Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Trong giai đoạn đầu phát triển AI, các ứng dụng thường được tạo ra bằng cách chồng lớp tăng cường và tạo tìm kiếm (RAG) lên trên các mô hình hiện có. Mặc dù cách tiếp cận này giúp đưa sản phẩm ra thị trường nhanh chóng, nhưng nó lại gặp khó khăn trong việc đáp ứng nhu cầu của các tác vụ phức tạp và thiếu độ chính xác cũng như hiệu quả. Khi AI chuyển từ vai trò phụ trợ sang các chức năng độc lập, nhu cầu về các kiến ​​trúc hỗ trợ quy trình làm việc tự động và học tập liên tục ngày càng tăng. Các ứng dụng AI tiên tiến này hiện tận dụng phản hồi của người dùng theo thời gian thực để trở nên thích ứng và linh hoạt hơn thông qua một quy trình được gọi là "vòng lặp tín hiệu".

Việc xây dựng các ứng dụng và tác nhân AI hiệu suất cao đang phát triển theo hướng ưu tiên việc học tập và thích ứng liên tục. Trọng tâm của sự phát triển này là "vòng lặp tín hiệu", nơi thu thập dữ liệu tương tác của người dùng và dữ liệu sử dụng sản phẩm, đồng thời tinh chỉnh và cải thiện dần dần hành vi của mô hình và chức năng sản phẩm. Phương pháp này cải thiện các ứng dụng theo thời gian. Việc dân chủ hóa các mô hình nguồn mở và khả năng tiếp cận ngày càng tăng đối với các kỹ thuật tinh chỉnh như học tăng cường đang giúp việc triển khai các vòng lặp phản hồi này trở nên khả thi hơn. Khả năng bộ nhớ được cải thiện cũng làm tăng giá trị của vòng lặp tín hiệu, cho phép các hệ thống AI duy trì ngữ cảnh và học hỏi từ phản hồi của người dùng, dẫn đến trải nghiệm được cá nhân hóa hơn và tăng cường khả năng giữ chân khách hàng.

Microsoft đã nhận thấy lợi ích của phương pháp vòng lặp tín hiệu thông qua các sản phẩm của mình, Dragon Copilot và GitHub Copilot. Được thiết kế để hỗ trợ các chuyên gia chăm sóc sức khỏe, Dragon Copilot đã cải thiện đáng kể hiệu suất bằng cách tận dụng các mô hình được tinh chỉnh và phản hồi liên tục của người dùng. Mô hình mới nhất đã chứng minh hiệu suất được cải thiện 50% so với mô hình cơ sở, giúp các bác sĩ lâm sàng cung cấp dịch vụ chăm sóc chất lượng cao hơn. GitHub Copilot, một trợ lý mã hóa, cũng đã chứng kiến ​​sự tăng trưởng nhanh chóng và sự tương tác của người dùng bằng cách tích hợp vòng lặp tín hiệu cho phép tinh chỉnh liên tục. Những cải tiến mới nhất đã giúp tăng 30% khả năng lưu giữ mã và tăng 35% tốc độ, chứng minh tiềm năng của AI trong việc chủ động dự đoán và đáp ứng nhu cầu của nhà phát triển.

Kinh nghiệm với Dragon Copilot và GitHub Copilot nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tinh chỉnh và vòng phản hồi trong tương lai phát triển sản phẩm AI. Tinh chỉnh có khả năng chuyển từ một kỹ thuật chuyên biệt thành một nhu cầu chiến lược, cải thiện đáng kể độ chính xác và chất lượng tính năng. Các vòng phản hồi tận dụng tương tác thực tế của người dùng cho phép cải tiến liên tục và mang lại trải nghiệm hiệu suất cao. Các công ty phải duy trì khả năng cạnh tranh bằng cách thích ứng với việc lặp lại nhanh chóng và tích hợp các tín hiệu từ phép đo từ xa với phản hồi của con người. Azure AI Foundry cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết để thúc đẩy mô hình liên tục này và cải tiến sản phẩm, đồng thời nhấn mạnh tầm quan trọng của thiết kế và khả năng thích ứng có chủ đích trong việc xây dựng các tác nhân AI phát triển thành những cộng tác viên chủ động.