Contents
Trong thế giới công nghệ hiện nay, các mô hình ngôn ngữ lớn (large language models) đang trở thành tâm điểm chú ý với những tiến bộ vượt bậc. Chúng không chỉ giúp cải thiện khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên mà còn mở ra nhiều ứng dụng thực tiễn. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giới thiệu đến bạn sáu mô hình ngôn ngữ lớn ấn tượng nhất mà bạn nên thử trong năm 2023, bao gồm GPT-4 của OpenAI, Claude 2 của Anthropic, và một số mô hình khác từ các công ty hàng đầu như Google và Meta.
1. GPT-4 của OpenAI
Mô hình 3D của logo ChatGPT
GPT-4 là mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến nhất hiện nay, được phát triển bởi OpenAI và ra mắt vào tháng 3 năm 2023. Đây là phiên bản mới nhất trong loạt Generative Pre-trained Transformer (GPT) bắt đầu từ năm 2018. Với khả năng vượt trội, GPT-4 đã trở thành một trong những mô hình ngôn ngữ lớn được sử dụng rộng rãi và phổ biến nhất trên thế giới.
Mặc dù không được xác nhận chính thức, nhưng các nguồn tin ước tính rằng GPT-4 có thể chứa tới 1.76 nghìn tỷ tham số, gấp mười lần so với người tiền nhiệm GPT-3.5 và gấp năm lần so với mô hình flagship của Google, PaLM 2. Quy mô khổng lồ này giúp GPT-4 có khả năng đa phương tiện, cho phép xử lý cả văn bản và hình ảnh làm đầu vào. Nhờ vậy, GPT-4 có thể diễn giải và mô tả thông tin trực quan như biểu đồ và ảnh chụp màn hình bên cạnh văn bản. Tính chất đa phương tiện của nó mang lại sự hiểu biết giống con người hơn về dữ liệu thực tế.
Trong các bài kiểm tra khoa học, GPT-4 vượt trội hơn so với các mô hình đương thời trên nhiều bài kiểm tra khác nhau. Mặc dù các bài kiểm tra đơn thuần không thể hiện đầy đủ sức mạnh của mô hình, nhưng các trường hợp sử dụng thực tế đã cho thấy GPT-4 rất giỏi trong việc giải quyết các vấn đề thực tiễn một cách trực giác. Hiện tại, GPT-4 được tính phí 20 đô la mỗi tháng và có thể truy cập qua gói ChatGPT Plus.
2. Claude 2 của Anthropic
Logo của Anthropic AI
Mặc dù không phổ biến như GPT-4, nhưng Claude 2, được phát triển bởi Anthropic AI, có thể đạt được các tiêu chuẩn kỹ thuật và hiệu suất thực tế tương đương với GPT-4 ở một số lĩnh vực. Trong một số bài kiểm tra tiêu chuẩn, bao gồm các kỳ thi được chọn, Claude 2 vượt trội hơn GPT-4. Mô hình ngôn ngữ AI này cũng có cửa sổ ngữ cảnh vượt trội hơn hẳn với khoảng 100.000 token, so với 8k và 32k token của các mô hình GPT-4. Mặc dù chiều dài ngữ cảnh lớn hơn không luôn dẫn đến hiệu suất tốt hơn, nhưng khả năng mở rộng của Claude 2 cung cấp những lợi thế rõ ràng, như việc phân tích toàn bộ cuốn sách dài 75.000 từ.
Về tổng thể, GPT-4 vẫn vượt trội hơn, nhưng kiểm tra nội bộ của chúng tôi cho thấy Claude 2 vượt trội hơn trong một số nhiệm vụ viết sáng tạo. Claude 2 cũng kém hơn GPT-4 trong các kỹ năng lập trình và toán học dựa trên đánh giá của chúng tôi nhưng xuất sắc trong việc cung cấp câu trả lời sáng tạo, giống con người. Khi chúng tôi yêu cầu tất cả các mô hình trong danh sách này viết hoặc viết lại một tác phẩm sáng tạo, sáu lần trong mười, chúng tôi đã chọn kết quả của Claude 2 vì kết quả của nó nghe tự nhiên và giống con người. Hiện tại, Claude 2 có sẵn miễn phí thông qua chatbot Claude AI. Cũng có gói trả phí 20 đô la để truy cập thêm các tính năng.
Mặc dù có ít tài trợ tài chính hơn so với các gã khổng lồ như OpenAI và Microsoft, nhưng mô hình AI Claude 2 của Anthropic vẫn có thể cạnh tranh với các mô hình GPT phổ biến và loạt PaLM của Google. Đối với một AI có ít nguồn lực hơn, Claude 2 rất cạnh tranh. Nếu phải đặt cược vào mô hình hiện có nào có cơ hội tốt nhất để cạnh tranh với GPT trong tương lai gần, Claude 2 dường như là lựa chọn an toàn nhất. Mặc dù bị thiếu hụt về tài trợ, nhưng khả năng tiên tiến của Claude 2 cho thấy nó có thể cạnh tranh ngang ngửa với cả những gã khổng lồ được tài trợ tốt (mặc dù cần lưu ý rằng Google đã đóng góp nhiều khoản đầu tư lớn cho Anthropic). Mô hình này vượt trội hơn so với hạng cân của nó và cho thấy tiềm năng như một đối thủ mới nổi.
3. GPT-3.5 của OpenAI
Người cầm logo OpenAI trong tay
Mặc dù bị che khuất bởi sự ra mắt của GPT-4, nhưng GPT-3.5 với 175 tỷ tham số không nên bị đánh giá thấp. Thông qua việc tinh chỉnh và nâng cấp lặp đi lặp lại tập trung vào hiệu suất, độ chính xác và an toàn, GPT-3.5 đã tiến xa so với mô hình GPT-3 ban đầu. Mặc dù thiếu khả năng đa phương tiện của GPT-4 và thua kém về chiều dài ngữ cảnh và số lượng tham số, nhưng GPT-3.5 vẫn rất mạnh mẽ, với GPT-4 là mô hình duy nhất có thể vượt trội hơn nó một cách quyết định.
Mặc dù là mô hình hạng hai trong gia đình GPT, nhưng GPT-3.5 có thể tự đứng vững và thậm chí vượt trội hơn các mô hình flagship của Google và Meta trên một số bài kiểm tra. Trong các bài kiểm tra song song về kỹ năng toán học và lập trình so với PaLM 2 của Google, sự khác biệt không quá rõ rệt, với GPT-3.5 thậm chí còn có lợi thế nhẹ trong một số trường hợp. Các nhiệm vụ sáng tạo hơn như hài hước và viết truyện thấy GPT-3.5 vượt trội hơn một cách quyết định.
Vì vậy, mặc dù GPT-4 đánh dấu một cột mốc mới trong AI, nhưng GPT-3.5 vẫn là một mô hình mạnh mẽ ấn tượng, có thể cạnh tranh và đôi khi vượt trội hơn cả những giải pháp tiên tiến nhất. Việc tinh chỉnh liên tục đảm bảo nó vẫn còn phù hợp ngay cả khi có những mô hình thế hệ tiếp theo hào nhoáng hơn.
4. PaLM 2 của Google
Google PaLM 2
Khi đánh giá khả năng của một mô hình AI, công thức đã được chứng minh là đọc báo cáo kỹ thuật và kiểm tra điểm số bài kiểm tra, nhưng hãy cân nhắc mọi thứ bạn đã học với một chút hoài nghi và tự kiểm tra mô hình. Trái ngược với suy nghĩ thông thường, kết quả bài kiểm tra không luôn luôn phù hợp với hiệu suất thực tế của một số mô hình AI. Trên giấy tờ, PaLM 2 của Google được cho là sẽ là “sát thủ” của GPT-4, với kết quả kiểm tra chính thức cho thấy nó phù hợp với GPT-4 trên một số bài kiểm tra. Tuy nhiên, trong sử dụng hàng ngày, một bức tranh khác xuất hiện.
Về lý luận logic, toán học và sáng tạo, PaLM 2 thua kém GPT-4. Nó cũng thua kém Claude của Anthropic trong nhiều nhiệm vụ viết sáng tạo. Tuy nhiên, mặc dù không đáp ứng được kỳ vọng cao như một “sát thủ” của GPT-4, PaLM 2 của Google vẫn là một mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ với khả năng to lớn. Phần lớn cảm xúc tiêu cực xung quanh nó xuất phát từ việc so sánh với các mô hình như GPT-4 hơn là hiệu suất kém.
Với 340 tỷ tham số, PaLM 2 nằm trong số các mô hình lớn nhất trên thế giới. Nó đặc biệt xuất sắc trong các nhiệm vụ đa ngôn ngữ và có khả năng toán học và lập trình mạnh mẽ. Mặc dù không phải là tốt nhất trong lĩnh vực này, nhưng PaLM 2 cũng khá hiệu quả trong các nhiệm vụ sáng tạo như viết. Vì vậy, mặc dù các bài kiểm tra đã vẽ ra một bức tranh lạc quan nhưng không hoàn toàn hiện thực, PaLM 2 vẫn thể hiện những kỹ năng AI ấn tượng, ngay cả khi không vượt trội hơn tất cả các đối thủ trên mọi phương diện.
5. Falcon-180B của TII
Falcon-180B
Trừ khi bạn đã theo dõi sự phát triển nhanh chóng của các mô hình ngôn ngữ AI, bạn có thể chưa từng gặp Falcon-180B. Được phát triển bởi Viện Đổi Mới Công Nghệ của UAE, Falcon-180B với 180 tỷ tham số là một trong những mô hình ngôn ngữ mã nguồn mở mạnh nhất hiện nay, ngay cả khi thiếu sự nhận diện tên tuổi của các mô hình GPT hoặc sự sử dụng rộng rãi của Llama 2 của Meta. Nhưng đừng nhầm lẫn – Falcon-180B có thể đứng ngang hàng với những mô hình hàng đầu.
Kết quả bài kiểm tra cho thấy Falcon-180B vượt trội hơn hầu hết các mô hình mã nguồn mở và cạnh tranh với các ông lớn thương mại như PaLM 2 và GPT-3.5. Trong việc kiểm tra toán học, mã hóa, lý luận và viết sáng tạo, nó thậm chí còn vượt qua GPT-3.5 và PaLM 2 ở một số thời điểm. Nếu xếp hạng GPT-4, GPT-3.5 và Falcon-180B, chúng tôi sẽ đặt Falcon-180B ở giữa GPT-4 và GPT-3.5 vì những điểm mạnh của nó trong nhiều trường hợp sử dụng.
Mặc dù chúng tôi không thể khẳng định một cách tự tin rằng nó tốt hơn GPT-3.5 về tổng thể, nhưng nó đã tự khẳng định mình. Mặc dù ít được biết đến, nhưng mô hình này xứng đáng nhận được sự chú ý vì khả năng phù hợp hoặc vượt trội hơn so với các giải pháp được biết đến nhiều hơn. Bạn có thể thử mô hình Falcon-180B trên Hugging Face (một nền tảng LLM mã nguồn mở).
6. Llama 2 của Meta AI
Minh họa Llama
Llama 2, mô hình ngôn ngữ lớn với 70 tỷ tham số của Meta AI, xây dựng dựa trên người tiền nhiệm Llama 1. Mặc dù nhỏ hơn so với các mô hình hàng đầu, nhưng Llama 2 vượt trội hơn hầu hết các LLM mã nguồn mở có sẵn công khai trong các bài kiểm tra và sử dụng thực tế. Ngoại lệ là Falcon-180B.
Chúng tôi đã kiểm tra Llama 2 với GPT-4, GPT-3.5, Claude 2 và PaLM 2 để đánh giá khả năng của nó. Không có gì ngạc nhiên khi GPT-4 vượt trội hơn Llama 2 trên hầu hết các tham số. Tuy nhiên, Llama 2 đã tự đứng vững trước GPT-3.5 và PaLM 2 trong một số đánh giá. Mặc dù sẽ không chính xác khi tuyên bố Llama 2 vượt trội hơn PaLM 2, nhưng Llama 2 đã giải quyết được nhiều vấn đề mà PaLM 2 không thể, bao gồm các nhiệm vụ mã hóa. Claude 2 và GPT-3.5 vượt trội hơn Llama 2 trong một số lĩnh vực nhưng chỉ tốt hơn một cách quyết định trong một số ít nhiệm vụ.
Vì vậy, mặc dù không vượt qua khả năng của các mô hình sở hữu độc quyền lớn nhất, Llama 2 mã nguồn mở vượt trội hơn so với hạng cân của nó. Đối với một mô hình có sẵn công khai, nó thể hiện hiệu suất ấn tượng, cạnh tranh với các gã khổng lồ AI như PaLM 2 trong một số đánh giá. Llama 2 cung cấp cái nhìn thoáng qua về tiềm năng tương lai của các mô hình ngôn ngữ mã nguồn mở.
-
GPT-4 có thực sự tốt hơn các mô hình khác không?
GPT-4 hiện tại được coi là mô hình ngôn ngữ lớn tiên tiến nhất với khả năng vượt trội trong nhiều lĩnh vực, nhưng các mô hình khác như Claude 2 và PaLM 2 cũng có những điểm mạnh riêng. -
Claude 2 có thể thay thế GPT-4 không?
Claude 2 có những điểm mạnh đặc biệt, đặc biệt trong viết sáng tạo, nhưng nó không thể thay thế hoàn toàn GPT-4 vì GPT-4 vượt trội hơn trong nhiều lĩnh vực khác. -
PaLM 2 có phải là “sát thủ” của GPT-4 không?
PaLM 2 không phải là “sát thủ” của GPT-4 như kỳ vọng ban đầu, nhưng nó vẫn là một mô hình mạnh mẽ với khả năng đa ngôn ngữ và sáng tạo. -
Falcon-180B có thể cạnh tranh với các mô hình thương mại không?
Falcon-180B là một mô hình mã nguồn mở mạnh mẽ, có thể cạnh tranh với các mô hình thương mại như GPT-3.5 và PaLM 2 trong một số lĩnh vực. -
Llama 2 có phù hợp cho các dự án mã nguồn mở không?
Llama 2 là một lựa chọn tuyệt vời cho các dự án mã nguồn mở nhờ vào hiệu suất ấn tượng và khả năng cạnh tranh với các mô hình sở hữu độc quyền. -
Các mô hình ngôn ngữ lớn có thể làm gì cho tôi?
Các mô hình ngôn ngữ lớn có thể hỗ trợ trong nhiều lĩnh vực như viết sáng tạo, dịch thuật, lập trình, và phân tích dữ liệu. -
Làm thế nào để thử nghiệm các mô hình ngôn ngữ lớn?
Bạn có thể thử nghiệm các mô hình ngôn ngữ lớn thông qua các nền tảng như ChatGPT Plus cho GPT-4, chatbot Claude AI cho Claude 2, và Hugging Face cho các mô hình mã nguồn mở như Falcon-180B.
Khoảng Cách Hiệu Suất Giữa Các Mô Hình AI Đang Thu Hẹp
Mặc dù cảnh quan AI đang phát triển với tốc độ chóng mặt, nhưng GPT-4 của OpenAI vẫn là người dẫn đầu. Tuy nhiên, trong khi GPT-4 vẫn chưa bị thách thức về quy mô và hiệu suất, các mô hình như Claude 2 cho thấy rằng với đủ kỹ năng, các mô hình nhỏ hơn có thể cạnh tranh trong một số lĩnh vực. PaLM 2 của Google, mặc dù không đáp ứng được một số kỳ vọng cao, vẫn thể hiện khả năng sâu rộng. Và Falcon-180B chứng minh rằng các sáng kiến mã nguồn mở có thể đứng vai kề vai với các ông lớn trong ngành khi có đủ tài nguyên.