Tác giả: Arman Kamran

Những tiến bộ trong Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) trong vài năm qua thật đáng kinh ngạc, với các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) như GPT-4 của OpenAI, Claude của Anthropic và Bard của Google trở thành tâm điểm trong các thảo luận về AI. Những mô hình này, sở hữu hàng tỷ (thậm chí hàng nghìn tỷ) tham số, thể hiện hiệu suất vượt trội trong nhiều tác vụ phức tạp khác nhau, từ trả lời câu hỏi đến tạo mã nguồn.

Tuy nhiên, lớn hơn không phải lúc nào cũng tốt hơn. Có nhiều tình huống mà các Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ (SLMs) không chỉ mang lại hiệu suất cạnh tranh mà thậm chí còn phù hợp hơn so với các mô hình lớn. Khi lĩnh vực AI tiếp tục phát triển, việc hiểu rõ khi nào SLMs có thể vượt trội so với LLMs là điều cần thiết đối với các nhà phát triển và tổ chức đang hướng tới mục tiêu hiệu quả, khả năng mở rộng và chi phí hợp lý.

Bước vào kỷ nguyên của SLMs

Các mô hình ngôn ngữ đang là trung tâm của những đổi mới trong lĩnh vực Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP), thúc đẩy những bước tiến đáng kể trong các ngành công nghiệp như y tế, tài chính, dịch vụ khách hàng, và nhiều lĩnh vực khác.

Trong khi các mô hình lớn như GPT-4 và BERT thường chiếm sóng bởi khả năng ấn tượng và sự phổ biến rộng rãi của chúng, đó chỉ là một phần của câu chuyện. Ngày càng có nhiều ứng dụng nhận thấy rằng các Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ (SLMs) mang lại một giải pháp hiệu quả hơn về chi phí, hiệu năng và đôi khi vượt trội cho một số nhiệm vụ nhất định.

Các Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ, đúng như tên gọi, là các mô hình có số lượng tham số ít hơn so với các mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM).

Trong khi LLMs có thể có hàng nghìn tỷ tham số, SLMs nhỏ gọn hơn, thường chỉ có từ vài triệu đến hàng trăm triệu tham số.

Sự khác biệt về quy mô này mang lại những lợi thế riêng biệt, đặc biệt trong các môi trường mà tài nguyên tính toán, độ trễ, hoặc quyền riêng tư là những mối quan tâm hàng đầu.

Sự gia tăng của SLMs xuất hiện vào thời điểm nhu cầu về các giải pháp AI đang tăng nhanh, nhưng cùng với đó là những lo ngại về mức độ sử dụng tài nguyên, chi phí triển khai và hiệu suất thời gian thực. Trong khi LLMs đạt được kết quả đáng kinh ngạc trong nhiều tác vụ NLP phức tạp như sinh ngôn ngữ tự nhiên, trả lời câu hỏi và tổng hợp mã nguồn, thì yêu cầu tài nguyên lớn và thời gian xử lý chậm khiến chúng trở nên không thực tế cho nhiều kịch bản trong thế giới thực.

Ngược lại, SLMs đã chứng minh rằng chúng có thể hoạt động xuất sắc trên nhiều tác vụ với yêu cầu tài nguyên ít hơn đáng kể, khiến chúng phù hợp với các ứng dụng trong tính toán biên, thiết bị di động, và môi trường yêu cầu độ trễ thấp.

Ngoài hiệu suất tính toán, SLMs còn mang lại những lợi ích như tinh chỉnh nhanh hơn, triển khai dễ dàng hơn, và khả năng diễn giải tốt hơn. Tinh chỉnh LLMs cho các nhiệm vụ hoặc lĩnh vực cụ thể có thể tốn rất nhiều thời gian và chi phí, trong khi SLMs có thể được đào tạo và triển khai nhanh hơn nhiều, đặc biệt trong các trường hợp chỉ cần một tập dữ liệu nhỏ và chuyên biệt theo lĩnh vực.

Hơn nữa, cấu trúc đơn giản hơn của SLMs khiến chúng dễ diễn giải hơn, một tính năng quan trọng trong các lĩnh vực như y tế và công nghệ pháp lý, nơi việc hiểu rõ cách một mô hình đưa ra quyết định thường quan trọng không kém so với chính quyết định đó.

Bài viết này khám phá các trường hợp sử dụng mà các Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ (SLMs) vượt trội hoặc phù hợp hơn so với các mô hình lớn. Từ tính toán biên, ứng dụng thời gian thực đến các môi trường nhạy cảm về chi phí, chúng ta sẽ thấy cách SLMs mang lại các giải pháp NLP mạnh mẽ, đáng tin cậy mà không gặp phải sự cồng kềnh của LLMs, chứng minh rằng lớn hơn không phải lúc nào cũng tốt hơn.

1. Tính toán biên và trên thiết bị

Một trong những hạn chế quan trọng nhất của LLMs là yêu cầu tài nguyên khổng lồ. Việc chạy LLMs, dù trong quá trình suy luận hay tinh chỉnh, thường đòi hỏi phần cứng mạnh như GPU hoặc TPU, cùng với dung lượng bộ nhớ và lưu trữ đáng kể. Điều này gây khó khăn cho việc triển khai LLMs trong các môi trường bị giới hạn tài nguyên tính toán, chẳng hạn như thiết bị di động, hệ thống IoT, hoặc thậm chí một số cơ sở hạ tầng đám mây.

Lý do SLMs vượt trội:

• Dấu chân tính toán nhỏ hơn: Với kích thước nhỏ hơn, SLMs có thể chạy hiệu quả trên các thiết bị biên có sức mạnh tính toán hạn chế như điện thoại thông minh, thiết bị gia dụng thông minh hoặc thậm chí máy bay không người lái tự hành. Điều này cho phép chúng thực hiện các nhiệm vụ NLP như chuyển đổi giọng nói thành văn bản, nhận diện ý định hoặc tóm tắt văn bản trực tiếp trên thiết bị mà không cần dựa vào máy chủ bên ngoài.
• Độ trễ thấp hơn: Bằng cách chạy mô hình trực tiếp trên thiết bị, SLMs giảm thiểu nhu cầu truyền dữ liệu qua lại giữa thiết bị và máy chủ, giúp giảm độ trễ trong các tác vụ yêu cầu tương tác thời gian thực như trợ lý giọng nói hoặc chatbot trong ứng dụng.
• Bảo vệ quyền riêng tư: Vì dữ liệu không cần phải truyền đến đám mây để xử lý, SLMs đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng nhạy cảm về quyền riêng tư, chẳng hạn như y tế hoặc dịch vụ tài chính.

Ví dụ: Xử lý trên thiết bị của Apple

Siri của Apple và các mô hình học máy trên thiết bị khác tận dụng SLMs để xử lý lệnh giọng nói và các nhiệm vụ ngôn ngữ tự nhiên mà không phụ thuộc nhiều vào cơ sở hạ tầng đám mây. Điều này cho phép các tính năng hoạt động thời gian thực, ngoại tuyến và tăng cường quyền riêng tư.

2. Ứng dụng nhạy cảm về quyền riêng tư

Trong thời đại mà quyền riêng tư của dữ liệu là ưu tiên hàng đầu, SLMs mang lại lợi thế vượt trội. Chúng thường có thể chạy hoàn toàn trên thiết bị, loại bỏ nhu cầu gửi dữ liệu nhạy cảm đến các máy chủ bên ngoài.

Các trường hợp sử dụng yêu cầu quyền riêng tư cao:

• Ứng dụng chăm sóc sức khỏe xử lý dữ liệu bệnh nhân
• Dịch vụ tài chính xử lý thông tin bảo mật
• Công cụ công nghệ pháp lý làm việc với thông tin được bảo mật

Lý do SLMs vượt trội:

• Phạm vi tuân thủ rộng rãi: Bằng cách sử dụng SLMs, các tổ chức có thể dễ dàng tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu nghiêm ngặt như GDPR hoặc HIPAA, vì dữ liệu không bao giờ rời khỏi thiết bị của người dùng.

---

3. Môi trường nhạy cảm về chi phí

Việc chạy các mô hình lớn rất tốn kém — không chỉ về tài nguyên tính toán mà còn về tiêu thụ năng lượng và chi phí sử dụng đám mây. Những chi phí này có thể nhanh chóng trở thành gánh nặng cho các doanh nghiệp và ứng dụng cần vận hành mô hình NLP ở quy mô lớn.

Lý do SLMs vượt trội:

• Giảm chi phí suy luận: SLMs yêu cầu ít tính toán hơn trong quá trình suy luận, giúp giảm đáng kể chi phí điện toán đám mây và tiêu thụ năng lượng.
• Khả năng mở rộng trong môi trường tài nguyên thấp: SLMs đặc biệt phù hợp cho các startup hoặc doanh nghiệp nhỏ không đủ khả năng duy trì cơ sở hạ tầng đám mây đắt đỏ để lưu trữ LLMs. Bằng cách triển khai các mô hình nhỏ, doanh nghiệp có thể cung cấp ứng dụng NLP cho lượng lớn người dùng mà không tốn kém.

Ví dụ: Chatbots hỗ trợ khách hàng

Một công ty có cơ sở hỗ trợ khách hàng lớn có thể sử dụng SLM để xử lý phần lớn các yêu cầu. Vì hầu hết các câu hỏi khá đơn giản (ví dụ: trạng thái tài khoản, đặt lại mật khẩu), một mô hình nhỏ hơn có thể xử lý hiệu quả mà không phát sinh chi phí liên quan đến việc triển khai một LLM.

4. Tinh chỉnh nhanh hơn và khả năng thích ứng cao

Việc tinh chỉnh các mô hình lớn để phù hợp với dữ liệu chuyên biệt của một lĩnh vực là một quy trình tốn thời gian và tài nguyên. Với hàng tỷ tham số, LLMs yêu cầu bộ dữ liệu lớn, thời gian đào tạo dài hơn và công suất tính toán lớn hơn để tinh chỉnh. Ngược lại, SLMs có thể được tinh chỉnh nhanh hơn, khiến chúng trở thành lựa chọn lý tưởng trong các tình huống cần sự thích ứng nhanh chóng.

Lý do SLMs vượt trội:

• Chu kỳ lặp nhanh: SLMs yêu cầu ít tài nguyên hơn để đào tạo và có thể được tinh chỉnh trong thời gian ngắn hơn, cho phép các nhà phát triển nhanh chóng thử nghiệm và xây dựng giải pháp NLP tùy chỉnh.
• Hiệu suất tốt hơn với bộ dữ liệu nhỏ: Khi tinh chỉnh cho các nhiệm vụ chuyên biệt hoặc lĩnh vực hẹp, SLMs thường vượt trội hơn LLMs nếu bộ dữ liệu huấn luyện nhỏ. LLMs dễ bị quá khớp hoặc gặp khó khăn khi xử lý dữ liệu hạn chế, trong khi SLMs có khả năng khái quát hóa tốt hơn trong các trường hợp này.

Ví dụ: Phân loại tài liệu pháp lý

Trong lĩnh vực công nghệ pháp lý, việc xử lý các bộ dữ liệu nhỏ và chuyên biệt là điều thường thấy. Tinh chỉnh một mô hình ngôn ngữ nhỏ hơn dựa trên thuật ngữ pháp lý và các bộ luật có thể hiệu quả hơn so với sử dụng một mô hình lớn không được đào tạo về từ vựng pháp lý chuyên sâu. Mô hình nhỏ hơn có thể thích nghi nhanh chóng và đưa ra dự đoán chính xác mà không yêu cầu tài nguyên tính toán lớn.

5. Tính minh bạch và khả năng gỡ lỗi

Các mô hình lớn thường được ví như “hộp đen” do sự phức tạp trong cách chúng hoạt động. Việc hiểu lý do tại sao một LLM đưa ra một quyết định hoặc dự đoán cụ thể có thể rất khó khăn, đặc biệt khi mô hình có hàng tỷ tham số. Ngược lại, SLMs với cấu trúc đơn giản hơn, dễ hiểu và dễ gỡ lỗi hơn.

Lý do SLMs vượt trội:

• Minh bạch mô hình tốt hơn: SLMs dễ dàng kiểm tra và phân tích, khiến chúng phù hợp hơn cho các ứng dụng yêu cầu hiểu rõ quy trình ra quyết định, chẳng hạn như trong lĩnh vực y tế, pháp lý, hoặc hệ thống AI mang tính đạo đức.
• Dễ dàng khắc phục sự cố: Khi xảy ra lỗi trong SLMs, việc xác định nguyên nhân gốc rễ và sửa chữa vấn đề thường dễ dàng hơn. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng đòi hỏi an toàn, nơi mà các quyết định cần phải minh bạch và có thể truy nguyên.

Ví dụ: Công cụ chẩn đoán trong y tế

Trong các ứng dụng y tế, niềm tin vào các mô hình AI là điều tối quan trọng. Một công cụ chẩn đoán sử dụng mô hình ngôn ngữ nhỏ, dễ hiểu hơn có thể cung cấp thông tin chi tiết về cách nó đưa ra kết luận. Điều này giúp các bác sĩ kiểm chứng các khuyến nghị và giảm thiểu rủi ro liên quan đến các quyết định từ “hộp đen”.

6. Nhiệm vụ đơn giản và không phức tạp

LLMs thường không cần thiết cho các nhiệm vụ NLP đơn giản. Với các hoạt động thường xuyên, ít phức tạp như phân tích cảm xúc, trích xuất từ khóa hoặc phát hiện thư rác, SLMs có thể mang lại kết quả tương đương với chi phí tính toán thấp hơn nhiều.

Lý do SLMs vượt trội:

• Đủ tốt cho các nhiệm vụ đơn giản: Các nhiệm vụ như phân loại văn bản, nhận diện thực thể cơ bản hoặc trích xuất theo quy tắc không luôn cần sự phức tạp của LLMs. Một SLM được tối ưu hóa tốt có thể xử lý hiệu quả các công việc này.
• Triển khai dễ dàng: SLMs dễ triển khai hơn cho các trường hợp sử dụng đơn giản, không yêu cầu mức độ hiểu ngôn ngữ sâu sắc như các LLMs.

Ví dụ: Phát hiện thư rác trong email

Các mô hình phát hiện thư rác không cần khả năng hiểu ngôn ngữ rộng lớn như LLMs. Một mô hình nhỏ hơn được đào tạo chuyên biệt để phân loại thư rác và không phải thư rác có thể mang lại kết quả nhanh chóng, chính xác mà không đòi hỏi chi phí vận hành cao của việc triển khai LLMs.

7. Phù hợp với các giới hạn độ trễ nghiêm ngặt

Một số ứng dụng yêu cầu phản hồi ngay lập tức, nơi mà chỉ cần chậm vài mili giây cũng có thể ảnh hưởng tiêu cực đến trải nghiệm người dùng. Do kích thước và độ phức tạp, LLMs thường làm tăng độ trễ, khiến chúng không phù hợp cho các ứng dụng thời gian thực.

Lý do SLMs vượt trội:

• Thời gian suy luận nhanh hơn: Nhờ có ít tham số hơn, SLMs xử lý văn bản đầu vào nhanh hơn so với LLMs, giúp chúng phù hợp hơn cho các ứng dụng yêu cầu phản hồi thời gian thực hoặc gần như thời gian thực.
• Hiệu suất ổn định: Trong các môi trường nhạy cảm với độ trễ, như hệ thống giao dịch tài chính hoặc ứng phó khẩn cấp, thời gian phản hồi nhất quán, độ trễ thấp là rất quan trọng. SLMs mang lại hiệu suất ổn định hơn, không bị ảnh hưởng bởi độ phức tạp của mô hình lớn.

Ví dụ: Bots giao dịch tài chính thời gian thực

Trong thị trường tài chính, các bots giao dịch phải đưa ra quyết định chỉ trong vài mili giây dựa trên dữ liệu thời gian thực. Một mô hình ngôn ngữ nhỏ có thể xử lý các tiêu đề tin tức hoặc báo cáo tài chính với độ trễ tối thiểu sẽ vượt trội hơn so với LLM, mô hình có thể gây ra sự chậm trễ không thể chấp nhận được.

Kết luận

Mặc dù các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) thu hút nhiều sự chú ý trong lĩnh vực NLP nhờ khả năng xử lý các tác vụ phức tạp, các Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ (SLMs) không nên bị bỏ qua. SLMs mang lại những ưu thế rõ rệt trong các tình huống cụ thể, chẳng hạn như tính toán biên (edge computing), môi trường nhạy cảm với chi phí, ứng dụng thời gian thực và khi tính khả dụng trong việc giải thích mô hình là ưu tiên.

Đối với các tổ chức và nhà phát triển, lựa chọn giữa LLM và SLM nên dựa trên các yêu cầu cụ thể của ứng dụng, tài nguyên có sẵn và các giới hạn của môi trường triển khai. Trong nhiều trường hợp, một mô hình nhỏ được huấn luyện tốt có thể mang lại hiệu suất cạnh tranh với chi phí thấp hơn, tinh chỉnh nhanh hơn và dễ sử dụng hơn, chứng minh rằng đôi khi, sự nhỏ gọn thực sự lại là sự lựa chọn tốt hơn.