Giới thiệu ChatGPT

Giới thiệu ChatGPT
1
Giới thiệu và cách sử dụng ChatGPT
Lịch sử và nguyên lý hoạt động của ChatGPT
Cách sử dụng ChatGPT
Tạo và cài đặt tài khoản ChatGPT
Giới thiệu cách sử dụng cơ bản và giao diện
Các ví dụ ứng dụng đa dạng (trò chuyện, tìm kiếm thông tin đơn giản, tạo văn bản, v.v.)
2
Cách viết lệnh cho ChatGPT
Cách viết lệnh hiệu quả
Cấu trúc và ngữ pháp lệnh
Ví dụ lệnh trong các tình huống khác nhau
3
Tạo ảnh và đồ họa bằng ChatGPT
Cách sử dụng ChatGPT để tạo ảnh
Giới thiệu DALL-E và các tính năng chính
Thực hành: Sử dụng DALL-E
Thiết kế đồ họa và logo
Lựa chọn chủ đề và thu thập tài liệu
Tạo và chỉnh sửa ảnh bằng DALL-E
4
Sử dụng ChatGPT và Gamma để tạo bài thuyết trình
Giới thiệu Gamma
Các tính năng chính của Gamma
Viết bản thảo bài thuyết trình bằng ChatGPT và Gamma
Thiết kế bài thuyết trình trên Gamma
Thực hành: Tạo bài thuyết trình và đồ họa bằng ChatGPT và Gamma
Lựa chọn chủ đề và thu thập tài liệu
Thiết kế slide và viết nội dung
Hoàn thành bài thuyết trình và nhận phản hồi
Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo là công nghệ cho phép máy tính suy nghĩ và hành động. Trong bài thuyết trình này, chúng ta sẽ tìm hiểu về khái niệm, lịch sử và kỷ nguyên AI sinh ra của trí tuệ nhân tạo.
Khái niệm về trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence)
Công nghệ nhằm hiện thực hóa các khả năng trí tuệ như suy nghĩ, học tập của con người thông qua máy tính
Học máy (Machine Learning)
Phương pháp cho phép máy tính tự học để cải thiện hiệu suất của trí tuệ nhân tạo
Học sâu (Deep Learning)
Xử lý thông tin theo cách tương tự như mạng thần kinh của con người
Sự xuất hiện của Turing Test
1
Năm 1950
Alan Turing đã đề xuất Turing Test trong bài luận "Computing Machinery and Intelligence".
2
Phương pháp kiểm tra
Một giám khảo sẽ tiến hành một cuộc đối thoại dựa trên văn bản với hai đối tượng, nếu giám khảo không thể phân biệt được đối tượng nào là con người và đối tượng nào là máy móc, thì máy móc đó được coi là có trí thông minh ở mức độ con người.
3
Ý nghĩa
Turing Test đã trở thành một tiêu chí quan trọng để đo lường sự phát triển của trí tuệ nhân tạo.
COMPUTNG MACHINERY AND INTELLIGENCE (Nguồn: Bài luận của Alan Turing)
Thành tựu của Alan Turing
1
Máy Turing
Nền tảng lý thuyết của máy tính hiện đại
2
Kiểm tra Turing
Phương pháp đánh giá trí tuệ máy móc
3
Giải mã Enigma
Đóng góp vào chiến thắng của Liên minh trong Chiến tranh Thế giới thứ Hai
Hội nghị Dartmouth
1
Thời gian và địa điểm
Hội nghị được tổ chức tại Đại học Dartmouth, bang New Hampshire, Mỹ vào năm 1956.
2
Sự ra đời của thuật ngữ
Tại hội nghị này, thuật ngữ 'trí tuệ nhân tạo (AI)' đã được đề xuất lần đầu tiên.
3
Mục đích của hội nghị
Nghiên cứu cách thức máy móc có thể học tập, suy luận, giải quyết vấn đề và hiểu ngôn ngữ.
4
Ảnh hưởng
Hội nghị này được coi là điểm khởi đầu của nghiên cứu trí tuệ nhân tạo và trở thành nền tảng cho sự phát triển của AI sau này.
Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo sơ khai
Những năm 1950 - Sự ra đời của trí tuệ nhân tạo
1950: Alan Turing đề xuất khái niệm 'Kiểm tra Turing'
1956: Thuật ngữ 'trí tuệ nhân tạo (AI)' được sử dụng lần đầu tiên tại Hội nghị Dartmouth
1958: Frank Rosenblatt phát triển perceptron (nền tảng của mạng neural nhân tạo)
Những năm 1960 - Thời kỳ hoàng kim thứ nhất
Bắt đầu nghiên cứu cơ bản về xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, v.v.
Phát triển các hệ thống chuyên gia sơ khai
Những năm 1970 - Mùa đông AI thứ nhất
Suy giảm nghiên cứu do kỳ vọng quá cao và những hạn chế
Giảm tài trợ nghiên cứu
Chính phủ Anh ngừng hỗ trợ nghiên cứu AI do báo cáo Lighthill
Những năm 1980 - Sự hồi sinh của AI
Thành công thương mại của các hệ thống chuyên gia
Tái phát hiện thuật toán lan truyền ngược (backpropagation)
Khởi động lại nghiên cứu mạng neural
Những năm 1990 - Mùa đông AI thứ hai
Đối mặt với giới hạn của hệ thống chuyên gia
Giá trị của các giải pháp AI cũ giảm do cải thiện hiệu suất máy tính để bàn
Những năm 2000 - Sự hồi sinh của AI với dữ liệu lớn
2006: Xuất hiện khái niệm học sâu (deep learning)
Sự phát triển của Internet cho phép tiếp cận dữ liệu quy mô lớn
Sự phát triển của học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên từ những năm 2010
1
2011: IBM Watson
Đã đánh bại các nhà vô địch của chương trình truyền hình 'Jeopardy!'.
03:46
YouTube
Watson and the Jeopardy! Challenge
See how Watson won Jeopardy! and what it meant for the future of cognitive systems.

http://www.research.ibm.com/cognitive-computing/watson/index.shtml
2
2014: Eugene Goostman
Một AI được phát triển tại Đại học Reading, Anh, đã vượt qua Kiểm tra Turing lần đầu tiên sau 65 năm.
00:24
YouTube
"'생각하는 인공지능' 튜링 테스트 첫 통과" / YTN
[YTN 기사원문] http://www.ytn.co.kr/_ln/0104_201406092205309531
인간처럼 생각하는 인공지능을 판별하는 기준으로 간주돼 온 '튜링 테스트'를 통과한 첫 사례가 나왔다고 영국 레딩대가 발표했습니다.레딩대는 '튜링 테스트 2014' 행사에서 '유진 구스트만'이라는 슈퍼컴퓨터에서 돌아가는 프로그램 '유진'이 튜링 테스트를 통과했다고 밝혔습니다.튜링 테스트는 인공지능 연구의 아버지...
3
2016: AlphaGo
Một AI được phát triển bởi Google DeepMind đã đánh bại nhà vô địch cờ vây Lee Sedol.
02:03
YouTube
심판으로 온 판후이, 이세돌에 '엄지 척' / YTN
[앵커]
알파고가 이세돌 9단에 처음으로 항복을 선언한 직후, 누구보다 기뻐하며 엄지를 치켜들었던 사람이 있습니다.

바로 알파고에게 다섯 번을 진 유럽챔피언 판후이입니다.

정유신 기자입니다.

[기자]
이세돌 9단이 마지막 180수로 알파고 하변의 집을 무너뜨리자 모니터에 조그만 창이 떴습니다.

알파고의 손 역할을 하던 아자황 박사는 돌 2개를 내려놓은 뒤 머리를 숙여 이세돌에 패배 뜻을 전했습니다.

모니터에 뜬 문구는 "알파고 기권한다. 백돌 이세돌의 불계승"이란 뜻으로 알파고 자신을 3인칭으로 지칭했습니다.

3판을 내리 지던 인간 이세돌이 기적과 같은 첫 승을 거둔 역사적인 순간, 복기를 하던 이 9단을 누군가 툭툭 치고 엄지를 치켜 듭니다.

이 9단을 놀라게 한 엄지의 주인공은 인공지능 알파고의 위력을 먼저 경험했던 유럽 챔피언 판후이입니다.

판후이는 지난해 10월 알파고에 전패를 당한 뒤 빈틈없는 알파고의 계산에 두 손을 들었습니다.

[판 후이 2단 / 유럽 바둑 챔피언 : 첫 번째 경기 이후에 너무 느리게 경기해서 이 컴퓨터가 경기하기를 싫어하는구나, 생각하고 세게 붙었습니다. 하지만 결국 5판을 모두 졌습니다.]

이후 판후이는 구글 알파고 팀과 같이 움직이며 이세돌 9단과 세기의 대결 준비를 도왔습니다.

특히 중국 룰로 진행되는 이번 대회에서는 중국식 계가를 담당하는 심판으로 참여하고 있습니다.

[김성룡 / 프로바둑 기사 : 판후이는 마지막 계산을 하는 역할의 심판을 맡은 겁니다. 중국 룰로 진행이 됐기 때문에 판후이는 꼭 필요한 사람입니다. 한 번도 마지막 카운팅을 한 상황이 없기 때문에 지금까지 실제로 한 역할은 없었다고 봐야죠.]

판 후이는 자신은 3패 뒤 자신감을 잃었지만 이세돌은 더 강하게 싸웠다며 누구보다 놀라워했습니다.

그의 엄지는 불가능하다고 생각했던 슈퍼 컴퓨터의 약점을 찾아 승리를 거둔 인간 이세돌에 대한 존경심의 표현으로 보입니다.

YTN 정유신[yusin@ytn.co.kr]입니다.

▶ 기사 원문 : http://www.ytn.co.kr/_ln/0107_201603141633093911
▶ 제보 안내 : http://goo.gl/gEvsAL, 모바일앱, 8585@ytn.co.kr, #2424

▣ YTN 유튜브 채널 구독 : http://goo.gl/Ytb5SZ

[ 한국 뉴스 채널 와이티엔 / Korea News Channel YTN ]
Kỷ nguyên của trí tuệ nhân tạo sáng tạo
1
Tháng 11 năm 2022
ChatGPT đã ra mắt, mở ra kỷ nguyên của trí tuệ nhân tạo sáng tạo (Generative AI).
2
Mở rộng plugin
ChatGPT đã nhanh chóng mở rộng hệ sinh thái của mình thông qua việc thêm nhiều plugin đa dạng.
3
Vượt qua giới hạn
Thông qua các plugin, ChatGPT đã nhanh chóng giải quyết các vấn đề như tính cập nhật của thông tin, truy cập website, tìm kiếm trong các tài liệu như PDF, và kiến thức chuyên sâu trong các lĩnh vực.
4
Năm 2023
Chỉ sau 1 năm ra mắt, ChatGPT đã phát triển thành một dịch vụ trí tuệ nhân tạo đa phương thức, có khả năng nhìn, nghe và nói.
OpenAI 구독 플랜
Sora
Cài đặt ChatGPT
chat.openai.com truy cập
Có thể sử dụng trên điện thoại thông minh
Khám phá ChatGPT
Ô nhập tin nhắn
Nhập tin nhắn của bạn.
Tab chức năng
Xem các tính năng bổ sung và lịch sử cuộc trò chuyện.
Thay đổi tiêu đề cuộc trò chuyện
Thay đổi tiêu đề cuộc trò chuyện.
Chia sẻ/Lưu cuộc trò chuyện
Chia sẻ hoặc lưu cuộc trò chuyện.
ChatGPT di động
Chức năng nhập âm thanh
Nhận dạng giọng nói
Lưu lịch sử cuộc trò chuyện
Khi kết thúc cuộc trò chuyện
Lịch sử cuộc trò chuyện sẽ được lưu lại dưới dạng văn bản.
Có thể sử dụng
Lịch sử cuộc trò chuyện có thể được sử dụng.
Tùy chỉnh ChatGPT
Mô tả về "tôi"
Chỉ dẫn về "bạn"
Cài đặt tùy chỉnh ChatGPT (ví dụ)
Có gì mà ChatGPT cần biết về bạn để có thể cung cấp câu trả lời tốt hơn?
Tôi là chuyên gia marketing, chủ yếu phụ trách chiến lược marketing kỹ thuật số và quản lý truyền thông xã hội.
Tôi rất quan tâm đến các xu hướng marketing mới nhất, công cụ phân tích và giải thích dữ liệu, và tôi thích những thông tin thiết thực và có thể áp dụng ngay.
Tôi cũng coi trọng giao tiếp ngắn gọn và rõ ràng.
Bạn muốn ChatGPT phản hồi như thế nào?
Vui lòng trả lời ngắn gọn và rõ ràng.
Mỗi câu trả lời nên giới hạn trong 3-4 đoạn, bao gồm lời khuyên thực tế và thông tin có thể áp dụng ngay.
Nếu cần, hãy thêm giải thích đơn giản về các thuật ngữ kỹ thuật.
Cũng nên đưa ra ví dụ hoặc trường hợp cụ thể để minh họa.
Luôn ưu tiên cung cấp thông tin liên quan đến các xu hướng mới nhất.
Và cuối cùng, tóm tắt nội dung bằng bảng.
Ví dụ yêu cầu của người dùng:
Với tư cách là chuyên gia marketing kỹ thuật số, tôi muốn biết thông tin về các xu hướng mới nhất của truyền thông xã hội. Vui lòng cho tôi biết các nền tảng truyền thông xã hội đang được chú ý gần đây và chiến lược nội dung hiệu quả.
GPT 다양한 기능
Tạo và hoàn thành văn bản
Các mô hình GPT có thể hoàn thành câu do người dùng bắt đầu hoặc tự động tạo ra văn bản mới về chủ đề được cung cấp.
Dịch ngôn ngữ
Các mô hình GPT có thể dịch văn bản chính xác sang nhiều ngôn ngữ khác nhau, giúp giải quyết rào cản ngôn ngữ.
Tóm tắt tài liệu
Các mô hình GPT có thể phân tích tài liệu dài và tóm tắt nội dung chính, giúp tiết kiệm thời gian.
Lập trình và phân tích dữ liệu
Các mô hình GPT có thể giải quyết các vấn đề lập trình phức tạp và phân tích nhanh chóng dữ liệu lớn để tìm ra những hiểu biết có ý nghĩa.
Các tính năng đặc biệt của GPT-4o
Bộ nhớ
Duy trì lịch sử cuộc trò chuyện và tham chiếu thông tin trước đó.
Tùy chỉnh
Có thể điều chỉnh mô hình để phù hợp với các yêu cầu cụ thể.
Thị giác
Có khả năng phân tích và hiểu ảnh.
Duyệt web
Có thể tìm kiếm thông tin thời gian thực và tương tác trên web.
GPT-4o
Tên mô hình: GPT-4o
GPT-4o là mô hình cờ đầu có trí tuệ cao để thực hiện các nhiệm vụ phức tạp và nhiều bước. Nó rẻ hơn và nhanh hơn về chi phí và tốc độ so với GPT-4 Turbo.
Dung lượng ngữ cảnh (Context window): 128,000 token
Dung lượng ngữ cảnh nghĩa là lượng văn bản mà mô hình có thể ghi nhớ và xử lý cùng một lúc, và có thể bao gồm tối đa 128,000 token của đầu vào và nội dung hội thoại trước đó. Điều này cho phép duy trì các cuộc hội thoại dài và phức tạp hơn và ghi nhớ nhiều thông tin hơn.
Trong văn bản tiếng Anh thông thường, 128,000 token tương đương khoảng 96,000 từ.
Số token đầu ra tối đa (Max output tokens): 16,384 token
Độ dài phản hồi tối đa mà mô hình có thể tạo ra là 16,384 token, tương đương khoảng 12,000 từ.
Thời điểm dữ liệu huấn luyện: Đến tháng 10 năm 2023
Mô hình này được huấn luyện bằng dữ liệu thu thập đến tháng 10 năm 2023, vì vậy nó có thể trả lời về các thông tin mới nhất đến thời điểm đó.
Mạnh mẽ chức năng và lĩnh vực ứng dụng của mô hình o1
Phân tích dữ liệu và giải quyết vấn đề
Mô hình o1 giúp phân tích các tập dữ liệu phức tạp, nhận dạng các mẫu để hỗ trợ giải quyết vấn đề hiệu quả.
Kỹ thuật và thiết kế tiên tiến
Mô hình o1 hỗ trợ thiết kế và kỹ thuật đổi mới thông qua các mô phỏng phức tạp và mô hình dự đoán.
Mô hình dự đoán và dự báo tương lai
Mô hình o1 có thể dự đoán hành vi tương lai của các hệ thống phức tạp và hỗ trợ ra quyết định tối ưu.
Các trường hợp sử dụng phù hợp của mô hình o1
1
Tạo ý tưởng chiến lược
o1 hữu ích trong việc phát triển chiến lược ban đầu.
2
Lĩnh vực giáo dục
Cung cấp hướng dẫn về việc hướng dẫn học sinh và giáo viên.
3
Luyện tập lập trình
o1-mini cung cấp phân tích từng bước cho các vấn đề lập trình phức tạp.
4
Toán học và vật lý nâng cao
Giúp đỡ trong việc chứng minh toán học và học các chủ đề nâng cao.
So sánh mô hình ChatGPT
1
Mô hình GPT-4o
GPT-4o là một phiên bản nâng cao của dòng mô hình GPT-4 do OpenAI phát triển, với chữ 'o' đại diện cho "optimized", có nghĩa là hiệu suất và tốc độ phản hồi được cải thiện so với mô hình GPT-4 gốc. Dưới đây là các đặc điểm chính:
Hiệu suất cao: Có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên tinh vi hơn so với GPT-4, cung cấp câu trả lời chính xác và rõ ràng hơn cho các câu hỏi phức tạp.
Hiệu quả: Tối ưu hóa về tốc độ và sử dụng bộ nhớ, mang lại trải nghiệm người dùng mượt mà hơn.
Đa mục đích: Được thiết kế để phù hợp với nhiều ứng dụng như hỗ trợ khách hàng, sáng tạo nội dung, phân tích dữ liệu và hỗ trợ học tập.
Hiểu ngữ cảnh tốt hơn: Có khả năng hiểu ngữ cảnh sâu hơn và duy trì tính nhất quán trong các cuộc hội thoại dài.
2
Mô hình o1
Mô hình o1 của OpenAI là một mô hình AI tiên tiến, thực hiện quá trình suy nghĩ sâu sắc trước khi đưa ra phản hồi, để giải quyết các vấn đề phức tạp. Nó thể hiện hiệu suất vượt trội trong các lĩnh vực như toán học, khoa học và lập trình, đặc biệt là các tác vụ suy luận phức tạp.
Đặc điểm:
Khả năng suy luận cao cấp: o1 thực hiện một quá trình suy nghĩ có hệ thống trước khi đưa ra phản hồi, giúp giải quyết các vấn đề phức tạp một cách hiệu quả.
Độ chính xác cao: Vượt trội hơn GPT-4o trong các lĩnh vực như toán học, khoa học và lập trình.
Tốc độ phản hồi: Do quá trình suy nghĩ sâu sắc, o1 có thể mất nhiều thời gian hơn GPT-4o để đưa ra phản hồi.
Quyền truy cập:
Người dùng ChatGPT Plus, Team, Enterprise, Edu: Hiện có thể sử dụng mô hình o1.
Người dùng ChatGPT Pro: Với mức phí $200/tháng, có thể truy cập không giới hạn mô hình o1 và các tính năng nâng cao.
Người dùng miễn phí: Dự kiến sẽ có thể truy cập mô hình o1-mini trong tương lai.
Trường hợp sử dụng phù hợp:
Hỗ trợ lập trình phức tạp và gỡ lỗi
Giải quyết các vấn đề toán học và khoa học cấp cao
Các giải pháp AI yêu cầu độ chính xác và độ tin cậy cao
Các ứng dụng cần phân tích sâu
3
Mô hình o1-mini
Mô hình o1-mini của OpenAI là phiên bản nhẹ hơn của mô hình o1 cao cấp, phân tích và giải quyết các vấn đề phức tạp theo từng bước. Mô hình này cũng thể hiện hiệu suất vượt trội trong các lĩnh vực như toán học, khoa học và lập trình, đặc biệt là các tác vụ suy luận phức tạp.
Đặc điểm:
Khả năng suy luận cao cấp: o1-mini thực hiện một quá trình suy nghĩ có hệ thống trước khi đưa ra phản hồi, giúp giải quyết các vấn đề phức tạp một cách hiệu quả.
Độ chính xác cao: Vượt trội hơn GPT-4o trong các lĩnh vực như toán học, khoa học và lập trình.
Tốc độ phản hồi: Do quá trình suy nghĩ sâu sắc, o1-mini có thể mất nhiều thời gian hơn GPT-4o để đưa ra phản hồi.
Quyền truy cập:
Người dùng ChatGPT Plus, Team, Enterprise, Edu: Hiện có thể sử dụng mô hình o1-mini.
Người dùng ChatGPT Pro: Với mức phí $200/tháng, có thể truy cập không giới hạn mô hình o1 và các tính năng nâng cao.
Người dùng miễn phí: Dự kiến sẽ có thể truy cập mô hình o1-mini trong tương lai.
Trường hợp sử dụng phù hợp:
Hỗ trợ lập trình phức tạp và gỡ lỗi
Giải quyết các vấn đề toán học và khoa học cấp cao
Các giải pháp AI yêu cầu độ chính xác và độ tin cậy cao
Các ứng dụng cần phân tích sâu
4
GPT-4o với Canvas
GPT-4o với Canvas là một tính năng mạnh mẽ được cung cấp cùng với mô hình GPT-4 của OpenAI, được thiết kế đặc biệt để thực hiện hiệu quả các tác vụ văn bản dài hoặc mã code thông qua giao diện Canvas. Điều này giúp tương tác giữa người dùng và AI trở nên linh hoạt và hiệu quả hơn.
Các tính năng chính của Canvas
Tối ưu hóa cho các tác vụ văn bản dài:
Phù hợp để soạn thảo, chỉnh sửa các tác phẩm như bài luận, báo cáo, đoạn mã code, v.v.
Cung cấp một môi trường chỉnh sửa gọn gàng trong một cửa sổ riêng biệt, giúp quản lý các tác vụ phức tạp.
Hỗ trợ tác vụ lập trình:
Hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình, hiệu quả trong việc viết code và gỡ lỗi.
Cung cấp tính năng chỉnh sửa dựa trên mẫu, giúp nhanh chóng cập nhật hoặc sửa đổi các phần cụ thể của mã.
Hợp tác về tài liệu/mã:
Cung cấp phản hồi cụ thể về văn bản hoặc mã do người dùng cung cấp, cho phép trực tiếp chỉnh sửa và cải thiện nội dung.
Có thể tái cấu trúc nội dung hoặc thêm nhận xét theo yêu cầu của người dùng.
Cập nhật nhanh chóng và quản lý phiên bản:
Cho phép thay đổi chọn lọc các phần cụ thể của văn bản hoặc mã, hoặc viết lại toàn bộ nội dung.
Theo dõi lịch sử thay đổi để quản lý dễ dàng.
Ví dụ về ứng dụng
Soạn thảo tài liệu:
Viết các báo cáo dài, bản thảo luận văn, kế hoạch kinh doanh.
Cung cấp nội dung phù hợp với các yêu cầu cụ thể (văn phong, định dạng, v.v.).
Phát triển và gỡ lỗi mã:
Viết, cải thiện và sửa lỗi mã.
Chỉnh sửa logic hoặc tối ưu hóa các phần cụ thể.
Học tập và gợi ý ý tưởng:
Tóm tắt về một chủ đề cụ thể, chuẩn bị tài liệu học tập.
Sắp xếp ý tưởng và nhận phản hồi từ nhiều góc độ.
Ưu điểm
Hiệu quả: Tối đa hóa năng suất khi làm việc với các tài liệu dài hoặc mã phức tạp.
Dễ đọc: Giao diện Canvas riêng biệt giúp xem xét nội dung một cách có hệ thống.
Sáng tạo và hợp tác: Nhận phản hồi để tạo ra kết quả tốt hơn.
Khuyến nghị sử dụng các mô hình
GPT-4o: Phù hợp cho các tác vụ đa phương tiện, dựa trên bộ nhớ và yêu cầu tùy chỉnh người dùng
o1: Lý tưởng cho các tác vụ yêu cầu logic phức tạp như toán học, khoa học, lập kế hoạch chiến lược
o1-mini: Hiệu quả cho các tác vụ lập trình yêu cầu giải quyết vấn đề có cấu trúc với tham chiếu bên ngoài hạn chế
Canvas: Sử dụng cho các tác vụ hợp tác cần chỉnh sửa tài liệu và phản hồi có cấu trúc
Hướng dẫn dịch vụ ChatGPT Plus
1. Thông tin cơ bản
2. Giới hạn sử dụng theo từng mô hình