Nguyễn Thế Dũng - ĐHSP Huế

  AI bot không chỉ là một tool, một app mà cần xem AI bot là trợ lý/đồng đội   Khi chỉ xem AI bot là công cụ, chúng ta thường gặp phải : - Kết quả AI bot đưa ra đúng yêu cầu nhưng chung chung, không sâu sắc. - Chúng ta vẫn phải tốn nhiều công sức chỉnh sửa để ra được sản phẩm cuối cùng. - Chúng ta chưa thực sự giải phóng được bộ não của mình cho những tư duy bậc cao: chiến lược & sáng tạo.   Vậy làm thế nào để AI bot không chỉ là 1 công cụ mà trở thành trợ lý/đồng đội thực sự, cùng chúng ta tạo ra kết quả vượt trội ?   -        Cần khai phá tiềm năng lớn nhất: sự cộng hưởng sức mạnh giữa trí tuệ con người và trí tuệ nhân tạo ?   -        Không để AI bot làm thay tất cả, chúng ta cần chủ động thiết kế một quy trình làm việc cộng hưởng, nơi điểm mạnh của con người và AI bot được kết hợp tối ưu: + Người dùng: Tập trung vào việc đặt mục tiêu, tạo ra quy trình thực thi, tư duy phả...

  MIXTURE-OF-THOUGHT (MOT): Tiếp cận suy luận đa phương thức cho Mô hình Ngôn ngữ Lớn 1. Thách thức trong suy luận logic của Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs): Mặc dù các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) đã đạt được khả năng vượt trội trong việc tạo văn bản tự nhiên, năng lực suy luận logic của chúng vẫn còn là một thách thức đáng kể. Các kỹ thuật như Chain-of-Thought (CoT) prompting đã cải thiện khả năng này, nhưng vẫn bị giới hạn bởi sự phụ thuộc vào ngôn ngữ tự nhiên. Ngôn ngữ tự nhiên đôi khi thiếu tính chặt chẽ và có thể dẫn đến sự mơ hồ, bỏ sót các trường hợp logic hoặc nhầm lẫn trong các lập luận phức tạp (ví dụ: lỗi đảo ngược mệnh đề "if A then B" thành "if B then A"). 2. Giới thiệu Mixture-of-Thought (MoT) Framework: Bài báo này đề xuất một cách tiếp cận mới: Mixture-of-Thought (MoT), mô phỏng cơ chế tư duy đa phương thức của con người. Con người thường sử dụng nhiều chiến lược khác nhau để giải quyết vấn đề. Ví dụ, khi gỡ lỗi mã, một kỹ sư có thể kết hợp việc...