Điều đặc biệt của Gemma 3 là khả năng xử lý dữ liệu với context window lên đến 128.000 ký tự, gấp nhiều lần so với các mô hình trước đây như Gemma 2, chỉ có 8.192 ký tự. Với tính năng này, Gemma 3 sẽ cho phép thực hiện các tác vụ phức tạp hơn và tương tác hiệu quả hơn với người dùng.

Ngoài ra, Gemma 3 còn được thiết kế như một mô hình đa phương thức, có khả năng xử lý văn bản, hình ảnh độ phân giải cao và video. Google cũng đã cung cấp một giải pháp mới mang tên ShieldGemma 2 để đảm bảo an toàn cho hình ảnh, có thể được tích hợp vào Gemma nhằm chặn các hình ảnh không mong muốn thuộc ba thể loại: nguy hiểm, tình dục hoặc bạo lực.

Các mô hình AI phổ biến hiện nay thường yêu cầu tài nguyên tính toán lớn và thường chạy sản phẩm trên các cụm máy chủ. Gemma 3 là một bước tiến để cung cấp cho các nhà phát triển và những người đam mê một tùy chọn có thể hoạt động trên phần cứng ít mạnh mẽ hơn, như Meta Llama3 và những tên tuổi khác. Việc tăng cường hiệu suất mà không cần tài nguyên phần cứng lớn đang ngày càng trở thành xu hướng trong giới công nghệ

Gemma 3 có nhiều phiên bản khác nhau, từ phiên bản nhỏ gọn nhất với 1 tỷ tham số có thể chạy trên hầu hết các thiết bị, đến phiên bản lớn nhất với 27 tỷ tham số, yêu cầu khối lượng RAM đáng kể. Mô hình này cung cấp nhiều lựa chọn cho người dùng, phù hợp với mức độ tính toán của từng hệ thống hiện có.

Google đã giới thiệu Gemma 3 như mô hình “tốt nhất thế giới cho bộ tăng tốc đơn”. Dù không phải tất cả các phiên bản của nó đều có tính khả dụng lý tưởng cho xử lý tại chỗ, nhưng bạn có thể tùy chỉnh và điều chỉnh mô hình sử dụng với các công cụ như Google Colab và Vertex AI, hoặc chỉ đơn giản là sử dụng GPU riêng của bạn.

Bên cạnh đó, Google cho phép tải xuống toàn bộ mô hình miễn phí từ các kho như Kaggle hay Hugging Face, mặc dù thỏa thuận cấp phép của Google đã hạn chế một số hành động mà người dùng có thể thực hiện với mô hình này. Đây là một lợi thế khi bạn có thể sử dụng các mô hình như Gemma 3 để khám phá mà không bị nhà phát triển giám sát.

Dù bạn dự định làm gì, có một mô hình Gemma phù hợp với phần cứng của bạn. Google còn tạo một cộng đồng mang tên “Gemmaverse” để giới thiệu các ứng dụng được xây dựng từ các mô hình Gemma.

The post Google ra mắt Gemma 3: trí tuệ nhân tạo mã nguồn mở, single-GPU với 128K context window appeared first on Nhật Phúc.

Thành công của DeepSeek cho thấy một hệ quả không mong muốn của cuộc chiến công nghệ lạnh giữa Mỹ và Trung Quốc. Các quy định xuất khẩu của Mỹ đã làm giảm nghiêm trọng khả năng cạnh tranh của các công ty công nghệ Trung Quốc về AI theo cách truyền thống. Thay vì mở rộng quy mô vô tận bằng cách mua thêm chip và đào tạo trong thời gian dài, hầu hết các doanh nghiệp Trung Quốc đã chuyển sang tập trung vào các ứng dụng hạ nguồn. Nhưng với sự phát hành mới nhất này, DeepSeek chứng minh rằng có cách để chiến thắng khác: bằng cách cải cách cấu trúc nền tảng của các mô hình AI và sử dụng nguồn lực hạn chế một cách hiệu quả hơn.

Marina Zhang, một trợ lý giáo sư tại Đại học Công nghệ Sydney, nhận định rằng: “Khác với nhiều hãng AI Trung Quốc phụ thuộc vào phần cứng tiên tiến, DeepSeek tập trung vào việc tối ưu hóa tài nguyên thông qua phần mềm.” Đề cập đến việc DeepSeek áp dụng phương pháp mã nguồn mở, Zhang cho biết điều này không chỉ giảm bớt rào cản tài nguyên mà còn thúc đẩy sự phát triển công nghệ hiện đại, khiến DeepSeek nổi bật hơn so với các đối thủ ít hòa nhập hơn.

DeepSeek được thành lập từ Fire-Flyer, một nhánh nghiên cứu học sâu của High-Flyer, quỹ đầu cơ định lượng hàng đầu ở Trung Quốc. Kể từ khi thành lập vào năm 2015, quỹ này đã nhanh chóng vươn lên trở thành một trong những quỹ đầu cơ định lượng đầu tiên huy động được hơn 100 tỷ RMB. Trước đó, High-Flyer đã tích trữ GPU và xây dựng các siêu máy tính Fire-Flyer để phân tích dữ liệu tài chính. Vào năm 2023, Liang Wenfeng, người sáng lập DeepSeek, đã quyết định đầu tư vào việc phát triển các mô hình AI tiên tiến.

Liang nhấn mạnh rằng quyết định thành lập DeepSeek được thúc đẩy bởi sự tò mò khoa học, không phải vì mục tiêu lợi nhuận. Ông chia sẻ rằng nghiên cứu khoa học cơ bản có tỷ lệ lợi tức đầu tư rất thấp, và các nhà đầu tư sớm của OpenAI cũng không mong đợi sự hoàn vốn cao. Họ thực sự muốn đóng góp cho sự phát triển chung của ngành.

Đặc biệt, DeepSeek là một trong số ít hãng AI hàng đầu tại Trung Quốc không phụ thuộc vào nguồn vốn từ các ông lớn công nghệ như Baidu, Alibaba hay ByteDance. Liang cho biết ông đã xây dựng được một đội nghiên cứu gồm những sinh viên tiến sĩ từ các trường đại học hàng đầu tại Trung Quốc, những người đầy động lực và khát khao thể hiện bản thân. Đội ngũ này chủ yếu là những người mới tốt nghiệp, tạo nên một văn hóa công ty cộng tác, nơi mọi người tự do sử dụng tài nguyên tính toán để theo đuổi các dự án nghiên cứu độc đáo.

Đội ngũ nghiên cứu trẻ tuổi này cũng thể hiện tinh thần yêu nước mạnh mẽ, đặc biệt trong bối cảnh các hạn chế từ Mỹ đối với nguồn công nghệ thiết yếu. Chính quyền Mỹ đã khởi động các kiểm soát xuất khẩu hạn chế khả năng tiếp cận chip tiên tiến cho các công ty AI Trung Quốc. DeepSeek hiện đang tìm kiếm các biện pháp innovatives hơn để huấn luyện mô hình của mình, tối ưu hóa kiến trúc mô hình và sử dụng các kỹ thuật kỹ thuật mới để tiết kiệm năng lượng tính toán cần thiết.

Mô hình DeepSeek hiện tại đã cho thấy sự hiệu quả vượt trội, yêu cầu chỉ một phần mười sức mạnh tính toán so với mô hình Llama 3.1 cạnh tranh của Meta. Sự sẵn sàng chia sẻ những đổi mới này với công cộng đã mang lại cho DeepSeek nhiều thiện cảm trong cộng đồng nghiên cứu AI toàn cầu. Đây có thể là một tin không tốt cho các quy định xuất khẩu hiện tại của Mỹ, khi mà các dự đoán về sức mạnh tính toán của Trung Quốc có thể bị đảo lộn. Với những kết quả này, DeepSeek không chỉ mở đường cho sự phát triển AI tại Trung Quốc, mà còn gây sức ép lên các công ty công nghệ hàng đầu của phương Tây.

The post DeepSeek ra mắt mô hình AI mã nguồn mở thách thức các ông lớn công nghệ appeared first on Nhật Phúc.