Tổng quan về mô hình SOTA (State-of-the-Art)
Tổng quan về mô hình SOTA (State-of-the-Art)
Trong lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo (AI), SOTA – State-of-the-Art ám chỉ các mô hình, thuật toán hoặc phương pháp tốt nhất hiện tại trên một tập dữ liệu hoặc bài toán cụ thể.
Các đặc điểm chính của mô hình SOTA:
- Hiệu suất cao: đạt các metric hàng đầu (accuracy, F1-score, BLEU, mAP…).
- Công bố mới: thường là mô hình gần đây, được trình bày trong các bài báo khoa học hoặc hội nghị uy tín (ICML, NeurIPS, CVPR…).
- Benchmark chuẩn: so sánh trên tập dữ liệu chuẩn để người khác dễ đánh giá.
- Thay đổi liên tục: mô hình SOTA ngày hôm nay có thể bị thay thế bởi mô hình mới.
- Phụ thuộc bài toán: một mô hình SOTA trên tập dữ liệu này chưa chắc là SOTA trên tập khác.
1. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
| Lĩnh vực | Mô hình SOTA | Đặc điểm nổi bật |
|---|---|---|
| Mô hình ngôn ngữ lớn | GPT-4, Gemini 2.5 Pro, Grok 3 | - Hiểu ngữ cảnh và suy luận tốt. - Tốc độ phản hồi nhanh và chính xác cao. - Hỗ trợ đa ngôn ngữ và đa nhiệm vụ. |
| Nhận dạng thực thể | GPT-NER | - Sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn cải thiện NER. - Vượt trội so với các phương pháp học có giám sát truyền thống. |
| NLP y tế | BioClinical ModernBERT | - Huấn luyện trên dữ liệu y tế lớn. - Hiệu quả cao trong phân loại và nhận dạng thực thể y tế. |
2. Thị giác máy tính (Computer Vision)
| Lĩnh vực | Mô hình SOTA | Đặc điểm nổi bật |
|---|---|---|
| Nhận dạng đối tượng | Eagle2, ViT-G, Swin Transformer | - Đạt độ chính xác cao. - Ứng dụng trong xe tự lái, giám sát an ninh. |
| Mô hình ngôn ngữ-ảnh | TULIP, Eagle2 | - Kết hợp hiệu quả giữa ngôn ngữ và hình ảnh. - Hiệu suất cao trên benchmark ImageNet-1K. |
| Xử lý văn bản trong ảnh | dots.ocr | - Mã nguồn mở, 1,7 tỷ tham số. - Hỗ trợ >100 ngôn ngữ và nhiều loại tài liệu. |
3. Nhận dạng ký tự quang học (OCR) tiếng Việt
| Lĩnh vực | Mô hình SOTA | Đặc điểm nổi bật |
|---|---|---|
| OCR tiếng Việt | Tesseract, Google Cloud OCR | - Độ chính xác >95% với văn bản in. - Phù hợp với tài liệu in ấn. |
| OCR đa ngôn ngữ | dots.ocr | - Nhận dạng văn bản đa ngôn ngữ, bao gồm tiếng Việt. - Phù hợp nhiều loại tài liệu khác nhau. |
| OCR-VQA tiếng Việt | VisionReader | - Kết hợp nhận dạng văn bản và trả lời câu hỏi về nội dung ảnh. - Hiệu suất cao trong các bài kiểm tra OCR-VQA. |
Lưu ý khi áp dụng SOTA
- Mỗi mô hình SOTA thay đổi liên tục, mô hình mới ra đời có thể vượt mô hình cũ.
- Cần lựa chọn mô hình dựa trên bài toán, tập dữ liệu và hiệu suất thực tế, không chỉ dựa vào danh hiệu SOTA.
- SOTA trên tập dữ liệu này chưa chắc là SOTA trên tập dữ liệu khác.
Nội dung được tạo bởi ChatGPT
