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

Trong những năm gần đây, lĩnh vực AI đã bị quyến rũ bởi sự thành công của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Ban đầu được thiết kế để xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các mô hình này đã phát triển thành các công cụ lý luận mạnh mẽ có khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp với quá trình suy nghĩ giống con người, từng bước. Tuy nhiên, mặc dù có khả năng lý luận đặc biệt của chúng, LLM đi kèm với những hạn chế đáng kể, bao gồm chi phí tính toán cao và tốc độ triển khai chậm, khiến chúng không thực tế đối với việc sử dụng trong thế giới thực trong môi trường bị hạn chế tài nguyên như thiết bị di động hoặc điện toán cạnh. Điều này đã dẫn đến sự quan tâm ngày càng tăng trong việc phát triển các mô hình nhỏ hơn, hiệu quả hơn, có thể cung cấp các khả năng lý luận tương tự trong khi giảm thiểu chi phí và nhu cầu tài nguyên. Bài viết này khám phá sự gia tăng của các mô hình lý luận nhỏ này, tiềm năng, thách thức và ý nghĩa của chúng đối với tương lai của AI.

Một sự thay đổi trong quan điểm

Trong phần lớn lịch sử gần đây của AI, lĩnh vực này đã tuân theo nguyên tắc "Luật mở rộng", điều này cho thấy rằng hiệu suất mô hình cải thiện dự đoán là dữ liệu, tính toán công suất và tăng kích thước mô hình. Mặc dù phương pháp này đã mang lại các mô hình mạnh mẽ, nhưng nó cũng dẫn đến sự đánh đổi đáng kể, bao gồm 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 đều yêu cầu đầy đủ khả năng của các mô hình lớn với hàng trăm tỷ tham số. Trong nhiều trường hợp thực tế, ví dụ như các trợ lý trực tuyến, chăm sóc sức khỏe và giáo dục, các mô hình nhỏ hơn có thể đạt được kết quả tương tự nếu họ có thể lý luận hiệu quả.

Hiểu lý luận trong AI

Lý do trong AI đề cập đến khả năng tuân theo các chuỗi logic của mô hình, hiểu nguyên nhân và kết quả, suy ra ý nghĩa, lập kế hoạch các bước trong một quy trình và xác định mâu thuẫn. Đối với các mô hình ngôn ngữ, điều này thường có nghĩa là không chỉ lấy thông tin mà còn thao túng và suy ra thông tin thông qua cách tiếp cận từng bước có cấu trúc. Mức độ lý luận này thường đạt được bằng cách tinh chỉnh các LLM để thực hiện lý luận nhiều bước trước khi đến câu trả lời. Mặc dù hiệu quả, các phương pháp này đòi hỏi các nguồn lực tính toán đáng kể 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 gọi là chưng cất kiến ​​thức, trong đó một mô hình nhỏ hơn ("học sinh") học hỏi từ một mô hình được đào tạo trước lớn hơn ("giáo viên"). Quá trình chưng cất liên quan đến việc đào tạo mô hình nhỏ hơn trên dữ liệu được tạo bởi mô hình lớn hơn, với mục tiêu chuyển khả năng lý luận. Mô hình sinh viên sau đó được tinh chỉnh để cải thiện hiệu suất của nó. Trong một số trường hợp, việc học củng cố với các chức năng phần thưởng dành riêng cho miền chuyên dụng được áp dụng để tăng cường hơn nữa khả năng của mô hình để thực hiện lý luận dành riêng cho nhiệm vụ.

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

Một cột mốc đáng chú ý trong việc phát triển các mô hình lý luận nhỏ đi kèm với việc phát hành Deepseek-R1. Mặc dù được đào tạo trên một cụm GPU cũ tương đối khiêm tốn, DeepSeek-R1 đã đạt được hiệu suất tương đương với các mô hình lớn hơn như O1 của Openai trên các điểm chuẩn như MMLU và GSM-8K. Thành tích này đã dẫn đến việc xem xét lại phương pháp mở rộng truyền thống, giả định 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 các 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. Những cải tiến hơn nữa, chẳng hạn như việc sử dụng dữ liệu khởi động lạnh, đã tăng cường sự kết hợp và thực hiện nhiệm vụ của mô hình, đặc biệt là trong các lĩnh vực như toán học và mã.

Ngoài ra, các kỹ thuật chưng cất đã được chứng minh là rất quan trọng trong việc 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, với kích thước dao động 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 nhiều, 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 với 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 đánh giá liệu 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 lợi thế trong các tác 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 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 rất lớn. 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 là một 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 được thiết lập để 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.