ChatGPT có thể hiểu văn bản và hình ảnh bằng ngôn ngữ tự nhiên của nhiều quốc tịch khác nhau trong bối cảnh chung của họ và đưa ra câu trả lời tương ứng. Mặc dù tuân theo kiến trúc được thiết kế để tạo ra ngôn ngữ tự nhiên, ChatGPT đặc biệt có tác động lớn vì nó dường như suy nghĩ và nói như thể một con người có trí thông minh và bộ não cao đang suy nghĩ và nói. Ở một số khía cạnh, nó có thể thực hiện các tác vụ xử lý ngôn ngữ (tóm tắt, phân loại tài liệu, phân tích tình cảm, hỏi đáp) hiệu quả hơn con người. Xét rằng tất cả thông tin trên thế giới cuối cùng đều được lưu trữ dưới dạng ngôn ngữ và mọi người trao đổi và giao tiếp thông tin thông qua ngôn ngữ, ChatGPT cho thấy sự phát triển vượt bậc và khả năng ứng dụng vô hạn.
ChatGPT chủ yếu được xử lý để xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), nhưng có thể hữu ích cho nhiều tác vụ khác nhau so với AI thu hẹp nhiệm vụ. Nhưng không phải AI nói chung vẫn giữ nguyên. Khả năng của ChatGPT trên hành trình hướng tới AI nói chung rất quan trọng ở chỗ chúng thu nhỏ quy mô và cho thấy công nghệ trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ các nhiệm vụ của con người ở đâu và cho thấy tiềm năng lớn hơn các mô hình AI mới, được làm mới. .
Khi một công ty sử dụng hai hoặc nhiều dịch vụ đám mây, công ty đó được cho là sử dụng phương pháp đa đám mây. Ví dụ: sử dụng Microsoft 365 cho các ứng dụng năng suất, Google Drive cho bộ lưu trữ và AWS cho các dịch vụ điện toán. Tất nhiên, có những trường hợp nhiều nhà cung cấp đám mây được chọn cho một mục đích duy nhất, chẳng hạn như lưu trữ. Ngoài ra, các dịch vụ đám mây công cộng rất rẻ và dễ áp dụng, do đó, các công ty không kiểm soát chặt chẽ CNTT có thể vô tình rơi vào tình huống nhiều đám mây.
Quick Links
As AI technology advances, the demand for AI services is increasing. The process of building an AI service involves a lot of work. For example, one of them includes creating a correct answer for training and finding a model with high training efficiency. The performance of AI technology will be compromised if activities in the process, albeit small one, are performed negligently. As a result, many researchers and developers still carry out the work manually. Of the numerous tasks involved in the process, the most basic and the most labor- consuming task is labeling, which involves making a correct answer for the data.
With COVID 19 pandemic driving the need for digital workplace, it is becoming more important to integrate into one system information of various quantity and quality scattered across company and to search for right information for timely insights. In response to these demands, there is a growing interest in Question Answering (QA) system that is adept at smartly answering users’ questions with respect to a large volume of documents. This is a reason why the need has emerged for natural language processing and natural language understanding technology such as machine reading comprehension and semantic search that are associated with finding the right information quickly and accurately.
