Infographic: dùng chính AI để giải thích ChatGPT, MidJourney là gì

5/2/2023 14:30Phản hồi: 9

Generative AI là một trong các kỹ thuật tạo ra trí thông minh nhân tạo (AI - Artificial Intelligence), trong đó máy tính sẽ sử dụng mô hình deep learning để tạo ra các nội dung từ yêu cầu con người đặt ra, ví dụ âm thanh, chữ viết, video, hình ảnh, vv và vv. Trong Infographic này, tác giả sử dụng chính AI để giải thích Generative AI là gì.

[IMG]

9 bình luận

Xu hướng

tieutangbuongbinh

VIP

một năm

Deep Mind... có phải chuyên về y khoa không nhỉ nghe tên quen quen

vunt

TÍCH CỰC

một năm

@tieutangbuongbinh ko nhé cụ, nó là một trong AI thuộc dạng chuyên sâu vế trí tuệ nhân tạo tương tự con người nhất, Google mua lại Deepmind sau đó chuyên cho nó đi đánh cờ Vua 😆.

Sau đó Google làm gì với nó, em cũng chịu!

para-hạ-sốt

VIP

một năm

Nhập yêu cầu: xoá bỏ tình trạng sai chính tả ở tinh tế => Ứng dụng thực tế: sa thải admin+mod tinh tế 😁

ToànTele

VIP

một năm

Nhiều bài về AI quá.
Em ChatGPT nổi quá với cả em vẽ tranh trên discord nữa.
Ae nào cần tạo accGPT lh m nhé:0989911912

huyhoangjo

TÍCH CỰC

một năm

@Manhtoan112 Giá tn bạn

terminalh2t3

ĐẠI BÀNG

một năm

Mình làm AI, mình cũng thỉnh thoảng đi giải thích AI cho các bạn sinh viên. Mình cần có một số đính chính cho đúng vì cách giải thích này được tạo ra từ AI. Nó có thể gây nhầm lẫn và hiểu sai.

1. Huấn luyện 24/7 (with access to these technology day-by-day): cả bản dịch lẫn bản gốc có vấn đề. AI không được huẩn luyện day by day hay 24/7 đâu. Giả sử như ChatGPT ở mỗi phiên bản tăng thêm, mình nhớ hiện tại là phiên bản (20 hoặc gần gần 20), mỗi phiên bản này là một lần update bằng việc huấn luyện mô hình AI với các dữ liệu mới. Mỗi lần huấn luyện mô hình này rất đắt đỏ, đơn cử như việc bọn mình huấn luyện mô hình tạo ra ảnh nhỏ hơn rất nhiều so với DALLE-2 thì đã mất khoảng 3000$ rồi.

2. Database: Từ này không sai nhưng có thể gây nhầm lẫn. Mọi dữ liệu cần databases để lưu trữ nó. Điều dễ gây nhầm lẫn là hình vẽ ấy: bạn tác giả vẽ như kiểu database + nhập yêu cầu người dùng => trả lời đáp án. No no, sau khi mô hình AI được đào tạo xong, nó không còn cần tới access từ database nữa mọi người ạ. Nó giống con người khi học thì mình có 1 đống sách để tra cứu, còn khi đi thi thì không được mang sách vào phòng thi ấy =)).

portfoliovn

ĐẠI BÀNG

một năm

terminalh2t3 đã nói: ↑

Mình làm AI, mình cũng thỉnh thoảng đi giải thích AI cho các bạn sinh viên. Mình cần có một số đính chính cho đúng vì cách giải thích này được tạo ra từ AI. Nó có thể gây nhầm lẫn và hiểu sai.

1. Huấn luyện 24/7 (with access to these technology day-by-day): cả bản dịch lẫn bản gốc có vấn đề. AI không được huẩn luyện day by day hay 24/7 đâu. Giả sử như ChatGPT ở mỗi phiên bản tăng thêm, mình nhớ hiện tại là phiên bản (20 hoặc gần gần 20), mỗi phiên bản này là một lần update bằng việc huấn luyện mô hình AI với các dữ liệu mới. Mỗi lần huấn luyện mô hình này rất đắt đỏ, đơn cử như việc bọn mình huấn luyện mô hình tạo ra ảnh nhỏ hơn rất nhiều so với DALLE-2 thì đã mất khoảng 3000$ rồi.

2. Database: Từ này không sai nhưng có thể gây nhầm lẫn. Mọi dữ liệu cần databases để lưu trữ nó. Điều dễ gây nhầm lẫn là hình vẽ ấy: bạn tác giả vẽ như kiểu database + nhập yêu cầu người dùng => trả lời đáp án. No no, sau khi mô hình AI được đào tạo xong, nó không còn cần tới access từ database nữa mọi người ạ. Nó giống con người khi học thì mình có 1 đống sách để tra cứu, còn khi đi thi thì không được mang sách vào phòng thi ấy =)).

@terminalh2t3 Bài viết rất hay.

Nhân tiện, "neural network" nghĩa là "mạng nơ-ron" rồi, nhưng lại ghi thêm "mạng neural network" thi dư thừa.

terminalh2t3

ĐẠI BÀNG

một năm

@portfoliovn @portfoliovn Hợp lý ạ.

hitman88

ĐẠI BÀNG

một năm

đây là mớ hình mình kêu AI của Midjourney tạo ra: bạn thêm cụm "ultra realistic" sau mỗi cụm từ mô tả
ví dụ cái đầu rắn mình ghi là /imagine snake evil face with red eyes ultra realistic