Dành cho nghiên cứu chuyên sâu
Tài liệu dài, câu hỏi và sản phẩm đầu ra — tất cả trong một không gian làm việc để bạn kiểm chứng bản gốc.
Chi phí tính toán Transformer: vì sao hai nghiên cứu mâu thuẫn?
Nguồn
3 nguồnLớp attention so với lớp hồi quy
Phụ lục này dùng so sánh độ phức tạp từng lớp từ bài “Attention Is All You Need” để ước tính sơ bộ. Nội dung được viết riêng cho bản minh họa này.
Chi phí của lớp attention tăng theo độ dài² × số chiều, còn lớp hồi quy theo độ dài × số chiều². Cả hai nghiên cứu dùng mô hình có 512 chiều. Hình 2 vẽ ước tính này cho cả hai loại lớp theo độ dài đầu vào và đánh dấu độ dài đầu vào của hai nghiên cứu.
- Lớp attention
- Lớp hồi quy
Đây là ước tính bậc độ lớn. Nó bỏ qua hệ số hằng và các phần khác của mô hình, như lớp truyền thẳng, nên không thể tái hiện tỷ lệ đo được trong hai nghiên cứu.
Nguồn hiện tại: Phụ lục chi phí tính toán attention (mẫu).pdf · Trang 2 · Hình 2
Hỏi tài liệu nguồn
Xem trước kết quả
Sau khi bạn hỏi, có thể chuyển kết quả thành báo cáo.
Biến những gì bạn đọc thành góc nhìn của riêng mình.
Tập hợp mọi tài liệu của dự án. Làm rõ suy nghĩ qua câu hỏi, đối chiếu và kiểm chứng. Trình bày hiểu biết thành báo cáo để thảo luận và nghiên cứu có cơ sở, dẫn đến kết quả cụ thể.
Mang theo tài liệu nguồn
- Bài nghiên cứu và báo cáo ngànhPDF
- Phỏng vấn và cuộc họpMP3
- Bản thảo và ghi chú nghiên cứuWord · DOCX
- Dữ liệu và bảng tínhExcel · XLSX
Mang theo câu hỏi của bạn. Chúng ta cùng khám phá, đối chiếu và kiểm tra bằng chứng để hiểu rõ hơn.
Đưa công việc tiến xa hơn
- Tài liệu WordDOCX
- Tài liệu PDFPDF
- Bài trình chiếu PPTPPTX
- Tệp mã nguồnHTML · Python
Sản phẩm tiếp theo của bạn,từ những tài liệu đang có.
Vài báo cáo. Một bản ghi âm. Một quyết định phía trước.
Kết nối bằng chứng. Đặt cơ sở cho từng nhận định.
PDFNghiên cứu lượng người qua lại khu vực.pdf01
“Dự báo lượng khách giả định điều kiện sau khi tuyến đường sắt mở cửa.”
Trang 18 · Giả định dự báo
MP3Thảo luận dự án.mp302
“Giai đoạn một dự kiến mở cửa lại vào năm sau, nhưng kết nối giao thông có thể chưa sẵn sàng.”
Trích đoạn cuộc họp · 12:48
Báo cáo nghiên cứu
Bản nháp · Cần kiểm chứngCải tạo phố thương mại · Đánh giá tính khả thi
Câu hỏi thường gặp
DeepShelf là gì?
DeepShelf là không gian làm việc trên đám mây dành cho nghiên cứu và học tập chuyên sâu. Đưa tài liệu dài như bài nghiên cứu, báo cáo, bản ghi âm, bản thảo và bảng tính vào một dự án, rồi đặt câu hỏi cho AI, đối chiếu nguồn và hỏi tiếp. Biến kết quả nghiên cứu thành báo cáo có thể tải xuống. Trích dẫn trong câu trả lời đưa bạn về nguồn gốc chỉ bằng một lần nhấp để kiểm chứng. Ngoài DeepShelf 1.0, sản phẩm còn hỗ trợ GPT, Claude, DeepSeek, Kimi và các mô hình khác. Mô hình khả dụng tùy thuộc gói của bạn.
Xem mô hình theo từng góiDeepShelf khác gì với các công cụ như ChatGPT? Tại sao cần tải tệp lên trước?
Các công cụ như ChatGPT cũng đọc được tệp bạn gửi. Điểm khác biệt là những gì xảy ra sau khi tải lên. DeepShelf đọc sơ bộ từng nguồn và tự ghi chú; quá trình này được gọi là phân tích tài liệu. Điều đó có ba lợi ích:
- Câu trả lời về sau ưu tiên dựa trên nguồn của bạn và chính xác hơn.
- Các nguồn được lưu chung trong một dự án, nên bạn không phải gửi lại khi bắt đầu cuộc trò chuyện mới.
- Có thể mở từng trích dẫn trong câu trả lời để kiểm tra bản gốc: PDF mở đúng đoạn trong bố cục gốc; bản ghi âm chuyển đến thời điểm và bản chép lời tương ứng; tệp Word, TXT và EPUB mở phần văn bản đã phân tích.
DeepShelf có thể xử lý nhiều cuốn sách dài hoặc một chồng báo cáo cùng lúc và tìm mối liên hệ giữa chúng không?
Có. Đưa chúng vào một dự án, chọn nguồn cần dùng cho câu hỏi rồi hỏi về điểm thống nhất, mâu thuẫn và mối liên hệ. Chúng tôi đã thử với nhiều cuốn sách đầy đủ cùng lúc, kể cả câu hỏi liên quan đến nhiều sách, và kết quả vượt xa các sản phẩm tương tự. Quy mô đó cũng chưa phải giới hạn tối đa. Giới hạn thực tế đến từ gói của bạn: số nguồn trong một dự án và dung lượng mỗi tệp. Bản quét và bảng tính cho kết quả kém hơn PDF có văn bản chọn được. Hãy mở trích dẫn để xác nhận từng mối liên hệ được chỉ ra.
Tôi có thể tải những loại tệp nào lên DeepShelf?
DeepShelf hỗ trợ PDF, Word (DOCX), văn bản thuần (TXT), sách điện tử (EPUB), hình ảnh (JPG, JPEG, PNG), âm thanh (WAV, MP3, M4A, OGG), trang web (HTML, HTM), bảng tính (CSV, XLSX), PowerPoint (PPTX) và nhiều định dạng khác. Dung lượng tệp và số tệp mỗi dự án tùy thuộc gói.
Xem định dạng nguồn được hỗ trợTôi có thể dùng DeepShelf miễn phí không?
Có. Tài khoản mới được dùng thử Plus trong bảy ngày với tổng cộng 100 điểm. Khi hết hạn, tài khoản tự động chuyển sang Free. Quyền lợi Plus kết thúc nhưng bạn vẫn dùng được DeepShelf. Phân tích nguồn, đặt câu hỏi và tạo báo cáo đều dùng điểm; số điểm tùy độ dài nguồn và mô hình đã chọn. Các tệp tải lên trong thời gian dùng thử hoặc dùng gói trả phí vẫn có thể được hỏi và trích dẫn trên Free. Xem số dư và lịch sử tại Cài đặt → Mức sử dụng.
So sánh giới hạn các góiBài nghiên cứu, bản ghi âm hoặc tài liệu khách hàng tôi tải lên DeepShelf có được dùng để huấn luyện mô hình không?
DeepShelf không dùng nguồn bạn tải lên, nội dung trò chuyện hay kết quả tạo ra để huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn.
Chúng tôi lưu lâu dài các nguồn, cùng quá trình tạo và kết quả, để bạn có thể xem lại và tiếp tục làm việc bất cứ lúc nào. Khi không còn cần, bạn có thể xóa dự án hoặc nguồn trong không gian làm việc. Chúng tôi cũng lưu nhật ký yêu cầu cần thiết để chẩn đoán lỗi, duy trì bảo mật và ngăn lạm dụng.
DeepShelf là dịch vụ đám mây. Để phân tích tệp và tạo câu trả lời, nội dung cần cho từng tác vụ được gửi đến dịch vụ mô hình và phân tích tương ứng. Chúng tôi khuyên bạn không tải lên thông tin nhạy cảm không liên quan đến tác vụ hiện tại.