AI Models là gì?
Các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI Models) là các chương trình máy tính nhằm mô phỏng một số khía cạnh của trí tuệ con người. Nhà phát triển đưa vào các quy tắc (được gọi là thuật toán) để cho phép chương trình đưa ra quyết định, nhận biết mẫu và dự đoán.
Các mô hình thành công có giao diện thân thiện người dùng. Điều này có nghĩa là người dùng mới có thể tương tác với chúng mà không cần hướng dẫn nhiều.
Ví dụ, Bing Chat là một ứng dụng chatbot dựa trên AI có thể tiến hành cuộc trò chuyện hai chiều với người dùng:
Người dùng gõ tin nhắn vào ô văn bản và phần mềm sẽ trả lời – nhờ vào giao diện dễ truy cập.
Tuy nhiên, mô hình AI là người thực hiện công việc nặng nhọc. Nó chạy ở nền và cung cấp câu trả lời liên quan cho những câu hỏi mà nó chưa từng gặp trước đó.
Người dùng không tương tác trực tiếp với mô hình AI. Nhưng nó là nguồn năng lượng cho toàn bộ trải nghiệm.
Trí tuệ nhân tạo là một chủ đề phức tạp với nhiều thuật ngữ trùng lặp. Vì vậy, hãy làm sạch một số điểm.
Trí tuệ nhân tạo vs Học máy vs Học sâu (Deep Learning)
Hay nghĩ về trí tuệ nhân tạo, học máy và học sâu như một cây lớn.
Cành chính là trí tuệ nhân tạo. Và một trong những nhánh lớn nhất của nó là học máy (ML). Nhưng nhánh lớn này chia thành nhiều nhánh nhỏ khác. Một trong số đó là học sâu (DL).
Điều quan trọng nhất là:
Tất cả là có liên quan. Nhưng mỗi thuật ngữ không đề cập đến cùng một quy trình.
Dưới đây là những gì nó trông giống như:
Nguồn ảnh: Singapore Computer Society
Bây giờ, hãy trở nên kỹ thuật hơn một chút.
Trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo là một nhánh của khoa học máy tính nhằm mô phỏng trí tuệ con người trong phần mềm và máy móc.
Một mô hình AI phải có khả năng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ trong một vài giây. Điều mà một nhà khoa học dữ liệu con người sẽ mất nhiều giờ để thực hiện.
Học máy
Các nhà phát triển tạo ra thuật toán để giúp các chương trình nhận ra mẫu trong dữ liệu, tương tự như cách con người học. Chúng ta gọi quá trình này là học máy.
Ví dụ, Netflix sử dụng học máy để phân tích sự lựa chọn phim và đưa ra các gợi ý cho người dùng.
Với học sâu, mọi thứ trở nên phức tạp hơn.
Học sâu
Học sâu là một phân nhánh phức tạp hơn của học máy. Trong trường hợp này, các nhà phát triển dạy máy tính với các phương pháp được lấy cảm hứng từ não bộ con người (được gọi là mạng thần kinh).
Ví dụ, việc nhận dạng hình ảnh trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe (như phát hiện các bệnh trong hình ảnh MRI) là một ví dụ về học sâu. Nó có thể thực hiện những nhiệm vụ phức tạp này mà không cần sự can thiệp của con người.
Có khi đôi khi có sự trùng hợp giữa ba thuật ngữ này.
Ví dụ, xe tự động sử dụng trí tuệ nhân tạo, học máy và học sâu.
Trong tất cả các trường hợp này, các chương trình học từ các ví dụ và kinh nghiệm để đưa ra quyết định chính xác. Mà không cần sự giúp đỡ thêm từ con người.
Vì vậy, tất cả các quy trình này là bánh răng trong một mô hình trí tuệ nhân tạo lớn hơn.
Làm thế nào các AI Models hoạt động?
Các mô hình AI sử dụng thuật toán để nhận ra mẫu và xu hướng trong dữ liệu. Nhiều thuật toán hoạt động cùng nhau tạo thành một chương trình hoặc “mô hình” AI.
Nhưng điều này không chính xác khi nói các thuật toán có thể hoạt động một mình. Nhưng các mô hình AI không thể hoạt động mà không có thuật toán.
Người sáng tạo sử dụng các mạng thần kinh nhân tạo gồm các kết nối hoặc “synapses” để mô phỏng cách não bộ gửi thông tin và tín hiệu qua các tế bào thần kinh. Nhưng trong trường hợp này, “tế bào thần kinh” là các đơn vị xử lý ở các tầng.
Dưới đây là ví dụ về mô hình:
Nguồn ảnh: IBM
Giống như con người, các mô hình AI có độ phức tạp và thông minh trượt dần. Họ càng có nhiều dữ liệu huấn luyện để “học” từ, họ càng thông minh hơn.
Hãy nghĩ về một mô hình như một đứa trẻ. Nó không biết câu trả lời cho một câu hỏi cụ thể trừ khi bạn cung cấp cho nó. Bạn dạy nó đủ và khi bạn hỏi lại, nó sẽ nhớ câu trả lời.
Các mô hình có thể học từ hàng ngàn hoặc hàng triệu ví dụ để tạo ra dự đoán hoặc phân loại. Vì vậy, khi bạn cung cấp dữ liệu mới cho chúng (như một câu hỏi), chúng có thể dự đoán dữ liệu bạn đang tìm kiếm (một câu trả lời).
Nhưng không chỉ có một loại mô hình AI.
4 Loại AI Models và Công việc của chúng
Tất cả các mô hình dưới đây đều thuộc loại generative AI. Điều này có nghĩa là chúng có thể tạo ra nội dung, như văn bản hoặc hình ảnh.
Nhưng mỗi mô hình trong danh sách các mô hình AI này hoạt động một chút khác nhau:
1. Foundation Models
Các mô hình cơ sở là các mô hình học máy được huấn luyện trước để thực hiện các nhiệm vụ nhất định. Chúng ta gọi quá trình này là “học không giám sát”.
Các công cụ phổ biến như ChatGPT của OpenAI và Bing Chat của Microsoft sử dụng các mô hình cơ sở.
Người phát triển huấn luyện các mô hình cơ sở trên một lượng lớn dữ liệu với các mạng thần kinh. Vì vậy, mô hình có thể thích nghi với các trường hợp sử dụng khác nhau khi bạn cần đến chúng (giống như não bộ con người).
Con người sử dụng các mô hình cơ sở trong nhiều tình huống khác nhau. Ví dụ:
- Trả lời câu hỏi
- Viết bài luận và truyện
- Tóm tắt các đoạn thông tin
- Tạo mã
- Giải quyết các bài toán toán học
2. Multimodal Models
Các mô hình multimodal học từ nhiều loại dữ liệu như hình ảnh, âm thanh, video và tiếng nói. Bởi vậy, chúng có thể phản hồi với nhiều loại kết quả hơn.
Đó là lý do tại sao nhiều mô hình cơ sở hiện đang đi theo hướng multimodal:
Nguồn ảnh: arXiv:2108.07258
Một loại AI multimodal phổ biến là mô hình hình ảnh-ngôn ngữ. Nó “nhìn thấy” thông tin hình ảnh (như hình ảnh và video) thông qua quá trình gọi là thị giác máy tính.
Nói cách khác, nó có thể trích xuất thông tin từ hình ảnh.
Các hỗn hợp này có thể ghi chú hình ảnh, tạo hình ảnh và trả lời câu hỏi về hình ảnh. Ví dụ, DALL-E 2 – mô hình tạo hình ảnh theo văn bản – là một mô hình AI multimodal.
Học từ nhiều phương tiện giúp các mô hình này đưa ra các câu trả lời, dự đoán và quyết định chính xác hơn. Nó cũng giúp chúng hiểu rõ ngữ cảnh của dữ liệu.
Ví dụ, “sao chép dự phòng” có thể có nghĩa là di chuyển ngược. Hoặc tạo bản sao dữ liệu.
Một mô hình hiểu được cả hai ví dụ này sẽ có khả năng đưa ra dự đoán chính xác hơn.
Nếu người dùng đang nói về máy tính, họ có thể đang nói về phiên bản dữ liệu. Nếu người dùng đang nói về một đoạn video vụ tai nạn xe hơi, hệ thống AI cho rằng đó có thể là hướng.
3. Mô hình ngôn ngữ lớn
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể hiểu và tạo ra văn bản. Chúng sử dụng phương pháp học sâu kết hợp với xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để trò chuyện như con người.
Có hai nhánh trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên:
- NLU: Hiểu ngôn ngữ tự nhiên
- NLG: Tạo ra ngôn ngữ tự nhiên
Cả hai nhánh này làm việc cùng nhau để cho phép các mô hình AI xử lý ngôn ngữ tương tự như con người.
Làm thế nào?
Họ 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 chỉnh trên điện thoại của bạn là một dạng NLP.
Dưới đây là quá trình đơn giản hơn:
Nguồn ảnh: AssemblyAI
BERT của Google là một NLP dựa trên mạng thần kinh phức tạp hơn. Tuy nhiên, quá trình huấn luyện liên quan đến một tác vụ đơn giản tương tự giúp mô hình hiểu quan hệ giữa các câu:
Nguồn ảnh: Google Research
Qua quá trình đào tạo, BERT hiểu rằng “Người đàn ông đi đến cửa hàng. Anh ta mua một gallon sữa” là một chuỗi logic. Nhưng “Người đàn ông đi đến cửa hàng. Chim cánh cụt không bay” thì không phải.
“Lớn” trong LLMs ám chỉ việc nhà phát triển huấn luyện chúng với các bộ dữ liệu khổng lồ. Điều này cho phép chúng dịch, phân loại, tiến hành phân tích cảm xúc và tạo ra nội dung.
Đó là lý do tại sao các lĩnh vực như y tế đang triển khai chúng nhanh chóng. Nhiều LLM y tế sử dụng kiến trúc BERT:
- BioBERT: Một mô hình cụ thể cho lĩnh vực y sinh, được huấn luyện trên dữ liệu y sinh học
- ClinicalBERT: Một mô hình cụ thể cho lĩnh vực y tế, được huấn luyện trên Hồ sơ Sức khỏe điện tử (EHRs) của các bệnh nhân chăm sóc t intens
- BlueBERT: Một mô hình cụ thể cho lĩnh vực y tế, được huấn luyện trên các ghi chú và tóm tắt lâm sàng từ cơ sở dữ liệu trực tuyến PubMed
Tất cả các chương trình này có thể hiểu, phân loại và đáp ứng các câu hỏi của bệnh nhân nhanh chóng và hiệu quả hơn.
4. Mô hình diffusion
Các mô hình diffusion chia nhỏ hình ảnh thành các phần nhỏ để phân tích mẫu và đặc điểm. Sau đó, chúng có thể tham khảo các phần này để tạo ra những hình ảnh mới được tạo bởi AI.
Quá trình này bao gồm việc thêm “nhiễu” để phá vỡ hình ảnh. Sau đó, đảo ngược và “loại bỏ nhiễu” hình ảnh để tạo ra các kết hợp mới của đặc điểm.
Dưới đây là quá trình, đơn giản hóa:
Nguồn ảnh: CMSWire
Ví dụ, nếu người dùng yêu cầu một hình ảnh về con voi. Một mô hình diffusion nhận ra rằng voi có vòi dài, tai to và cơ thể tròn.
Vì vậy, nó có thể tham khảo tất cả các hình ảnh đã học để tái tạo lại những đặc điểm này.
Tuy nhiên, các công cụ mô hình diffusion khác nhau lại tạo ra các hình ảnh khác nhau cho cùng một đầu vào.
Ví dụ, đây là những hình ảnh từ Stable Diffusion, DALL-E 2 và Midjourney cho gợi ý “Hoa anh đào gần hồ, đang tuyết rơi”:
Nguồn ảnh: Marktechpost
Tại sao chúng khác nhau?
Bởi vì các công ty tạo ra các công cụ AI tiên tiến này có kiến trúc, mục tiêu và cơ chế huấn luyện khác nhau.
Vì vậy, mỗi mô hình tham khảo các tập dữ liệu riêng, khác nhau khi kết hợp các đặc điểm cho một “hồ” hoặc “hoa anh đào”.
Ví dụ về Các Công Cụ Tiếp Thị Phổ Biến Sử Dụng AI Models
Con người sử dụng các AI models khác nhau để tạo ra các công cụ cho nhiều nhiệm vụ phức tạp. Hãy xem các tùy chọn phổ biến mà chủ doanh nghiệp nhỏ và nhà tiếp thị thấy hữu ích nhất:
ChatGPT: GPT-3.5
ChatGPT là chatbot tiên tiến của OpenAI, sử dụng mô hình GPT LLM mới nhất để tạo ra các câu trả lời liên quan và giống con người cho đầu vào.
Ví dụ, đây là cách nó trả lời câu hỏi “Giải thích cách bạn hoạt động trong một vài dòng:”
GPT viết tắt của Generative Pre-trained Transformer:
- Generative: Có nghĩa là nó tạo ra nội dung
- Pre-trained: Có nghĩa là nhóm OpenAI đã đưa dữ liệu (gọi là pre-training) để giúp hệ thống hiểu và phản hồi các nhiệm vụ cụ thể
- Transformer: Có nghĩa là nó sử dụng khả năng học sâu để xem xét ngữ cảnh của từ và dự đoán từ tiếp theo
ChatGPT sử dụng mô hình GPT-3.5 cho người dùng miễn phí và phiên bản GPT-4 mới nhất cho các gói trả phí.
Hỏi ChatGPT một câu hỏi và nó sẽ trả lời theo cách trò chuyện.
Nhưng điều đó chưa đủ. Công cụ cũng có thể:
- Tạo nội dung marketing (ví dụ: bài viết trên mạng xã hội, email thông báo hoặc bài mô tả trang đích)
- Viết mẫu email lạnh
- Giải thích những khái niệm phức tạp bằng cách đơn giản hóa
- Dịch văn bản sang nhiều ngôn ngữ
- Tạo công thức bảng tính và giải các bài toán toán học
- Tóm tắt và phân loại các tài liệu lớn và ghi chú cuộc họp
ChatGPT có thể tạo ra thông tin không chính xác và đôi khi có thành kiến. Vì vậy, luôn kiểm tra lại bất kỳ nội dung nào bạn sử dụng nó để tạo ra (đặc biệt cho mục đích tiếp thị).
Công cụ DPS: ChatGPT API
Nhiều công cụ viết AI của DPS sử dụng ChatGPT API để giúp nhà tiếp thị và chủ doanh nghiệp tối ưu và tăng tốc quy trình của họ. Bao gồm SEO Writing Assistant, AI Writing Assistant và ContentShake.
Hãy xem SEO Writing Assistant là một ví dụ. Sử dụng nó để kiểm tra tính độc đáo và tiềm năng SEO của bài viết của bạn:
Ở đây là cách làm:
Khởi chạy công cụ và nhấp vào “Phân tích văn bản”.
Từ bảng điều khiển, thêm từ khóa mục tiêu và bắt đầu gõ. (Bạn cũng có thể nhập nội dung trực tiếp từ URL hiện có.) Khi bạn hoàn thành, nhấp vào “Nhận gợi ý”.
Hình ảnh bên phải giúp bạn viết và viết lại các phần văn bản.
Nhưng đó chưa phải tất cả.
Sử dụng SEO Writing Assistant và các công cụ DPS dựa trên AI khác để:
- duy trì một tông điệu đồng nhất trong tất cả các nỗ lực tiếp thị nội dung của bạn
- tối ưu hóa bài viết của bạn cho các công cụ tìm kiếm và người đọc con người
- cải thiện ngữ pháp bài viết của bạn trước khi xuất bản
- tăng cường tính đọc của nội dung của bạn
Tất cả đều nhờ vào các mô hình AI hoạt động ẩn trong nền.
Google Bard: PaLM 2
Bard là chatbot thử nghiệm miễn phí của Google, sử dụng phiên bản thứ hai của LLM có tên là Pathways Language Model (PaLM).
Mô hình AI ban đầu là Language Model for Dialogue Applications (LaMDA). Tuy nhiên, PaLM 2 tốt hơn trong việc lập luận, dịch và mã hóa.
Google thiết kế Bard để tạo ra trải nghiệm bổ sung cho Tìm kiếm. Nó hoạt động bằng cách tìm kiếm trực tuyến thời gian thực để đưa ra câu trả lời. Sau đó sử dụng kết quả tìm kiếm để trò chuyện với người dùng.
Ví dụ, đây là cách nó trả lời câu hỏi “Thời tiết ở Monticello, Utah như thế nào?”:
Bạn có câu trả lời nào bạn không chắc chắn hoặc muốn khám phá thêm? Truy cập trực tiếp vào công cụ tìm kiếm của Google bên trong giao diện với một cú nhấp chuột.
Bard có thể giúp bạn:
- Tạo ra ý tưởng tiếp thị
- Khám phá các mẹo hữu ích liên quan
- Thay đổi cách viết của bạn
- Dịch tiếng Anh sang nhiều ngôn ngữ
- Tóm tắt văn bản và dữ liệu
- Tạo nội dung (ví dụ: bài viết trang sản phẩm thương mại điện tử)
Khi trích dẫn hoặc bao gồm hình ảnh, Bard liên kết đến nguồn và tài liệu tham khảo. Đây là một tính năng hữu ích mà các chatbot phổ biến khác thiếu.
DALL-E 2: GLIDE
DALL-E 2 là công cụ tạo hình ảnh dựa trên văn bản của OpenAI, sử dụng mô hình multimodal có tên là GLIDE (Guided Language to Image Diffusion for Generation và Editing).
OpenAI sử dụng mô hình GLIDE để cải thiện DALL-E ban đầu. Và cho phép DALL-E 2 có độ phân giải và chất lượng ảnh chân thực cao hơn.
DALL-E 2 tạo ra các hình ảnh AI từ các gợi ý văn bản. Hình ảnh trông giống như những bản phác thảo, minh họa, tranh vẽ và ảnh chụp do con người tạo ra.
Ví dụ, đây là những gì nó tạo ra cho gợi ý “một bức ảnh về con nhím gai nằm trên cỏ”:
Công cụ luôn tạo ra bốn biến thể hình ảnh AI mà nó cho là phù hợp nhất với gợi ý của bạn.
Bạn có thể sử dụng ảnh DALL-E 2 trong bất kỳ nội dung tiếp thị nào. Ví dụ:
- Bài viết trên blog
- Bài viết trên mạng xã hội
- Trang đích
- Email thông báo
- Diễn đàn cộng đồng
Heinz Ketchup thậm chí đã tạo ra một chiến dịch tiếp thị hoàn toàn xung quanh DALL-E 2:
Nguồn ảnh: Creative Bloq
Chiến dịch này thông minh và thú vị đó đã giành được nhiều giải thưởng cho công ty tiếp thị.
Stable Diffusion XL Playground: Stable Diffusion
Stable Diffusion XL là một công cụ tạo hình ảnh AI sử dụng API Stable Diffusion. Đây là một mô hình mã nguồn mở, có nghĩa là mã nguồn của nó có sẵn cho công chúng. Vì vậy, bất kỳ người sáng tạo nào cũng có thể sử dụng khả năng của nó để thiết lập mô hình và xây dựng công cụ.
Đó là lý do tại sao nhiều người dùng tin rằng Midjourney (một công cụ tạo hình ảnh AI phổ biến khác) sử dụng mô hình Stable Diffusion. Nhưng đội ngũ chưa xác nhận điều đó.
Bạn có thể tạo hình ảnh miễn phí bằng Stable Diffusion XL trong Điều kiện chơi trực tuyến của nó. Nhập gợi ý của bạn, chọn phong cách bạn muốn và tạo ra một kết quả.
Ví dụ, đây là những gì nó tạo ra cho “một con ngựa chạy qua khu rừng cây kẹo”:
Bạn muốn có ảnh mà không có dấu bản quyền?
Bạn sẽ cần ứng dụng AI chính thức của Stable Diffusion, DreamStudio.
Tương tự như DALL-E, bạn có thể sử dụng các công cụ của Stable Diffusion để thêm hình ảnh vào bất kỳ tài liệu tiếp thị nào.
Sử dụng AI Models của DPS để Tạo Nội Dung
Không có một mô hình AI “tốt nhất” để tạo hoặc sử dụng các công cụ tiếp thị. Chỉ có mô hình phù hợp nhất cho nhu cầu của bạn.
Và bạn chỉ có thể xác định sở thích của mình bằng cách thử từng cái.
Vì vậy, bắt đầu bằng SEO Writing Assistant, AI Writing Assistant và ContentShake. Tìm hiểu cách các mô hình AI có thể tăng tốc và tối ưu quy trình viết của bạn ngay hôm nay.
