AI “tự học” - Đột phá của Meta hứa hẹn giảm sự phụ thuộc vào con người
Trước đó, vào tháng 8, Meta đã giới thiệu mô hình STE với tính năng nổi bật là khả năng “tự đánh giá” các kiến thức mà nó thu thập được. Điểm nổi bật của công nghệ này là cách thức nó áp dụng “chuỗi suy nghĩ” tương tự như kỹ thuật được OpenAI sử dụng trong các mô hình O1 đã ra mắt gần đây.
Bằng cách phân chia các vấn đề phức tạp thành các bước logic nhỏ hơn, AI có thể cải thiện độ chính xác của phản hồi, từ đó mang lại những đánh giá và kết quả đáng tin cậy hơn, đặc biệt trong các lĩnh vực yêu cầu tính chính xác cao như khoa học, lập trình và toán học.
Hiện nay, các mô hình AI nói chung vẫn phải trải qua quá trình học tăng cường thông qua phản hồi của con người. Quy trình này thường tốn kém, không hiệu quả và thường yêu cầu có sự tham gia của các chuyên gia để dán nhãn chính xác dữ liệu hay xác minh câu trả lời cho những truy vấn đòi hỏi độ chính xác cao.
“Chúng tôi hy vọng rằng, khi AI dần đạt đến mức độ siêu việt, nó sẽ có khả năng tự kiểm tra và học hỏi từ chính công việc của mình mà không cần quá nhiều sự can thiệp từ con người”, ông Jason Weston, thành viên trong nhóm nghiên cứu của Meta chia sẻ.
Các tập đoàn công nghệ khác như Google và Anthropic cũng đã có những nghiên cứu về khái niệm học tăng cường từ phản hồi AI (Reinforcement Learning from AI Feedback - RLAIF). Tuy nhiên, cho đến nay, Meta vẫn là doanh nghiệp duy nhất công bố các mô hình này ra công chúng.
Ngoài ra, Meta cũng phát hành bản cập nhật cho mô hình nhận dạng hình ảnh Segment Anything, cho phép tăng tốc quá trình tạo lập dữ liệu có thể sử dụng trong nghiên cứu vật liệu vô cơ mới.
Vào ngày 17/10, “gã khổng lồ” sở hữu Facebook đã hợp tác với Blumhouse Productions - nhà sản xuất phim nổi tiếng với các thương hiệu kinh dị như “The Purge” và “Get Out” để đưa mô hình AI tạo video Movie Gen vào thử nghiệm.
Meta tuyên bố rằng Movie Gen có tiềm năng cạnh tranh với các sản phẩm từ các công ty khởi nghiệp tiên phong trong lĩnh vực tạo nội dung số như OpenAI và ElevenLabs.
Ngọc Long (Tổng hợp)