Bài tập thi kết thúc môn môn kỹ năng thuyết trình

Các yếu tố cơ bản của mô hình GPT: « Transformer Architecture: GPT sử dụng kiến trúc transformer, một kiến trúc mạng nơ-ron mạnh mẽ đặc biệt là trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên.. «© - Hội t

HỌC VIÊN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIÊN THÔNG TRUNG TÂM ĐÀOTẠO BƯU CHÍNH VIÊN THONG I

BÀI TẬP THI KET THUC MON Môn: Kỹ năng thuyết trình

Họ tên : Lê Đình Tuần

Mã sinh viên : B23DTCN138

Lớp sinh viên : D23TXCN04-B

Hà Nội, 20/02/2024

Câu 1:

9

e Xác định rõ rằng về mục đích chính của bài thuyết trình

®©- Xác định đối tượng của bài thuyết trình là ai

Nghiên cứu đề tài:

¢ Thu thập thông tin từ các nguồn đáng tin như sách, các bài báo, các bài nghiên cứu trực tuyến

œ©_ Xác định các thông tin cần trình bảy

Xác định cầu trúc bài thuyết trình:

¢ Phan chia các phản lớn và phần nhỏ một các rõ ràng

œ©_ Xác định tiêu để cho mỗi phần

._ Viết nội dung bài thuyết trình:

«©_ Viết bản nháp cho mỗi phần của bài, tập trung vào các ý chính, các

Chuẩn bị cho phần hỏi đáp:

® _ Dự đoán các câu hỏi và người nghe có thể đạt và chuẩn bị cho các

chúng

Kiểm tra kỹ thuật:

©_ Kiểm tra âm thanh, hỉnh ánh, loa, mic nếu có người nghe online

Thực hiện bài thuyết trình:

®- Tương tác với người nghe một cách tích cực

10 Nhận phản hồi và điều chỉnh sau bài thuyết trình:

e©_ Lắng nghe phán hỏi từ khán giả

Câu 2: Viết chuyên đề: “Giới thiệu vẻ công nghệ trí tuệ nhân tạo ChatGPT”

Phần 1: Giới thiệu tổng quan về Trí Tuệ Nhân Tạo

Trí tuệ nhân tao (Artificial Intelligence — AT) dang dan phát triển để hỗ trợ các công việc và hoạt động của chúng ta, từ điện thoại thông minh cho đến các hệ thống tự động lái xe Trong lĩnh vực này, một trong những công nghệ nổi bật và được sử dụng rộng rãi là ChatGPT một hệ thống dựa trên ngôn ngữ tự nhiên đa dạng

Phần 2: Lịch sử hình thành và Phát triển của Trí Tuệ Nhân Tạo

Các mốc lịch sử quan trọng:

1 Những ý tưởng đầu tiên (Thế kỷ 20): Các ý tưởng vẻ máy tính thông minh

được đề xuất từ những nhà triết học và nhà toán học như Alan Turing Turing dua

A ee

ra khái niệm về “máy Tunng”, một máy ảo có khả năng thực hiện một loạt các phép tính logic Các ý tưởng này đã đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành

cơ sở của AI,

2 Thời kỳ máy tính truyền thống (1940-1950): Trong thời kỳ này các nhà nghiên cứu đã bất đầu phát triển các máy tính và chương trình của máy tính Một số dự án

đáng chú ÿ như ENIAC (Electronic Numerical Intergrator and Computer) va

EDVAC (Electronic Discrete Variable Automatic Computer) đã mở đường cho sự

phát triển

3 Thời kỳ mạng lưới thần kinh (1950-1970): Trong giai đoạn này, các nhà

nghiên cứu đã tiếp cận AI từ học độ mạng lưới thần kinh Một số mô hình như Perceptron và Adaline đã được phát triển, tạo ra sự quan tâm đến việc mô phỏng học tập của não bộ

4 Kỷ nguyên Lisp (1970-1980): Lisp, một ngôn ngữ lập trình được phát triển dé giải quyết các vấn đề liên quan để AI, trở thành một trong các công cụ phố biến trong cộng đồng nghiên cứu AI Trong giai đoạn này các công nghệ phô biến như

ác ứng dụng thực tế,

5 Thời kỳ suy thoái (1980-1990): Sau thời kỳ phần đấu lớn trong thập kỷ trước,

sự phát triển của AI đã gặp phải những thách thức và thất bại Điều này đã dẫn đến

sự suy thoái trong lĩnh vực này, duoc goi la “Winter of AT’ (Mua dong của AI)

6 Hồi phục và phát triển mạnh mẽ (1990-Nay): Từ những năm 1990, Ai đã trải

qua một cuộc tái sinh Sự ra đời của Internet đã tạo ra cơ hội mới cho việc thu thập

và chia sẻ dữ liệu, cùng với sự phát triển nhanh chóng của máy tính và công nghệ

sử lý đữ liệu Các phương pháp học máy, học sâu và các mô hình trí tuệ nhân tạo tiên tiễn khác đã được phát triển và triển khai rộng rãi trong nhiều ứng dụng thực tế

từ xe tự hành đến hệ thống dịch tự động và hỗ trợ quyết định trong lĩnh vực y tế và

tài chính

Phần 3: Cơ bản về Mô Hình GPT (Generative Pre-trained Transformer)

Mô hình GPT (Generative Pre-tramned Transformer) là một kiến trúc mang nơ-ron

sử dụng transformer và được huấn luyện trước trên một lượng lớn đữ liệu văn bản không gắn nhãn Mục tiêu chính của GPT là sinh ra văn bản có ý nghĩa từ một ngữ

cảnh cho trước

Các yếu tố cơ bản của mô hình GPT:

« Transformer Architecture: GPT sử dụng kiến trúc transformer, một kiến trúc mạng nơ-ron mạnh mẽ đặc biệt là trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Transformer bao gém các lớp selÊattention và mạng truyền xuôi

(eedforward) được xếp chồng lên nhau

« _ Huấn luyện không giám sát: GPT được huấn luyện trên đữ liệu không gắn nhãn bằng cách dự đoán từ tiếp theo trong các chuỗi văn bán Điều này có nghĩa là mô hình học cách dự đoán từ tiếp theo trong chuỗi văn bản dựa trên ngữ cảnh trước đó

¢ Self-Attention Mechanism: Điểm mạnh của transformcr là khả năng xử lý

thông tin từ bất kỳ vi tri nao trong câu văn, không cẩn phái di chuyên thông

tin qua các lớp trước như trong các mô hình RNN truyền thống Mô hình này

quyết định trọng số quan trọng cho từng từ trong việc dự đoán từ tiếp theo

e _ Pre-training và Fine-tuning: GPT thường được huấn luyện trước trên một

lượng lớn đữ liệu không gắn nhãn, sau đó có thể được tỉnh chỉnh (ñne- tuning) trén cac tac vu cu thể như dịch máy, tự sinh văn bản, hoặc phân loại

van ban

« Generative Model: Một trong những điểm nổi bật của GPT là khả năng

sinh ra văn bản mới dựa trên ngữ cảnh cho trước Mô hình này có thể tạo ra các phân đoạn văn bản phong phú và có ý nghĩa sau khi được huấn luyện Phần 4: ChatGPT: Ứng Dụng và Cách Hoạt Động

Ứng dụng:

«© Hỗ trợ khách hàng tự động: ChatGPT có thể được tích hợp vào các hệ thông hỗ trợ khách hàng để trả lời các câu hỏi cơ bản từ người dùng, giúp

giám bớt tái cho nhân viên hỗ trợ

«© _ Tạo ra nội dung: ChatGPT có thể tạo ra các bài viết blog, bài báo, hoặc nội dung trang web khác, giúp tiết kiệm thời gian cho các nhà viết nội dung

«© - Hội thoại và trò chuyện: ChatGPT có thể được sử dụng để tạo ra các hội thoại tự nhiên với người dùng, từ việc trò chuyện giải trí đến hỗ trợ về các vấn đề cụ thê

«© _ Hỗ trợ học tập và nghiên cứu: ChatGPT có thê được sử dụng trong giáo dục và nghiên cứu, cung cấp thông tin, giải đáp câu hỏi, và thậm chí thao luận với sinh viên và nhà nghiên cứu

Cách hoạt động:

e Mạng nơ-ron tự chủ động (Autoregressive Neural Network): ChatGPT

sử dụng một mạng nơ-ron tự chủ động để dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi văn bản dựa trên ngữ cảnh trước đó

«© Transformer Architecture: ChatGPT str dung kién tric transformer, cho

phép nó xem xét tắt cả các từ trong câu văn khi dy đoán từ tiếp theo

e© _ Huấn luyện trước trên dữ liệu lớn: ChatGPT được huấn luyện trước trên

một lượng lớn dữ liệu văn bản, giúp mô hình hiểu được ngữ cảnh và cầu trúc của ngôn ngữ tự nhiên

e Fine-tuning cho nhiều tác vụ: Mặc dù được huấn luyện trước, ChatGPT có thê được tỉnh chỉnh (fine-tuning) cho các tác vụ cụ thể như dịch máy, phân loại văn bản, hoặc sinh văn bản với ngữ cảnh cụ thé

se Xử lý đa dạng ngôn ngữ: ChatGPT có khả năng xử lý và sinh ra văn bản tự

nhiên trong nhiều ngôn ngữ khác nhau

Phần 5: Phương pháp huấn luyện và Tính chất mô hình ChatGPT

Phương pháp huấn luyện:

e© Huấn luyện không giám sát: Mô hình ChatGPT được huấn luyện không

giám sát, tức là không yêu cầu đữ liệu huấn luyện có nhãn Thay vào đó, mô

hình được huấn luyện dựa trên dự đoán từ tiếp theo trong các chuỗi văn bản

e Mô hình tự chủ động (Autoregressive Model): ChatGPT sử dựng một mô hình tự chủ động, trong đó mỗi từ trong chuỗi được dự đoán dựa trên các từ trước đó trong chuỗi

« Transformer Architecture: Mô hình ChatGPT sử dụng kiến trúc transformer, với các lớp selÈattention và mạng truyền xuôi Điều này cho phép mô hình hiểu được mỗi quan hệ phức tạp giữa các từ trong văn ban

«© Dữ liệu huấn luyện lớn: ChatGPT được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu văn bản, đảm bảo rằng mô hình có kiến thức rộng và sâu về ngôn ngữ tự

nhiên

Tính chất của mô hình:

e Sinh văn bản tự nhiên: Mô hình ChatGPT có khả năng sinh ra văn bản tự

nhiên, có thể sử dụng để tạo ra các phân đoạn văn bản mới dựa trên ngữ

cảnh cho trước

e© _ Hiểu ngữ cảnh: Nhờ vào transformer và kiến tric self-attention, ChatGPT

có khả năng hiểu được ngữ cảnh trong văn bản, giúp nó tạo ra các câu trả lời hoặc phản hôi phù hợp trong trò chuyện với người dùng

¢ Da dang va linh hoat: Mé hinh ChatGPT co thé tao ra cac phan doan van

ban đa dạng và linh hoạt, có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau

từ trò chuyện đến tạo ra nội dung

¢ Tính linh hoạt và tùy chỉnh: Mặc dù được huấn luyện trước, ChatGPT có thé được tỉnh chinh (fine-tuning) cho các nhiệm vụ cụ thể hoặc tùy chỉnh cho ngữ cảnh và đối tượng sử dụng cụ thể

Phần 6: Ưu điểm và Nhược điểm của ChatGPT

Ưu điểm:

1 Tao ra văn bản tự nhiên: Mô hình ChatGPT có khả nang sinh ra văn bản

tự nhiên và có ý ngiữa, giúp nó phù hợp cho nhiều ứng dụng từ trò chuyện đến tạo ra nội dung

2 Hiểu ngữ cảnh: Nhờ vào kiến trúc transformer va self-attention, ChatGPT

có khả năng hiểu được ngữ cảnh trong văn bản và tạo ra các câu trả lời hoặc phan héi phù hợp

3 Đa dạng và linh hoạt: Mô hình ChatGPT có khả năng tạo ra các phân đoạn

văn bản đa dạng và lĩnh hoạt, có thê được sử dụng cho nhiều mục đích khác

nhau

4 Tính linh hoạt và tùy chỉnh: Mặc đù được huấn luyện trước, ChatGPT có thể

được tỉnh chỉnh cho các nhiệm vụ cụ thể hoặc tùy chỉnh cho ngữ cảnh và đối tượng sử dựng cụ thê

5 Xử lý ngôn ngữ đa dạng: ChatGPT có khả năng xử lý và sinh ra văn bản tự

nhiên trong nhiều ngôn ngữ khác nhau, mở ra cơ hội cho ứng dụng toàn cau

Nhược điểm:

1 Khả năng sinh văn bản không luôn chính xác: Mặc dù có khả năng tạo ra

văn bản tự nhiên, nhưng ChatGPT không đảm báo rằng mọi câu trả lời hoặc phan héi đều chính xác hoặc phủ hợp với ngữ cảnh

2 Rủi ro về sự thiên vị và phân biệt đối xử: Nếu được huấn luyện trên đữ liệu không can đối hoặc có thiên vị, ChatGPT có thể phản ánh các đặc điểm

nảy trong văn bản sinh ra

3 Kha năng tiếp tục sinh ra thông tin sai lệch: Nếu không được kiểm soát

chặt chẽ, ChatGPT có thể tiếp tục sinh ra thông tin sai lệch hoặc không đáng tin cậy

4 Khả năng tạo ra văn bản không phù hợp: Do tính tự do trong sinh ra văn

bán, ChatGPT có thể tạo ra các câu trả lời hoặc phán hồi không phù hợp

hoặc không thích hợp trong một số tình huống

Phần 7: Ứng dụng thực tiễn của ChatGPT

2 Tạo Nội dung:

®_ Tạo nội dung cho trang web và blog: ChatGPT có thể được sử dụng để tạo ra các bài viết blog, trang web, và nội dung khác tự động, giúp tiết kiệm thời

gian cho các nhà viết nội đung

®© Tạo video và nội dung đa phương tiện: ChatGPT có thể được sử dụng để tạo

ra kịch bản cho video và nội dung đa phương tiện khác, giúp tự động hóa quy trình sản xuất nội dung

3 Giáo dục và Đào tạo:

œ© Trợ lý học tập cá nhân: ChatGPT có thể được sử dụng để cung cấp hỗ trợ học tập tự động cho sinh viên, giúp giải đáp câu hỏi, cung cấp giải pháp và hướng dẫn

© Tao dé thi và tài liệu giao trinh: ChatGPT c6 thể được sử dụng để tự động tạo ra dé thi, tai liéu giáo trình và các tài liệu học liệu khác

4 Nghiên cứu và Phát triển:

© _ Phân tích và Tổng hợp thông tin: ChatGPT có thể được sử dụng dé tong hop

và phân tích thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, giúp nghiên cứu và phát

triển dự án

®©_ Sinh văn bản và Ý tưởng mới: ChatGPT có thể được sử dụng đề sinh ra các

ý tưởng mới, nội dung nghiên cứu và bảo cáo tự động

5, Trò Chuyện và Giải Trí:

«Trò chuyện và Giải trí: ChatGPT có thể được sử dụng như một trợ lý áo để trò chuyện và cung cấp giải trí cho người dùng, từ việc đố vui đến chia sẻ

câu chuyện

Phần 8: Trách nhiệm Xã Hội và Đạo Đức trong sử dụng ChatGPT

1 Đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy:

Người sử dụng cần đảm báo rằng thông tin được sinh ra bởi ChatGPT là chính xác

và đáng tỉn cậy Điều này đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng như tư vấn y tế, giáo dục, hoặc tài chính

2 Ngăn chặn thông tin sai lệch và thông tin giả mạo:

Tránh việc sử dụng ChatGPT để tạo ra thông tin sai lệch, thông tin giá mạo hoặc lan truyền tin đồn Điều này có thể gây hậu quả tiêu cực cho cộng đồng và xã hội

3 Đảm bảo tính công bằng và không phân biệt đối xử:

Tránh việc huấn luyện mô hình trên đữ liệu có thiên vị hoặc gây ra phân biệt đối

xử Cần đảm bảo rằng ChatGPT không tạo ra thông tin hoặc phản hồi có chứa

những đặc điểm này

4 Bảo vệ quyền riêng tư và dữ liệu cá nhân:

Đảm bảo rằng ChatGPT được sử dụng một cách đúng đắn và tuân thủ các quy định

về bảo vệ quyền riêng tư và đữ liệu cá nhân của người dùng

Cần thực hiện các biện pháp kiểm soát và giám sát sử dụng ChatGPT để đảm bảo rằng mô hình được sử dụng một cách đứng đắn và không gây hại cho cộng đồng và

xã hội

6 Tăng cường giáo dục và nhận thức:

Tăng cường giáo dục và nhận thức cho cả người sử dụng và nhà phát triển về các vấn đề liên quan đến trách nhiệm xã hội và đạo đức trong việc sử dụng mô hình như ChatGPT

7 Thực hiện biện pháp phòng ngừa và khắc phục:

Thực hiện các biện pháp phòng ngừa và khắc phục khi phát hiện các vấn đề liên quan đến trách nhiệm xã hội và đạo đức trong việc sử dụng ChatGPT

Phần 9: Các thách thức và cơ hội đối với ChatGPT

Thách thức:

1 Hiểu biết không chính xác: Mô hình ChatGPT có thể tạo ra thông tim không chính xác hoặc thiên vị nếu không được huấn luyện hoặc kiểm soát chặt chẽ

2 Rủi ro về an ninh thông tin: Có nguy cơ mô hình ChatGPT có thê được sử dụng để tạo ra nội dung giả mạo hoặc lừa đáo, gây nguy hiểm cho an ninh

thông tin

3 Phân biệt đối xử và thiên vị: Mô hình có thể phán ánh và gia tăng các đặc

điểm phân biệt và thiên vị trong đữ liệu huấn luyện, dẫn đến các vấn đề về công bằng và đạo đức

4 Quản lý quyên riêng tư và dữ liệu: Việc sử dụng ChatGPT có thể liên

quan đến vấn đề bảo vệ quyền riêng tư và dữ liệu cá nhân, đặc biệt khi thông tin nhạy cảm được chia sé với mô hình

1 Tăng cường trải nghiệm người dùng: ChatGPT có thể cung cấp trải nghiệm người dùng tốt hơn qua việc cung cấp hỗ trợ tự động, trò chuyện và tạo ra nội dung tự động

2 Tăng cường hiệu suất công việc: Sử dụng ChatGPT có thể giúp tăng cường hiệu suất công việc thông qua việc tự động hóa quy trình và giám bớt thời gian làm việc thủ công

3 Tiết kiệm chỉ phí và tài nguyên: ChatGPT có thê giúp tiết kiệm chỉ phí và tài nguyên cho doanh nghiệp thông qua việc tự động hóa nhiều nhiệm vụ

4 Tạo ra nội dung sáng tạo: Mô hình có thể được sử dụng để tạo ra nội dung sáng tạo, độc đáo và phong phú, mở ra cơ hội cho các ứng dựng sang tao va nghệ thuật

5 Tiếp cận ngôn ngữ và văn hóa đa dạng: ChatGPT có thể giúp tiếp cận và tương tác với ngôn ngữ và văn hóa đa dạng, mở ra cơ hội cho sự đa dạng và tiếp cận toàn cầu

Phần 10: So sánh với các hệ thống Trí Tuệ Nhân Tạo khác

1 ChatGPT vs BERT (Bidirectional Encoder Representations from

e ChatGPT: Autoregressive, dy doan từ tiếp theo trong chuỗi dựa trên ngữ

4 ChatGPT vs Hé thong Dich May:

Mục tiêu:

e ChatGPT: Tạo ra văn bản tự nhiên và tham gia vào trò chuyện

«_ Hệ thống dịch máy: Dịch văn bản từ một ngôn ngữ sang ngôn ngữ khác

ChatGPT có thể được sử dụng trong các ứng dụng tư vấn y tế và chăm sóc sức

khỏe, giúp trả lời câu hỏi của bệnh nhân về các triệu chứng, điều trị và thông tin y

tế chung

2 Hỗ trợ giáo dục và đào tạo:

ChatGPT có thê được sử dụng như một trợ lý học tập cá nhân, cung cấp giải đáp và hướng dẫn cho sinh viên trong quá trình học tập và nghiên cứu

3 Tạo nội dung sáng tạo:

ChatGPT có thể được sử dụng để tạo ra nội dung sang tạo như truyện, bài thơ, và nghệ thuật, mở ra cơ hội cho sự sáng tạo và khám phá về ngôn ngữ

4 Hỗ trợ khách hàng và trải nghiệm người dùng:

ChatGPT có thể được tích hợp vào các trang web và ứng dụng để cung cấp hỗ trợ

tự động cho khách hàng và cải thiện trải nghiệm người dùng

5 Nghiên cứu và phát triển:

ChatGPT có thể được sử dụng trong nghiên cứu và phát triển mới trong lĩnh vực ngôn ngữ tự nhiên, trí tuệ nhân tạo, và học máy

6 Tương tác với robot va thiét bi thong minh:

ChatGPT có thê được tích hợp vào các robot và thiết bị thông minh để cung cấp khả năng tương tác và trò chuyện tự nhiên cho người dùng

7, Tạo ra nội dung đa phương tiện:

dung đa phương tiện khác

8 Hỗ trợ trong lĩnh vực nghệ thuật và văn hóa:

ChatGPT có thê được sử dụng trong lĩnh vực nghệ thuật và văn hóa để tạo ra các tác phẩm văn học, nghệ thuật và diễn xuất mới

9, Tạo ra hội thoại và trò chơi giáo dục:

ChatGPT có thể được sử dụng để tạo ra các hội thoại và trò chơi giáo dục để giúp người dùng học hỏi và giải trí

Phần 12: Tương lai của ChatGPT và Trí Tuệ Nhân Tạo

1 Tăng cường hiểu biết và tương tác ngôn ngữ tự nhiên:

Mô hình như ChatGPT có thể tiếp tục được cải tiền để hiểu biết và tương tác ngôn ngữ tự nhiên của cơn người một cách ngày càng phức tạp và tự nhiên hơn

2 Ứng dụng trong nhiều lĩnh vực và ngữ cảnh khác nhau:

ChatGPT có thê được triển khai và tùy chỉnh cho nhiều lĩnh vực và ngữ cảnh khác nhau, từ y tế, giáo dục, marketing, đến nghệ thuật và giải trí

3 Tăng cường tính tương tác và đối thoại tự nhiên:

Trong tương lai, có thể thấy mô hình nhự ChatGPT có khá năng tương tác và đối

thoại tự nhiên với người dùng ngày càng phong phú và đa dạng hơn

4 Tỉnh chỉnh và học tập liên tục:

ChatGPT có thê tiếp tục được tỉnh chỉnh và học tập liên tục từ dữ liệu mới, giúp

nâng cao hiệu suất và độ chính xác của mô hình

5 Tích hợp với các công nghệ mới:

ChatGPT có thể được tích hợp với các công nghệ mới như thị giác máy tính, dữ liệu lớn, và học sâu để tạo ra các ứng dụng và trải nghiệm mới

6 Nang cao kha năng đa năng và đa nhiệm:

Trong tương lai, có thể thấy mô hình nhự ChatGPT có khả năng thực hiện nhiều

nhiệm vụ và hoạt động đa nhiệm một cách hiệu quả hơn

7 Đối mặt với thách thức về đạo đức và an ninh thông tin:

Trong quá trình phát triển và trién khai, cần phải đối mặt với các thách thức liên quan đến đạo đức và an ninh thông tin, và cần có biện pháp phòng ngừa và giải

quyết

8 Nghiên cứu và phát triển liên tục:

Tương lai của ChatGPT và Trí Tuệ Nhân Tạo sẽ phụ thuộc vào sự nghiên cứu và phát triển liên tục đề cải thiện hiệu suất và khả năng ứng dụng của chúng Phần 13: Các vẫn đề Đạo Đức và Pháp Lý

1 Đạo đức trong sử dụng dữ liệu:

®©_ Bảo vệ quyên riêng tư: Cần đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình là được thu thập và sử dụng một cách đạo đức và pháp lý

© Chong lai độc hại và phân biệt đối xử: Cần kiểm soát chặt chế để đảm bảo

rằng mô hình không tạo ra hoặc lan truyền thông tin có thể gây hại hoặc

phân biệt đối xử

2 Đạo đức trong ứng dụng:

® Tạo ra thông tin chính xác và đáng tin cậy: Mô hình như ChatGPT cần tạo ra thông tn chính xác và đáng tin cậy để đảm bảo rằng không có thông tin sai lệch hoặc lừa đảo được tạo ra

©_ Phán ứng đạo đức và tôn trọng: Mô hình cần được lập trình dé phản ứng đạo đức và tôn trọng, đặc biệt khi đối thoại với con nguoi

3 Phap ly va trach nhiém:

¢ Bao vé quyén riéng tư và đữ liệu cá nhân: Cần tuân thủ các quy định pháp lý

liên quan đến bảo vệ quyền riêng tư và dữ liệu cá nhân của người dùng

«© _ Chịu trách nhiệm vẻ nội dung: Những công ty và tố chức sử dụng mô hình như ChatGPT cần chịu trách nhiệm về nội dung được tạo ra và hoạt động

của mô hinh

4 Giám sát và kiểm soát:

«©_ Giám sát sử dụng: Cần thiết lập các cơ chế giám sát để đảm báo rằng mô hình được sử dụng một cách đúng đắn và không gây hại

«©_ Kiểm soát công bằng và thiên vị: Cần kiểm soát để đảm bảo rằng mô hình không tạo ra hoặc phản ánh các đặc điểm thiên vị hoặc phân biệt đối xử

* Dao tao và giáo dục: Cần tăng cường giáo dục và nhận thức cho cả người sử dụng và nhà phát triển về các vấn đẻ đạo đức và pháp lý liên quan đến AI

Phần 14: Kết luận và Tổng Kết

1 Khái niệm cơ bản và nguyên lý hoạt động:

Chúng ta đã hiệu về cấu trúc và nguyên tắc hoạt động của mô hình GPT và cách nó được sử dụng để tạo ra văn bản tự nhiên

2 Ưu điểm và nhược điểm của ChatGPT:

Đã thảo luận về những ưu điểm và nhược điểm của mô hỉnh, bao gồm khả năng tạo

ra văn bán tự nhiên, nhưng cũng có nhược điểm liên quan đến độ chính xác và đạo

đức

3 Ứng dụng thực tiễn của ChatGPT:

Chúng ta đã xem xét các ứng dụng thực tế của ChatGPT trong nhiều lĩnh vực như

hỗ trợ khách hàng, tạo nội dưng, giáo dục và đào tạo

4 Trách nhiệm xã hội và đạo đức:

Quan trọng nhất, đã được thảo luận về trách nhiệm xã hội và đạo đức liên quan đến việc sử dụng ChatGPT và các vấn đề như bảo vệ quyên riêng tư, đảm bảo tính

chính xác và đối xử công bằng

5 Tương lai và triển vọng:

Cuối cùng, chúng ta đã đề cập đến triển vọng trong tương lai của ChatGPT và Trí Tuệ Nhân Tạo, với các cơ hội và thách thức liên quan đến sự phát triển và ứng dụng của công nghệ này

Gidi thiéu vé cong

nghệ trí tuện nhân tao ChatGPT

Lê Đình Tuan › B23DTCN138 › D23DTCN04-B

Phan 1: Gidi thiéu tong

quan vé Tri Tué Nhan

Tao

Phan 1: Gidi

thiéu tong

quan vé Tri Tué

Nhan Tao

Phan 2: Lich su hinh

thanh va Phat trién cua

Tri Tue Nhan Tao

Những ý tưởng máy Thời kỳ mạng lưới Thời kỳ suy thoái

tính thông minh đầu thần kinh

tiên

EDEEerer

Phần 5: Cơ bản về Mô Hình GPT (Generative

Pre-trained Transformer)

Các yếu tố cơ

bản của mô

hình GPT

Phan 4: ChatGPT: Ung

Dung va Cach Hoat

Dong.

Ung dung

Cach hoat dong