1. Tổng quan về các Mô hình của OpenAI

OpenAI đã phát hành một loạt các mô hình trí tuệ nhân tạo nhằm xử lý các cấp độ phức tạp khác nhau trong việc giải quyết vấn đề. Từ series GPT để hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên hoặc mã lệnh, đến DALL·E để tạo và chỉnh sửa hình ảnh, cũng như TTS và Whisper để chuyển đổi văn bản và giọng nói, những mô hình này mỗi một đều có những điểm mạnh riêng và bao phủ một loạt các kịch bản ứng dụng.

  • GPT-4 và GPT-4 Turbo: Đại diện cho công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến nhất, có khả năng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách chính xác và cung cấp sự hiểu biết sâu sắc về ngôn ngữ tự nhiên.
  • GPT-3.5: Cải tiến tiếp theo trên GPT-3, nhấn mạnh vào tính hiệu quả chi phí cao trong khi sở hữu khả năng tạo ra ngôn ngữ tự nhiên và mã lệnh mạnh mẽ.
  • DALL·E: Sử dụng các kỹ thuật học sâu tiên tiến để tạo ra hình ảnh sống động.
  • TTS: Chuyển đổi văn bản thành giọng nói, phù hợp cho nhiều ứng dụng cần đầu ra giọng nói.
  • Whisper: Một mô hình nhận dạng và dịch giọng nói đa năng (từ lời nói sang văn bản), hỗ trợ nhiều ngôn ngữ.
  • Embeddings: Chuyển đổi văn bản thành biểu diễn số, phổ biến trong tìm kiếm, phân cụm, hệ thống gợi ý, và nhiều ứng dụng khác.
  • Moderation: Có khả năng phát hiện nội dung nhạy cảm trong văn bản, hỗ trợ tuân thủ các chính sách sử dụng.

Các mô hình của OpenAI được cập nhật thường xuyên theo nhu cầu khác nhau và cung cấp các phiên bản cũ ổn định để đảm bảo tính nhất quán của ứng dụng.

2. Mô hình GPT-4 và GPT-4 Turbo

GPT-4 là một mô hình đa phương tiện lớn không chỉ nhận đầu vào từ văn bản mà còn xử lý đầu vào từ hình ảnh và đưa ra văn bản đầu ra. GPT-4 xuất sắc trong một loạt kiến thức phổ thông và lý lẽ sâu sắc, với độ chính xác cao hơn bất kỳ mô hình trước đây nào.

GPT-4 Turbo đã cải tiến trong việc xử lý các hành vi "lười biếng", tức là khi mô hình không hoàn thành một nhiệm vụ. Ngoài ra, GPT-4 hỗ trợ các tính năng tiên tiến hơn như:

  • Khả năng theo dõi hướng dẫn cải tiến
  • Chế độ JSON
  • Đầu ra có thể tái tạo
  • Gọi hàm song song

Đối với các ứng dụng yêu cầu xử lý lượng dữ liệu lớn và các hướng dẫn phức tạp, GPT-4 cung cấp một cửa sổ ngữ cảnh lớn với 128.000 mã thông tin, mang lại lợi thế tự nhiên trong việc xử lý văn bản dài liên tục.

3. Mô hình GPT-3.5

Mô hình GPT-3.5 là một mô hình có chi phí hiệu quả đáng kể với khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên hoặc mã lệnh. GPT-3.5 Turbo là phiên bản được tối ưu hóa của GPT-3.5, được thiết kế đặc biệt cho tối ưu hóa trò chuyện, đồng thời cũng hoạt động tốt trong việc hoàn thành các nhiệm vụ truyền thống.

Đối với hầu hết các nhiệm vụ cơ bản, sự khác biệt giữa các mô hình GPT-4 và GPT-3.5 không đáng kể. Tuy nhiên, trong những kịch bản suy luận phức tạp hơn, khả năng của GPT-4 vượt xa so với GPT-3.5 và các phiên bản trước đó.

4. Mô hình Tạo Ảnh DALL·E

DALL·E là một công nghệ đổi mới khác của OpenAI có thể tạo ra các hình ảnh thực tế dựa trên mô tả ngôn ngữ tự nhiên. Ví dụ, người dùng có thể yêu cầu nó tạo ra "một con bạch tuộc mặc bộ áo không gian," và DALL·E sẽ tạo ra một hình ảnh phù hợp với mô tả.

5. Mô hình Chuyển Văn Bản thành Giọng Nói (TTS)

Chuyển văn bản thành giọng nói (TTS) là một công nghệ chuyển đổi thông tin văn bản thành ngôn ngữ nói, có ứng dụng quan trọng trong nhiều kịch bản như hỗ trợ người có vấn đề thị lực đọc, khai thác các câu trả lời của trợ lý thông minh, và thông báo giọng tự động.

OpenAI cung cấp hai biến thể của mô hình TTS — tts-1 và tts-1-hd. Trong đó, tts-1 được tối ưu hóa cho các kịch bản chuyển văn bản thành giọng nói thời gian thực, với tốc độ nhanh hơn, trong khi tts-1-hd được tối ưu hóa cho chất lượng cao hơn và phù hợp hơn cho các kịch bản đòi hỏi chất lượng âm thanh cao.

6. Mô hình Nhận Dạng Giọng Nói Whisper

Whisper là một mô hình nhận dạng giọng nói đa năng (từ lời nói sang văn bản) được huấn luyện để nhận dạng giọng nói trong nhiều ngôn ngữ, với khả năng dịch giọng nói và nhận dạng ngôn ngữ. Whisper được huấn luyện bằng các bộ dữ liệu giọng nói đa dạng quy mô lớn để đạt được những ứng dụng đa dạng.

Các Tính Năng của Mô hình Whisper

Whisper có thể nhận dạng giọng nói trong nhiều ngôn ngữ và có những khả năng sau đây:

  1. Nhận dạng giọng nói chính xác cao.
  2. Hỗ trợ dịch giọng nói trong nhiều ngôn ngữ.
  3. Khả năng nhận dạng ngôn ngữ.

7. Mô hình Embeddings Biểu Diễn Văn Bản

Mô hình biểu diễn văn bản có thể chuyển đổi văn bản thành hình thức vector số, cho phép tính toán sự tương quan giữa các văn bản. Nó được sử dụng rộng rãi trong tìm kiếm, phân cụm, hệ thống gợi ý, phát hiện bất thường, và các nhiệm vụ phân loại khác.

8. Mô hình Đánh Giá Nội Dung Moderation

Mô hình đánh giá nội dung có thể kiểm tra xem nội dung tuân theo các chính sách sử dụng của OpenAI, tự động nhận diện các loại nội dung nhạy cảm khác nhau, và hỗ trợ duy trì các tiêu chuẩn cộng đồng.