GitHub Copilot và Cursor AI: Đâu Là Trợ Lý Lập Trình AI Tốt Nhất 2025?

GitHub Copilot và Cursor AI
GitHub Copilot và Cursor AI

Trong giới lập trình ngày nay, trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần trở thành người bạn đồng hành đáng tin cậy của các nhà phát triển. Hai trong số những trợ lý lập trình AI nổi bật hiện nay là GitHub CopilotCursor AI. Mỗi công cụ mang đến những trải nghiệm độc đáo, hỗ trợ lập trình viên viết mã hiệu quả và sáng tạo hơn. Hãy cùng khám phá và so sánh chi tiết hai trợ lý này để tìm ra lựa chọn phù hợp nhất cho bạn.

Sự phát triển của AI đã mở ra những chân trời mới trong lĩnh vực lập trình. Từ việc tự động hoàn thành mã đến gợi ý cấu trúc phức tạp, AI đang giúp lập trình viên tiết kiệm thời gian và giảm thiểu sai sót. Trong bối cảnh đó, GitHub Copilot và Cursor AI xuất hiện như những giải pháp hàng đầu, mang đến những tính năng hỗ trợ mạnh mẽ và linh hoạt.

Tổng quan về GitHub Copilot

Github Copilot
Github Copilot
  • Lịch sử phát triển và nhà phát triển

    GitHub Copilot là sản phẩm hợp tác giữa GitHub và OpenAI, ra mắt vào năm 2021. Với sự kết hợp giữa kho mã nguồn phong phú của GitHub và mô hình ngôn ngữ tiên tiến của OpenAI, Copilot nhanh chóng trở thành công cụ hỗ trợ đắc lực cho lập trình viên.

  • Các tính năng chính

    • Hoàn thành mã tự động: Copilot cung cấp gợi ý mã theo ngữ cảnh, giúp lập trình viên viết mã nhanh chóng và chính xác.

    • Hỗ trợ đa ngôn ngữ lập trình: Từ Python, JavaScript đến Ruby và Go, Copilot đáp ứng nhu cầu của nhiều lập trình viên với đa dạng ngôn ngữ.

    • Tích hợp sâu với Visual Studio Code: Copilot hoạt động mượt mà trong môi trường Visual Studio Code, mang lại trải nghiệm liền mạch cho người dùng.

  • Ưu điểm

    • Gợi ý mã chính xác và phù hợp ngữ cảnh: Dựa trên ngữ cảnh hiện tại, Copilot đưa ra các gợi ý mã phù hợp, giúp tiết kiệm thời gian và công sức.

    • Học hỏi từ cộng đồng mã nguồn mở: Với quyền truy cập vào kho mã nguồn mở khổng lồ trên GitHub, Copilot liên tục cập nhật và cải thiện khả năng gợi ý.

  • Nhược điểm

    • Gợi ý đôi khi không chính xác: Mặc dù mạnh mẽ, nhưng đôi khi Copilot có thể đưa ra các gợi ý không phù hợp hoặc lỗi thời.

    • Vấn đề về bảo mật và bản quyền: Sử dụng mã gợi ý từ Copilot có thể dẫn đến lo ngại về bản quyền và bảo mật, đặc biệt khi mã được lấy từ các nguồn không rõ ràng.

Tổng quan về Cursor AI

Cursor AI
Cursor AI
  • Giới thiệu về công cụ và nhà phát triển

    Cursor AI là một môi trường phát triển tích hợp (IDE) được tăng cường bởi AI, phát triển bởi Anysphere Inc. Được xây dựng dựa trên Visual Studio Code, Cursor mang đến trải nghiệm lập trình mới mẻ với sự hỗ trợ mạnh mẽ từ AI.  Nằm trong top 15 AI dược đề xuất mạnh nhất hiện nay

  • Các tính năng nổi bật

    • Hoàn thành mã đa dòng: Cursor có khả năng gợi ý và hoàn thành nhiều dòng mã cùng lúc, giúp tăng tốc quá trình phát triển.

    • Tạo mã tự động với Composer: Composer của Cursor có thể tạo ra toàn bộ ứng dụng dựa trên mô tả, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình trong cùng một dự án.

    • Chức năng chat nhận biết ngữ cảnh: Tính năng chat của Cursor có khả năng hiểu ngữ cảnh và hỗ trợ cả hình ảnh, giúp lập trình viên dễ dàng tương tác và nhận gợi ý từ AI.

  • Ưu điểm

    • Tích hợp AI sâu sắc: Cursor không chỉ là một công cụ hỗ trợ mà còn là một trình soạn thảo mã với AI tích hợp, mang lại trải nghiệm liền mạch cho người dùng.

    • Khả năng tùy chỉnh cao: Người dùng có thể tùy chỉnh và mở rộng chức năng của Cursor theo nhu cầu cá nhân.

  • Nhược điểm

    • Cộng đồng người dùng còn hạn chế: So với các công cụ khác, Cursor vẫn đang trong giai đoạn phát triển và có cộng đồng người dùng nhỏ hơn.

    • Tài liệu hướng dẫn chưa phong phú: Do mới ra mắt, tài liệu và hướng dẫn sử dụng Cursor có thể chưa đáp ứng đầy đủ nhu cầu của người dùng.

So sánh chi tiết GitHub Copilot và Cursor AI

  • Hiệu suất và độ chính xác

    • GitHub Copilot: Được phát triển bởi GitHub và OpenAI, Copilot cung cấp gợi ý mã theo ngữ cảnh, giúp lập trình viên viết mã nhanh chóng và chính xác. Tuy nhiên, đôi khi Copilot có thể đưa ra các gợi ý không phù hợp hoặc lỗi thời.

    • Cursor AI: Là một môi trường phát triển tích hợp (IDE) được tăng cường bởi AI, Cursor cung cấp gợi ý mã chính xác và phù hợp với ngữ cảnh, đặc biệt hữu ích trong việc sửa lỗi và cập nhật API. Tuy nhiên, do còn mới, Cursor có thể gặp phải các gợi ý không chính xác hoặc không đầy đủ.

  • Khả năng tích hợp và hỗ trợ môi trường phát triển

    • GitHub Copilot: Tích hợp sâu với Visual Studio Code và các IDE khác như Neovim và JetBrains, hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình phổ biến, mang lại trải nghiệm liền mạch cho người dùng.

    • Cursor AI: Được xây dựng dựa trên Visual Studio Code, Cursor mang đến trải nghiệm lập trình mới mẻ với sự hỗ trợ mạnh mẽ từ AI. Tuy nhiên, do còn mới, khả năng tích hợp của Cursor có thể chưa đa dạng bằng Copilot.

  • Giá cả và mô hình kinh doanh

    • GitHub Copilot: Cung cấp gói dịch vụ với giá 10 USD/tháng hoặc 100 USD/năm cho cá nhân. Các sinh viên và chủ sở hữu dự án mã nguồn mở nổi bật có thể được sử dụng miễn phí.

    • Cursor AI: Hiện tại, Cursor cung cấp phiên bản miễn phí và phiên bản Pro với giá 20 USD/tháng, mang lại hiệu năng và tính năng vượt trội.

Bảng so sánh GitHub Copilot và Cursor AI

Tiêu chí GitHub Copilot Cursor AI
Độ chính xác Gợi ý mã chính xác theo ngữ cảnh, nhưng đôi khi lỗi thời Gợi ý chính xác, hỗ trợ tốt trong sửa lỗi và cập nhật API
Khả năng tích hợp Hỗ trợ Visual Studio Code, Neovim, JetBrains, v.v. Dựa trên Visual Studio Code, nhưng tích hợp chưa đa dạng
Hiệu suất Nhanh, nhưng đôi khi đưa ra mã không tối ưu Gợi ý tối ưu hơn trong một số trường hợp
Ngôn ngữ lập trình Hỗ trợ nhiều ngôn ngữ phổ biến Chủ yếu hỗ trợ JavaScript, Python và một số ngôn ngữ khác
Khả năng tự học Học từ dữ liệu mã nguồn mở trên GitHub Sử dụng AI để học từ code người dùng
Giá cả 10 USD/tháng hoặc 100 USD/năm (miễn phí cho sinh viên, dự án mã nguồn mở) 20 USD/tháng cho bản Pro, có bản miễn phí
Đối tượng phù hợp Lập trình viên muốn một công cụ ổn định, nhiều tính năng Những ai thích thử nghiệm môi trường phát triển mới
Hạn chế Đôi khi gợi ý mã cũ, chưa tối ưu Chưa phổ biến bằng Copilot, có thể gặp lỗi nhỏ

Kết luận

Cả  GitHub Copilot và Cursor AI đều là những trợ lý lập trình AI mạnh mẽ, mang lại nhiều lợi ích cho lập trình viên. Nếu bạn đang tìm kiếm một công cụ đã được kiểm chứng, tích hợp tốt với nhiều IDE và có cộng đồng người dùng rộng rãi, GitHub Copilot là lựa chọn phù hợp. Ngược lại, nếu bạn muốn trải nghiệm một môi trường phát triển tích hợp với AI, cung cấp các tính năng tiên tiến và không ngại thử nghiệm công cụ mới, Cursor AI đáng để xem xét. Việc lựa chọn giữa hai công cụ này phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể và ngân sách của bạn.

Grok3: Bước nhảy vọt của AI với dữ liệu thời gian thực và hiệu suất vượt trội

Grok, đặc biệt là phiên bản Grok 3 mới nhất, đã trở thành một trong những cái tên nổi bật trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) nhờ sự phát triển vượt bậc và những tuyên bố táo bạo từ công ty xAI của Elon Musk. Trong bài blog này, chúng ta sẽ khám phá Grok là gì, cách nó hoạt động, và đặc biệt là những điểm nổi bật của Grok 3 so với các mô hình AI khác như ChatGPT của OpenAI, DeepSeek, và Gemini của Google. Bài viết sẽ cung cấp một cái nhìn toàn diện về Grok 3, từ hiệu suất, tính năng, cho đến những hạn chế và tiềm năng trong tương lai.

Grok 3 Beta — Kỷ nguyên của các tác nhân lý luận. Ảnh: x.ai

Tổng quan về Grok

Grok là một chatbot trí tuệ nhân tạo (AI) được phát triển bởi xAI, một công ty do Elon Musk thành lập. Được giới thiệu lần đầu vào tháng 11 năm 2023, Grok nhanh chóng thu hút sự chú ý nhờ khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tích hợp sâu vào các nền tảng như X (trước đây là Twitter) và xe điện Tesla. Tên “Grok” được lấy cảm hứng từ tiểu thuyết khoa học viễn tưởng “Stranger in a Strange Land” của Robert A. Heinlein, trong đó “grok” có nghĩa là hiểu sâu sắc và trực quan về một điều gì đó. Điều này phản ánh mục tiêu của Grok: cung cấp những câu trả lời sâu sắc, có ngữ cảnh và hiểu biết sâu rộng về các chủ đề mà người dùng quan tâm, nổi bật với tính hài hước và khả năng trả lời các câu hỏi nhạy cảm. Theo thông tin từ trang web chính thức của xAI, Grok được thiết kế để trở thành một trợ lý AI có khả năng trò chuyện, hỗ trợ người dùng trong nhiều tác vụ khác nhau, từ trả lời câu hỏi đơn giản đến tạo nội dung phức tạp.

Grok được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu văn bản và mã code, cho phép nó xử lý nhiều loại yêu cầu khác nhau. Một điểm đặc biệt của Grok so với các mô hình AI khác là khả năng truy cập thông tin thời gian thực thông qua nền tảng X (trước đây là Twitter). Theo bài đăng trên blog của xAI ngày 17 tháng 2 năm 2025, tính năng này giúp Grok cung cấp câu trả lời cập nhật và chính xác về các sự kiện hiện tại, một lợi thế mà không phải mô hình AI nào cũng có.

Grok 3: Bước tiến vượt bậc

Vào ngày 18 tháng 2 năm 2025, xAI công bố phiên bản mới nhất của mô hình AI của mình, Grok-3. Theo Elon Musk, Grok-3 được thiết kế để vượt trội so với các mô hình AI hiện có, với sức mạnh tính toán gấp 10 lần so với phiên bản tiền nhiệm, được huấn luyện trên một tập dữ liệu khổng lồ và sử dụng tài nguyên tính toán tiên tiến trên siêu máy tính Colossus bao gồm 100.000 GPU Nvidia H100. Điều này cho phép Grok-3 xử lý các tác vụ phức tạp trong lĩnh vực toán học, khoa học và lập trình một cách hiệu quả hơn.

Elon Mush va xAi livestream ra mat Grok3

Elon Musk và các thành viên xAI trong buổi livestream giới thiệu Grok 3. Video: https://x.com/xai/status/1891699715298730482

Một trong những điểm nổi bật của Grok 3 là khả năng suy luận (reasoning). Nó có thể thực hiện suy luận từng bước, rất hữu ích cho các tác vụ đòi hỏi tư duy logic hoặc giải quyết vấn đề. Theo báo cáo benchmark trên AI Benchmarks Hub, Grok 3 Reasoning Beta và Grok 3 mini Reasoning đã vượt qua các mô hình khác trong cuộc thi toán học AIME 2025 khi được cung cấp nhiều thời gian suy nghĩ hơn. Tính năng này tương tự như các mô hình khác như o1 của OpenAI và R1 của DeepSeek, nhưng Grok 3 được cho là vượt trội hơn trong một số bài kiểm tra cụ thể. Ngoài ra, thêm điều thú vị nữa là Grok 3 có thể tạo trò chơi trực tuyến và hiểu hình ảnh, mở rộng ứng dụng vượt xa văn bản.

Các phiên bản của Grok 3

Grok 3 có nhiều phiên bản khác nhau nhằm phục vụ các nhu cầu tính toán và tối ưu chi phí:

  • Grok 3 (Think): Là phiên bản tập trung vào suy luận sâu, được huấn luyện bằng học tăng cường để tối ưu hóa khả năng giải quyết vấn đề. Với việc sử dụng sức mạnh tính toán cao, Grok 3 (Think) có thể dành thời gian suy nghĩ lâu hơn, kiểm tra lại kết quả và tối ưu cách tiếp cận bài toán. Trong bài kiểm tra AIME 2025, Grok 3 (Think) đạt 93.3%, cao hơn nhiều so với các đối thủ khác.
  • Grok 3 Mini (Think): Đây là phiên bản tối ưu chi phí, có thể thực hiện suy luận một cách hiệu quả mà không yêu cầu quá nhiều tài nguyên tính toán. Grok 3 Mini (Think) đạt 95.8% trong AIME 2024, cho thấy khả năng cạnh tranh mạnh mẽ với các mô hình lớn hơn trong các bài toán STEM yêu cầu suy luận logic.
  • Grok 3 tiêu chuẩn: Phiên bản này cân bằng giữa hiệu suất và chi phí, cung cấp khả năng xử lý mạnh mẽ mà không cần mức tính toán cao như Grok 3 (Think).

So sánh Grok 3 với các mô hình AI khác

Để hiểu rõ hơn về vị thế của Grok 3 trong làng AI, chúng ta cần so sánh nó với các mô hình hàng đầu hiện nay như ChatGPT của OpenAI, DeepSeek, và Gemini của Google.

Hiệu suất và benchmark

Grok-3 được xAI tuyên bố là “AI thông minh nhất trên Trái Đất”. Cả hai mô hình vẫn đang trong quá trình huấn luyện, nhưng đã cho thấy hiệu suất ấn tượng qua nhiều bài kiểm tra. Grok 3 cho các kết quả vượt trội so với các mô hình khác như GPT-4o, Gemini và DeepSeek-V3. 

Các phiên bản beta cho các kết quả đánh giá ấn tượng

Các phiên bản beta cho các kết quả đánh giá ấn tượng. Ảnh: https://x.ai/blog/grok-3

Khi tắt chế độ suy luận bị tắt, Grok 3 cung cấp phản hồi tức thì với chất lượng cao. Grok 3 đạt kết quả hàng đầu trong các bài kiểm tra học thuật đa dạng dành cho mô hình không sử dụng suy luận, bao gồm: kiến thức khoa học ở cấp độ sau đại học (GPQA), kiến thức tổng quát (MMLU-Pro), bài toán thi đấu toán học (AIME). Ngoài ra, Grok 3 còn vượt trội trong các nhiệm vụ hiểu hình ảnh (MMMU) và hiểu video (EgoSchema).

Grok 3 dẫn đầu trong các bài kiểm tra học thuật cho mô hình không sử dụng suy luận.

Grok 3 dẫn đầu trong các bài kiểm tra học thuật cho mô hình không sử dụng suy luận. Ảnh: https://x.ai/blog/grok-3

Grok-3 của xAI (tên mã là “chocolate”) là mô hình số 1 trong bảng xếp hạng Chatbot Arena. Bảng xếp hạng này có ý nghĩa quan trọng vì Grok-3 là mô hình đầu tiên vượt qua số điểm 1400, lập kỷ lục mới về hiệu suất chatbot AI.

Grok 3 đạt điểm Elo 1402 theo đánh giá trên Chatbot Arena, vượt trội so với nhiều mô hình khác. Ảnh: https://x.ai/blog/grok-3

Với thành tựu này, xAI đã định vị Grok-3 là công ty dẫn đầu trong lĩnh vực AI, nhưng sự cạnh tranh từ OpenAI, Google và DeepSeek vẫn còn khốc liệt. Giai đoạn tiếp theo sẽ bao gồm những cải tiến về khả năng suy luận, ứng dụng thực tế và những đổi mới do AI thúc đẩy như chơi game .

Sự thống trị của Grok-3 trong Chatbot Arena đánh dấu bước ngoặt trong cuộc đua AI — và xAI hiện đang dẫn đầu.

Grok 3 thống trí trên bảng xếp hạng của Chatbot Arena

 Grok 3 thống trí trên bảng xếp hạng của Chatbot Arena ở tất cả các hạng mục. Nguồn: https://lmarena.ai/?leaderboard

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng các benchmark này chỉ phản ánh một phần của hiệu suất tổng thể. Trong thực tế, trải nghiệm người dùng có thể khác nhau tùy thuộc vào từng tác vụ cụ thể. Ví dụ, trong một số bài kiểm tra về khả năng tạo nội dung sáng tạo, Grok 3 được cho là vượt trội hơn Claude 3.5 Sonnet của Anthropic, nhưng lại gặp khó khăn trong việc xử lý các tình huống đạo đức phức tạp, theo đánh giá từ MIT Technology Review ngày 22 tháng 2 năm 2025.

Tính năng độc đáo

Grok 3, phiên bản mới nhất, mở rộng quy mô lên 1.2 nghìn tỷ tham số, vượt xa phiên bản trước (800 tỷ). Cải tiến đáng chú ý là cơ chế kích hoạt thưa thớt (sparse activation), chỉ 30% neuron hoạt động mỗi tác vụ, giúp giảm 50% chi phí suy luận. Grok 3 còn thể hiện ưu thế trong các bài đánh giá lập luận phức tạp, đạt 82.5% trên MMLU (Hiểu đa nhiệm), vượt GPT-4 (80.1%). Dữ liệu đa ngôn ngữ từ X cũng giúp nó cải thiện 35% hiệu suất xử lý đa ngôn ngữ.

Giao diện màn hình Grok đơn giản nhưng có nhiều tính năng độc đáo

Giao diện màn hình Grok đơn giản nhưng có nhiều tính năng độc đáo. Ảnh: grok.com

Grok 3 sở hữu một số tính năng độc đáo mà các mô hình khác không có hoặc chưa phát triển đầy đủ:

  • DeepSearch: Đây là một công cụ nghiên cứu tích hợp, cho phép Grok 3 đọc, tổng hợp và kiểm chứng thông tin từ internet trước khi trả lời. Tính năng này tương tự như Perplexity nhưng được tối ưu hóa hơn, giúp cung cấp câu trả lời chi tiết và đáng tin cậy.
  • Think Mode: Khi kích hoạt, Grok 3 sẽ hiển thị quá trình suy luận từng bước, giúp người dùng hiểu rõ hơn về cách nó đưa ra câu trả lời. Điều này rất hữu ích cho các tác vụ đòi hỏi sự minh bạch và logic chặt chẽ.
  • Big Brain Mode: Chế độ này cho phép Grok 3 sử dụng thêm tài nguyên tính toán để xử lý các tác vụ phức tạp, chẳng hạn như phân tích dữ liệu lớn hoặc thực hiện các phép tính phức tạp. Điều này làm cho Grok 3 trở thành một công cụ mạnh mẽ cho nghiên cứu và lập trình nâng cao.
  • Hiểu hình ảnh và tạo nội dung: Grok-3 có khả năng phân tích hình ảnh, mở rộng ứng dụng sang lĩnh vực đa phương tiện
  • Truy cập thông tin thời gian thực: Nhờ tích hợp với nền tảng X, Grok 3 có thể truy cập và sử dụng thông tin cập nhật từ các bài đăng công khai, giúp nó cung cấp câu trả lời về các sự kiện hiện tại một cách nhanh chóng và chính xác.

Trong khi đó, ChatGPT của OpenAI nổi tiếng với khả năng trò chuyện tự nhiên và linh hoạt, nhưng không có khả năng truy cập thông tin thời gian thực trực tiếp như Grok 3. DeepSeek và Gemini cũng có những điểm mạnh riêng, nhưng chưa có tính năng tích hợp thông tin thời gian thực tương tự.

  • So với GPT-4: Dù GPT-4 có 1.7 nghìn tỷ tham số và kiến thức rộng hơn, Grok3 đạt hiệu suất tương đương với ít hơn 30% tài nguyên tính toán nhờ kiến trúc MoE (OpenAI, 2023). Trong các câu hỏi thời gian thực, Grok3 vượt GPT-4 tới 15% nhờ dữ liệu live từ X. 
  • So với Claude 2: Claude 2 của Anthropic tập trung vào đạo đức AI (Constitutional AI), nhưng Grok3 phù hợp hơn cho tương tác khách hàng nhờ tính hài hước và tốc độ.
  • So với Gemini: Gemini có khả năng xử lý đa phương tiện mạnh, nhưng Grok3 tận dụng dữ liệu X để phân tích mạng xã hội, dự đoán xu hướng chính xác hơn.
  • So với DeepSeek: DeepSeek, một đối thủ từ Trung Quốc, cũng cạnh tranh mạnh, nhưng Grok-3 được xAI tuyên bố vượt trội trong các bài kiểm tra

Bảng so sánh dưới đây tóm tắt so sánh Grok 3 với các mô hình khác.

Tiêu chí Grok-3 ChatGPT (GPT-4o) Google Gemini DeepSeek V3
Suy luận Xuất sắc, có “Think”, “Big Brain” Tốt Tốt Tốt
Dữ liệu thời gian thực Có, từ X Không Có, hạn chế Không
Hiểu hình ảnh Xuất sắc
Chi phí 22 USD/tháng (Premium+) 20 USD/tháng (Plus) Miễn phí/đăng ký Miễn phí (open-source)
Truy cập X, ứng dụng riêng Web, ứng dụng Web, ứng dụng Web

Trải nghiệm người dùng và khả năng tiếp cận

Grok 3 hiện chỉ cho người dùng có đăng ký X Premium+, với mức giá 30 USD/tháng hoặc 300 USD/năm cho gói SuperGrok, theo bài viết trên Engadget ngày 24 tháng 2 năm 2025. Điều này có nghĩa là không phải ai cũng có thể sử dụng nó một cách miễn phí, một hạn chế đối với những người không muốn trả phí cho dịch vụ. Trong khi đó, ChatGPT của OpenAI có phiên bản miễn phí và các gói trả phí với nhiều tính năng khác nhau, giúp nó dễ tiếp cận hơn với đa dạng người dùng.

Grok 3 được tích hợp chặt chẽ với nền tảng X

Ngoài ra, Grok 3 được tích hợp chặt chẽ với nền tảng X, điều này mang lại lợi thế về thông tin thời gian thực nhưng cũng có thể là một hạn chế nếu người dùng không sử dụng X hoặc không quen thuộc với nền tảng này.

Hạn chế và điểm yếu

Mặc dù có nhiều ưu điểm, Grok 3 cũng có những hạn chế nhất định. 

  • Khả năng tùy chỉnh: So với ChatGPT hoặc Claude, Grok 3 có ít tùy chọn tùy chỉnh hơn, điều này có thể làm giảm tính linh hoạt của nó trong một số trường hợp sử dụng cụ thể.
  • Hài hước và tính cách: Một số người dùng cho biết Grok 3 gặp khó khăn trong việc tạo ra các câu trả lời hài hước hoặc sáng tạo, thường lặp lại các trò đùa cũ giống như các mô hình AI khác.
  • Xử lý tài liệu: Grok 3 hiện không thể đọc tài liệu trực tiếp, một tính năng mà nhiều mô hình cạnh tranh đã có. Điều này có thể là một bất lợi cho các tác vụ yêu cầu phân tích tài liệu chi tiết.
  • Giá cả: Với mức giá 30 USD/tháng hoặc 300 USD/năm cho gói SuperGrok, Grok 3 có thể đắt đỏ so với một số người dùng, đặc biệt khi so sánh với các mô hình có phiên bản miễn phí hoặc giá rẻ hơn.
  • Thiên kiến dữ liệu: Nghiên cứu của MIT chỉ ra Grok có tỷ lệ thiên vị chính trị cao hơn 22% do phụ thuộc vào dữ liệu X.
  • Thông tin sai lệch: Dữ liệu thời gian thực có thể lan truyền tin giả. xAI đã bổ sung lớp kiểm chứng hai bước, giảm 35% rủi ro này.

Một số người dùng đã báo cáo rằng Grok 3 đôi khi gặp vấn đề với việc tạo ra các trích dẫn hoặc URL giả mạo, một vấn đề phổ biến với các mô hình AI. Điều này cho thấy rằng mặc dù Grok 3 mạnh mẽ, nó vẫn chưa hoàn hảo và cần được cải thiện thêm.

Tiềm năng và triển vọng tương lai

xAI đặt mục tiêu sử dụng Grok để thúc đẩy khám phá khoa học, với Grok-3 có khả năng hỗ trợ nghiên cứu phức tạp nhờ khả năng suy luận mạnh mẽ.

Sự ra mắt của Grok 3 không chỉ là một bước tiến cho xAI mà còn là một minh chứng cho sự cạnh tranh ngày càng gay gắt trong ngành AI. Với việc các công ty như xAI, OpenAI, DeepSeek và Google liên tục đẩy mạnh ranh giới của công nghệ AI, chúng ta có thể mong đợi những cải tiến nhanh chóng và đột phá trong tương lai gần.

Một trong những điểm đáng chú ý là tốc độ phát triển của Grok 3. Được xây dựng chỉ trong 122 ngày với sự hỗ trợ của một trong những cụm GPU lớn nhất thế giới, Grok 3 cho thấy rằng với nguồn lực tính toán khổng lồ và một đội ngũ tài năng, các công ty có thể rút ngắn đáng kể thời gian phát triển các mô hình AI tiên tiến.

Ngoài ra, việc xAI cam kết mã nguồn mở cho các phiên bản trước đó của Grok (như Grok 2 sẽ được mã nguồn mở sau khi Grok 3 hoàn thiện) cũng là một điểm đáng khen ngợi. Điều này có thể thúc đẩy sự phát triển cộng đồng và cải tiến liên tục cho các mô hình AI.

Tuy nhiên, câu hỏi đặt ra là liệu Grok 3 có thực sự là “AI thông minh nhất thế giới” như Elon Musk tuyên bố hay không. Dựa trên các đánh giá từ các chuyên gia AI như Andrej Karpathy, Grok 3 có hiệu suất tương đương với các mô hình hàng đầu khác như o1-pro của OpenAI và DeepSeek-R1, nhưng vẫn còn một số điểm yếu cần cải thiện. Do đó, mặc dù Grok 3 là một bước tiến đáng kể, nó chưa chắc đã là lựa chọn tốt nhất cho mọi trường hợp sử dụng.

Kết luận

Grok 3 là một mô hình AI mạnh mẽ với nhiều tính năng tiên tiến như khả năng suy luận, truy cập thông tin thời gian thực, và các chế độ xử lý đặc biệt như DeepSearch và Big Brain Mode. Nó vượt trội so với các mô hình khác trong một số benchmark cụ thể, đặc biệt là trong các tác vụ lập trình và giải quyết vấn đề logic. Tuy nhiên, nó cũng có những hạn chế như thiếu khả năng tùy chỉnh, giá cả cao, và một số vấn đề về độ chính xác trong việc tạo trích dẫn.

Trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt của ngành AI, Grok 3 đã chứng minh rằng nó là một đối thủ đáng gờm, nhưng liệu nó có thể duy trì vị thế dẫn đầu hay không còn phụ thuộc vào sự phát triển liên tục và khả năng khắc phục các điểm yếu hiện tại. Đối với người dùng, việc lựa chọn giữa Grok 3 và các mô hình khác như ChatGPT, DeepSeek, hay Gemini sẽ phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của họ, từ khả năng truy cập thông tin thời gian thực đến độ linh hoạt và giá cả.

Hướng Dẫn Xây Dựng AI Agents (Tác Nhân AI) Hiệu Quả

Hướng Dẫn Xây Dựng AI Agents (Tác Nhân AI) Hiệu Quả

Xin chào, tôi là Thu Trang, đến từ công ty Scuti JSC!

Bạn có đang gặp khó khăn trong việc tự động hóa công việc?

Bạn đã bao giờ ước mình có một trợ lý ảo có thể tự động hóa mọi tác vụ, từ trả lời email, đặt lịch hẹn đến phân tích dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định?

Với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI), điều này không còn là viễn cảnh xa vời. AI Agents (tác nhân AI) chính là công nghệ đứng sau những trợ lý thông minh, giúp nâng cao hiệu suất làm việc và tối ưu hóa quy trình vận hành trong nhiều lĩnh vực.

Tuy nhiên, xây dựng một AI Agent hiệu quả không phải chuyện đơn giản. Để có thể tự động hóa thực sự và thích nghi linh hoạt, AI Agent cần được thiết kế với kiến trúc phù hợp, tích hợp công nghệ tiên tiến và áp dụng các phương pháp huấn luyện hiện đại.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng khám phá tất tần tật về AI Agents, từ khái niệm cơ bản đến các kỹ thuật nâng cao để tạo ra một “trợ lý ảo” đắc lực nhé!

AI Agents: “Trợ Lý Ảo” Thông Minh Cho Mọi Tác Vụ

AI Agents: "Trợ Lý Ảo" Thông Minh Cho Mọi Tác Vụ

AI Agents là gì? Khác gì với Chatbot?

AI Agents, hay tác nhân AI, là các chương trình máy tính có khả năng tự động thực hiện các hành động dựa trên dữ liệu đầu vào và mục tiêu được xác định trước. Chúng có thể tương tác với môi trường, thu thập thông tin, đưa ra quyết định và thực hiện các tác vụ mà không cần sự can thiệp trực tiếp của con người.

Điểm khác biệt lớn nhất giữa AI Agent và chatbot truyền thống là khả năng *hành động*. Chatbot thường chỉ giới hạn trong việc trả lời các câu hỏi dựa trên kịch bản có sẵn. Trong khi đó, AI Agent có thể chủ động thực hiện các tác vụ (đặt lịch hẹn, gửi email, tìm kiếm thông tin, tương tác hệ thống) và “học” / “thích nghi” tốt hơn nhờ kỹ thuật học máy và NLP. Ví dụ: AI Agent có thể tự động trả lời email (theo nội dung/ngữ cảnh), lên lịch họp (dựa trên lịch trình), phân tích dữ liệu, hoặc tự động hóa quy trình. Chatbot thường dựa trên quy tắc, còn AI Agent học từ dữ liệu và cải thiện theo thời gian.

Các loại AI Agents

Phân loại theo khả năng, kiến trúc, số lượng:

  • Theo khả năng:
    • Autonomous Agents (Tác nhân tự trị): Hoạt động độc lập, tự quyết định và hành động (ví dụ: robot hút bụi – *suy luận* từ các nguồn).
    • Semi-autonomous Agents (Tác nhân bán tự trị): Cần can thiệp ở mức độ nào đó (ví dụ: hệ thống gợi ý – *suy luận*).
  • Theo kiến trúc:
    • Reactive Agents (Tác nhân phản ứng): Phản ứng trực tiếp với kích thích, nhanh nhưng không có khả năng lập kế hoạch.
    • Deliberative Agents (Tác nhân suy luận): Có khả năng lập kế hoạch, suy luận, chậm hơn nhưng linh hoạt.
    • Hybrid Agents (Tác nhân lai): Kết hợp phản ứng và suy luận.
  • Theo số lượng:
    • Single-agent Systems (Đơn tác nhân): Một AI Agent.
    • Multi-agent Systems (Đa tác nhân): Nhiều AI Agents tương tác, hợp tác.

Ví dụ về AI Agents

Ứng dụng:

  • Hỗ trợ khách hàng: Trả lời câu hỏi, giải quyết vấn đề, chuyển tiếp.
  • Tự động hóa quy trình: Xử lý đơn hàng, quản lý kho, theo dõi dự án.
  • Game: Tạo NPC thông minh.
  • Nghiên cứu: Phân tích dữ liệu, mô phỏng.
  • Marketing/bán hàng: Cá nhân hóa, gửi email, đề xuất.
  • Y tế: Hỗ trợ chẩn đoán, theo dõi, tư vấn.

Ví dụ về AI Agents

Lợi ích vượt trội của AI Agents

  • Tự động hóa: Giải phóng thời gian cho con người (ví dụ: trả lời email, xử lý đơn hàng).
  • Năng suất: Xử lý nhanh, chính xác, tăng năng suất (ví dụ: giảm thời gian xử lý từ 1 giờ xuống vài phút – *ước lượng*).
  • Trải nghiệm khách hàng: Hỗ trợ 24/7, giải quyết nhanh, tăng hài lòng.
  • Ra quyết định: Phân tích dữ liệu, hỗ trợ quyết định (ví dụ: đề xuất giá, sản phẩm, chiến lược).
  • Mở rộng: Dễ dàng mở rộng quy mô.

Các Bước Cơ Bản Để Xây Dựng AI Agents Hiệu Quả

Các Bước Cơ Bản Để Xây Dựng AI Agents Hiệu Quả

Xác định mục tiêu và phạm vi

Xác định rõ: AI Agent làm gì? Tương tác với ai? Hoạt động ở đâu? Giúp lựa chọn công nghệ, phương pháp. Ví dụ: Hỗ trợ khách hàng (giảm thời gian chờ, tăng tỷ lệ giải quyết, cải thiện hài lòng) trên website/app/mạng xã hội. Câu hỏi gợi ý:

  • Vấn đề gì?
  • Người dùng?
  • Nền tảng?
  • Dữ liệu?
  • Chỉ số đánh giá?

Lựa chọn nền tảng và công cụ

Nhiều nền tảng: mã nguồn mở (Botpress), đám mây (Google Vertex AI). Lựa chọn tùy mục tiêu, ngân sách, kỹ năng.

Các nền tảng mã nguồn mở

  • Botpress: Mã nguồn mở, giao diện trực quan, tích hợp nhiều kênh, quản lý hội thoại. *Tùy chỉnh cao*, tích hợp NLU engines khác, tạo module.
  • Rasa: Framework mã nguồn mở, tập trung NLU và quản lý hội thoại.

Các nền tảng đám mây

  • Google Vertex AI: Công cụ, dịch vụ học máy, tích hợp Google Cloud.
  • Amazon SageMaker: Tương tự Vertex AI, tích hợp AWS.
  • Microsoft Azure AI: Dịch vụ AI đa dạng, tích hợp hệ sinh thái Microsoft.

So sánh các nền tảng

Nền tảng Tính năng Chi phí Độ phức tạp
Botpress Giao diện trực quan, tích hợp, mã nguồn mở, tùy chỉnh Miễn phí/Có phí Thấp – Trung bình
Rasa Tập trung NLU, mã nguồn mở Miễn phí/Có phí Trung bình – Cao
Google Vertex AI Nhiều công cụ, tích hợp Google Cloud Trả phí Trung bình – Cao
Amazon SageMaker Tương tự Vertex AI, tích hợp AWS Trả phí Trung bình – Cao
Microsoft Azure AI Dịch vụ đa dạng, tích hợp Microsoft Trả phí Trung bình – Cao

Thiết kế luồng hội thoại và hành động

Định nghĩa cách AI Agent tương tác: kịch bản, câu hỏi/trả lời, hành động. Ví dụ (đặt lịch hẹn):

1. Người dùng:”Tôi muốn đặt lịch hẹn ngày mai.”
2. AI Agent: “Bạn muốn đặt mấy giờ?”
3. Người dùng: “Tôi muốn đặt 2 giờ chiều.”
4. AI Agent: “Bạn muốn đặt với ai?”
5. Người dùng: “Tôi muốn đặt với bác sĩ A.”
6. AI Agent: “Bạn hãy xác nhận: Bạn muốn đặt lịch hẹn với bác sĩ A, 2 giờ chiều mai đúng không?”
7. Người dùng: “Đúng”
8. AI Agent: “Đã xác nhận.”

Công cụ: Botpress Flow Editor.

Huấn luyện AI Agent

Huấn luyện để hiểu ngôn ngữ, nhận diện ý định, phản hồi. Dùng học máy và NLP (NLU, NLG).

  • NLU: Hiểu ý định (ví dụ: “đặt lịch hẹn”).
  • NLG: Tạo câu trả lời (“Bạn muốn đặt…”).

Phương pháp:

  • Supervised learning: Dữ liệu gán nhãn.
  • Unsupervised learning: Dữ liệu chưa gán nhãn.
  • Reinforcement learning: Thử và sai, thưởng/phạt.

Datasets: Chuẩn bị dữ liệu: câu hỏi/trả lời, kịch bản.

Kiểm thử và cải thiện

Kiểm thử để đảm bảo hoạt động đúng. Điều chỉnh, cải thiện.

Phương pháp:

  • A/B testing: So sánh hai phiên bản.
  • User testing: Thu thập phản hồi.

Metrics:

  • Accuracy: Tỷ lệ trả lời đúng.
  • Precision: Tỷ lệ đúng trong số trả lời AI cho là đúng.
  • Recall: Tỷ lệ đúng trong số lẽ ra phải đúng.
  • F1-score: 2 * (Precision * Recall) / (Precision + Recall)

Quy trình: Phân tích lỗi -> Điều chỉnh -> Huấn luyện lại -> Kiểm thử lại.

Các Kỹ Thuật Chuyên Sâu Giúp Nâng Cao Hiệu Quả AI Agents

Các Kỹ Thuật Chuyên Sâu Giúp Nâng Cao Hiệu Quả AI Agents

Sử dụng bộ nhớ và Reasoning

Trang bị khả năng ghi nhớ (memory) và suy luận (reasoning).

  • Bộ nhớ:
    • Short-term: Thông tin hiện tại.
    • Long-term: Thông tin trước đó, kiến thức.
  • Reasoning: Kết hợp thông tin, suy luận, quyết định.
  • Rule-based: Luật logic (ví dụ: trời mưa -> đường ướt).
  • Case-based: Trường hợp tương tự (ví dụ: gợi ý sản phẩm dựa trên lịch sử mua).
  • Model-based: Dựa trên mô hình.

Ví dụ: AI hỗ trợ khách hàng dùng bộ nhớ ngắn hạn (yêu cầu hiện tại) và dài hạn (giao dịch trước đó), reasoning để đưa giải pháp. (Tham khảo: `https://www.anthropic.com/research/building-effective-agents`)

Tích hợp với các hệ thống khác

Tích hợp: cơ sở dữ liệu, API, ứng dụng. Giúp truy cập thông tin, thực hiện tác vụ. Ví dụ: tích hợp CRM (thông tin khách hàng), email (gửi/nhận), ứng dụng (đặt lịch, mua hàng). Dùng API.

Quản lý Context và Routing

Quản lý ngữ cảnh (context): hiểu ý định, đưa phản hồi phù hợp. Routing: chuyển hướng đến đúng agent/hệ thống.

  • Context:
    • Context window:Lưu câu nói trước đó.
    • State management: Lưu trạng thái.
  • Routing:
    • Rule-based: Quy tắc (ví dụ: yêu cầu đặt hàng -> agent đặt hàng).
    • ML-based: Mô hình học máy.

Xử lý các tình huống ngoại lệ

Xử lý: yêu cầu không rõ ràng, lỗi hệ thống. Dùng kịch bản xử lý lỗi, fallback mechanism.

  • Không rõ ràng: Yêu cầu thêm thông tin, gợi ý.
  • Lỗi: Thông báo, đề xuất thử lại, chuyển hướng.
  • Không hiểu: “Xin lỗi, tôi không hiểu…”

Prompt Engineering cho AI Agents

Tối ưu hóa câu lệnh (prompt) cho LLM. Prompt tốt giúp AI Agent hiểu rõ, phản hồi chính xác.

Kỹ thuật:

  • Few-shot prompting: Cung cấp ví dụ.
  • Chain-of-Thought (CoT) prompting: Giải thích từng bước.
  • Zero-shot prompting: Yêu cầu trực tiếp (kém hiệu quả hơn).

Các Framework Phát Triển AI Agents Phổ Biến

Frameworks giúp đơn giản hóa:

  • LangChain: Mã nguồn mở, xây dựng ứng dụng LLM. Hỗ trợ kết nối dữ liệu, tích hợp công cụ, quản lý bộ nhớ. Cung cấp: “Chains”, “Agents”, “Tools”, “Memory”.
  • Chains: Chuỗi các lời gọi (LLMChain, SequentialChain, RouterChain).
  • Agents: Dùng LLM quyết định hành động (“zero-shot-react-description”, “react-docstore”, …).
  • Tools: Chức năng agent dùng (có thể tạo custom tools).
  • Memory: Ghi nhớ thông tin (`ConversationBufferMemory`, …).
  • LlamaIndex: Xây dựng ứng dụng LLM, truy vấn/tìm kiếm. Cung cấp: “Data Connectors”, “Index”, “Query Engine”, “Retrievers”.
    Data Connectors: Load từ PDF, web, databases.
  • Index: “ListIndex”, “VectorStoreIndex”, “TreeIndex”, “KeywordTableIndex” (ưu/nhược điểm riêng).
  • Query Engine: Truy vấn.
  • Retrievers.
  • Botpress: (Đã mô tả) Tùy chỉnh, tích hợp NLU engines khác.

Lập kế hoạch (Planning) cho AI Agent

Planning: xác định chuỗi hành động để đạt mục tiêu.

Phương pháp (gợi ý trong nguồn):

  • Hierarchical Planning: Chia nhỏ mục tiêu.
  • Case-based Planning: Dựa trên kinh nghiệm.

Sử dụng công cụ (Tool Use)

Dùng công cụ ngoài (qua API) để mở rộng khả năng:

  • Tìm kiếm: Tìm trên web.
  • Tính toán: Phép tính phức tạp.
  • Dịch thuật: Dịch văn bản.
  • API khác.

Giúp vượt qua giới hạn của mô hình.

Multi-agent Systems (Hệ thống đa tác nhân)

Nhiều AI agents tương tác, hợp tác. Khái niệm: cooperation, coordination, negotiation, communication protocols. (Không có ví dụ cụ thể trong nguồn).

Đánh giá hiệu suất AI Agent

(Đã mô tả). Phương pháp/metric: Accuracy, Precision, Recall, F1-score. Công thức: F1 = 2 * (P * R) / (P + R)

Tương Lai Của AI Agents

Tương Lai Của AI Agents

Ứng dụng trong nhiều lĩnh vực

AI Agents đang ngày càng trở thành một phần quan trọng trong sự tiến bộ của công nghệ. Với sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo, AI Agents không chỉ đóng vai trò hỗ trợ mà còn ngày càng trở nên thông minh và có thể tự động hóa nhiều quy trình phức tạp. Trong tương lai, AI Agents sẽ không chỉ thực hiện các tác vụ đơn giản mà còn tham gia vào những công việc đòi hỏi sự sáng tạo và tư duy chiến lược, mang lại hiệu quả và tốc độ vượt trội cho các doanh nghiệp và tổ chức.

AI Agents hiện nay đang được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ chăm sóc khách hàng, y tế, giáo dục đến tài chính và sản xuất. Với khả năng phân tích dữ liệu và tự động hóa quy trình, AI Agents không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao chất lượng dịch vụ, tạo ra những trải nghiệm cá nhân hóa cho người dùng. Ví dụ, trong ngành y tế, AI Agents có thể hỗ trợ các bác sĩ trong việc chẩn đoán bệnh và đưa ra phương án điều trị hiệu quả, còn trong ngành tài chính, chúng giúp phân tích xu hướng thị trường và đưa ra các dự báo tài chính chính xác.

Sự phát triển của AI Agents

AI Agents không ngừng phát triển và ngày càng trở nên thông minh hơn. Sự cải thiện trong các mô hình học máy và học sâu đã giúp AI có thể tự học và thích nghi với những tình huống mới mà không cần sự can thiệp của con người. Hệ thống AI hiện nay có thể xử lý các nhiệm vụ phức tạp, nhận diện các mẫu dữ liệu, và đưa ra quyết định dựa trên các thông tin thu thập được. Nhờ vào khả năng tự động hóa và tối ưu hóa các quy trình, AI Agents không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn mang lại hiệu quả vượt trội cho các tổ chức trong việc triển khai các chiến lược kinh doanh.

Trong tương lai gần, AI Agents sẽ trở nên mạnh mẽ và thông minh hơn bao giờ hết. Những tiến bộ trong lĩnh vực học sâu (Deep Learning) và mạng nơ-ron sẽ giúp các AI Agents có khả năng hiểu và phân tích các tình huống phức tạp với mức độ chính xác cao hơn. Một trong những đặc điểm nổi bật của AI Agents là khả năng tự học và thích nghi. Thay vì chỉ làm theo những gì đã được lập trình trước, AI Agents sẽ có thể tự rút ra bài học từ những tình huống trước đó và áp dụng vào các tình huống mới, giúp nâng cao hiệu quả công việc và hỗ trợ con người trong việc ra quyết định.

AI Agent và con người

Một trong những câu hỏi lớn về AI Agents là mối quan hệ giữa chúng và con người. Thay vì thay thế con người, AI Agents sẽ đóng vai trò hỗ trợ và hợp tác với con người, giúp nâng cao khả năng làm việc và tối ưu hóa các quy trình. AI không phải là sự thay thế cho công việc của con người mà là công cụ hỗ trợ đắc lực, giúp con người tập trung vào những nhiệm vụ đòi hỏi sự sáng tạo và tư duy chiến lược. Cùng nhau, con người và AI Agents sẽ tạo nên một đội ngũ mạnh mẽ, góp phần thúc đẩy sự phát triển của xã hội và nền kinh tế.

VideoJAM: Tạo Video Chuyển Động Mượt Mà và Chân Thực (Meta)

Bạn có gặp khó khăn trong việc tạo ra các video có chuyển động tự nhiên và chân thực không? Nhiều mô hình AI hiện tại tạo ra video có hình ảnh đẹp nhưng chuyển động lại giật cục, thiếu tự nhiên. VideoJAM của Meta ra đời để giải quyết vấn đề này! VideoJAM là một framework mới giúp các mô hình tạo video không chỉ đẹp mắt mà còn có chuyển động mượt mà, sống động như thật. Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu VideoJAM là gì, nó hoạt động như thế nào, tại sao nó lại vượt trội hơn so với các phương pháp khác, và tiềm năng ứng dụng của nó.

VideoJAM là gì? Tổng quan về công nghệ

Khái niệm cơ bản về VideoJAM

VideoJAM là một framework được phát triển bởi Meta, được thiết kế để cải thiện khả năng tạo video của các mô hình AI. Điểm đặc biệt của VideoJAM là nó tập trung vào việc tạo ra các chuyển động thực tếmượt mà, thay vì chỉ tập trung vào chất lượng hình ảnh như các mô hình truyền thống. Điều này đạt được bằng cách kết hợp thông tin về cả hình ảnh và chuyển động trong quá trình huấn luyện và tạo video.

 

Điểm khác biệt của VideoJAM

Các mô hình tạo video trước đây thường chỉ tập trung vào việc tái tạo lại các pixel của video gốc, dẫn đến việc bỏ qua tính logic và tự nhiên của chuyển động. VideoJAM giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng một phương pháp gọi là “biểu diễn kết hợp hình ảnh-chuyển động” (joint appearance-motion representation). Nghĩa là, mô hình học cách liên kết hình ảnh và chuyển động với nhau, từ đó tạo ra các video có chuyển động hợp lý hơn.

Hơn nữa, VideoJAM còn sử dụng một kỹ thuật gọi là Inner-Guidance trong quá trình tạo video, giúp tăng cường tính nhất quán của chuyển động.

Cơ chế hoạt động của VideoJAM

Huấn luyện với biểu diễn kết hợp

Trong giai đoạn huấn luyện, VideoJAM không chỉ học cách tạo ra hình ảnh (appearance) mà còn học cách dự đoán chuyển động (motion) của các đối tượng trong video. Cả hai thông tin này được kết hợp lại thành một “biểu diễn kết hợp”.

Các bước trong quá trình huấn luyện:

  1. Đầu vào: Video đầu vào (x1) và chuyển động tương ứng (d1) được làm nhiễu.
  2. Nhúng: Thông tin hình ảnh và chuyển động đã được làm nhiễu được nhúng vào một không gian biểu diễn chung bằng lớp nhúng tuyến tính Win+.
  3. Mô hình Diffusion: Mô hình diffusion xử lý biểu diễn kết hợp này.
  4. Dự đoán: Hai lớp chiếu tuyến tính (Wout+) dự đoán cả hình ảnh và chuyển động từ biểu diễn kết hợp.

Inner-Guidance: Tự hướng dẫn trong quá trình tạo

Điểm độc đáo của VideoJAM là kỹ thuật Inner-Guidance được sử dụng trong quá trình tạo video (inference). Thay vì dựa vào các yếu tố bên ngoài, VideoJAM sử dụng chính dự đoán chuyển động của nó để hướng dẫn quá trình tạo video.

Các thành phần của Inner-Guidance:

  • Dự đoán chuyển động nhiễu: Mô hình tự dự đoán chuyển động ở mỗi bước tạo video.
  • Hướng dẫn động: Dự đoán chuyển động nhiễu này được sử dụng làm tín hiệu hướng dẫn động, giúp điều chỉnh quá trình tạo video để tạo ra chuyển động mượt mà và nhất quán hơn.

Điều này giúp VideoJAM tạo ra các video có chuyển động phức tạp và tự nhiên hơn so với các mô hình khác.

Kết quả và so sánh với các mô hình khác

Chất lượng chuyển động vượt trội

VideoJAM đã được thử nghiệm và so sánh với các mô hình tạo video hàng đầu hiện nay, bao gồm cả các mô hình độc quyền như Sora, Kling và Runway Gen3. Kết quả cho thấy VideoJAM vượt trội hơn hẳn về khả năng tạo ra các chuyển động thực tếmượt mà.

Chất lượng hình ảnh được cải thiện

Không chỉ cải thiện chất lượng chuyển động, VideoJAM còn cho thấy sự cải thiện về chất lượng hình ảnh so với mô hình cơ sở (DiT-30B).

VideoJAM-bench: Thử thách về chuyển động

Để đánh giá khả năng của VideoJAM, các nhà nghiên cứu đã tạo ra một bộ dữ liệu thử nghiệm đặc biệt gọi là VideoJAM-bench. Bộ dữ liệu này bao gồm các video có nhiều loại chuyển động phức tạp khác nhau.

Mô hình FVD (thấp hơn tốt hơn) IS (cao hơn tốt hơn)
VideoJAM 150 9.5
Mô hình cơ sở 200 8.0
Mô hình A 250 7.5
Mô hình B 300 7.0

Ứng dụng tiềm năng của VideoJAM

VideoJAM có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm:

  • Giải trí: Tạo ra các hiệu ứng đặc biệt, phim hoạt hình, và trò chơi điện tử với chuyển động chân thực hơn.
  • Quảng cáo: Tạo ra các video quảng cáo sản phẩm sống động và hấp dẫn hơn.
  • Giáo dục: Tạo ra các video mô phỏng, hướng dẫn trực quan và dễ hiểu hơn.
  • Nghiên cứu khoa học: Mô phỏng các hiện tượng tự nhiên, các quá trình vật lý, hóa học, sinh học.

Hạn chế và hướng nghiên cứu trong tương lai

Mặc dù VideoJAM đã đạt được những kết quả ấn tượng, vẫn còn một số hạn chế cần được khắc phục:

  • Thời gian tạo video vẫn còn tương đối chậm.
  • Khả năng kiểm soát chuyển động chưa thực sự chính xác.
  • Độ dài video hiện tại chỉ có thể tạo ra các video ngắn.

Hướng nghiên cứu trong tương lai bao gồm:

  • Tăng tốc độ tạo video.
  • Cải thiện khả năng kiểm soát chuyển động.
  • Phát triển khả năng tạo video dài hơn.
  • Kết hợp với âm thanh để tạo ra video hoàn chỉnh.

Kết luận

VideoJAM của Meta là một bước tiến lớn trong lĩnh vực tạo video bằng AI, giúp giải quyết vấn đề chuyển động giật cục và thiếu tự nhiên. Bằng cách sử dụng biểu diễn kết hợp hình ảnh-chuyển động và kỹ thuật Inner-Guidance, VideoJAM có thể tạo ra những video có chuyển động mượt mà, chân thực hơn so với các mô hình trước đây. Mặc dù vẫn còn một số hạn chế, nhưng tiềm năng ứng dụng của VideoJAM trong giải trí, quảng cáo, giáo dục và nghiên cứu khoa học là rất lớn. Trong tương lai, những cải tiến về tốc độ xử lý, độ dài video và khả năng kiểm soát chuyển động sẽ giúp công nghệ này ngày càng hoàn thiện, mở ra nhiều cơ hội sáng tạo mới.

 

 

 

 

VideoJAM: Cải Tiến Chuyển Động Khi Tạo Video Bằng AI

Xin chào các bạn, tôi là Minh Hiếu!

Không ngừng phát triển và tạo ra những đột phá mới, AI đang thay đổi thế giới theo cách chưa từng có. Trong hành trình cập nhật và học hỏi, tôi đã dành thời gian tìm hiểu về VideoJAM AI. Chủ đề này mở ra nhiều góc nhìn thú vị và tiềm năng đột phá. Hãy cùng khám phá trong bài viết này nhé!

1. AI thời nay bá đạo thật, nhưng mà… vẫn chưa đủ!

Chúng ta đang sống trong thời đại mà AI có mặt ở khắp mọi nơi. Lướt Facebook, TikTok, hay bất cứ đâu trên internet, ta dễ dàng thấy những hình ảnh, video do AI tạo ra. Nó “quá thật” đến mức ai nhìn vào cũng biết ngay là do AI làm. Video của AI đẹp hơn thật, nhưng chuyển động vẫn cứng, chưa mượt mà, chưa tuân theo các quy luật vật lý. Nói trắng ra là xem vẫn thấy “giả trân”! Vậy ai sẽ đứng lên cải thiện điều đó? Xin giới thiệu Video JAM – kẻ nổi loạn mới trong làng công nghệ! Video JAM không chỉ giúp bạn tạo nội dung bằng video mà còn mang lại chuyển động mượt mà, chân thực như đời thực. Các anh lớn AI cứ ngồi đó mà nhìn nhé, vì JAM đã sẵn sàng vượt mặt nói với những công nghệ cũ và nói rằng “Cha già rồi đúng không?” – Vậy thì về vườn thôi, để JAM làm chủ cuộc chơi!

Nguồn: https://hila-chefer.github.io/videojam-paper.github.io/

2. Vậy thì Video JAM có gì mà ghê vậy ?

Video JAM được thiết kế để cải thiện sự nhất quán của chuyển động trong video AI bằng cách kết hợp thông tin về ngoại hình (appearance) và chuyển động (motion) ngay từ quá trình huấn luyện.Thay vì chỉ tập trung vào độ chính xác pixel hình ảnh như những công nghệ AI đã làm trước đó, Video JAM kết hợp cả hình ảnh và chuyển động đây là 2 thứ làm nên một video ’thật’. Đội ngũ Video JAM tin rằng tin rằng chuyển động chân thực chính là chìa khóa để khai phá toàn bộ tiềm năng của nội dung do AI tạo ra, và đó là lý do họ cống hiến hết mình để hoàn thiện nó. Đội ngũ các nhà nghiên cứu và kỹ sư chuyên gia đã cùng chung một tầm nhìn: tạo ra video AI không chỉ đẹp mắt mà còn chân thực và cuốn hút.

3. Video JAM hoạt động như thế nào ?

Video JAM hoạt động bằng cách:

(a) Huấn luyện (Training):

    • Với một video đầu vào x1​ và biểu diễn chuyển động tương ứng d1d_1d1​, cả hai tín hiệu này đều được thêm nhiễu và nhúng vào một biểu diễn tiềm ẩn chung thông qua một lớp tuyến tính Win+
    • Mô hình khuếch tán (diffusion model) sau đó xử lý dữ liệu đầu vào, và hai lớp chiếu tuyến tính dự đoán cả hình ảnh lẫn chuyển động từ biểu diễn chung Wout+W_{\text{out}}^+Wout+​.

Ý nghĩa của phần huấn luyện trên là: 

Không chỉ tái tạo nội dung từng khung hình, VideoJAM còn học cách duy trì sự liên kết giữa các khung hình để đảm bảo chuyển động mượt mà hơn.

(b) Suy luận (Inference):

    • Chúng tôi đề xuất Inner-Guidance, một cơ chế trong đó chính dự đoán chuyển động nhiễu của mô hình được sử dụng để hướng dẫn quá trình tạo video tại từng bước.

Ý nghĩa của phần suy luận trên là: 

Inner-Guidance giúp mô hình tự điều chỉnh chuyển động theo từng bước thay vì chỉ dựa vào dữ liệu đầu vào, khắc phục hạn chế của các mô hình trước đó.

Ảnh mô tả ở phía dưới: 

Video JAM hoạt động như thế nào

Nguồn:https://hila-chefer.github.io/videojam-paper.github.io/

4. So sánh Video JAM với các phương pháp cũ & Kết quả thử nghiệm

  • Trước đây:
    • Các phương pháp tạo video trước đây chủ yếu tập trung vào việc tạo từng khung hình riêng lẻ mà không quan tâm đến sự kết nối giữa chúng. Điều này khiến video có thể trông đẹp ở từng frame nhưng lại thiếu đi sự mượt mà khi chuyển động.
  • Bây giờ:
    • VideoJAM khắc phục vấn đề này bằng cách học chuyển động một cách trực tiếp, giúp video trở nên tự nhiên hơn.
  • Kết quả thử nghiệm:
    • Các thử nghiệm đã chứng minh Video JAM mang lại nhiều cải tiến quan trọng:
      🔹 Tăng tính nhất quán của chuyển động: Video ít bị giật, các khung hình có sự liên kết rõ ràng hơn.
      🔹 Cải thiện chất lượng hình ảnh: Đảm bảo hình ảnh sắc nét mà không làm mất đi động lực của video.
      🔹 Hiệu suất vượt trội: Video JAM hoạt động tốt hơn so với các mô hình cũ trong các thử nghiệm với chuyển động phức tạp như chạy, nhảy, xoay, v.v.
  • Video so sánh giữa các mô hình Runway gen 3, Sora, DiT, DiT + Video JAM
    • Runway gen 3:

Nguồn: https://hila-chefer.github.io/videojam-paper.github.io/

    • Sora:

Nguồn: https://hila-chefer.github.io/videojam-paper.github.io/

    • DiT

Nguồn: https://hila-chefer.github.io/videojam-paper.github.io/

    • DiT + Video JAM

Nguồn: https://hila-chefer.github.io/videojam-paper.github.io/

5. Video JAM rất mạnh nhưng vẫn có điểm yếu và thách thức 

Mặc dù Video JAM mang lại nhiều cải tiến, nhưng nó vẫn có một số thách thức:

  • Yêu cầu dữ liệu huấn luyện phong phú: Cần một tập dữ liệu đa dạng về chuyển động để mô hình học hiệu quả.
  • Tính toán phức tạp hơn: Mô hình có thể yêu cầu phần cứng mạnh hơn để xử lý thông tin về cả ngoại hình và chuyển động.

6. Tương lai của Video JAM và ứng dụng thực tế

VideoJAM có thể được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực:

  • Sản xuất nội dung số: Tạo video AI chất lượng cao cho phim, quảng cáo, game.
  • Tăng cường công nghệ thực tế ảo (VR) và thực tế tăng cường (AR).
  • Ứng dụng trong giáo dục và đào tạo, giúp tạo ra các video mô phỏng chuyển động phức tạp.

Trong tương lai, việc kết hợp Video JAM với các mô hình AI khác có thể giúp tạo ra những video siêu thực, mở ra nhiều cơ hội mới cho ngành công nghệ.

7. Kết luận

Video JAM là một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực tạo video bằng AI, giúp cải thiện tính nhất quán của chuyển động và nâng cao chất lượng video. Mặc dù vẫn còn một số thách thức, nhưng công nghệ này hứa hẹn sẽ đóng vai trò quan trọng trong tương lai của AI và đồ họa máy tính.

Bước tiến của AI Agent: Khả năng lập luận, lập kế hoạch, thực thi trong kỷ nguyên mới

Xin chào các bạn, tôi là Quỳnh Nga!

AI đang là một chủ đề cực kỳ nóng hổi, thu hút sự quan tâm trên toàn cầu. Hòa cùng tinh thần “tự học” sôi nổi tại công ty, tuần này tôi đã tìm hiểu về Bước tiến của AI Agent trong kỷ nguyên mới – một chủ đề đầy thú vị và hứa hẹn nhiều đột phá. Hãy cùng khám phá trong bài viết này nhé!

1. Khả năng và hạn chế hiện tại của các hệ thống AI Agent

AI Agent, hay tác tử AI, đang nổi lên như một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Không còn dừng lại ở những tác vụ đơn giản, AI Agent được thiết kế để thực hiện các mục tiêu phức tạp, đòi hỏi khả năng lập luận, lập kế hoạch và tương tác với môi trường bên ngoài thông qua các công cụ (tool).

Khả năng

  • Lập luận (Reasoning): Các AI Agent hiện đại, đặc biệt là những agent dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), có khả năng suy luận logic, giải quyết vấn đề và đưa ra quyết định dựa trên thông tin đầu vào.
  • Lập kế hoạch (Planning): AI Agent có thể xây dựng kế hoạch hành động chi tiết để đạt được mục tiêu, bao gồm việc chia nhỏ mục tiêu lớn thành các nhiệm vụ nhỏ hơn, sắp xếp thứ tự thực hiện và điều chỉnh kế hoạch khi có thông tin mới.
  • Gọi công cụ (Tool Calling): Khả năng tương tác với các công cụ bên ngoài (ví dụ: API, cơ sở dữ liệu, ứng dụng) cho phép AI Agent mở rộng phạm vi hoạt động, truy cập thông tin và thực hiện các hành động trong thế giới thực.
  • Tự học và Thích ứng: Một số AI Agent có khả năng học hỏi từ kinh nghiệm, tự cải thiện hiệu suất và thích ứng với các tình huống mới.

Hạn chế

  • Phụ thuộc vào Dữ liệu Huấn luyện: Hiệu suất của AI Agent phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng và số lượng dữ liệu huấn luyện. Dữ liệu thiên vị hoặc không đầy đủ có thể dẫn đến kết quả không chính xác hoặc không mong muốn.
  • Khả năng Giải thích (Explainability): Việc hiểu rõ quá trình ra quyết định của AI Agent, đặc biệt là các agent dựa trên mô hình học sâu (deep learning), vẫn còn là một thách thức lớn.
  • Khả năng Tổng quát hóa (Generalization): AI Agent có thể hoạt động tốt trong các tình huống đã được huấn luyện, nhưng gặp khó khăn khi đối mặt với các tình huống mới, chưa từng gặp.
  • Vấn đề về An toàn và Đạo đức: Cần có các biện pháp kiểm soát chặt chẽ để đảm bảo AI Agent hoạt động an toàn, tuân thủ các quy tắc đạo đức và không gây hại cho con người.

2. Những hiểu biết sâu sắc từ việc quan sát các hệ thống AI Agent trong thực tế

Sơ đồ phương pháp AutoGPT+P

Việc triển khai AI Agent trong các ứng dụng thực tế đã mang lại nhiều bài học quý giá:

  • Tầm quan trọng của ngữ cảnh: Hiệu suất của AI Agent phụ thuộc rất nhiều vào ngữ cảnh cụ thể của ứng dụng. Việc hiểu rõ yêu cầu, ràng buộc và mục tiêu của bài toán là yếu tố then chốt để thiết kế và triển khai AI Agent thành công.
  • Sự tương tác giữa Con người và AI Agent: Trong nhiều trường hợp, sự hợp tác giữa con người và AI Agent mang lại kết quả tốt nhất. Con người có thể cung cấp hướng dẫn, giám sát và can thiệp khi cần thiết, trong khi AI Agent đảm nhận các tác vụ lặp đi lặp lại, tốn thời gian hoặc đòi hỏi khả năng xử lý dữ liệu lớn.
  • Vòng lặp phản hồi (Feedback Loop): Việc thu thập phản hồi từ người dùng và môi trường là rất quan trọng để cải thiện hiệu suất của AI Agent. Phản hồi có thể được sử dụng để điều chỉnh kế hoạch, cập nhật kiến thức và khắc phục các lỗi sai.
  • Tính linh hoạt và khả năng mở rộng: Các hệ thống AI Agent cần được thiết kế để có thể dễ dàng thích ứng với các thay đổi trong môi trường, yêu cầu của người dùng và sự phát triển của công nghệ.

3. Những cân nhắc quan trọng cho sự phát triển AI Agent trong tương lai

Để AI Agent có thể phát huy hết tiềm năng, cần tập trung vào các khía cạnh sau:

  • Nghiên cứu về các kiến trúc AI Agent mới: Cần tiếp tục khám phá các kiến trúc AI Agent tiên tiến, kết hợp các phương pháp học máy khác nhau (ví dụ: học tăng cường, học sâu, học quy nạp) để nâng cao khả năng lập luận, lập kế hoạch và ra quyết định.
  • Phát triển các công cụ và Framework hỗ trợ: Cần có các công cụ và framework mạnh mẽ để giúp các nhà phát triển xây dựng, kiểm thử và triển khai AI Agent một cách dễ dàng và hiệu quả.
  • Tăng cường khả năng Giải thích và tính Minh bạch: Cần có các phương pháp để làm cho quá trình ra quyết định của AI Agent trở nên dễ hiểu hơn đối với con người, giúp tăng cường sự tin tưởng và chấp nhận của người dùng.
  • Đảm bảo An toàn và Đạo đức: Cần có các quy tắc, tiêu chuẩn và cơ chế kiểm soát để đảm bảo AI Agent hoạt động an toàn, không gây hại và tuân thủ các giá trị đạo đức của xã hội.
  • Nghiên cứu về tương tác giữa Con người và AI Agent: Cần hiểu rõ hơn về cách con người và AI Agent có thể hợp tác hiệu quả, tận dụng thế mạnh của cả hai bên để giải quyết các vấn đề phức tạp.

4. So sánh và đối chiếu kiến trúc Single-Agent và Multi-Agent

Có hai kiến trúc chính cho AI Agent: Single-Agent (tác tử đơn) và Multi-Agent (đa tác tử). Mỗi loại có ưu điểm và nhược điểm riêng, phù hợp với các loại bài toán khác nhau.

  • Single-Agent:
    • Ưu điểm: Đơn giản, dễ triển khai, phù hợp với các bài toán có phạm vi hẹp, yêu cầu rõ ràng.
    • Nhược điểm: Khó giải quyết các bài toán phức tạp, đòi hỏi sự phối hợp của nhiều tác tử. Khó khăn trong việc mở rộng và thích ứng với các thay đổi.
    • Ví dụ: ReAct, RAISE, Reflexion, AutoGPT + P, LATS. (Xem Hình 2 ở trang 5, Hình 3 ở trang 5, Hình 4 ở trang 6 để biết thêm chi tiết).

Một ví dụ về phương pháp ReAct so với các phương pháp khác

  • Multi-Agent:
    • Ưu điểm: Có thể giải quyết các bài toán phức tạp, đòi hỏi sự phối hợp của nhiều tác tử. Dễ dàng mở rộng và thích ứng với các thay đổi. Tăng cường khả năng phục hồi và độ tin cậy.
    • Nhược điểm: Phức tạp hơn, khó triển khai hơn. Đòi hỏi cơ chế giao tiếp và phối hợp giữa các tác tử.
    • Phân loại:
      • Kiến trúc dọc (Vertical Architectures): Có một tác tử lãnh đạo điều phối các tác tử khác.
      • Kiến trúc ngang (Horizontal Architectures): Các tác tử bình đẳng, giao tiếp trực tiếp với nhau.

 

  • Ví dụ: Embodied LLM Agents Learn to Cooperate in Organized Teams, DyLAN, AgentVerse, MetaGPT.

Đội ngũ AI Agent với trưởng nhóm được chỉ định rõ ràng sẽ có hiệu năng cao hơn.

 

Sơ đồ phương pháp AgentVerse

5. Tầm quan trọng của Reasoning, Planning và Tool Calling trong hệ thống AI Agent

Sơ đồ thể hiện phương pháp RAISE

Reasoning (lập luận), Planning (lập kế hoạch) và Tool Calling (gọi công cụ) là ba thành phần cốt lõi của một hệ thống AI Agent mạnh mẽ.

  • Reasoning: Cho phép AI Agent suy luận logic, giải quyết vấn đề và đưa ra quyết định dựa trên thông tin đầu vào.
  • Planning: Cho phép AI Agent xây dựng kế hoạch hành động chi tiết để đạt được mục tiêu.
  • Tool Calling: Cho phép AI Agent tương tác với môi trường bên ngoài, truy cập thông tin và thực hiện các hành động.

Sự kết hợp của ba thành phần này cho phép AI Agent giải quyết các bài toán phức tạp trong thế giới thực, vượt xa khả năng của các hệ thống AI truyền thống.

6. Kết luận

AI Agent đang mở ra một kỷ nguyên mới cho trí tuệ nhân tạo, với tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức cần vượt qua, bao gồm việc cải thiện khả năng lập luận, lập kế hoạch, gọi công cụ, tăng cường khả năng giải thích, đảm bảo an toàn và đạo đức, và phát triển các kiến trúc AI Agent tiên tiến. Việc giải quyết những thách thức này sẽ giúp AI Agent trở thành một công cụ mạnh mẽ, hỗ trợ con người giải quyết các vấn đề phức tạp và thúc đẩy sự phát triển của xã hội.

DeepSeek: Cuộc cách mạng Vertical SaaS với AI

Chào bạn! Bạn đã bao giờ cảm thấy việc xây dựng một ứng dụng SaaS chuyên biệt (theo chiều dọc) được hỗ trợ bởi AI là cực kỳ tốn kém và phức tạp chưa? Đó là một nỗi đau chung – việc truy cập và chạy các Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mạnh mẽ đó có thể nhanh chóng làm cạn kiệt tài nguyên của bạn. DeepSeek, một mô hình AI mới, có thể là câu trả lời. Nó đang làm rung chuyển mọi thứ bằng cách cung cấp hiệu suất tương đương với những gã khổng lồ như OpenAI nhưng với chi phí thấp hơn nhiều. 

Trong bài viết này, chúng ta sẽ đi sâu vào cách DeepSeek đang thay đổi cuộc chơi cho các công ty khởi nghiệp ứng dụng AI, đặc biệt là trong không gian SaaS dọc.

DeepSeek và Bối cảnh Ứng dụng AI

DeepSeek là gì và tại sao nó lại là yếu tố thay đổi cuộc chơi?

DeepSeek là một nền tảng AI tiên tiến cung cấp các công cụ để xử lý ngôn ngữ tự nhiên, phân tích dữ liệu và tự động hóa. Mô hình suy luận r1 của nó, được phát triển ở Trung Quốc với chi phí dưới 6 triệu đô la, đang cạnh tranh trực tiếp với các mô hình từ các công ty như OpenAI, vốn đã chi hàng trăm triệu cho việc phát triển. Sự khác biệt về giá này đặt ra một câu hỏi quan trọng: chúng ta có đang trả quá cao cho AI không? DeepSeek được thiết kế để hoạt động ở mức tương tự như các LLM tiên tiến khác nhưng đòi hỏi sức mạnh tính toán ít hơn đáng kể.

Tác động của DeepSeek đối với các công ty mô hình nền tảng

Việc phát hành mô hình r1 của DeepSeek đã gây ra nhiều cuộc thảo luận trong ngành VC và AI. Những lo ngại đang gia tăng về định giá của các công ty mô hình nền tảng như OpenAI và Mistral AI. Giá cổ phiếu của Nvidia, một nhà sản xuất chip lớn, đã giảm đáng kể sau khi DeepSeek ra mắt. Câu chuyện phần lớn tập trung vào việc mô hình hiệu quả, chi phí thấp này đe dọa hàng tỷ đô la đầu tư vào các mô hình nền tảng như thế nào (15,7 tỷ đô la trên toàn cầu trong ba quý đầu năm ngoái, theo dữ liệu của PitchBook).

Dân chủ hóa AI và giảm rào cản gia nhập

Một trong những thách thức đáng kể đối với các công ty khởi nghiệp ứng dụng AI là chi phí truy cập hoặc chạy LLM. Họ phải đối mặt với phí truy cập API cao hoặc nhu cầu xây dựng sức mạnh tính toán đáng kể. DeepSeek làm giảm đáng kể những rào cản này. Bản chất nguồn mở của nó cũng cho phép tùy chỉnh dữ liệu nhiều hơn cho các trường hợp sử dụng cụ thể, làm cho nó đặc biệt có lợi cho các công ty khởi nghiệp AI dọc. Đây là những công ty tập trung vào các ngành công nghiệp thích hợp, cho phép họ xây dựng các ứng dụng có tính tùy biến cao.

Ưu điểm của DeepSeek đối với Vertical SaaS

How AI OCR Works: The Process Of Converting Images To Text

Tăng cường hiệu quả và kinh tế khởi nghiệp

Chi phí hoạt động thấp hơn của DeepSeek cho phép các công ty khởi nghiệp đưa các sản phẩm hỗ trợ AI ra thị trường nhanh hơn. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các công ty khởi nghiệp bên ngoài Hoa Kỳ, đặc biệt là ở châu Âu, nơi thiếu vốn thường được coi là rào cản lớn đối với việc mở rộng quy mô. DeepSeek giúp san bằng sân chơi. Với một mô hình AI có giá cả phải chăng hơn, các công ty khởi nghiệp có thể đạt được các mốc quan trọng với ít kinh phí hơn, mang lại lợi ích cho các nhà đầu tư ban đầu. 

DeepSeek không chỉ giúp các startups tiết kiệm chi phí về mặt tính toán, mà còn tạo điều kiện cho việc thử nghiệm và triển khai các ý tưởng mới một cách nhanh chóng. Việc giảm bớt gánh nặng tài chính cho phép các công ty tập trung nguồn lực vào phát triển sản phẩm, marketing và các hoạt động kinh doanh cốt lõi khác. Thêm vào đó, khả năng tùy biến cao của DeepSeek cho vertical SaaS cho phép các công ty điều chỉnh mô hình theo nhu cầu riêng, thay vì phải phụ thuộc vào các giải pháp AI “một kích cỡ vừa cho tất cả”.

Hiệu suất và khả năng chưng cất của DeepSeek

Các mô hình của DeepSeek được thiết kế để hiệu quả. Điều thú vị là, việc chưng cất kiến thức từ mô hình DeepSeek R1 lớn hơn sang các mô hình nhỏ hơn thông qua Tinh chỉnh phần mềm (SFT) thường mang lại kết quả tốt hơn so với việc áp dụng trực tiếp quy trình Học tăng cường (RL). Điều này lặp lại những quan sát từ những ngày đầu của ChatGPT, nơi việc tinh chỉnh đơn giản trên dữ liệu chất lượng cao từ các mô hình lớn hơn đã tạo ra kết quả tuyệt vời.

Ứng dụng thực tế và ý kiến chuyên gia

Một số chuyên gia SaaS đã thử nghiệm DeepSeek AI trong nhiều trường hợp sử dụng khác nhau:

  • Tự động hóa hỗ trợ khách hàng: Khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên của DeepSeek cho phép trả lời nhanh chóng, nhận biết ngữ cảnh, giảm khối lượng công việc thủ công.
  • Tự động hóa tập lệnh Python: DeepSeek có thể làm sạch và cấu trúc dữ liệu khách hàng, tạo mã hiệu quả và chức năng.
  • Phân tích tài liệu pháp lý: DeepSeek có thể sàng lọc qua một lượng lớn dữ liệu pháp lý không có cấu trúc, xác định chính xác những thông tin chi tiết quan trọng một cách nhanh chóng.
  • Tạo nội dung thân thiện với SEO: DeepSeek có thể tạo các bản nháp có cấu trúc, giàu nghiên cứu, đặc biệt là cho các chủ đề kỹ thuật.
  • Tự động hóa phân tích đối thủ cạnh tranh: DeepSeek có thể quét và tóm tắt những thông tin chi tiết quan trọng từ nhiều nguồn, làm nổi bật các mô hình định giá, tình cảm của khách hàng và các xu hướng mới nổi.
  • Tăng cường các chiến lược PR kỹ thuật số: Phân tích của DeepSeek AI để điều chỉnh nội dung cho các đối tượng cụ thể và cải thiện mức độ tương tác của khán giả.
  • Thực hiện nghiên cứu thị trường trong SaaS: DeepSeek có thể tìm thấy các điểm chuẩn lương cho các vai trò kỹ thuật, bằng cách tìm các bài đăng tuyển dụng ẩn.

Nhược điểm và cân nhắc tiềm năng

The Evolution of OCR Technology: From the Past to the Present, and into the Future

Hạn chế trong các tác vụ hội thoại và nội dung sáng tạo

Mặc dù DeepSeek vượt trội trong việc xử lý các tập dữ liệu lớn và tạo ra các đầu ra có cấu trúc, nhưng nó có thể gặp khó khăn với nội dung sáng tạo, hấp dẫn và các tác vụ hội thoại. Đối với nội dung tiếp thị hoặc bài đăng trên blog, nó có thể cảm thấy cứng nhắc và nặng về dữ liệu. ChatGPT thường vượt trội hơn trong việc tạo nội dung tự nhiên, thân thiện với khán giả. DeepSeek, trong một số trường hợp, có thể đưa ra các câu trả lời thiếu sắc thái hoặc không phù hợp với giọng điệu của thương hiệu.

Lo ngại về bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu

Có những lo ngại về bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu của DeepSeek, đặc biệt là liên quan đến mối liên hệ của nó với một công ty Trung Quốc và khả năng truy cập dữ liệu tiềm ẩn của chính phủ Trung Quốc. Một đánh giá của công ty tuân thủ AI LatticeFlow AI đã tìm thấy các lỗ hổng tấn công mạng đáng kể trong mô hình. Cụ thể, báo cáo của LatticeFlow AI chỉ ra rằng DeepSeek có thể dễ bị tấn công bởi các phương pháp “prompt injection” (chèn câu lệnh), trong đó kẻ tấn công có thể thao túng đầu vào của mô hình để tạo ra kết quả không mong muốn hoặc tiết lộ thông tin nhạy cảm. 

Ngoài ra, do DeepSeek được phát triển ở Trung Quốc, các công ty và cá nhân sử dụng nó có thể phải tuân theo luật và quy định về bảo mật dữ liệu của Trung Quốc, điều này có thể gây ra những lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật cho người dùng bên ngoài Trung Quốc. Người dùng DeepSeek nên triển khai các biện pháp bảo mật mạnh mẽ, bao gồm kiểm tra đầu vào cẩn thận, giám sát đầu ra của mô hình và sử dụng các kỹ thuật mã hóa để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm.

Quy trình đào tạo của DeepSeek

DeepSeek sử dụng một quy trình đào tạo phức tạp, kết hợp nhiều kỹ thuật học máy khác nhau. Điều này bao gồm cả việc tận dụng các mô hình ngôn ngữ lớn hiện có, tự động hoá thu thập và gán nhãn dữ liệu. Việc hiểu rõ quy trình này giúp các nhà phát triển hiểu rõ hơn về cách thức hoạt động và tối ưu hiệu quả.

Mô hình DeepSeek r10: Học tăng cường từ đầu

Mô hình DeepSeek r10 được phát triển bằng cách sử dụng Học tăng cường (RL) trực tiếp trên mô hình cơ sở DeepSeek V3, *không* sử dụng bất kỳ dữ liệu Tinh chỉnh có giám sát (SFT) nào làm khởi đầu. Điều này rất quan trọng vì nó chứng minh khả năng suy luận có thể được cải thiện đáng kể, ngay cả khi không có dữ liệu giám sát ban đầu. Một câu lệnh đơn giản đã được sử dụng để cho phép mô hình cơ sở tạo ra các thẻ cần thiết cho RL. Họ đã sử dụng các đầu ra có thể kiểm chứng (phần thưởng không-một).

Mô hình DeepSeek R1: Cách tiếp cận đa giai đoạn

Mô hình R1 sử dụng một quy trình đa giai đoạn, phức tạp hơn. Họ đã thu thập một lượng lớn dữ liệu SFT, và quy trình RLHF thông thường được áp dụng.

Điều này bao gồm:

  1. Dữ liệu Chuỗi suy nghĩ khởi đầu: Một vài nghìn ví dụ về dữ liệu Chuỗi suy nghĩ (CoT) dài được sử dụng, như đã đề cập trong bài viết nguồn.
  2. SFT: Tinh chỉnh có giám sát được thực hiện trên mô hình cơ sở.
  3. Lấy mẫu từ chối: Nhiều đầu ra được tạo ra từ mô hình, và một cơ chế lựa chọn (ví dụ: dựa trên điểm số từ một mô hình phần thưởng) được sử dụng để chọn ra đầu ra tốt nhất. Các đầu ra không được chọn sẽ bị loại bỏ.
  4. RL: Học tăng cường được áp dụng ở giai đoạn cuối cùng.

Chưng cất: Một kỹ thuật mạnh mẽ

DeepSeek cũng khám phá việc chưng cất, trong đó kiến thức từ mô hình R1 lớn hơn được chuyển sang các mô hình nhỏ hơn. Họ nhận thấy rằng việc tinh chỉnh đơn giản các mô hình nhỏ hơn trên dữ liệu do mô hình R1 tạo ra thường mang lại hiệu suất tốt hơn so với việc áp dụng toàn bộ quy trình RL. Quá trình này bao gồm việc huấn luyện một mô hình nhỏ hơn, thường được gọi là “học sinh,” để bắt chước hành vi của mô hình lớn hơn, “giáo viên”. Mô hình học sinh học cách tạo ra các đầu ra tương tự như mô hình giáo viên, nhưng với ít tài nguyên tính toán hơn. 

Một ví dụ điển hình là việc sử dụng mô hình DeepSeek R1 để tạo ra một tập dữ liệu lớn các ví dụ, sau đó sử dụng tập dữ liệu này để huấn luyện một mô hình nhỏ hơn, chẳng hạn như một biến thể của mô hình QuEN. Kết quả cho thấy mô hình nhỏ hơn, được huấn luyện thông qua chưng cất, có thể đạt được hiệu suất tương đương hoặc thậm chí vượt trội so với mô hình lớn hơn trong một số nhiệm vụ nhất định.

Chi tiết kỹ thuật của phương pháp DeepSeek

DeepSeek, trong quá trình phát triển, có thể đã sử dụng các framework như Megatron hoặc các framework tương tự để hỗ trợ quá trình huấn luyện. Điều này cho thấy sự phức tạp đáng kể trong việc xây dựng và vận hành hạ tầng tính toán.

Mô hình phần thưởng và chiến lược nhắc nhở

DeepSeek sử dụng hai phần thưởng đơn giản:

  • Phần thưởng chính xác: Kiểm tra xem câu trả lời có đúng không.
  • Phần thưởng định dạng: Khuyến khích mô hình đặt quá trình suy nghĩ của nó giữa các thẻ “think” và “think” và câu trả lời giữa các thẻ “answer” và “answer”. Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng kiểm tra biểu thức chính quy.

Họ *không* sử dụng các mô hình phần thưởng kết quả hoặc quá trình, vì họ nhận thấy những điều này có thể dẫn đến hack phần thưởng.

Giải quyết việc trộn ngôn ngữ

Mô hình đôi khi thể hiện “trộn ngôn ngữ”, chuyển sang tiếng Trung Quốc ở giữa câu trả lời tiếng Anh. Để ngăn chặn điều này, một “phần thưởng nhất quán ngôn ngữ” đã được thêm vào. “Phần thưởng nhất quán ngôn ngữ” hoạt động bằng cách đo lường tỷ lệ các từ thuộc ngôn ngữ chính (ví dụ: tiếng Anh) trong phần “suy nghĩ” của mô hình. Nếu tỷ lệ này thấp hơn một ngưỡng nhất định, mô hình sẽ bị phạt. Điều này khuyến khích mô hình duy trì sự nhất quán trong ngôn ngữ được sử dụng trong suốt quá trình tạo văn bản. 

Ví dụ: nếu mô hình đang tạo một câu trả lời bằng tiếng Anh và đột nhiên chèn một cụm từ tiếng Trung Quốc vào phần “suy nghĩ”, phần thưởng nhất quán ngôn ngữ sẽ phát hiện sự không nhất quán này và áp dụng một hình phạt, làm giảm khả năng mô hình tiếp tục trộn lẫn ngôn ngữ. Ví dụ, nếu ngưỡng tỷ lệ từ tiếng Anh là 80%, và mô hình tạo ra một chuỗi suy nghĩ có 60% từ tiếng Anh và 40% từ tiếng Trung, nó sẽ nhận một hình phạt tương ứng.

Đào tạo đa giai đoạn

Quá trình đào tạo DeepSeek bao gồm nhiều giai đoạn, mỗi giai đoạn tập trung vào một khía cạnh cụ thể của hiệu suất mô hình.

  1. RL ban đầu trên dữ liệu suy luận: Giai đoạn này tập trung vào việc cải thiện khả năng suy luận logic của mô hình. DeepSeek sử dụng một tập dữ liệu lớn các ví dụ suy luận, chẳng hạn như các bài toán hoặc các câu hỏi logic, và huấn luyện mô hình để tạo ra các câu trả lời chính xác.
  2. Thu thập dữ liệu từ các miền khác: Sau khi mô hình đã đạt được mức độ thành thạo nhất định trong việc suy luận, nó được sử dụng để tạo ra dữ liệu từ các miền khác, chẳng hạn như các tác vụ ngôn ngữ tự nhiên tổng quát hoặc các cuộc hội thoại. 600k dữ liệu mới được thu thập từ mô hình cho vòng tiếp theo. Dữ liệu này được sử dụng để cải thiện khả năng của mô hình trong các lĩnh vực ngoài suy luận logic.
  3. RL thứ cấp: Giai đoạn cuối cùng của quá trình đào tạo liên quan đến việc tinh chỉnh mô hình bằng cách sử dụng học tăng cường. Ở giai đoạn này, một mô hình phần thưởng được sử dụng để đánh giá chất lượng của các đầu ra của mô hình, và mô hình được huấn luyện để tạo ra các đầu ra có điểm số cao hơn. Việc kết hợp các giai đoạn này giúp mô hình học cách tạo ra các câu trả lời chính xác, mạch lạc và phù hợp với ngữ cảnh.

Những gì không hoạt động

Bài báo cũng trình bày chi tiết các phương pháp *không* thành công:

  • Mô hình phần thưởng quá trình (PRM): Sử dụng PRM, như trong RLHF truyền thống, được phát hiện là kém hiệu quả hơn. Họ nghi ngờ điều này có thể là do khó khăn trong việc đào tạo một PRM đủ khả năng cho một mô hình lớn như vậy.
  • Tìm kiếm cây Monte Carlo (MCTS): MCTS, một thuật toán tìm kiếm được sử dụng rộng rãi trong các trò chơi và bài toán lập kế hoạch, đã không cho thấy sự cải thiện hiệu suất đáng kể khi áp dụng cho DeepSeek. Thuật toán MCTS hoạt động bằng cách xây dựng một cây tìm kiếm, trong đó các nút đại diện cho các trạng thái có thể có của hệ thống, và các cạnh đại diện cho các hành động. Thuật toán duyệt cây bằng cách mô phỏng các hành động ngẫu nhiên và sử dụng kết quả mô phỏng để ước tính giá trị của mỗi nút. Mặc dù MCTS đã rất thành công trong một số lĩnh vực, nhưng DeepSeek lại không cải thiện được. Các nhà nghiên cứu cho rằng điều này có thể do khó khăn trong việc đào tạo một mô hình đủ mạnh

Kết luận: Tương lai của các ứng dụng AI

Limitations of OCR and Future Prospects

Cuộc đua AI toàn cầu đã chuyển sang hiệu quả. Các mô hình AI sẽ cần phải tiết kiệm chi phí hơn để cạnh tranh. Trong khi các công ty mô hình nền tảng cạnh tranh để giành ưu thế, các công ty khởi nghiệp ứng dụng AI, đặc biệt là trong không gian SaaS dọc, đã sẵn sàng để tăng trưởng nhanh chóng, được thúc đẩy bởi những tiến bộ như DeepSeek. 

DeepSeek không chỉ là một công cụ; nó đại diện cho một sự thay đổi trong cách các công ty SaaS dọc có thể tiếp cận và triển khai AI. Bằng cách giảm chi phí và rào cản kỹ thuật, nó mở ra cơ hội cho sự đổi mới và cạnh tranh. Đối với các công ty vertical SaaS, DeepSeek mang lại lợi thế cạnh tranh đặc biệt. Ví dụ, một công ty SaaS trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe có thể sử dụng DeepSeek để phân tích hồ sơ bệnh án, chẩn đoán bệnh sớm, hoặc cá nhân hóa kế hoạch điều trị. Một công ty SaaS trong lĩnh vực tài chính có thể sử dụng DeepSeek để phát hiện gian lận, dự báo rủi ro, hoặc tối ưu hóa danh mục đầu tư. Việc giảm chi phí và tăng khả năng tùy chỉnh của DeepSeek giúp các công ty này tạo ra các giải pháp AI chuyên biệt, hiệu quả hơn so với việc sử dụng các mô hình AI tổng quát. 

Trong tương lai, chúng ta có thể mong đợi thấy nhiều công ty SaaS dọc hơn tận dụng sức mạnh của DeepSeek và các mô hình tương tự để tạo ra các giải pháp AI tùy chỉnh, mang lại giá trị cao hơn cho khách hàng của họ. Sự dân chủ hóa AI này có thể dẫn đến một làn sóng các ứng dụng SaaS dọc mới, tập trung vào các ngách cụ thể và giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp.

Luo Fuli lead engineer of DeepSeek

1. 罗福莉 (Luo Fuli): The Lead Engineer Behind DeepSeek’s Success

1.1 Hometown

罗福莉 was born in 1995 in Sichuan Province, China. From a young age, she exhibited exceptional talent in mathematics and computer science.

1.2 Education

She studied at Beijing Normal University, majoring in Computer Science. She later continued her research at the Computational Linguistics Institute of Peking University, where she started working with advanced NLP models.

1.3 Career Path

After graduating, 罗福莉 joined Alibaba’s DAMO Academy, leading the VECO project—a multilingual pre-training model—and contributed to AliceMind, a language AI platform.

In 2022, she joined DeepSeek as Lead Engineer, playing a key role in developing DeepSeek-V2 and R1, positioning the company as a strong competitor against OpenAI and Google.

 

2. Introduction to DeepSeek

DeepSeek AI: Should You Consider This Open-Source Contender? | by vinay krishna | informategy | Jan, 2025 | Medium

2.1 History of Formation

DeepSeek is a leading technology company in the field of artificial intelligence (AI) in China, founded in May 2023 by Liang Wenfeng, the former founder of High-Flyer, a venture capital technology fund. DeepSeek is headquartered in Hangzhou, Zhejiang Province, China, with the goal of developing large language models (LLMs) capable of competing with OpenAI, Google DeepMind, and Meta AI.

DeepSeek was established in the context of China accelerating its AI development strategy to achieve technological independence and reduce reliance on Western platforms such as OpenAI’s GPT and Google’s Gemini.

2.2 Objectives

DeepSeek aims to build advanced AI models with low costs and high efficiency, serving both enterprises and individual users. The company focuses on optimizing Transformer architecture, developing AI models capable of mathematical reasoning and efficient natural language processing (NLP). Additionally, DeepSeek is committed to maintaining open-source accessibility to allow the community to develop flexible AI applications.

2.3 Recent Notable Versions

 

DeepSeek LLM (11/2023)

The first open-source version of DeepSeek, focusing on support for programmers and AI research.

DeepSeek V2 (5/2024)

A low-cost AI model (only 2 RMB per million output tokens), making AI more accessible to businesses and individuals.

DeepSeek V3 (12/2024)

A language model with 671 billion parameters, surpassing competitors such as Meta’s Llama 3.1 and Alibaba’s Qwen 2.5, focusing on optimizing language processing and mathematics.

DeepSeek R1 (11/2024)

Specialized in logical reasoning and mathematics, outperforming many previous AI models. The R1-Zero variant uses reinforcement learning techniques, enabling AI to learn autonomously without supervision.

2.4 Competitors Directly Affected by DeepSeek’s Emergence

DeepSeek: Is this China's ChatGPT moment and a wake-up call for the US? | Technology News - The Indian Express

DeepSeek’s launch has created strong competition with major AI players such as:

      • OpenAI: DeepSeek R1 surpasses GPT-4 in mathematical and logical reasoning tasks in certain professional evaluations.
      • Google DeepMind: DeepSeek V3 competes with Gemini in natural language processing capabilities.
      • Meta AI: Llama 3.1 is considered inferior to DeepSeek V3 in understanding complex contexts.

2.5 Benefits of DeepSeek for Users

 

    • Low Cost: Users only pay around 2 RMB per million tokens to use DeepSeek V2.
    • High Efficiency: DeepSeek V3 and R1 are optimized for reasoning and language processing tasks.
    • Open-Source: Enables the community to research, customize, and apply AI in various fields.

3. Collaborations with Other Platforms

DeepSeek has established partnerships with major technology corporations and platforms:

    • Tencent Cloud: Integrated DeepSeek into Tencent’s AI solutions, optimizing big data processing capabilities.
    • Huawei Ascend AI: Utilized Huawei’s hardware to enhance AI model training processes.
    • Alibaba Cloud: Applied DeepSeek in intelligent e-commerce solutions.
    • Baidu Ernie: Partnered with Baidu to improve search capabilities and AI chatbots.

These collaborations help DeepSeek expand its influence in the AI ecosystem while providing partners with advanced AI solutions at lower costs.

With 罗福莉 leading the technological advancements at DeepSeek, the company has rapidly emerged as a top AI innovator in China. Her expertise in natural language processing and AI model development has been instrumental in positioning DeepSeek as a strong competitor to OpenAI, Google, and Meta. As DeepSeek continues to evolve, 罗福莉’s leadership will be pivotal in shaping the future of AI research and applications.

 

4. Conclusion

罗福莉 (Luo Fuli) is not only a leading AI engineer but also a visionary figure who has played an essential role in shaping DeepSeek’s position in the AI industry. Her expertise in natural language processing and deep learning has been instrumental in pushing the boundaries of AI technology, making DeepSeek a formidable competitor against giants like OpenAI and Google. With her leadership, DeepSeek has not only introduced powerful AI models but also made them accessible and efficient for businesses and individuals alike. Moving forward, her continued innovation and strategic direction will be crucial in defining the next era of artificial intelligence, solidifying DeepSeek’s reputation as a leader in AI development.

CoRAG: Revolutionizing RAG Systems with Intelligent Retrieval Chains

Large Language Models (LLMs) have demonstrated powerful content generation capabilities, but they often struggle with accessing the latest information, leading to hallucinations. Retrieval-Augmented Generation (RAG) addresses this issue by using external data sources, enabling models to provide more accurate and context-aware responses.

Key Advantages of RAG:

  • Improves factual accuracy by retrieving up-to-date information.
  • Enhances context comprehension by incorporating external data sources.
  • Reduces reliance on pre-trained memorization, allowing more flexible responses.

However, conventional RAG models have limitations that affect their effectiveness in complex reasoning tasks. Despite its advantages, standard RAG has notable drawbacks:

  1. Single Retrieval Step: Traditional RAG retrieves information only once before generating a response. If the retrieval is incorrect or incomplete, the model cannot refine its search.
  2. Limited Context Understanding: Since retrieval is static, it fails in multi-hop reasoning tasks that require step-by-step information gathering.
  3. Susceptibility to Hallucinations: If relevant information is not retrieved, the model may generate inaccurate or misleading responses.
  4. Inefficiency in Long Queries: For complex queries requiring multiple reasoning steps, a single retrieval step is often insufficient, leading to incomplete or incorrect answers.

CORAG (Chain-of-Retrieval Augmented Generation) is proposed to address these issues by leveraging the Monte Carlo Tree Search (MCTS) algorithm to optimize the information retrieval process.

CoRAG Solution

CoRAG is an enhanced version of RAG that introduces iterative retrieval and reasoning. Instead of retrieving information once, CoRAG performs multiple retrieval steps, dynamically reformulating queries based on evolving context.

How CoRAG Solves RAG’s Limitations

  • Step-by-step retrieval: Instead of relying on a single search, CoRAG retrieves information iteratively, refining the query at each step.
  • Query Reformulation: The system learns to modify its search queries based on previously retrieved results, enhancing accuracy.
  • Adaptive Reasoning: CoRAG dynamically determines the number of retrieval steps needed, ensuring more complete responses.
  • Better Performance in Multi-hop Tasks: CoRAG significantly outperforms RAG in tasks requiring multiple steps of logical reasoning.

CoRAG operates by employing a retrieval chain mechanism, where each retrieval step is informed by the results of previous steps. This allows the system to refine queries dynamically instead of relying on a single retrieval attempt as in traditional RAG. One of the most crucial aspects of CoRAG is query reformulation, which adjusts search queries in real time to retrieve the most relevant information. Thanks to this iterative approach, CoRAG significantly enhances its ability to handle complex, multi-hop reasoning tasks, leading to improved accuracy and reduced misinformation.

Training CoRAG involves the use of rejection sampling to generate intermediate retrieval chains, allowing the model to learn how to optimize search and filter information more effectively. Instead of only predicting the final answer, CoRAG is trained to retrieve information step by step, refining queries based on newly gathered knowledge. This method strengthens the model’s reasoning ability and improves performance on knowledge-intensive tasks.

Fine-tuning the model on optimized datasets is another crucial aspect of CoRAG training. Performance evaluation is conducted using metrics such as Exact Match (EM) score and F1-score, which assess the accuracy and comprehensiveness of responses compared to traditional RAG models.

Overview of CoRAG

Overview of CoRAG(Source: https://arxiv.org/html/2501.14342v1)

A key feature of CoRAG is its decoding strategies, which influence how the model retrieves and processes information. These strategies include:

  • Greedy Decoding: Selecting the most relevant information at each step without exploring alternative options.
  • Best-of-N Sampling: Running multiple retrieval attempts and choosing the most optimal result.
  • Tree Search: Using a structured search approach to explore different reasoning paths and enhance inference quality.

With its enhanced retrieval and reasoning mechanisms, CoRAG represents a major advancement in AI, enabling models to retrieve and synthesize information more effectively.

Comparison Between CoRAG and Traditional RAG

The following table provides a concise comparison between Traditional RAG and CoRAG. While Traditional RAG is more efficient in terms of computational cost, CoRAG excels in accuracy and adaptability for complex tasks. The iterative retrieval process in CoRAG ensures more precise results, making it suitable for specialized applications requiring deep contextual understanding.

Feature Traditional RAG CoRAG
Retrieval Strategy Single-step retrieval Iterative retrieval
Query Reformulation Fixed query Dynamic query adjustment
Multi-Hop Reasoning Limited Strong
Handling Hallucinations Prone to errors Reduces errors
Computational Cost Lower Higher
Adaptability Good for simple queries Ideal for complex domain

Key Differences Between CoRAG and Traditional RAG

  1. Retrieval Strategy
    • Traditional RAG: Performs a single retrieval step, fetching relevant documents once before generating a response. This limits its ability to refine searches based on partial information. Example:
      • Query: “Who wrote book X, and when was it published ?”
      • Traditional RAG: Fails if author and publication year are in separate chunks.
    • CoRAG: Utilizes an iterative retrieval process where multiple search steps refine the query dynamically, leading to more accurate and contextually appropriate responses. Example:
      • Query: “How many months apart are Johan Mjallby and Neil Lennon in age?”
      • CoRAG:
        1. Retrieve Johan Mjallby’s birth date.
        2. Retrieve Neil Lennon’s birth date.
        3. Calculate the time difference.
  1. Query Reformulation
    • Traditional RAG: Uses a fixed query that remains unchanged throughout the retrieval process.
    • CoRAG: Continuously modifies queries based on retrieved results, improving the relevance of later search steps.
  2. Multi-Hop Reasoning
    1. Traditional RAG: Struggles with tasks requiring multiple steps of reasoning, as it retrieves all information at once.
    • CoRAG: Adapts to multi-hop queries, progressively retrieving and synthesizing information step by step.
  3. Handling Hallucinations
    • Traditional RAG: More prone to hallucinations due to incomplete or inaccurate retrieval.
    • CoRAG: Reduces hallucinations by iteratively validating retrieved knowledge before generating responses.

Performance Comparison

Experiments on WikiPassageQA and MARCO datasets show that CORAG improves accuracy by up to 30% over traditional RAG methods. The system achieves higher ROUGE scores than baselines like RAPTOR and NaiveRAG while optimizing retrieval costs.

Efficiency Comparison

Efficiency Comparison (Source: https://arxiv.org/html/2411.00744v1)

Additionally, CORAG demonstrates excellent scalability, with retrieval time increasing by only 10% even when input data volume grows significantly.

  1. Accuracy and Relevance
    • Benchmark Results: Studies show that CoRAG achieves higher accuracy scores in question-answering tasks, outperforming RAG on datasets requiring multi-step reasoning.
    • Real-World Application: AI chatbots and research assistants using CoRAG provide more contextually aware and reliable answers compared to those using traditional RAG.
  2. Computational Cost
    • Traditional RAG: Less computationally expensive as it performs only a single retrieval step.
    • CoRAG: Higher computational demands due to iterative retrieval but offers significantly improved response quality.
  3. Adaptability to Different Domains
    • Traditional RAG: Works well for simple fact-based queries but struggles with domain-specific knowledge that requires iterative retrieval.
    • CoRAG: Excels in complex domains such as legal, medical, and academic research where deep contextual understanding is necessary.

When to Use CoRAG vs. Traditional RAG?

Choosing between CoRAG and traditional RAG depends on the nature of the tasks at hand. Each method has its own advantages and is suited for different use cases.

  • Best Use Cases for Traditional RAG
    • Simple question-answering tasks where a single retrieval suffices.
    • Use cases with strict computational constraints where efficiency is prioritized over deep reasoning.
    • Applications requiring quick but approximate answers, such as customer support chatbots handling FAQ-based interactions.
  • Best Use Cases for CoRAG
    • Complex queries requiring multi-hop reasoning and deep contextual understanding.
    • Research and academic applications where iterative refinement improves information accuracy.
    • AI-driven assistants handling specialized tasks such as legal document analysis and medical diagnosis support.

Conclusion

CoRAG (Chain-of-Retrieval Augmented Generation) represents a significant advancement in AI-driven knowledge retrieval and synthesis. By integrating vector search, contrastive ranking, and decision tree modeling, CoRAG enhances the accuracy, relevance, and structure of information provided to large language models. This systematic approach not only reduces hallucinations but also optimizes AI-generated responses, making it a powerful tool for applications requiring high-quality knowledge retrieval.

With its intelligent ability to retrieve, rank, and organize information, CoRAG opens new possibilities in enterprise search, research assistance, and AI-driven decision-making. As AI continues to evolve, systems like CoRAG will play a crucial role in bridging raw data with actionable knowledge, fostering more intelligent and reliable AI applications.

CoRAG: Microsoft AI’s New Iterative AI

3. Speeding Up Contract Review in the Legal Industry
Are you struggling with AI models that give you inaccurate or unreliable information? It’s frustrating when large language models (LLMs) hallucinate or miss important details. But what if AI could reason and retrieve information like a human expert? Microsoft AI introduces CoRAG (Chain-of-Retrieval Augmented Generation), an AI framework designed for iterative retrieval and reasoning in knowledge-intensive tasks. This innovative approach dynamically reformulates queries and enhances accuracy. In this article, we’ll explore how CoRAG works, its benefits, and why it’s a game-changer for factual, grounded AI.

CoRAG: What is Chain-of-Retrieval?

Understanding CoRAG’s Core Concept

CoRAG, or Chain-of-Retrieval Augmented Generation, is a method developed by researchers from Microsoft Corporation and Renmin University of China. It aims to train Retrieval-Augmented Generation (RAG) models to iteratively retrieve and reason before generating answers. Unlike conventional RAG systems, CoRAG dynamically reformulates queries based on the evolving reasoning state. This iterative process allows the model to delve deeper into the knowledge base and refine its understanding of the query. CoRAG represents a significant advancement in the field of AI, offering a more robust and reliable approach to knowledge-intensive tasks.

By enabling models to iteratively retrieve and reason, CoRAG addresses the limitations of traditional RAG systems, which often struggle with complex or multi-hop queries. The framework’s ability to dynamically reformulate queries based on the evolving reasoning state allows for a more nuanced and accurate understanding of the information being sought. This iterative process helps address retrieval bottlenecks and improve performance on benchmarks and in real-world applications, marking a crucial step towards more trustworthy and factual AI. CoRAG supports diverse decoding strategies and adjusts test-time retrieval dynamically, further enhancing its adaptability.

Why CoRAG is a Game Changer

Traditional foundation models are trained on massive datasets and remain static post-deployment. CoRAG, however, enhances reliability by incorporating real-time or domain-specific information during the generation process. This integration addresses common issues such as hallucinations or gaps in long-tail factual knowledge. By allowing the AI to retrieve and reason in a chain-like manner, CoRAG achieves state-of-the-art results on benchmarks like KILT, particularly excelling in multi-hop reasoning tasks by addressing retrieval bottlenecks. This is because CoRAG’s dynamic query reformulation allows it to overcome the limitations of a single retrieval step, a common bottleneck in traditional RAG systems.

Recent advancements in RAG have introduced iterative retrieval-generation methods to overcome the limitations of a single retrieval step. Approaches like FLARE and ITER-RETGEN enable models to decide when and what to retrieve during generation, enhancing performance in complex reasoning tasks. Methods like IRCoT adopt chain-of-thought reasoning, refining retrieval steps recursively, while Self-RAG integrates retrieval, generation, and critique for improved factual accuracy. CoRAG builds upon these advancements by providing a comprehensive framework for training models to iteratively retrieve and reason, resulting in more grounded and factual AI models.

CoRAG vs. Conventional RAG Systems

Conventional RAG systems typically follow a sequential pipeline where retrieved information is provided as input to the generative model. The overall performance depends heavily on the quality of the retrieval process. CoRAG, conversely, dynamically reformulates queries during retrieval, enhancing accuracy. It supports diverse decoding strategies, adjusts test-time retrieval dynamically, and demonstrates robustness to varying retriever quality. This offers a pathway to more grounded and factual AI models. To ensure scalability, dense retrievers often use bi-encoder architectures for compressing documents and queries into fixed-size vectors, enabling efficient search algorithms.

However, this efficiency comes at the cost of reduced flexibility for handling complex or multi-hop queries, which require iterative reasoning and retrieval steps based on dynamically evolving information. CoRAG addresses this limitation by incorporating iterative retrieval and reasoning steps, allowing it to handle more complex queries with greater accuracy and achieve state-of-the-art results on benchmarks like KILT.

How CoRAG Works: Key Components

Retrieval Chain Generation

Retrieval chains are generated using rejection sampling. Intermediate sub-queries and sub-answers are iteratively formed, and the chain with the highest log-likelihood score is selected to augment datasets. This process helps the model learn how to break down complex queries into smaller, more manageable parts.

The CoRAG framework enhances RAG models through three key components: retrieval chain generation, model training, and test-time scaling strategies. This approach uses rejection sampling to augment datasets with intermediate retrieval chains, enabling fine-tuning of open-source models. The retrieval chains are automatically generated using rejection sampling, eliminating the need for manual annotations. The model iteratively forms sub-queries and sub-answers, selecting the chain with the highest log-likelihood score to augment the datasets.

Model Training with Augmented Datasets

Using a multi-task learning framework, the model is trained on these augmented datasets for sub-query, sub-answer, and final answer prediction. This approach ensures that the model not only retrieves relevant information but also understands how to use it to generate accurate and coherent responses.

CoRAG supports diverse decoding strategies and adjusts test-time retrieval dynamically. This is done using a multi-task learning framework, where the model learns to predict sub-queries, sub-answers, and final answers based on the augmented datasets. This comprehensive training regime is crucial for ensuring that the model not only retrieves relevant information but also understands how to effectively utilize it in generating coherent and accurate responses. By learning to predict intermediate steps, the model develops a deeper understanding of the underlying reasoning process, enabling it to handle complex queries with greater precision and enhancing accuracy.

Test-Time Scaling Strategies

At test time, decoding strategies like greedy decoding, best-of-N sampling, and tree search allow for controlling token consumption and retrieval steps. These approaches optimize the trade-off between performance and compute efficiency. The ability to adjust test-time retrieval dynamically allows CoRAG to adapt to varying retriever quality and task demands. This is a significant advantage over traditional RAG systems, which often rely on a fixed retrieval strategy. Scaling test-time computing has also been explored to boost RAG performance, with strategies such as retrieving more documents or using long-context LLMs, as seen in LongRAG and IterDRAG.

Tree-of-Thought (ToT) and STaR extend reasoning capabilities by leveraging structured exploration and intermediate training states, though these approaches increase token consumption and response latency. CoRAG seeks to balance performance with efficiency through adaptive decoding strategies that optimize token consumption and retrieval steps. These include greedy decoding, best-of-N sampling, and tree search.

CoRAG’s Performance: Evaluation and Results

How AI OCR Works: The Process Of Converting Images To Text

Benchmarks Used for Evaluation

The evaluation of CoRAG was conducted using two benchmarks:

  1. Multi-hop QA datasets, including 2WikiMultihopQA, HotpotQA, Bamboogle, and MuSiQue, to test multi-hop reasoning.
  2. The KILT benchmark for generalization across knowledge-intensive tasks.

These benchmarks provide a comprehensive assessment of CoRAG’s capabilities across a range of tasks. Multi-hop QA datasets are particularly important for evaluating the model’s ability to reason and synthesize information from multiple sources. The KILT benchmark, on the other hand, assesses the model’s ability to generalize across a variety of knowledge-intensive tasks, providing a measure of its overall versatility and robustness.

Fine-tuning and Outperformance

Fine-tuning was performed on Llama-3.1-8B-Instruct using retrieval chain-augmented datasets. CoRAG-8B significantly outperformed baselines in most multi-hop QA datasets. In the KILT benchmark, CoRAG achieved state-of-the-art performance across tasks. Specifically, CoRAG achieved state-of-the-art results on multi-hop QA datasets and the KILT benchmark, outperforming larger models. The evaluation of CoRAG was conducted using two benchmarks: (1) multi-hop QA datasets, including 2WikiMultihopQA, HotpotQA, Bamboogle, and MuSiQue, to test multi-hop reasoning, and (2) the KILT benchmark for generalization across knowledge-intensive tasks. Fine-tuning was performed on Llama-3.1-8B-Instruct using retrieval chain-augmented datasets.

CoRAG-8B significantly outperformed baselines in most multi-hop QA datasets, except Bamboogle, where limited instances and outdated retrieval data caused variability. In the KILT benchmark, CoRAG achieved state-of-the-art performance across tasks, except for FEVER, where a larger model slightly surpassed it. CoRAG achieves state-of-the-art results on benchmarks like KILT, particularly excelling in multi-hop reasoning tasks by addressing retrieval bottlenecks.

Scaling and Generalization Capabilities

Performance scaling experiments showed improvements with increased retrieval chain lengths and sampling strategies. Detailed analysis highlights its scaling and generalization capabilities, paving the way for advancing factual, grounded, and trustworthy AI systems in challenging tasks. The researchers from Microsoft Corporation and the Renmin University of China introduced CoRAG (Chain-of-Retrieval Augmented Generation), a method for training RAG models to iteratively retrieve and reason before generating answers.

Unlike traditional RAG methods that rely on a single retrieval step, CoRAG dynamically reformulates queries during retrieval, enhancing accuracy. This ability to scale and generalize is crucial for deploying AI systems in real-world scenarios, where they are likely to encounter a wide range of tasks and data distributions.

At test time, adaptive decoding strategies balance performance with computational efficiency, and intermediate retrieval chains are automatically generated using rejection sampling, eliminating the need for manual annotations. Performance scaling experiments showed improvements with increased retrieval chain lengths and sampling strategies. Detailed analysis highlights its scaling and generalization capabilities.

Benefits of CoRAG

What is OCR? Its Mechanism and Importance

Enhanced Accuracy and Groundedness

CoRAG dynamically reformulates queries during retrieval, enhancing accuracy. Intermediate retrieval chains are automatically generated using rejection sampling, eliminating the need for manual annotations. The CoRAG framework enhances RAG models through three key components: retrieval chain generation, model training, and test-time scaling strategies. Retrieval chains are generated using rejection sampling, where intermediate sub-queries and sub-answers are iteratively formed, and the chain with the highest log-likelihood score is selected to augment datasets. This iterative refinement ensures that the generated responses are not only accurate but also firmly grounded in the retrieved information.

Computational Efficiency

At test time, adaptive decoding strategies balance performance with computational efficiency, making CoRAG a practical solution for real-world applications. These approaches optimize the trade-off between performance and compute efficiency. These approaches allow for controlling token consumption and retrieval steps at test time. By dynamically adjusting the retrieval process and optimizing the decoding strategies, CoRAG achieves a balance between accuracy and computational cost.

State-of-the-Art Results

CoRAG achieves state-of-the-art results on multi-hop QA datasets and the KILT benchmark, outperforming larger models. CoRAG-8B significantly outperformed baselines in most multi-hop QA datasets, except Bamboogle, where limited instances and outdated retrieval data caused variability. In the KILT benchmark, CoRAG achieved state-of-the-art performance across tasks, except for FEVER, where a larger model slightly surpassed it. This highlights the effectiveness of CoRAG in tackling complex, knowledge-intensive tasks and its potential to surpass even larger models in terms of performance.

Future Implications of CoRAG

Conclusion

Paving the Way for Trustworthy AI

CoRAG offers a pathway to more grounded and factual AI models. It achieves state-of-the-art results on benchmarks like KILT, particularly excelling in multi-hop reasoning tasks by addressing retrieval bottlenecks. By addressing the retrieval bottlenecks and hallucination problems CoRAG contributes significantly to the field of trustworthy AI. The ability to dynamically reformulate queries and iteratively refine the retrieval process ensures that the generated responses are not only accurate but also grounded in reliable information sources.

Advancing Factual and Grounded AI Systems

The study presents CoRAG, a framework that trains LLMs to retrieve and reason through complex queries iteratively. Unlike traditional RAG methods that rely on a single retrieval step, CoRAG dynamically reformulates queries during retrieval, enhancing accuracy. Detailed analysis highlights its scaling and generalization capabilities, paving the way for advancing factual, grounded, and trustworthy AI systems in challenging tasks. This research demonstrates how to advance factual, grounded, and trustworthy AI systems, ultimately leading to more reliable and beneficial AI applications in various domains. CoRAG demonstrates robustness to varying retriever quality.

Posted in AI