Let’s dive into the practical aspects of running a successful gaming product.
We are honored to have Mr. Hoang Nguyen as our esteemed speaker, a seasoned product owner who has achieved remarkable milestones in the game industry.
With his groundbreaking creation, Tiles Hop, which has garnered an astonishing 1 billion downloads, Mr. Hoang Nguyen possesses invaluable real-world experience that sets him apart.
This event is a unique opportunity to gain insights directly from someone who has navigated the intricate landscape of gaming, overcoming challenges and achieving resounding success.
Discover the secrets behind running a gaming product, and learn how to translate theory into practical implementation.
Join us for an engaging and enlightening session as Mr. Hoang Nguyen shares his invaluable expertise, ensuring that you leave with actionable strategies to excel in the dynamic world of game design.
Đằng sau mỗi trò chơi điện tử hấp dẫn là một nhóm các chuyên gia lành nghề và trung tâm của nhóm này là nhà thiết kế trò chơi (game designer).
Trong bài này, chúng ta sẽ cùng khám phá vai trò thiết yếu của game designer, trách nhiệm sáng tạo của họ và tác động của họ đối với việc định hình trò chơi mà chúng ta yêu thích. Cho dù bạn là một game designer đầy tham vọng hay chỉ đơn giản là tò mò về điều kỳ diệu đằng sau hậu trường, hãy đi sâu vào và khám phá những bí mật của lĩnh vực thú vị này.
Game Designer là ai?
Game Designer là một cá nhân chịu trách nhiệm thiết kế và tạo ra các yếu tố cũng như cơ chế của trò chơi điện tử. Họ đóng một vai trò quan trọng trong quá trình phát triển trò chơi bằng cách khái niệm hóa và định hình lối chơi, quy tắc, mục tiêu, nhân vật, cấp độ và trải nghiệm tổng thể của người chơi.
Game Designer làm việc chặt chẽ với các thành viên khác của nhóm phát triển, chẳng hạn như lập trình viên, nghệ sĩ và nhà thiết kế âm thanh, để biến ý tưởng của họ thành hiện thực. Họ sử dụng các kỹ năng sáng tạo và phân tích của mình để thiết kế thế giới trò chơi hấp dẫn và đắm chìm, giải quyết các vấn đề về lối chơi, cân bằng các thử thách và tạo ra trải nghiệm bổ ích cho người chơi.
Các Game Designer cũng cộng tác với nhà sản xuất, người quản lý dự án và các bên liên quan để đảm bảo rằng thiết kế trò chơi phù hợp với mục tiêu, ngân sách và thời gian của dự án. Họ có thể tiến hành chơi thử và thu thập phản hồi để tinh chỉnh và lặp lại thiết kế trò chơi trong suốt quá trình phát triển.
Nhìn chung, Game Designer là kiến trúc sư và người có tầm nhìn xa trông rộng đằng sau thiết kế và cấu trúc của trò chơi điện tử, chịu trách nhiệm tạo ra trải nghiệm tương tác mà người chơi sẽ tham gia và tận hưởng.
Ai cần Game Designer?
Game Design, anh là ai? Ảnh: Betterteam.com
Nhiều cá nhân và tổ chức khác nhau có thể cần chuyên môn của một Game Designer, bao gồm:
Game Studio: Các game studio, dù lớn hay nhỏ, thường tuyển dụng các Game Designer như một phần không thể thiếu trong nhóm của họ. Các studio này yêu cầu các Game Designer tạo và thiết kế trải nghiệm chơi trò chơi độc đáo cho các dự án của họ.
Nhà phát triển trò chơi độc lập: Nhà phát triển trò chơi độc lập hoặc nhà phát triển độc lập, những người thường làm việc trong các dự án quy mô nhỏ hơn hoặc với tư cách là nhà phát triển đơn lẻ, có thể tìm kiếm kỹ năng của Game Designer để giúp họ tạo ra cơ chế trò chơi hấp dẫn, thiết kế cấp độ và trải nghiệm tổng thể của người chơi.
Công ty giải trí: Các công ty giải trí chuyên về phương tiện tương tác, chẳng hạn như nhà phát triển ứng dụng di động, công ty thực tế ảo và nền tảng kể chuyện tương tác, có thể yêu cầu Game Designer thiết kế và phát triển trải nghiệm hấp dẫn cho đối tượng mục tiêu của họ.
Tổ chức giáo dục: Các trường đại học, cao đẳng và trường dạy nghề cung cấp các chương trình phát triển trò chơi thường thuê các Game Designer làm giảng viên hoặc giáo sư. Những nhà thiết kế này chia sẻ kiến thức chuyên môn của họ và hướng dẫn các nhà phát triển trò chơi đầy tham vọng về các nguyên tắc thiết kế trò chơi, cơ chế và quy trình sáng tạo.
Các công ty trò chơi và trò chơi nghiêm túc: Các tổ chức tạo trò chơi nghiêm túc cho mục đích giáo dục, đào tạo, chăm sóc sức khỏe hoặc mô phỏng thường tuyển dụng các Game Designer. Những nhà thiết kế này áp dụng các nguyên tắc thiết kế trò chơi để tạo ra những trải nghiệm hấp dẫn và hiệu quả nhằm thúc đẩy việc học tập, thay đổi hành vi hoặc phát triển kỹ năng.
Đại lý quảng cáo và tiếp thị: Đôi khi, các đại lý quảng cáo và tiếp thị sử dụng các Game Designer để tạo trải nghiệm tương tác, trò chơi quảng cáo hoặc chiến dịch được đánh bạc cho khách hàng của họ. Game Designer có thể thiết kế trò chơi phù hợp với thông điệp của thương hiệu và thu hút người dùng theo cách tương tác và thú vị.
Tổ chức nghiên cứu: Các tổ chức nghiên cứu và phòng thí nghiệm nghiên cứu thiết kế trò chơi, tương tác giữa người với máy tính hoặc phương tiện tương tác có thể thuê các Game Designer để cộng tác trong các dự án nghiên cứu, thử nghiệm cơ chế trò chơi mới hoặc khám phá các khái niệm trò chơi sáng tạo.
Tóm lại, bất kỳ ai tham gia vào việc tạo trải nghiệm tương tác, có thể là studio phát triển trò chơi, nhà phát triển độc lập, tổ chức giáo dục, công ty giải trí, nhà cung cấp trò chơi nghiêm túc, đại lý quảng cáo hoặc tổ chức nghiên cứu, đều có thể yêu cầu kỹ năng và chuyên môn của Game Designer.
Vai trò của một Game Designer
Vai trò của Game Designer. Ảnh: Topdev
Game Designer đóng một vai trò quan trọng trong quá trình phát triển trò chơi điện tử. Trách nhiệm của họ có thể khác nhau tùy thuộc vào quy mô của nhóm và dự án cụ thể, nhưng đây là một số vai trò và trách nhiệm phổ biến của Game Designer:
Phát triển ý tưởng: Các Game Designer tham gia vào giai đoạn đầu của quá trình phát triển trò chơi, góp phần tạo ra và hoàn thiện ý tưởng và tầm nhìn của trò chơi. Họ làm việc dựa trên các ý tưởng động não, xác định đối tượng mục tiêu và thiết lập các mục tiêu thiết kế tổng thể.
Thiết kế Cơ chế Trò chơi: Các Game Designer thiết kế các quy tắc, hệ thống và cơ chế chi phối cách thức hoạt động của trò chơi. Họ xác định các yếu tố trong lối chơi, chẳng hạn như khả năng của nhân vật, hệ thống tiến triển, vật lý, trí tuệ nhân tạo và cơ chế chiến đấu. Họ nhằm mục đích tạo ra trải nghiệm chơi trò chơi cân bằng và hấp dẫn cho người chơi.
Thiết kế cấp độ và môi trường: Các Game Designer chịu trách nhiệm thiết kế các cấp độ, môi trường và thế giới mà trò chơi diễn ra. Họ tạo bố cục, câu đố, thử thách và các yếu tố tương tác trong không gian của trò chơi. Họ cũng xem xét nhịp độ, dòng chảy và tính thẩm mỹ trực quan để đảm bảo trải nghiệm người chơi đắm chìm và thú vị.
Thiết kế cốt truyện và tường thuật: Trong các trò chơi hướng đến tường thuật, các Game Designer đóng góp vào khía cạnh kể chuyện. Họ phát triển cấu trúc tường thuật, nhân vật, đối thoại và cốt truyện của trò chơi. Họ hợp tác chặt chẽ với các nhà văn và nhà thiết kế tường thuật để tạo ra một câu chuyện hấp dẫn và mạch lạc bổ sung cho lối chơi.
Thiết kế giao diện người dùng và trải nghiệm người dùng: Các Game Designer thiết kế các yếu tố giao diện người dùng (UI) và trải nghiệm người dùng (UX) của trò chơi. Họ tạo các giao diện trực quan và hấp dẫn để hỗ trợ người chơi tương tác, bao gồm menu, HUD (màn hình hiển thị trên đầu), điều khiển và lời nhắc trên màn hình. Họ tập trung vào việc đảm bảo trò chơi có thể truy cập được, dễ điều hướng và cung cấp trải nghiệm người dùng liền mạch và thú vị.
Cân bằng và điều chỉnh: Các Game Designer đóng một vai trò quan trọng trong việc cân bằng độ khó và tiến trình của trò chơi. Họ tinh chỉnh cơ chế chơi trò chơi, điều chỉnh hành vi AI của kẻ thù và hiệu chỉnh phần thưởng cũng như thử thách để đảm bảo mức độ khó thích hợp và sự hài lòng của người chơi. Họ thu thập phản hồi và dữ liệu của người chơi để tinh chỉnh lặp đi lặp lại và cải thiện sự cân bằng của trò chơi.
Hợp tác và Giao tiếp: Các Game Designer hợp tác chặt chẽ với các thành viên khác của nhóm phát triển, bao gồm nghệ sĩ, lập trình viên, nhà thiết kế âm thanh và nhà sản xuất. Họ truyền đạt ý định thiết kế của mình và cung cấp tài liệu cũng như thông số kỹ thuật rõ ràng để đảm bảo tầm nhìn được triển khai hiệu quả. Họ cũng tích cực tham gia vào các cuộc họp, chơi thử và các phiên phản hồi để thu thập thông tin đầu vào và hợp tác để tinh chỉnh trò chơi.
Chơi thử và lặp lại: Các Game Designer tiến hành các phiên chơi thử để thu thập phản hồi và đánh giá cơ chế, cấp độ của trò chơi cũng như trải nghiệm tổng thể của người chơi. Họ phân tích dữ liệu thu thập được từ các lần chơi thử, xác định các khu vực cần cải thiện và lặp lại thiết kế để giải quyết mọi vấn đề hoặc nâng cao chất lượng của trò chơi.
Các vai trò và trách nhiệm này có thể trùng lặp và các Game Designer thường đảm nhận nhiều nhiệm vụ trong suốt quá trình phát triển. Các nhiệm vụ cụ thể và trọng tâm của một Game Designer có thể khác nhau tùy thuộc vào nhu cầu của dự án và cấu trúc của nhóm phát triển.
Lộ trình sự nghiệp của Game Design
Lộ trình sự nghiệp Game Designer. Ảnh: LCCA
Con đường sự nghiệp của một nhà thiết kế trò chơi có thể thay đổi tùy theo mục tiêu, kinh nghiệm và cơ hội của từng cá nhân. Dưới đây là phác thảo chung về con đường sự nghiệp tiềm năng cho một nhà thiết kế trò chơi:
Giáo dục và Phát triển Kỹ năng: Theo đuổi nền giáo dục phù hợp về thiết kế trò chơi, khoa học máy tính, phương tiện tương tác hoặc lĩnh vực liên quan. Có được kiến thức và kỹ năng về các nguyên tắc thiết kế trò chơi, lập trình, thiết kế cấp độ, kể chuyện, trải nghiệm người dùng và các lĩnh vực liên quan khác. Tham gia vào các dự án phát triển trò chơi và xây dựng danh mục công việc để thể hiện kỹ năng và sự sáng tạo của bạn.
Các vị trí mới bắt đầu: Bắt đầu sự nghiệp của bạn ở các vị trí mới bắt đầu trong các studio phát triển trò chơi hoặc các ngành liên quan. Những vị trí này có thể bao gồm thực tập sinh thiết kế trò chơi, nhà thiết kế trò chơi cấp dưới, nhà thiết kế cấp độ hoặc người kiểm tra đảm bảo chất lượng. Có được kinh nghiệm thực tế và làm quen với các công cụ và quy trình tiêu chuẩn của ngành.
Chuyên môn hóa và thăng tiến: Khi bạn có kinh nghiệm, hãy xem xét chuyên sâu vào các lĩnh vực thiết kế trò chơi cụ thể mà bạn quan tâm. Điều này có thể liên quan đến việc tập trung vào thiết kế tường thuật, thiết kế hệ thống, thiết kế trải nghiệm người dùng, thiết kế nhiều người chơi hoặc các vai trò chuyên biệt khác trong thiết kế trò chơi. Tìm kiếm cơ hội làm việc trong các dự án đa dạng và cộng tác với các chuyên gia giàu kinh nghiệm để mở rộng kiến thức và kỹ năng của bạn.
Vị trí cấp trung: Tiến tới các vị trí cấp trung như nhà thiết kế trò chơi cấp cao, nhà thiết kế chính hoặc nhà thiết kế trò chơi. Với những vai trò này, bạn sẽ đảm nhận nhiều trách nhiệm hơn, lãnh đạo các nhóm thiết kế và đóng góp vào các quyết định thiết kế cấp cao. Thể hiện khả năng của bạn trong việc cung cấp các thiết kế trò chơi sáng tạo và thành công trong khi quản lý hiệu quả các nguồn lực và đáp ứng các mục tiêu của dự án.
Vai trò lãnh đạo: Với kinh nghiệm dày dặn và chuyên môn đã được chứng minh, bạn có thể chuyển sang các vị trí lãnh đạo như nhà thiết kế trò chơi chính, giám đốc sáng tạo hoặc giám đốc thiết kế. Với những vai trò này, bạn sẽ giám sát hướng thiết kế tổng thể của các dự án, hướng dẫn và cố vấn cho các nhà thiết kế khác, đồng thời cộng tác chặt chẽ với các bộ phận khác như nghệ thuật, lập trình và sản xuất. Bạn sẽ chịu trách nhiệm đảm bảo chất lượng và sự nhất quán trong tầm nhìn thiết kế của trò chơi.
Khởi nghiệp và phát triển độc lập: Một số nhà thiết kế trò chơi chọn dấn thân vào lĩnh vực phát triển trò chơi độc lập, thành lập studio trò chơi của riêng họ hoặc làm việc với tư cách là người làm việc tự do. Con đường này cho phép tự do sáng tạo hơn và có cơ hội tạo ra các dự án cá nhân và độc đáo. Tuy nhiên, nó cũng đòi hỏi kỹ năng kinh doanh và khả năng quản lý các khía cạnh kinh doanh của việc phát triển trò chơi.
Không ngừng học tập và phát triển chuyên môn: Trong suốt sự nghiệp của bạn, hãy luôn cập nhật những xu hướng, công nghệ và tiến bộ mới nhất trong ngành trò chơi. Tham dự các hội nghị trong ngành, tham gia hội thảo và tương tác với cộng đồng phát triển trò chơi. Liên tục hoàn thiện các kỹ năng của bạn, học các công cụ mới và thích ứng với nhu cầu thay đổi của ngành.
Điều quan trọng cần lưu ý là con đường sự nghiệp này không cứng nhắc và có nhiều cơ hội phát triển và thăng tiến trong ngành công nghiệp trò chơi. Tính linh hoạt, khả năng thích ứng và sẵn sàng học hỏi cũng như phát triển là điều cần thiết để có được sự nghiệp thành công với tư cách là một nhà thiết kế trò chơi.
Mức lương của Game Designer
Thu nhập của Game Designer. Ảnh: Usamagazinehub
Trên thế giới
Mức lương của nhà thiết kế trò chơi có thể thay đổi dựa trên một số yếu tố, bao gồm kinh nghiệm, địa điểm, quy mô công ty và trình độ chuyên môn của cá nhân. Mức lương cũng có thể khác nhau giữa các khu vực và quốc gia. Dưới đây là một số mức lương gần đúng cho các nhà thiết kế trò chơi ở các cấp độ khác nhau:
Nhà thiết kế trò chơi sơ cấp hoặc sơ cấp: Tại Hoa Kỳ, mức lương dành cho nhà thiết kế trò chơi sơ cấp thường dao động từ 45.000 đến 65.000 đô la mỗi năm. Ở châu Âu, phạm vi có thể vào khoảng €30.000 đến €45.000 mỗi năm.
Nhà thiết kế trò chơi cấp trung hoặc cao cấp: Nhà thiết kế trò chơi cấp trung với nhiều năm kinh nghiệm có thể kiếm được mức lương từ 70.000 đến 100.000 đô la mỗi năm tại Hoa Kỳ. Ở châu Âu, phạm vi có thể vào khoảng €45.000 đến €70.000 mỗi năm.
Nhà thiết kế trò chơi chính hoặc Giám đốc thiết kế: Những người ở vai trò lãnh đạo có thể kiếm được mức lương cao hơn. Tại Hoa Kỳ, các nhà thiết kế trò chơi chính hoặc giám đốc thiết kế có thể kiếm được mức lương từ 100.000 đô la đến 150.000 đô la trở lên mỗi năm. Ở châu Âu, phạm vi có thể vào khoảng €70.000 đến €100.000 trở lên mỗi năm.
Điều quan trọng cần lưu ý là những con số này là ước tính sơ bộ và có thể thay đổi đáng kể tùy thuộc vào các yếu tố như quy mô và danh tiếng của công ty, phạm vi dự án và trình độ cá nhân của ứng viên. Ngoài ra, tiền lương có thể bị ảnh hưởng bởi tiền thưởng, chia sẻ lợi nhuận hoặc các cấu trúc bồi thường khác.
Ngoài ra, cần lưu ý rằng các nhà thiết kế trò chơi cũng có thể có cơ hội kiếm thêm thu nhập thông qua tiền bản quyền hoặc chia sẻ doanh thu dựa trên sự thành công của trò chơi mà họ làm việc.
Bạn nên nghiên cứu dữ liệu lương cụ thể cho khu vực và ngành của mình để hiểu chính xác hơn về mức thù lao cho các nhà thiết kế trò chơi trong khu vực của bạn.
Ở Việt Nam
Mức lương của một nhà thiết kế trò chơi tại Việt Nam có thể khác nhau tùy thuộc vào các yếu tố như kinh nghiệm, vị trí, quy mô công ty và dự án cụ thể đang được thực hiện. Mức lương trong ngành game tại Việt Nam có thể thấp hơn so với một số khu vực khác, nhưng đang dần tăng lên khi ngành này phát triển. Dưới đây là một số mức lương gần đúng cho các nhà thiết kế trò chơi tại Việt Nam:
Nhà thiết kế trò chơi sơ cấp hoặc sơ cấp: Nhà thiết kế trò chơi sơ cấp tại Việt Nam có thể mong đợi mức lương từ 8.000.000 đồng đến 15.000.000 đồng mỗi tháng.
Nhà thiết kế game tầm trung hoặc cao cấp: Nhà thiết kế game tầm trung với vài năm kinh nghiệm có thể kiếm được mức lương từ 15.000.000 VND đến 30.000.000 VND mỗi tháng.
Nhà thiết kế trò chơi chính hoặc Giám đốc thiết kế: Nhà thiết kế trò chơi chính hoặc giám đốc thiết kế, những người giữ vị trí lãnh đạo và có kinh nghiệm đáng kể, có thể kiếm được mức lương cao hơn. Mức lương cho những vai trò như vậy ở Việt Nam có thể vào khoảng 30.000.000 VND đến 50.000.000 VND mỗi tháng hoặc hơn.
Điều quan trọng cần lưu ý là các mức lương này là gần đúng và có thể thay đổi tùy thuộc vào các yếu tố khác nhau. Ngoài ra, tiền lương trong ngành công nghiệp trò chơi có thể được bổ sung bằng tiền thưởng, chia sẻ lợi nhuận hoặc các cấu trúc bồi thường khác.
Ngành công nghiệp phát triển trò chơi tại Việt Nam đang ngày càng phát triển, với một số studio và công ty phát triển trò chơi đang hoạt động trong nước. Khi ngành tiếp tục phát triển và trưởng thành, dự kiến mức lương cho các nhà thiết kế trò chơi cũng sẽ tăng lên.
Bạn nên nghiên cứu xu hướng thị trường hiện tại, nói chuyện với các chuyên gia trong ngành và tham khảo danh sách việc làm hoặc cơ quan tuyển dụng tại Việt Nam để hiểu chính xác hơn về mức lương cho các nhà thiết kế trò chơi trong nước.
Những Game Designer hàng đầu trên thế giới
Lĩnh vực thiết kế trò chơi chứa đầy những cá nhân tài năng, những người đã có những đóng góp đáng kể cho ngành. Mặc dù rất khó để thu hẹp danh sách chính xác các nhà thiết kế trò chơi hàng đầu, đây là một vài cái tên nổi tiếng đã tạo ra tác động đáng kể:
Shigeru Miyamoto
Shigeru Miyamoto. Ảnh: IGN
Được biết đến là người đã tạo ra các thương hiệu mang tính biểu tượng như Super Mario và The Legend of Zelda, Miyamoto được coi là một trong những nhà thiết kế trò chơi có ảnh hưởng nhất trong lịch sử. Những thiết kế sáng tạo và những nhân vật đáng nhớ của ông đã định hình bối cảnh trò chơi điện tử trong nhiều thập kỷ.
Hideo Kojima
Hideo Kojima
Kojima nổi tiếng với vai trò là người sáng tạo và đạo diễn của sê-ri Metal Gear, nổi tiếng với cốt truyện phức tạp và cơ chế chơi trò chơi. Cách tiếp cận độc đáo của anh ấy để kể chuyện và sự chú ý đến từng chi tiết đã mang lại cho anh ấy một lượng người theo dõi tận tình.
Sid Meier
Sid Meier. Ảnh: Boilingsteam
Meier được công nhận vì những đóng góp của ông cho thể loại game chiến thuật. Công việc của anh ấy bao gồm các tựa game huyền thoại như Civilization và Railroad Tycoon, những tựa game đã thu hút người chơi bằng lối chơi nhập vai và chiều sâu chiến lược.
Will Wright
Will Wright
Wright được biết đến nhiều nhất với tư cách là nhà thiết kế đằng sau các trò chơi mô phỏng như SimCity và The Sims. Cách tiếp cận sáng tạo của anh ấy đối với lối chơi và khả năng tạo ra thế giới ảo nhập vai đã cách mạng hóa thể loại mô phỏng.
Hidetaka Miyazaki
Hidetaka Miyazaki. Ảnh: IGN
Miyazaki là chủ mưu đằng sau loạt game nhập vai hành động đầy thử thách và không khí, Dark Souls. Các thiết kế của anh ấy nhấn mạnh vào thiết kế cấp độ phức tạp, chiến đấu chiến lược và truyền thuyết sâu sắc, thu hút được sự hoan nghênh của giới phê bình và một lượng người hâm mộ tận tâm.
Amy Hennig
Amy Hennig. Ảnh: IGN
Hennig đã đóng một vai trò quan trọng trong việc phát triển các trò chơi theo hướng kể chuyện, đặc biệt là giám đốc sáng tạo và nhà văn cho loạt phim Uncharted. Chuyên môn của cô ấy trong việc kể chuyện và phát triển nhân vật đã nâng cao trải nghiệm điện ảnh trong các trò chơi điện tử.
Tim Schafer
Tim Schafer. Ảnh: Thebingeful
Schafer nổi tiếng với những game phiêu lưu sáng tạo và hài hước, trong đó có những game kinh điển như Grim Fandango và Psychonauts. Thế giới giàu trí tưởng tượng và cách viết hóm hỉnh của anh ấy đã thu hút được một lượng người hâm mộ trung thành và sự hoan nghênh của giới phê bình.
Lưu ý rằng danh sách này không đầy đủ và có rất nhiều nhà thiết kế trò chơi tài năng khác đã có những đóng góp đáng kể cho ngành. Lĩnh vực này không ngừng phát triển và những tài năng mới tiếp tục xuất hiện, vượt qua ranh giới của thiết kế trò chơi.
Đang có nhu cầu ngày càng tăng đối với các 3D Designer trong nhiều ngành công nghiệp. Theo Cục Thống kê Lao động Mỹ, việc làm của các nghệ sĩ đa phương tiện và họa sĩ hoạt hình, bao gồm cả các 3D Designer, dự kiến sẽ tăng 4% từ năm 2019 đến năm 2029, nhanh bằng mức trung bình của tất cả các ngành nghề.
Mức lương trung bình hàng năm cho nghệ sĩ đa phương tiện và nhà làm phim hoạt hình là 77.700 USD vào tháng 5 năm 2020 tại Mỹ, cao hơn mức lương trung bình hàng năm cho tất cả các ngành nghề. Tuy nhiên, mức lương có thể rất khác nhau dựa trên kinh nghiệm, ngành và vị trí địa lý.
Xét về các ngành sử dụng 3D Designer, các nhà tuyển dụng lớn nhất là ngành công nghiệp điện ảnh và video, tiếp theo là nhà xuất bản phần mềm, quảng cáo và quan hệ công chúng, kiến trúc, kỹ thuật và các dịch vụ liên quan. Tuy nhiên, 3D Designer cũng có thể làm việc trong các lĩnh vực như thiết kế sản phẩm, thiết kế trò chơi điện tử và thực tế ảo.
Ở bài viết này, chúng ta hãy cùng nhau tìm hiểu về nghề 3D Designer nhé
3D Designer là ai?
3D Design là ai? Ảnh: all3dp
3D Designer là một chuyên gia chuyên tạo các mô hình ba chiều, hoạt ảnh và đồ họa bằng phần mềm máy tính. Những nhà thiết kế này làm việc trong nhiều lĩnh vực, bao gồm kiến trúc, thiết kế sản phẩm, phim, trò chơi điện tử và quảng cáo.
Họ sử dụng phần mềm chuyên dụng để thiết kế và tạo mô hình 3D, có thể được sử dụng cho mô phỏng ảo (virtual simulation), nguyên mẫu sản phẩm (prototype) hoặc hiệu ứng hình ảnh trong phim và trò chơi điện tử.
Các 3D Designer thường làm việc theo nhóm, cộng tác với các chuyên gia khác như nghệ sĩ, kỹ sư và lập trình viên. Họ cũng có thể làm việc độc lập với tư cách là freelancer hoặc chuyên gia tư vấn.
Một 3D Designer thành công phải có kỹ năng kỹ thuật vững chắc về phần mềm máy tính và con mắt sáng tạo trong thiết kế.
Họ cũng phải có khả năng giao tiếp hiệu quả với khách hàng và các thành viên khác trong nhóm, đồng thời có thể làm việc hiệu quả để đáp ứng thời hạn chặt chẽ.
Lý do cần đến 3D Designer
Tại sao cần 3D Design? Ảnh: The Art Institutes
1. Trực quan hóa ý tưởng
3D Designer có thể lấy một khái niệm hoặc ý tưởng và biến nó thành một mô hình ba chiều thực tế để có thể dễ dàng hình dung.
Điều này có thể đặc biệt hữu ích trong các lĩnh vực như kiến trúc và thiết kế sản phẩm, trong đó điều quan trọng là phải xem sản phẩm hoặc cấu trúc cuối cùng trông như thế nào trước khi nó được xây dựng.
2. Tạo nguyên mẫu
Các 3D Designer có thể tạo các nguyên mẫu chính xác của sản phẩm hoặc cấu trúc, cho phép thử nghiệm và tinh chỉnh trước khi bắt đầu sản xuất thực tế. Điều này có thể tiết kiệm thời gian và tiền bạc về lâu dài, vì nó có thể sớm xác định các vấn đề hoặc sai sót tiềm ẩn trong quy trình.
3. Tiếp thị và quảng cáo
Các 3D Designer có thể tạo đồ họa và hình ảnh động bắt mắt và chân thực để sử dụng trong các tài liệu quảng cáo và tiếp thị. Điều này có thể giúp thu hút sự chú ý của khách hàng tiềm năng và giới thiệu sản phẩm hoặc dịch vụ theo cách độc đáo và hấp dẫn.
4. Sản xuất phim và trò chơi điện tử
Các 3D Designer thường được tuyển dụng trong quá trình sản xuất phim và trò chơi điện tử, tạo ra các nhân vật, môi trường và hiệu ứng đặc biệt chân thực. Điều này có thể giúp tạo ra trải nghiệm sống động và hấp dẫn cho khán giả.
Nhìn chung, các 3D Designer rất cần thiết để đưa ý tưởng và khái niệm vào cuộc sống theo cách trực quan và thực tế, đồng thời có thể là tài sản quý giá trong nhiều ngành và ứng dụng.
Mô tả công việc của 3D Designer
JD của 3D Designer. Ảnh: Modelry
Mô tả công việc của 3D Designer có thể khác nhau tùy thuộc vào ngành và công ty cụ thể mà họ làm việc, nhưng một số trách nhiệm chung có thể bao gồm:
Tạo mô hình 3D: Trách nhiệm chính của 3D Designer là sử dụng phần mềm chuyên dụng để tạo mô hình ba chiều của sản phẩm, cấu trúc, nhân vật hoặc môi trường.
Cộng tác với các thành viên trong nhóm: Các 3D Designer thường làm việc như một phần của nhóm lớn hơn, cộng tác với các nhà thiết kế, nghệ sĩ, kỹ sư và lập trình viên khác để đảm bảo rằng sản phẩm cuối cùng đáp ứng các yêu cầu của dự án.
Tuân thủ các mốc thời gian của dự án: Các 3D Designer phải có khả năng quản lý thời gian của họ một cách hiệu quả và đáp ứng thời hạn của dự án.
Giao tiếp với khách hàng: Trong một số trường hợp, 3D Designer có thể cần giao tiếp với khách hàng hoặc các bên liên quan để hiểu yêu cầu của họ, cung cấp thông tin cập nhật về tiến độ và thực hiện các sửa đổi nếu cần.
Luôn cập nhật các xu hướng của ngành: Phần mềm và kỹ thuật thiết kế 3D không ngừng phát triển, vì vậy điều quan trọng đối với các 3D Designer là phải luôn cập nhật các xu hướng và tiến bộ mới nhất của ngành.
Kiểm soát chất lượng: 3D Designer có thể chịu trách nhiệm đảm bảo sản phẩm cuối cùng đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng, kiểm tra lỗi và điều chỉnh khi cần.
Giải quyết vấn đề: 3D Designer phải có khả năng suy nghĩ sáng tạo và tìm giải pháp cho các vấn đề hoặc thách thức thiết kế có thể phát sinh trong dự án.
Nhìn chung, một 3D Designer phải có sự kết hợp chặt chẽ giữa các kỹ năng kỹ thuật, khả năng sáng tạo và kỹ năng giao tiếp để thành công trong vai trò của họ.
Bộ công cụ của một 3D Designer
Công cụ của 3D Designer. Ảnh: Concept Art Empire
Các 3D Designer sử dụng nhiều công cụ phần mềm để tạo ra các thiết kế của họ. Các công cụ cụ thể mà họ sử dụng có thể phụ thuộc vào ngành của họ, loại dự án họ đang thực hiện và sở thích cá nhân. Một số công cụ thường được sử dụng bởi các 3D Designer bao gồm:
Phần mềm thiết kế hỗ trợ máy tính (CAD): Phần mềm CAD được sử dụng để tạo ra các bản vẽ kỹ thuật và mô hình sản phẩm hoặc cấu trúc chính xác.
Phần mềm tạo mô hình 3D: Phần mềm tạo mô hình 3D được sử dụng để tạo mô hình ba chiều của sản phẩm, nhân vật hoặc môi trường. Các ví dụ bao gồm Máy xay sinh tố, Maya, 3DS Max, SketchUp và SolidWorks.
Phần mềm kết xuất: Phần mềm kết xuất được sử dụng để tạo hình ảnh chân thực hoặc hoạt ảnh của mô hình 3D. Ví dụ bao gồm V-Ray, Arnold và KeyShot.
Phần mềm hoạt hình: Phần mềm hoạt hình dùng để tạo chuyển động, chuyển động cho nhân vật hoặc đối tượng trong thiết kế 3D. Ví dụ bao gồm Adobe After Effects, Cinema 4D và Autodesk MotionBuilder.
Phần mềm thực tế ảo (VR): Phần mềm VR được sử dụng để tạo môi trường và trải nghiệm ảo. Các ví dụ bao gồm Unity, Unreal Engine và Oculus Medium.
Nhìn chung, các 3D Designer phải thành thạo nhiều công cụ phần mềm để tạo và thao tác hiệu quả các mô hình 3D và hoạt ảnh.
Hành trình sự nghiệp của 3D Designer
Hành trình sự nghiệp của 3D Designer
Con đường sự nghiệp của một 3D Designer có thể khác nhau tùy thuộc vào sở thích, kỹ năng và kinh nghiệm của từng cá nhân, nhưng một số bước phổ biến có thể bao gồm:
Giáo dục và đào tạo: Nhiều 3D Designer có bằng cấp hoặc chứng chỉ trong lĩnh vực liên quan như đồ họa máy tính, hoạt hình hoặc thiết kế công nghiệp. Tuy nhiên, một số nhà thiết kế cũng có thể tự học thông qua các hướng dẫn và hội thảo trực tuyến.
Các vị trí cấp đầu vào: Sau khi hoàn thành chương trình giáo dục hoặc đào tạo, các 3D Designer có thể bắt đầu ở các vị trí cấp đầu vào như người tạo mô hình 3D, họa sĩ kết cấu hoặc họa sĩ hoạt hình. Những vị trí này có thể cung cấp kinh nghiệm thực hành có giá trị và cho phép nhà thiết kế xây dựng danh mục đầu tư của họ.
Chuyên môn hóa: Khi có kinh nghiệm, các 3D Designer có thể chọn chuyên môn hóa trong một lĩnh vực cụ thể như diễn họa kiến trúc, thiết kế sản phẩm, hoạt hình nhân vật hoặc thực tế ảo. Điều này có thể cho phép họ phát triển các kỹ năng của mình và trở thành một chuyên gia trong lĩnh vực họ đã chọn.
Các vị trí cấp cao: Với kinh nghiệm và danh mục đầu tư mạnh mẽ, các 3D Designer có thể chuyển sang các vị trí cấp cao hơn như nghệ sĩ chính, giám đốc nghệ thuật hoặc giám đốc sáng tạo. Những vị trí này có thể liên quan đến việc quản lý một nhóm các nhà thiết kế hoặc giám sát hướng sáng tạo của một dự án.
Làm nghề tự do hoặc khởi nghiệp: Một số 3D Designer có thể chọn làm việc với tư cách là người làm việc tự do hoặc thành lập xưởng thiết kế của riêng họ. Điều này có thể mang lại sự linh hoạt và khả năng kiểm soát tốt hơn đối với công việc của họ, nhưng cũng có thể yêu cầu các kỹ năng kinh doanh bổ sung như tiếp thị và quản lý dự án.
3D Designer trong lĩnh vực Game
3D Designer ngành game
Các nhà thiết kế 3D đóng một vai trò quan trọng trong ngành công nghiệp trò chơi, vì họ chịu trách nhiệm tạo ra các tài sản trực quan tạo nên thế giới trò chơi. Dưới đây là một số nhiệm vụ cụ thể mà các nhà thiết kế 3D trong ngành công nghiệp trò chơi có thể chịu trách nhiệm:
Thiết kế nhân vật: Nhà thiết kế 3D có thể tạo các mô hình nhân vật chi tiết cho trò chơi, bao gồm quần áo, phụ kiện và hoạt ảnh của họ.
Thiết kế môi trường: Các nhà thiết kế 3D có thể tạo cảnh quan, tòa nhà và các đối tượng khác tạo nên môi trường trò chơi, đảm bảo rằng chúng vừa hấp dẫn về mặt hình ảnh vừa có chức năng.
Thiết kế chống đỡ: Các nhà thiết kế 3D có thể tạo ra các đồ vật như vũ khí, phương tiện hoặc đồ nội thất có thể được sử dụng trong trò chơi.
Kết cấu: Các nhà thiết kế 3D có thể thêm kết cấu và các chi tiết khác vào mô hình của họ để tạo ra một môi trường trò chơi chân thực và hấp dẫn hơn.
Hoạt hình: Các nhà thiết kế 3D cũng có thể chịu trách nhiệm tạo hoạt ảnh cho các nhân vật và đối tượng trong trò chơi, đảm bảo rằng các chuyển động trông tự nhiên và mượt mà.
Tối ưu hóa: Các nhà thiết kế 3D có thể làm việc để tối ưu hóa các mô hình và nội dung của họ để đảm bảo rằng chúng chạy trơn tru trong công cụ trò chơi và không gây ra các vấn đề về hiệu suất.
Nhìn chung, các nhà thiết kế 3D là một phần quan trọng trong quá trình phát triển trò chơi và kỹ năng cũng như sự sáng tạo của họ giúp đưa thế giới trò chơi vào cuộc sống.
Những lý do để trở thành một Freelance vs. Full-time 3D Designer
Có một số lý do khiến ai đó có thể chọn trở thành 3D Designer tự do thay vì 3D Designer toàn thời gian:
Tính linh hoạt: Các 3D Designer tự do có nhiều quyền kiểm soát hơn đối với lịch trình và khối lượng công việc của họ. Họ có thể chọn dự án nào sẽ đảm nhận và thời điểm làm việc, điều này có thể lý tưởng cho những người muốn cân bằng giữa công việc và cuộc sống tốt hơn hoặc có các cam kết khác.
Dự án đa dạng: Các 3D Designer tự do có thể có cơ hội làm việc trên nhiều dự án hơn so với các nhà thiết kế toàn thời gian, vì họ có thể đảm nhận công việc từ nhiều khách hàng trong các ngành khác nhau.
Tiềm năng thu nhập cao hơn: Các 3D Designer tự do có thể có khả năng kiếm được nhiều tiền hơn các nhà thiết kế toàn thời gian, vì họ có thể đặt mức giá của riêng mình và thương lượng các khoản phí của họ với khách hàng.
Tính độc lập: Các 3D Designer tự do có nhiều quyền độc lập và quyền kiểm soát hơn đối với công việc của họ, vì họ không bị ràng buộc bởi các quy tắc và quy định của công ty hoặc người sử dụng lao động.
Mặt khác, cũng có những lợi ích khi trở thành 3D Designer toàn thời gian, bao gồm:
Công việc ổn định: Các 3D Designer toàn thời gian có mức lương ổn định và có thể được hưởng các phúc lợi như bảo hiểm y tế, kế hoạch nghỉ hưu và thời gian nghỉ có lương.
Phát triển nghề nghiệp: Các 3D Designer toàn thời gian có thể có nhiều cơ hội hơn để phát triển nghề nghiệp và thăng tiến trong công ty, chẳng hạn như thăng tiến lên các vị trí cấp cao.
Cộng tác: Các 3D Designer toàn thời gian có thể có cơ hội cộng tác với các nhà thiết kế khác và làm việc trong các dự án lớn hơn đòi hỏi nỗ lực của cả nhóm.
Cuối cùng, quyết định trở thành 3D Designer tự do hay toàn thời gian phụ thuộc vào sở thích, mục tiêu và hoàn cảnh của từng cá nhân.
Event cực kỳ hữu ích dành cho 3D Designer
Design Series, một trong những chuỗi sự kiện online được yêu thích bởi cộng đồng Designer/Artist do GAMBA tổ chức, sẽ trở lại vào ngày 20.05.2023 với số thứ 2 và có sự góp mặt của 2 speaker là những đàn anh giàu kinh nghiệm trong lĩnh vực 3D.
Chủ đề của buổi này sẽ nhấn mạnh vào định hướng công việc dành cho 3D Designer, dĩ nhiên giá trị của bạn học sẽ vẫn áp dụng tốt cho các nghề khác như 2D.
Việc ra mắt ChatGPT của OpenAI đã mở toang chiếc hộp Pandora các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Giờ đây, hàng xóm không chỉ làm phiền bạn bằng những cuộc nói chuyện nhỏ về trí tuệ nhân tạo, mà các sếp của bạn giờ đây cũng đang chú ý đến việc sử dụng Generative AI để cải thiện trải nghiệm của khách hàng và hiệu quả vận hành.
Mặc dù Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM, Large Language Model) đã và đang tạo ra những bước đột phá đáng kể với tốc độ ấn tượng, nhưng không phải lúc nào chúng cũng có thể được tùy chỉnh cho các lĩnh vực cụ thể. Tinh chỉnh, bao gồm việc điều chỉnh mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước (pre-trained language model) cho một nhiệm vụ hoặc lĩnh vực cụ thể, là rất quan trọng đối với các ứng dụng NLP.
LLM không hoạt động kiểu mì ăn liền
Hầu hết các doanh nghiệp đều yêu cầu các mô hình có độ chính xác cao trước khi họ có đủ tin tưởng để đưa vào sản xuất và các mô hình ‘mì ăn liền’, nói đơn giản, là không đủ khả năng mang lại kết quả phù hợp.
Các mô hình mì ăn liền cần có nhiều khả năng mang lại kết quả phù hợp hơn.
Để đảm bảo rằng các mô hình này đáng tin cậy, cần phải tinh chỉnh và tối ưu hóa chúng để cải thiện mức độ chính xác. Các nghiên cứu điển hình đã chứng minh rằng hiệu suất của một mô hình có thể được cải thiện đáng kể bằng cách tinh chỉnh nó, khiến cho việc thực hiện như vậy mang lại nhiều lợi ích.
Các trường hợp sử dụng phức tạp đòi hỏi việc phát triển đáng kể
Ngoài ra, việc cải thiện độ chính xác có thể đảm bảo rằng mô hình phù hợp với nhiều trường hợp sử dụng khác nhau và có thể được tin cậy để mang lại kết quả khả quan. Điều quan trọng cần lưu ý là việc tinh chỉnh như vậy không phải là không có chi phí – thời gian và công sức phải được đầu tư để đảm bảo độ chính xác của mô hình. Tuy nhiên, với những phần thưởng tiềm năng, việc đầu tư để gặt hái những lợi ích lâu dài chắc chắn là đáng giá.
Đầu tư vào quy trình này ngay từ đầu đảm bảo rằng các doanh nghiệp không lãng phí tài nguyên cho các mô hình không hoạt động như mong đợi, dẫn đến ROI cao hơn: Vậy, làm thế nào bạn có thể chuẩn bị cho mình thành công và bắt đầu thu được giá trị từ Generative AI? Đây là một cẩm nang 10 bước đơn giản mà bạn có thể bắt tay vào làm ngay.
Khai thác giá trị của Generative AI
10 Bước khai thác giá trị từ Generative AI
Bước 1: Lựa chọn mô hình nền tảng
Các mô hình nền tảng là các LLM được đào tạo trước trên một lượng lớn dữ liệu có thể được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ phía sau (downstream task). Nhiệm vụ đầu tiên của bạn là chọn một mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước (pre-trained) hiện có làm nền tảng cho dự án của bạn.
Mặc dù các mô hình phổ biến như GPT-3 của OpenAI hoặc BERT của Google đóng vai trò là điểm khởi đầu tốt, nhưng bạn có thể cần dành thời gian nghiên cứu và thử nghiệm nhiều giải pháp thay thế khác nhau để tìm ra mô hình phù hợp nhất cho ứng dụng cụ thể của mình.
Khi bạn đã quyết định chọn đúng mô hình, team của bạn có thể bắt đầu tùy chỉnh mô hình đó theo nhu cầu cụ thể của họ.
Bước 2: Định nghĩa các tác vụ phía sau
Các mô hình ngôn ngữ dài (LLM) là một loại trí tuệ nhân tạo (AI) có thể được sử dụng cho nhiều tác vụ khác nhau, chẳng hạn như tạo mô tả sản phẩm, tạo nội dung tiếp thị, trả lời các truy vấn của khách hàng,…
Có nhiều ứng dụng tận dụng LLM, từ chatbot đến trợ lý viết để chỉnh sửa hoặc tóm tắt, trợ lý lập trình để viết và gỡ lỗi mã, đến tìm kiếm các mối đe dọa bảo mật.
Khi bạn tiếp tục xác định các nhiệm vụ phía sau cho LLM của mình, điều quan trọng là phải xác định trước các kết quả chính và chỉ số hiệu suất để có một tầm nhìn rõ ràng khi đến lúc bắt đầu thử nghiệm và tinh chỉnh mô hình. Điều này sẽ giúp đảm bảo kết quả tốt nhất có thể khi sử dụng LLM.
Bước 3: Chuẩn bị dữ liệu
Chuẩn bị dữ liệu là một bước thiết yếu trong việc phát triển bất kỳ mô hình học máy nào và các mô hình dành riêng cho ngôn ngữ (LLM) cũng không ngoại lệ.
Để tạo tập dữ liệu phản ánh chính xác các nhiệm vụ mà LLM sẽ được sử dụng, dữ liệu phải được thu thập từ các nguồn có liên quan, được xử lý trước để loại bỏ nhiễu, được gắn nhãn để tạo các bộ huấn luyện và kiểm tra, đồng thời được lưu ở định dạng mà mô hình có thể xử lý.
Bước 4: Chiến lược tinh chỉnh
Cuối cùng, việc chọn một chiến lược tinh chỉnh phù hợp khi đào tạo LLM của bạn là rất quan trọng.
Tùy thuộc vào kích thước của tập dữ liệu, hãy bắt đầu với một mô hình được đào tạo trước và sau đó chỉ sửa đổi một vài lớp cuối cùng. Ngoài ra, bạn có thể sử dụng một kỹ thuật như học chuyển giao (transfer learning) trên các bộ dữ liệu nhỏ hơn.
Bất kể cách tiếp cận của bạn là gì, điều quan trọng là phải xem xét tốc độ và độ chính xác của mô hình khi quyết định chiến lược tinh chỉnh.
Bước 5: Định cấu hình mô hình
Khi bạn đã tạo tập dữ liệu của mình và xác định chiến lược tinh chỉnh phù hợp, bạn có thể bắt đầu tự thiết lập mô hình.
Điều này liên quan đến việc cấu hình kiến trúc mô hình (nghĩa là loại lớp nào và số lượng nút trong mỗi lớp), siêu tham số (chẳng hạn như tốc độ học và kích thước lô), loại trình tối ưu hóa (optimizer type) và các cài đặt khác.
Tùy thuộc vào nhiệm vụ, các thành phần bổ sung cũng có thể cần được tích hợp vào mô hình, chẳng hạn như cơ chế chú ý hoặc mạng bộ nhớ.
Bước 6: Tinh chỉnh mô hình
Sau khi mô hình được thiết lập, đã đến lúc bắt đầu đào tạo nó. Trong quá trình này, bạn nên theo dõi hiệu suất của nó trên tập dữ liệu thử nghiệm của mình và khả năng khái quát hóa của nó bằng cách đánh giá hiệu suất của nó trên các tập dữ liệu hoặc tác vụ khác.
Điều này sẽ giúp bạn xác định và giải quyết mọi vấn đề với mô hình trước khi triển khai vào sản xuất. Nếu cần, bạn cũng có thể cần điều chỉnh siêu tham số hoặc kiến trúc mô hình để tối ưu hóa chức năng của nó.
Bước 7: Đánh giá
Bước cuối cùng trong quy trình là đánh giá mức độ hiệu quả của mô hình đối với nhiệm vụ dự định của nó.
Điều này có thể liên quan đến việc kiểm tra thủ công đầu ra từ mô hình, chẳng hạn như mô tả bằng văn bản hoặc đoạn mã hoặc các số liệu phức tạp hơn tùy thuộc vào nhiệm vụ cụ thể.
Ngoài ra, hãy so sánh hiệu suất của mô hình của bạn với hiệu suất của các LLM khác cho cùng một nhiệm vụ để đảm bảo rằng mô hình của bạn hoạt động ở mức chấp nhận được. Khi bạn chắc chắn rằng mô hình đã sẵn sàng để triển khai, bạn có thể triển khai nó vào sản xuất.
Bước 8: Lặp lại và cải thiện
Đảm bảo theo dõi hiệu suất của mô hình và điều chỉnh lặp đi lặp lại cho đến khi bạn đạt được mức độ chính xác có thể chấp nhận được.
Ngoài ra, hãy siêng năng theo dõi các vấn đề có thể phát sinh khi sử dụng LLM của bạn trong sản xuất để có thể giải quyết chúng một cách nhanh chóng.
Cuối cùng, hãy sẵn sàng kết hợp các kỹ thuật hoặc công nghệ mới vào mô hình của bạn khi chúng có sẵn; điều này sẽ giúp giữ cho mô hình của bạn luôn cập nhật và có thể xử lý các tác vụ ngày càng phức tạp.
Bước 9: Kiểm tra mô hình
Khi mô hình đã được đào tạo và tối ưu hóa, việc đánh giá hiệu suất của mô hình trên dữ liệu không nhìn thấy là rất quan trọng. Để thực hiện điều này, phải tạo một bộ kiểm tra đã tổ chức có chứa dữ liệu đại diện cho các nhiệm vụ mà mô hình sẽ được sử dụng.
Bộ kiểm tra này không được nhìn thấy hoặc sử dụng dưới bất kỳ hình thức nào trong quá trình đào tạo để đảm bảo kết quả chính xác.
Khi mô hình được đánh giá trên bộ thử nghiệm, hiệu suất của mô hình có thể được so sánh với dữ liệu xác thực để xác định cách thức hoạt động của mô hình khi được triển khai trong sản xuất.
Thử nghiệm mô hình trên các tác vụ và tập dữ liệu khác cũng có thể giúp đánh giá khả năng khái quát hóa của mô hình và đảm bảo rằng mô hình hoạt động như dự kiến trong quá trình sản xuất.
Bước 10: Triển khai mô hình
Bước cuối cùng trong quá trình tạo LLM là triển khai nó vào sản xuất. Điều này liên quan đến việc lưu trữ mô hình trên một máy chủ phù hợp và tạo giao diện để tương tác với nó.
Tùy thuộc vào ứng dụng, giao diện này có thể đơn giản như cung cấp đầu vào văn bản hoặc hình ảnh để nhận đầu ra từ mô hình hoặc phức tạp hơn như cho phép người dùng tương tác trực tiếp với mô hình.
Ngoài ra, có thể cần thực hiện các biện pháp để bảo vệ mô hình khỏi việc sử dụng có hại hoặc truy cập trái phép.
Sau khi mô hình được triển khai và hoạt động như dự định, giờ đây nó có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực.
Các bước này phác thảo quy trình cơ bản để tạo LLM; tuy nhiên, tùy vào nhiệm vụ và LLM cụ thể được xây dựng, có thể có sự khác biệt đáng kể trong cách thực hiện từng bước. Tuy nhiên, bằng cách làm theo các bước này, bạn sẽ tiếp tục tạo ra một LLM mạnh mẽ và hiệu quả cho bất kỳ nhiệm vụ nào bạn có trong đầu.
Bạn đang theo đuổi sự nghiệp 3D Design (hoặc sắp sửa theo đuổi) mà không biết nên theo “nghiệp” freelance hay đi làm công sở?
GIANTY và Gamba đợt này sẽ song kiếm hợp bích cùng Đại học FPT Đà Nẵng, đem đến cho các bạn buổi chia sẻ hứa hẹn chất lượng từ hai 3D Artist: Anh Hưng Trần – founder tại Chicken War Studio và anh Minh Phạm founder tại TBox 3D.
Với kinh nghiệm và kiến thức chuyên môn của mình, 2 speaker của chúng ta sẽ đem đến cho các bạn những chia sẻ thật bổ ích. Đừng bỏ lỡ nhé!
We are thrilled to invite you to a thought-provoking event featuring Mr. Kim Pham, a prominent figure in the tech industry.
With the rapid advancement of technology and the rise of AI, many are left wondering about the future of their jobs, particularly in the field of software development.
As a leader in the industry, Mr. Pham will delve into this topic and share his insights on the potential impact of generative AI on the Vietnamese tech industry.
As the CEO and Founder of Cohost AI, Mr. Kim Pham has been at the forefront of innovative technology solutions. His impressive background includes working at Google and being the 100th engineer at Airbnb, where he accumulated over 12 years of experience in Silicon Valley.
With a wealth of experience and expertise, Mr. Kim Pham has an unparalleled understanding of the tech industry and is well-positioned to offer valuable insights into the future of AI.
This event is a must-attend for anyone interested in the future of AI and the tech industry.
You will have the opportunity to gain valuable insights from a leading industry expert, network with like-minded individuals, and participate in a lively and engaging discussion.
Don’t miss out on this exciting opportunity to gain a competitive edge in the ever-evolving tech industry!
Chỉ cần “lỡ tay” google về việc học Data/AI, 10 phút sau Facebook của bạn sẽ dày đặc quảng cáo các khoá học với những câu từ hoa mỹ nhất: Ngành hot nhất, tốp thu nhập cao nhất, cơ hội việc làm rất nhiều, lương nghìn đô, nghề trending,…. Nghe mà sướng trợn mắt 🤣
Nhưng bạn nào trái ngành học Data Analytics ra đi xin việc sẽ biết cái khổ khi tìm đỏ mắt không ai tuyển, có offer thì lương chưa được 10 triệu. Lúc đó bạn sẽ trở về mặt đất ngay lập tức.
Data Analytics là một ngành thú vị, nhưng hiện nay, người mới học rất khó xin việc làm và nó không có màu hồng như các trung tâm hay kể. Vì mọi người đổ xô đi học data nên vài nơi bất chấp sự thật về thị trường việc làm để bán khoá học. Họ dùng các bài báo ở Mỹ, phương tây, lấy mức lương và các số liệu thống kê ở chỗ khác về đánh lận người học.
Mình cũng là một người tự học chuyển ngành sang Data, nên muốn chia sẻ một chút với các bạn đang muốn dấn thân. Hy vọng cung cấp một góc nhìn khác để các bạn cân nhắc chính xác hơn.
Lưu ý:
Công ty của mình đang làm là công ty của Mỹ, có chi nhánh ở Việt Nam, và mình cũng từng đi nộp loanh quanh khu vực ĐNA nên mình sẽ nói ở thị trường Mỹ và Việt Nam thôi.
Bài viết này không có ý khuyên bạn đừng học Data Analytics, mình chỉ muốn cảnh bảo một tương lai không phải màu hồng như các trung tâm hay vẽ ra thôi
Nếu bạn thấy bạn thực sự muốn làm và đam mềm ngành này => CHIẾN
Data Analyst là con đường nhẹ nhàng nhất để vào ngành Data ?
Khi các bạn chuyển ngành, luôn có những yêu cầu về chuyên môn và kỹ thuật, gọi chung là entry barrier (rào cản vào nghề).
Trong khi các vị trí Data Engineer, Data Scientist có những rào cản rất lớn về kỹ thuật và học thuật, thì Data Analyst lại dễ bước chân vào hơn, vì nó là sự giao thoa giữa công nghệ và một chuyên ngành nào đó (tài chính, retail, marketing, operation, SCM, ….)
Một vị trí Data Analyst cần các yếu tố cơ bản:
Kỹ năng phân tích dữ liệu (bao gồm tư duy và kỹ năng công nghệ)
Chuyên môn ở mảng mà bạn đang phân tích
Kỹ năng giao tiếp
Việc chuyển qua làm Data Analyst dễ vì 2 trong số 3 yếu tố đó không thuộc ngành kỹ thuật mà thuộc về chuyên môn khác. Chính bản thân mình cũng chọn con đường này vì nó nhẹ nhàng, đỡ sốc hơn.
Nhưng đừng hiểu nhầm. Data Analyst có entry barrier thấp hơn các vị trí khác, không có nghĩa là nó dễ hơn các vị trí đó.
Vì sao Data Analyst dễ thất nghiệp?
1/ Việc đã ít, lại còn bị cạnh tranh
Vì tính chất giao thoa giữa chuyên môn và kỹ thuật, bạn sẽ không thể có việc nếu không rành chuyên môn mà công ty đang cần phân tích. Và bạn sẽ phải cạnh tranh với những người có chuyên môn mạnh.
Một xu hướng bây giờ là các công ty đang tìm cách phân phối chức năng Analytics về từng phòng ban cụ thể.
Phòng data (hoặc IT) vẫn sẽ có Data Analyst nhưng chỉ cần số lượng rất ít, chuyên setup data model, chuyên phân tích các vấn đề về bản chất của data thu thập được, sau đó các phòng ban khác sẽ tuyển người biết làm chuyên môn để query vào dạng ad-hoc. Ví dụ:
Phòng marketing sẽ tuyển thêm Marketing Analyst, vừa biết marketing, vừa mạnh các kỹ năng về data.
Phòng tài chính sẽ tuyển Financial Analyst ,….
Hoặc cũng có các công ty lập nên các Analytics Department, sau đó tuyển Marketing Analyst, Financial Analyst, cho vào chung một bộ phận, và giảm bớt tuyển Data Analyst thuần tuý.
Công ty mình cũng nhận nhiều project thiết kế và tạo Data Model để các phòng ban khác query vào rồi kéo thả trong PowerBI. Có nhiều doanh nghiệp họ outsourcing luôn phần Data Analytics ra ngoài như vậy, đôi khi sẽ rẻ vừa hiệu quả hơn là xây dựng đội ngũ nội bộ.
Với xu hướng này, việc làm Data Analyst thuần kỹ thuật sẽ ngày càng ít đi.
Bạn – những người mới – sẽ chịu sự cạnh tranh khốc liệt từ các senior ở các ngành khác nhảy qua. Họ chỉ cần bổ sung thêm skill về Data, kết hợp các yếu tố có sẵn như chuyên môn tốt, leadership, communication skills,…
Họ không có cái mác Intern hay Fresher.Cạnh tranh với nhóm này thì hụt hơi!
2/ Cơ hội việc làm nhiều nhưng không dành cho Data Analyst và cũng ít tuyển fresher/intern
Các bạn có thể đọc thấy ngành Data đang rất HOT và nhiều cơ hội việc làm. Nhưng có thứ những quảng cáo khoá học không bao giờ nói với bạn. …
Nhiều ở mảng nào? Ngành data có rất nhiều vị trí: Data Analyst, Data Engineer, Data Scientist, Data Analytics Engineer, Database Administrator, AI Engineer…
Nhiều ở đâu? Ở Mỹ hay ở Việt Nam? Hay ở Châu Âu
Nhiều lúc nào? Cách đây 5 năm? 10 năm? Hay khi nào?
Hiện tại ở Việt Nam, thị trường việc làm ngành data cũng khá sôi động. Nhưng trong khi thị trường Mỹ luôn có chỗ cho intern, chương trình hợp tác để nuôi dưỡng tài năng, thị trường Việt Nam lại chỉ muốn tuyển người làm được việc ngay.
Vì thế thị trường việc làm Data ở Việt Nam bị lệch hẳn sang hướng từ Associate level trở lên. Hiếm khi nào tuyển fresher, intern, vì không nhiều doanh nghiệp có đủ nguồn lực tài chính, thời gian để training và chờ nhóm này phát triển.
Đó là về level, còn về vị trí, trong 3 vị trí chính Data Analyst / Data Engineer / Data Scientist thì thực tế tuyển dụng Data Analyst là hiếm nhất.
Doanh nghiệp chủ yếu tuyển Data Engineer (DE) vì nhóm này có thể tạo tác động trực tiếp lên hệ thống một cách tức thì. Chỉ cần có một bạn DE setup và migrate được hệ thống data cũ chậm chạp của công ty lên Cloud hoặc số hoá nó thành các hệ thống On-premise là thấy công ty khác hẳn liền. (Lưu ý là Data Engineer cũng hiếm khi tuyển fresher và intern nhé). Cái nào có tác dụng liền thì tất nhiên sẽ được ưu tiên.
Data Scientist thì mình chỉ thấy tuyển từ Middle hoặc từ 1 năm kinh nghiệm trở lên, và cũng là làm cho các dự án nước ngoài chứ không phải Việt Nam.
Các công ty về AI tại Việt Nam thì toàn tuyển người top thôi, hoặc bạn phải theo các chương trình residency (ươm mầm tài năng) từ rất lâu trước chứ không phải cứ học vài khoá học là xong. Mà AI đang cao trào nên các vị trí cho Data Scientist mở cũng nhiều lắm.
3/ Kinh tế suy thoái
Kinh tế suy thoái khiến cho các công ty cắt giảm ngân sách của team data lại vì không phải team nào cũng đem lại hiệu quả ngay. Vì thế họ sẽ có xu hướng tuyển người biết nhiều thứ.
Data Analyst mà biết thêm chút Machine learning thì càng hiệu quả để làm việc với Data Scientist. Data Analyst mà thêm kiến thức Data Engineer thì chúng ta sẽ có role Data Analytics Engineer, làm được nhiều thứ hơn, cần thì ETL luôn, biết xài Spark Airflow này nọ, giảm tải cho team, giảm gánh nặng tài chính cho công ty nữa.
Từ các ý trên, ai còn nghĩ ngành Data này học xong có việc luôn thì nên cẩn thận coi lại background của mình đã.
4/ Chưa kể giờ còn có AI!
Chính trong PowerBI đã có AI thể tự generate DAX function để vẽ chart chỉ bằng cách nhập yêu cầu theo ngôn ngữ tự nhiên, các module dự đoán, và khả năng gắn với các predictive model,…. Có sẵn hết. Gắn là chạy. Có thể các công nghệ này chưa chín tới, nhưng bạn sẽ thấy mọi thứ thay đổi nhanh thôi.
PowerBI giờ đã trang bị AI
Mình cũng dùng ChatGPT rất nhiều, vì nó thực sự giảm rất nhiều khối lượng công việc. Tất nhiên là dùng phải cẩn thận, mình phải hiểu rõ kết quả, mình chỉ nhờ nó làm bớt việc tay chân thôi. Sự tiện dụng của ChatGPT trong lập trình là không thể chối cãi.
ChatGPT có thể xử lý những cấu SQL phức tạp
Trong Tinh Tế có anh Thầy Giáo Sang có thể solo viết nguyên cái web app để ảnh dạy học nhờ ChatGPT.
Chat GPT không thay thế được một Data Analyst, nhưng nó cho công ty một lý do để không tuyển thêm người mới, mà nâng cấp team của họ lên với công cụ tốt hơn. Chuyện entry level data analyst thiếu việc vì AI theo mình là không thể tránh khỏi.
Những thắc mắc về nghề Data Analyst
1/ Phải cực giỏi Python mới gọi là dân data???
Các bạn nhìn vào giáo trình Data Analyst của vài trung tâm thấy dạy Python là chính. Lên các hội nhóm thấy vài anh chị lâu năm “gatekeeping” cái ngành này. Kiểu data analyst thì phải thế này thế kia, tech stack phải cỡ này, data phải cỡ trăm triệu dòng,… blah blah
Mình không nghĩ vậy. Tuỳ thị trường và công ty mà họ sẽ có những khái niệm rất khác nhau về một Data Analyst.
Có công ty thì cần bạn giỏi SQL là đủ, data infrastructure có đội Data Engineer lo rồi. Clean data này họ cũng có DE lo luôn ròi.
Có công ty thì đòi bạn phải giỏi cả Python.
Có chỗ Data xấu quá mà không có DE thì tuyển DA rành pandas, chỗ có DE thì tuyển DA mạnh về phân tích.
Có công ty đòi bạn phải master PowerBI, có công ty lại cần người giỏi Excel + VBA,…
Muôn hình vạn trạng. Mỗi quốc gia, mỗi ngành mỗi khác.
Miễn là bạn phân tích được dữ liệu, dù chỉ 1000 dòng thôi, nhưng tìm ra được các thông tin quan trọng và tạo sự tác động tích cực cho công ty, bạn chính là data analyst.
Tuỳ năng lực và độ phức tạp mà mức lương sẽ khác nhau. Nhưng phân tích dữ liệu thì không nhất thiết phải phức tạp.
2/ Mới học Data Analytics ra có được lương nghìn đô không?
Mình khẳng định luôn là được nhưng chuyện lương nghìn USD nó không hoàn toàn thuộc phạm trù bạn giỏi kỹ năng Data cỡ nào (vì như đã nói ở trên, Data Analyst không chỉ biết mỗi data). Vấn đề còn nằm ở chỗ bạn có biết tiếng anh hay không và công ty của bạn làm thế nào.
Đôi khi bạn không giỏi kỹ thuật lắm, nhưng bạn giao tiếp tốt, bạn rành chuyên môn, bạn có kỹ năng về leadership, làm việc với client được. Thì những giá trị đó sẽ bù lại. Quan trọng là các kỹ năng của bạn có thể kiếm tiền về cho công ty cỡ nào.
Các trung tâm hay nói học ra lương nghìn đô, nhưng công ty VN sẵn sàng bỏ ra nghìn USD cho một vị trí entry, cho một người mới là rất khó.
Còn nếu chỗ bạn apply một công ty Mỹ hay một công ty làm outsourcing các dự án tính bằng tiền đô thì chi ra $1,000 lại rất đơn giản với họ vì số tiền đó chả bao nhiêu so với quy mô dự án. Nhưng mà những kèo này thì … không nhiều.
Một thực trạng chung của ngành IT mà mình quan sát được: Không tiếng anh = lương thấp dù nhiều năm kinh nghiệm. Úp to chứ lúc deal thấp hơn nữa. Nhiều công ty lợi dụng việc bạn ko biết tiếng anh để ép giá.
3/ Tự học trên mạng có ra làm Data Analyst được không
Chắc chắn là được, nhưng còn tuỳ người. Bạn hoàn toàn có thể tự học kỹ năng data nhưng chuyên môn thì mình không chắc. Tuỳ xuất phát điểm và chuyên môn làm việc trước đó mà mỗi người mỗi khác. Rồi cách học nữa. Có người chỉ học mỗi 1 khoá data analyst, có người sẽ học thêm các thứ râu ria,….
Từ lý thuyết học ra làm việc thực tế nó rất khác các bạn ạ.
Ví dụ như các bạn học trên Datacamp cẳng hạn. Họ dạy SQL cũng gọi là ổn. Nhưng nếu bạn học theo track DA của họ thì lại thiếu mất phần setup một cái database SQL hay dùng các database client hay các tính năng như Store Procedure, các kỹ thuật Partition, Indexing,…. Thành ra các bạn bị giới hạn ở chỗ chỉ biết query, trong khi thực tế đi làm thì phải tương tác với database ở mức cao hơn vậy.
Nên các bạn cần chuẩn bị thêm các “giá trị khác” của bản thân để bù lại trong thời gian đầu.
4/ Học trung tâm có ổn không?
Chất lượng trung tâm thế nào thì mình không không nói được vì mình chưa bao giờ học ở đó. Nhưng rất khó để 1 khoá học có thể đáp ứng được nhu cầu, vì thị trường bây giờ đòi hỏi rất đa dạng như đã kể ở trên.
Mình có coi giáo trình của một trung tâm rất lớn thấy họ dạy rất sát thực tế việc làm DA ở Việt Nam, nhưng coi phản hồi học viên thấy quá trình dạy không ổn lắm. Có trong tâm khác cũng nổi tiếng thì dạy toàn Python với Machine Learning.
Nói chung cái này thì tuỳ mỗi người thôi. Có người cầm tay chỉ việc thì lúc nào cũng nhanh. Nhưng phải lựa các chỗ uy tín. Với mình thấy các khoá học giờ đắt quá.
Đừng học IT hay Data chỉ vì nghe trung tâm quảng cáo
Trung tâm nói lương cao
Không có gì sai khi chọn học một ngành nghề vì tiền cả. Là người Châu Á, chúng ta quá quen với kiểu muốn con cái học bác sỹ, kỹ sư để mong con cái có thu nhập tốt, công danh sáng lạng. Nhưng lương IT ở Việt Nam không cao như nước ngoài hay trên internet hay nói đâu các bạn.
Mình thấy ở Việt Nam có nhiều cách kiếm tiền khoẻ hơn đi làm IT.
Trước đây mình có công ty riêng, biz riêng. Và mình thấy với cùng mức độ nỗ lực thì kinh doanh đem lại cho mình nhiều tiền hơn. Tuy nhiên vì mình có mục tiêu rất cụ thể, không phải vì tiền, nên mình chấp nhận và có thể bền bỉ học tiếp.
Có một câu chuyện khá hay mình đọc được trên Reddit, đó là người giàu có ở thung lũng Silicon không phải là mấy anh lập trình, mà là bà bán mì Ramen góc đường, net worth hàng chục triệu USD. Các anh dev luôn vui vẻ chi tiền khủng ở đây để bù lại những áp lực công việc của họ.
Nếu vấn đề của bạn là muốn kiếm tiền thì mình tin là có nhiều con đường khác nhanh hơn và dễ hơn, đỡ nhức đầu hơn. Không nhất thiết phải đâm đầu vào đây nếu bạn không thích nó.
Nếu bạn muốn theo đuổi vì cảm thấy nó hợp, sống với con số, biểu đồ nó làm bạn thoải mái, bạn muốn tạo giá trị bằng con đường này…. Thì mình ủng hộ bạn hết cỡ.
Trung tâm nói học ra có việc hoặc hỗ trợ việc làm
Khi các trung tâm nói là hỗ trợ việc làm, tức là họ đang lấp liếm. Thực ra họ chỉ hỗ trợ các bạn TÌM VIỆC cho đến khi có việc thì thôi. Còn bao lâu có việc thì họ không nói và mức độ hỗ trợ tới đâu cũng vô cùng mơ hồ.
Mình nằm vùng trong hàng chục group tuyển dụng việc data, mình kết nối với nhiều HR trên Linkedln và theo dõi việc làm Linkedin rất nhiều. Nhưng chả có chỗ nào cho thấy cái sự “HOT” “ nhu cầu cao” như các khoá học nói cả. Toàn bán khoá học với cả lừa đảo nhập liệu thôi.
Mình tin là những người dạy học ở các trung tâm đều là các anh chị có chuyên môn cao và biết thực tế thị trường, những quảng cáo kia là do team marketing dựa trên “truyền thông ở một vũ trụ song song nào đó” viết nên. Nên nếu các trung tâm có đọc được bài này thì hy vọng mọi người điều chỉnh lại cho đúng hơn
Data analytics là một kỹ năng quan trọng và ai cũng cần. Không theo chuyên nghiệp về data cũng nên học để nâng cấp skillset, tư duy,…
Nhưng chốt lại là không có chuyện cứ học data analyst ra là sẽ có việc, offer nghìn đô liền nhé anh em. Phải có các yếu tố khác nữa.
Nhiệm vụ tự động hóa mọi thứ của Thung lũng Silicon không ngừng tiếp diễn, điều này giải thích nỗi ám ảnh mới nhất của nó: Auto-GPT.
Về bản chất, Auto-GPT sử dụng tính linh hoạt của các mô hình AI mới nhất của OpenAI để tương tác với phần mềm và dịch vụ trực tuyến, cho phép nó “tự động” thực hiện các tác vụ như X và Y.
Auto-GPT
Nhưng khi chúng ta đang học với các mô hình ngôn ngữ lớn, khả năng này dường như bao la như đại dương nhưng sâu thì như vũng nước.
Auto-GPT là một ứng dụng nguồn mở được tạo bởi nhà phát triển trò chơi Toran Bruce Richards, sử dụng các mô hình tạo văn bản của OpenAI, chủ yếu là GPT-3.5 và GPT-4, để hành động “tự chủ”.
Không có gì bí ẩn trong sự tự chủ đó.
Auto-GPT chỉ đơn giản là xử lý các bước tiếp theo đối với prompt (lời nhắc) ban đầu của các mô hình OpenAI, cả hỏi và trả lời chúng cho đến khi hoàn thành nhiệm vụ.
Về cơ bản, Auto-GPT là GPT-3.5 và GPT-4 được ghép nối với một bot đồng hành hướng dẫn GPT-3.5 và GPT-4 phải làm gì.
Người dùng cho Auto-GPT biết mục tiêu của họ là gì và đến lượt bot, sử dụng GPT-3.5 và GPT-4 cùng một số chương trình để thực hiện mọi bước cần thiết nhằm đạt được bất kỳ mục tiêu nào họ thiết lập.
Điều làm cho Auto-GPT có năng lực thực hiện là khả năng tương tác với các ứng dụng, phần mềm và dịch vụ cả trực tuyến và cục bộ, như trình duyệt web và trình xử lý văn bản.
Ví dụ: đưa ra prompt như “hãy giúp tôi phát triển công việc kinh doanh hoa của mình”, Auto-GPT có thể phát triển một chiến lược quảng cáo tương đối hợp lý và xây dựng một trang web cơ bản.
#AutoGPT is the new disruptive kid on the block- It can apply #ChatGPT's reasoning to broader, more intricate issues requiring planning & multiple steps.
Still early but very impressive with many health and biomedicine applications.
Joe Koen, nhà phát triển phần mềm (software developer) đã thử qua Auto-GPT, giải thích Auto-GPT về cơ bản tự động hóa các dự án nhiều bước yêu cầu tạo prompt qua lại với mô hình AI định hướng chatbot như ChatGPT của OpenAI.
Koen cho biết:
“Auto-GPT xác định một tác tử (agent) giao tiếp với API của OpenAI. Mục tiêu của tác tử này là thực hiện nhiều lệnh khác nhau mà AI tạo ra để đáp ứng các yêu cầu của tác agent. Người dùng được nhắc nhập thông tin để chỉ định vai trò và mục tiêu của AI trước khi agent bắt đầu thực hiện các lệnh.”
Trong một thiết bị đầu cuối, người dùng mô tả tên, vai trò và mục tiêu của tác tử Auto-GPT, đồng thời chỉ định tối đa năm cách để đạt được mục tiêu đó. Ví dụ:
Tên: Điện thoại thông minh-GPT
Vai trò: Một AI được thiết kế để tìm ra chiếc điện thoại thông minh tốt nhất
Mục tiêu: Tìm điện thoại thông minh tốt nhất trên thị trường
Mục tiêu 1: Thực hiện nghiên cứu thị trường cho các loại điện thoại thông minh khác nhau trên thị trường hiện nay
Mục tiêu 2: Lấy năm điện thoại thông minh hàng đầu và liệt kê ưu và nhược điểm của chúng
Ở hậu trường, Auto-GPT dựa vào các tính năng như quản lý bộ nhớ để thực thi các tác vụ, cùng với GPT-4 và GPT-3.5 để tạo văn bản, lưu trữ tệp và tóm tắt.
Auto-GPT cũng có thể được kết nối với các bộ tổng hợp giọng nói, chẳng hạn như ElevenLabs, để nó có thể “thực hiện” các cuộc gọi điện thoại chẳng hạn.
Auto-GPT có sẵn công khai trên GitHub, nhưng nó yêu cầu một số thiết lập và bí quyết để thiết lập và chạy.
Để sử dụng nó, Auto-GPT phải được cài đặt trong môi trường phát triển như Docker và nó phải được đăng ký bằng khóa API từ OpenAI — yêu cầu phải có tài khoản OpenAI trả phí.
Nó có thể đáng giá – mặc dù đa phần không đồng tình với điều đó. Những người dùng đầu tiên đã sử dụng Auto-GPT để đảm nhận các loại nhiệm vụ thông thường được ủy quyền tốt hơn cho bot.
Ví dụ: Auto-GPT có thể điền các mục như mã gỡ lỗi và viết email hoặc những thứ nâng cao hơn, chẳng hạn như tạo kế hoạch kinh doanh cho một công ty khởi nghiệp mới.
Adnan Masood, kiến trúc sư trưởng tại UST, một công ty tư vấn công nghệ, cho biết:
“Nếu Auto-GPT gặp bất kỳ trở ngại nào hoặc không thể hoàn thành nhiệm vụ, nó sẽ phát triển các prompt mới để giúp nó điều hướng tình huống và xác định các bước tiếp theo phù hợp.
Các mô hình ngôn ngữ lớn vượt trội trong việc tạo ra phản hồi giống như con người, nhưng vẫn dựa vào lời nhắc và tương tác của người dùng để mang lại kết quả mong muốn. Ngược lại, Auto-GPT tận dụng các khả năng nâng cao của API của OpenAI để hoạt động độc lập mà không cần sự can thiệp của người dùng.”
Trong những tuần gần đây, các ứng dụng mới đã xuất hiện để giúp Auto-GPT dễ sử dụng hơn, như AgentGPT và GodMode, cung cấp một giao diện đơn giản nơi người dùng có thể nhập những gì họ muốn thực hiện trực tiếp trên trang trình duyệt.
Lưu ý rằng, giống như Agent-GPT, cả hai đều yêu cầu khóa API từ OpenAI để mở khóa toàn bộ khả năng của chúng.
Tuy nhiên, giống như bất kỳ công cụ mạnh mẽ nào, Auto-GPT có những hạn chế — và rủi ro.
AutoGPT just exceeded PyTorch itself in GitHub stars (74k vs 65k). I see AutoGPT as a fun experiment, as the authors point out too. But nothing more. Prototypes are not meant to be production-ready. Don't let media fool you – most of the "cool demos" are heavily cherry-picked: 🧵 pic.twitter.com/I44H7BkCqr
Tùy thuộc vào mục tiêu mà công cụ cung cấp, Auto-GPT có thể hoạt động theo những cách rất… bất ngờ.
Một người dùng Reddit tuyên bố rằng, với ngân sách 100 đô la để chi tiêu trong một phiên bản máy chủ, Auto-GPT đã tạo một trang wiki về mèo, khai thác một lỗ hổng trong phiên bản này để giành quyền truy cập cấp quản trị viên và chiếm lấy môi trường Python mà nó được tạo ra đang chạy – và sau đó “giết chết” chính nó.
Ngoài ra còn có ChaosGPT, một phiên bản sửa đổi của Auto-GPT được giao nhiệm vụ với các mục tiêu như “tiêu diệt loài người” và “thiết lập sự thống trị toàn cầu”. Không có gì đáng ngạc nhiên, ChaosGPT đã không tiến gần đến việc mang đến ngày tận thế cho người máy — nhưng nó đã tweet khá không hay về loài người.
ChaosGPT được thiết lập để tiêu diệt loài người
Tuy nhiên, có thể cho rằng nguy hiểm hơn Auto-GPT khi cố gắng “tiêu diệt loài người” là những vấn đề không lường trước được có thể nảy sinh trong các tình huống hoàn toàn bình thường. Bởi vì nó được xây dựng trên các mô hình ngôn ngữ của OpenAI — các mô hình, giống như tất cả các mô hình ngôn ngữ, có xu hướng không chính xác — nên nó có thể mắc lỗi.
Đó không phải là vấn đề duy nhất.
Sau khi hoàn thành thành công một tác vụ, Auto-GPT thường không nhớ cách thực hiện tác vụ đó để sử dụng sau này và — ngay cả khi có — nó thường không nhớ để sử dụng chương trình.
Auto-GPT cũng gặp khó khăn trong việc chia nhỏ các nhiệm vụ phức tạp thành các nhiệm vụ phụ đơn giản hơn một cách hiệu quả và gặp khó khăn trong việc hiểu các mục tiêu khác nhau trùng lặp như thế nào.
Clara Shih, Giám đốc điều hành Đám mây Dịch vụ của Salesforce và là một người đam mê Auto-GPT, cho biết:
“Auto-GPT minh họa sức mạnh và những rủi ro chưa biết của AI tổng quát. Đối với các doanh nghiệp, điều đặc biệt quan trọng là phải đưa con người vào phương pháp tiếp cận vòng lặp khi phát triển và sử dụng các công nghệ AI tổng quát như Auto-GPT.”
Đột nhiên, giới công nghệ của Thung lũng Silicon xôn xao về babyAGI. Đó là một biệt danh có vẻ vừa dễ thương vừa đáng sợ, hơi giống mogwais trong bộ phim hài kinh dị cổ điển đình đám Gremlins. Nhưng chính xác thì…
BabyAGI là gì?
Trước hết, nó không hoàn toàn đáng sợ như thoạt tưởng.
Bất chấp cái tên, babyAGI chắc chắn không phải là viết tắt của Artificial General Intelligence (trí tuệ tổng hợp nhân tạo) và cũng không đề cập đến loại A.I nào đó là một yếu tố chính của khoa học viễn tưởng.
BabyAGI
AGI là mục tiêu được thể hiện của một số công ty A.I, bao gồm OpenAI và DeepMind của Alphabet.
Đó là thứ mà nhà đồng sáng lập kiêm Giám đốc điều hành OpenAI, Sam Altman nói rằng mọi người có lý do chính đáng để sợ hãi, thứ mà Elon Musk đã nói khiến ông này thức trắng đêm và khiến một số người kêu gọi tạm dừng sáu tháng cho việc phát triển phần mềm A.I mạnh mẽ hơn nữa.
Nhưng AGI vẫn chưa tồn tại và có rất nhiều người trong ngành khoa học máy tính nghĩ rằng AGI là bất khả thi.
Vì vậy, babyAGI không phải là Skynet còn quấn tã. Nhưng nó vẫn là một bổ sung mới ấn tượng và quan trọng cho thế giới A.I.
BabyAGI về cơ bản là phần mềm biến GPT-4 (mô hình ngôn ngữ lớn mới nhất của OpenAI, thường chỉ xuất ra các từ) thành một trợ lý kỹ thuật số hữu ích có thể hoàn thành các tác vụ và thực hiện các hành động trên internet.
Thay vì chỉ nhận được câu trả lời bằng văn bản cho prompt từ GPT-4, với BabyAGI, bạn có thể thực hiện những việc như lập kế hoạch và tự động thực hiện chiến dịch để tăng lượt theo dõi trên Twitter của mình hoặc tạo và điều hành doanh nghiệp tiếp thị nội dung.
BabyAGI thực sự chỉ là một phiên bản phổ biến của “AutoGPT“, một danh mục phần mềm nguồn mở có thể thực hiện những việc này. Cả AutoGPT và BabyAGI chỉ mới ra đời được vài tuần, cho thấy sự đổi mới cực kỳ nhanh chóng—và những rủi ro mới không đáng kể—đang ra đời trong kỷ nguyên của LLM (mô hình ngôn ngữ lớn).
Nathan Benaich, người sáng lập công ty đầu tư mạo hiểm Air Street Capital có trụ sở tại London và là nhà đầu tư nổi tiếng giai đoạn đầu của các công ty A.I cho biết.
Chúng ta vẫn đang trong những ngày đầu của Autonomous Agents (tác tử tự trị), nhưng chắc chắn có một cơ hội thú vị ở đây.
Nó từ đâu đến?
AutoGPT đầu tiên, được gọi đơn giản là “Auto-GPT” được tạo bởi Toran Bruce Richards.
Richards là người sáng lập và là nhà phát triển hàng đầu của Signive Gravitas có trụ sở tại Edinburgh, Scotland, một công ty tìm cách sử dụng các kỹ thuật phần mềm từ ngành công nghiệp trò chơi điện tử và áp dụng nó vào các trường hợp sử dụng không liên quan đến trò chơi.
BabyAGI vs. AutoGPT
Richards đã tạo Auto-GPT và tải nó lên trang Github của anh ấy vào ngày 30 tháng 3.
Kể từ đó, nhiều nhà phát triển khác đã tạo phiên bản của riêng họ.
AutoGPT sử dụng một số giao diện lập trình ứng dụng (API) để liên kết GPT-4 với LangChain, một công cụ phần mềm nguồn mở giúp dễ dàng liên kết một loạt prompt (đầu vào mà LLM căn cứ vào phản hồi của nó) với nhau và Pinecone, một cơ sở dữ liệu vectơ có thể được sử dụng như một loại bộ nhớ cho GPT-4, cho phép nó tham chiếu lại các tài liệu bên ngoài hoặc các phản hồi trước đó của chính nó đối với các prompt.
Cách đó hàng ngàn dặm ở Seattle, Yohei Nakajima, một đối tác tại công ty đầu tư mạo hiểm giai đoạn đầu Untapped Capital, đang thử nghiệm với các công cụ generative A.I mới nhất và tạo ra thứ sẽ sớm được đặt tên là BabyAGI.
Nakajima đã nhận thấy mọi người đang cố gắng sử dụng ChatGPT của OpenAI với tư cách là “người đồng sáng lập” khởi nghiệp — tạo ý tưởng kinh doanh, viết kế hoạch kinh doanh, soạn thảo tài liệu tiếp thị — một hiện tượng được mệnh danh là “HustleGPT”. Anh ấy nghĩ rằng có thể tự động hóa toàn bộ quy trình và tạo ra một công ty hoàn toàn tự chủ do GPT-4 điều hành.
Nakajima đã tạo ra một nguyên mẫu và tweet về nó. Một người bạn đã xem bài đăng của anh ấy và đặt tên cho ý tưởng là “babyAGI”—và cái tên này cư vậy mà rộ lên.
Nakajima cho biết chỉ sau đó anh ấy mới nhận ra rằng hệ thống mà anh ấy đã tạo sẽ hoạt động tốt hơn với tư cách là một tác tử tự trị (autonomous agent) theo định hướng nhiệm vụ hơn là một nhà sáng lập công ty khởi nghiệp tự chủ (autonomous startup founder).
Nakajima cho biết anh chủ yếu là một nhà đầu tư, không phải nhà phát triển phần mềm và là người mới sử dụng Github. Vì vậy, anh ấy rất ngạc nhiên khi các nhà phát triển khác bắt đầu lấy và chạy code của mình.
BabyAGI tỏ ra đặc biệt phổ biến một phần vì mã của nó đơn giản hơn Auto-GPT của Richards—và bởi vì cái tên này hơi kỳ cục.
Phiên bản gốc của Nakajima không thực sự thực hiện các phản hồi của nó—nhưng một số nhà phát triển, bao gồm cả nhóm từ chính LangChain, hiện đã tạo ra các phiên bản của riêng họ thực sự hoạt động trên internet.
Kể từ khi anh ấy đăng nó, mọi người đã đăng trên Twitter các video quay cảnh họ sử dụng babyAGI để vận hành hoạt động tìm kiếm khách hàng tự trị cho một doanh nghiệp.
Những người khác đã sử dụng Auto-GPT để nghiên cứu sản phẩm mới và chuẩn bị cho podcast. Và một số người đã sử dụng các phiên bản để phát triển, kiểm tra và gỡ lỗi phần mềm một cách tự động.
Cho đến nay, tất cả các AutoGPT, bao gồm cả babyAGI, đều cho sử dụng miễn phí (mặc dù mỗi lần phần mềm thực hiện lệnh gọi API OpenAI, người dùng sẽ bị tính phí).
Bản chất nguồn mở của chúng có thể gây ra mối đe dọa cho một số startup nổi tiếng, được tài trợ tốt đang cố gắng tạo ra các phụ tá A.I. Chúng bao gồm Adept AI, bao gồm một số cựu OpenAI và Google trong số những người sáng lập và đã huy động được 415 triệu đô vốn đầu tư mạo hiểm cho đến nay, và Inflection AI, đồng sáng lập bởi Mustafa Suleyman, đồng sáng lập DeepMind và đồng sáng lập Linkedin, Reid Hoffmann. Nó đã nhận được 225 triệu đô vốn đầu tư mạo hiểm và được cho là đang trong quá trình cố gắng huy động thêm 675 triệu đô nữa.
Ngay cả một em bé cũng có thể nguy hiểm
Mặc dù AutoGPT không phải là AGI, nhưng chúng có một số rủi ro. Có điều, vì chúng chạy theo vòng lặp liên tục, chạy nhiều chuỗi prompt đến GPT-4, nên chúng có thể tăng số lượng các hóa đơn tới OpenAI đến chóng mặt.
Ngay cả 1 đưa trẻ cũng có thể nguy hiểm
Nakajima nói:
“Như với bất kỳ sản phẩm hoặc dịch vụ nào, điều quan trọng là phải hiểu chi phí của dịch vụ bạn đang sử dụng. Chúng tôi thông báo rõ ràng về rủi ro này và kêu gọi những người khác cũng làm như vậy”
Có những nguy hiểm khác nữa. AutoGPT có thể viết và thực thi mã máy tính, vì vậy chúng có thể được sử dụng để thực hiện các cuộc tấn công mạng hoặc âm mưu lừa đảo.
Chúng cũng có thể được sử dụng để phục vụ cho các nhà máy thông tin sai lệch (misinformation mill), bằng cách tạo ra nội dung sai lệch và gây hiểu lầm, đồng thời tự động điều khiển việc phổ biến nội dung đó trên các phương tiện truyền thông xã hội.
Có quá nhiều mối nguy hiểm trần tục. Nếu người dùng không cẩn thận về những gì họ yêu cầu các bot tự động làm, thì cuối cùng, chúng có thể làm điều gì đó thay cho bạn—chẳng hạn như mua hàng hoặc đặt lịch hẹn—mà người dùng không có ý định đó.
Oren Etzioni, nhà khoa học máy tính danh dự tại Đại học Washington, đồng thời là Giám đốc điều hành sáng lập của Viện Allen Trí tuệ nhân tạo ở Seattle, cho biết:
“Các LLM khá hạn chế, nhưng loại hệ thống mới này—hãy gọi chúng là các tác tử (agent) dựa trên GPT có khả năng mạnh hơn nhiều. Hơn nữa, thật dễ dàng để hình dung ra những viễn cảnh mà chúng sẽ khó kiểm soát.”
Hiện tại, ông cho biết khả năng AutoGPT phải trả phí lớn từ OpenAI là rủi ro tức thời nhất. Nhưng vì AutoGPT là một bước tiến tới các hệ thống có thể hoạt động tự động trên internet nên “sự phát triển của chúng đáng được đánh giá cẩn thận”.
Benaich nói rằng hầu hết các AutoGPT hiện có đều dựa trên các lệnh gọi API tốn kém tới OpenAI nhưng trong tương lai, có thể dựa trên các loại agent này trên các LLM nguồn mở, miễn phí có khả năng như GPT-4 hiện nay. Nhưng anh ấy nói rằng không phải tất cả các LLM đều có thể được tạo ra như nhau.
Từ đây sẽ có hai điều cực kỳ quan trọng: thứ nhất là biết các agent LLM thực sự phù hợp nhất với công việc gì và thứ hai là xem chúng thực sự mạnh mẽ như thế nào, đặc biệt là khi chúng sẽ đáp ứng được rất nhiều nhiệm vụ do được thực hiện rộng rãi có sẵn.
Các cộng đồng nguồn mở đóng một vai trò then chốt trong việc tạo và phát triển các dự án phần mềm. Đây là sự đồng thuận chung giữa các nhà phát triển, nhưng việc xây dựng một cộng đồng hợp tác, toàn diện và sáng tạo không phải là điều dễ dàng.
Linus Torvalds có câu nói nổi tiếng: “Trong mã nguồn mở, chúng ta cảm thấy mạnh mẽ rằng để làm điều gì đó tốt, bạn phải có nhiều người tham gia”
Trong bài viết này, chúng ta sẽ bắt đầu tìm hiểu các kỹ thuật khác nhau để thiết lập nền tảng của một cộng đồng nguồn mở.
Cộng đồng nhà phát triển
Công nghệ nguồn mở được xây dựng dựa trên các nguyên tắc cốt lõi về tính minh bạch, cộng tác và đổi mới dựa vào cộng đồng. Những nguyên tắc này cho phép các nhà phát triển và người dùng sản phẩm cộng tác và đóng góp cho một dự án, đồng thời cho phép họ phát triển sản phẩm hơn nữa để phù hợp với nhu cầu cụ thể của họ.
Xây dựng cộng đồng mã nguồn mở
Việc thiết lập một cộng đồng đóng góp lại cho dự án, theo thời gian, thường mang lại những lợi ích sau:
Tăng cường đổi mới: Cộng đồng nhà phát triển nguồn mở khuyến khích cộng tác và cho phép đóng góp từ nhiều nhà phát triển khác nhau. Điều này dẫn đến các giải pháp sáng tạo và tiên tiến hơn.
Phát triển nhanh hơn: Với một cộng đồng các nhà phát triển làm việc trong một dự án, quá trình phát triển có thể tiến triển với tốc độ nhanh hơn. Các nhà phát triển có thể chia sẻ kiến thức và chuyên môn, xác định và khắc phục sự cố nhanh hơn, đồng thời giúp nhau vượt qua các trở ngại.
Áp dụng rộng rãi hơn: Các dự án nguồn mở thường có cơ sở người dùng rộng hơn do khả năng tiếp cận và chi phí thấp. Điều này có thể dẫn đến việc áp dụng và sử dụng công nghệ rộng rãi hơn.
Chất lượng được cải thiện: Các cộng đồng nguồn mở thường có quy trình xem xét nghiêm ngặt đối với các đóng góp, điều này có thể dẫn đến chất lượng code cao hơn và ít lỗi hơn.
Tăng khả năng hiển thị: Xây dựng một cộng đồng nguồn mở có thể giúp thúc đẩy một dự án và tăng khả năng hiển thị của nó. Điều này có thể dẫn đến nhiều quan hệ đối tác, cơ hội tài trợ và sự tham gia của cộng đồng.
Tính bền vững: Các dự án nguồn mở có thể bền vững hơn trong dài hạn, vì chúng ít phụ thuộc vào một tổ chức hoặc cá nhân duy nhất để phát triển và bảo trì. Cộng đồng có thể tiếp tục hỗ trợ và nâng cao dự án ngay cả khi những người sáng tạo ban đầu rời khỏi.
Hợp tác là cốt lõi của việc xây dựng một cộng đồng mã nguồn mở mạnh mẽ. Các dự án nguồn mở phát triển dựa trên sự hợp tác và như vậy, điều quan trọng là phải thúc đẩy một môi trường khuyến khích điều đó. Xây dựng một cộng đồng nguồn mở bao gồm một số bước chính, chẳng hạn như:
Xác định nhiệm vụ và mục tiêu của bạn
Xây dựng bộ quy tắc ứng xử
Thiết lập hướng dẫn đóng góp
Đầu tư tài liệu
Xây dựng lòng tin
Ghi nhận và khen thưởng những đóng góp
Chọn cơ sở hạ tầng cộng đồng của bạn
Liên tục đánh giá và cải tiến
Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn cách thực hiện các bước này trong thực tế.
Xác định sứ mệnh và mục tiêu của bạn
Xác định nhiệm vụ và mục tiêu của một dự án nguồn mở là bước đầu tiên quan trọng trong quá trình phát triển. Một tuyên bố sứ mệnh được xây dựng tốt cung cấp sự hiểu biết rõ ràng về mục đích của dự án, các vấn đề mà dự án muốn giải quyết và giá trị mà nó tìm cách cung cấp cho người dùng.
Xác định mục tiêu, sứ mệnh của cộng đồng
Cộng tác là chìa khóa thành công của bất kỳ dự án mã nguồn mở nào. Khi bạn xác định nhiệm vụ và mục tiêu của dự án, điều cần thiết là xem xét cách những người đóng góp khác có thể cộng tác. Điều này liên quan đến việc xác định các lĩnh vực mà những người đóng góp có thể gia tăng giá trị cho dự án của bạn, loại đóng góp mà bạn mong đợi và cách bạn dự định cung cấp hỗ trợ và hướng dẫn cho những người đóng góp. Điều này không chỉ tạo ra một cộng đồng hòa nhập và đa dạng hơn mà còn nâng cao tiềm năng thành công của dự án.
Dưới đây là một số mẹo bạn có thể làm theo khi xác định nhiệm vụ và mục tiêu dự án của mình:
Xác định vấn đề hoặc nhu cầu dự án của bạn nhằm giải quyết
Xác định đối tượng mục tiêu của bạn
Viết một mô tả dự án rõ ràng, ngắn gọn, gói gọn các mục tiêu và giá trị của dự án của bạn
Thêm các chủ đề này vào readme của dự án là một cách dễ dàng để có được tầm nhìn về nhiệm vụ và mục tiêu của dự án của bạn. Bằng cách xác định nhiệm vụ và mục tiêu của dự án, bạn tạo ra một lộ trình hướng dẫn sự phát triển của dự án và thu hút những người đóng góp tham gia cộng đồng.
Tạo Quy tắc ứng xử
Quy tắc ứng xử đặt ra các tiêu chuẩn cho hành vi mà những người tham gia dự án phải tuân theo. Bằng cách triển khai và thực thi quy tắc ứng xử, bạn có thể thúc đẩy một môi trường xã hội tích cực trong cộng đồng của mình. Ngoài ra, quy tắc ứng xử giúp ngăn chặn và giải quyết hành vi không phù hợp hoặc có hại, chẳng hạn như quấy rối hoặc phân biệt đối xử, có thể tác động tiêu cực đến cộng đồng và các thành viên của cộng đồng.
Xây dựng quy tắc ứng xử
Bằng cách có một bộ quy tắc ứng xử rõ ràng, tất cả các thành viên của cộng đồng đều nhận thức được những gì được mong đợi ở họ và cách xử lý các tình huống khi các tiêu chuẩn này không được đáp ứng. Điều này có thể thúc đẩy một nền văn hóa tích cực và tôn trọng hơn trong cộng đồng, từ đó có thể thu hút và giữ chân những người đóng góp đa dạng hơn.
Có một bộ quy tắc ứng xử có thể giúp xây dựng lòng tin giữa các thành viên trong cộng đồng, đặc biệt là những người có thể đã trải qua hành vi loại trừ hoặc quấy rối trong các môi trường khác. Nó cho thấy rằng cộng đồng coi trọng và ưu tiên sự an toàn và hạnh phúc của các thành viên, đồng thời cam kết thúc đẩy một môi trường hòa nhập và thân thiện cho tất cả mọi người.
Đừng ngại áp dụng các khuôn mẫu đã được thiết lập.
Giao ước cộng tác viên là một nơi tuyệt vời để bắt đầu và đã được sử dụng bởi nhiều dự án nổi tiếng bao gồm Kubernetes, Mastodon, Golang và git!
Thiết lập nguyên tắc đóng góp
Nguyên tắc đóng góp là một cách để truyền đạt cách mọi người nên đóng góp cho dự án của bạn. Điều này cung cấp cho những người đóng góp các hướng dẫn để đảm bảo họ đang gửi các yêu cầu có ý nghĩa cho dự án của bạn.
Thiết lập nguyên tắc đóng góp
Các nền tảng như GitHub và GitLab có thể xác định nguyên tắc đóng góp trực tiếp trong kho mã của bạn.
Dưới đây là hai ví dụ mà chúng tôi cảm thấy làm nổi bật mục tiêu của hướng dẫn đóng góp
Việc thiết lập các nguyên tắc đóng góp đảm bảo dự án của bạn được thiết lập có tính đến những người đóng góp bên ngoài.
Một chủ đề chính nên được cộng hưởng từ những chủ đề ban đầu này là tầm quan trọng của tài liệu! Cho dù bạn đang xuất bản nguyên tắc cộng đồng hay xác định cách thức hoạt động của dự án, tài liệu là điều cần thiết cho sự phát triển của cộng đồng.
Đầu tư vào tài liệu
Tài liệu là một thành phần thiết yếu của bất kỳ dự án nguồn mở thành công nào. Nó cung cấp cho người dùng, người đóng góp và người bảo trì sự hiểu biết rõ ràng về mục đích, chức năng của dự án và cách sử dụng nó một cách hiệu quả. Tài liệu tốt cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc tạo điều kiện thuận lợi cho sự hợp tác và phát triển cộng đồng bằng cách giúp những người đóng góp dễ dàng hiểu cách thức hoạt động của dự án và cách họ có thể đóng góp. Trong bối cảnh này, đầu tư vào tài liệu dự án nguồn mở không chỉ là vấn đề cải thiện trải nghiệm người dùng hoặc giảm thời gian bảo trì, mà còn là đầu tư cho sự bền vững và tăng trưởng lâu dài của dự án. Theo cách này, tài liệu có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc đảm bảo sự thành công liên tục và tác động của các dự án nguồn mở.
Đầu tư vào tài liệu
Nói tóm lại, tài liệu tốt dẫn đến những điều sau:
Cộng tác tốt hơn
Tăng áp dụng
Tăng hiệu quả bảo trì và hỗ trợ
Tăng trưởng cộng đồng
Bền vững lâu dài
Có vô số công cụ giúp bạn sắp xếp tài liệu của mình.
Tài liệu là một cách tuyệt vời để tăng sự tham gia của cộng đồng, bất kể công cụ là gì. Quan trọng hơn, tài liệu là một bước đi đúng hướng để thiết lập niềm tin với các nhà phát triển.
Xây dựng lòng tin
Lòng tin là điều cần thiết trong bất kỳ cộng đồng nào, đặc biệt đối với cộng đồng nhà phát triển đang làm việc trong một dự án nguồn mở. Các nhà phát triển cần cảm thấy tự tin rằng các mục tiêu của dự án phù hợp với các giá trị của họ. Niềm tin là yếu tố cốt lõi trong việc thúc đẩy cộng tác, khuyến khích đổi mới và tạo cộng đồng giữa các nhà phát triển.
Xây dựng lòng tin
Nếu không có sự tin tưởng, cộng đồng nhà phát triển khó có thể làm việc hiệu quả cùng nhau hoặc đóng góp các kỹ năng và chuyên môn của họ cho dự án. Xây dựng niềm tin đòi hỏi sự minh bạch, cởi mở và giao tiếp rõ ràng.
Dưới đây là một số mẹo để thiết lập niềm tin trong cộng đồng nhà phát triển của bạn:
Minh bạch: Minh bạch là điều cần thiết trong việc xây dựng niềm tin với cộng đồng nhà phát triển. Hãy minh bạch về các mục tiêu của dự án, quy trình ra quyết định, tài chính và lộ trình. Chia sẻ thông tin một cách cởi mở và chủ động, đồng thời đảm bảo rằng mọi người trong cộng đồng đều có thể dễ dàng tiếp cận thông tin đó.
Khuyến khích sự tham gia của cộng đồng: Khuyến khích sự tham gia của cộng đồng là một cách khác để xây dựng lòng tin. Cho phép các thành viên cộng đồng đóng góp cho dự án theo những cách có ý nghĩa, cho dù thông qua đóng góp mã, tài liệu hoặc các hoạt động khác.
Lắng nghe phản hồi: Lắng nghe phản hồi từ cộng đồng là rất quan trọng trong việc xây dựng lòng tin. Thừa nhận và giải quyết các vấn đề kịp thời, đồng thời thông báo các bước đang được thực hiện để giải quyết chúng. Điều này cho thấy rằng bạn coi trọng đầu vào của họ và cam kết cải thiện dự án.
Xây dựng mối quan hệ: Xây dựng mối quan hệ với các thành viên cộng đồng là rất quan trọng trong việc xây dựng lòng tin. Tham dự các sự kiện cộng đồng, tham gia các diễn đàn và phòng trò chuyện, đồng thời tương tác với các thành viên cộng đồng trên mạng xã hội. Kết nối cá nhân này giúp xây dựng ý thức cộng đồng và thúc đẩy niềm tin giữa các nhà phát triển.
Duy trì chất lượng: Duy trì chất lượng trong dự án là một cách khác để xây dựng niềm tin với cộng đồng nhà phát triển. Đảm bảo rằng cơ sở mã được duy trì tốt, tài liệu được cập nhật và có thể truy cập được cũng như các lỗi được khắc phục kịp thời. Điều này cho thấy rằng bạn cam kết cung cấp một sản phẩm chất lượng và bạn thực hiện dự án một cách nghiêm túc.
Nhất quán: Khi một dự án nhất quán, điều đó có nghĩa là nó tuân thủ một bộ tiêu chuẩn nhất định và quá trình phát triển có thể dự đoán được. Khả năng dự đoán này giúp các nhà phát triển đóng góp cho dự án dễ dàng hơn và giảm nguy cơ nhầm lẫn hoặc hiểu lầm.
Cảm ơn những người đóng góp của bạn: Cảm ơn những người đóng góp không chỉ là một cách để thể hiện lòng biết ơn mà còn là một cách để ghi nhận và động viên những đóng góp của họ, xây dựng danh tiếng tích cực và thúc đẩy sự hợp tác trong cộng đồng.
Charm, một công ty tập trung vào việc xây dựng các công cụ để làm cho dòng lệnh trở nên hấp dẫn, là một ví dụ về công ty đã thành lập một cộng đồng nhà phát triển mạnh mẽ bằng cách thực hành nhiều mẹo được liệt kê ở trên. Gần đây nhất, Charm đã chứng minh điều này bằng cách tạo một kênh cộng đồng trên youtube giới thiệu cách người dùng tận dụng thư viện của họ trong các ứng dụng khác.
Ghi nhận và khen thưởng những người đóng góp
Công nhận và khen thưởng những đóng góp là một khía cạnh quan trọng khác của việc xây dựng một cộng đồng nhà phát triển mạnh xung quanh một dự án nguồn mở. Nó không chỉ giúp xây dựng niềm tin mà còn thúc đẩy những người đóng góp tiếp tục làm việc cho dự án.
Ghi nhận và khen thưởng
Công nhận và cảm ơn những người đóng góp cho công việc của họ trong ghi chú phát hành (release notes), bài blog hoặc cập nhật mạng xã hội. Bạn cũng có thể đề cập đặc biệt đến những người đóng góp trong tài liệu hoặc trang web của dự án. Bằng cách ghi nhận công khai những đóng góp của họ, bạn đang dành cho họ sự công nhận xứng đáng, điều này có thể giúp ích rất nhiều trong việc xây dựng lòng tin và lòng trung thành.
Một cách khác để công nhận những đóng góp là tạo ra một hệ thống khen thưởng những người đóng góp. Điều này có thể bao gồm việc cung cấp các ưu đãi như quà tặng, vé sự kiện hoặc quyền truy cập vào các tài nguyên độc quyền. Điều quan trọng cần lưu ý là không nhất thiết phải tập trung vào phần thưởng bằng tiền.
Cuối cùng, điều quan trọng là đảm bảo rằng tất cả các đóng góp được đánh giá một cách công bằng, bất kể nền tảng hoặc mức độ kinh nghiệm của người đóng góp. Bằng cách đánh giá tất cả các đóng góp như nhau, bạn đang gửi một thông điệp rằng mọi đóng góp đều quan trọng và mọi người đều có điều gì đó để cống hiến.
Chọn cơ sở hạ tầng cộng đồng của bạn
Xây dựng cơ sở hạ tầng cộng đồng của bạn là một bước quan trọng trong việc xây dựng một cộng đồng nguồn mở thành công. Cơ sở hạ tầng cộng đồng bao gồm các công cụ và nền tảng bạn sử dụng để hỗ trợ cộng tác và phát triển giữa các thành viên trong cộng đồng. Dưới đây là một số ví dụ về các công cụ và nền tảng cần thiết để xem xét:
Chọn cơ sở hạ tầng cộng đồng
Hệ thống quản lý kiểm soát nguồn (SCM): Hệ thống SCM là một công cụ được sử dụng để quản lý mã nguồn và các tệp khác liên quan đến phát triển phần mềm. GitHub, GitLab và Bitbucket là những hệ thống SCM phổ biến cho phép các nhà phát triển quản lý và cộng tác trên mã một cách hiệu quả.
Trình theo dõi sự cố: Trình theo dõi sự cố là công cụ cho phép bạn theo dõi các lỗi, yêu cầu tính năng và các sự cố khác liên quan đến phần mềm của bạn. Các vấn đề về GitHub, Jira và Bugzilla là những công cụ theo dõi vấn đề phổ biến mà bạn có thể sử dụng để theo dõi các vấn đề do cộng đồng đưa ra.
Nền tảng giao tiếp thời gian thực: Nền tảng giao tiếp thời gian thực, chẳng hạn như Slack hoặc Discord, cho phép các thành viên trong cộng đồng của bạn giao tiếp trong thời gian thực, cho phép cộng tác nhanh chóng và hiệu quả.
Diễn đàn hoặc Diễn đàn thảo luận: Một diễn đàn hoặc diễn đàn thảo luận, chẳng hạn như Discourse hoặc Reddit, cho phép các thành viên cộng đồng thảo luận về ý tưởng, đặt câu hỏi và chia sẻ kiến thức. Những nền tảng này rất cần thiết để xây dựng ý thức cộng đồng và tạo không gian để các thành viên kết nối.
Điều quan trọng là chọn các công cụ và nền tảng có thể truy cập và thân thiện với người dùng. Mục tiêu là giúp các thành viên cộng đồng dễ dàng đóng góp và cộng tác, đồng thời đảm bảo rằng công cụ cộng đồng được chọn hỗ trợ các mục tiêu và sứ mệnh của cộng đồng bạn.
Liên tục đánh giá và cải tiến
Liên tục đánh giá và cải thiện cộng đồng nguồn mở đảm bảo rằng cộng đồng đang đáp ứng nhu cầu của các thành viên và đạt được các mục tiêu của mình.
Liên tục đánh giá và cải tiến
Dưới đây là một số cách để thu thập phản hồi và cải thiện cộng đồng nguồn mở:
Yêu cầu phản hồi: Yêu cầu phản hồi từ các thành viên cộng đồng là điều cần thiết để hiểu nhu cầu của họ và cải thiện cộng đồng. Phản hồi có thể được thu thập thông qua khảo sát, thử nghiệm người dùng hoặc bằng cách khuyến khích các thành viên cộng đồng cung cấp phản hồi thông qua các diễn đàn trực tuyến hoặc các kênh khác
Đo lường tiến độ: Đặt số liệu và theo dõi tiến độ có thể giúp xác định xem cộng đồng có đạt được mục tiêu của mình hay không. Các số liệu có thể bao gồm những thứ như mức độ tương tác của cộng đồng, tỷ lệ đóng góp hoặc sự hài lòng của người dùng.
Xác định các lĩnh vực cần cải thiện: Thường xuyên đánh giá cộng đồng về các lĩnh vực cần cải thiện là một phần quan trọng trong việc xây dựng một cộng đồng thành công. Điều này có thể được thực hiện bằng cách xem xét phản hồi, phân tích số liệu và thu hút đầu vào từ các thành viên cộng đồng.
Thử nghiệm: Thử các phương pháp hoặc công nghệ mới có thể giúp cải thiện cộng đồng và thu hút các thành viên. Thử nghiệm những ý tưởng hoặc công cụ mới có thể giúp tìm ra những cách hiệu quả hơn để đạt được mục tiêu của cộng đồng và có thể giúp giữ chân các thành viên tham gia và hào hứng với sự tiến bộ của cộng đồng.
Ăn mừng thành công: Ăn mừng thành công và công nhận sự đóng góp của các thành viên trong cộng đồng là một phần quan trọng trong việc xây dựng một cộng đồng thành công. Công nhận và khen thưởng những người đóng góp có thể giúp xây dựng lòng tin, truyền cảm hứng cho những người khác đóng góp và giúp tạo ra một môi trường tích cực và hỗ trợ trong cộng đồng.
Liên tục đánh giá và cải thiện cộng đồng nguồn mở cho phép cộng đồng phát triển để đáp ứng nhu cầu của các thành viên và đạt được mục tiêu của mình. Điều này giúp xây dựng lòng tin, cải thiện chất lượng tổng thể của cộng đồng và thu hút những người đóng góp mới.
Kết
Xây dựng một cộng đồng nhà phát triển là một nỗ lực đầy thách thức nhưng bổ ích. Nó đòi hỏi một tầm nhìn rõ ràng, giao tiếp hiệu quả và cam kết minh bạch, tin cậy và toàn diện.
Một cộng đồng nhà phát triển thành công có thể thúc đẩy sự đổi mới, cộng tác và chia sẻ kiến thức cũng như tài nguyên. Bằng cách làm theo các mẹo và phương pháp hay nhất được thảo luận trong blog này, bạn có thể xây dựng một cộng đồng nhà phát triển vững mạnh và thịnh vượng góp phần vào sự phát triển và thành công của dự án nguồn mở của bạn.
Hãy nhớ liên tục đánh giá và cải thiện cộng đồng của bạn, công nhận và khen thưởng những đóng góp cũng như tập trung vào nhu cầu của các thành viên trong cộng đồng của bạn! Với sự cống hiến và làm việc chăm chỉ, bạn có thể xây dựng một cộng đồng nhà phát triển trao quyền và truyền cảm hứng cho các nhà phát triển để cùng nhau đạt được những điều tuyệt vời.
Hãy theo dõi để biết thêm nội dung tôn vinh các nhà phát triển và những đóng góp của họ cho công nghệ nguồn mở.
