Lựa chọn mô hình AI phù hợp cho dự án của bạn: Claude, ChatGPT hay Gemini?

Mục lục:

• Sự bùng nổ của các mô hình GenAI
• Danh sách kiểm tra để lựa chọn mô hình AI phù hợp
• Giới thiệu các mô hình AI nổi bật
• So sánh về khả năng xử lý dữ liệu
• So sánh về chi phí
• So sánh về khả năng tinh chỉnh, bảo mật và nền tảng đám mây
• Ví dụ về các trường hợp sử dụng
• Kết luận

1. Sự bùng nổ của các mô hình GenAI

Chúng ta đã bước qua thời kỳ ChatGPT thống trị thị trường. Hiện nay, nhiều công ty như Anthropic và Google cũng đang cung cấp các dòng mô hình AI riêng của mình, dẫn đến sự cạnh tranh gay gắt. Claude, dòng mô hình AI của Anthropic, được cho là có hiệu suất tốt hơn ChatGPT.

2. Danh sách kiểm tra để lựa chọn mô hình AI phù hợp

Khi lựa chọn một dòng mô hình AI cho doanh nghiệp của bạn, bạn cần phải xem xét kỹ lưỡng những yếu tố sau:

• Loại dữ liệu và khả năng xử lý: Mô hình AI của bạn cần xử lý dữ liệu dạng nào? Văn bản, hình ảnh, video hay âm thanh?
• Khối lượng dữ liệu: Khối lượng dữ liệu đầu vào và đầu ra lớn hay nhỏ?
• Độ phức tạp của nhiệm vụ: Mô hình AI cần xử lý các nhiệm vụ phức tạp hay đơn giản?
• Hiệu suất so với chi phí: Hiệu suất cao hay chi phí thấp là ưu tiên của bạn?
• Bảo mật của AI: Bảo mật có phải là yếu tố quan trọng trong trường hợp sử dụng của bạn không?
• Nền tảng đám mây: Doanh nghiệp của bạn có sử dụng Microsoft Azure hoặc GCP không?

3. Giới thiệu các mô hình AI nổi bật

Chúng ta sẽ xem xét một số dòng mô hình AI phổ biến dựa trên các yếu tố đã nêu ở trên:

• GPT-4 và GPT-3.5 của OpenAI: GPT-4 được ra mắt vào năm 2023, và GPT-3.5 là lựa chọn tiết kiệm hơn.
• Gemini của Google: Bao gồm Gemini 1.5 được ra mắt vào tháng 2 năm 2024, có khả năng xử lý video và âm thanh.
• Claude của Anthropic: Bao gồm 3 dạng chính: Haiku, Sonnet và Opus, với hiệu suất và chi phí khác nhau.
• Llama 2 của Meta: Một mô hình mã nguồn mở.

4. So sánh về khả năng xử lý dữ liệu

Một trong những yếu tố quan trọng của mọi mô hình AI là giới hạn token của cửa sổ ngữ cảnh. Giới hạn này càng lớn, mô hình càng có thể xử lý các đầu vào và đầu ra phức tạp hơn, bao gồm cả các văn bản dài như tiểu thuyết.

• Claude Opus 3: Giới hạn sản xuất chung là 200.000 token (800.000 ký tự, tương đương hơn 120.000 từ). Đã được thử nghiệm với và có thể vượt quá 1 triệu token.
• GPT-4: Giới hạn là 8.192 token, nhưng các mô hình Turbo nâng cao khả năng này lên 120.000 token.
• GPT-3.5 Turbo: Bắt đầu từ 16.385 token.
• Gemini 1.5 Pro: Cung cấp tối đa 1 triệu token cho mọi trường hợp sử dụng.

5. So sánh về chi phí

Chi phí thường được đo bằng giá mỗi triệu token.

• Claude:
  • Opus: $15 mỗi triệu token đầu vào; $75 mỗi triệu token đầu ra
  • Sonnet: $3 mỗi triệu token đầu vào; $15 mỗi triệu token đầu ra
  • Haiku: 25 cent mỗi triệu token đầu vào; $1.25 mỗi triệu token đầu ra
• GPT:
  • GPT-4 Turbo: $10 mỗi triệu token đầu vào; $30 mỗi triệu token đầu ra
  • GPT-4: $30 mỗi triệu token đầu vào; $60 mỗi triệu token đầu ra
  • GPT-3.5 Turbo: 50 cent mỗi triệu token đầu vào; $1.50 mỗi triệu token đầu ra
• Gemini Pro: Miễn phí cho tối đa 60 truy vấn mỗi tháng. API có phí dựa trên mức sử dụng sẽ sớm được cung cấp, nhưng lưu ý rằng nó tính giá mỗi nghìn token, không phải mỗi triệu.

6. So sánh về khả năng tinh chỉnh, bảo mật và nền tảng đám mây

• Khả năng tinh chỉnh: Nếu bạn cần tinh chỉnh một mô hình và hiểu rõ cách hoạt động của nó, ChatGPT-4 hoặc Llama 2 là lựa chọn tốt nhất. Tuy nhiên, việc tùy chỉnh một mô hình rất phức tạp.
• Bảo mật: Chính sách AI Constitution và Responsible Scaling Policy đang phát triển của Anthropic giúp Claude trở thành lựa chọn hàng đầu về bảo mật.
• Nền tảng đám mây: Gia đình GPT phù hợp nhất với Microsoft Azure, còn Claude và Gemini đều có sẵn trên GCP của Google.

7. Ví dụ về các trường hợp sử dụng

• Trợ lý hỏi đáp về các trận đấu bóng đá tưởng tượng: Gemini 1.5 Pro phù hợp với các nhiệm vụ phức tạp và dài dòng, yêu cầu xử lý văn bản hoặc video dài.
• Mô hình hẹn hò: Claude 3 Haiku đơn giản và hiệu quả, giới hạn token không phải là vấn đề.
• Trợ lý AI chuyên biệt: ChatGPT-4 có khả năng tinh chỉnh, phù hợp với các trường hợp cần kiến thức chuyên ngành.
• Phát hiện bất thường trong hồ sơ bệnh án: Claude 3 phù hợp với các nhiệm vụ phức tạp và đòi hỏi hiệu suất cao.
• Trợ lý viết lách: ChatGPT-4 phù hợp với các nhiệm vụ phức tạp nhưng tiết kiệm chi phí.
• Mô hình phục vụ cho người khuyết tật: Claude nổi bật về bảo mật.
• Mô hình mã nguồn mở: Llama 2 cho phép tùy chỉnh.

8. Kết luận

Không có hai mô hình nào giống nhau, ngay cả khi chúng đều là GenAI. Khi lựa chọn một mô hình, bạn cần phải xem xét nhu cầu cụ thể của mình. Nếu có thể, hãy thử nghiệm nhiều mô hình cho trường hợp sử dụng cụ thể để hiểu rõ hơn về lựa chọn phù hợp nhất. Lựa chọn sai có thể ảnh hưởng tiêu cực đến ngân sách hoặc hiệu suất của mô hình.