Tác giả: Jiahao Sun, Nhà sáng lập & CEO của FLock.io
Được xuất bản cách đây 3 giờ vào ngày 16 tháng 5 năm 2024

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo đang phát triển nhanh chóng, phương pháp truyền thống để nâng cao các mô hình ngôn ngữ bằng cách tăng kích thước mô hình đơn thuần đang trải qua một sự chuyển đổi quan trọng. Sự thay đổi này nhấn mạnh một cách tiếp cận chiến lược hơn, tập trung vào dữ liệu, như được minh chứng qua những phát triển gần đây trong các mô hình như Llama3.

Dữ liệu là tất cả những gì bạn cần

Lịch sử cho thấy niềm tin phổ biến trong việc nâng cao khả năng của AI là càng lớn càng tốt.

Trong quá khứ, chúng ta đã chứng kiến sự gia tăng đáng kể trong khả năng của học sâu chỉ bằng cách thêm nhiều lớp vào mạng neural. Các thuật toán và ứng dụng như nhận dạng hình ảnh, vốn từng chỉ có thể tồn tại về mặt lý thuyết trước khi học sâu ra đời, đã nhanh chóng trở nên phổ biến. Sự phát triển của các thẻ đồ họa đã làm tăng cường xu hướng này, cho phép các mô hình lớn hơn hoạt động với hiệu suất ngày càng cao. Xu hướng này đã được chuyển sang cơn sốt mô hình ngôn ngữ lớn hiện nay.

Định kỳ, chúng ta thấy các thông báo từ các công ty AI lớn ra mắt các mô hình với hàng chục hoặc thậm chí hàng trăm tỷ tham số. Rất dễ hiểu lý do: càng nhiều tham số, mô hình càng trở nên thông thạo hơn. Tuy nhiên, phương pháp tăng quy mô theo cách cưỡng bức này đã đạt đến điểm lợi suất giảm dần, đặc biệt khi xem xét hiệu quả chi phí của các mô hình này trong các ứng dụng thực tế. Thông báo gần đây của Meta về cách tiếp cận Llama3, sử dụng 8 tỷ tham số nhưng được làm giàu với lượng dữ liệu huấn luyện chất lượng cao gấp 6-7 lần, tương đương—và trong một số trường hợp, vượt qua—hiệu quả của các mô hình trước đó như GPT3.5, vốn có hơn 100 tỷ tham số. Đây là một bước ngoặt quan trọng trong quy luật tăng quy mô cho các mô hình ngôn ngữ, nơi chất lượng và số lượng dữ liệu bắt đầu được ưu tiên hơn so với kích thước đơn thuần.

Chi Phí vs. Hiệu Suất: Sự Cân Bằng Tinh Tế

Khi các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) chuyển từ giai đoạn phát triển sang sử dụng thực tiễn, tác động kinh tế của chúng, đặc biệt là chi phí vận hành cao của các mô hình quy mô lớn, đang trở nên ngày càng quan trọng. Những chi phí này thường vượt quá chi phí đào tạo ban đầu, nhấn mạnh nhu cầu về một cách tiếp cận phát triển bền vững ưu tiên việc sử dụng dữ liệu hiệu quả hơn là mở rộng kích thước mô hình. Các chiến lược như tăng cường dữ liệu và học chuyển tiếp có thể cải thiện tập dữ liệu và giảm nhu cầu đào tạo lại rộng rãi. Tối ưu hóa các mô hình thông qua việc chọn lọc đặc trưng và giảm chiều dữ liệu sẽ tăng hiệu suất tính toán và giảm chi phí. Các kỹ thuật như dropout và dừng sớm cải thiện khả năng tổng quát hóa, cho phép các mô hình hoạt động hiệu quả với ít dữ liệu hơn. Các chiến lược triển khai thay thế như điện toán biên giảm sự phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng đám mây đắt đỏ, trong khi điện toán không máy chủ cung cấp sự sử dụng tài nguyên có thể mở rộng và hiệu quả về chi phí. Bằng cách tập trung vào phát triển dựa trên dữ liệu và khám phá các phương pháp triển khai kinh tế, các tổ chức có thể thiết lập một hệ sinh thái AI bền vững hơn, cân bằng hiệu suất với hiệu quả chi phí.

Lợi Suất Giảm Dần Của Các Mô Hình Lớn Hơn

Cảnh quan phát triển AI đang trải qua một sự thay đổi mô hình, với sự nhấn mạnh ngày càng tăng vào việc sử dụng dữ liệu hiệu quả và tối ưu hóa mô hình. Các công ty AI tập trung truyền thống thường dựa vào việc tạo ra các mô hình ngày càng lớn để đạt được kết quả tiên tiến nhất. Tuy nhiên, chiến lược này đang trở nên ngày càng không bền vững, cả về tài nguyên tính toán lẫn khả năng mở rộng.

AI phi tập trung, mặt khác, trình bày một tập hợp các thách thức và cơ hội khác nhau. Các mạng lưới blockchain phi tập trung, vốn là nền tảng của AI phi tập trung, có một thiết kế cơ bản khác so với các công ty AI tập trung. Điều này khiến cho các dự án AI phi tập trung gặp khó khăn trong việc cạnh tranh với các thực thể tập trung về mặt mở rộng các mô hình lớn trong khi vẫn duy trì hiệu quả trong các hoạt động phi tập trung.

Đây là nơi mà các cộng đồng phi tập trung có thể tối đa hóa tiềm năng của mình và tạo ra một thị trường ngách trong cảnh quan AI. Bằng cách tận dụng trí tuệ và tài nguyên tập thể, các cộng đồng phi tập trung có thể phát triển và triển khai các mô hình AI phức tạp vừa hiệu quả vừa có khả năng mở rộng. Điều này sẽ cho phép họ cạnh tranh hiệu quả với các công ty AI tập trung và thúc đẩy tương lai của sự phát triển AI.

Nhìn Về Tương Lai: Con Đường Phát Triển AI Bền Vững

Hướng đi cho phát triển AI trong tương lai nên tập trung vào việc tạo ra các mô hình không chỉ đổi mới mà còn tích hợp và kinh tế. Sự nhấn mạnh nên chuyển sang các hệ thống có thể đạt được mức độ chính xác và hữu ích cao với chi phí và tài nguyên có thể quản lý được. Chiến lược như vậy sẽ không chỉ đảm bảo khả năng mở rộng của các công nghệ AI mà còn đảm bảo tính tiếp cận và bền vững của chúng trong dài hạn.

Khi lĩnh vực trí tuệ nhân tạo trưởng thành, các chiến lược phát triển AI phải tiến hóa theo đó. Sự chuyển đổi từ việc coi trọng kích thước sang ưu tiên hiệu quả và tính kinh tế trong việc huấn luyện mô hình không chỉ là một lựa chọn kỹ thuật mà còn là một bắt buộc chiến lược sẽ định hình thế hệ tiếp theo của các ứng dụng AI. Cách tiếp cận này có thể sẽ thúc đẩy một kỷ nguyên đổi mới mới, nơi phát triển AI được thúc đẩy bởi các thực hành thông minh, bền vững hứa hẹn mang lại sự chấp nhận rộng rãi và tác động lớn hơn.