Virtual Try-On is an advanced technology in the field of e-commerce and user experience, particularly in the fashion and beauty industries. This technology allows users to virtually try on products like eyeglasses, hats, jewelry, or makeup directly on their faces using a mobile device or computer.

Key Features of Virtual Try-On:

• Accurate Facial Recognition: The technology uses artificial intelligence and facial recognition algorithms to identify the user’s facial features, adjusting the product to fit perfectly.
• Interactive Viewing: Users can rotate, tilt their heads, or change their viewing angle to see the product from different perspectives, simulating a real-life try-on experience.
• Augmented Reality (AR) Technology: Often combined with AR technology, it overlays the product onto the live image from the camera, creating the impression that the product is truly present on the user’s face.
• Diverse Applications: This technology is not limited to eyewear but also applies to other products like hats, earrings, lipstick, and other makeup items.
• Enhanced Shopping Experience: By allowing users to try products before purchasing, Virtual Try-On helps minimize the risk of buying the wrong item and improves the online shopping experience.

With the rapid development of AI, there has been a fusion of Virtual Try-On technologies. Developers have created interactive spaces that allow users to virtually try on different fashion items using artificial intelligence. This application lets you see how clothes or accessories might look on you by overlaying them onto your image. It’s a tool designed to enhance the online shopping experience, making it easier for you to visualize the product before buying.

How It Works:

1. Upload an Image: Users can upload their photo or use a webcam for the system to scan and recognize their body shape or face.
2. Apply the Product: The system applies virtual products onto the user’s image, allowing them to see how the items would look when worn or used.
3. Customize and Choose: Users can adjust the size, color, and style of the product to see which option best suits their style.

Virtual Try-On aims to reduce uncertainty and boost consumer confidence when shopping online, while also improving the overall shopping experience. Currently, platforms like Github and Hugger Face offer many open-source resources that allow developers to use and advance this technology to create applications serving e-commerce and user experience.

A Simple Practical Example:

Let’s create a product, like a t-shirt with the word “Scuti,” and use this image with a model to generate a promotional image for the product.

Step 1: Upload the desired model’s image.

Step 2: Upload the desired product.

To create this promotional image, we need both the model’s image and the product image. We can use OpenAI’s DALLE 3 model to generate suitable images, then use Hugger Face’s Virtual Try-On to proceed.

Here is the result: the model is now wearing the new product you uploaded. Depending on your creativity, you can design your own products for personal or brand use.

Virtual Try-On là một công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực thương mại điện tử và trải nghiệm người dùng, đặc biệt là trong ngành thời trang và làm đẹp. Công nghệ này cho phép người dùng thử nghiệm các sản phẩm như kính mắt, mũ, trang sức, hoặc trang điểm trực tiếp trên khuôn mặt của mình thông qua một thiết bị di động hoặc máy tính.

Các đặc điểm chính của Virtual Try-On:

1. Nhận diện khuôn mặt chính xác: Công nghệ sử dụng trí tuệ nhân tạo và các thuật toán nhận diện khuôn mặt để xác định các đặc điểm khuôn mặt của người dùng, từ đó điều chỉnh sản phẩm để phù hợp hoàn hảo.
2. Tương tác trực quan: Người dùng có thể xoay, nghiêng đầu hoặc thay đổi góc nhìn để xem sản phẩm từ nhiều góc độ khác nhau, giống như đang thử trực tiếp.
3. Công nghệ AR (Augmented Reality): Hugger Face thường kết hợp với công nghệ thực tế tăng cường, giúp chèn sản phẩm vào hình ảnh trực tiếp từ camera, tạo cảm giác sản phẩm thật sự hiện diện trên khuôn mặt.
4. Ứng dụng đa dạng: Công nghệ này không chỉ áp dụng cho kính mắt mà còn cho các sản phẩm khác như mũ, khuyên tai, son môi, và các sản phẩm trang điểm khác.
5. Tăng cường trải nghiệm mua sắm: Bằng cách cho phép người dùng thử trước sản phẩm, Virtual Try-On giúp giảm thiểu rủi ro mua hàng sai lầm và cải thiện trải nghiệm mua sắm trực tuyến.

Hiện nay với sự phát triển mạnh mẽ của AI, đã có những sự kết hợp giữa virtual Try-on. Các nhà phát triển đã tạo ra các không gian tương tác cho phép người dùng thử ảo các mặt hàng thời trang khác nhau bằng trí tuệ nhân tạo. Ứng dụng này cho phép bạn xem quần áo hoặc phụ kiện có thể trông như thế nào trên người bạn bằng cách phủ chúng lên hình ảnh của bạn. Đây là một công cụ được thiết kế để nâng cao trải nghiệm mua sắm trực tuyến, giúp bạn dễ dàng hình dung sản phẩm trước khi mua.

Cách hoạt động:

1. Tải lên hình ảnh: Người dùng có thể tải lên hình ảnh của họ hoặc sử dụng webcam để hệ thống có thể quét và nhận diện hình dáng cơ thể hoặc khuôn mặt của họ.
2. Áp dụng sản phẩm: Hệ thống sẽ áp dụng các sản phẩm ảo lên hình ảnh của người dùng, giúp họ thấy được cách sản phẩm trông như thế nào khi được mặc hoặc sử dụng.
3. Tùy chỉnh và lựa chọn: Người dùng có thể điều chỉnh kích thước, màu sắc, và kiểu dáng của sản phẩm để xem lựa chọn nào phù hợp nhất với phong cách của họ.

Virtual Try-On đều nhằm mục đích làm giảm bớt sự không chắc chắn và tăng cường sự tự tin của người tiêu dùng khi mua sắm trực tuyến, đồng thời cải thiện trải nghiệm mua sắm tổng thể. Hiện tại trên Github, Hugger face hay các nền tảng khác cung cấp nhiều Opensource cho phép những nhà phát triển sử dụng và phát triển công nghệ này tạo ra các ứng dụng nhằm phục vụ lĩnh vực thương mại điện tử và trải nghiệm người dùng.

Dưới đây là một ví dụ thực tế đơn giản: Chúng ta sẽ tạo sản phẩm một chiếc áo phông, có chữ Scuti và sử dụng hình ảnh này với người mẫu để tạo ra hình ảnh quảng cáo cho sản phẩm chỉ với 2 bước cực đơn giản

・Bước 1: Upload hình ảnh người mẫu mong muốn sử dụng sản phẩm.

・Bước 2: Upload sản phẩm mong muốn

Để tạo được hình ảnh quảng cáo này chúng ta cần hình ảnh của người mẫu và hình ảnh sản phẩm. Chúng ta có thể sử dụng model DALLE 3 của OpenAI để tạo các hình ảnh phù hợp với mong muốn. Sau đó sử dụng Virtual try-on Hugger face để có thể thực hiện.

Và dưới đây là kết quả, người mẫu sẽ được thay sản phẩm mới mà bạn đã thực hiện upload. Dựa vào sự sáng tạo của bạn, bạn hoàn toàn có thể tự thiết kế những sản phẩm cho cá nhân và thương hiệu.

 

 

1. Introduction

Artificial Intelligence (AI) is revolutionizing the way we develop software. By transforming abstract ideas into functional software, AI is helping to accelerate the development process, improve quality, and enable innovation. This blog will explore how AI is utilized  at every stage of the software development lifecycle to turn ideas into reality.

2. AI in the Ideation

AI can play a crucial role in the ideation phase by supporting brainstorming and refining ideas. Additionally, AI-powered tools can analyze market trends, customer preferences, and other relevant data to validate and optimize ideas before they move into the development phase.

3. AI in development

a. AI in the Design Phase

During the design phase, AI can assist in creating user-friendly interfaces (UI/UX) and rapid prototyping. AI-driven design tools like GitHub Copilot, TabNine, Figma’s Auto Layout, and Adobe XD can help in generating designs and code structures based on user requirements, ensuring that the software is both functional and aesthetically pleasing.

b. AI in the Development Phase

AI is transforming the development phase by enabling code generation based on specific requirements. Tools like GitHub Copilot, OpenAI Codex, and DeepCode can generate code snippets, functions, or entire classes based on natural language descriptions. Additionally, AI-powered tools assist with auto-completion, code suggestions, and refactoring, making the coding process more efficient.

c. AI in Testing and Debugging

AI tools like Testim and Mabl can automate test case generation, execute tests, and identify bugs. For debugging and securing your code, tools like DeepCode and Snyk help in identifying and fixing bugs or security vulnerabilities using AI, ensuring that the software meets quality standards.

d. AI in Deployment

In the deployment phase, AI can automate the Continuous Integration/Continuous Deployment (CI/CD) process using tools like Jenkins. These tools streamline the deployment process, ensuring that the software is deployed efficiently and with minimal human intervention.

e. AI in Maintenance and Monitoring

AI continues to play a role even after the software is developed. AI tools like Datadog and New Relic can monitor the software’s performance, detect anomalies, and suggest optimizations. These tools help in maintaining the software’s efficiency and keeping it up-to-date with minimal manual effort.

4. Conclusion

AI is undeniably transforming the software development industry. By accelerating the development process and enabling innovation, AI is helping developers turn their ideas into reality. As AI technology continues to advance, its role in software development will only grow, offering new opportunities for innovation and efficiency.

 

In the evolving landscape of artificial intelligence, ChatGPT and Gemini represent two significant milestones. These AI models, developed by OpenAI and Google respectively, highlight the progress and challenges in the field. This analysis will compare these models based on four key criteria: developer background, launch timeline, underlying technology, and intended use cases.

---

Criteria	ChatGPT	Gemini
Developer	OpenAI	Google
	– Focuses on ethical AI development and transparency.	– Backed by Google’s extensive resources and history of innovation.
	– Strengths: High ethical standards in AI.	– Strengths: Robust training capabilities due to Google’s infrastructure.
	– Weaknesses: Limited resources compared to larger tech companies.	– Weaknesses: Potential conflicts between commercial interests and ethical considerations.
Launch Date	November 2022	December 2023
	– Early model that set benchmarks in conversational AI.	– Incorporates recent advancements in AI for sophisticated capabilities.
	– Strengths: Early adoption led to significant user feedback and iterative improvements.	– Strengths: Later launch allowed for integration of more advanced AI technologies.
	– Weaknesses: Faced limitations in handling complex scenarios initially.	– Weaknesses: Lacks the extensive user testing history that ChatGPT has.
Technology	GPT-4 Architecture	Google’s Multimodal AI Framework
	– Focuses on natural language processing and conversational AI.	– Combines text, image, and voice inputs for a broader range of tasks.
	– Strengths: Excels in generating human-like text and context-aware conversations.	– Strengths: Capable of handling multimodal tasks beyond text, such as visual recognition.
	– Weaknesses: Sometimes produces verbose or less specific responses in specialized domains.	– Weaknesses: Complexity in multimodal integration may lead to inconsistencies.
Intended Use Cases	Conversational AI, Customer Support, Education, Content Creation	Versatile AI Applications Across Text, Image, and Data Analysis
	– Optimized for interactive and text-based applications.	– Suitable for diverse tasks, from business intelligence to creative arts.
	– Strengths: Highly effective in generating coherent and contextually appropriate conversations.	– Strengths: Flexibility across various domains.
	– Weaknesses: Limited in scenarios requiring multimodal data processing.	– Weaknesses: Broad scope may reduce effectiveness in specialized tasks.

---

Conclusion: Both ChatGPT and Gemini are formidable AI models with distinct strengths and weaknesses. ChatGPT, with its early market presence and refined conversational abilities, excels in interactive and text-based applications. On the other hand, Gemini’s cutting-edge multimodal technology positions it as a versatile tool capable of addressing a broader range of challenges. The choice between these models ultimately depends on the specific needs of the user—whether the priority is a robust conversational agent or a flexible, all-encompassing AI system.

Xin chào!

Tôi là Kakeya, đại diện Công ty Cổ phần Scuti.

Scuti – chúng tôi là đơn vị chuyên phát triển phần mềm offshore và lab-based tại Việt Nam, tận dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo (Generative AI). Chúng tôi cung cấp các dịch vụ bao gồm phát triển và tư vấn toàn diện về AI tạo sinh. Gần đây, chúng tôi đã nhận được nhiều yêu cầu phát triển hệ thống tích hợp với AI tạo sinh, phản ánh nhu cầu ngày càng tăng về các giải pháp sáng tạo dựa trên AI.

Hiện nay, việc sử dụng AI tạo sinh trong ngành Marketing đang tiến triển nhanh chóng. Bạn có muốn tích hợp AI tạo sinh trong doanh nghiệp để cải thiện hiệu quả công việc không?

Trong bài viết này, chúng tôi giải thích cách AI tạo sinh đang cách mạng hóa các hoạt động Marketing, đạt được cá nhân hóa và tự động hóa. Thông qua các câu chuyện thành công và ứng dụng cụ thể, bạn sẽ có thể thấy được hiệu quả của nó.

---

Nền tảng cơ bản và kỹ thuật của AI tạo sinh

AI tạo sinh là gì?

AI tạo sinh là một loại trí tuệ nhân tạo có khả năng tự động tạo ra nội dung như văn bản, hình ảnh và âm thanh.

AI tạo sinh có khả năng tạo ra nội dung mới dựa trên các tập dữ liệu khổng lồ. Công nghệ này sử dụng các kỹ thuật tiên tiến như học sâu và mạng nơ-ron, giúp tạo ra các sản phẩm tự nhiên và giống con người hơn.

Lịch sử của AI tạo sinh có thể được truy ngược về những nỗ lực ban đầu trong trí tuệ nhân tạo. Các hệ thống AI tạo sinh ban đầu dựa trên các hệ quy tắc tương đối đơn giản. Tuy nhiên, khi công nghệ phát triển, các thuật toán phức tạp hơn đã được phát triển, dẫn đến sự ra đời của AI tạo sinh tiên tiến hiện nay. Đặc biệt, sự tiến bộ trong học sâu từ những năm 2010 đã giúp AI tạo sinh tiến hóa vượt bậc.

Các chức năng điển hình của AI tạo sinh bao gồm tạo văn bản, tạo hình ảnh và tạo âm thanh. Trong tạo văn bản, nó có thể tự động tạo các bài báo tin tức và viết sáng tạo. Trong tạo hình ảnh, nó có thể tạo ra các hình ảnh của khuôn mặt hoặc cảnh quan không tồn tại trong thực tế. Đối với tạo âm thanh, nó có thể bắt chước các đặc tính giọng nói cụ thể để tạo ra nội dung âm thanh.

Do đó, nhờ có chức năng đa dạng và phạm vi ứng dụng rộng rãi, AI tạo sinh được kỳ vọng sẽ được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm cả Marketing.

Nền tảng kỹ thuật và sự phát triển của AI tạo sinh

Nền tảng kỹ thuật của AI tạo sinh nằm ở học máy và học sâu. Những công nghệ này tạo thành cốt lõi giúp AI tạo sinh học từ dữ liệu và tạo ra nội dung tự nhiên.

Học máy (machine learning) là một công nghệ học các mẫu và quy tắc từ dữ liệu và sử dụng chúng để dự đoán và phân loại. Học máy ban đầu sử dụng các thuật toán đơn giản như hồi quy tuyến tính và cây quyết định, nhưng những thuật toán này có giới hạn trong việc học các mẫu dữ liệu phức tạp.

Học sâu (deep learning) là một lĩnh vực con của học máy, đặc biệt là công nghệ sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo. Bằng cách xây dựng các mạng nơ-ron nhiều lớp, nó có thể học các mẫu dữ liệu phức tạp hơn.

Sự phát triển của công nghệ này đã dẫn đến sự cải thiện hiệu suất vượt bậc của AI tạo sinh. Đặc biệt, việc giới thiệu các Mạng nơ-ron Tích chập (CNN), Mạng nơ-ron Tái phát (RNN) và các mô hình Transformer đã mở rộng đáng kể khả năng của AI tạo sinh.

Có ba phương pháp chính để huấn luyện mô hình trong AI tạo sinh:

• Học có giám sát (Supervised Learning): Phương pháp này sử dụng dữ liệu có gán nhãn để huấn luyện mô hình. Bằng cách cung cấp dữ liệu đúng, mô hình học cách tạo ra các đầu ra chính xác. Ví dụ, trong việc tạo chú thích hình ảnh, một số lượng lớn cặp hình ảnh và mô tả được chuẩn bị để mô hình học tập.
• Học không giám sát (Unsupervised Learning): Phương pháp này sử dụng dữ liệu không gán nhãn để huấn luyện mô hình. Nó học các mẫu tiềm ẩn và cấu trúc trong dữ liệu. Mạng đối nghịch tạo sinh (GAN) là một ví dụ về học không giám sát, nơi hai mạng nơ-ron cạnh tranh để tạo ra dữ liệu thực tế.
• Học tăng cường (Reinforcement Learning): Phương pháp này bao gồm một tác nhân học bằng cách tương tác với môi trường và nhận phần thưởng. Nó được áp dụng trong các hệ thống tương tác và AI trò chơi. Tác nhân học các hành động tối ưu thông qua việc thử và sai để tìm ra các phương pháp tạo nội dung tốt nhất.

Ứng dụng của AI tạo sinh trong Marketing

Phương pháp và Hiệu quả của việc tạo nội dung

AI tạo sinh đã thay đổi đáng kể phương pháp tạo nội dung trong lĩnh vực Marketing, tối đa hóa hiệu quả của chúng. Dưới đây là giải thích cụ thể về các phương pháp và hiệu quả của việc tạo văn bản, hình ảnh và video.

Tạo văn bản

Tạo văn bản là một trong những lĩnh vực được sử dụng rộng rãi nhất của AI tạo sinh. AI có thể tự động tạo ra các bài báo tin tức, bài đăng blog và mô tả sản phẩm. Ví dụ, chuỗi GPT của OpenAI học từ lượng lớn dữ liệu văn bản và tạo ra văn bản tự nhiên, giống con người. Bằng cách tận dụng công nghệ này, các đội Marketingcó thể tạo ra nhiều nội dung đa dạng và thu hút nhiều đối tượng mục tiêu trong thời gian ngắn. Hiệu quả bao gồm giảm đáng kể thời gian làm việc, giảm lỗi của con người và duy trì thông điệp nhất quán.

Tạo hình ảnh

Sử dụng các công nghệ như Mạng đối nghịch tạo sinh (GAN), các hình ảnh chất lượng cao cho quảng cáo và bài đăng trên mạng xã hội có thể được tạo tự động. Chẳng hạn, các thương hiệu thời trang sử dụng AI để tạo ra các thiết kế và phong cách mới cho việc quảng bá. Công nghệ này giúp giảm chi phí thiết kế và cải thiện khả năng thích ứng nhanh chóng với thị trường trong khi vẫn duy trì tính độc đáo của thương hiệu.

Tạo video

Tạo video là một lĩnh vực đặc biệt phát triển nhanh chóng của AI tạo sinh. AI có thể tự động tạo ra các đoạn video ngắn và hoạt hình. Ví dụ, các nền tảng như Synthesia tổng hợp khuôn mặt và giọng nói của người nói dựa trên văn bản để tạo ra các video quảng bá. Công nghệ này giúp dễ dàng tạo ra các thông điệp video cá nhân hóa, tăng cường sự tương tác với người tiêu dùng.

Thực hành và ví dụ về việc cá nhân hóa

AI tạo sinh có tác động lớn đối với việc cá nhân hóa trong Marketing.

Bằng cách sử dụng dữ liệu khách hàng để tạo ra các thông điệp tùy chỉnh phù hợp với nhu cầu và sở thích của từng cá nhân, có thể đạt được các chiến lược Marketinghiệu quả hơn.

Thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng

Dữ liệu khách hàng bao gồm lịch sử mua hàng, dữ liệu hành vi trên trang web, hoạt động trên mạng xã hội, kết quả khảo sát, v.v. Dựa trên dữ liệu này, sở thích và quan tâm của khách hàng được xác định và các thông điệp tùy chỉnh được tạo ra phù hợp.

Tạo thông điệp tùy chỉnh

Ví dụ, trong email Marketing, bằng cách phân tích lịch sử mua hàng và lịch sử duyệt web của khách hàng, các email được cá nhân hóa đề xuất các sản phẩm và dịch vụ phù hợp nhất cho từng khách hàng được tự động tạo ra. Điều này làm tăng sự liên quan của thông điệp, từ đó cải thiện tỷ lệ mở và tỷ lệ nhấp chuột.

Các ví dụ cụ thể bao gồm các công ty như Netflix và Amazon. Những công ty này sử dụng lượng dữ liệu khách hàng khổng lồ để hiển thị nội dung và sản phẩm đề xuất khác nhau cho từng khách hàng.

Netflix tận dụng lịch sử xem và dữ liệu đánh giá để đề xuất các bộ phim và phim truyền hình phù hợp nhất cho từng người dùng, tăng thời gian xem. Mặt khác, Amazon phân tích lịch sử mua hàng và lịch sử duyệt web để cung cấp các đề xuất sản phẩm cá nhân hóa, góp phần tăng doanh số bán hàng.

Tăng hiệu quả thông qua tự động hóa Marketing

Bằng cách sử dụng AI tạo sinh, các hoạt động Marketing có thể được tự động hóa, cải thiện đáng kể hiệu quả vận hành. Đặc biệt, các hiệu quả rõ rệt có thể được nhìn thấy trong tự động hóa chiến dịch và phân khúc khách hàng.

Tự động hóa chiến dịch

AI tạo sinh tự động hóa quá trình thiết kế, thực hiện và tối ưu hóa các chiến dịch Marketing. Ví dụ, trong email Marketing, AI phân tích dữ liệu hành vi và sở thích của khách hàng để gửi nội dung phù hợp vào thời điểm tối ưu. Việc tự động hóa này giải phóng đội ngũ Marketing khỏi việc thiết lập từng chiến dịch riêng lẻ, cho phép họ tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược. Ngoài ra, việc giám sát hiệu suất theo thời gian thực và tối ưu hóa dựa trên phản hồi là khả thi, tối đa hóa hiệu quả của chiến dịch.

Phân khúc khách hàng

Quá trình này sử dụng AI tạo sinh để nhóm khách hàng dựa trên các thuộc tính và hành vi khác nhau. Điều này cho phép các thông điệp Marketing được tùy chỉnh cho từng phân khúc, đạt được giao tiếp hiệu quả hơn. AI tạo sinh nhanh chóng phân tích lượng lớn dữ liệu khách hàng, phát hiện các mẫu tinh tế mà các phương pháp truyền thống có thể bỏ qua. Ví dụ, nó có thể cung cấp thông tin chi tiết về sở thích và hành vi của khách hàng dựa trên lịch sử mua hàng, lượt truy cập trang web và hoạt động trên mạng xã hội.

Những lợi ích của tự động hóa này bao gồm các điểm sau:

• Tiết kiệm thời gian và chi phí: So với các quy trình thủ công, thời gian và chi phí liên quan đến thiết lập chiến dịch và phân tích khách hàng được giảm đáng kể.
• Cải thiện cá nhân hóa: Bằng cách gửi thông điệp phù hợp đến từng phân khúc khách hàng, tỷ lệ tương tác và chuyển đổi được nâng cao.
• Phản hồi theo thời gian thực: Nhanh chóng phản hồi các thay đổi trong hành vi của khách hàng cho phép các hoạt động Marketing kịp thời.

Các ví dụ cụ thể bao gồm các nền tảng tự động hóa Marketing như HubSpot và Salesforce. Những nền tảng này sử dụng AI tạo sinh để tự động hóa quản lý chiến dịch và phân khúc khách hàng, cải thiện hiệu quả Marketing một cách đáng kể.

Ví dụ cụ thể về việc sử dụng AI tạo sinh

Giải thích chi tiết về các câu chuyện thành công

Việc sử dụng AI tạo sinh đã đem đến thành công cụ thể ở nhiều công ty khác nhau. Dưới đây là các trường hợp của Carvana và Coca-Cola.

Việc tạo video của Carvana

Carvana, một nền tảng trực tuyến để mua xe, sử dụng AI tạo sinh để nâng cao trải nghiệm khách hàng. Đặc biệt đáng chú ý là việc tạo ra các video cá nhân hóa cho từng khách hàng.

Carvana phân tích dữ liệu mua hàng và lịch sử duyệt web của khách hàng để tự động tạo ra các video giới thiệu các xe tiềm năng để mua. Điều này cho phép khách hàng tìm thấy các xe phù hợp với nhu cầu của mình một cách hiệu quả, tăng ý định mua hàng. Ngoài ra, việc tạo video bằng AI tạo sinh còn góp phần giảm thời gian sản xuất và chi phí, cho phép phản hồi nhanh chóng đến nhiều khách hàng hơn.

Bài học từ chiến dịch Coca-Cola

Coca-Cola sử dụng AI tạo sinh trong các chiến dịch Marketing để tăng cường sự tương tác với khách hàng. Cụ thể, AI được sử dụng để phân tích sở thích và dữ liệu hành vi của người tiêu dùng, cho phép triển khai các quảng cáo và khuyến mãi được tối ưu hóa cho từng người tiêu dùng.

Ví dụ, các chiến dịch tùy chỉnh được thực hiện phù hợp với các khu vực hoặc sự kiện cụ thể, cung cấp các thông điệp cá nhân hóa cho từng người tiêu dùng và đạt được hiệu quả quảng cáo cao. Việc giới thiệu AI tạo sinh cho phép Coca-Cola thực hiện các điều chỉnh theo thời gian thực đối với các chiến dịch, tăng cường tính linh hoạt và hiệu quả của các hoạt động Marketing.

Sử dụng AI tạo sinh phân loại theo từng ngành

AI tạo sinh được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, đạt được những kết quả đáng kể trong từng lĩnh vực. Dưới đây, chúng tôi giới thiệu các ví dụ cụ thể trong ngành bán lẻ và ngành giải trí.

Ngành bán lẻ

Trong ngành bán lẻ, có nhiều ví dụ về việc cải thiện trải nghiệm khách hàng thông qua việc sử dụng AI tạo sinh. Đặc biệt, Amazon sử dụng AI tạo sinh để cung cấp hệ thống đề xuất sản phẩm cá nhân hóa. AI phân tích lịch sử mua hàng, lịch sử duyệt web và dữ liệu đánh giá của khách hàng để đề xuất các sản phẩm tốt nhất cho từng khách hàng. Điều này giúp khách hàng dễ dàng tìm thấy các sản phẩm phù hợp với sở thích của mình, tăng ý định mua hàng.

Ngoài ra, các chatbot sử dụng AI cũng đang được giới thiệu để nhanh chóng và chính xác phản hồi các yêu cầu của khách hàng, cải thiện chất lượng dịch vụ khách hàng.

Ngành giải trí

Trong ngành giải trí, việc sử dụng AI tạo sinh cũng đang tiến triển. Netflix sử dụng AI tạo sinh để cung cấp các đề xuất nội dung cá nhân hóa cho người xem.

Một hệ thống tự động đề xuất các bộ phim và phim truyền hình phù hợp với sở thích của người xem dựa trên lịch sử xem và dữ liệu đánh giá đã được giới thiệu. Điều này giúp người xem dễ dàng tìm thấy nội dung phù hợp với mình, tăng thời gian xem. Ngoài ra, AI tạo sinh cũng được sử dụng trong việc tạo nội dung mới, với các ví dụ bao gồm AI cung cấp ý tưởng kịch bản và cải thiện hiệu quả chỉnh sửa video.

Lợi ích và Hiệu quả của việc triển khai AI Tạo Sinh

Ví dụ về Tăng hiệu quả và Giảm chi phí

Việc triển khai AI tạo sinh đã giúp nhiều công ty đạt được hiệu quả vận hành và giảm chi phí. Dưới đây, chúng tôi giới thiệu các ví dụ cụ thể về việc tiết kiệm thời gian và chi phí thông qua tự động hóa.

Tiết kiệm thời gian

AI tạo sinh đóng góp vào việc tự động hóa các quy trình kinh doanh khác nhau.

Ví dụ, trong các hoạt động Marketing, việc tự động hóa các chiến dịch sử dụng AI đang tiến triển. Ở một công ty, AI tạo sinh được sử dụng để tự động tạo ra hàng trăm mẫu email và gửi chúng đến các khách hàng mục tiêu vào thời điểm tối ưu. Điều này giúp giảm đáng kể thời gian cần thiết cho việc tạo và gửi email thủ công, cho phép đội ngũ Marketing tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược.

Ngoài ra, việc tự động hóa phân tích dữ liệu bởi AI cũng đang tiến triển, cho phép phân tích xu hướng thị trường theo thời gian thực và hỗ trợ đưa ra quyết định nhanh chóng.

Tiết kiệm chi phí

Ví dụ, trong hỗ trợ khách hàng, việc triển khai chatbot AI đang tiến triển. Ở một công ty lớn, chatbot AI xử lý khoảng 70% các yêu cầu của khách hàng, giúp giảm đáng kể chi phí nhân sự.

Chatbot AI hoạt động 24/7, nhanh chóng giải quyết các vấn đề của khách hàng và cải thiện sự hài lòng của khách hàng. Hơn nữa, việc tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo sử dụng AI tạo sinh đã dẫn đến giảm chi phí quảng cáo và cải thiện tỷ lệ hoàn vốn đầu tư.

Bằng cách tự động chọn lựa các sáng tạo quảng cáo và thời gian phân phối tối ưu, AI giúp giảm thiểu các chi phí quảng cáo không cần thiết và cho phép thực hiện các hoạt động Marketing hiệu quả.

Nâng cao mức độ sáng tạo và tác động của nó

Việc triển khai AI tạo sinh nâng cao khả năng sáng tạo của doanh nghiệp và có tác động đáng kể đến việc tạo ra nội dung đa dạng. Dưới đây là các ví dụ cụ thể về việc tạo ra ý tưởng và tạo ra nội dung đa dạng.

Tạo ý tưởng

AI tạo sinh hỗ trợ việc tạo ra các ý tưởng sáng tạo trong quá trình sáng tạo.

Ví dụ, trong việc lập kế hoạch chiến dịch quảng cáo, AI phân tích dữ liệu thị trường và xu hướng của người tiêu dùng để đề xuất các khái niệm quảng cáo tối ưu. Điều này cho phép đội ngũ Marketing đưa ra những ý tưởng mới lạ mà các phương pháp truyền thống có thể không nghĩ đến.

Ngoài ra, AI học từ dữ liệu chiến dịch trước đây, trích xuất các yếu tố thành công để nhanh chóng cung cấp các ý tưởng hiệu quả.

Tạo nội dung đa dạng

AI tạo sinh cho phép tự động tạo ra các loại nội dung khác nhau như văn bản, hình ảnh và video.

Ví dụ, các công ty truyền thông sử dụng AI tạo sinh để tự động tạo ra các bài báo tin tức. AI viết các bài báo dựa trên lượng lớn dữ liệu, cho phép tạo ra nhiều bài báo trong thời gian ngắn. Điều này giúp cung cấp thông tin kịp thời cho người đọc và nâng cao khả năng cạnh tranh của các công ty truyền thông.

Trong ngành thời trang, AI tạo sinh được sử dụng để đề xuất các thiết kế và phong cách mới. AI phân tích các xu hướng thời trang trong quá khứ và sở thích của người tiêu dùng để tự động tạo ra các thiết kế mới nhất. Công nghệ này cho phép các nhà thiết kế tạo ra các thiết kế đa dạng một cách hiệu quả và phản ứng nhanh chóng với nhu cầu của thị trường.

Công ty chúng tôi cũng cung cấp “Dịch vụ viết bài AI” kết hợp giữa AI và con người để tăng tốc quá trình tạo bài viết trong khi đảm bảo chất lượng. Nếu bạn muốn tạo các bài viết với số lượng lớn và giá rẻ, hãy liên hệ với chúng tôi!

Tác động của AI tạo sinh

Tác động của AI tạo sinh đối với việc nâng cao sáng tạo là rất đa dạng. Trước hết, sự đa dạng của ý tưởng được mở rộng, cho phép các công ty tham gia vào các dự án sáng tạo hơn.

Ngoài ra, hiệu suất tạo nội dung được cải thiện, cho phép sản xuất một lượng lớn nội dung chất lượng cao trong thời gian ngắn. Điều này giúp các công ty thu hút và duy trì sự quan tâm của khách hàng, tăng cường tương tác.

Bằng cách tận dụng AI tạo sinh, các công ty có thể tăng cường đáng kể sự sáng tạo và nhanh chóng tạo ra nội dung đa dạng, thiết lập lợi thế cạnh tranh trên thị trường. Điều này dẫn đến sự tăng trưởng và phát triển kinh doanh được kỳ vọng.

Rủi ro và Biện pháp Đối phó của Việc Triển khai AI Tạo Sinh

Các loại rủi ro chính trong AI tạo sinh

Mặc dù có nhiều lợi ích khi triển khai AI tạo sinh, nhưng cũng có những rủi ro như thiên lệch dữ liệu và vấn đề bản quyền.

Thiên lệch Dữ liệu 

AI tạo sinh học từ lượng lớn dữ liệu, nhưng nếu dữ liệu huấn luyện chứa thiên lệch, có nguy cơ rằng nội dung được tạo ra cũng sẽ phản ánh thiên lệch đó.

Ví dụ, nếu một tập dữ liệu chứa thiên lệch đối với một chủng tộc hoặc giới tính cụ thể, những thiên lệch này có thể xuất hiện trong đầu ra của AI. Điều này có thể ảnh hưởng xấu đến hình ảnh thương hiệu.

Vấn đề Bản quyền 

AI tạo sinh tạo ra nội dung mới dựa trên dữ liệu hiện có, điều này có thể dẫn đến các vấn đề về bản quyền. Đặc biệt nếu tài liệu được bảo vệ bản quyền được sử dụng mà không có sự cho phép, có nguy cơ vi phạm bản quyền. Điều này có thể dẫn đến các tranh chấp pháp lý và vấn đề bồi thường.

Để đối phó với những rủi ro này, cần có các biện pháp sau:

• Biện pháp Đối phó Thiên lệch Dữ liệu: Điều quan trọng là chọn dữ liệu không thiên lệch và thường xuyên xem xét lại dữ liệu. Ngoài ra, việc thiết lập quy trình đánh giá để giám sát các đầu ra của AI để phát hiện thiên lệch cũng có thể hiệu quả.
• Biện pháp Đối phó Vấn đề Bản quyền: Đảm bảo rằng dữ liệu và tài liệu được sử dụng được cấp phép đúng cách và thiết lập các hướng dẫn để tránh rủi ro pháp lý. Ngoài ra, thực hiện quy trình đánh giá nội dung do AI tạo ra về các vấn đề bản quyền và xác nhận rằng không có vấn đề gì.

Biện pháp cụ thể để giảm thiểu rủi ro

Mặc dù việc triển khai AI tạo sinh mang lại nhiều lợi ích, nhưng cần thực hiện các biện pháp cụ thể để giảm thiểu rủi ro. Sau đây, chúng tôi sẽ giải thích về quản lý rủi ro thông qua việc xem xét của con người và kiểm tra dữ liệu.

Sự xem xét của con người 

Việc đưa ra đánh giá của con người đối với nội dung được tạo ra bởi AI tạo sinh là hiệu quả trong việc giảm thiểu rủi ro. Các chuyên gia kiểm tra đầu ra của AI để phát hiện lỗi và thiên lệch. Quy trình này đảm bảo chất lượng và độ tin cậy của nội dung do AI tạo ra.

Ví dụ, trong việc tạo nội dung cho các chiến dịch Marketing, các giám đốc sáng tạo hoặc đội ngũ Marketing được khuyến nghị xem xét đầu ra của AI và thực hiện các điều chỉnh cần thiết.

Kiểm tra dữ liệu 

Kiểm tra các tập dữ liệu được sử dụng để huấn luyện AI tạo sinh cũng là một biện pháp quan trọng. Đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng không có thiên lệch và lỗi và đa dạng giúp giảm thiểu thiên lệch của AI.

Các phương pháp cụ thể để kiểm tra dữ liệu bao gồm việc chọn lọc cẩn thận các nguồn dữ liệu và thường xuyên cập nhật dữ liệu. Ngoài ra, việc loại bỏ dữ liệu không cần thiết và loại bỏ nhiễu trong giai đoạn tiền xử lý dữ liệu cũng rất quan trọng.

Triển vọng tương lai của AI tạo sinh và tác động của nó lên lĩnh vực Marketing

Sự tiến hóa của công nghệ AI tạo sinh và tác động của nó

Công nghệ AI tạo sinh đang tiến hóa nhanh chóng và sự tiến hóa này có tác động đáng kể đến lĩnh vực Marketing. Đặc biệt, những tiến bộ trong AI đa phương thức và AI tự động là những điểm đáng chú ý.

Sự tiến hóa của AI đa phương thức 

AI đa phương thức là một công nghệ có thể tích hợp và xử lý nhiều định dạng dữ liệu như văn bản, hình ảnh và âm thanh. Sự tiến hóa này cho phép AI tạo sinh tạo ra nội dung phong phú và phức tạp hơn.

Ví dụ, việc tạo ra các quảng cáo kết hợp văn bản và hình ảnh hoặc nội dung Marketing tương tác tích hợp âm thanh và video trở nên dễ dàng hơn. Điều này tăng cường sự tương tác với khách hàng và nâng cao hiệu quả của các chiến dịch Marketing.

Sự tiến hóa của AI tự động 

AI tự động là một công nghệ có thể học hỏi và thích ứng với sự can thiệp tối thiểu của con người. Điều này cho phép AI phân tích các thay đổi của thị trường và hành vi của khách hàng trong thời gian thực, tự động đề xuất và thực hiện các chiến lược Marketing tối ưu.

Ví dụ, AI có thể tự động phân tích các mô hình mua sắm của người tiêu dùng và cung cấp các ưu đãi và khuyến mãi tốt nhất cho từng người tiêu dùng. Điều này cải thiện độ chính xác của Marketing và cho phép phân bổ tài nguyên hiệu quả.

Tác động đến Marketing

Những tiến bộ công nghệ này ảnh hưởng đến mọi khía cạnh của Marketing.

Ví dụ, các chiến dịch Marketing có thể mang tính cá nhân hoá hơn nữa, với các thông điệp và ưu đãi được tùy chỉnh tự động cho từng khách hàng. Điều này được kỳ vọng sẽ nâng cao sự hài lòng của khách hàng và củng cố lòng trung thành với thương hiệu.

Ngoài ra, sự tiến hóa của AI dẫn đến phân tích dữ liệu cao cấp hơn, cho phép lập kế hoạch chiến lược Marketing nhanh chóng và chính xác hơn.

Nâng cao trải nghiệm khách hàng và tạo ra các mô hình kinh doanh mới

Sự tiến hóa của AI tạo sinh giúp cải thiện đáng kể trải nghiệm khách hàng và thúc đẩy việc tạo ra các mô hình kinh doanh mới. Dưới đây là cách AI tạo sinh phát triển trải nghiệm khách hàng và tạo ra các mô hình kinh doanh sáng tạo.

Sự phát triển về trải nghiệm khách hàng 

AI tạo sinh nâng cao trải nghiệm khách hàng bằng cách cung cấp các dịch vụ cá nhân hóa.

Ví dụ, AI học từ hành vi và sở thích của khách hàng trong quá khứ, tạo ra các đề xuất sản phẩm và thông điệp Marketing tùy chỉnh cho từng cá nhân. Điều này giúp khách hàng dễ dàng tìm thấy các sản phẩm và dịch vụ phù hợp nhất với họ, cải thiện sự hài lòng.

Ngoài ra, các công cụ AI như chatbot và trợ lý ảo cung cấp hỗ trợ 24/7, cung cấp phản hồi nhanh chóng và chính xác.

Tạo ra các mô hình kinh doanh mới 

Công nghệ AI tạo sinh dẫn đến việc tạo ra các mô hình kinh doanh mới. Ví dụ, bằng cách tự động tạo ra nội dung, các công ty có thể giảm chi phí tạo nội dung và phản ứng nhanh chóng với nhu cầu thị trường. Điều này cho phép họ khám phá các nguồn thu mới, chẳng hạn như mô hình đăng ký và dịch vụ theo yêu cầu.

Hiện thực hóa các chiến lược Marketing mới 

Bằng cách phân tích dữ liệu theo thời gian thực và nhanh chóng đáp ứng nhu cầu của khách hàng, AI cho phép các chiến lược Marketing mới như định giá động và khuyến mãi tùy chỉnh.

Ví dụ, trên các nền tảng mua sắm trực tuyến, AI có thể phân tích lịch sử duyệt web và mua hàng của khách hàng để đưa ra các ưu đãi tốt nhất vào thời điểm đó. Điều này làm tăng ý định mua hàng của khách hàng và tăng doanh số bán hàng.

Greetings,

I am Kakeya, the representative of Scuti Jsc.

At Scuti, we specialize in offshore and lab-based development in Vietnam, leveraging the power of generative AI. Our services include not only development but also comprehensive generative AI consulting. Recently, we have been privileged to receive numerous requests for system development integrated with generative AI, reflecting the growing demand for innovative AI-driven solutions.

Now, the use of generative AI in the marketing industry is rapidly advancing. Wouldn’t you like to incorporate generative AI into your company to significantly improve operational efficiency?

In this article, we explain how generative AI is revolutionizing marketing activities, achieving personalization and automation. Through specific success stories and applications, you will be able to appreciate its effectiveness.

---

The Basics and Technical Foundation of Generative AI

What is Generative AI?

Generative AI is a type of artificial intelligence that automatically generates content such as text, images, and audio.

Generative AI has the ability to create new content based on vast datasets. This technology utilizes advanced techniques like deep learning and neural networks, making it possible to produce more natural and human-like outputs.

The history of generative AI can be traced back to the early attempts at artificial intelligence. Initial generative AI systems were based on relatively simple rule-based systems. However, as technology evolved, more sophisticated algorithms were developed, leading to the emergence of advanced generative AI as we know it today. Particularly, the advancements in deep learning since the 2010s have led to the rapid evolution of generative AI.

Typical functions of generative AI include text generation, image generation, and audio generation. In text generation, it can automatically create news articles and creative writing. In image generation, it can produce images of faces or landscapes that do not exist in reality. For audio generation, it can mimic specific voice qualities to create audio content.

Thus, with its diverse functions and wide range of applications, generative AI is expected to be utilized in various fields, including marketing.

Technical Foundation and Evolution of Generative AI

The technical foundation of generative AI lies in machine learning and deep learning. These technologies form the core that enables generative AI to learn from data and produce natural content.

Machine learning is a technology that learns patterns and rules from data and uses them to make predictions and classifications. Early machine learning utilized simple algorithms such as linear regression and decision trees, but these had limitations in learning complex data patterns.

Deep learning is a subfield of machine learning that specifically uses artificial neural networks. By constructing multi-layer neural networks, it can learn more complex data patterns.

The evolution of this technology has led to significant performance improvements in generative AI. In particular, the introduction of Convolutional Neural Networks (CNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs), and Transformer models has greatly expanded the capabilities of generative AI.

There are three main approaches to model training in generative AI:

• Supervised Learning: This approach uses labeled data to train the model. By providing correct data, the model learns to generate accurate outputs. For example, in image captioning, a large number of image and description pairs are prepared for the model to learn from.
• Unsupervised Learning: This approach uses unlabeled data to train the model. It learns the latent patterns and structures within the data. Generative Adversarial Networks (GANs) are an example of unsupervised learning, where two neural networks compete to generate realistic data.
• Reinforcement Learning: This approach involves an agent learning by interacting with the environment and receiving rewards. It is applied in interactive systems and game AI. The agent learns the optimal actions through trial and error to find the best content generation methods.

Application of Generative AI in Marketing

Methods and Effects of Content Generation

Generative AI has significantly transformed content generation methods in the marketing field, maximizing their effectiveness. Here, we specifically explain the methods and effects of generating text, images, and videos.

Text Generation

Text generation is one of the most widely utilized areas of generative AI. AI can automatically generate news articles, blog posts, and product descriptions. For example, OpenAI’s GPT series learns from large amounts of text data and generates natural, human-like text. By leveraging this technology, marketing teams can efficiently create diverse content and appeal to many targets in a short time. The effects include significant reduction in work time, decrease in human errors, and consistent messaging.

Image Generation

Using technologies like Generative Adversarial Networks (GANs), high-quality images for advertisements and social media posts can be automatically generated. For instance, fashion brands use AI to generate new designs and styles for promotion. This technology reduces design costs and improves the ability to quickly adapt to the market while maintaining brand uniqueness.

Video Generation

Video generation is a particularly rapidly evolving area of generative AI. AI can automatically create short video clips and animations. For example, platforms like Synthesia synthesize the speaker’s face and voice based on text to generate promotional videos. This technology makes it easy to create personalized video messages, enhancing engagement with consumers.

Practice and Examples of Personalization

Generative AI has a significant impact on personalization in marketing.

By utilizing customer data to create customized messages tailored to individual needs and preferences, more effective marketing strategies can be achieved.

Collection and Analysis of Customer Data

Customer data includes purchase history, website behavior data, social media activities, survey results, etc. Based on this data, the interests and concerns of customers are identified, and customized messages are generated accordingly.

Creation of Customized Messages

For example, in email marketing, by analyzing customers’ past purchase history and browsing history, personalized emails recommending the most suitable products and services for each customer are automatically generated. This increases the relevance of the messages, thereby improving open and click-through rates.

Concrete examples include companies like Netflix and Amazon. These companies use vast amounts of customer data to display personalized content and product recommendations for each customer.

Netflix leverages viewing history and rating data to recommend the best movies and dramas for individual users, increasing viewing time. On the other hand, Amazon analyzes purchase history and browsing history to provide personalized product recommendations, contributing to increased sales.

Efficiency through Marketing Automation

By utilizing generative AI, marketing activities can be automated, significantly improving operational efficiency. Notably, substantial effects can be seen in campaign automation and customer segmentation.

Campaign Automation

Generative AI automates the design, execution, and optimization of marketing campaigns. For example, in email marketing, AI analyzes customer behavior data and interests to send the right content at the optimal time. This automation frees the marketing team from individual campaign settings, allowing them to focus on strategic tasks. Additionally, real-time performance monitoring and feedback-based optimization are possible, maximizing campaign effectiveness.

Customer Segmentation

This process uses generative AI to group customers based on various attributes and behaviors. This allows marketing messages to be customized for each segment, achieving more effective communication. Generative AI quickly analyzes large volumes of customer data, detecting subtle patterns that traditional methods might overlook. For example, it can provide detailed insights into customer preferences and behavior patterns based on purchase history, website visits, and social media activities.

The benefits of such automation include the following:

• Time and Cost Savings: Compared to manual processes, the time and cost associated with campaign setup and customer analysis are significantly reduced.
• Improved Personalization: By sending appropriate messages to each customer segment, engagement and conversion rates are enhanced.
• Real-Time Response: Quickly responding to changes in customer behavior allows for timely marketing activities.

Concrete examples include marketing automation platforms like HubSpot and Salesforce. These platforms leverage generative AI to automate campaign management and customer segmentation, dramatically improving marketing efficiency.

Concrete Examples of Generative AI Utilization

Detailed Explanation of Success Stories

The utilization of generative AI has led to concrete successes in various companies. Here, we will detail the cases of Carvana and Coca-Cola.

Carvana’s Video Generation

Carvana, an online platform for purchasing cars, uses generative AI to enhance the customer experience. Particularly noteworthy is the generation of personalized videos for individual customers.

Carvana analyzes customer purchase data and browsing history to automatically generate videos that recommend potential vehicles for purchase. This allows customers to efficiently find vehicles that meet their needs, increasing their purchase intent. Additionally, video generation using generative AI contributes to reducing production time and costs, enabling quick responses to a larger number of customers.

Coca-Cola’s Campaign Case

Coca-Cola leverages generative AI in its marketing campaigns to strengthen customer engagement. Specifically, AI is used to analyze consumer preferences and behavior data, enabling the deployment of optimized advertisements and promotions for each consumer.

For example, customized campaigns are conducted tailored to specific regions or events, delivering personalized messages to each consumer and achieving high advertising effectiveness. The introduction of generative AI allows Coca-Cola to make real-time adjustments to campaigns, enhancing the flexibility and effectiveness of its marketing activities.

Generative AI Use Cases by Industry

Generative AI is utilized across various industries, achieving significant results in each field. Here, we introduce specific examples in the retail and entertainment industries.

Retail Industry

In the retail industry, there are many examples of improving customer experience through the use of generative AI. Particularly, Amazon employs generative AI to provide personalized product recommendation systems. AI analyzes customers’ purchase history, browsing history, and rating data to recommend the best products for each customer. This makes it easier for customers to find products that match their interests, increasing their purchase intent.

Additionally, AI-powered chatbots are also being introduced to quickly and accurately respond to customer inquiries, improving the quality of customer service.

Entertainment Industry

In the entertainment industry, the use of generative AI is also advancing. Netflix uses generative AI to provide personalized content recommendations to viewers.

A system that automatically recommends movies and dramas matching the viewer’s preferences based on viewing history and rating data has been introduced. This makes it easier for viewers to find content that suits them, increasing viewing time. Additionally, generative AI is also used in the creation of new content, with examples including AI providing script ideas and improving the efficiency of video editing.

Benefits and Effects of Introducing Generative AI

Examples of Efficiency and Cost Reduction

The introduction of generative AI has enabled many companies to achieve operational efficiency and cost reduction. Here, we introduce specific examples of time and cost savings through automation.

Time Reduction 

Generative AI contributes to the automation of various business processes.

For example, in marketing operations, the automation of campaigns using AI is progressing. In one company, generative AI is used to automatically generate hundreds of email templates and send them to target customers at the optimal time. This significantly reduces the time required for manual email creation and sending, allowing the marketing team to focus on strategic tasks.

Additionally, the automation of data analysis by AI is also advancing, enabling real-time market trend analysis and supporting quick decision-making.

Cost Reduction 

For instance, in customer support, the introduction of AI chatbots is progressing. In one large company, AI chatbots handle about 70% of customer inquiries, significantly reducing personnel costs.

AI chatbots operate 24/7, quickly resolving customer issues and improving customer satisfaction. Furthermore, the optimization of advertising campaigns using generative AI has resulted in reduced advertising costs and improved return on investment.

By automatically selecting the optimal ad creatives and delivery timing, AI minimizes unnecessary advertising expenses and enables effective marketing activities.

Enhancing Creativity and Its Impact

The introduction of generative AI enhances corporate creativity and significantly impacts the generation of diverse content. Here, we introduce specific examples of idea generation and diverse content creation.

Idea Generation

Generative AI supports the creation of innovative ideas in the creative process.

For example, in planning advertising campaigns, AI analyzes market data and consumer trends to propose optimal advertising concepts. This allows the marketing team to come up with novel ideas that traditional methods might not consider.

Additionally, AI learns from past campaign data, extracting success factors to quickly provide effective ideas.

Diverse Content Generation

Generative AI enables the automatic generation of various types of content, such as text, images, and videos.

For instance, media companies use generative AI to automatically generate news articles. AI writes articles based on large amounts of data, allowing for the creation of numerous articles in a short time. This enables timely information delivery to readers and enhances the competitiveness of media companies.

In the fashion industry, generative AI is used to propose new designs and styles. AI analyzes past fashion trends and consumer preferences to automatically generate the latest designs. This technology allows designers to efficiently create diverse designs and respond quickly to market needs.

Our company also offers an “AI Article Writing Service” that combines AI and human efforts to speed up article creation while ensuring quality. If you want to produce articles cheaply in large quantities, please contact us!

Impact of Generative AI

The impact of generative AI on enhancing creativity is extensive. Firstly, the diversity of ideas expands, enabling companies to engage in more creative projects.

Additionally, the efficiency of content generation improves, allowing for the production of a large volume of high-quality content in a short time. This helps companies capture and maintain customer interest, enhancing engagement.

By leveraging generative AI, companies can significantly boost their creativity and quickly generate diverse content, establishing a competitive edge in the market. This leads to expected business growth and development.

Risks and Countermeasures of Introducing Generative AI

Types of Major Risks in Generative AI

While there are many benefits to introducing generative AI, there are also risks such as data bias and copyright issues.

Data Bias

Generative AI learns from vast amounts of data, but if the training data contains bias, there is a risk that the generated content will also reflect that bias.

For example, if a dataset contains biases towards a particular race or gender, those biases may appear in the AI’s output. This can negatively impact the brand image.

Copyright Issues

Generative AI creates new content based on existing data, which can lead to copyright issues. Especially if copyrighted material is used without permission, there is a risk of copyright infringement. This can result in legal disputes and compensation issues.

To address these risks, the following countermeasures are necessary:

• Data Bias Countermeasures: It is important to select unbiased data and regularly review the data. Additionally, establishing an evaluation process to monitor AI outputs for bias can be effective.
• Copyright Issues Countermeasures: Ensure that the data and materials used are properly licensed and establish guidelines to avoid legal risks. It is also important to implement a process to evaluate AI-generated content for copyright issues and confirm that there are no problems.

Specific Measures for Risk Mitigation

While the introduction of generative AI offers many benefits, it is crucial to implement specific measures to mitigate risks. Here, we discuss risk management through human review and data scrutiny.

Human Review

Introducing human review for content generated by generative AI is effective in mitigating risks. Experts check the AI’s output for errors and biases. This process ensures the quality and reliability of the content generated by AI.

For example, in generating content for marketing campaigns, it is recommended that creative directors or marketing teams review the AI’s output and make necessary adjustments.

Data Scrutiny 

Scrutinizing the datasets used for training generative AI is also an important measure. Ensuring that the data used is free from biases and errors and is diverse helps minimize AI bias.

Specific methods for data scrutiny include carefully selecting the sources of datasets and regularly updating the data. Additionally, it is essential to remove unnecessary data and noise during the data preprocessing stage.

Future Prospects of Generative AI and Its Impact on Marketing

Evolution of Generative AI Technology and Its Impact

Generative AI technology is rapidly evolving, and this evolution significantly impacts the marketing field. Notably, the advancements in multimodal AI and autonomous AI are key points of interest.

Evolution of Multimodal AI 

Multimodal AI is a technology that can integrate and process multiple data formats such as text, images, and audio. This evolution enables generative AI to produce richer and more complex content.

For example, it becomes easier to create advertisements combining text and images or interactive marketing content integrating audio and video. This strengthens engagement with customers and enhances the effectiveness of marketing campaigns.

Evolution of Autonomous AI 

Autonomous AI is a technology that can learn and adapt with minimal human intervention. This allows AI to analyze market changes and customer behavior in real-time, automatically proposing and executing optimal marketing strategies.

For example, AI can automatically analyze consumer purchasing patterns and provide the best offers and promotions to each consumer. This improves the accuracy of marketing and allows for the efficient allocation of resources.

Impact on Marketing

These technological advancements affect every aspect of marketing.

For example, the personalization of campaigns advances further, with customized messages and offers automatically generated for each customer. This enhances customer satisfaction and is expected to strengthen brand loyalty.

Additionally, the evolution of AI leads to more advanced data analysis, allowing for quicker and more accurate development of marketing strategies.

Enhancing Customer Experience and Creating New Business Models

The evolution of generative AI dramatically improves customer experience and promotes the creation of new business models. Here, we explain how generative AI evolves customer experience and generates innovative business models.

Evolution of Customer Experience 

Generative AI enhances customer experience by providing personalized services.

For example, AI learns from customers’ past behaviors and preferences, generating individually customized product recommendations and marketing messages. This makes it easier for customers to find the products and services best suited to them, improving satisfaction.

Additionally, AI tools like chatbots and virtual assistants offer 24/7 support, providing quick and accurate responses.

Creation of New Business Models 

Generative AI technology leads to the creation of new business models. For instance, by automatically generating content, companies can reduce content creation costs and respond quickly to market demands. This allows them to explore new revenue streams, such as subscription models and on-demand services.

Realization of New Marketing Strategies 

By analyzing data in real-time and quickly responding to customer needs, AI enables new marketing strategies such as dynamic pricing and customized promotions.

For example, on online shopping platforms, AI can analyze browsing and purchase history to present the best offers at the moment. This increases customers’ purchase intentions and boosts sales.

Xin chào, tôi là Kakeya, đại diện của Scuti.

Công ty chúng tôi chuyên về phát triển offshore và phát triển dựa trên phòng thí nghiệm tại Việt Nam với trọng tâm là AI tạo sinh, cũng như cung cấp các dịch vụ tư vấn AI tạo sinh. Gần đây, chúng tôi may mắn nhận được nhiều yêu cầu phát triển hệ thống kết hợp với AI tạo sinh.

Meta đã gây chú ý gần đây khi công bố LLM mới nhất của mình, “Llama 3”, dưới dạng mã nguồn mở. Tôi đã thử nghiệm Llama 3 thông qua một dịch vụ gọi là Groq, cho phép vận hành siêu tốc suy luận LLM. Tôi rất vui được chia sẻ quá trình bao gồm cả các hoạt động thực tế. Llama 3 rất ấn tượng, nhưng điều làm tôi thực sự kinh ngạc là khả năng phản hồi quá nhanh của Groq…!

Mục lục

• Giới thiệu Groq
• Giới thiệu Llama 3
• Thử nghiệm Llama 3 với Groq
• Thử nghiệm phiên bản trình duyệt của Chatbot UI
• Thử nghiệm phiên bản cục bộ của Chatbot UI

---

Giới thiệu Groq

Groq là gì?

Groq là công ty phát triển phần cứng tùy chỉnh và Đơn vị Xử lý Ngôn ngữ (LPU) được thiết kế đặc biệt để tăng tốc suy luận của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Công nghệ này được đặc trưng bởi tốc độ xử lý nhanh hơn đáng kể so với phần cứng thông thường.

LPU của Groq đạt hiệu suất suy luận nhanh hơn đến 18 lần so với các nhà cung cấp dịch vụ dựa trên đám mây khác. Groq hướng đến việc tối đa hóa hiệu suất của các ứng dụng AI thời gian thực bằng cách sử dụng công nghệ này.

Ngoài ra, gần đây Groq đã thành lập một bộ phận mới có tên là “Groq Systems,” hỗ trợ triển khai chip vào các trung tâm dữ liệu và xây dựng các trung tâm dữ liệu mới. Hơn nữa, Groq đã mua lại Definitive Intelligence, một nhà cung cấp giải pháp AI cho doanh nghiệp, để tăng cường thêm sức mạnh công nghệ và ảnh hưởng thị trường của mình.

LPU của Groq là gì?

LPU (Đơn vị Xử lý Ngôn ngữ) là một bộ xử lý chuyên dụng được thiết kế để cải thiện hiệu suất và độ chính xác suy luận của các mô hình ngôn ngữ AI. Khác với GPU truyền thống, LPU được chuyên môn hóa cho các nhiệm vụ tính toán tuần tự, loại bỏ các điểm nghẽn về tính toán và băng thông bộ nhớ cần thiết cho các mô hình ngôn ngữ lớn. Ví dụ, LPU giảm thời gian tính toán cho mỗi từ so với GPU và không gặp phải điểm nghẽn băng thông bộ nhớ bên ngoài, do đó cung cấp hiệu suất đáng kể tốt hơn so với bộ xử lý đồ họa.

Về mặt kỹ thuật, LPU chứa hàng ngàn yếu tố xử lý đơn giản (PE), được sắp xếp theo mảng Single Instruction, Multiple Data (SIMD). Điều này cho phép cùng một lệnh được thực hiện đồng thời cho mỗi điểm dữ liệu. Ngoài ra, một đơn vị điều khiển trung tâm (CU) phát lệnh và quản lý dòng chảy dữ liệu giữa phân cấp bộ nhớ và PE, duy trì giao tiếp đồng bộ nhất quán.

Hiệu quả chính của việc sử dụng LPU là tăng tốc các nhiệm vụ AI và học máy. Ví dụ, Groq đã chạy mô hình Llama-2 70B với tốc độ 300 token mỗi giây cho mỗi người dùng trên hệ thống LPU, đây là một cải tiến đáng kể so với 100 token và 240 token trước đây. Như vậy, LPU có thể xử lý các nhiệm vụ suy luận AI theo thời gian thực với độ trễ thấp và cung cấp chúng trong gói hiệu quả năng lượng. Điều này cho phép các thay đổi đột phá trong các lĩnh vực như tính toán hiệu năng cao (HPC) và tính toán cạnh.

API Giá rẻ bất ngờ của Groq

Tài nguyên phần cứng của Groq có thể được truy cập thông qua API do Groq cung cấp. Một trong những đặc điểm nổi bật của dịch vụ Groq là chi phí sử dụng API này cực kỳ thấp

Nói cách khác, Groq vừa nhanh vừa rẻ

Biểu đồ dưới đây, do ArtificialAnalysis.ai cung cấp, so sánh các nhà cung cấp API, với giá cả trên trục ngang và thông lượng (token mỗi giây) trên trục dọc. Từ biểu đồ này, có thể thấy rõ ràng rằng Groq nhanh và rẻ đáng kể, đặc biệt nổi bật về thông lượng so với các nhà cung cấp API khác.

Giới thiệu Llama 3

Tổng quan và các đặc điểm của Llama 3

Llama 3 là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mới nhất do Meta phát triển. AI này được đào tạo trên một tập dữ liệu văn bản khổng lồ, cho phép nó hiểu và phản hồi ngôn ngữ một cách toàn diện. Llama 3 phù hợp với nhiều nhiệm vụ khác nhau bao gồm tạo nội dung sáng tạo, dịch thuật ngôn ngữ và cung cấp thông tin cho các truy vấn. Mô hình này có sẵn trên các nền tảng như AWS, Databricks và Google Cloud, phục vụ làm cơ sở để các nhà phát triển và nhà nghiên cứu tiếp tục thúc đẩy AI. Bằng cách cung cấp Llama 3 dưới dạng mã nguồn mở, Meta nâng cao tính minh bạch của công nghệ và thúc đẩy sự hợp tác với nhiều nhà phát triển.

Dưới đây là một số đặc điểm của Llama 3 do Meta công bố:

• Mô hình tham số cao cấp: Llama 3 được phát triển như một mô hình có số lượng tham số khổng lồ, có hai phiên bản: 8B (tám tỷ) và 70B (bảy mươi tỷ), cho phép nó thể hiện hiệu suất cao trong việc hiểu và tạo ngôn ngữ.
• Đánh giá theo tiêu chuẩn ngành: Llama 3 được đánh giá bằng nhiều tiêu chuẩn ngành như ARC, DROP và MMLU, đạt kết quả hàng đầu trong các bài kiểm tra này. Cụ thể, nó cho thấy sự cải thiện đáng kể về độ chính xác nhận dạng và suy luận so với các mô hình trước.
• Hỗ trợ đa ngôn ngữ: Llama 3 được đào tạo với tập dữ liệu hơn 15 nghìn tỷ token bao gồm dữ liệu chất lượng cao để hỗ trợ hơn 30 ngôn ngữ, không chỉ tiếng Anh mà còn nhiều ngôn ngữ khác, phục vụ người dùng toàn cầu.
• Cải tiến Tokenizer: Tokenizer mới được phát triển có 128,000 từ vựng, cho phép mã hóa ngôn ngữ hiệu quả hơn. Điều này nâng cao tốc độ và độ chính xác của mô hình, cho phép nó xử lý các văn bản phức tạp một cách thích hợp.
• Cải thiện hiệu quả suy luận: Việc áp dụng công nghệ Grouped Query Attention (GQA) đã nâng cao hiệu quả suy luận của mô hình, cho phép xử lý nhanh các tập dữ liệu lớn và tạo điều kiện cho phản hồi theo thời gian thực.
• Tăng cường độ bảo mật và đáng tin cậy: Các công cụ bảo mật mới như Llama Guard 2, Code Shield và CyberSec Eval 2 đã được giới thiệu để nâng cao an toàn của nội dung do mô hình tạo ra, giảm thiểu rủi ro sản xuất nội dung không phù hợp.
• Khả năng truy cập mã nguồn mở: Llama 3 được cung cấp hoàn toàn dưới dạng mã nguồn mở, cho phép các nhà nghiên cứu và nhà phát triển trên toàn thế giới truy cập tự do, cải thiện và sử dụng nó để phát triển ứng dụng. Mã nguồn mở giúp thúc đẩy sự đổi mới thêm.

Đánh giá hiệu suất của Llama 3 theo các tiêu chuẩn ngành

Llama 3 đã thể hiện hiệu suất nổi bật trong các tiêu chuẩn ngành, đặc biệt là xuất sắc trong các lĩnh vực hiểu ngôn ngữ, suy luận logic, và khả năng giải quyết vấn đề. Các mô hình mới được giới thiệu với 8 tỷ (8B) và 70 tỷ (70B) tham số cho thấy sự cải thiện đáng kể về độ chính xác trong hiểu và phản hồi so với mô hình trước đó, Llama 2.

Llama 3 được đánh giá cao về khả năng tạo mã và thực hiện các nhiệm vụ dựa trên chỉ thị, và những khả năng này được củng cố thêm bởi phương pháp đào tạo độc quyền của Meta. Ngoài ra, mô hình này hỗ trợ đa ngôn ngữ, cung cấp hiệu suất chất lượng cao trong hơn 30 ngôn ngữ.

Hiện tại, Meta đã công bố hai phiên bản của mô hình Llama 3: Llama 3 8B và Llama 3 70B, trong đó “8B” có 8 tỷ tham số và “70B” có 70 tỷ tham số. Hình dưới đây cho thấy kết quả của các đánh giá tiêu chuẩn ngành do Meta công bố, với mô hình 70B thể hiện hiệu suất cao hơn Gemini Pro và Claude3.

Nguồn: https://llama.meta.com/llama3/ 

So sánh giữa Llama 3 và Llama 2

Llama 3 đã có những cải tiến đáng kể so với Llama 2 ở nhiều khía cạnh. Cụ thể, bộ dữ liệu được sử dụng để đào tạo mô hình đã tăng gấp bảy lần, và dữ liệu liên quan đến mã đã tăng gấp bốn lần.

Kết quả là, mô hình đã trở nên hiệu quả hơn trong việc xử lý các nhiệm vụ ngôn ngữ phức tạp. Đặc biệt, Llama 3 vượt trội hơn mô hình trước đáng kể trong khả năng tạo mã và thực hiện các nhiệm vụ dựa trên chỉ thị.

Việc áp dụng tokenizer mới cũng đã cải thiện hiệu quả mã hóa ngôn ngữ, góp phần nâng cao hiệu suất tổng thể. Ngoài ra, một thiết kế tính đến yếu tố an toàn đã được triển khai, giới thiệu một hệ thống lọc mới để giảm thiểu rủi ro tạo ra các phản hồi không phù hợp.

Đặc điểm	Llama 3	Llama 2
Số lượng tham số	Các phiên bản với 8 tỷ và 70 tỷ tham số	Ít tham số hơn (số liệu chính xác không được công bố)
Hiệu suất trong Benchmark	Hiệu suất cải thiện trong các benchmark ARC, DROP, MMLU	Có thể có điểm thấp hơn trong cùng các benchmark
Khả năng	Khả năng suy luận mạnh mẽ, tạo văn bản sáng tạo	Có thể cung cấp các khả năng tương tự nhưng ở mức độ thấp hơn
Khả năng tiếp cận	Công khai cho mục đích nghiên cứu	Chi tiết về khả năng tiếp cận không rõ ràng, có lẽ ít được công khai hơn

Thử nghiệm Llama 3 với Groq

Hiện tại, “Meta AI” chưa được công bố tại Nhật Bản.

Người ta có thể trải nghiệm tạo hình ảnh nhanh và trò chuyện sử dụng Llama 3 thông qua trợ lý AI “Meta AI” do Meta phát hành. Tuy nhiên, tính đến ngày 1 tháng 5 năm 2024, Meta AI chỉ được công bố ở các khu vực nói tiếng Anh và chưa được phát hành tại Nhật Bản.

Thử Nghiệm Llama 3 với Groq

Tuy nhiên, như đề cập ở trên, vì Groq đã hỗ trợ Llama 3 nên bạn có thể trải nghiệm Llama 3 bằng cách đăng nhập vào Groq. Hơn nữa, sử dụng cực kỳ nhanh và miễn phí!

Cách sử dụng rất đơn giản: chỉ cần đăng nhập vào Groq, và chọn mô hình từ menu thả xuống ở góc trên bên phải. Để thử nghiệm (?), hãy chọn mô hình 70B.

Dưới đây là một hướng dẫn tôi đã thử. Ngay cả khi được chỉ định, đầu ra là bằng tiếng Anh, vì vậy từ biểu tượng bánh răng ở góc trên bên phải, bạn có thể thiết lập Hệ thống Nhắc để xuất ra tiếng Nhật trước.

Băng thông khoảng 300 token mỗi giây. Bạn sẽ thấy rằng tốc độ phản hồi cực nhanh. Tuy nhiên, đây là lệnh để tạo ra truyện ngắn, và tôi cảm thấy độ chính xác không tốt vì các câu văn giống nhau được lặp lại.

Ngoài ra, giao diện Groq không thực sự thực tiễn để sử dụng bởi vì việc nhấn phím Enter khi xác nhận chuyển đổi văn bản tiếng Nhật hoàn thành nhập liệu trò chuyện.

Thử phiên bản trình duyệt của Chatbot UI

Trong khi tìm kiếm một phương pháp tốt, tôi đã tìm thấy Chatbot UI, tương thích với API của Groq, cho phép sử dụng Llama 3 qua Groq.

Chatbot UI có giao diện giống như ChatGPT cho phép chuyển đổi giữa các LLM khác nhau.

Chatbot UI là mã nguồn mở và có thể chạy trên PC cá nhân, nhưng cũng có phiên bản trình duyệt. Vì thiết lập môi trường địa phương khá phức tạp, tôi quyết định sử dụng phiên bản trình duyệt trong thời gian này.

Để sử dụng nhiều LLM trong Chatbot UI, bạn cần kết nối với API của từng LLM, điều này đòi hỏi phải lấy các API key trước. Lần này, tôi muốn so sánh ChatGPT, Claude và Groq (Llama 3), vì vậy tôi sẽ lấy API key từ OpenAI, Anthropic và Groq. Ngoài API Key, bạn cũng cần ID Mô hình và URL Cơ sở (tùy chọn) cho kết nối API.

Lấy API key của OpenAI

Bạn có thể phát hành từ menu “API keys” trong màn hình quản lý của OpenAI.

Có một nút gọi là “Create new secret key”; khi nhấp vào đó sẽ mở một popup. Sau khi nhập thông tin cần thiết, API Key sẽ được phát hành. Hãy chắc chắn lưu key này một cách an toàn, vì về sau bạn không thể kiểm tra nó nữa.

Lấy API key của Anthropic

Bạn có thể lấy nó theo cách gần giống như OpenAI. Nó có thể được phát hành từ menu “API Keys” trong màn hình quản lý của Anthropic. Nhấp vào nút “Create Key”, một popup sẽ mở ra, và nhập tên cho key sẽ phát hành nó.

Lấy API key của Groq

Phương pháp lấy API Key của Groq tương tự như trên.

Có một liên kết gọi là “GroqCloud” ở phía dưới màn hình Groq mà bạn đã đăng nhập trước đó. Nhấp vào liên kết này mở màn hình quản lý, từ đó bạn có thể phát hành key từ “Create API Key” trong menu “API Keys”.

Đăng Nhập vào Phiên Bản Trình Duyệt của Chatbot UI

Bây giờ mọi thứ đã sẵn sàng, hãy đăng nhập vào phiên bản trình duyệt của Chatbot UI.

Khi bạn truy cập phiên bản trình duyệt của Chatbot UI, màn hình ban đầu hiển thị sẽ có nút “Start Chatting” (Bắt đầu trò chuyện). Nhấp vào nút này để tiếp tục.

Tôi muốn sử dụng chức năng tìm kiếm tệp để so sánh hiệu suất, vì vậy tôi đã chọn kế hoạch trả phí. Giá là $8 mỗi tháng với hợp đồng hàng năm, hoặc $10 mỗi tháng với việc gia hạn hàng tháng.

Khi cài đặt thanh toán hoàn tất, bạn sẽ được chuyển đến màn hình để đăng ký API Key như đã hiển thị. 

Nhập các API Key bạn đã nhận được trước đó từ OpenAI, Anthropic và Groq. Việc đăng ký ban đầu này hoàn tất và màn hình trò chuyện sẽ mở ra.

Tiếp theo, bạn cần đăng ký mô hình bạn muốn sử dụng (việc đăng ký API Key trước đó chưa đủ để sử dụng chúng). Dấu hiệu lấp lánh ở bên trái (?) là menu mô hình; nhấp vào nút “New Model” (Mô hình mới) để đăng ký mô hình bạn muốn sử dụng. 

Lần này, tôi đã nhập như sau:

• ChatGPT 4-turbo
  • Name: ChatGPT 4-turbo (bất cứ cái gì bạn có thể nhận biết)
  • Model ID: gpt-4-turbo
  • Base URL: không có
  • API Key: Key bạn đã nhận được trước đó
• Claude 3 Opus
  • Name: Claude 3 Opus (bất cứ cái gì bạn có thể nhận biết)
  • Model ID: claude-3-opus-20240229
  • Base URL: https://api.anthropic.com/v1
  • API Key: Key bạn đã nhận được trước đó
• Groq (Llama-3-70B)
  • Name: Groq (Llama-3-70B) (bất cứ cái gì bạn có thể nhận biết)
  • Model ID: llama3-70b-8192
  • Base URL: https://api.groq.com/openai/v1
  • API Key: Key bạn đã nhận được trước đó

Bạn có thể tham khảo Model ID từ các nguồn sau:

• OpenAI (ChatGPT)
• Anthropic (Claude)
• Groq (Llama 3)

Sau khi thiết lập, GPT4 và Groq đã hoạt động, nhưng đã xảy ra lỗi với Claude như đã mô tả ở trên. Mặc dù đã thử thay đổi Base URL và Model ID nhưng không giải quyết được, vì vậy tôi đã từ bỏ và quyết định xây dựng phiên bản cục bộ… Nếu bạn đã quản lý để làm cho Claude 3 Opus hoạt động trên trình duyệt, tôi sẽ rất vui nếu được nghe thêm từ bạn.

Thử nghiệm phiên bản cục bộ của Chatbot UI

Thiết lập môi trường cục bộ cho Chatbot UI

Phiên bản cục bộ có thể được thiết lập dễ dàng bằng các bước sau- bằng cách làm theo hướng dẫn trong kho lưu trữ GitHub của nhà phát triển Mckay Wrigley. Thực hiện các lệnh sau trong terminal của Mac để thiết lập.

1. Clone kho lưu trữ

Trước tiên, clone kho lưu trữ Chatbot UI từ GitHub.

$ git clone https://github.com/mckaywrigley/chatbot-ui.git

2. Cài đặt các biến phụ thuộc

Di chuyển đến thư mục đã clone và cài đặt các biến phụ thuộc cần thiết.

$ cd chatbot-ui

$ npm install

3. Cài đặt Docker

Docker là cần thiết để chạy Supabase tại cục bộ. Cài đặt Docker từ trang web chính thức.

4. Cài đặt Supabase CLI

Để cài đặt Supabase CLI, thực hiện lệnh sau.

$ brew install supabase/tap/supabase

5. Khởi động Supabase

Khởi động Supabase bằng cách thực hiện lệnh sau.

$ supabase start

6. Thiết lập các biến môi trường

Sao chép tệp .env.local.example thành .env.local và thiết lập các giá trị cần thiết.

$ cp .env.local.example .env.local

7. Kiểm tra thông tin liên quan đến Supabase

Nhập các giá trị cần thiết như API URL vào tệp .env.local.

$ supabase status

[Results of supabase status]

$ vi ./.env.local

• NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL: Chỉ định “API URL” từ status
• NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY: Chỉ định “anon key” từ status
• SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY: Chỉ định “service_role key” từ status

8. Thiết lập cơ sở dữ liệu

Chỉnh sửa tệp SQL để thiết lập ban đầu trong Supabase. Tham khảo kết quả supabase status cho các giá trị cụ thể. Trong trường hợp của tôi, nó hoạt động mà không cần thay đổi gì. Hãy chắc chắn rằng “service_role_key” ở dòng 54 khớp với service_role_key từ kết quả thực hiện supabase status.

9. Chạy ứng dụng cục bộ

Thực hiện lệnh sau để khởi động ứng dụng cục bộ

$ npm run chat

Bây giờ, bạn có thể truy cập ứng dụng Chatbot UI trong trình duyệt tại http://localhost:3000.

Thử nghiệm Llama 3 Qua Groq trên Chatbot UI

Khi bạn truy cập http://localhost:3000, màn hình thiết lập ban đầu giống như phiên bản trình duyệt sẽ được hiển thị. Đăng ký theo cách và nội dung giống như trước.

Tuy nhiên, Claude 3 Opus hiển thị lỗi “404 Not Found” và không thể sử dụng. Claude 3 Sonnet và Claude 3 Haiku, có thể chỉ định mặc định, hoạt động bình thường, vì vậy có vẻ như Chatbot UI có thể chưa hỗ trợ Opus.

Hãy chỉ định “Groq (Llama 3)” làm mô hình, và nhập một số lời nhắc để xem đầu ra của Llama 3.

Trước tiên, tôi đã hỏi một câu hỏi liên quan đến AI hiệu suất cao “GPT2” mới xuất hiện gần đây, câu hỏi không có câu trả lời dứt khoát.

Phản hồi rất mơ hồ. 

Tiếp theo, hãy kiểm tra tốc độ của đầu ra.

Tốc độ thực sự rất nhanh! Ngay cả bao gồm thời gian truyền thông API, không có bất kỳ sự chờ đợi căng thẳng nào!

Llama 3 vs GPT-4 Turbo vs Claude 3 Sonnet – Trận Đấu 3 Vòng!

Hãy nhập cùng ba lệnh vào Llama 3, GPT-4 Turbo và Claude 3 Sonnet và so sánh kết quả đầu ra.

Tạo Văn Bản Để Giải Thích Một Từ Khóa

Lệnh là:

“Retrieval-Augmented Generation (RAG) là gì? Hãy tóm tắt nó trong khoảng 500 ký tự để một sinh viên năm tư ngành công nghệ thông tin có thể hiểu.”

So sánh kết quả phản hồi đầu tra (từ trái: Llama 3, GPT-4 Turbo, Claude 3 Sonnet. Xác nhận lệnh từ phải trong chế độ nhanh gấp đôi)

So sánh kết quả phản hồi đầu ra (từ trái: Llama 3, GPT-4 Turbo, Claude 3 Sonnet)

Không có sự khác biệt đáng kể về độ chính xác của văn bản được tạo bởi bất kỳ mô hình nào trong số chúng. Tuy nhiên, tốc độ phản hồi đầu ra thì Groq vẫn nhanh hơn một cách áp đảo.

Giải Một Câu Đố Logic

Đây là một câu đố logic điển hình. Lệnh là:

“Ba người đàn ông ở lại khách sạn. Giá phòng là $10 mỗi người. Các khách hàng đã trả tổng cộng $30 cho lễ tân. Sau đó, lễ tân nhận ra rằng có một chiến dịch và giá phòng là $25 cho ba người, vì vậy họ quyết định trả lại $5. Tuy nhiên, lễ tân nghĩ rằng $5 không thể chia đều cho ba người, nên họ bỏ $2 vào túi và trả lại $3 cho khách hàng. Các khách hàng đã trả $9 mỗi người, tổng cộng $27. Thêm $2 mà lễ tân đã bỏ túi là $29. Vậy $1 còn lại đã đi đâu? Hãy cung cấp câu trả lời và giải thích.”

So sánh kết quả phản hồi đầu ra (từ trái: Llama 3, GPT-4 Turbo, Claude 3 Sonnet. Xác nhận lệnh từ phải trong chế độ nhanh gấp đôi.)

So Sánh Kết Quả Đầu Ra (từ trái: Llama 3, GPT-4 Turbo, Claude 3 Sonnet)

Kết quả là chiến thắng hoàn toàn dành cho GPT-4 Turbo. 

GPT-4 Turbo đã cung cấp một lời giải thích rõ ràng và logic về câu trả lời. 

Claude 3 Sonnet cũng đã cung cấp một lời giải thích, nhưng không rõ ràng về lý do.

Llama 3 không giải thích được lý do quan trọng, vì vậy được đánh giá là không thành công.

Tóm tắt một bài báo đã được đăng tải

Tôi đã tải lên một bài báo về một mô hình gọi là RAPTOR cải thiện độ chính xác tìm kiếm tài liệu trong RAG và yêu cầu tóm tắt nội dung. Lệnh là:

“Hãy tóm tắt nội dung của tệp PDF đã tải lên theo cách mà một sinh viên năm tư ngành công nghệ thông tin có thể hiểu, sử dụng các biểu hiện cụ thể và định lượng nhất có thể, trong khoảng 1000 ký tự tiếng Nhật. Vui lòng tóm tắt ngắn gọn nội dung kỹ thuật, tập trung vào các điểm quan trọng và nêu rõ cái gì là đổi mới và cái gì là vượt trội so với công nghệ truyền thống.”

Do thời gian tải tệp khá lâu và kết quả đầu ra dài, tôi sẽ dán trực tiếp văn bản được tạo ra dưới đây thay vì ảnh chụp màn hình.

ーーー

＜Llama 3＞

The provided text appears to be a collection of research papers and articles related to natural language processing, specifically focusing on language models, question answering, and text summarization. Here is a summary of the main points:

Language Models: The text discusses the development of language models, such as GPT-4, that can generate coherent and context-specific text. These models are trained on large datasets and can be fine-tuned for specific tasks.

Question Answering: The text explores various question answering models, including UnifiedQA, that can retrieve relevant information from a large corpus of text. These models are evaluated on datasets such as QuALITY, QASPER, and NarrativeQA.

Text Summarization: The text touches on the topic of text summarization, highlighting the importance of summarizing long documents and the challenges associated with it. Models such as Longformer and Hybrid Hierarchical Retrieval are mentioned as approaches to tackle this task.

Retrieval-Augmented Generation: The text discusses the concept of retrieval-augmented generation, which involves using a retrieval mechanism to augment language models with relevant information from a knowledge base.

Evaluation Metrics: The text mentions various evaluation metrics used to assess the performance of language models and question answering systems, including BLEU score, ROUGE score, and METEOR score.

Applications: The text hints at the potential applications of these technologies in areas such as information retrieval, text classification, and chatbots.

In summary, the text provides an overview of the current state of natural language processing research, highlighting advancements in language models, question answering, and text summarization.

ーーー

<GPT-4 Turbo>

Tóm tắt nội dung của tệp PDF, nó mô tả nghiên cứu về một hệ thống tìm kiếm thông tin mới gọi là “RAPTOR.” Hệ thống này có thể cung cấp thông tin liên quan và toàn diện hơn so với các hệ thống tìm kiếm truyền thống. Đặc biệt, RAPTOR có thể thu được các giải thích chi tiết về không chỉ các mô tả ngắn mà còn các phần chính của câu chuyện, cải thiện hiệu suất trong các nhiệm vụ hạ lưu.

Cụ thể, so sánh RAPTOR với DPR (Dense Passage Retrieval) truyền thống, RAPTOR được cho là có thể tạo ra các câu trả lời xem xét ngữ cảnh rộng hơn. Ví dụ, trong câu chuyện về Lọ Lem, DPR tạo ra các câu trả lời chỉ xem xét phần đầu của câu chuyện, trong khi RAPTOR nắm bắt chủ đề của câu chuyện từ góc nhìn toàn diện hơn, cung cấp một câu trả lời đầy đủ hơn.

Sự đổi mới của công nghệ này nằm ở khả năng trích xuất hiệu quả các phần quan trọng của thông tin, đặc biệt là trong các tài liệu dài hoặc văn bản chứa thông tin phức tạp, cho phép cung cấp thông tin chính xác hơn. Điều này cho phép người dùng truy cập thông tin mà họ tìm kiếm nhanh chóng và chính xác.

Ngoài ra, việc giới thiệu RAPTOR dự kiến sẽ cải thiện đáng kể độ chính xác và tốc độ của việc tìm kiếm thông tin so với các công nghệ thông thường. Đây sẽ là một lợi thế lớn, đặc biệt đối với các công ty và tổ chức nghiên cứu xử lý lượng dữ liệu lớn.

Nghiên cứu này đại diện cho một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực tìm kiếm thông tin và dự kiến sẽ có nhiều ứng dụng hơn trong tương lai. Đối với một sinh viên chuyên ngành kỹ thuật thông tin, hiểu được công nghệ tiên tiến như vậy và khám phá tiềm năng của nó sẽ là một trải nghiệm rất có giá trị.

ーーー

<Claude 3 Sonnet>

Để tóm tắt nội dung của tệp PDF này, nó trình bày các điểm sau:

Công nghệ tìm kiếm và tóm tắt văn bản dài tiên tiến, RAPTOR, được giới thiệu. So với các phương pháp tìm kiếm truyền thống, nó có thể truy xuất chính xác thông tin liên quan hơn từ toàn bộ tài liệu, cải thiện đáng kể độ chính xác của các nhiệm vụ hỏi đáp.

Cụ thể, ba điểm sau đây là đổi mới:

Áp dụng phương pháp tìm kiếm hiệu quả xem xét cấu trúc phân cấp của tài liệu, cho phép trích xuất chính xác thông tin liên quan ngay cả từ các tài liệu dài và lớn.

Tóm tắt tự nhiên thông tin đã truy xuất, tạo ra các nút cấp cao có thể trả lời trực tiếp các câu hỏi.

Kết hợp với mô hình ngôn ngữ lớn GPT-4, đạt được độ chính xác cao trong việc hỏi đáp.

Các thí nghiệm đánh giá cho thấy độ chính xác của việc hỏi đáp trên tập dữ liệu NarrativeQA đã được cải thiện đáng kể so với các phương pháp truyền thống. Trong việc trích xuất thông tin và trả lời câu hỏi từ các tài liệu dài, RAPTOR đã đạt được những kết quả đột phá.

ーーー

Mặc dù tôi đã chỉ định “bằng tiếng Nhật”, nhưng Llama 3 đã phản hồi bằng tiếng Anh… Tuy nhiên, Llama 3 dường như có độ chi tiết kỹ thuật cao nhất. Có vẻ như Llama 3 và GPT-4 Turbo hòa, còn Claude 3 Sonnet đứng ở vị trí tiếp theo.

Tóm Tắt

Bài viết đã trở nên khá dài khi tôi thử nhiều điều khác nhau, nhưng để tóm tắt, đây là những ấn tượng của tôi:

• Groq nhanh…! Và rẻ…!
• Chatbot UI tiện lợi…!
• Mặc dù Llama 3 được đánh giá cao hơn Claude 3 Sonnet trong các bảng xếp hạng, tôi đánh giá là gần như tương đương. Tuy nhiên, điểm cộng tuyệt vời là nó được công bố dưới dạng mã nguồn mở…!

Hello, I am Kakeya, the representative of Scuti.

Our company specializes in Vietnamese offshore development and lab-based development with a focus on generative AI, as well as providing generative AI consulting services. Recently, we have been fortunate to receive numerous requests for system development in collaboration with generative AI.

Meta’s release of the latest LLM “Llama 3” as open source has become a hot topic. I immediately tried Llama 3 through a service called Groq, which allows for ultra-fast operation of LLM inference. I will share the process up to confirming its actual operation. Llama 3 was impressive, but I was astonished by Groq’s overwhelmingly fast response…!

Table of Contents

• About Groq
• About Llama 3
• Trying out Llama 3 with Groq
• Testing the browser version of Chatbot UI
• Testing the local version of Chatbot UI

---

About Groq

What is Groq?

Groq is a company that develops custom hardware and Language Processing Units (LPUs) specifically designed to accelerate the inference of large language models (LLMs). This technology is characterized by significantly enhanced processing speeds compared to conventional hardware.

Groq’s LPUs achieve inference performance up to 18 times faster than other cloud-based service providers. Groq aims to maximize the performance of real-time AI applications using this technology.

Additionally, Groq has recently established a new division called “Groq Systems,” which assists in the deployment of chips to data centers and the construction of new data centers. Furthermore, Groq has acquired Definitive Intelligence, a provider of AI solutions for businesses, to further enhance its technological prowess and market impact.

What is Groq’s LPU?

Groq’s Language Processing Unit (LPU) is a dedicated processor designed to improve the inference performance and accuracy of AI language models. Unlike traditional GPUs, the LPU is specialized for sequential computation tasks, eliminating bottlenecks in computation and memory bandwidth required by large language models. For instance, the LPU reduces per-word computation time compared to GPUs and does not suffer from external memory bandwidth bottlenecks, thus offering significantly better performance than graphics processors.

Technically, the LPU contains thousands of simple processing elements (PEs), arranged in a Single Instruction, Multiple Data (SIMD) array. This allows the same instructions to be executed simultaneously for each data point. Additionally, a central control unit (CU) issues instructions and manages the flow of data between the memory hierarchy and PEs, maintaining consistent synchronous communication.

The primary effect of using an LPU is the acceleration of AI and machine learning tasks. For example, Groq has run the Llama-2 70B model at a rate of 300 tokens per second per user on the LPU system, which is a notable improvement over the previous 100 tokens and 240 tokens. Thus, the LPU can process AI inference tasks in real-time with low latency and provide them in an energy-efficient package. This enables groundbreaking changes in areas such as high-performance computing (HPC) and edge computing.

Groq’s Overwhelmingly Affordable API

Groq’s hardware resources can be accessed through an API provided by Groq. One of the notable features of Groq’s service is the incredibly low cost of using this API.

In other words, Groq is fast and affordable

The figure below, provided by ArtificialAnalysis.ai, compares API providers, mapping price on the horizontal axis and throughput (tokens per second) on the vertical axis. From this chart, it is visually evident that Groq is overwhelmingly fast and affordable, especially standing out in terms of throughput compared to other API providers.

About Llama 3

Overview and Features of Llama 3

Llama 3 is the latest large language model (LLM) developed by Meta. This AI is trained on an extensive dataset of text data, enabling it to comprehensively understand and respond to language. Llama 3 is suited for a wide array of tasks such as creating creative content, translating languages, and providing information for queries. The model is available on platforms like AWS, Databricks, and Google Cloud, serving as a foundation for developers and researchers to further advance AI. By offering Llama 3 as open source, Meta aims to enhance the transparency of the technology and foster collaboration with a broad range of developers.

Here are some features of Llama 3 as disclosed by Meta:

• Advanced Parameter Model: Llama 3 is developed as a model with a vast number of parameters, available in two versions: 8B (eight billion) and 70B (seventy billion), which allow it to perform highly in language understanding and generation.
• Industry-Standard Benchmark Evaluations: Llama 3 is evaluated using several industry-standard benchmarks such as ARC, DROP, and MMLU, achieving state-of-the-art results in these tests. Specifically, it shows significant improvements in recognition and reasoning accuracy compared to previous models.
• Multilingual Support: Llama 3 is trained with a dataset of over 15 trillion tokens that includes high-quality data for supporting over 30 languages, not only in English but also various other languages, thus catering to users worldwide.
• Tokenizer Innovation: The newly developed tokenizer has 128,000 vocabularies, enabling more efficient encoding of languages. This enhances the processing speed and accuracy of the model, allowing it to handle more complex texts appropriately.
• Improved Inference Efficiency: The adoption of Grouped Query Attention (GQA) technology has enhanced the model’s inference efficiency, enabling high-speed processing of large datasets and facilitating real-time responses.
• Enhanced Security and Reliability: New security tools like Llama Guard 2, Code Shield, and CyberSec Eval 2 have been introduced to enhance the safety of content generated by the model, minimizing the risk of producing inappropriate content.
• Open Source Availability: Llama 3 is offered entirely as open source, allowing researchers and developers worldwide to freely access, improve, and use it for the development of applications. This openness promotes further innovation.

Performance Evaluation of Llama 3 According to Industry Benchmarks

Llama 3 has demonstrated remarkable performance in industry-standard benchmarks, particularly excelling in areas of language understanding, logical reasoning, and problem-solving abilities. The newly introduced models with 8 billion (8B) and 70 billion (70B) parameters show a significant improvement in understanding and response accuracy compared to the previous model, Llama 2.

Llama 3 is highly rated for its ability to generate code and perform tasks based on instructions, and these capabilities are further enhanced by Meta’s proprietary training methods. Additionally, this model supports multiple languages, delivering high-quality performance in over 30 languages.

Currently, Meta has released two versions of the Llama 3 model: Llama 3 8B and Llama 3 70B, where “8B” has 8 billion parameters and “70B” has 70 billion parameters. The figure below shows the results of the benchmark evaluations published by Meta, with the 70B model exhibiting higher performance than Gemini Pro and Claude3.

Source: https://llama.meta.com/llama3/ 

Comparison between Llama 3 and Llama 2

Llama 3 shows significant improvements over Llama 2 in many aspects. Specifically, the dataset used for training the model has increased sevenfold, and the data related to code has quadrupled.

As a result, the model has become more efficient at handling complex language tasks. Particularly, Llama 3 significantly surpasses the previous model in its ability to generate code and perform tasks based on instructions.

The adoption of a new tokenizer has also improved the efficiency of language encoding, contributing to an overall performance enhancement. Additionally, a design considering safety has been implemented, introducing a new filtering system to reduce the risk of generating inappropriate responses.

Features	Llama 3	Llama 2
Parameter Count	Versions with 8 billion & 70 billion parameters	Fewer parameters (exact numbers not disclosed)
Benchmark Performance	Improved performance in ARC, DROP, MMLU benchmarks	Likely lower scores in the same benchmarks
Capabilities	Strong reasoning abilities, creative text generation	May offer similar abilities but to a lesser extent
Availability	Publicly available for research	Details on availability unclear, probably less publicly accessible

Trying Out Llama 3 with Groq

As of now, “Meta AI” is not yet available in Japan

Ideally, one would be able to experience fast image generation and chatting using Llama 3 through the AI assistant “Meta AI” released by Meta. However, as of May 1, 2024, when this article was written, Meta AI is only available in English-speaking regions and has not been released in Japan.

Trying Llama 3 with Groq

Nevertheless, since the aforementioned Groq supports Llama 3, you can experience Llama 3 by logging into Groq. Moreover, it’s super fast and free!

The usage is simple: just log into Groq, and select the model from the dropdown menu in the upper right corner. For the sake of trying (?), let’s choose the 70B model.

Here is a casual instruction I tried. Even if specified, the output is in English, so from the gear icon in the upper right, you can set the System Prompt to output in Japanese beforehand.

The throughput is about 300 tokens per second. You should be able to tell that the output is incredibly fast. However, it is a prompt for generating short stories, and I felt the precision was not good as the same sentences were repeatedly generated.

Additionally, the Groq interface is not very practical for actual use because pressing the enter key when confirming the conversion of Japanese text finalizes the chat input.

Trying the Browser Version of Chatbot UI

While searching for a good method, I found something called Chatbot UI, which is compatible with Groq’s API, enabling the use of Llama 3 through Groq.

Chatbot UI has a ChatGPT-like interface that allows switching between various LLMs.

Chatbot UI is open-source and can be run on a local PC, but a browser version is also available. Since setting up a local environment was cumbersome, I decided to use the browser version for now.

To use multiple LLMs in Chatbot UI, you need to connect to each LLM’s API, which requires obtaining API keys first. For this instance, I want to compare ChatGPT, Claude, and Groq (Llama 3), so I will obtain API keys from OpenAI, Anthropic, and Groq. Besides the API Key, you also need the Model ID and Base URL (optional) for the API connection.

Obtaining OpenAI’s API Key

You can issue it from the “API keys” menu in the OpenAI management screen.

There’s a button called “Create new secret key”; clicking it will open a popup. Once you enter the necessary information, the API Key will be issued. Make sure to save this key securely, as you cannot check it later.

Obtaining Anthropic’s API Key

You can obtain it in almost the same way as OpenAI. It can be issued from the “API Keys” menu in the Anthropic management screen. Click the “Create Key” button, a popup will open, and entering a name for the key will issue it.

Obtaining Groq’s API Key

The method to obtain Groq’s API Key is similar to the above.

There is a link called “GroqCloud” at the bottom of the Groq screen you logged into earlier. Clicking this link opens the management screen, where you can issue a key from the “Create API Key” in the “API Keys” menu.

Logging into the Browser Version of Chatbot UI

Now that everything is set up, let’s log into the browser version of Chatbot UI.

When you access the browser version of Chatbot UI, the initial screen displayed will have a “Start Chatting” button. Click this button to proceed.

I wanted to use the file search function for performance comparison, so I opted for the paid plan. It’s $8 per month with an annual contract, or $10 per month with monthly renewals.

Once the payment setup is complete, you will be taken to a screen to register the API Key as shown above. 

Enter the keys you obtained earlier from OpenAI, Anthropic, and Groq. This completes the initial registration, and the chat screen will open.

Next, you need to register the model you want to use (the previous API Key registration was not enough to use them). The sparkly mark on the left (?) is the model menu; click the “New Model” button to register the model you want to use. This time, I entered the following:

• ChatGPT 4-turbo
  • Name: ChatGPT 4-turbo (whatever you can identify)
  • Model ID: gpt-4-turbo
  • Base URL: none
  • API Key: the one you obtained earlier
• Claude 3 Opus
  • Name: Claude 3 Opus (whatever you can identify)
  • Model ID: claude-3-opus-20240229
  • Base URL: https://api.anthropic.com/v1
  • API Key: the one you obtained earlier
• Groq (Llama-3-70B)
  • Name: Groq (Llama-3-70B) (whatever you can identify)
  • Model ID: llama3-70b-8192
  • Base URL: https://api.groq.com/openai/v1
  • API Key: the one you obtained earlier

You can refer to the following for the Model ID:

• OpenAI (ChatGPT)
• Anthropic (Claude)
• Groq (Llama 3)

Having set this up, GPT4 and Groq worked, but there was an error with Claude as described above. Despite trying to change the Base URL and Model ID, it wasn’t resolved, so I gave up and decided to build a local version instead… If anyone has managed to get Claude 3 Opus working in the browser, I would be happy to hear from you.

Trying the Local Version of Chatbot UI

Setting Up the Local Environment for Chatbot UI

The local version can be set up easily using the following steps. It worked by following the instructions in the GitHub repository by developer Mckay Wrigley. Execute the following commands in the Mac terminal to set it up.

1. Clone the Repository

First, clone the Chatbot UI repository from GitHub.

$ git clone https://github.com/mckaywrigley/chatbot-ui.git 

2. Install Dependencies

Navigate to the cloned directory and install the necessary dependencies.

$ cd chatbot-ui

$ npm install

3. Install Docker

Docker is required to run Supabase locally. Install Docker from the official site.

4. Install Supabase CLI

To install the Supabase CLI, execute the following command.

$ brew install supabase/tap/supabase

5. Start Supabase

Start Supabase by executing the following command.

$ supabase start

6. Set Environment Variables

Copy the .env.local.example file to .env.local and set the necessary values.

$ cp .env.local.example .env.local

7. Check Supabase Related Information

Enter the necessary values such as the API URL in the .env.local file.

$ supabase status

[Results of supabase status]

$ vi ./.env.local

• NEXT_PUBLIC_SUPABASE_URL: Specify the “API URL” from the status
• NEXT_PUBLIC_SUPABASE_ANON_KEY: Specify the “anon key” from the status
• SUPABASE_SERVICE_ROLE_KEY: Specify the “service_role key” from the status

8. Set Up the Database

Edit the SQL file for initial setup in Supabase. Refer to the supabase status results for specific values. In my case, it worked without any changes. Just make sure that the “service_role_key” in line 54 matches the service_role_key from the supabase status results.

9. Run the Application Locally

Execute the following command to start the application locally.

$ npm run chat

Now, you can access the Chatbot UI application in the browser at http://localhost:3000.

Trying Llama 3 via Groq on Chatbot UI

When you access http://localhost:3000, an initial setup screen similar to the browser version will be displayed. Register in the same way and content as before.

However, Claude 3 Opus showed a “404 Not Found” error and could not be used. Claude 3 Sonnet and Claude 3 Haiku, which can be specified by default, worked normally, so it seems that Chatbot UI may not support Opus yet.

Let’s specify “Groq (Llama 3)” as the model, and enter some prompts to see the output of Llama 3.

First, I asked a question related to the recently emerging mysterious high-performance AI “GPT2,” which has no definitive answer.

The response was quite ambiguous. 

Next, let’s check the speed of the output.

It’s undeniably fast! Even including the API communication time, there is no stress of waiting at all.

Llama 3 vs GPT-4 Turbo vs Claude 3 Sonnet – 3 Match Battle!

Let’s input the same three prompts to Llama 3, GPT-4 Turbo, and Claude 3 Sonnet and compare the outputs.

Generating a Text to Explain a Keyword

The prompt is:

“What is Retrieval-Augmented Generation (RAG)? Summarize it in about 500 characters in a way that a fourth-year university student majoring in computer engineering can understand.”

Comparison of Outputs (from left: Llama 3, GPT-4 Turbo, Claude 3 Sonnet. Prompts confirmed from right in double speed. Double speed.)

Comparison of Output Results (from left: Llama 3, GPT-4 Turbo, Claude 3 Sonnet)

There was no significant difference in the precision of the text output by any of them. However, the output speed was overwhelmingly faster with Groq.

Solving a Logical Quiz

Here is a typical logical quiz. The prompt is:

“Three men stay at a hotel. The room rate is $10 per person. The guests paid a total of $30 to the receptionist. Later, the receptionist realized that there was a campaign and the room rate was $25 for three people, so they decided to return $5. However, the receptionist thought that $5 couldn’t be evenly divided among three people, so they put $2 in their pocket and returned $3 to the guests. The guests paid $9 each, totaling $27. Adding the $2 the receptionist pocketed makes $29. Where did the remaining $1 go? Provide an answer and explanation.”

Comparison of Outputs (from left: Llama 3, GPT-4 Turbo, Claude 3 Sonnet. Prompts confirmed from right in double speed. Double speed.)

Comparison of Output Results (from left: Llama 3, GPT-4 Turbo, Claude 3 Sonnet)

The result was a complete victory for GPT-4 Turbo. 

GPT-4 Turbo provided a logical and clear explanation of the answer. 

Claude 3 Sonnet also provided an explanation, but it felt somewhat unclear in its reasoning. Llama 3 did not explain the essential “why,” so it was judged to be unsuccessful.

Summary of an Uploaded Article

I uploaded a paper about a model called RAPTOR that improves document retrieval accuracy in RAG and asked for a summary. The prompt is:

“Summarize the content of the uploaded PDF file in a way that a fourth-year university student majoring in computer engineering can understand, using as concrete and quantitative expressions as possible, in about 1000 characters in Japanese. Please briefly summarize the technical content focusing on important points and clearly state what is innovative and what is superior compared to conventional technology.”

Due to the considerable time it took to upload the file and the length of the output, I will paste the generated text directly below instead of screenshots.

ーーー

＜Llama 3＞

The provided text appears to be a collection of research papers and articles related to natural language processing, specifically focusing on language models, question answering, and text summarization. Here is a summary of the main points:

Language Models: The text discusses the development of language models, such as GPT-4, that can generate coherent and context-specific text. These models are trained on large datasets and can be fine-tuned for specific tasks.

Question Answering: The text explores various question answering models, including UnifiedQA, that can retrieve relevant information from a large corpus of text. These models are evaluated on datasets such as QuALITY, QASPER, and NarrativeQA.

Text Summarization: The text touches on the topic of text summarization, highlighting the importance of summarizing long documents and the challenges associated with it. Models such as Longformer and Hybrid Hierarchical Retrieval are mentioned as approaches to tackle this task.

Retrieval-Augmented Generation: The text discusses the concept of retrieval-augmented generation, which involves using a retrieval mechanism to augment language models with relevant information from a knowledge base.

Evaluation Metrics: The text mentions various evaluation metrics used to assess the performance of language models and question answering systems, including BLEU score, ROUGE score, and METEOR score.

Applications: The text hints at the potential applications of these technologies in areas such as information retrieval, text classification, and chatbots.

In summary, the text provides an overview of the current state of natural language processing research, highlighting advancements in language models, question answering, and text summarization.

ーーー

＜GTP 4 Turbo＞

Summarizing the content of the PDF file, it describes research on a new information retrieval system called “RAPTOR.” This system can provide more relevant and comprehensive information compared to traditional retrieval systems. Particularly, RAPTOR can obtain detailed explanations of not only short descriptions but also the main parts of a story, improving performance in downstream tasks.

Specifically, comparing RAPTOR with traditional DPR (Dense Passage Retrieval), RAPTOR is said to be able to generate answers considering a broader context. For example, in the story of Cinderella, DPR generates answers considering only the early part of the story, while RAPTOR captures the theme of the story from a more holistic perspective, providing a more complete answer.

The innovation of this technology lies in its ability to efficiently extract important parts of information, especially in long documents or texts containing complex information, enabling more accurate information provision. This allows users to access the information they seek quickly and accurately.

Additionally, the introduction of RAPTOR is expected to significantly improve the accuracy and speed of information retrieval compared to conventional technologies. This would be a significant advantage, especially for companies and research institutions dealing with large amounts of data.

This research represents an important advancement in the field of information retrieval and is expected to have many more applications in the future. For a student majoring in computer engineering, understanding such cutting-edge technology and exploring its potential will be a highly valuable experience.

ーーー

<Claude 3 Sonnet>

To summarize the content of this PDF, it presents the following points:

The innovative long-text retrieval and summarization technology, RAPTOR, is introduced. Compared to traditional retrieval methods, it can accurately retrieve more relevant information from entire documents, significantly improving the accuracy of question-answering tasks.

Specifically, the following three points are innovative:

It adopts an efficient retrieval method that considers the hierarchical structure of documents, enabling the precise extraction of relevant information even from large, long documents.

It naturally summarizes the retrieved information, generating top-level nodes that can directly answer questions.

Combined with the large language model GPT-4, it achieves high question-answering accuracy.

Evaluation experiments show that the question-answering accuracy on the NarrativeQA dataset has significantly improved compared to traditional methods. In extracting information and answering questions from long documents, RAPTOR has achieved groundbreaking results.

ーーー

Even though I specified “in Japanese,” Llama 3 responded in English… However, Llama 3 seems to have the highest technical specificity. It feels like a draw between Llama 3 and GPT-4 Turbo, with Claude 3 Sonnet coming in next.

Summary

The article has become quite long as I tried various things, but to summarize, here are my impressions:

• Groq is fast…! And affordable…!
• Chatbot UI is convenient…!
• Although Llama 3 was rated slightly better than Claude 3 Sonnet in benchmarks, it feels almost equivalent in practice. However, it is amazing that this is available as open source…!

Greetings,

I am Kakeya, the representative of Scuti Jsc.

At Scuti, we specialize in offshore and lab-based development in Vietnam, leveraging the power of generative AI. Our services include not only development but also comprehensive generative AI consulting. Recently, we have been privileged to receive numerous requests for system development integrated with generative AI, reflecting the growing demand for innovative AI-driven solutions.

Since the advent of ChatGPT, business automation and efficiency have entered a new phase. Many companies have started using it, resulting in improved business speed and quality. So, what are the specific business applications of ChatGPT?

In this article, we will highlight 10 cases from different industries to reveal how ChatGPT is improving business processes. Business people considering introducing ChatGPT should definitely take this as a reference.

---

Overview of Business Efficiency with ChatGPT

Basics of Introducing ChatGPT and Business Efficiency

Introducing ChatGPT into business operations can significantly increase efficiency.

ChatGPT is an AI that uses natural language processing technology, making it versatile for various tasks. Some specific applications include automated inquiry responses and data analysis. For example, in customer support, ChatGPT can act as a chatbot, reducing the workload on employees and enabling quick responses.

From a business efficiency standpoint, ChatGPT uses prompts to facilitate streamlined operations. A prompt is an instruction given to the AI, allowing it to quickly retrieve the necessary information. For instance, when creating sales reports, you can enter a specific format as a prompt, and the AI will automatically generate the report. This approach significantly reduces manual tasks, allowing for more effective use of time.

Additionally, a major advantage of ChatGPT is its 24-hour availability. Even during times when human employees cannot respond, the AI can continue working without interruption, greatly enhancing business efficiency. This leads to improved customer satisfaction and smoother business operations.

Therefore, the introduction of ChatGPT offers significant benefits for companies. As a tool for providing high-quality services while streamlining business processes, ChatGPT will play an increasingly important role in the future.

Use Cases and Outcomes of ChatGPT in Companies

ChatGPT contributes to the efficiency of business processes in many companies.

◉ Customer Support 

By introducing chatbots utilizing ChatGPT, companies can respond to customer inquiries quickly and accurately. For example, an e-commerce company implemented a system that handles questions about order status and return procedures 24/7, significantly improving the efficiency of customer support.

◉ Marketing 

ChatGPT can be used for generating campaign ideas and analyzing target markets. It analyzes large amounts of data to propose optimal marketing strategies. For example, an advertising agency can use ChatGPT to analyze past campaign data and predict the success rate of future campaigns, helping them devise more effective measures.

◉ Human Resources 

In the human resources department, ChatGPT is used to automate the creation of job postings and the screening of applicants’ resumes, speeding up the hiring process. As a result, HR personnel can focus on strategic tasks, thereby improving overall business efficiency.

◉ Research and Development Department 

ChatGPT is used to generate new ideas and summarize technical documents. For example, a pharmaceutical company utilizes ChatGPT to gather and analyze information, accelerating the drug development process and successfully shortening the development period.

In this way, ChatGPT enhances efficiency and performance across various tasks. For companies aiming to automate business processes and improve quality, ChatGPT is becoming an indispensable tool. Its introduction into future business operations will lead to further competitive advantages.

ChatGPT Transforming Business Processes

ChatGPT is fundamentally transforming business processes by bringing efficiency and innovation to many companies.

◉ Automation of Tasks 

ChatGPT uses natural language processing technology to automate simple tasks like inquiry responses and data entry, freeing up employees to focus on more creative tasks. Here’s an example:

In customer support, ChatGPT can function as a 24-hour chatbot, providing rapid responses to customer inquiries and improving satisfaction.

◉ Decision-Making Support 

ChatGPT analyzes large amounts of data and provides insights to support executive decision-making. For example, it can predict market trends and propose optimal strategies, enhancing a company’s competitiveness. One specific example is a company using ChatGPT for competitive analysis to quickly determine the direction of product development.

◉ Efficiency in Document Creation 

ChatGPT is used to automatically generate meeting minutes and reports, reducing the workload on employees. For example, in the sales department, ChatGPT can automatically generate records of business negotiations, allowing for efficient sharing and improving overall team productivity.

In this way, ChatGPT demonstrates its capabilities across various fields, enhancing business processes. By adopting ChatGPT, companies can not only increase the efficiency of tasks but also improve the quality of strategic decision-making. As ChatGPT technology continues to evolve, the way business is conducted is expected to change significantly.

10 Use Cases of ChatGPT in Business

1. Time Reduction Achieved Through Automated Email Responses 

By utilizing ChatGPT, it is possible to automate email responses, resulting in significant time savings.

Firstly, implementing an automated email response system greatly reduces the response time for daily inquiries and simple confirmations. For example, it can automatically send responses to frequently asked questions (FAQs) or order confirmation emails. This allows employees to focus on more important tasks.

An IT company has introduced an email automated response system using ChatGPT. This system automatically sends appropriate responses to technical support inquiries from customers. As a result, the need for staff to manually respond to each email is eliminated, improving response speed and ensuring consistent response quality.

Furthermore, in the sales department, automated email responses using ChatGPT have shown significant benefits. Rapid responses to new inquiries can maintain customer interest and prevent missed business opportunities. For instance, automatically sending information emails about products or services allows for quick follow-up, contributing to increased conversion rates.

ChatGPT is also useful for internal communication. For example, it can automatically distribute internal notices and meeting agendas, facilitating smooth information sharing among employees. Thus, the introduction of automated email responses not only saves time but also improves overall business efficiency.

2. Efficient Meeting Management: Automatic Summarization and Task Organization

By utilizing ChatGPT, meeting management efficiency can be significantly improved.

The automatic summarization feature of meetings greatly reduces the effort of creating minutes. By analyzing the content of the meeting in real-time and extracting important points, concise minutes can be quickly created. For example, summaries are distributed immediately after the meeting, making it easy for all participants to share information.

A large company has implemented an automatic meeting summarization system using ChatGPT. This system analyzes the speech during meetings in real-time and automatically summarizes important decisions and action items. As a result, the time required to create minutes manually has been significantly reduced, and errors have decreased.

Next, task organization efficiency is enhanced. Tasks decided during the meeting are automatically organized and appropriately assigned to each responsible person, ensuring smooth progress of subsequent tasks. For instance, by integrating with project management tools, tasks decided in the meeting are automatically entered and distributed, reducing the effort required for task management.

An IT company has introduced a task organization system using ChatGPT, which automatically reflects action items from the meeting into project management tools. This system clarifies tasks immediately after the meeting, enabling responsible individuals to take prompt action, thereby accelerating project progress.

Furthermore, ChatGPT is useful in meeting preparation. For example, by analyzing past meeting records and automatically creating the agenda for the next meeting, preparation time is shortened. In this way, leveraging ChatGPT throughout the entire meeting process significantly improves work efficiency.

3. High-Speed Document Generation and Quality Improvement

ChatGPT demonstrates excellent capabilities in high-speed document generation, greatly contributing to business efficiency.

Firstly, speeding up document generation allows employees to focus on more important tasks. For example, assigning the creation of daily reports and meeting minutes to ChatGPT can significantly reduce working time. This allows resources to be allocated to other strategic tasks.

A financial institution uses ChatGPT to automatically generate regular market analysis reports. This system completes reports that previously took several hours in just a few minutes. Additionally, ChatGPT incorporates the latest market data in real-time and provides high-quality reports with analysis results. This enhances the reliability and usefulness of the reports, thereby improving the quality of management decisions.

From a quality improvement perspective, ChatGPT is a powerful tool for maintaining consistency and accuracy in documents. For instance, in creating technical documents or manuals, it automatically standardizes terminology and formats. This uniformity improves the quality of documents, making them easier for readers to understand.

Moreover, ChatGPT can be utilized for proofreading and editing documents. The automatic proofreading function quickly corrects grammatical and spelling errors, enhancing overall quality. For example, a publishing company uses ChatGPT for initial proofreading of manuscripts, reducing the burden on editors. This improves the efficiency of the entire editing process, shortening the time to publication.

Our company offers an “AI Article Creation Service” for content marketing, which uses AI to semi-automate SEO article creation, achieving both “cost reduction” and “quality assurance.” Companies looking to speed up article creation at a reasonable price are welcome to contact us!

4. AI-Powered Customer Support and Its Response Improvement

Customer support utilizing ChatGPT greatly contributes to the efficiency and quality of customer interactions.

Firstly, AI-based automated response systems can handle customer inquiries 24/7, improving customer satisfaction. This allows for responses during night time and holidays, ensuring customers can always access the information they need.

A telecommunications company has introduced a customer support chatbot using ChatGPT. This system can quickly respond to common questions such as contract details and billing inquiries. As a result, the burden on customer support staff is reduced, allowing them to focus on more complex issues and inquiries that require advanced support.

Furthermore, from the perspective of response improvement through AI, ChatGPT can continuously learn and improve. By training based on customer feedback, it enhances the quality of responses, providing more accurate and satisfactory answers. For example, using natural language processing technology, it can accurately understand customer intent and provide optimal responses.

Additionally, ChatGPT excels in multilingual support. This enables consistent high-quality support for global customers. A multinational company has implemented ChatGPT, which supports multiple languages, allowing for prompt and appropriate responses to customers in different regions. This not only improves customer satisfaction but also reduces support costs.

5. Automation and Efficiency of Data Entry

Utilizing ChatGPT enables the automation and efficiency of data entry processes.

Firstly, automating data entry significantly reduces manual data processing. This leads to fewer errors and allows for more accurate data management. For instance, by assigning ChatGPT to handle customer information and transaction data entry, data can be processed quickly and accurately, improving operational efficiency.

A certain insurance company uses ChatGPT to automate data entry for new contracts. This system automatically reflects the information entered by customers into online forms into the system, eliminating the need for manual data entry by staff. As a result, the speed of data entry has greatly improved, and the time required for contract processing has been shortened.

Furthermore, ChatGPT contributes to data entry efficiency. For example, it can automatically extract data from standardized forms and reports and enter it into the system. This significantly reduces the time spent on daily routine tasks. A logistics company uses ChatGPT for entering delivery information, improving data processing efficiency. This allows employees to focus on other important tasks, enhancing overall operational efficiency.

Additionally, improvements in data entry accuracy can be expected. ChatGPT has the ability to automatically detect and correct erroneous data entries. For instance, a financial institution uses ChatGPT to input and verify transaction data, ensuring data accuracy. Improved data quality positively impacts subsequent business processes.

6. Generating Ideas

ChatGPT is extremely useful for organizing ideas and generating new concepts. The reason for this is that well-crafted prompts can elicit specific ideas and plans.

For example, a simple question like “Think of a promotion plan for health foods” will yield general answers, but if the target is specifically set to “people aged 50 to 70 who feel their physical strength is declining,” you can get concrete proposals such as events for the elderly or design changes.

Additionally, by specifying the purpose in the prompt, you can get more specific plans such as referral programs for acquiring new customers or sharing experiences on social media.

Furthermore, instructing the output to be in table format can provide neatly organized ideas. In this way, using ChatGPT can quickly generate many useful ideas, contributing to improved operational efficiency.

7. Programming Support: Code Generation and Optimization

ChatGPT is highly effective in supporting programming, assisting developers in both code generation and optimization.

Firstly, regarding the efficiency of code generation, ChatGPT can automatically generate the necessary code based on natural language requests. This allows developers to save time and focus on more complex tasks. For example, when adding a new feature, developers can have ChatGPT generate the basic code structure and then concentrate on fine-tuning the details.

A specific case is a startup company that uses ChatGPT for generating prototype code. By simply inputting the requirements, code with a basic structure is instantly generated, significantly shortening the development cycle. This enables rapid market entry, enhancing competitiveness.

Next, regarding code optimization. ChatGPT can analyze existing code and propose efficient algorithms and design patterns. This can lead to improved performance and reduced bugs. For example, ChatGPT can identify redundant code and replace it with optimized code, enhancing processing speed.

A software development company uses ChatGPT for code reviews. ChatGPT analyzes the code and provides suggestions for performance improvements and security enhancements. This allows developers to create higher-quality code quickly, improving the reliability of the software.

Additionally, ChatGPT assists with interpreting error messages and debugging. It offers tips and solutions to quickly resolve errors and issues faced by developers. For instance, by inputting an error message, ChatGPT can identify the cause of the problem and suggest specific fixes. This smooths the development process and prevents time wastage.

Thus, programming support with ChatGPT significantly enhances developers’ efficiency through code generation and optimization. Companies can leverage this technology to achieve rapid and high-quality software development, strengthening their competitive edge.

8. Speeding Up Market Analysis and Research

By leveraging ChatGPT, the processes of market analysis and research can be significantly streamlined.

Firstly, ChatGPT’s ability to quickly collect and analyze vast amounts of data is notable. It can scan publicly available data on the internet as well as internal databases to extract the necessary information. This capability enables research tasks that used to take several days to be completed in just a few hours.

A market research company uses ChatGPT for competitive analysis. This system collects real-time information on competitors’ products and market trends and automatically generates analysis reports. As a result, the company can formulate strategies to quickly respond to market changes, enhancing the competitiveness of client companies.

Furthermore, ChatGPT excels in organizing and visualizing data. For example, it can automatically generate graphs and charts from the collected data. This functionality allows for clear communication of information to management and clients, speeding up decision-making processes. A consulting firm uses ChatGPT to visualize market research results and efficiently create presentation materials.

Moreover, ChatGPT is also useful for trend analysis. By using past data to analyze current market trends and make future predictions, it supports the formulation of business strategies. For example, a fashion brand uses ChatGPT to analyze consumer purchasing trends and incorporate the findings into planning the next season’s collection. In this way, data-driven strategic decision-making becomes possible, increasing the likelihood of business success.

Additionally, ChatGPT automates the creation of research reports. Based on the research results, it can quickly create comprehensive analysis reports and share them with relevant parties. An advertising agency, for instance, uses ChatGPT to automatically generate campaign effectiveness reports and provide quick feedback to clients.

9. Using Prompts for Problem Solving

There are many advantages to using ChatGPT for problem-solving.

First, ChatGPT processes vast amounts of data quickly and provides unbiased analysis. This allows for identifying the core of the problem and finding solutions from multiple perspectives.

One particularly effective method for problem-solving is the “5 Whys” analysis. This technique involves asking “Why?” five times to explore the cause of a problem. By using ChatGPT, this process can be carried out efficiently. For example, if product sales decline, asking ChatGPT about the causes will result in analyzing relevant data and presenting multiple reasons. This enables the rapid identification of the root cause and the implementation of appropriate measures.

Furthermore, ChatGPT not only proposes specific solutions but also provides the data and trends behind these suggestions. This increases the reliability of the proposals and makes it easier to develop feasible strategies. For instance, when formulating a new marketing strategy, specific advice based on past success stories and market trends can be obtained.

However, there are some points to consider when using ChatGPT. The analysis results from AI are only one reference and are not perfect. Since AI cannot fully understand human emotions and nuances, human experience and knowledge are required for final decisions. Additionally, ChatGPT may not be flexible enough to handle new problems or complex situations. Therefore, it is important not to blindly trust the results from ChatGPT but to apply your own judgment.

10. AI-Powered Automatic Updates for Training and Educational Materials

By leveraging ChatGPT, it is possible to automate the updating of training and educational materials, quickly reflecting the latest information.

Firstly, the automatic updating function provided by AI helps improve the quality of employee training. ChatGPT continuously incorporates the latest industry trends and technical information to update educational materials. This allows employees to always learn the latest knowledge, contributing to the overall skill enhancement of the company.

An IT company uses ChatGPT to automatically update technical training materials. This system regularly collects information on new programming languages and frameworks and reflects it in the training materials. As a result, employees can continually learn the latest technological trends and acquire skills that are directly applicable to their work.

Moreover, ChatGPT references not only the company’s internal documents but also reliable external information sources. This enriches the content of educational materials and provides a broad range of knowledge. For example, in healthcare institutions, ChatGPT is used to incorporate the latest medical guidelines and research findings into educational materials, benefiting the training of doctors and nurses.

Furthermore, ChatGPT can analyze the learning progress and understanding level of each employee and provide customized training materials tailored to individual needs. This enhances the effectiveness of training and accelerates the improvement of employee skills. For instance, a manufacturing company uses ChatGPT to create optimized training programs for each individual based on their past learning data.