6. Các mô hình AI phổ biến hiện nay - GPT, BERT, Claude, Gemini

AI ngày càng thông minh, có thể viết văn, dịch ngôn ngữ, làm toán, trò chuyện như người thật. Vậy đằng sau đó là những mô hình trí tuệ nào? Bài viết này sẽ giúp bạn dễ hiểu về các mô hình AI nổi bật nhất hiện nay, từ GPT đến Claude, Gemini và hơn thế nữa.

1. Mô hình AI là gì?

Mô hình AI là một cấu trúc toán học hoặc thuật toán được huấn luyện bằng dữ liệu để dự đoán, phân tích hoặc tạo ra thông tin.

Nói dễ hiểu:

• Dữ liệu là nguyên liệu,

• Mô hình là đầu bếp,

• AI là món ăn cuối cùng bạn thấy.

2. Vì sao nên biết về các mô hình AI?

• Giúp bạn chọn đúng công cụ cho từng công việc (viết, dịch, tổng hợp…)

• Hiểu rõ hơn về cách AI xử lý thông tin

• Không bị lẫn lộn giữa các công cụ ChatGPT, Claude, Gemini...

3. Phân loại mô hình AI theo năng lực

4. GPT – Đại diện cho thế hệ AI sáng tạo

• Tên đầy đủ: Generative Pre-trained Transformer

• Hãng phát triển: OpenAI

• Các phiên bản nổi bật:

  • GPT-2 (2019): lần đầu cho AI viết văn bản khá giống người

  • GPT-3 (2020): bước nhảy vọt, ứng dụng trong nhiều công cụ

  • GPT-4 (2023): hiểu tốt hơn, sáng tạo hơn

  • GPT-4o (2024): xử lý văn bản, hình ảnh, âm thanh cùng lúc (đa phương thức)

Điểm mạnh:

• Viết bài, tạo nội dung, làm thơ, giải thích kiến thức

• Tích hợp chatbot, trợ lý ảo (ví dụ: ChatGPT)

Ứng dụng: ChatGPT, Copilot, Notion AI, Canva AI…

5. BERT – Mô hình hiểu ngôn ngữ chuyên sâu

• Tên đầy đủ: Bidirectional Encoder Representations from Transformers

• Hãng phát triển: Google (2018)

Điểm mạnh:

• Không tạo văn bản, nhưng rất giỏi đọc hiểu

• Dùng nhiều trong công cụ tìm kiếm Google để hiểu truy vấn

Ứng dụng:

• Hệ thống phân tích ý kiến (sentiment analysis)

• Công cụ tìm kiếm thông minh (semantic search)

• Trích xuất thông tin từ văn bản

Biến thể nổi bật: RoBERTa, ALBERT, DistilBERT

6. Claude – Mô hình AI của Anthropic

• Phát triển bởi: Anthropic (Mỹ)

• Lấy tên theo: Claude Shannon – cha đẻ ngành thông tin học

• Phiên bản mới nhất: Claude 3 (2024)

Điểm mạnh:

• An toàn, trung lập hơn trong trả lời

• Xử lý văn bản dài rất tốt (hơn 100.000 token)

• Có thể đọc file PDF, tài liệu lớn mượt mà

Ứng dụng:

• Hỏi – đáp học thuật

• Hỗ trợ làm việc với tài liệu nhiều trang

• Tích hợp trong công cụ AI của Notion, Slack...

7. Gemini – Bộ não AI của Google

• Trước đây gọi là: Bard

• Phát triển bởi: Google DeepMind

• Tích hợp vào: Google Search, Gmail, Docs, YouTube...

Điểm mạnh:

• Khả năng xử lý đa phương thức mạnh mẽ

• Kết nối trực tiếp với dịch vụ Google

• Hiểu hình ảnh, video, văn bản trong cùng một lượt hỏi

Phiên bản mới: Gemini 1.5 (2024) – mở rộng khả năng lưu trữ ngữ cảnh và đọc hiểu

Ứng dụng:

• Trợ lý làm việc Google Workspace

• Hỗ trợ lập trình, tạo bài viết, lên kế hoạch cá nhân

8. Các mô hình AI xử lý hình ảnh và video

Ngoài văn bản, có nhiều mô hình chuyên cho AI hình ảnh/video:

9. Các mô hình AI hỗ trợ giọng nói

10. So sánh nhanh một số mô hình AI nổi bật

11. Tương lai các mô hình AI

• AI kết hợp đa năng hơn: không chỉ văn bản, mà cả ảnh, video, âm thanh (như GPT-4o, Gemini)

• AI cá nhân hóa: hiểu người dùng cụ thể, trợ lý ảo riêng biệt

• AI chạy nhẹ hơn: các mô hình nhỏ nhưng hiệu quả, dùng được trên điện thoại

12. Tổng kết

Các mô hình AI không phải chỉ có “một loại”. Mỗi mô hình có thế mạnh riêng:

• GPT giỏi viết

• Claude đọc tài liệu dài

• BERT phân tích ngữ nghĩa

• Gemini linh hoạt và tích hợp Google

Biết rõ từng mô hình giúp bạn:

• Sử dụng AI đúng mục đích

• Tận dụng tối đa hiệu suất làm việc

• Không bị “ngợp” giữa thế giới AI đang bùng nổ

• Bài 1:  Trí tuệ nhân tạo (AI) là gì? - Giải thích dễ hiểu cho người mới bắt đầu
• Bài 2: Lịch sử hình thành và phát triển của AI – Từ giấc mơ máy biết nghĩ đến ChatGPT
• Bài 3: Các ứng dụng AI trong đời sống – Hiện diện ở mọi nơi
• Bài 4: Phân loại các nhánh AI – Machine Learning, Deep Learning, NLP là gì?
• Bài 5:  AI hoạt động như thế nào? – Quy trình huấn luyện trí tuệ nhân tạo
• Bài 6:  Các mô hình AI phổ biến hiện nay – GPT, BERT, Claude, Gemini…
• Bài 7:  AI trong giáo dục – Cách AI đang thay đổi cách học, dạy và kiểm tra
• Bài 8:  Tác động của AI đến nghề nghiệp – Mất việc hay mở ra cơ hội?
• Bài 9: AI và đạo đức – Khi máy móc phải học cách phân biệt đúng sai
• Bài 10: Tương lai AI – Liệu có thể đạt tới siêu trí tuệ?