AI tạo sinh (Generative AI) là gì? Cách hoạt động, ứng dụng trí tuệ nhân tạo

Trong bối cảnh công nghệ 4.0, trí tuệ nhân tạo (AI) đang chiếm lĩnh xu hướng phát triển toàn cầu, và đặc biệt là Generative AI. Generative AI là gì? AI tạo sinh hiện đang là một trong những lĩnh vực trí tuệ nhân tạo thu hút sự chú ý mạnh mẽ nhất trong thời đại công nghệ 4.0. Không chỉ giới hạn ở việc phân tích và dự đoán, GenAI còn có khả năng sáng tạo, mở rộng những giới hạn mà máy móc từng bị coi là không thể vượt qua. Nhiều chuyên gia dự đoán rằng Generative AI sẽ mở ra một kỷ nguyên sáng tạo mới cho nhân loại. Cùng FPT.AI, chúng ta sẽ cùng khám phá và tìm hiểu sâu hơn về xu hướng công nghệ đầy hứa hẹn này.

Phân tích của EY ước tính rằng GDP toàn cầu có thể tăng thêm từ 1,7 nghìn tỷ USD (trong kịch bản cơ bản) đến 3,4 nghìn tỷ USD (trong kịch bản lạc quan) trong mười năm tới – tương đương với việc thêm một nền kinh tế có quy mô như Ấn Độ trong một thập kỷ. Sự thúc đẩy đáng kể này phản ánh việc áp dụng và tích hợp nhanh chóng các công nghệ AI tạo sinh đột phá (Generative AI) trên các nền kinh tế lớn. 

Generative AI là gì?

Theo IBM, Generative AI hay còn gọi AI tạo sinh là trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo ra các dữ liệu mới và đa dạng từ các dữ liệu đầu. AI tạo sinh có thể học ngôn ngữ của loại người, lập trình, nghệ thuật,… và áp dụng để tạo ra những hình ảnh, video, âm nhạc, giọng nói, văn bản,.. mới không trùng lặp. Ví dụ như AI tạo sinh có thể tạo ra hình ảnh chỉ từ những thông tin bằng văn bản hay tạo ra nội dung thơ mới chỉ từ những nội dung tiếng Anh. 

Khác với AI truyền thống tập trung vào phân tích và dự đoán dựa trên dữ liệu huấn luyện, GenAI lại có khả năng tạo ra nội dung mới, độc nhất và được tối ưu hoá từ dữ liệu ban đầu. Đây là công nghệ được dự đoán là trung tâm kỷ nguyên số trong tương lai, có khả năng cách mạng hóa hoạt động của doanh nghiệp trên toàn cầu. 

Generative AI hoạt động như thế nào?

AI tạo sinh sử dụng các mô hình học máy để tạo ra dữ liệu mới dựa trên dữ liệu sẵn có, hoàn toàn tự động và không cần can thiệp trực tiếp từ con người. Quá trình này được thực hiện qua ba bước chính:

• Thu thập và tiền xử lý dữ liệu: Đây là bước nền tảng, nơi dữ liệu đầu vào như hình ảnh, âm thanh, hoặc văn bản được thu thập và xử lý nhằm đáp ứng yêu cầu của mô hình. Các dữ liệu này cần được chuẩn bị kỹ lưỡng để đảm bảo mô hình có thể học hiệu quả. Dữ liệu càng lớn và đa dạng, khả năng học và tái tạo của mô hình càng tốt.
• Lựa chọn và thiết lập kiến trúc mô hình: Ở bước này, một kiến trúc Generative AI phù hợp được lựa chọn dựa trên đặc điểm của bài toán. Mô hình sẽ được thiết lập và điều chỉnh các tham số để tối ưu hóa khả năng tạo dữ liệu mới, đảm bảo hiệu quả hoạt động trong môi trường cụ thể.
• Tạo nội dung mới từ đầu vào ban đầu: Sau khi được cung cấp một đầu vào (như mô tả văn bản hoặc vector tiềm ẩn), GenAI sẽ sinh ra các đầu ra như hình ảnh, văn bản hoặc âm thanh với mức độ sáng tạo và đa dạng cao. Tuy nhiên, chất lượng đầu ra phụ thuộc nhiều vào lượng và chất lượng dữ liệu đầu vào, đây cũng là một trong những thách thức lớn của Generative AI hiện nay.

>>> XEM THÊM: Đâu là cách ứng dụng AI tạo sinh dành cho doanh nghiệp?

Ứng dụng của Generative AI là gì?

Hiện nay trí tuệ nhân tạo đã được ứng dụng trong việc sáng tạo ra các sản phẩm mới mà không mất nhiều thời gian nhiều lĩnh vực. Cụ thể như sau:

Các sản phẩm được tạo ra bằng AI tạo sinh là gì?

Tạo văn bản và đối thoại

Các mô hình ngôn ngữ như GPT-3 và GPT-4 có khả năng tạo ra các đoạn văn bản tự động, từ việc viết bài luận, tạo nội dung blog, đến tóm tắt thông tin, sáng tác thơ và bài hát. Công cụ này hỗ trợ các ngành truyền thông, marketing, và giáo dục, giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả sáng tạo. Điều này đã dẫn đến sự phát triển của chatbot, viết nội dung và thậm chí tạo ra các công cụ hỗ trợ nghiên cứu, sáng tạo ý tưởng và lập trình.

Thiết kế hình ảnh, video

Các mô hình AI như DALL-E và Stable Diffusion có thể tạo ra những bức tranh, thiết kế đồ họa, và hình ảnh nghệ thuật từ những mô tả văn bản. Điều này cho phép các nghệ sĩ, nhà thiết kế, và doanh nghiệp sáng tạo nhanh chóng tạo ra nội dung hình ảnh mới và độc đáo mà không cần nhiều kỹ năng hay thời gian.

Tạo âm nhạc và âm thanh

Generative AI có khả năng tạo ra nhạc và âm thanh dựa trên các mô tả hoặc phong cách âm nhạc cụ thể. Những công cụ như OpenAI’s Jukedeck và AIVA cho phép người dùng tạo ra các bản nhạc hoàn chỉnh phục vụ cho video, quảng cáo và các dự án sáng tạo mà không cần nhạc sĩ can thiệp. Bạn chỉ cần nhập một đoạn mô tả vào các công cụ AI, và chúng sẽ tự động tạo ra âm thanh theo yêu cầu của bạn.

Tạo dữ liệu nhân tạo

Trong những tình huống mà dữ liệu thực tế hạn chế, Generative AI được sử dụng để tạo ra dữ liệu nhân tạo cho việc huấn luyện các mô hình học máy. Generative AI còn giúp tạo ra dữ liệu giả lập cho các nghiên cứu khoa học, phân tích dữ liệu hoặc huấn luyện các mô hình AI khác. Việc tạo ra dữ liệu giả giúp mô phỏng các tình huống thực tế, phục vụ cho việc kiểm tra, tối ưu hóa sản phẩm và mô hình. Ví dụ, GANs đã được sử dụng để tạo ra hình ảnh chụp X-quang y tế nhân tạo, giúp huấn luyện các mô hình chẩn đoán mà không làm vi phạm quyền riêng tư của bệnh nhân.

Ứng dụng AI tạo sinh trong các ngành nghề

Y tế và phát triển thuốc

Các mô hình tạo sinh có thể dự đoán cách các phân tử hoạt động trong cơ thể, mô phỏng các tương tác sinh học, thậm chí tạo ra các vật liệu sinh học mới. Các công ty như Insilico Medicine và Atomwise đang ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong y tế để thúc đẩy quá trình phát triển các loại thuốc mới.

Lĩnh vực game và Thực Tế Ảo

Trong ngành công nghiệp game, Generative AI đang cải thiện việc phát triển các thế giới game động, mô hình nhân vật và các cấp độ game. AI tạo sinh tạo ra môi trường, đối thoại và cốt truyện một cách tự động. Các nhân vật AI có tính cách và hành vi độc đáo cũng có thể làm cho game trở nên hấp dẫn hơn.

Gia tăng trải nghiệm cá nhân hóa khách hàng trong kinh doanh phim, truyền hình

Bằng cách phân tích dữ liệu người dùng, các mô hình Generative AI có thể tạo ra các đề xuất về âm nhạc, phim hoặc sản phẩm mà người dùng có thể quan tâm. Các nền tảng streaming như Netflix và Spotify sử dụng các thuật toán để gợi ý nội dung dựa trên sở thích của người dùng.

Ngoài ra, Generative AI còn được ứng dụng trong các bộ phận trong doanh nghiệp. Bạn có thể xem chi tiết về cách ứng dụng AI ngay sau đây:

• Ứng dụng AI trong quản lý nhân sự
• Ứng dụng AI trong chăm sóc khách hàng để cải thiện hiệu quả của dịch vụ
• AI Marketing là gì? Cách mạng hóa tiếp thị nhờ Generative AI

Các mô hình của Generative AI (AI tạo sinh) là gì?

Có nhiều phương pháp khác nhau để xây dựng mô hình Generative AI, mỗi phương pháp có những ưu điểm và hạn chế riêng. Một số mô hình phổ biến hiện nay tiến xa hơn bằng cách dự đoán các đặc trưng dựa trên nhãn cụ thể. Thay vì chỉ tập trung vào mối quan hệ một chiều giữa các yếu tố, mô hình tạo sinh học cách tính toán xác suất đồng thời của các yếu tố đã biết và chưa biết. Các mô hình này phân tích sự phân phối của các đặc trưng dữ liệu và hiểu rõ mối quan hệ giữa chúng.

Generative Adversarial Networks (GANs – Mạng Sinh Đối Kháng)

Được Ian Goodfellow cùng các cộng sự giới thiệu vào năm 2014, Mạng Sinh Đối Kháng (Generative Adversarial Networks – GANs) nhanh chóng trở thành một trong những mô hình nổi bật nhất trong lĩnh vực Generative AI. GANs hoạt động dựa trên hai mạng nơ-ron đối lập: Mạng Tạo (Generator) và Mạng Phân Biệt (Discriminator). Năm 2019, một kỹ sư từ Uber đã sử dụng StyleGAN để phát triển trang web “This Person Does Not Exist”, nơi mỗi lần tải lại trang sẽ hiển thị một khuôn mặt mới được tạo hoàn toàn bởi Generative Models. 

Mạng Tạo có nhiệm vụ tạo ra dữ liệu giả, trong khi Mạng Phân Biệt cố gắng nhận biết sự khác biệt giữa dữ liệu giả và dữ liệu thật. Quá trình cạnh tranh này tiếp tục cho đến khi cả hai đạt được trạng thái cân bằng, khi dữ liệu do Mạng Tạo sản sinh ra đủ chân thực để qua mặt Mạng Phân Biệt. Nhờ khả năng học sâu vượt trội, GANs có thể tạo ra hình ảnh chân dung người với độ chi tiết và chân thực ấn tượng.

Variational Autoencoder (VAEs)

So với Generative Adversarial Networks (GANs), Variational Autoencoders (VAEs) mang lại khả năng kiểm soát đầu ra tốt hơn và có tính ổn định cao hơn trong quá trình huấn luyện. Là một mở rộng của Autoencoder, VAEs không chỉ tái tạo dữ liệu mà còn biểu diễn dữ liệu trong không gian tiềm ẩn dưới dạng phân phối xác suất, mang lại cách tiếp cận thống kê mạnh mẽ hơn.

Ý tưởng cốt lõi của VAEs là mã hóa đầu vào thành một phân phối Gaussian, được đặc trưng bởi hai tham số: trung bình (Mean) và phương sai (Variance). Mô hình bao gồm hai mạng chính: Encoder và Decoder. Encoder chịu trách nhiệm chuyển dữ liệu đầu vào thành các tham số của phân phối xác suất trong không gian tiềm ẩn, trong khi Decoder sử dụng các mẫu lấy từ phân phối này để tái tạo lại dữ liệu đầu vào.

Mục tiêu chính của VAE là giảm lỗi tái tạo (Reconstruction Loss) và đảm bảo rằng không gian tiềm ẩn có tính liên tục và đại diện tốt cho dữ liệu. Điều này giúp VAEs vượt trội trong việc nén dữ liệu thành các biểu diễn có chiều thấp và trích xuất đặc trưng quan trọng từ dữ liệu đầu vào. Sau khi được huấn luyện, VAEs có thể lấy mẫu từ phân phối Gaussian để tạo ra dữ liệu mới, với cấu trúc rõ ràng và thông tin đầy đủ hơn.

Bộ chuyển đổi (mô hình Transformer)

Các kiến trúc dựa trên Transformer Models, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT (Generative Pretrained Transformer), đã trở thành trụ cột trong sự phát triển của Generative AI. Khác với GANs và VAEs, Transformer Models dựa trên cơ chế tự chú ý (self-attention), cho phép xử lý dữ liệu tuần tự một cách hiệu quả và linh hoạt. Cơ chế tự chú ý giúp mô hình xác định mối quan hệ giữa các phần tử trong chuỗi đầu vào, từ đó phân bổ trọng số cho từng phần và tạo ra đầu ra phù hợp với ngữ cảnh. Điều này khiến các mô hình Transformer trở nên đặc biệt mạnh mẽ trong các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) như dịch ngôn ngữ, tạo văn bản, và trả lời câu hỏi.

Ví dụ, các mô hình như GPT-3, GPT-4, và T5 được huấn luyện trên kho dữ liệu văn bản khổng lồ, giúp chúng có khả năng tạo ra nội dung mạch lạc và logic theo ngữ cảnh. Những mô hình này có thể thực hiện nhiều tác vụ phức tạp, bao gồm trả lời câu hỏi, viết bài luận, sáng tác thơ, và hỗ trợ các ứng dụng sáng tạo trong nhiều lĩnh vực. So với các kiến trúc tạo sinh khác như GANs hay VAEs, Transformer Models không chỉ xuất sắc trong xử lý ngôn ngữ mà còn đang được mở rộng để áp dụng trong các lĩnh vực như xử lý hình ảnh, âm thanh, và dữ liệu đa phương thức, khẳng định vị thế là một công cụ mạnh mẽ và đa năng trong Generative AI.

Diffusion Models (Mô Hình Khuếch Tán)

Stable Diffusion là một bước tiến nổi bật trong lĩnh vực AI tạo sinh, với khả năng tạo ra hình ảnh chân thực và độc đáo từ các lời nhắc văn bản hoặc hình ảnh. Ra mắt vào năm 2022, mô hình này dựa trên công nghệ khuếch tán (diffusion) và hoạt động trong không gian ngầm (latent space), giúp giảm đáng kể nhu cầu xử lý. Điều này cho phép người dùng chạy mô hình ngay trên các máy tính cá nhân có GPU thông thường. Bên cạnh việc tạo hình ảnh, Stable Diffusion còn được ứng dụng để tạo video, hoạt ảnh và dễ dàng tinh chỉnh để phù hợp với nhu cầu cá nhân chỉ bằng một số ít dữ liệu thông qua học chuyển giao. Sự linh hoạt và dễ tiếp cận của mô hình đã làm thay đổi cách con người tương tác với AI tạo sinh.

Stable Diffusion không chỉ mang lại khả năng sáng tạo vượt trội mà còn dễ dàng sử dụng nhờ giấy phép Creative ML OpenRAIL-M, cho phép chỉnh sửa và phân phối lại mô hình. Trong bối cảnh các Diffusion Models ngày càng phổ biến, Stable Diffusion nổi lên như một giải pháp mạnh mẽ, thay thế các mô hình GANs truyền thống nhờ vào khả năng huấn luyện đơn giản và hiệu quả trong việc nắm bắt mối quan hệ giữa các pixel.

Autoregressive Models

Các mô hình Autoregressive tạo ra dữ liệu dạng chuỗi bằng cách dự đoán từng phần tử trong chuỗi dựa trên các phần tử trước đó, thông qua mô hình xác suất có điều kiện. Những mô hình này đặc biệt hữu ích trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), chẳng hạn như tạo văn bản hoặc dịch thuật. Nói một cách đơn giản, các mô hình Autoregressive dự đoán giá trị tiếp theo trong chuỗi bằng cách phân tích các giá trị trước đó. Ví dụ, trong một chuỗi giá cổ phiếu, mô hình có thể dự đoán giá của ngày hôm sau dựa trên dữ liệu của các ngày trước.

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hiện nay cũng sử dụng kiến trúc Autoregressive để tạo ra các phản hồi tự nhiên, gần gũi với cách con người giao tiếp. Những mô hình này được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu văn bản như bài báo, sách, và các trang web, giúp chúng có khả năng tạo ra văn bản mới với phong cách và nội dung tương tự như dữ liệu gốc.

Trong những năm gần đây, các mô hình LLM đã thu hút sự chú ý lớn, với các tên tuổi nổi bật như GPT (Generative Pre-trained Transformer) của OpenAI và BERT của Google. Những mô hình này đạt được hiệu suất vượt trội trong nhiều tác vụ ngôn ngữ như mô hình hóa ngôn ngữ, dịch thuật, trả lời câu hỏi, và tóm tắt văn bản. Đặc biệt, khả năng tạo văn bản chất lượng cao của LLM đã mở ra vô số ứng dụng sáng tạo, từ việc phát triển AI chatbot, viết thơ, đến việc tạo bài viết cho mạng xã hội hay báo chí.

>>> KHÁM PHÁ: Giải mã sự phát triển 5 loại Generative Models (mô hình tạo sinh) nổi bật

Các vấn đề đạo đức và thách thức của AI tạo sinh là gì?

Generative AI cũng đặt ra nhiều thách thức và vấn đề đạo đức khi triển khai trong công việc và cuộc sống. Hạn chế lớn nhất khi triển khai Generative AI là gì?

• Định kiến và công bằng: Nếu dữ liệu huấn luyện có sự thiên lệch, nội dung Generative AI tạo ra có thể phản ánh và thậm chí khuếch đại những thiên lệch này. Điều này dẫn đến  những lo ngại trong các lĩnh vực như quản lý nội dung, tuyển dụng và y tế, nơi mà các kết quả sai lệch có thể dẫn đến các quyết định không công bằng hoặc phân biệt.
• Sở hữu trí tuệ và quyền sở hữu: Sự gia tăng của nội dung do AI tạo ra đặt ra những câu hỏi phức tạp về sở hữu trí tuệ và quyền sở hữu: Nếu một mô hình Generative AI tạo ra một bài hát hay một bức tranh, liệu người tạo AI hay người huấn luyện nó mới là chủ sở hữu hợp pháp?
• Deepfake: Generative AI có thể bị lợi dụng để tạo ra deepfake – những hình ảnh, video và đoạn âm thanh cực kỳ chân thực có được sử dụng để lan truyền thông tin sai lệch và thao túng dư luận.
• Tác động môi trường: Việc huấn luyện các mô hình Generative AI, đặc biệt là những mô hình Transformer, đòi hỏi tài nguyên tính toán khổng lồ và góp phần vào việc phát thải khí CO₂.

>>> XEM THÊM: AI Agents là gì? Sự khác biệt giữa AI Agents và AI Chatbot

Tiềm năng sử dụng Generative AI trong nhiều ngành

Năm 2023 đánh dấu một điểm quan trọng đối với AI. ChatGPT, trợ lý trò chuyện rất được ưa chuộng của OpenAI, trở thành một trong những nền tảng web phát triển nhanh nhất mọi thời đại và hiện nhận được 1,8 tỷ lượt truy cập mỗi tháng. Các đối thủ Generative AI khác như Bing Chat, Bard, Github Copilot cũng nhanh chóng theo sau. Theo nhận định của Mc Kinsey, AI tạo sinh sẽ đóng góp vào nền kinh tế toàn cầu 4.4 tỷ USD mỗi năm, hứa hẹn sẽ đem đến cuộc cách mạng về hiệu suất lao động trong mỗi doanh nghiệp.

Theo các chuyên gia, dù trong thập kỷ này Generative AI sẽ chưa thể đạt được hiệu suất như con người nhưng nó có bước nhảy vọt về hiệu suất công việc tương đương với nhóm 25% nhân sự dẫn đầu vào năm 2040. AI tạo sinh sẽ có thể tạo ra những nội dung chất lượng cao, giải quyết những bài toán khoa học hoặc đưa ra những quyết định kinh doanh sắc sảo. Những nhân sự trong nhiều lĩnh vực như: giáo dục, luật, công nghệ hay nghệ thuật cũng đang cảm nhận rõ sự tác động của AI đến công việc của họ.

Đối với doanh nghiệp, 75% giá trị mà Generative AI đóng góp cho công ty được thể hiện qua 4 nghiệp vụ chính: Vận hành, Marketing & Bán hàng, Kỹ thuật phần mềm và Nghiêm cứu và phát triển sản phẩm .

Giải pháp tích hợp AI tạo sinh khuyên dùng cho doanh nghiệp Việt Nam

FPT GenAI là nền tảng ứng dụng công nghệ Generative AI được phát triển bởi FPT Smart Cloud, với mục tiêu thúc đẩy trải nghiệm khách hàng, đột phá hiệu suất vận hành và nâng cao trải nghiệm nhân viên.

FPT GenAI hoạt động dựa trên 3 giá trị cốt lõi:

• Nhanh chóng: Giảm thời gian đưa sản phẩm ra thị trường (Time – to – Market) và dễ dàng xây dựng, triển khai giải pháp.
• Thông minh: Tối ưu, tùy biến giải pháp theo đặc thù nghiệp vụ của từng doanh nghiệp, hỗ trợ đa ngôn ngữ, đáp ứng nhu cầu của nhiều thị trường.
• Bảo mật: Đảm bảo bảo mật dữ liệu và giữ an toàn tuyệt đối cho thông tin của doanh nghiệp một cách chủ động.

Hệ sinh thái này gồm các công nghệ, ứng dụng và dịch vụ AI toàn diện, được phát triển trên FPT AI Factory, với 5 phần chính như sau:

• Hạ tầng: Hạ tầng FPT GenAI sử dụng nền tảng Cloud mạnh mẽ, ứng dụng các công nghệ mới nhất của NVIDIA, cho phép vận hành MLOps, AIOps với năng lực GPU mạnh mẽ, đồng thời hỗ trợ nhiều kỹ thuật khác nhằm cải thiện hiệu suất và khả năng xử lý dữ liệu.
• Mô hình ngôn ngữ: Gồm Mô hình nền tảng do FPT Smart Cloud phát triển (Sao La series) và Mô hình theo lĩnh vực doanh nghiệp (ngân hàng, tài chính, bán lẻ…), giúp tăng hiệu suất việc phát triển và triển khai ứng dụng AI, phù hợp với đa dạng nghiệp vụ và loại hình doanh nghiệp.
• Nền tảng: Tích hợp các công nghệ AI tiên tiến như quản lý hội thoại (Dialog Management), hiểu ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Understanding – NLU), tạo ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Generation – NLG),… để phát triển các ứng dụng AI có khả năng nâng cao trải nghiệm người dùng và tối ưu hiệu suất vận hành. Trong đó, hệ tri thức số hóa đóng vai trò cốt lõi, cho phép FPT GenAI đáp ứng chính xác yêu cầu đặc thù của từng lĩnh vực doanh nghiệp.
• Sản phẩm: FPT GenAI đã cho ra mắt 10+ sản phẩm AI, có thể được tích hợp vào mọi quy trình trong doanh nghiệp.
• Giải pháp: FPT GenAI cung cấp đa dạng bộ giải pháp được đóng gói sẵn, giúp giải quyết các bài toán kinh doanh về trải nghiệm khách hàng, hiệu suất vận hành và tối ưu chi phí như Chiến dịch telesales tự động, Auto-claim, Tự động hóa đào tạo, Trợ lý ảo đa kênh…

Nếu bạn cần tư vấn chuyên sâu hơn về bất cứ giải pháp nào, hãy liên hệ với chúng tôi. Với đội ngũ chuyên gia, nhà nghiên cứu hàng đầu, FPT.AI cam kết giúp doanh nghiệp có chiến lược tích hợp Generative AI vào hệ thống vận hành thông minh, để đảm bảo phù hợp với nguồn lực và yêu cầu về bảo mật dữ liệu. Đừng bỏ lỡ những tiềm năng và lợi ích kinh tế vô cùng lớn của Ai tạo sinh!

Thông tin liên hệ:

• Hà Nội : Số 10 Phạm Văn Bạch, Phường Dịch Vọng, Quận Cầu Giấy
• TP. Hồ Chí Minh: tòa nhà PJICO, 186 Điện Biên Phủ, Phường Võ Thị Sáu, Quận 3
• Email: support@fpt.ai
• Hotline: 1900 638 399
• Website: https://fpt.ai/vi/

>>>> CẬP NHẬT XU HƯỚNG MỚI:

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì? 3 Ứng dụng thực tế của NLP
• LLM Agent là gì? | Cách thức hoạt động, ưu và nhược điểm