Sự khác biệt giữa Generative AI và AI truyền thống

Generative AI đang là tâm điểm chú ý trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Bài viết này sẽ phân tích sự khác biệt giữa Generative AI và AI truyền thống, tập trung vào sự thay đổi trong kiến trúc và cách tiếp cận của AI.

AI truyền thống

Kiến trúc

• Repository: Nơi lưu trữ dữ liệu của tổ chức.
• Analytics platform: Nền tảng phân tích dữ liệu, xây dựng mô hình dự đoán (ví dụ: SPSS Modeler, Watson Studio).
• Application layer: Ứng dụng sử dụng mô hình dự đoán để thực hiện các tác vụ cụ thể (ví dụ: dự đoán khách hàng rời bỏ dịch vụ).
• Feedback loop: Vòng lặp phản hồi, giúp mô hình học hỏi từ kinh nghiệm và cải thiện độ chính xác.

Hạn chế

• Mô hình chỉ được huấn luyện trên dữ liệu của tổ chức, không có cái nhìn tổng quan.
• Khả năng của mô hình bị giới hạn trong việc dự đoán, không thể tạo ra nội dung mới.

Generative AI

Kiến trúc

• Dữ liệu: Sử dụng lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau, không chỉ giới hạn trong dữ liệu của tổ chức.
• Large Language Models (LLMs): Mô hình ngôn ngữ lớn, được huấn luyện trên lượng dữ liệu khổng lồ, có khả năng tạo ra nội dung mới.
• Prompting and Tuning: Tinh chỉnh LLMs để phù hợp với nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp.
• Application layer: Ứng dụng sử dụng LLMs để thực hiện các tác vụ.
• Feedback loop: Vòng lặp phản hồi, giúp tinh chỉnh LLMs.

Ưu điểm

• LLMs được huấn luyện trên dữ liệu đa dạng, có cái nhìn tổng quan hơn.
• LLMs có khả năng tạo ra nội dung mới, không chỉ dự đoán.
• Kiến trúc linh hoạt, dễ dàng điều chỉnh cho các trường hợp sử dụng khác nhau.

So sánh AI truyền thống và Generative AI

Generative AI đánh dấu một bước tiến mới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo với khả năng tạo ra nội dung mới và kiến trúc linh hoạt. Sự khác biệt về kiến trúc và cách tiếp cận này mở ra nhiều cơ hội ứng dụng AI trong nhiều lĩnh vực khác nhau.