Tác giả: Tiến sĩ Tehseen Zia
Cập nhật ngày 7 tháng 8 năm 2024
Những Người Khổng Lồ Được Chưng Cất: Tại Sao Chúng Ta Cần Xem Xét Lại Phát Triển AI Nhỏ
Tác giả: Tiến sĩ Tehseen Zia
Cập nhật ngày 7 tháng 8 năm 2024
Trong những năm gần đây, cuộc đua phát triển các mô hình AI ngày càng lớn hơn đã thu hút sự chú ý của ngành công nghệ. Những mô hình này, với hàng tỷ tham số, hứa hẹn những tiến bộ đột phá trong nhiều lĩnh vực, từ xử lý ngôn ngữ tự nhiên đến nhận diện hình ảnh. Tuy nhiên, sự theo đuổi không ngừng về kích thước này đi kèm với những nhược điểm đáng kể như chi phí cao và tác động môi trường lớn. Trong khi AI nhỏ mang đến một sự thay thế đầy triển vọng, cung cấp hiệu quả và tiêu thụ năng lượng thấp hơn, cách tiếp cận hiện tại trong việc xây dựng nó vẫn đòi hỏi nhiều tài nguyên. Khi chúng ta theo đuổi AI nhỏ và bền vững hơn, việc khám phá các chiến lược mới để giải quyết hiệu quả những hạn chế này là rất quan trọng.
AI Nhỏ: Giải Pháp Bền Vững Cho Chi Phí Cao và Nhu Cầu Năng Lượng
Việc phát triển và duy trì các mô hình AI lớn là một công việc tốn kém. Các ước tính cho thấy việc đào tạo GPT-3 tốn hơn 4 triệu đô la, với các mô hình tiên tiến hơn có thể đạt tới hàng chục triệu đô la. Những chi phí này, bao gồm phần cứng cần thiết, lưu trữ, sức mạnh tính toán và tài nguyên con người, là quá cao đối với nhiều tổ chức, đặc biệt là các doanh nghiệp nhỏ và các viện nghiên cứu. Rào cản tài chính này tạo ra một sân chơi không công bằng, hạn chế quyền truy cập vào công nghệ AI tiên tiến và cản trở đổi mới.
Hơn nữa, nhu cầu năng lượng liên quan đến việc đào tạo các mô hình AI lớn là rất lớn. Ví dụ, việc đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-3 ước tính tiêu tốn gần 1.300 megawatt giờ (MWh) điện, tương đương với mức tiêu thụ điện năng hàng năm của 130 ngôi nhà ở Mỹ. Dù chi phí đào tạo là rất lớn, mỗi yêu cầu ChatGPT vẫn tiêu tốn 2,9 watt-giờ. IEA ước tính rằng nhu cầu năng lượng tổng hợp của AI, các trung tâm dữ liệu và tiền điện tử chiếm gần 2% nhu cầu năng lượng toàn cầu. Nhu cầu này dự kiến sẽ gấp đôi vào năm 2026, tiếp cận mức tiêu thụ điện năng của Nhật Bản. Mức tiêu thụ năng lượng cao không chỉ làm tăng chi phí vận hành mà còn góp phần vào lượng khí thải carbon, làm trầm trọng thêm cuộc khủng hoảng môi trường. Để so sánh, các nhà nghiên cứu ước tính rằng việc đào tạo một mô hình AI lớn có thể phát thải hơn 626.000 pound CO2, tương đương với lượng khí thải của năm xe ô tô trong suốt vòng đời của chúng.
Giữa những thách thức này, AI nhỏ cung cấp một giải pháp thực tiễn. Nó được thiết kế để hiệu quả hơn và có thể mở rộng, yêu cầu ít dữ liệu và sức mạnh tính toán hơn nhiều. Điều này làm giảm chi phí tổng thể và giúp công nghệ AI tiên tiến dễ tiếp cận hơn đối với các tổ chức nhỏ hơn và các nhóm nghiên cứu. Hơn nữa, các mô hình AI nhỏ có nhu cầu năng lượng thấp hơn, giúp giảm chi phí vận hành và giảm tác động môi trường. Bằng cách sử dụng các thuật toán và phương pháp tối ưu hóa như học chuyển giao, AI nhỏ có thể đạt hiệu suất cao với ít tài nguyên hơn. Cách tiếp cận này không chỉ làm cho AI trở nên tiết kiệm hơn mà còn hỗ trợ bền vững bằng cách giảm thiểu cả mức tiêu thụ năng lượng và khí thải carbon.
Cách Các Mô Hình AI Nhỏ Được Xây Dựng Ngày Nay
Nhận thức được những lợi ích của AI nhỏ, các công ty công nghệ lớn như Google, OpenAI và Meta ngày càng tập trung vào việc phát triển các mô hình nhỏ gọn. Sự chuyển hướng này đã dẫn đến sự phát triển của các mô hình như Gemini Flash, GPT-4o Mini và Llama 7B. Các mô hình nhỏ hơn này chủ yếu được phát triển bằng cách sử dụng một kỹ thuật gọi là chưng cất tri thức.
Cốt lõi của chưng cất là việc chuyển giao tri thức từ một mô hình lớn và phức tạp sang một phiên bản nhỏ hơn và hiệu quả hơn. Trong quá trình này, một mô hình “giáo viên” — mô hình AI lớn — được đào tạo trên các tập dữ liệu rộng lớn để học các mẫu và sắc thái phức tạp. Mô hình này sau đó tạo ra các dự đoán hoặc “nhãn mềm” chứa đựng sự hiểu biết sâu sắc của nó.
Mô hình “học sinh”, tức là mô hình AI nhỏ, được đào tạo để sao chép các nhãn mềm này. Bằng cách bắt chước hành vi của giáo viên, mô hình học sinh nắm bắt được nhiều tri thức và hiệu suất của giáo viên trong khi hoạt động với số lượng tham số ít hơn đáng kể.
Tại Sao Chúng Ta Cần Vượt Qua Việc Chưng Cất AI Lớn
Mặc dù việc chưng cất AI lớn thành các phiên bản nhỏ hơn, dễ quản lý hơn đã trở thành một phương pháp phổ biến để xây dựng AI nhỏ, có một số lý do thuyết phục về việc tại sao phương pháp này có thể không phải là giải pháp cho tất cả các thách thức trong phát triển AI lớn.
Sự Phụ Thuộc Liên Tục Vào Các Mô Hình Lớn: Mặc dù chưng cất tạo ra các mô hình AI nhỏ hơn và hiệu quả hơn, cải thiện hiệu suất tính toán và tiết kiệm năng lượng trong quá trình suy diễn, nhưng phương pháp này vẫn phụ thuộc nhiều vào việc đào tạo các mô hình AI lớn ban đầu. Điều này có nghĩa là việc xây dựng các mô hình AI nhỏ vẫn yêu cầu tài nguyên tính toán và năng lượng đáng kể, dẫn đến chi phí cao và tác động môi trường ngay cả trước khi quá trình chưng cất diễn ra. Việc phải đào tạo các mô hình lớn liên tục cho chưng cất chuyển giao gánh nặng tài nguyên mà không loại bỏ nó. Mặc dù chưng cất nhằm giảm kích thước và chi phí của các mô hình AI, nhưng nó không loại bỏ chi phí ban đầu đáng kể liên quan đến việc đào tạo các mô hình “giáo viên” lớn. Những chi phí này có thể đặc biệt khó khăn cho các tổ chức nhỏ hơn và các nhóm nghiên cứu. Hơn nữa, tác động môi trường của việc đào tạo các mô hình lớn có thể làm giảm một số lợi ích của việc sử dụng các mô hình nhỏ và hiệu quả hơn, vì lượng khí thải carbon từ giai đoạn đào tạo ban đầu vẫn còn đáng kể.
Phạm Vi Đổi Mới Bị Giới Hạn: Dựa vào chưng cất có thể hạn chế đổi mới bằng cách tập trung vào việc sao chép các mô hình lớn hiện có thay vì khám phá các phương pháp mới. Điều này có thể làm chậm quá trình phát triển các kiến trúc hoặc phương pháp AI mới có thể cung cấp các giải pháp tốt hơn cho các vấn đề cụ thể. Sự phụ thuộc vào AI lớn hạn chế sự phát triển của AI nhỏ trong tay của một số công ty giàu tài nguyên. Kết quả là, lợi ích của AI nhỏ không được phân phối đồng đều, điều này có thể cản trở sự tiến bộ công nghệ rộng rãi hơn và hạn chế cơ hội đổi mới.
Những Thách Thức Về Tổng Quát Hóa và Thích Ứng: Các mô hình AI nhỏ được tạo ra thông qua chưng cất thường gặp khó khăn với dữ liệu mới và chưa thấy. Điều này xảy ra vì quá trình chưng cất có thể không hoàn toàn nắm bắt khả năng tổng quát của mô hình lớn hơn. Kết quả là, mặc dù các mô hình nhỏ này có thể hoạt động tốt trong các nhiệm vụ quen thuộc, nhưng chúng thường gặp khó khăn khi đối mặt với các tình huống mới. Hơn nữa, việc thích ứng các mô hình chưng cất với các phương thức hoặc tập dữ liệu mới thường liên quan đến việc đào tạo lại hoặc tinh chỉnh mô hình lớn trước đó. Quá trình lặp đi lặp lại này có thể phức tạp và tốn kém tài nguyên, làm cho việc thích ứng nhanh chóng các mô hình AI nhỏ với các nhu cầu công nghệ đang thay đổi nhanh chóng hoặc các ứng dụng mới trở nên thách thức.
Kết Luận
Mặc dù việc chưng cất các mô hình AI lớn thành các mô hình nhỏ hơn có vẻ là một giải pháp thực tiễn, nó vẫn phụ thuộc vào chi phí cao của việc đào tạo các mô hình lớn. Để thực sự tiến bộ trong AI nhỏ, chúng ta cần khám phá các thực tiễn đổi mới và bền vững hơn. Điều này có nghĩa là tạo ra các mô hình được thiết kế cho các ứng dụng cụ thể, cải thiện các phương pháp đào tạo để tiết kiệm chi phí và năng lượng hơn, và tập trung vào sự bền vững môi trường. Bằng cách theo đuổi những chiến lược này, chúng ta có thể thúc đẩy sự phát triển AI theo cách vừa có trách nhiệm vừa mang lại lợi ích cho ngành công nghiệp và hành tinh.
