ChatGPT gợi ý 4 giao thức AI hàng đầu mà mọi người nên biết

Trí tuệ nhân tạo đang ngày càng phổ biến và ChatGPT là cái tên đang dẫn đầu xu hướng. Tuy nhiên, ngoài các mô hình và chatbot dựa trên ngôn ngữ, vẫn còn rất nhiều các ứng dụng hay ho khác của AI. Vì vậy, chúng tôi quyết định hỏi chính ChatGPT về 4 giao thức AI hàng đầu mà mọi người nên biết hiện nay. 

Câu trả lời của ChatGPT đã khiến chúng tôi bất ngờ bởi không đáp án nào là dành riêng cho tiền điện tử. Tuy vậy, những giao thức mà công cụ chatbot nổi tiếng này đề cập đều là các ứng dụng rộng rãi và thường được sử dụng bởi các công ty trong lĩnh vực tiền điện tử.

Hãy cùng xem 4 đáp án của ChatGPT sau đây.

TensorFlow: Framework được phát triển bởi Google

TensorFlow là một nền tảng thư viện mã nguồn mở toàn diện dành cho máy học (ML) được Google phát triển.

Về bản chất, công cụ này có thể được sử dụng để:

• Chuẩn bị bộ dữ liệu lớn
• Xây dựng mô hình máy học (ML)
• Triển khai các mô hình ML
• Thực hiện MLOps và nhiều hơn nữa.

Hệ sinh thái các công cụ, thư viện và tài nguyên để phát triển các ứng dụng AI của TensorFlow được chuyên gia trong ngành đánh giá là rất rộng và toàn diện.

PyTorch: Framework học máy dựa trên thư viện Torch

PyTorch là một khuôn khổ máy học mã nguồn mở khác, được tạo ra nhằm đẩy nhanh lộ trình từ nghiên cứu nguyên mẫu đến triển khai sản xuất. PyTorch được phát triển bởi Meta (Công ty mẹ của Facebook) và nó mang đến những tính năng sau:

• Đào tạo phân tán: Để cung cấp nghiên cứu và sản xuất, chương trình phụ trợ torch.distributed cung cấp khả năng mở rộng và đào tạo phân tán cũng như tối ưu hóa hiệu suất.

• Hỗ trợ đám mây: PyTorch được hỗ trợ tốt trên một số nền tảng đám mây chính, từ đó cung cấp khả năng phát triển không ma sát và dễ dàng mở rộng quy mô.

• Sẵn sàng sản xuất: Quá trình chuyển đổi giữa chế độ háo hức và đồ thị với TorchScript diễn ra liền mạch. Ngoài ra, các nhóm cũng có thể đẩy nhanh quá trình sản xuất bằng TorchServe

ONNX (Open Neural Network Exchange): Hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo mã nguồn mở

ONNX đưa ra một khuôn khổ học máy trung gian. Nó được sử dụng để chuyển đổi giữa các khung ML khác nhau.

Ví dụ: nếu bạn đang sử dụng TensorFlow và bạn muốn truy cập TensorRT, ONNX sẽ cung cấp một trung gian tốt để chuyển đổi mô hình của bạn trong khi bạn đang thực sự trải qua các khung ML khác nhau.

Nhóm đã làm việc chăm chỉ để thực hiện một loạt các chức năng và chức năng khác nhau của mạng thần kinh.

Keras: Một Framework khác được phát triển bởi Google

Bạn có thể nói rằng Google đang thúc đẩy rất nhiều tài nguyên theo hướng này. Keras là một API học sâu, cấp cao khác được phát triển bởi gã khổng lồ công nghệ.

Keras được viết bằng Python (một trong những ngôn ngữ lập trình toàn diện nhất) và được sử dụng để giúp việc triển khai các mạng thần kinh nhân tạo khác nhau trở nên dễ dàng.

Ngoài ra, Keras cũng hỗ trợ nhiều tính toán mạng thần kinh phụ trợ.

Tham gia cộng đồng của chúng tôi để cùng bàn luận và cập nhật những thông tin Crypto mới nhất:

• Cryptory Insights: https://t.me/CryptoryInsights
• Cryptory Global Community: https://t.me/CryptoryCommunity
• Vietnamese Telegram channel: https://t.me/cryptory_vncomm
• Facebook: https://www.facebook.com/CryptoryNetwork
• Twitter: https://twitter.com/CryptoryNetwork