Microsoft LAM: Cách mạng hóa trí tuệ nhân tạo bằng các mô hình hành động lớn

Khám phá Mô hình Hành động Lớn của Microsoft (LAM)

Trí tuệ nhân tạo đang không ngừng phát triển, và Microsoft đang phá vỡ giới hạn với mô hình Hành động Lớn (LAM) đầy sáng tạo của mình. Khác với các mô hình ngôn ngữ truyền thống chỉ đơn thuần tạo ra văn bản, LAM được thiết kế để thực hiện hành động trực tiếp trong môi trường Windows. Cách tiếp cận độc đáo này hướng tới việc kết nối giữa AI hiểu ngôn ngữ và AI có khả năng thực thi nhiệm vụ, mở đường cho các giải pháp AI thực tế và tích hợp liền mạch hơn.

Mô hình Hành động Lớn là gì?

Mô hình Hành động Lớn của Microsoft, hay LAM, không chỉ liên quan đến việc tạo ra văn bản. Nó tập trung vào việc hoàn thành công việc trong hệ sinh thái Windows. Hãy tưởng tượng bạn ra lệnh cho máy tính thực hiện một nhiệm vụ, và nó không chỉ hiểu mà còn thực hiện nó trong các ứng dụng như Microsoft Word, Excel và PowerPoint. Mục tiêu của LAM là lấp đầy khoảng cách giữa các mô hình ngôn ngữ truyền thống và những mô hình có thể tương tác trực tiếp với hệ điều hành, biến AI trở nên thực tế và tích hợp sâu hơn vào quy trình làm việc hàng ngày của chúng ta.

Phát triển và Thiết kế của LAM

Việc phát triển LAM tập trung vào việc giải thích các chỉ dẫn người dùng và chuyển đổi chúng thành các bước hành động có thể thực hiện được trong các ứng dụng như Microsoft Word, Excel và PowerPoint. Tất cả đều xoay quanh việc hiểu ngôn ngữ tự nhiên, dịch chúng thành hành động và thực hiện các hành động đó trong giao diện phần mềm. Thiết kế của LAM nhấn mạnh vào việc thực hiện nhiệm vụ tự động, rất hữu ích cho việc tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, tối ưu hóa quy trình làm việc và tăng cường tổng thể năng suất. Khả năng tương tác trực tiếp với các ứng dụng Windows là điều khiến LAM khác biệt so với các mô hình AI khác chủ yếu tập trung vào việc tạo văn bản hoặc cung cấp thông tin.

Kết nối khoảng cách: Mô hình Ngôn ngữ và Hệ điều hành

LAM nhắm đến việc lấp đầy khoảng cách giữa các mô hình ngôn ngữ chỉ tạo ra văn bản và những mô hình có thể tương tác trực tiếp với hệ điều hành. Đây là một bước đột phá, đưa AI vượt xa việc chỉ thu thập thông tin đơn giản và tạo văn bản sang thực hiện thực tế các nhiệm vụ. Bằng cách cho phép AI tương tác trực tiếp với môi trường Windows, LAM có thể xử lý mọi thứ từ định dạng cơ bản trong Word đến phân tích dữ liệu phức tạp trong Excel, biến nó thành một công cụ linh hoạt và thực tế cho người dùng ở nhiều lĩnh vực.

Quy trình đào tạo của LAM

Phương pháp đào tạo: Tinh chỉnh có giám sát, Học bắt chước và Học tăng cường

Việc đào tạo LAM bao gồm sự kết hợp của tinh chỉnh có giám sát, học bắt chước và học tăng cường. Những phương pháp này giúp LAM học cách giải thích chỉ dẫn người dùng, lập kế hoạch hành động và thực hiện nhiệm vụ hiệu quả. Tinh chỉnh có giám sát sử dụng tập dữ liệu có nhãn để dạy LAM mối quan hệ giữa ngôn ngữ và hành động. Học bắt chước cho phép LAM quan sát và bắt chước các ví dụ chuyên gia, trong khi học tăng cường giúp nó học từ thử nghiệm và sai sót, nhận phần thưởng cho các hành động đúng và phạt cho các lỗi.

Nguồn dữ liệu đào tạo: Tài liệu phần mềm, Bài viết WikiHow và Truy vấn Tìm kiếm Bing

Dữ liệu đào tạo của LAM đến từ nhiều nguồn khác nhau như tài liệu phần mềm chính thức, bài viết WikiHow và truy vấn tìm kiếm Bing. Những nguồn này mang lại cho LAM sự hiểu biết sâu rộng về nhu cầu người dùng và cách thực hiện các nhiệm vụ trong các ngữ cảnh khác nhau. Tài liệu phần mềm cung cấp hướng dẫn chi tiết về cách sử dụng các ứng dụng như Word và Excel, trong khi các bài viết WikiHow cung cấp hướng dẫn từng bước cho các nhiệm vụ khác nhau. Các truy vấn tìm kiếm Bing giúp LAM hiểu ý định người dùng và điều chỉnh phản hồi của mình phù hợp.

Dữ liệu thay đổi và vai trò của GPT-4

GPT-4 đóng vai trò quan trọng trong việc cấu trúc văn bản thô thành cặp nhiệm vụ-kế hoạch cho quá trình đào tạo LAM. Nó giúp thêm độ phức tạp vào các nhiệm vụ cơ bản bằng cách giới thiệu các điều kiện hoặc chỉ dẫn bổ sung, cho phép LAM xử lý nhiều tình huống khác nhau và thích nghi với các nhu cầu người dùng khác nhau. Việc sử dụng GPT-4 đảm bảo rằng dữ liệu đào tạo chất lượng cao và liên quan, dẫn đến hiệu suất tốt hơn.

Xây dựng cặp nhiệm vụ-kế hoạch: Chuyển đổi chỉ dẫn thành hành động

Một trong những bước quan trọng trong quá trình đào tạo LAM là chuyển đổi các chỉ dẫn bằng văn bản thành các hành động có thể thực hiện được trong Windows. Điều này bao gồm tạo cặp nhiệm vụ-kế hoạch, bao gồm một chỉ dẫn người dùng và chuỗi hành động tương ứng cần thiết để hoàn thành nhiệm vụ. Ví dụ, một cặp nhiệm vụ-kế hoạch có thể bao gồm chỉ dẫn "Đánh dấu đoạn văn 'Xin chào Thế giới' trong Word" và các hành động chọn đoạn văn và nhấp vào nút đánh dấu. Đào tạo trên các cặp này giúp LAM ánh xạ ngôn ngữ thành hành động hiệu quả.

Các giai đoạn đào tạo: Từ LAM1 đến LAM4

Quá trình đào tạo LAM bao gồm nhiều giai đoạn, bắt đầu từ mô hình cơ sở gọi là Mistral 7B và tiến triển qua nhiều lần lặp lại đến LAM4. LAM1 học cách viết kế hoạch logic cho các nhiệm vụ, trong khi LAM2 có thể tạo ra các bước hành động bằng cách bắt chước các ví dụ thành công. LAM3 giới thiệu các cách mới để giải quyết nhiệm vụ, và LAM4 sử dụng mô hình phần thưởng để tối ưu hóa quyết định thông qua học tăng cường, học từ cả thành công và thất bại.

Cách tận dụng LAM của Microsoft trong công việc hàng ngày

Trong khi LAM vẫn đang trong quá trình phát triển, tiềm năng ứng dụng của nó là rất lớn. Đây là cách bạn có thể sử dụng LAM trong tương lai cho các nhiệm vụ phổ biến:

Nhiệm vụ 1: Định dạng tài liệu trong Word

Chỉ dẫn người dùng: "Đặt chữ tiêu đề của tài liệu này đậm và tăng kích thước phông chữ lên 16."

Sự hiểu của LAM: LAM xác định tiêu đề, chọn nó và mở tùy chọn định dạng.

Thực hiện hành động: LAM nhấp vào nút đậm và thay đổi kích thước phông chữ thành 16.

Nhiệm vụ 2: Tạo trình chiếu trong PowerPoint

Chỉ dẫn người dùng: "Tạo một trang chiếu mới với danh sách bullet tóm tắt các kết quả chính."

Sự hiểu của LAM: LAM thêm một trang chiếu mới và chèn mẫu danh sách bullet.

Thực hiện hành động: LAM điền danh sách bullet với tóm tắt các kết quả chính.

Nhiệm vụ 3: Phân tích dữ liệu trong Excel

Chỉ dẫn người dùng: "Tính trung bình doanh thu của quý trước."

Sự hiểu của LAM: LAM chọn dữ liệu doanh thu của quý trước.

Thực hiện hành động: LAM áp dụng hàm trung bình và hiển thị kết quả.

Ưu điểm và nhược điểm của LAM của Microsoft

Ưu điểm

• Tự động hóa các nhiệm vụ trong môi trường Windows.