Giới thiệu

Với khả năng bổ sung $ 2.6 nghìn tỷ đến $ 4.4 nghìn tỷ hàng năm đối với nền kinh tế toàn cầu, Generative AI đã xâm nhập vào hầu hết mọi ngành công nghiệp. Nó đang cách mạng hóa cách các doanh nghiệp tiếp cận việc giải quyết vấn đề, tính sáng tạo và đổi mới. Do đó, các công ty không ngừng tìm kiếm những ứng viên có kỹ năng Generative AI có thể giúp họ luôn dẫn đầu trong các tiến bộ công nghệ. 

Bạn có làm đồng nghiệp, người cố vấn và nhà tuyển dụng ngạc nhiên về khả năng đổi mới của mình không? Việc sử dụng AI để phát triển ứng dụng của nó hướng tới một nhiệm vụ mong muốn có phải là niềm đam mê của bạn không? Nếu câu trả lời của bạn là có cho tất cả những câu hỏi này thì bây giờ là lúc bạn bước vào lĩnh vực này với những kỹ năng đã được mài dũa.  

Với kiến ​​thức chuyên môn về Generative AI, bạn sẽ trở thành thuyền trưởng điều hướng một con tàu đi qua vùng nước chưa được khám phá. Tự hỏi làm thế nào? Chào mừng! Hãy để chúng tôi hướng dẫn bạn trong suốt cuộc hành trình. 

Tăng trưởng trong lĩnh vực AI sáng tạo

Khả năng đặc biệt của Generative AI giúp giảm bớt và thực hiện vô số nhiệm vụ đã mang lại một cuộc cách mạng. Điều này được thể hiện rõ qua số lượng lớn các công ty triển khai lĩnh vực AI chuyên biệt này trong sáng tạo nội dung, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên như phát triển chatbot để hỗ trợ và tương tác với khách hàng, tổng hợp hình ảnh, giải quyết vấn đề phức tạp, tăng cường dữ liệu, nâng cao khả năng sáng tạo, cá nhân hóa, nghiên cứu và hơn.

Nó đã tạo ra vô số cơ hội việc làm cho những người có tay nghề cao. Theo Báo cáo Lực lượng lao động toàn cầu về tương lai năm 2023, khoảng 70% số công nhân hiện đang làm việc về AI sáng tạo tại nơi làm việc của họ. Trong số này, khoảng một nửa không có chuyên môn về lĩnh vực này. Hơn nữa, một tỷ lệ lớn tới 57% mong muốn được đào tạo để thực hiện công việc của họ một cách hiệu quả. 

Từ quan điểm của nhà tuyển dụng, AI sáng tạo sẽ thúc đẩy 7% GDP toàn cầu (theo Goldman Sachs). Nó có khả năng nâng mức tăng trưởng năng suất lên 1.5% trong vòng 10 năm. 

Hơn nữa, các nhà tuyển dụng tin rằng thời đại của công việc mới đòi hỏi chuyên môn về Generative AI để giải quyết các thách thức đổi mới với tư duy sáng tạo. Bất kể lĩnh vực chuyên môn của bạn là gì, sự hiện diện của các kỹ năng để theo kịp các yêu cầu mới nhằm mang lại sự phát triển cho công ty sẽ giúp bạn trở thành người phù hợp trong lĩnh vực này.

Thúc đẩy quá trình chuyển đổi của bạn sang AI sáng tạo, khóa học của chúng tôi chương trình GenAI sẽ hỗ trợ bạn. Nhưng bằng cách nào? Thay vì chỉ tin vào những lời nói suông, chúng tôi sẽ dạy cho bạn những kỹ năng khác nhau góp phần vào sự phát triển của bạn, những kỹ năng này được dạy trong khóa học của chúng tôi cùng với những kiến ​​thức chuyên sâu hơn. 

Cũng đọc: 7 khóa học AI sáng tạo hàng đầu nên làm vào năm 2024

6 kỹ năng AI sáng tạo cần thiết hàng đầu  

Hãy xem các kỹ năng Generative AI hàng đầu mà bạn phải có để tạo dựng sự nghiệp trong lĩnh vực này:

Kỹ thuật nhanh chóng

AI sáng tạo là một công cụ mạnh mẽ, nhưng giống như bất kỳ công cụ nào, nó cần được hướng dẫn phù hợp để hoạt động hiệu quả. Đó là lúc kỹ thuật nhanh chóng xuất hiện. Hãy xem lý do để giỏi Kỹ thuật nhanh chóng, nếu bạn muốn tạo dựng sự nghiệp trong lĩnh vực AI sáng tạo:

Mở khóa tiềm năng

Các mô hình AI sáng tạo rất phức tạp và kết quả đầu ra của chúng có thể khác nhau rất nhiều. Kỹ thuật nhắc nhở đóng vai trò là cầu nối, cho phép bạn tạo các hướng dẫn hướng dẫn AI đạt được kết quả mong muốn, cho dù đó là định dạng văn bản sáng tạo, phong cách nghệ thuật cụ thể hay bản tóm tắt dữ liệu giàu thông tin.

Độ chính xác và Kiểm soát

Nếu không có lời nhắc thích hợp, AI tổng hợp có thể tạo ra kết quả không liên quan hoặc không chính xác. Kỹ thuật nhanh chóng cho phép bạn tinh chỉnh các yêu cầu của mình, đảm bảo AI cung cấp chính xác những gì bạn cần.

Hiệu quả và rõ ràng

Lời nhắc hiệu quả có thể làm giảm đáng kể quá trình thử và sai. Bằng cách truyền đạt rõ ràng ý định của mình, bạn sẽ nhận được kết quả mong muốn với ít nỗ lực hơn, tiết kiệm thời gian và nguồn lực.

Giải quyết sự thiên vị

Các mô hình AI sáng tạo được đào tạo trên các bộ dữ liệu khổng lồ, đôi khi có thể chứa các thành kiến. Kỹ thuật nhanh chóng cho phép bạn giảm thiểu những sai lệch này bằng cách điều khiển AI tránh xa các kết quả đầu ra không mong muốn và thúc đẩy kết quả công bằng và cân bằng.

Đọc blog này để biết tất cả về Kỹ thuật nhanh chóng!

Tinh chỉnh

Tinh chỉnh là một kỹ năng quan trọng trong AI sáng tạo vì một số lý do:

Chuyên môn

Các mô hình được đào tạo trước mang tính sáng tạo rất mạnh mẽ nhưng có mục đích chung. Tinh chỉnh cho phép bạn chuyên môn hóa một mô hình cho một nhiệm vụ hoặc miền cụ thể. Hãy tưởng tượng một người mẫu được đào tạo trước là một nghệ sĩ tài năng có thể vẽ nhiều thứ khác nhau. Tinh chỉnh giống như cung cấp cho họ những hướng dẫn và ví dụ cụ thể về một phong cách cụ thể, như vẽ chân dung, để cải thiện kết quả của họ trong lĩnh vực đó.

Hiệu suất được cải thiện

Tinh chỉnh có thể nâng cao đáng kể độ chính xác và chất lượng của kết quả đầu ra do mô hình tạo ra. Bằng cách tập trung mô hình vào một miền cụ thể, mô hình sẽ tìm hiểu những điểm phức tạp và sắc thái của lĩnh vực đó, từ đó mang lại kết quả phù hợp và có tác động hơn.

Giảm thời gian đào tạo

Việc đào tạo một mô hình AI tổng quát từ đầu có thể cực kỳ tốn thời gian và tốn nhiều tài nguyên. Tinh chỉnh tận dụng kiến ​​thức được đào tạo trước về một mô hình lớn và điều chỉnh nó cho phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn. Điều này làm giảm đáng kể thời gian đào tạo cần thiết để đạt được kết quả tốt.

Khả năng thích ứng

Lĩnh vực AI sáng tạo không ngừng phát triển. Tinh chỉnh cho phép bạn điều chỉnh các mô hình hiện có cho phù hợp với các nhiệm vụ và thách thức mới khi chúng xuất hiện. Sự nhanh nhẹn này là điều cần thiết để luôn dẫn đầu trong lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng này.

Sự tương tự trong việc tinh chỉnh

Hãy tưởng tượng bạn đang chế tạo một chiếc xe đua. Bạn có thể mua một khối động cơ mạnh mẽ (mẫu xe đã được huấn luyện trước), nhưng để giành chiến thắng trong các cuộc đua, bạn sẽ cần tinh chỉnh nó bằng các bộ phận chuyên dụng (quy trình tinh chỉnh) như hộp số hiệu suất cao và thân xe khí động học. Tùy chỉnh này cho phép động cơ hoạt động ở mức cao nhất để đáp ứng các nhu cầu cụ thể của cuộc đua.

Trong Generative AI, tinh chỉnh là tùy chỉnh giúp khai thác tiềm năng thực sự của mô hình được đào tạo trước cho các nhu cầu cụ thể của bạn.

Cũng đọc: Khai thác siêu năng lực NLP: Hướng dẫn tinh chỉnh khuôn mặt ôm từng bước

Tòa nhà RAG

Tòa nhà RAG, viết tắt của Thế hệ tăng cường truy xuất, là một bộ kỹ năng ngày càng quan trọng vì một số lý do trong thế giới AI sáng tạo:

Tăng sức mạnh cho AI của bạn với thông tin trong thế giới thực

Hãy tưởng tượng AI sáng tạo của bạn là một nhà văn có trí tưởng tượng sống động, nhưng đôi khi chúng cần một số nền tảng thực tế. Tòa nhà RAG thu hẹp khoảng cách bằng cách cho phép bạn tích hợp truy xuất thông tin trong thế giới thực vào quy trình tạo. Điều này đảm bảo các sáng tạo AI của bạn không chỉ mang tính tưởng tượng mà còn có cơ sở thực tế.

Tăng cường độ chính xác và mức độ liên quan

Nếu không xây dựng RAG, nội dung do AI tạo ra có thể đi chệch hướng. Bằng cách kết hợp truy xuất thông tin có liên quan, bạn điều khiển AI của mình theo hướng tạo ra kết quả đầu ra chính xác và đúng lúc hơn. Hãy nghĩ về nó giống như việc cấp cho nhà văn của bạn quyền truy cập vào một thư viện khổng lồ để nghiên cứu – câu chuyện của họ sẽ phong phú hơn nhờ có nó!

Tự do sáng tạo hơn

Tòa nhà RAG có thể mở ra cánh cửa cho những khả năng sáng tạo mới. Bằng cách kết hợp việc truy xuất thông tin thực tế với việc tạo ra trí tưởng tượng, bạn có thể tạo các định dạng nội dung độc đáo như các bài thơ dựa trên các sự kiện lịch sử hoặc các bài báo hư cấu. Nó giống như đưa cho nhà văn của bạn một hộp chứa các mẩu tin lịch sử và các yếu tố kỳ ảo để chơi, giúp khả năng sáng tạo của họ bay cao!

Hiệu quả và cá nhân hóa

Tòa nhà RAG có thể hợp lý hóa quy trình sản xuất. Bằng cách cung cấp trước thông tin liên quan, bạn có thể hướng dẫn AI đi đúng hướng, giảm nhu cầu thử và chỉnh sửa nhiều lần. Nó giống như cung cấp cho người viết một bản tóm tắt rõ ràng thay vì họ phải đoán xem bạn muốn gì – kết quả nhanh hơn và nội dung phù hợp với nhu cầu của bạn!

Cũng đọc: Làm cách nào để xây dựng đường ống RAG với chỉ số LLama?

LLMOps

LLMOps, viết tắt của Hoạt động mô hình ngôn ngữ lớn, là phương pháp quản lý và duy trì các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong môi trường sản xuất. Về cơ bản, đây là đội ngũ hỗ trợ cho chiếc xe đua AI của bạn, đảm bảo nó chạy trơn tru và mang lại hiệu suất cao nhất trong thế giới AI tổng hợp. Hãy xem tầm quan trọng của LLMOps như một kỹ năng AI sáng tạo:

Giữ cho AI của bạn hoạt động trơn tru

LLMOps trang bị cho bạn các kỹ năng giám sát, bảo trì và khắc phục sự cố LLM. Bạn có thể xác định các vấn đề như sai lệch trong đầu ra, tắc nghẽn hiệu suất hoặc lỗi dữ liệu và thực hiện các hành động khắc phục để giữ cho AI của bạn hoạt động tối ưu. Hãy tưởng tượng LLM của bạn là một chiếc xe đua phức tạp – LLMOps đảm bảo nó luôn được điều chỉnh và tránh sự cố.

Tối ưu hóa Hiệu suất

LLMOps giúp bạn tinh chỉnh LLM của mình để đạt được hiệu quả và độ chính xác cao nhất. Bạn có thể phân tích việc sử dụng tài nguyên, xác định các khu vực cần cải thiện và điều chỉnh cấu hình để đảm bảo LLM sử dụng năng lượng một cách hiệu quả. Nó giống như điều chỉnh động cơ xe đua của bạn để giảm bớt một phần nghìn giây thời gian vòng đua.

Data Management

LLM là những con thú đói dữ liệu. LLMOps giúp bạn quản lý và tối ưu hóa đường dẫn dữ liệu. Bạn có thể đảm bảo LLM được đào tạo với dữ liệu phù hợp, chất lượng cao, tránh tình trạng thiếu hiệu quả và lãng phí tài nguyên. Nó giống như đảm bảo đội đua của bạn cung cấp nhiên liệu hiệu quả cho xe đua, không làm đổ một giọt nào!

Phát hiện và giảm thiểu sai lệch

LLM có thể kế thừa những thành kiến ​​từ dữ liệu mà họ được đào tạo. LLMOps trang bị cho bạn các công cụ để phát hiện và giảm thiểu những thành kiến ​​này, đảm bảo kết quả đầu ra AI của bạn là công bằng và có đạo đức. Nó giống như đảm bảo chiếc xe đua của bạn chạy sạch sẽ, không có bất kỳ lợi thế không công bằng nào trong cuộc thi.

Khả năng mở rộng và quản lý chi phí

Khi việc sử dụng LLM của bạn tăng lên, LLMOps sẽ giúp bạn mở rộng quy mô hoạt động một cách hiệu quả. Bạn có thể quản lý chi phí, tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực và đảm bảo AI của bạn phát triển suôn sẻ mà không tốn quá nhiều chi phí. Nó giống như việc mở rộng đội kỹ thuật của bạn để xử lý một đội nhiều xe, đồng thời vẫn chú ý đến ngân sách!

Nắm vững các khái niệm phức tạp của LLMOps với chương trình Generative AI Pinnacle của chúng tôi!

Lượng tử hóa

Trong Generative AI, lượng tử hóa là một kỹ thuật hợp lý hóa các mô hình Generative mạnh mẽ để làm cho chúng hiệu quả hơn và dễ tiếp cận hơn. Hãy tưởng tượng bạn có một cỗ máy khổng lồ, mạnh mẽ có thể tạo ra những tác phẩm nghệ thuật đáng kinh ngạc (mô hình tổng quát), nhưng nó quá cồng kềnh và đắt tiền để sử dụng ở mọi nơi (kích thước tệp lớn và yêu cầu sức mạnh xử lý cao). Lượng tử hóa giống như lấy chiếc máy đó và tạo ra một phiên bản nhỏ gọn hơn, hiệu quả hơn mà vẫn có thể tạo ra kết quả đẹp.

Chúng ta hãy xem tầm quan trọng của Lượng tử hóa như một Kỹ năng AI sáng tạo:

Lượng tử hóa làm giảm kích thước của mô hình AI tổng quát bằng cách chuyển đổi các phép tính nội bộ của nó từ các số phức tạp, có độ chính xác cao sang các số đơn giản hơn, có độ chính xác thấp hơn. Hãy nghĩ về nó giống như thu nhỏ chiếc máy cồng kềnh thành một phiên bản di động hơn.

Rút thăm nhanh hơn

Bằng cách sử dụng các phép tính đơn giản hơn, các mô hình lượng tử hóa sẽ chạy nhanh hơn trên các thiết bị có công suất xử lý ít hơn. Điều này cho phép bạn triển khai AI tổng hợp trên điện thoại di động, máy tính xách tay và thậm chí cả các thiết bị kết nối Internet ở rìa mạng, giúp chúng dễ truy cập hơn khi sử dụng trong thời gian thực. Hãy tưởng tượng cỗ máy nghệ thuật có thể làm việc trên một chiếc bàn nhỏ hơn hoặc thậm chí ở ngoài đồng ruộng chứ không chỉ trong một nhà máy khổng lồ.

Tăng cường hiệu quả

Kích thước mô hình giảm và xử lý nhanh hơn dẫn đến mức tiêu thụ điện năng thấp hơn. Điều này rất quan trọng đối với các thiết bị chạy bằng pin và đối với việc triển khai trên quy mô lớn, nơi hiệu quả sử dụng năng lượng là mối quan tâm lớn. Hãy tưởng tượng cỗ máy nghệ thuật cần ít điện hơn để chạy, tiết kiệm chi phí và thân thiện với môi trường hơn.

Mở cánh cửa cho các ứng dụng mới

Bằng cách làm cho các mô hình AI tổng quát nhỏ hơn và nhanh hơn, lượng tử hóa sẽ mở ra cánh cửa cho các ứng dụng mới và thú vị. Hãy tưởng tượng bạn sử dụng một chiếc máy nghệ thuật di động để nhanh chóng tạo ra các thiết kế tùy chỉnh, tạo hình ảnh cho các bài đăng trên mạng xã hội trong thời gian thực hoặc thậm chí cá nhân hóa các nhân vật trò chơi điện tử trên điện thoại của bạn.

Tuy nhiên, có một sự đánh đổi

• Cân bằng chất lượng và hiệu quả: Lượng tử hóa đôi khi có thể dẫn đến giảm nhẹ chất lượng của đầu ra được tạo ra. Điều quan trọng là tìm ra sự cân bằng phù hợp giữa hiệu quả và độ chính xác cho ứng dụng cụ thể của bạn. Hãy tưởng tượng chiếc máy nghệ thuật nhỏ gọn có thể không tạo ra được những tác phẩm nghệ thuật với mức độ chi tiết tương đương với chiếc máy nguyên bản, nhưng nó vẫn có thể tạo ra những kết quả ấn tượng.

Bạn muốn trở thành chuyên gia về Lượng tử hóa? Hãy khám phá Chương trình Đỉnh cao AI Sáng tạo của chúng tôi ngay hôm nay!

Xây dựng ứng dụng AI

Xây dựng ứng dụng AI trong AI sáng tạo là quá trình lấy các mô hình tổng quát mạnh mẽ và biến chúng thành các ứng dụng thân thiện với người dùng. Nó giống như lấy động cơ phức tạp của một chiếc xe đua và thiết kế một chiếc xe xung quanh nó, làm cho sức mạnh đó trở nên dễ tiếp cận và sử dụng được cho người dân hàng ngày.

Tại sao Xây dựng ứng dụng AI là một Kỹ năng AI sáng tạo thiết yếu?

Thu hẹp khoảng cách

Các mô hình AI sáng tạo thường phức tạp và đòi hỏi chuyên môn kỹ thuật để sử dụng. AI App Building cho phép bạn thu hẹp khoảng cách đó bằng cách tạo các giao diện giúp nhiều đối tượng hơn có thể tiếp cận những mô hình này. Hãy tưởng tượng có một công cụ mạnh mẽ được cất giấu trong một căn xưởng bụi bặm – AI App Building giống như xây dựng một giao diện thân thiện với người dùng để bất kỳ ai cũng có thể sử dụng nó để tạo ra những điều tuyệt vời.

Mở khóa tiềm năng

Các mô hình AI sáng tạo có tiềm năng to lớn cho nhiều ứng dụng khác nhau, nhưng nếu không có giao diện thân thiện với người dùng thì tiềm năng đó vẫn chưa được khai thác. AI App Building cho phép bạn khai thác tiềm năng này bằng cách tạo các ứng dụng phục vụ các nhu cầu cụ thể. Hãy tưởng tượng bạn có một khám phá khoa học mới với khả năng vô tận nhưng không có cách nào để áp dụng nó – AI App Building giống như việc tạo ra các công cụ và thiết bị để đưa khám phá đó hoạt động trong các lĩnh vực khác nhau.

Chuyên môn hóa và sáng tạo

AI App Building cho phép bạn chuyên tạo các ứng dụng AI tổng quát cho các mục đích cụ thể. Bạn có thể thiết kế ứng dụng cho các tác vụ sáng tạo như tạo nhạc hoặc chỉnh sửa hình ảnh hoặc cho các ứng dụng thực tế hơn như phân tích dữ liệu hoặc học tập được cá nhân hóa. Hãy tưởng tượng việc sử dụng cùng một động cơ để chế tạo một chiếc xe đua, một chiếc xe thể thao kiểu dáng đẹp hay thậm chí là một chiếc xe tải mạnh mẽ – khả năng là vô tận!

Tăng giá trị

Trong thị trường việc làm, khả năng không chỉ hiểu về AI mà còn có thể xây dựng các ứng dụng thực tế nhờ nó khiến bạn trở thành tài sản có giá trị hơn nhiều. Hãy tưởng tượng bạn là một chuyên gia về động cơ nhưng cũng có thể thiết kế các loại xe khác nhau. Đó là lợi thế mà Tòa nhà ứng dụng AI mang lại cho bạn trong lĩnh vực AI tổng hợp.

Chứng minh kỹ năng của bạn trong tương lai

Khi AI tổng hợp tiếp tục phát triển, khả năng xây dựng ứng dụng sẽ rất quan trọng để duy trì sự phù hợp. Bạn sẽ có thể điều chỉnh các kỹ năng của mình cho phù hợp với các mô hình và công nghệ mới, đảm bảo sự nghiệp của bạn luôn đi đầu. Hãy tưởng tượng bạn là một thợ cơ khí không chỉ có thể sửa những chiếc xe cũ mà còn có thể điều chỉnh các kỹ năng của mình để bảo trì và phát triển những chiếc xe điện trong tương lai.

Kết luận  

Tầm quan trọng của Generative AI trong các ngành công nghiệp hàm ý nhu cầu về kỹ năng hiệu quả ở những cá nhân đam mê AI. Đạt được điều tương tự không chỉ có xu hướng tăng cơ hội việc làm tại các công ty hàng đầu mà còn có khả năng tăng lương. 

Của chúng tôi Chương trình đỉnh cao của Gen AI vượt trội nhờ đáp ứng các tiêu chí cơ bản về truyền đạt kiến ​​thức từ các chuyên gia trong ngành và bổ sung các yếu tố chính để cá nhân hóa hành trình học tập. Chúng tôi cung cấp chương trình cố vấn 1:1 với các chuyên gia Generative AI và mang đến cơ hội tìm hiểu hơn 26 công cụ và thư viện Gen AI. Chúng tôi tập trung vào việc loại bỏ những hạn chế để gắn bó với một kỹ năng hoặc chuyên môn cụ thể. Cho phép bạn khám phá sự rộng lớn của Generative AI, chúng tôi cung cấp hơn 10 dự án mới và hơn 15 bài tập để đào tạo thực hành cho bạn. 

Vui lòng kết nối với chúng tôi để nhận phản hồi được cá nhân hóa và lộ trình cho hành trình trở thành cái tên mới và tốt nhất trong ngành của bạn. 

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/03/generative-ai-skills/