GPT-4.1 của OpenAI: Một Bước Lùi Về Alignment?
GPT-4.1 của OpenAI, dù được quảng cáo là tuân thủ hướng dẫn tốt hơn, nhưng các đánh giá độc lập cho thấy có thể kém tin cậy hơn so với các phiên bản trước, gây tranh cãi về hướng phát triển AI.
GPT-4.1 của OpenAI, dù được quảng cáo là tuân thủ hướng dẫn tốt hơn, nhưng các đánh giá độc lập cho thấy có thể kém tin cậy hơn so với các phiên bản trước, gây tranh cãi về hướng phát triển AI.
GPT-4.1 của OpenAI được cho là 'xuất sắc' trong việc tuân thủ chỉ dẫn. Tuy nhiên, các thử nghiệm độc lập cho thấy độ tin cậy của nó có thể kém hơn so với các phiên bản trước, gây lo ngại về tính nhất quán và các hành vi độc hại tiềm ẩn.
Phân tích của Gartner cho thấy doanh nghiệp đang chuyển sang mô hình AI nhỏ, tập trung hơn để tối ưu hóa chi phí và tài nguyên, thay vì LLM đa năng.
C2S-Scale, mô hình ngôn ngữ lớn nguồn mở, giúp 'đọc' và 'viết' dữ liệu sinh học đơn bào. Chuyển đổi biểu hiện gen thành văn bản, tăng khả năng tiếp cận và giải thích.
Hướng dẫn chạy LLM như DeepSeek cục bộ trên Mac. Tăng quyền riêng tư, hiệu suất và kiểm soát AI.
Khám phá cách tinh chỉnh và hợp nhất các Mô hình Ngôn ngữ Lớn như Llama và Mistral cho các lĩnh vực kỹ thuật chuyên sâu. Tìm hiểu về CPT, SFT, DPO, ORPO và sức mạnh của việc hợp nhất SLERP trong việc tạo ra các khả năng mới nổi cho khoa học vật liệu.
Nghiên cứu mới cho thấy tính năng tinh chỉnh (fine-tuning) của Gemini có thể bị lợi dụng để tạo ra các cuộc tấn công tiêm prompt hiệu quả hơn một cách tự động, vượt qua các phương pháp thủ công tốn kém.
Mistral AI ra mắt Mistral Small 3.1, mô hình mã nguồn mở mới thách thức các hệ thống độc quyền. Với giấy phép Apache 2.0, hiệu suất vượt trội so với Gemma 3 và GPT-4o Mini, và khả năng tinh chỉnh, nó mang đến sự cân bằng giữa sức mạnh và khả năng tiếp cận, định hình lại cuộc cạnh tranh AI.
Bài viết này đi sâu vào các khía cạnh thực tế của việc tinh chỉnh, khám phá ưu điểm, hạn chế và giới thiệu các trường hợp sử dụng thực tế trong nhiều ngành khác nhau, vượt trội hơn so với các phương pháp RAG khi xử lý codebase nội bộ.
Gemma 3 1B của Google là một mô hình ngôn ngữ nhỏ gọn (529MB), mạnh mẽ, được thiết kế cho AI trên thiết bị di động và web. Nó cho phép xử lý ngoại tuyến, bảo mật dữ liệu và tích hợp ngôn ngữ tự nhiên, mở ra khả năng mới cho các ứng dụng tương tác và thông minh.