Модель генеративного ИИ

Генеративный ИИ считается следующим поколением искусственного интеллекта, ориентированным на создание нового контента, решений или идей, а не просто на анализ данных, как это происходит сегодня. Базовая модель работы генеративного ИИ называется Большой языковой моделью (LLM).

Это тип языковой модели, которая обучается с использованием методов глубокого обучения на огромных наборах текстовых данных. Эти модели способны генерировать текст, аналогичный человеческому, и выполнять множество задач по обработке естественного языка. Некоторые популярные модели включают GPT-4, разработанную OpenAI, или Bard от Google.

Таким образом, чтобы полностью освоить генеративный ИИ на самом глубоком уровне, компаниям необходимо создавать и обучать большие языковые модели с нуля. В частности, на этапе становления модель можно обучить на больших наборах данных для запоминания языковых правил и структур. На этапе обучения модель начинает выводить связи между словами, фразами, предложениями и различными концепциями, а затем совершенствуется в ходе нескольких этапов, чтобы создать основу для разработки практических приложений генеративного ИИ.

Реальность применения ИИ во Вьетнаме

В настоящее время научно-исследовательские и опытно-конструкторские подразделения генеративного ИИ по всему миру часто предоставляют продукты в той или иной форме, например с открытым исходным кодом, закрытым исходным кодом или с закрытым исходным кодом, но доступные через API и приложения для конечных пользователей.

Благодаря открытому исходному коду, такому как LLaMA (Meta), модель становится общедоступной для разработчиков/сообществ, которые могут ее загружать, использовать, изменять и настраивать. Напротив, закрытый исходный код часто не является общедоступным или предоставляется через протоколы подключения (API), такие как GPT-4 (OpenAI), которые позволяют компаниям интегрировать эту базовую технологию в свои собственные продукты. Такие приложения, как ChatGPT или Bard, представляют собой готовые продукты, к которым конечные пользователи могут легко получить доступ, установить их и использовать для решения конкретных задач.

Во Вьетнаме ряд подразделений запустили генеративные модели ИИ в различных форматах, таких как платформа FPT GenAI для бизнеса, модель с открытым исходным кодом PhoGPT и недавно Zalo AI LLM. До сих пор на вьетнамском рынке не было официально анонсировано ни одного приложения для конечных пользователей, на 100% «сделанного во Вьетнаме».

Вероятно, во Вьетнаме появится аналогичная версия ChatGPT для конечных пользователей, ориентированная на знание вьетнамского языка.

По данным многих источников, VinBigdata, подразделение корпорации Vingroup, вскоре запустит приложение ViGPT — «вьетнамскую версию ChatGPT» для конечных пользователей и предприятий, уделяя особое внимание определенному контенту Вьетнама, такому как культура, история, география, известные люди... Согласно распространенной информации, пользователи могут использовать ограниченную версию ViGPT на вьетнамском языке в веб-интерфейсе, аналогичном ChatGPT. Вероятно, официальное представление продукта состоится 27 декабря 2023 года.

Некоторые подразделения запустили генеративные модели ИИ в разных форматах, но в настоящее время нет приложения для конечных пользователей, на 100% «сделанного во Вьетнаме».

Министерство информации и коммуникаций недавно опубликовало план, направленный на то, чтобы к 2025 году во Вьетнаме появилась как минимум одна вьетнамская технологическая платформа LLM. В плане подчеркивается, что исследования, разработки и применение вьетнамской LLM являются важной, необходимой и значимой задачей. Программа LLM Vietnamese использует отфильтрованные знания и данные по обучению во Вьетнаме по низкой цене для людей, предприятий и организаций во Вьетнаме, чтобы они могли разрабатывать новые приложения.

Вьетнам находится на раннем этапе освоения генеративного ИИ. Запуск вьетнамских приложений, подобных ChatGPT, является хорошим знаком, демонстрирующим усилия отечественных технологических компаний по устранению зависимости от международных продуктов, обеспечению точности информации и минимизации потока данных на зарубежные рынки.