Sức mạnh lý luận của AI nhỏ gọn: GPT đầy thách thức?

Trong những năm gần đây, cộng đồng AI đã bị mê hoặc bởi những thành tựu đáng chú ý của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Ban đầu được chế tạo để xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các mô hình này đã biến thành các công cụ lý luận tinh vi có khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp với quá trình suy nghĩ từng bước gần giống với lý luận của con người. Tuy nhiên, mặc dù khả năng nâng cao của chúng, LLM có những hạn chế đáng chú ý, bao gồm chi phí tính toán cao và tốc độ triển khai chậm, điều này làm cho chúng ít khả thi hơn đối với các ứng dụng trong thế giới thực trong các cài đặt giới hạn tài nguyên như thiết bị di động hoặc điện toán cạnh. Điều này đã làm dấy lên sự quan tâm sâu sắc đến việc phát triển các mô hình nhỏ hơn, hiệu quả hơn, có thể mang lại khả năng lý luận tương đương trong khi giảm thiểu chi phí và nhu cầu tài nguyên. Bài viết này đi sâu vào sự xuất hiện của các mô hình lý luận nhỏ này, khám phá tiềm năng, thách thức của chúng và ý nghĩa trong tương lai cho cảnh quan AI.

Một sự thay đổi trong quan điểm

Trong một khoảng thời gian đáng kể trong lịch sử AI gần đây, lĩnh vực này đã tuân thủ nguyên tắc của các quy mô tỷ lệ, điều đó đặt ra rằng mô hình hiệu suất sẽ cải thiện dự đoán khi dữ liệu, tính toán công suất và tăng kích thước mô hình. Mặc dù phương pháp này thực sự đã tạo ra các mô hình mạnh mẽ, nhưng nó cũng dẫn đến sự đánh đổi đáng kể, chẳng hạn như chi phí cơ sở hạ tầng cao, tác động môi trường và các vấn đề về độ trễ. Không phải tất cả các ứng dụng đòi hỏi toàn bộ khả năng của các mô hình lớn với hàng trăm tỷ tham số. Trong nhiều kịch bản thực tế, ví dụ như các trợ lý thiết bị, chăm sóc sức khỏe và giáo dục, các mô hình thông minh có thể đạt được kết quả tương đương, miễn là họ có thể lý luận một cách hiệu quả.

Hiểu lý luận trong AI

Lý do trong AI bao gồm khả năng của một mô hình để tuân theo các chuỗi logic, hiểu nguyên nhân và kết quả, suy ra ý nghĩa, lập kế hoạch các bước thủ tục và xác định mâu thuẫn. Đối với các mô hình ngôn ngữ, điều này không chỉ liên quan đến việc truy xuất thông tin mà còn điều khiển và suy ra dữ liệu thông qua phương pháp từng bước có cấu trúc. Đạt được mức độ lý luận này thường yêu cầu LLM tinh chỉnh để thực hiện lý luận nhiều bước trước khi đưa ra kết luận. Mặc dù hiệu quả, các phương pháp này rất tốn nhiều tài nguyên và có thể chậm và tốn kém để triển khai, làm tăng mối lo ngại về khả năng tiếp cận và tác động môi trường của chúng.

Hiểu các mô hình lý luận nhỏ

Các mô hình lý luận nhỏ nhằm mục đích tái tạo khả năng lý luận của các mô hình lớn nhưng với hiệu quả cao hơn về sức mạnh tính toán, sử dụng bộ nhớ và độ trễ. Những mô hình này thường sử dụng một kỹ thuật được gọi là chưng cất kiến ​​thức, trong đó một mô hình nhỏ hơn (sinh viên của người Hồi giáo) học hỏi từ một mô hình lớn hơn, được đào tạo trước (giáo viên giáo dục). Quá trình chưng cất liên quan đến việc đào tạo mô hình nhỏ hơn trên dữ liệu được tạo bởi mô hình lớn hơn, nhằm mục đích chuyển khả năng lý luận. Mô hình sinh viên sau đó được tinh chỉnh để nâng cao hiệu suất của nó. Trong một số trường hợp, việc học củng cố với các chức năng phần thưởng cụ thể về miền chuyên dụng được sử dụng để tiếp tục tinh chỉnh khả năng của mô hình để thực hiện lý luận cụ thể theo nhiệm vụ.

Sự gia tăng và tiến bộ của các mô hình lý luận nhỏ

Một khoảnh khắc quan trọng trong sự phát triển của các mô hình lý luận nhỏ được đánh dấu bằng cách phát hành Deepseek-R1. Được đào tạo trên một cụm GPU cũ tương đối khiêm tốn, DeepSeek-R1 đạt được mức hiệu suất tương đương với các mô hình lớn hơn như O1 của Openai trên các điểm chuẩn như MMLU và GSM-8K. Thành công này đã thúc đẩy việc đánh giá lại phương pháp mở rộng truyền thống, cho rằng các mô hình lớn hơn vốn đã vượt trội.

Thành công của Deepseek-R1 có thể được quy cho quá trình đào tạo sáng tạo của nó, kết hợp học tập củng cố quy mô lớn mà không cần dựa vào điều chỉnh tinh chỉnh được giám sát trong giai đoạn đầu. Sự đổi mới này đã dẫn đến việc tạo ra Deepseek-R1-Zero, một mô hình thể hiện khả năng lý luận ấn tượng so với các mô hình lý luận lớn. Các cải tiến hơn nữa, chẳng hạn như sử dụng dữ liệu khởi động lạnh, cải thiện sự gắn kết và thực hiện nhiệm vụ của mô hình, đặc biệt là trong các lĩnh vực như toán học và mã hóa.

Ngoài ra, các kỹ thuật chưng cất đã được chứng minh là công cụ phát triển các mô hình nhỏ hơn, hiệu quả hơn từ các mô hình lớn hơn. Ví dụ, Deepseek đã phát hành các phiên bản chưng cất của các mô hình của mình, có kích thước từ 1,5 tỷ đến 70 tỷ thông số. Sử dụng các mô hình này, các nhà nghiên cứu đã đào tạo một mô hình nhỏ hơn đáng kể, Deepseek-R1-Distill-Qwen-32b, đã vượt trội so với O1-Mini của Openai trên các điểm chuẩn khác nhau. Các mô hình này hiện có thể triển khai trên phần cứng tiêu chuẩn, khiến chúng trở thành một tùy chọn khả thi hơn cho một loạt các ứng dụng.

Các mô hình nhỏ có thể phù hợp với lý luận cấp độ GPT không?

Để xác định xem các mô hình lý luận nhỏ (SRM) có thể phù hợp với sức mạnh lý luận của các mô hình lớn (LRM) như GPT hay không, điều quan trọng là phải đánh giá hiệu suất của chúng trên các điểm chuẩn tiêu chuẩn. Ví dụ, mô hình Deepseek-R1 đạt khoảng 0,844 trong thử nghiệm MMLU, có thể so sánh với các mô hình lớn hơn như O1. Trên bộ dữ liệu GSM-8K, tập trung vào toán học cấp lớp, mô hình chưng cất của DeepSeek-R1 đã đạt được hiệu suất hàng đầu, vượt qua cả O1 và O1-Mini.

Trong các tác vụ mã hóa, chẳng hạn như các tác phẩm trên LiveCodeBench và CodeForces, các mô hình chưng cất của Deepseek-R1 đã thực hiện tương tự như O1-Mini và GPT-4O, thể hiện khả năng lý luận mạnh mẽ trong lập trình. Tuy nhiên, các mô hình lớn hơn vẫn có một lợi thế trong các nhiệm vụ đòi hỏi sự hiểu biết ngôn ngữ rộng hơn hoặc xử lý các cửa sổ bối cảnh dài, vì các mô hình nhỏ hơn có xu hướng dành riêng cho nhiệm vụ hơn.

Mặc dù điểm mạnh của họ, các mô hình nhỏ có thể đấu tranh với các nhiệm vụ lý luận mở rộng hoặc khi phải đối mặt với dữ liệu phân phối. Ví dụ, trong các mô phỏng cờ vua LLM, Deepseek-R1 đã phạm nhiều sai lầm hơn so với các mô hình lớn hơn, cho thấy những hạn chế về khả năng duy trì sự tập trung và độ chính xác trong thời gian dài.

Sự đánh đổi và ý nghĩa thực tế

Việc đánh đổi giữa kích thước mô hình và hiệu suất là rất quan trọng khi so sánh SRM với các LRM cấp GPT. Các mô hình nhỏ hơn yêu cầu ít bộ nhớ và sức mạnh tính toán, làm cho chúng trở nên lý tưởng cho các thiết bị cạnh, ứng dụng di động hoặc các tình huống cần suy luận ngoại tuyến. Hiệu quả này dẫn đến chi phí hoạt động thấp hơn, với các mô hình như Deepseek-R1 rẻ hơn tới 96% để chạy so với các mô hình lớn hơn như O1.

Tuy nhiên, những lợi ích hiệu quả này đi kèm với một số thỏa hiệp. Các mô hình nhỏ hơn thường được tinh chỉnh cho các tác vụ cụ thể, có thể hạn chế tính linh hoạt của chúng so với các mô hình lớn hơn. Ví dụ, trong khi Deepseek-R1 vượt trội về toán học và mã hóa, nó thiếu khả năng đa phương thức, chẳng hạn như khả năng diễn giải hình ảnh, mà các mô hình lớn hơn như GPT-4O có thể xử lý.

Mặc dù những hạn chế này, các ứng dụng thực tế của các mô hình lý luận nhỏ là rộng rãi. Trong chăm sóc sức khỏe, họ có thể cung cấp năng lượng cho các công cụ chẩn đoán phân tích dữ liệu y tế trên các máy chủ bệnh viện tiêu chuẩn. Trong giáo dục, chúng có thể được sử dụng để phát triển các hệ thống dạy kèm cá nhân, cung cấp phản hồi từng bước cho sinh viên. Trong nghiên cứu khoa học, họ có thể hỗ trợ phân tích dữ liệu và thử nghiệm giả thuyết trong các lĩnh vực như toán học và vật lý. Bản chất nguồn mở của các mô hình như Deepseek-R1 cũng thúc đẩy sự hợp tác và dân chủ hóa quyền truy cập vào AI, cho phép các tổ chức nhỏ hơn được hưởng lợi từ các công nghệ tiên tiến.

Điểm mấu chốt

Sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ thành các mô hình lý luận nhỏ hơn thể hiện sự tiến bộ đáng kể trong AI. Mặc dù các mô hình này có thể chưa phù hợp đầy đủ về khả năng rộng của các mô hình ngôn ngữ lớn, nhưng chúng cung cấp những lợi thế chính về hiệu quả, hiệu quả chi phí và khả năng tiếp cận. Bằng cách tạo ra sự cân bằng giữa sức mạnh lý luận và hiệu quả tài nguyên, các mô hình nhỏ hơn đã sẵn sàng đóng một vai trò quan trọng giữa các ứng dụng khác nhau, làm cho AI thực tế và bền vững hơn cho việc sử dụng trong thế giới thực.