Ngoài ra, người chủ còn lắp thêm một đuôi gió màu đen phía sau kéo dài từ phần nóc đuôi ô tô. Điều thú vị là, đuôi gió này khá giống với thiết kế đuôi gió được trang bị trên chiếc Focus RS, nhưng với kích thước lớn khác thường.

Chủ sở hữu của chiếc Ford Focus màu cam này cũng đã lắp một bộ hốc chắn chắn bùn lồi theo phong cách wide-body và mâm sơn lại. Bên cạnh đó, màu của logo “Ford” và biển số xe cũng được sơn lại tạo sự khác biệt.

Phần đuôi xe được chủ xe biến đổi theo sở thích (Ảnh: Carscoops)

Tổng thể khiến chiếc Focus này nổi “bần bật” trên đường.

Thanh Lam(theo Carscoops)

Bạn có trải nghiệm gì về những chiếc ô tô của mình? Hãy chia sẻ bài viết về Ban Ô tô xe máy theo email: [email protected]. Các nội dung phù hợp sẽ được đăng tải. Xin cảm ơn!

Khám phá văn hoá độ xe Nhật Bản

Văn hóa độ xe Bosozoku (Shakotan) nổi tiếng ở Nhật Bản bởi những phiên bản độ hạ gầm hoài cổ với màu sắc sặc sỡ.

Thách thức lớn nhất là thiếu khả năng tiếp cận các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) tiên tiến từ Nvidia do các lệnh trừng phạt thương mại của Mỹ. Những GPU này, chẳng hạn như H100 của Nvidia, được coi là trái tim của các LLM mới nhất, quyết định lớn tới mức độ mạnh mẽ của mô hình này.

Một tháng trước khi OpenAI ra mắt GPT, Washington áp đặt lệnh quyền truy cập của Bắc Kinh vào các chip tiên tiến như H100 và A100 của Nvidia vì lý do an ninh quốc gia. Sau đó một năm, chính phủ Mỹ tiếp tục thắt chặt hơn nữa với các vi xử lý tinh chỉnh dành riêng cho thị trường Trung Quốc như A800 và H800, đồng thời đe doạ cấm mọi giải pháp thay thế trong tương lai.

Wang Shuyi, giáo sư chuyên ngành AI và máy học tại Đại học Sư phạm Thiên Tân, cho biết sức mạnh tính toán không đủ là một trong những trở ngại chính đối với việc phát triển mô hình AI ở Trung Quốc.

“Trung Quốc sẽ ngày càng khó tiếp cận được chip tiên tiến”, Wang nói. “Doanh nghiệp Trung Quốc không thiếu tiền nhưng không có sức mạnh tính toán, họ sẽ không thể tận dụng đầy đủ các nguồn dữ liệu chất lượng cao”.

Và với việc các công ty trong nước vẫn còn tụt hậu trong lĩnh vực sản xuất chip, Trung Quốc sẽ khó có thể sớm vượt qua những hạn chế này.

Lãng phí tài nguyên to lớn

Robin Li Yanhong, đồng sáng lập và giám đốc điều hành của gã khổng lồ công cụ tìm kiếm Baidu, cho biết việc ra mắt nhiều LLM cạnh tranh ở Trung Quốc là “sự lãng phí tài nguyên rất lớn” và các công ty nên tập trung nhiều hơn vào các ứng dụng.

Wang Xiaochuan, Giám đốc điều hành của công ty khởi nghiệp AI Baichuan, đã phát biểu tại một diễn đàn công nghệ Tencent tại Bắc Kinh rằng nhiều công ty nên hạn chế đào tạo mô hình của riêng mình và “thay vào đó hãy tập trung nỗ lực vào việc tìm kiếm các sản phẩm AI có tính thương mại và có thể mở rộng bằng cách khai thác các mô hình hiện có thông qua đám mây".

Trong khi đó, Luo Yuchen, Giám đốc điều hành của Thâm Quyến Yantu Intelligence and Innovation đánh giá, “mặc dù hiện tại không có nền tảng nào nổi lên chiếm ưu thế về mặt công nghệ hoặc quy mô thị trường”, nhưng việc phát triển mô hình nên “tiếp tục vì ngay cả GPT-4 cũng có thể không đủ tốt để giúp các công ty giải quyết các công việc hàng ngày do con người xử lý”.

Theo Su Lian Jye của Omdia, chất lượng dữ liệu hạn chế từ Internet dựa trên tiếng Quan Thoại so với thế giới nói tiếng Anh, cũng có thể là những trở ngại với tham vọng trở thành cường quốc AI của Bắc Kinh.

Sự khác biệt về cấu trúc ngôn ngữ giữa tiếng Anh và tiếng Trung, cùng với những nhạy cảm xung quanh vấn đề chính trị giữa Trung Quốc và phương Tây, đồng nghĩa có sự phân chia rõ ràng giữa thị trường trong nước và thị trường toàn cầu của các phản hồi chatbot AI.

(Theo SCMP)

Cuộc cách mạng AI đang diễn ra tại Trung Quốc

Thực tế, rất ít công ty lựa chọn xây dựng Mô hình ngôn ngữ lớn của riêng mình từ đầu. Như GPT 3 của OpenAI có 175 tỷ tham số và được đào tạo trên bộ dữ liệu 45 terabyte và tiêu tốn 4,6 triệu USD. Thậm chí, theo tính toán, số tiền để phát triển GPT 4 có thể lên tới 100 triệu USD. “Với những con số khổng lồ như thế, rất khó để tìm được một công ty nào đủ sức đầu tư cho công nghệ này”, TS. Nguyễn Kim Anh - Giám đốc Sản phẩm VinBigdata nói. 

Để các doanh nghiệp Việt Nam có thể tiếp cận với công nghệ AI thế hệ mới, với chi phí và hạ tầng tối ưu, VinBigdata lựa chọn một hướng đi hoàn toàn khác biệt, đó là tạo ra một mô hình ngôn ngữ chỉ với 1,6 tỷ tham số, nhưng có khả năng tương đương với những mô hình ngôn ngữ lớn có nhiều tỷ tham số.“Kết quả cho thấy, với kiến trúc do chính VinBigdata tự phát triển hoàn toàn có thể tối ưu và đẩy nhanh quá trình huấn luyện mô hình ngôn ngữ, giảm chi phí hạ tầng (bao gồm chi phí huấn luyện và chi phí sử dụng), nhưng vẫn đảm bảo chất lượng của mô hình”, TS. Nguyễn Kim Anh cho biết thêm.

Sau khi giải quyết bài toán về kích thước mô hình ngôn ngữ lớn, trong quá trình “thai nghén” ViGPT, sau khi nghiên cứu các mô hình của nước ngoài, đội ngũ VinBigdata còn nhận ra một thử thách khác là “tính ảo giác”, đến từ bản chất cố hữu của mô hình xác suất thống kê. 

Theo đó, các mô hình ngôn ngữ lớn trên thế giới thường được huấn luyện bằng các nguồn dữ liệu tiếng Anh. Do đó, mô hình này chưa thực sự hiểu và phản ứng đúng với ngữ cảnh và văn hóa của người Việt. Điều này dẫn đến tình trạng ảo giác (hallucination) khiến mô hình ngôn ngữ lớn “bịa đặt” ra câu trả lời không chính xác.

Để tìm ra lời giải tối ưu trong thời gian ngắn nhất, đội ngũ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) của VinBigdata được chia thành các nhóm nhỏ, cùng phân tích, bàn bạc các ý tưởng khác nhau để tìm hướng đi cuối cùng phù hợp nhất. 

“Sau cùng, chúng tôi quyết định phát triển kiến trúc khác so với phần lớn mô hình ngôn ngữ lớn hiện tại, đồng thời tiến hành đào tạo trên bộ 600GB dữ liệu tiếng Việt tinh chỉnh, nhằm tạo ra một “trợ lý ảo thông minh” có khả năng hiểu và đưa ra câu trả lời theo ngữ cảnh của người Việt”, TS. Nguyễn Kim Anh nói thêm.

Khát vọng một hệ sinh thái công nghệ Việt

Theo kết quả đánh giá từ Bộ Tiêu chuẩn đánh giá năng lực tiếng Việt (VMLU) ViGPT đạt điểm trung bình là 42.24%, đứng thứ hai chỉ sau ChatGPT (48.54%). Kết quả này cho phép ViGPT tìm kiếm thông tin, giải đáp câu hỏi về các chủ đề đặc trưng, đặc thù của Việt Nam một cách nhanh chóng.

Bên cạnh năng lực của trợ lý ảo, điều đội ngũ phát triển mong muốn là tích hợp ViGPT vào các sản phẩm gần gũi, sử dụng hàng ngày, nhằm tạo ra sự thay đổi trong cuộc sống của người Việt. Đó chính là động lực thôi thúc đội ngũ VinBigdata xây dựng một hệ sinh thái các sản phẩm ngôn ngữ và tiếng nói ứng dụng ViGPT - Hệ sinh thái “Vi” bao gồm: ViChat, ViVoice, Trợ lý ảo ViVi. Các sản phẩm này có thể sử dụng cho đa ngành nghề, từ công nghiệp ô tô, ngân hàng - tài chính, bảo hiểm đến giao thông vận tải và nhiều lĩnh vực khác. 

“Khi làm công nghệ, nhất là AI, chúng tôi không chỉ muốn chinh phục những hệ thống hay, phức tạp mà khó nhìn thấy. Chúng tôi muốn tạo ra những sản phẩm hữu hình, có tính ứng dụng cao, mà ở đó, AI là tác nhân trực tiếp tạo ra những thay đổi trong cuộc sống”, Giám đốc Sản phẩm VinBigdata khẳng định. 

Do đó, phát triển thành công ViGPT mới chỉ là bước đầu tiên trong hành trình đưa công nghệ và dữ liệu “thuần Việt” phục vụ cuộc sống của hàng triệu người dân Việt Nam. Đại diện VinBigdata cho biết, đơn vị này đặt mục tiêu tích hợp ViGPT vào nền tảng trí tuệ nhân tạo đa nhận thức VinBase 2.0, nhằm cung cấp các giải pháp vượt trội cho hệ thống tổ chức, doanh nghiệp ở đa dạng quy mô, ngành nghề.

Trước ViGPT, đội ngũ chuyên gia, kỹ sư trong lĩnh vực công nghệ xử lý ngôn ngữ và tiếng nói VinBigdata đã ghi dấu ấn với việc cho ra mắt ViVi - trợ lý ảo tiếng Việt toàn diện đầu tiên (được ứng dụng và triển khai trên các dòng ô tô điện VinFast, ứng dụng cư dân Vinhomes Resident và sàn thương mại điện tử Vinhomes Online), đồng thời, làm chủ hoàn toàn những công nghệ tiên tiến nhất trên thế giới như Sinh trắc học giọng nói (Voice Biometrics) hay Nhân bản giọng nói (Voice Cloning). 

Tất cả những công nghệ này đều được phát triển dựa trên cơ sở dữ liệu 3.500 terabyte, tập trung chủ yếu vào dữ liệu đặc thù của người Việt, do VinBigdata thu thập, phân tích và tinh chỉnh. Mục tiêu sau cùng là làm sao mang công nghệ thế giới, chạm tới cuộc sống Việt, bằng chính dữ liệu và hệ tri thức của người Việt.

Thanh Hà