’s the weather like in Monticello, Utah?”:

Có câu trả lời nào khiến bạn chưa chắc chắn hoặc muốn tìm hiểu thêm không? Chỉ với một cú nhấp chuột, bạn có thể truy cập trực tiếp công cụ tìm kiếm của Google ngay trong giao diện.

Bard có thể giúp bạn:

• Nảy ra ý tưởng marketing
• Khám phá các mẹo và thủ thuật phù hợp
• Thay đổi giọng văn
• Dịch tiếng Anh sang nhiều ngôn ngữ
• Tóm tắt văn bản và dữ liệu
• Tạo nội dung (ví dụ: trang sản phẩm thương mại điện tử nội dung quảng cáo)

Khi trích dẫn hoặc đưa hình ảnh vào câu trả lời, Bard liên kết đến các nguồn và trích dẫn. Đây là tính năng hữu ích mà các chatbot phổ biến khác còn thiếu.

DALL-E 2: GLIDE

DALL-E 2 là công cụ tạo hình ảnh từ văn bản của OpenAI, sử dụng mô hình đa phương thức có tên GLIDE. Tên này là viết tắt của Guided Language to Image Diffusion for Generation and Editing.

OpenAI đã dùng mô hình GLIDE để cải thiện DALL-E phiên bản gốc, giúp DALL-E 2 tạo hình ảnh có độ phân giải cao hơn và chân thực như ảnh chụp hơn.

DALL-E 2 tạo hình ảnh AI từ các prompt văn bản. Hình ảnh trông giống như bản phác họa, tranh minh họa, tranh vẽ và ảnh do con người tạo ra.

Ví dụ, đây là kết quả công cụ tạo ra từ prompt “a photo of a spiky hedgehog laying in the grass”:

Công cụ luôn tạo ra bốn phiên bản hình ảnh AImà công cụ cho là phù hợp nhất với prompt của bạn.

Bạn có thể sử dụng hình ảnh DALL-E 2 trong mọi loại nội dung marketing, chẳng hạn như:

• Bài viết blog
• Bài đăng trên mạng xã hội
• Landing pages
• Bản tin email
• Diễn đàn cộng đồng

Heinz Ketchup thậm chí còn tạo ra một chiến dịch marketing hoàn chỉnh xoay quanh DALL-E 2:

Nguồn ảnh: Creative Bloq

Chiến dịch này sáng tạo và bắt đúng xu hướng đến mức giúp công ty marketing giành được nhiều giải thưởng.

Đọc thêm: DALL-E 2 của OpenAI: Cách tạo nghệ thuật số chỉ trong vài giây

Stable Diffusion XL Playground: Stable Diffusion

Stable Diffusion XL là công cụ tạo hình ảnh AI sử dụng API của Stable Diffusion. Đây là mô hình mã nguồn mở, nghĩa là mọi người đều có thể truy cập mã nguồn. Vì vậy, bất kỳ nhà sáng tạo nào cũng có thể tận dụng khả năng của mô hình để thiết lập các mô hình và xây dựng công cụ.

Đó là lý do nhiều người dùng cho rằng Midjourney (một công cụ tạo hình ảnh AI phổ biến khác) sử dụng mô hình Stable Diffusion. Tuy nhiên, đội ngũ phát triển chưa xác nhận điều đó.

Bạn có thể tạo hình ảnh miễn phí bằng Stable Diffusion XL trong Playground trực tuyến của công cụ. Nhập prompt, chọn phong cách và tạo ảnh.

Ví dụ, đây là kết quả công cụ tạo ra với prompt “a horse running through a candy cane forest” theo phong cách điện ảnh:

Bạn muốn hình ảnh không có watermark?

Bạn sẽ cần ứng dụng AI chính thức của Stable Diffusion, DreamStudio.

Giống như DALL-E, bạn có thể dùng các công cụ của Stable Diffusion để thêm hình ảnh vào bất kỳ tài liệu marketing nào.

Sử dụng AI Models của Semrush để tạo nội dung

Không có một mô hình AI “best” nào phù hợp nhất để tạo hoặc sử dụng các công cụ marketing. Chỉ có lựa chọn phù hợp nhất với nhu cầu của bạn.

Và bạn chỉ có thể xác định sở thích của mình bằng cách dùng thử từng công cụ.

Vì vậy, hãy bắt đầu với SEO Writing Assistant, AI Writing Assistantvà ContentShake. Tìm hiểu ngay cách các mô hình AI có thể tăng tốc và tối ưu hóa quy trình viết của bạn.