Năm 2024 đánh dấu sự bùng nổ mạnh mẽ của AI với hàng loạt đột phá từ các công ty công nghệ lớn. Từ GPT-4 Turbo đến Claude 3, từ Llama 3 đến Gemini – thị trường AI chưa bao giờ sôi động đến thế. Bài viết này tổng hợp những xu hướng AI quan trọng nhất trong năm 2024.

Cuộc đua Large Language Models (LLMs)

OpenAI và GPT-4 Turbo

OpenAI tiếp tục dẫn đầu với GPT-4 Turbo – phiên bản nâng cấp với context window 128K tokens và chi phí giảm đáng kể. GPT-4 Vision cho phép xử lý hình ảnh, mở ra nhiều ứng dụng mới.

Anthropic và Claude 3

Claude 3 của Anthropic gây bất ngờ với khả năng reasoning vượt trội. Bộ ba model Haiku, Sonnet, Opus đáp ứng đa dạng nhu cầu từ chatbot đơn giản đến phân tích phức tạp.

Google và Gemini

Google ra mắt Gemini thay thế Bard, với khả năng multimodal ấn tượng. Gemini Ultra cạnh tranh trực tiếp với GPT-4, trong khi Gemini Pro miễn phí cho developer.

Meta và Llama 3

Meta tiếp tục chiến lược open source với Llama 3. Model 70B parameters cho hiệu suất gần bằng GPT-4 nhưng có thể tự host, giảm chi phí đáng kể cho doanh nghiệp.

AI Coding Assistants

Năm 2024 chứng kiến sự trỗi dậy của AI trong lập trình:

• GitHub Copilot X – Nâng cấp với GPT-4, hỗ trợ chat và pull request review
• Cursor – IDE tích hợp AI, cho phép edit code bằng ngôn ngữ tự nhiên
• Codeium – Giải pháp miễn phí thay thế Copilot
• Amazon CodeWhisperer – Tích hợp sâu với AWS

AI Agents và Automation

Xu hướng AI Agents nổi lên mạnh mẽ với khả năng tự động hóa workflow:

# Ví dụ AI Agent với LangChain
from langchain.agents import create_react_agent
from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4-turbo")
agent = create_react_agent(llm, tools, prompt)
agent.invoke({"input": "Research and summarize latest AI trends"})

Các framework phổ biến: LangChain, AutoGPT, CrewAI, Microsoft Autogen.

Multimodal AI

AI không còn chỉ xử lý text. Các model multimodal có thể:

• Phân tích hình ảnh và video
• Tạo hình ảnh từ text (DALL-E 3, Midjourney, Stable Diffusion)
• Text-to-Speech và Speech-to-Text chất lượng cao
• Tạo video từ text (Sora của OpenAI)

RAG – Retrieval Augmented Generation

RAG trở thành kỹ thuật quan trọng để cải thiện độ chính xác của LLM:

# RAG cơ bản với LangChain
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings

# Tạo vector store từ documents
vectorstore = Chroma.from_documents(docs, OpenAIEmbeddings())

# Query với context
retriever = vectorstore.as_retriever()
chain = RetrievalQA.from_chain_type(llm, retriever=retriever)

AI cho Doanh nghiệp

Các doanh nghiệp áp dụng AI vào:

• Customer Service – Chatbot thông minh 24/7
• Document Processing – OCR, extract data từ PDF/hình ảnh
• Code Review – Phát hiện bug, đề xuất cải tiến
• Data Analysis – Phân tích dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên

Những thách thức

• Hallucination – AI vẫn có thể tạo ra thông tin sai
• Chi phí – API calls cho GPT-4 vẫn đắt đỏ
• Privacy – Dữ liệu gửi lên cloud cần được bảo vệ
• Regulation – EU AI Act và các quy định mới

Fullstack Station Tips

2024 là năm bùng nổ của AI, và xu hướng này sẽ tiếp tục trong những năm tới. Đối với developer, mình khuyên:

• Học cách sử dụng AI coding assistants – tăng productivity đáng kể
• Tìm hiểu LangChain hoặc LlamaIndex – framework cần thiết cho AI apps
• Thử nghiệm với local models (Ollama + Llama 3) – giảm chi phí và bảo mật hơn
• Theo dõi Anthropic Claude – đang phát triển rất nhanh

AI không thay thế developer, nhưng developer biết dùng AI sẽ thay thế những người không dùng.

Tham khảo

• OpenAI
• Anthropic
• Google AI
• Meta Llama

Comments