Học máy: Con đường mới cho AI thông minh hơn

Khoa học máy học đang hướng đến một con đường mới để tạo ra AI thông minh hơn

Mục lục:

1. Giới thiệu
2. Hạn chế của phương pháp hiện tại
3. Kỹ thuật "Test-time compute" và mô hình O1
4. Tác động đến ngành công nghiệp AI
5. Kết luận

1. Giới thiệu

Bài báo này của Reuters đề cập đến những thay đổi đang diễn ra trong ngành công nghiệp AI khi các công ty như OpenAI đang phải đối mặt với những thách thức và chậm trễ trong việc đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) ngày càng lớn hơn.

2. Hạn chế của phương pháp hiện tại

Trong quá khứ, việc đào tạo các LLM thường tập trung vào việc tăng cường khả năng xử lý dữ liệu và sức mạnh tính toán, với quan điểm "lớn hơn là tốt hơn". Tuy nhiên, theo nhiều nhà nghiên cứu, chiến lược này đang đạt đến giới hạn.

• Cải thiện nhỏ: Việc tăng cường khả năng xử lý dữ liệu và sức mạnh tính toán đã mang lại kết quả ấn tượng, nhưng hiệu quả đang giảm dần, đặc biệt là với lượng dữ liệu ngày càng khan hiếm và vấn đề về năng lượng.
• Chi phí cao: Việc đào tạo một LLM lớn có thể tốn hàng chục triệu đô la và cần hàng trăm chip hoạt động đồng thời, làm tăng khả năng xảy ra lỗi phần cứng.
• Thời gian dài: Quá trình đào tạo kéo dài nhiều tháng, và hiệu quả của mô hình chỉ có thể được đánh giá vào cuối quá trình.

3. Kỹ thuật "Test-time compute" và mô hình O1

Để khắc phục những hạn chế trên, các nhà nghiên cứu đang tập trung vào kỹ thuật "Test-time compute". Kỹ thuật này cho phép các mô hình AI "suy luận" (inference) theo cách tương tự như con người, bằng cách sử dụng nhiều bước xử lý và đánh giá để đưa ra quyết định tốt nhất.

• Mô hình O1: OpenAI đã áp dụng kỹ thuật "Test-time compute" trong mô hình O1 (trước đây gọi là Q* và Strawberry). Mô hình O1 có khả năng suy luận đa bước, tương tự như suy luận của con người. Nó cũng được đào tạo bằng cách sử dụng dữ liệu được tuyển chọn từ các chuyên gia trong lĩnh vực.
• Lợi ích: Kỹ thuật "Test-time compute" cho phép các mô hình AI giải quyết các bài toán phức tạp hơn, chẳng hạn như toán học, lập trình, hoặc các vấn đề đòi hỏi khả năng suy luận và ra quyết định tương tự con người.

4. Tác động đến ngành công nghiệp AI

Sự thay đổi này có thể thay đổi bản đồ cạnh tranh trong lĩnh vực phần cứng AI, nơi Nvidia hiện đang chiếm ưu thế. Các công ty đầu tư mạo hiểm như Sequoia và Andreessen Horowitz đang theo dõi sát sao sự thay đổi này và đánh giá lại các khoản đầu tư của họ.

• Xu hướng mới: Thị trường sẽ chuyển từ tập trung vào các cụm đào tạo (training clusters) sang các cụm suy luận (inference clouds) dựa trên đám mây.
• Tăng cường cạnh tranh: Nvidia có thể phải đối mặt với nhiều đối thủ cạnh tranh hơn trong thị trường chip suy luận.

5. Kết luận

Ngành công nghiệp AI đang chuyển hướng từ việc tập trung vào việc tăng cường kích thước mô hình sang việc nâng cao khả năng suy luận. Kỹ thuật "Test-time compute" hứa hẹn sẽ mang lại những tiến bộ đáng kể trong AI, dẫn đến sự phát triển của các mô hình thông minh hơn, hiệu quả hơn và có khả năng xử lý các bài toán phức tạp hơn. Sự thay đổi này cũng sẽ tạo ra những cơ hội mới và thách thức mới cho các công ty công nghệ và nhà đầu tư.