Mô Hình Ngôn Ngữ Nhỏ và Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn: Sự Khác Biệt và Tương Lai

Giới Thiệu

Trong thế giới công nghệ, mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM) và mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang trở thành chủ đề nóng hổi. Kể từ khi Open AI ra mắt ChatGPT, các công ty lớn như Google, Microsoft và Meta đã bắt đầu đầu tư mạnh mẽ vào SLM. Những mô hình này đang dần chiếm ưu thế và được coi là tương lai của trí tuệ nhân tạo (AI). Bài viết này sẽ giải thích sự khác biệt giữa SLM và LLM, cũng như lý do tại sao SLM đang trở thành xu hướng chủ đạo.

Mô Hình Ngôn Ngữ Nhỏ Là Gì?

Mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM) là một loại mô hình trí tuệ nhân tạo với số lượng tham số ít hơn so với các mô hình lớn. Tham số ở đây có thể hiểu là giá trị mà mô hình học được trong quá trình huấn luyện. Giống như các mô hình lớn, SLM có khả năng tạo ra văn bản và thực hiện các nhiệm vụ khác. Tuy nhiên, SLM sử dụng ít dữ liệu huấn luyện hơn, có ít tham số hơn và yêu cầu ít năng lực tính toán hơn để huấn luyện và vận hành.

SLM tập trung vào các chức năng chính và có kích thước nhỏ gọn, cho phép triển khai trên nhiều thiết bị khác nhau, bao gồm cả những thiết bị không có phần cứng cao cấp như điện thoại di động. Ví dụ, Google’s Nano là một SLM chạy trên thiết bị, được xây dựng từ đầu để hoạt động trên điện thoại di động. Nhờ kích thước nhỏ, Nano có thể chạy cục bộ với hoặc không cần kết nối mạng, theo như công ty công bố.

Ngoài Nano, còn có nhiều SLM khác từ các công ty hàng đầu và mới nổi trong lĩnh vực AI. Một số SLM phổ biến bao gồm Microsoft’s Phi-3, OpenAI’s GPT-4o mini, Anthropic’s Claude 3 Haiku, Meta’s Llama 3 và Mistral AI’s Mixtral 8x7B. Ngoài ra, có những mô hình có thể bạn nghĩ là LLM nhưng thực chất là SLM. Điều này đặc biệt đúng khi hầu hết các công ty đang áp dụng cách tiếp cận đa mô hình, phát hành nhiều hơn một mô hình ngôn ngữ trong danh mục của họ, bao gồm cả LLM và SLM. Một ví dụ là GPT-4, có nhiều phiên bản như GPT-4, GPT-4o (Omni) và GPT-4o mini.

Mô Hình Ngôn Ngữ Nhỏ và Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn: Sự Khác Biệt

Khi nói về SLM, chúng ta không thể bỏ qua các đối thủ lớn của chúng: LLM. Sự khác biệt chính giữa SLM và LLM là kích thước mô hình, được đo bằng số lượng tham số.

Hiện tại, không có sự đồng thuận trong ngành công nghiệp AI về số lượng tham số tối đa mà một mô hình không nên vượt quá để được coi là SLM hoặc số lượng tham số tối thiểu cần thiết để được coi là LLM. Tuy nhiên, SLM thường có từ hàng triệu đến vài tỷ tham số, trong khi LLM có nhiều hơn, lên đến hàng nghìn tỷ.

Ví dụ, GPT-3, được phát hành vào năm 2020, có 175 tỷ tham số (và mô hình GPT-4 được đồn đoán có khoảng 1.76 nghìn tỷ), trong khi Microsoft’s Phi-3-mini, Phi-3-small và Phi-3-medium SLM có lần lượt 3.8, 7 và 14 tỷ tham số.

Biểu đồ so sánh mô hình ngôn ngữ nhỏ và mô hình ngôn ngữ lớn

Yếu tố khác biệt khác giữa SLM và LLM là lượng dữ liệu được sử dụng để huấn luyện. SLM được huấn luyện trên lượng dữ liệu nhỏ hơn, trong khi LLM sử dụng các tập dữ liệu lớn. Sự khác biệt này cũng ảnh hưởng đến khả năng của mô hình trong việc giải quyết các nhiệm vụ phức tạp.

Do sử dụng lượng dữ liệu lớn trong quá trình huấn luyện, LLM phù hợp hơn để giải quyết các loại nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi suy luận nâng cao, trong khi SLM phù hợp hơn cho các nhiệm vụ đơn giản hơn. Không giống như LLM, SLM sử dụng ít dữ liệu huấn luyện hơn, nhưng dữ liệu sử dụng phải có chất lượng cao hơn để đạt được nhiều khả năng tương tự như LLM trong một gói nhỏ gọn.

Tại Sao Mô Hình Ngôn Ngữ Nhỏ Là Tương Lai

Đối với hầu hết các trường hợp sử dụng, SLM được định vị tốt hơn để trở thành mô hình chủ đạo được các công ty và người tiêu dùng sử dụng để thực hiện nhiều loại nhiệm vụ khác nhau. Chắc chắn, LLM có những ưu điểm riêng và phù hợp hơn cho một số trường hợp sử dụng nhất định, chẳng hạn như giải quyết các nhiệm vụ phức tạp. Tuy nhiên, SLM là tương lai cho hầu hết các trường hợp sử dụng vì những lý do sau.

1. Chi Phí Huấn Luyện và Bảo Trì Thấp Hơn

Cấu hình RAID của máy chủ

SLM cần ít dữ liệu huấn luyện hơn so với LLM, điều này làm cho chúng trở thành lựa chọn khả thi nhất cho cá nhân và các công ty nhỏ đến trung bình với dữ liệu huấn luyện hạn chế, tài chính hoặc cả hai. LLM yêu cầu lượng dữ liệu huấn luyện lớn và do đó cần nguồn tài nguyên tính toán khổng lồ để cả huấn luyện và vận hành.

Để minh họa, CEO của OpenAI, Sam Altman, đã xác nhận rằng họ đã chi hơn 100 triệu đô la để huấn luyện GPT-4 khi nói chuyện tại một sự kiện tại MIT (theo Wired). Một ví dụ khác là Meta’s OPT-175B LLM. Meta cho biết nó được huấn luyện bằng 992 NVIDIA A100 80GB GPUs, mỗi chiếc có giá khoảng 10.000 đô la, theo CNBC. Điều này đặt chi phí vào khoảng 9 triệu đô la, chưa bao gồm các chi phí khác như năng lượng, lương và nhiều hơn nữa.

Với những con số như vậy, việc huấn luyện một LLM không khả thi đối với các công ty nhỏ và vừa. Ngược lại, SLM có rào cản gia nhập thấp hơn về tài nguyên và chi phí vận hành thấp hơn, do đó, nhiều công ty sẽ chấp nhận chúng.

2. Hiệu Suất Tốt Hơn

Người dùng đang nói chuyện với điện thoại có biểu tượng ChatGPT

Hiệu suất là một lĩnh vực khác mà SLM vượt trội hơn LLM nhờ kích thước nhỏ gọn của chúng. SLM có độ trễ thấp hơn và phù hợp hơn cho các tình huống yêu cầu phản hồi nhanh hơn, như trong các ứng dụng thời gian thực. Ví dụ, phản hồi nhanh hơn được ưa thích trong các hệ thống phản hồi bằng giọng nói như trợ lý kỹ thuật số.

Việc chạy trên thiết bị (sẽ nói thêm về điều này sau) cũng có nghĩa là yêu cầu của bạn không cần phải đi đến các máy chủ trực tuyến và quay lại để trả lời truy vấn của bạn, dẫn đến phản hồi nhanh hơn.

3. Độ Chính Xác Cao Hơn

Màn hình điện thoại với biểu tượng ChatGPT và logo Claude

Khi nói đến AI tạo nội dung, một điều vẫn luôn đúng: rác vào, rác ra. Các LLM hiện tại đã được huấn luyện bằng các tập dữ liệu lớn từ dữ liệu internet thô. Do đó, chúng có thể không chính xác trong mọi tình huống. Đây là một trong những vấn đề với ChatGPT và các mô hình tương tự và lý do tại sao bạn không nên tin tưởng mọi thứ mà một chatbot AI nói. Ngược lại, SLM được huấn luyện bằng dữ liệu chất lượng cao hơn so với LLM và do đó có độ chính xác cao hơn.

SLM cũng có thể được tinh chỉnh thêm với việc huấn luyện tập trung vào các nhiệm vụ hoặc lĩnh vực cụ thể, dẫn đến độ chính xác cao hơn trong những lĩnh vực đó so với các mô hình lớn hơn, tổng quát hơn.

4. Có Thể Chạy Trên Thiết Bị

Mô phỏng mô hình ngôn ngữ nhỏ trên điện thoại thông minh

SLM cần ít năng lực tính toán hơn so với LLM và do đó lý tưởng cho các trường hợp tính toán biên. Chúng có thể được triển khai trên các thiết bị biên như điện thoại thông minh và xe tự lái, những thiết bị không có năng lực tính toán lớn hoặc tài nguyên. Mô hình Nano của Google có thể chạy trên thiết bị, cho phép nó hoạt động ngay cả khi bạn không có kết nối internet hoạt động.

Khả năng này mang lại lợi ích cho cả công ty và người tiêu dùng. Đầu tiên, đó là một chiến thắng cho quyền riêng tư vì dữ liệu người dùng được xử lý cục bộ thay vì được gửi lên đám mây, điều này rất quan trọng khi ngày càng nhiều AI được tích hợp vào điện thoại thông minh của chúng ta, chứa gần như mọi chi tiết về chúng ta. Đó cũng là một chiến thắng cho các công ty vì họ không cần phải triển khai và vận hành các máy chủ lớn để xử lý các nhiệm vụ AI.

SLM đang ngày càng chiếm ưu thế, với các công ty lớn nhất trong ngành như Open AI, Google, Microsoft, Anthropic và Meta đang phát hành các mô hình như vậy. Những mô hình này phù hợp hơn cho các nhiệm vụ đơn giản, điều mà hầu hết chúng ta sử dụng LLM để làm; do đó, chúng là tương lai.

Tuy nhiên, LLM không đi đâu cả. Thay vào đó, chúng sẽ được sử dụng cho các ứng dụng nâng cao kết hợp thông tin qua các lĩnh vực khác nhau để tạo ra điều gì đó mới, như trong nghiên cứu y tế.