Tuần trước, một chatbot bí ẩn có tên GPT-2 đã xuất hiện trên internet, ban đầu chỉ có sẵn cho một số lượng tin nhắn hạn chế trên chat.lmsys.org. Sau một số hype và đoán già đoán non ban đầu, chatbot này đã xuất hiện lại dưới một cái tên mới ở hai dạng khác nhau, một lần nữa có thể truy cập từ chat.lmsys.org.

Chatbot GPT-2 tái xuất hiện dường như vượt trội hơn GPT-4 ở một số khả năng, bao gồm cả lập trình. Mặc dù các cải tiến được coi là gia tăng dần, người dùng báo cáo kết quả tốt hơn so với GPT-4. Để truy cập chatbot GPT-2, bạn cần truy cập vào Arena trên chat.lmsys.org và chạy các lệnh nhắc, vì hệ thống sẽ ngẫu nhiên chọn hai mô hình để hiển thị. Nếu may mắn, bạn sẽ nhận được chatbot GPT-2, sau đó có thể tiếp tục trò chuyện với nó.

Tuy nhiên, giao diện người dùng để truy cập chatbot này khá khó dùng, khiến trải nghiệm không liền mạch bằng việc sử dụng GPT-4 hoặc Opus 3. Mặc dù có những cải tiến, chatbot GPT-2 vẫn là một lựa chọn hạn chế và rườm rà hiện tại, khi các mô hình ngôn ngữ đã được thiết lập vẫn tiếp tục thống trị.

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã trở nên ngày càng mạnh mẽ và đa năng, nhưng các phản hồi khó đoán của chúng có thể là một hạn chế đáng kể, đặc biệt là trong các ứng dụng kinh doanh nơi tính chính xác là quan trọng. Việc giới thiệu các công cụ như Cleanlab.ai, cung cấp điểm độ tin cậy cùng với đầu ra của mô hình, đại diện cho một bước tiến quan trọng trong việc giải quyết thách thức này.

Bằng cách cung cấp cho người dùng một chỉ báo rõ ràng về mức độ đáng tin cậy của các phản hồi được tạo ra, những công cụ này giúp biến LLM thành những trợ lý đáng tin cậy hơn. Điều này đặc biệt có giá trị khi xử lý các tập dữ liệu lớn hoặc thông tin nhạy cảm, nơi hậu quả của các phản hồi không chính xác có thể nghiêm trọng.

Khả năng đánh giá độ tin cậy của đầu ra LLM trao quyền cho người dùng để đưa ra quyết định có căn cứ và tin tưởng vào công nghệ này nhiều hơn. Khi các doanh nghiệp và cá nhân tiếp tục tích hợp LLM vào quy trình công việc của họ, việc phát triển các mô hình ngôn ngữ đáng tin cậy sẽ là thiết yếu để khai thác trọn vẹn tiềm năng của những công cụ AI mạnh mẽ này.

Việc sử dụng công nghệ AI gần đây để tái tạo giọng nói của các nghệ sĩ như Tupac và Snoop Dogg mà không có sự đồng ý của họ đã gây ra một cuộc tranh luận sôi nổi xung quanh những hàm ý đạo đức của thực tiễn này. Một mặt, công nghệ cho phép tạo ra nhạc mới tôn vinh các nghệ sĩ biểu tượng. Tuy nhiên, việc thiếu sự đồng ý gây ra những lo ngại nghiêm trọng về việc khai thác quyền sở hữu trí tuệ và khả năng lạm dụng.

Trường hợp của Randy Travis, người đã sử dụng AI để tái tạo giọng nói của chính mình sau một cơn đột quỵ, nổi bật lên tiềm năng của AI trong việc赋权cho các nghệ sĩ và hỗ trợ sự sáng tạo của họ. Trường hợp sử dụng tích cực này cho thấy công nghệ này có thể là một công cụ có giá trị khi được sử dụng một cách đạo đức và với sự đồng ý của những người liên quan.

Khi năng lực của AI tiếp tục phát triển, điều quan trọng là ngành công nghiệp âm nhạc và các nhà hoạch định chính sách phải cùng nhau thiết lập các hướng dẫn và quy định rõ ràng để đảm bảo quyền của các nghệ sĩ được bảo vệ. Điều này bao gồm việc có được giấy phép và sự cho phép thích hợp trước khi sử dụng AI để tái tạo hoặc thao túng giọng nói hoặc hình ảnh của một nghệ sĩ.

Cuối cùng, việc sử dụng AI trong sáng tạo âm nhạc một cách đạo đức đòi hỏi phải có sự cân bằng tinh tế giữa đổi mới công nghệ và việc bảo vệ tính toàn vẹn nghệ thuật. Bằng cách giải quyết những mối quan ngại này một cách chủ động, ngành công nghiệp có thể khai thác sức mạnh của AI đồng thời vẫn duy trì các nguyên tắc về sự biểu đạt nghệ thuật và sự đồng ý.

Việc kết hợp nhiều công cụ AI có thể mở khóa những kết quả độc đáo và mạnh mẽ vượt xa những gì mỗi công cụ riêng lẻ có thể đạt được. Bằng cách tận dụng các khả năng bổ sung của các hệ thống AI khác nhau, bạn có thể tạo ra các giải pháp mới lạ và sáng tạo phù hợp với nhu cầu cụ thể của mình.

Một ví dụ mạnh mẽ là sự kết hợp giữa Project Neo, một công cụ thiết kế 3D đơn giản từ Adobe, và Adobe Firefly, một nền tảng tạo hình ảnh dựa trên AI. Như Jared Lou đã minh họa, bạn có thể tạo ra một bối cảnh 3D cơ bản trong Project Neo, sau đó đưa nó vào Firefly để áp dụng các phong cách và bộ lọc nghệ thuật khác nhau. Bằng cách sử dụng tính năng hình ảnh tham chiếu trong Firefly, AI có thể duy trì bố cục và cấu trúc của bối cảnh 3D gốc trong khi chuyển đổi nó thành các phong cách hình ảnh độc đáo.

Phương pháp này cho phép bạn nhanh chóng tạo ra một loạt các hình ảnh ấn tượng và được tùy chỉnh, chỉ bằng cách kết hợp những điểm mạnh của hai công cụ này. Đây là một minh chứng về sức mạnh của các Biến đổi AI, có thể lấy một đầu vào và chuyển đổi nó thành một cái gì đó hoàn toàn mới, đồng thời vẫn giữ được các yếu tố cốt lõi của bản gốc.

Khả năng mở rộng vượt xa ví dụ cụ thể này. Ví dụ, bạn có thể thu thập dữ liệu từ một trang web bằng cách sử dụng một công cụ như Scrape Graph AI, sau đó sử dụng thông tin đã trích xuất để tạo nội dung hoặc lời nhắc cho một mô hình ngôn ngữ như chatbot GPT-2. Hoặc bạn có thể kết hợp tốc độ và hiệu quả của một công cụ như Mixol 7B với điểm độ tin cậy do Cleanlab.ai cung cấp để tạo ra một quy trình mô hình ngôn ngữ lớn đáng tin cậy và có thể dự đoán hơn.

Khóa là khám phá các công cụ AI và khả năng khác nhau có sẵn, sau đó thử nghiệm kết hợp chúng theo những cách mới lạ. Bằng cách này, bạn có thể mở khóa những kết quả độc đáo và mạnh mẽ mà không thể đạt được bằng một công cụ duy nhất. Hãy giữ tính uống tò mò, tiếp tục học hỏi và không ngại thử nghiệm kết hợp các công nghệ AI khác nhau để đạt được mục tiêu của mình.