Nếu bạn chưa biết nhiều về Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) thì sắp tới bạn sẽ được nghe nhiều người nhắc về nó. Những mô hình này đang là nền tảng phía sau nhiều công cụ AI đột phá hiện nay.

Mô hình Ngôn ngữ lớn (Large Language Model - LLM) là thuật toán deep learning mạnh mẽ với khả năng xử lý nhiều tác vụ trong natural language processing (NLP).

Các doanh nghiệp trên khắp thế giới đang nhanh chóng áp dụng tiềm năng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT của OpenAI, Claude của Anthropic và Jurassic của AI12Lab để nâng cao các mục tiêu kinh doanh như nghiên cứu thị trường, dịch vụ chăm sóc khách hàng và sản xuất nội dung.

Sự phát triển đột phá trong lĩnh vực Generative AI thường xuyên được đề cập trên các phương tiện truyền thông hiện nay. Sự quan tâm này hoàn toàn có cơ sở, vì theo nghiên cứu “The economic potential of generative AI” của McKinsey cho thấy công nghệ Generative AI có khả năng mang lại giá trị từ 2,6 nghìn tỷ đến 4,4 nghìn tỷ USD hàng năm. Giám đốc thông tin (CIO) và Giám đốc công nghệ (CTO) đóng vai trò then chốt trong việc khai thác giá trị tiềm năng này. Tuy nhiên, cần phải nhớ rằng chúng ta đã thấy các trường hợp tương tự trong quá khứ với các công nghệ như internet, di động và mạng xã hội. Những đổi mới này đã khơi nguồn một loạt các thí nghiệm và dự án thử nghiệm, nhưng việc hiện thực hóa mức giá trị kinh doanh lớn cũng thường đi kèm những thách thức đáng kể. Nhiều bài học quý báu thu được từ những xu hướng trước đó vẫn còn phù hợp cho ngày nay, đặc biệt là về quá trình chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang giai đoạn mở rộng quy mô ra đại chúng.

Khi sử dụng GPU, bạn có thể nhận thấy hiệu suất của máy tính giảm đi sau thời gian dài sử dụng. Những hoạt động trước đây đang chạy mượt mà dường như chậm lại, thời gian khởi động kéo dài hơn, và đôi gặp tình trạng đơ hoặc treo máy. Điều này đặt ra câu hỏi về hiệu suất của hệ thống. Vậy làm thế nào để đánh giá xem máy tính của bạn có đang hoạt động kém hơn mong đợi hay không?

Hiện nay, người dùng có thể sử dụng CPU hoặc GPU, hoặc cả hai trong một số trường hợp. Một số phần mềm như Adobe Premiere chủ yếu dựa vào CPU cho hầu hết các tác vụ, trong khi sử dụng GPU cho các chức năng cụ thể như chỉnh sửa màu sắc, chống rung và làm mờ.

Là người quản lý CNTT, developer hoặc designer, bạn có thể nhận thức được tác động đáng kể của việc lựa chọn phần cứng đối với hiệu suất, hiệu quả và chi phí dự án của mình. Tuy nhiên, việc xác định nên sử dụng CPU hay GPU cho một công việc của bạn có thể là một quyết định khó khăn. Bạn phải cân nhắc cẩn thận những ưu điểm và nhược điểm của từng lựa chọn. Ngoài ra, việc hiểu những việc nào phù hợp để sử dụng CPU hoặc GPU là rất quan trọng. Trong bài viết sau, chúng ta sẽ khám phá lời giải đáp cho những câu hỏi này, và tìm hiểu sâu hơn về ưu/nhược điểm của từng lựa chọn.