Phá vỡ mã mở rộng: Các mô hình AI đang định nghĩa lại các quy tắc như thế nào

Trí tuệ nhân tạo đã có những bước tiến đáng kể trong những năm gần đây. Các mô hình từng vật lộn với các nhiệm vụ cơ bản giờ đây đã xuất sắc trong việc giải các bài toán, tạo mã và trả lời các câu hỏi phức tạp. Trọng tâm của tiến trình này là khái niệm luật nhân rộng—các quy tắc giải thích cách các mô hình AI cải thiện khi chúng phát triển, được đào tạo trên nhiều dữ liệu hơn hoặc được cung cấp năng lượng bởi nhiều tài nguyên tính toán hơn. Trong nhiều năm, các luật này đóng vai trò là bản thiết kế để phát triển AI tốt hơn.

Gần đây, một xu hướng mới đã xuất hiện. Các nhà nghiên cứu đang tìm cách đạt được những kết quả đột phá mà không chỉ đơn giản là làm cho các mô hình lớn hơn. Sự thay đổi này không chỉ là một sự tiến hóa về mặt kỹ thuật. Nó đang định hình lại cách AI được xây dựng, khiến nó hiệu quả hơn, dễ tiếp cận hơn và bền vững hơn.

Những điều cơ bản của Luật tỷ lệ

Luật mở rộng giống như một công thức cải tiến AI. Chúng nêu rằng khi bạn tăng kích thước của mô hình, cung cấp cho nó nhiều dữ liệu hơn hoặc cho nó quyền truy cập vào nhiều sức mạnh tính toán hơn, hiệu suất của nó sẽ được cải thiện. Ví dụ:

Kích thước mô hình: Các mô hình lớn hơn với nhiều tham số hơn có thể học và biểu diễn các mẫu phức tạp hơn. Các tham số là các phần có thể điều chỉnh của mô hình cho phép mô hình đưa ra dự đoán.

Ngày:Việc đào tạo trên các tập dữ liệu lớn, đa dạng giúp các mô hình tổng quát hóa tốt hơn, cho phép chúng xử lý các tác vụ mà chúng không được đào tạo rõ ràng.

Tính:Công suất tính toán lớn hơn cho phép đào tạo nhanh hơn và hiệu quả hơn, đạt hiệu suất cao hơn.

Công thức này đã thúc đẩy sự tiến hóa của AI trong hơn một thập kỷ. Các mạng nơ-ron ban đầu như AlexNet và ResNet đã chứng minh cách tăng kích thước mô hình có thể cải thiện khả năng nhận dạng hình ảnh. Sau đó, các máy biến áp xuất hiện, trong đó các mô hình như GPT-3 và Google Chứng nhận đã chứng minh rằng việc mở rộng quy mô có thể mở ra những khả năng hoàn toàn mới, chẳng hạn như học tập với ít lần thử.

Giới hạn của việc mở rộng quy mô

Mặc dù thành công, việc mở rộng quy mô vẫn có giới hạn. Khi các mô hình phát triển, những cải tiến từ việc thêm nhiều tham số hơn sẽ giảm đi. Hiện tượng này, được gọi là “quy luật lợi tức giảm dần”, có nghĩa là việc tăng gấp đôi kích thước của mô hình không làm tăng gấp đôi hiệu suất của nó. Thay vào đó, mỗi lần tăng mang lại mức tăng nhỏ hơn. Điều này có nghĩa là để thúc đẩy hiệu suất của các mô hình như vậy hơn nữa sẽ cần nhiều tài nguyên hơn nữa để đạt được mức tăng tương đối khiêm tốn. Điều này có hậu quả thực tế. Việc xây dựng các mô hình lớn đi kèm với chi phí tài chính và môi trường đáng kể. Việc đào tạo các mô hình lớn rất tốn kém. GPT-3 được cho là tốn hàng triệu đô la để đào tạo. Những chi phí này khiến AI tiên tiến không thể tiếp cận được với các tổ chức nhỏ hơn. Đào tạo các mô hình lớn tiêu tốn rất nhiều năng lượng. A nghiên cứu ước tính rằng việc đào tạo một mô hình lớn duy nhất có thể thải ra lượng carbon tương đương với năm chiếc ô tô trong suốt vòng đời của chúng.

Các nhà nghiên cứu nhận ra những thách thức này và bắt đầu khám phá các giải pháp thay thế. Thay vì dựa vào sức mạnh thô bạo, họ tự hỏi: Làm thế nào chúng ta có thể khiến AI thông minh hơn, không chỉ lớn hơn?

Phá vỡ Mã mở rộng

Những đột phá gần đây cho thấy có thể vượt trội hơn các quy luật mở rộng truyền thống. Kiến trúc thông minh hơn, chiến lược dữ liệu tinh vi và kỹ thuật đào tạo hiệu quả đang cho phép AI đạt đến tầm cao mới mà không cần đến nguồn lực khổng lồ.

Thiết kế mô hình thông minh hơn: Thay vì làm cho các mô hình lớn hơn, các nhà nghiên cứu đang tập trung vào việc làm cho chúng hiệu quả hơn. Ví dụ:

• • Mô hình thưa thớt: Thay vì kích hoạt tất cả các tham số cùng một lúc, các mô hình thưa thớt chỉ sử dụng các phần cần thiết cho một nhiệm vụ cụ thể. Cách tiếp cận này tiết kiệm sức mạnh tính toán trong khi vẫn duy trì hiệu suất. Một ví dụ đáng chú ý là Mistral 7B, mặc dù chỉ có 7 tỷ tham số, nhưng lại hoạt động tốt hơn nhiều so với các mô hình lớn hơn nhờ sử dụng kiến ​​trúc thưa thớt.
  • Cải tiến máy biến áp: Máy biến áp vẫn là xương sống của AI hiện đại, nhưng thiết kế của chúng đang phát triển. Những cải tiến như cơ chế chú ý tuyến tính làm cho máy biến áp nhanh hơn và tốn ít tài nguyên hơn.

Chiến lược dữ liệu tốt hơn: Nhiều dữ liệu hơn không phải lúc nào cũng tốt hơn. Các tập dữ liệu được quản lý, chất lượng cao thường vượt trội hơn khối lượng dữ liệu lớn. Ví dụ:

• • Bộ dữ liệu tập trung: Thay vì đào tạo trên dữ liệu lớn, chưa được lọc, các nhà nghiên cứu đang sử dụng bộ dữ liệu sạch và có liên quan. Ví dụ, OpenAI đã chuyển sang dữ liệu được lựa chọn cẩn thận để cải thiện độ tin cậy.
  • Đào tạo theo lĩnh vực cụ thể: Trong các lĩnh vực chuyên môn như y học hoặc luật, các tập dữ liệu mục tiêu giúp các mô hình hoạt động tốt với ít ví dụ hơn.

Phương pháp đào tạo hiệu quả: Các kỹ thuật đào tạo mới đang giảm nhu cầu về tài nguyên mà không làm giảm hiệu suất. Một số ví dụ về các phương pháp đào tạo này bao gồm:

• • Giáo trình học:Bằng cách bắt đầu với các nhiệm vụ đơn giản hơn và dần dần đưa vào các nhiệm vụ khó hơn, các mô hình học hiệu quả hơn. Điều này tương tự như cách con người học.
  • Các kỹ thuật như LoRA (Thích ứng bậc thấp): Các phương pháp này tinh chỉnh mô hình một cách hiệu quả mà không cần đào tạo lại hoàn toàn.
  • Kiểm tra điểm gradient: Phương pháp này giúp giảm lượng bộ nhớ sử dụng trong quá trình đào tạo, cho phép các mô hình lớn hơn chạy trên phần cứng hạn chế.

Khả năng mới nổi: Khi các mô hình phát triển, đôi khi chúng thể hiện những khả năng đáng ngạc nhiên, như giải quyết các vấn đề mà chúng không được đào tạo rõ ràng. Những khả năng mới nổi này thách thức các quy luật tỷ lệ truyền thống, vì chúng thường xuất hiện trong các mô hình lớn hơn nhưng không xuất hiện trong các mô hình nhỏ hơn. Các nhà nghiên cứu hiện đang tìm hiểu các cách để mở khóa những khả năng này hiệu quả hơn, mà không cần dựa vào tỷ lệ brute-force.

Các phương pháp tiếp cận kết hợp cho AI thông minh hơn: Kết hợp mạng nơ-ron với lý luận tượng trưng là một hướng đi đầy hứa hẹn khác. Các hệ thống lai này kết hợp nhận dạng mẫu với lý luận logic, khiến chúng thông minh hơn và thích ứng hơn. Cách tiếp cận này làm giảm nhu cầu về bộ dữ liệu lớn và sức mạnh tính toán.

Ví dụ trong thế giới thực

Một số mô hình gần đây cho thấy những tiến bộ này đang viết lại các quy tắc như thế nào:

GPT-4o Mini: Mô hình này mang lại hiệu suất tương đương với phiên bản lớn hơn nhiều nhưng chỉ tốn một phần nhỏ chi phí và tài nguyên. Nó đạt được những kết quả này với sự trợ giúp của các kỹ thuật đào tạo thông minh hơn và các tập dữ liệu tập trung.

Mistral 7B:Với chỉ 7 tỷ tham số, mô hình này vượt trội hơn các mô hình có hàng chục tỷ tham số. Kiến trúc thưa thớt của nó chứng minh rằng thiết kế thông minh có thể vượt qua kích thước thô.

Claude 3.5:Ưu tiên các cân nhắc về an toàn và đạo đức, mô hình này cân bằng giữa hiệu suất mạnh mẽ với việc sử dụng tài nguyên một cách chu đáo.

Tác động của việc phá vỡ luật mở rộng quy mô

Những tiến bộ này có ý nghĩa thực tế.

Làm cho AI dễ tiếp cận hơn: Thiết kế hiệu quả làm giảm chi phí phát triển và triển khai AI. Các mô hình nguồn mở như lạc đà không bướu 3.1 đang cung cấp các công cụ AI tiên tiến cho các công ty và nhà nghiên cứu nhỏ hơn.

Một tương lai xanh hơn: Các mô hình được tối ưu hóa giúp giảm mức tiêu thụ năng lượng, giúp phát triển AI bền vững hơn. Sự thay đổi này rất quan trọng khi mối lo ngại về dấu chân môi trường của AI ngày càng tăng.

Mở rộng phạm vi tiếp cận của AI: Các mô hình nhỏ hơn, hiệu quả hơn có thể chạy trên các thiết bị hàng ngày, như điện thoại thông minh và tiện ích IoT. Điều này mở ra những khả năng mới cho các ứng dụng, từ dịch ngôn ngữ theo thời gian thực đến các hệ thống tự động trên ô tô.

Lời kết

Luật mở rộng quy mô đã định hình quá khứ của AI, nhưng chúng không còn định nghĩa tương lai của nó nữa. Kiến trúc thông minh hơn, xử lý dữ liệu tốt hơn và phương pháp đào tạo hiệu quả đang phá vỡ các quy tắc mở rộng quy mô truyền thống. Những đổi mới này đang khiến AI không chỉ mạnh mẽ hơn mà còn thực tế và bền vững hơn.

Trọng tâm đã chuyển từ tăng trưởng bằng vũ lực sang thiết kế thông minh. Kỷ nguyên mới này hứa hẹn AI có thể tiếp cận được với nhiều người hơn, thân thiện với môi trường và có khả năng giải quyết vấn đề theo cách mà chúng ta mới chỉ bắt đầu hình dung. Mã mở rộng không chỉ bị phá vỡ mà còn được viết lại.