OpenAI, một thế lực hàng đầu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, gần đây đã công bố dòng model GPT-4.1 mới, tự hào có cửa sổ ngữ cảnh token ấn tượng 1 triệu và khả năng hiệu suất được nâng cao. Tuy nhiên, quy ước đặt tên được áp dụng cho các model này – GPT-4.1, GPT-4.1 mini và GPT-4.1 nano – đã gây ra sự nhầm lẫn và đặt ra câu hỏi về chiến lược đặt tên sản phẩm tổng thể của OpenAI.
Theo OpenAI, các model này vượt trội hơn GPT-4o về một số khía cạnh. Đáng chú ý, GPT-4.1 chỉ dành riêng cho các nhà phát triển thông qua API, khiến người dùng thông thường không thể trải nghiệm trực tiếp trong giao diện ChatGPT.
Tính năng nổi bật của dòng GPT-4.1 là cửa sổ ngữ cảnh token mở rộng 1 triệu, cho phép nó xử lý khoảng 3.000 trang văn bản. Khả năng này phù hợp với model Gemini của Google, vốn đã hỗ trợ các chức năng xử lý nội dung dài tương tự.
Ngừng hoạt động của GPT-4.5 và tương lai của ChatGPT
Đồng thời, OpenAI đã thông báo ngừng cung cấp model GPT-4.5 Preview trong API. Sản phẩm chuyển tiếp này, được ra mắt vào tháng 2 năm 2025 và trước đây đã bị chỉ trích, dự kiến sẽ ngừng hoạt động vào tháng 7 năm 2025, thúc đẩy các nhà phát triển di chuyển kịp thời. Tuy nhiên, GPT-4.5 sẽ vẫn tạm thời truy cập được trong ChatGPT.
Thừa nhận sự hỗn loạn trong đặt tên: Ngay cả Sam Altman cũng đồng ý
Sự phức tạp ngày càng tăng của việc đặt tên sản phẩm của OpenAI đã không được chú ý, ngay cả bởi Giám đốc điều hành Sam Altman. Vào tháng 2, ông thừa nhận trên X (trước đây là Twitter) rằng dòng sản phẩm và quy ước đặt tên của công ty đã trở nên quá phức tạp.
Trong giao diện ChatGPT, mỗi model đều có những điểm mạnh và hạn chế riêng, bao gồm hỗ trợ xử lý hoặc tạo hình ảnh. Tuy nhiên, người dùng thường gặp khó khăn trong việc phân biệt model nào phù hợp nhất với một tác vụ cụ thể.
Dưới đây là tổng quan về dòng model hiện tại của OpenAI:
GPT-4o: Model ngôn ngữ ‘tiêu chuẩn’ hiện tại, nổi tiếng với khả năng toàn diện và hiệu suất tổng thể mạnh mẽ.
GPT-4o with search: Một phiên bản nâng cao của GPT-4o tích hợp chức năng tìm kiếm web theo thời gian thực.
GPT-4o with deep research: Phiên bản này sử dụng kiến trúc chuyên dụng cho phép GPT-4o thực hiện nhiều tìm kiếm web và biên soạn các phát hiện thành một báo cáo toàn diện.
GPT-4o with scheduled tasks: Cho phép GPT-4o thực hiện các tác vụ cụ thể (ví dụ: tìm kiếm web) thường xuyên và cung cấp cho người dùng các bản cập nhật định kỳ.
o1: Model ‘Simulated Reasoning (SR)’ của OpenAI được thiết kế để chủ động sử dụng phương pháp ‘tư duy từng bước’ để giải quyết vấn đề. Nó vượt trội trong lý luận logic và các nhiệm vụ toán học nhưng lại thiếu sót trong viết lách hoặc biểu đạt sáng tạo.
o3-mini: Một phiên bản thu nhỏ, nhanh chóng của model ‘o3’ chưa được phát hành. Nó là phiên bản kế thừa của o1 nhưng bỏ qua tên ‘o2’ do các vấn đề về nhãn hiệu.
o3-mini-high: Một phiên bản nâng cao của o3-mini, cung cấp khả năng suy luận chuyên sâu hơn nhưng hiệu suất chậm hơn.
o1 pro mode: Model suy luận mô phỏng mạnh mẽ nhất hiện đang được OpenAI cung cấp. Nó cung cấp khả năng logic và suy luận hoàn chỉnh nhất, mặc dù với tốc độ chậm hơn. Chế độ này chỉ dành riêng cho người dùng tài khoản Pro trả phí.
GPT-4o mini: Một phiên bản nhẹ của GPT-4o ban đầu, được thiết kế cho người dùng miễn phí, cung cấp tốc độ nhanh hơn và chi phí thấp hơn. OpenAI giữ lại phiên bản này để duy trì khả năng tương thích với các yêu cầu lời nhắc cụ thể.
GPT-4: Model GPT-4 ban đầu được ra mắt vào năm 2023, hiện được coi là thế hệ cũ hơn.
Advanced Voice Mode: Một biến thể GPT-4o được thiết kế đặc biệt cho tương tác bằng giọng nói, hỗ trợ đầu vào và đầu ra bằng giọng nói theo thời gian thực.
ChatGPT hiện có một loạt các model đa dạng, bao gồm GPT-4o, GPT-4o mini, o1-pro, o3-mini, GPT-4 và GPT-4.5, mỗi model có những khác biệt tinh tế thường khiến người dùng bối rối.
Altman tuyên bố rằng công ty có kế hoạch hợp nhất các dòng GPT và o dưới ‘chiếc ô’ GPT-5. Tuy nhiên, việc giới thiệu GPT-4.1 dường như mâu thuẫn với mục tiêu ‘hợp nhất thương hiệu’ này, có vẻ giống như một model tạm thời, chuyển tiếp đảm bảo phát hành nhưng thiếu tác động đáng kể.
GPT-4.1 so với GPT-4.5: So sánh theo ngữ cảnh
Mặc dù GPT-4.1 vượt trội hơn GPT-4.5 ở một số khía cạnh, chẳng hạn như bài kiểm tra mã SWE-bench Verified (54,6% so với 38,0%), nhưng GPT-4.5 vẫn giữ được lợi thế trong các bài kiểm tra kiến thức học thuật, khả năng hiểu hướng dẫn và các tác vụ liên quan đến hình ảnh. OpenAI khẳng định rằng GPT-4.1, mặc dù không phải là vượt trội về mặt phổ quát, nhưng mang lại kết quả thực tế ‘đủ tốt’ với tốc độ nhanh hơn và chi phí thấp hơn.
GPT-4.5 phát sinh chi phí vận hành đáng kể, tính phí $75 (khoảng NT$2.430) cho mỗi triệu token đầu vào và $150 (khoảng NT$4.860) cho mỗi triệu token đầu ra. Ngược lại, GPT-4.1 có giá cả phải chăng hơn đáng kể, với chi phí đầu vào là $2 (khoảng NT$65) và chi phí đầu ra là $8 (khoảng NT$260).
Các phiên bản mini và nano thậm chí còn tiết kiệm hơn:
GPT-4.1 mini: Đầu vào $0,40 (khoảng NT$13), đầu ra $1,60 (khoảng NT$52)
GPT-4.1 nano: Đầu vào $0,10 (khoảng NT$3), đầu ra $0,40 (khoảng NT$13)
Tại sao GPT-4.1 không khả dụng cho người dùng ChatGPT
OpenAI tuyên bố rằng những cải tiến từ các model nghiên cứu như GPT-4.1 sẽ được ‘tích hợp dần dần’ vào phiên bản GPT-4o được ChatGPT sử dụng, đảm bảo rằng ChatGPT luôn được cập nhật liên tục. Điều này ngụ ý rằng ChatGPT hoạt động trên một model thống nhất, phát triển động, trong khi các nhà phát triển sử dụng API có thể chọn chính xác các phiên bản model cụ thể đáp ứng yêu cầu của họ.
Cách tiếp cận này tạo ra một chiến lược hai hướng: Người dùng ChatGPT trải nghiệm một trải nghiệm thống nhất nhưng có phần mơ hồ, trong khi các nhà phát triển tận hưởng các tùy chọn chi tiết, được xác định rõ hơn.
Tuy nhiên, sự nhầm lẫn về tên gọi vẫn tiếp diễn, đặt ra câu hỏi: Tại sao OpenAI không xem xét tận dụng ChatGPT để giải quyết những thách thức về đặt tên của mình?
Sự phức tạp của kích thước cửa sổ ngữ cảnh trong các model ngôn ngữ hiện đại
Cửa sổ ngữ cảnh của một model ngôn ngữ đề cập đến lượng văn bản mà model có thể xem xét cùng một lúc khi tạo phản hồi. Nó giống như bộ nhớ ngắn hạn của model. Một cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn cho phép model hiểu các mối quan hệ phức tạp và sắc thái hơn trong văn bản, dẫn đến các đầu ra mạch lạc, phù hợp và chính xác hơn.
Trong trường hợp cửa sổ ngữ cảnh token 1 triệu của GPT-4.1, dung lượng khổng lồ này cho phép model giữ lại và xử lý thông tin từ khoảng 3.000 trang văn bản. Điều này cho phép hiểu sâu hơn về ngữ cảnh, cho phép tạo ra các phản hồi phù hợp hơn với ý nghĩa và ý định tổng thể của đầu vào.
Tầm quan trọng của số lượng Token
Token là các đơn vị cơ bản mà một model ngôn ngữ sử dụng để xử lý văn bản. Chúng có thể là các từ riêng lẻ, các phần của từ hoặc thậm chí là các dấu chấm câu. Model càng có thể xử lý nhiều token thì càng có thể xử lý nhiều thông tin, dẫn đến hiểu biết tốt hơn và đầu ra chính xác hơn.
Cửa sổ ngữ cảnh token 1 triệu là một tiến bộ đáng kể, thể hiện một bước nhảy vọt trong khả năng của các model ngôn ngữ để xử lý nội dung phức tạp và dài. Khả năng này mở ra những khả năng mới cho các ứng dụng như:
- Tạo nội dung dài: Viết sách, kịch bản và các tài liệu dài khác.
- Phân tích dữ liệu phức tạp: Xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn.
- Hỗ trợ khách hàng nâng cao: Xử lý các yêu cầu phức tạp của khách hàng và cung cấp hỗ trợ được cá nhân hóa.
- Cải thiện khả năng nghiên cứu: Tiến hành nghiên cứu và phân tích chuyên sâu.
Tác động của hiệu quả chi phí đối với việc chấp nhận Model
Chi phí sử dụng một model ngôn ngữ là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến việc chấp nhận nó. Chi phí càng cao, việc sử dụng nó càng bị hạn chế. Chi phí thấp hơn của GPT-4.1 so với GPT-4.5 khiến nó trở thành một lựa chọn hấp dẫn hơn cho các nhà phát triển và doanh nghiệp muốn tích hợp AI vào quy trình làm việc của họ.
Cấu trúc giá theo cấp bậc của dòng GPT-4.1, với các phiên bản mini và nano cung cấp chi phí thậmchí còn thấp hơn, giúp AI có thể tiếp cận được với nhiều người dùng và ứng dụng hơn. Khả năng tiếp cận tăng lên này có thể đẩy nhanh việc áp dụng AI và thúc đẩy sự đổi mới trong các ngành công nghiệp khác nhau.
Điều hướng sự phức tạp của việc lựa chọn Model
Sự phong phú của các model có sẵn từ OpenAI có thể gây choáng ngợp cho người dùng. Điều cần thiết là phải hiểu những điểm mạnh và hạn chế cụ thể của từng model để đưa ra quyết định sáng suốt về việc sử dụng model nào cho một tác vụ cụ thể.
Các yếu tố cần xem xét khi chọn model bao gồm:
- Kích thước cửa sổ ngữ cảnh: Lượng văn bản mà model có thể xử lý cùng một lúc.
- Chi phí: Giá trên mỗi token.
- Hiệu suất: Độ chính xác và tốc độ của model.
- Khả năng cụ thể: Liệu model có hỗ trợ các tính năng như xử lý hình ảnh hoặc tìm kiếm theo thời gian thực hay không.
Tầm quan trọng của trải nghiệm người dùng
Cuối cùng, sự thành công của một model ngôn ngữ phụ thuộc vào trải nghiệm người dùng của nó. Một model khó sử dụng hoặc hiểu có khả năng không được chấp nhận, bất kể khả năng kỹ thuật của nó. Sự thừa nhận của OpenAI về sự nhầm lẫn về tên gọi và kế hoạch hợp nhất các dòng GPT và o là những bước đi đúng hướng.
Đơn giản hóa quy trình lựa chọn model và cung cấp hướng dẫn rõ ràng về model nào phù hợp nhất cho các tác vụ cụ thể sẽ rất quan trọng để thúc đẩy việc áp dụng và tối đa hóa giá trị của các dịch vụ của OpenAI. Trải nghiệm người dùng hợp lý và trực quan sẽ cho phép người dùng tận dụng sức mạnh của AI một cách hiệu quả và năng suất.
Hướng đi tương lai: Giải quyết tình thế khó xử về đặt tên
Sự phát triển của bối cảnh model ngôn ngữ mang đến cả cơ hội và thách thức. Cam kết đổi mới của OpenAI là đáng khen ngợi, nhưng nó cũng phải ưu tiên trải nghiệm người dùng và đảm bảo rằng các dịch vụ của nó dễ tiếp cận và dễ hiểu.
Giải quyết sự nhầm lẫn về tên gọi là rất quan trọng để thúc đẩy việc áp dụng, thúc đẩy sự đổi mới và tối đa hóa giá trị của AI cho người dùng trong các ngành công nghiệp khác nhau. Các bước tiếp theo của OpenAI trong việc tinh chỉnh quy ước đặt tên của mình sẽ được cộng đồng AI theo dõi chặt chẽ và chắc chắn sẽ định hình tương lai của khả năng truy cập và khả năng sử dụng của model ngôn ngữ.
Khám phá các chiến lược đặt tên thay thế
Một số chiến lược đặt tên thay thế có thể giải quyết những thách thức mà OpenAI đang đối mặt:
- Đặt tên dựa trên tính năng: Các model có thể được đặt tên dựa trên các tính năng hoặc khả năng chính của chúng. Ví dụ: một model có khả năng xử lý hình ảnh nâng cao có thể được đặt tên là ‘GPT-Image’ hoặc ‘Vision-Pro’.
- Đặt tên dựa trên hiệu suất: Các model có thể được đặt tên dựa trên các số liệu hiệu suất của chúng. Ví dụ: một model có điểm số chính xác cao hơn có thể được đặt tên là ‘GPT-Elite’ hoặc ‘Precision-Max’.
- Đặt tên lấy người dùng làm trung tâm: Các model có thể được đặt tên dựa trên đối tượng mục tiêu hoặc trường hợp sử dụng của chúng. Ví dụ: một model được thiết kế để hỗ trợ khách hàng có thể được đặt tên là ‘Help-Bot’ hoặc ‘Service-AI’.
- Đặt tên dựa trên phiên bản: Các model có thể được đặt tên bằng cách sử dụng hệ thống phiên bản đơn giản, chẳng hạn như ‘GPT-V1’, ‘GPT-V2’, v.v. Cách tiếp cận này sẽ cung cấp một cách rõ ràng và nhất quán để theo dõi các bản cập nhật và cải tiến của model.
Con đường phía trước: Lời kêu gọi sự rõ ràng
Bối cảnh phát triển của các model ngôn ngữ đặt ra cả cơ hội và thách thức. Cam kết đổi mới của OpenAI là đáng khen ngợi, nhưng họ cũng phải ưu tiên trải nghiệm người dùng và đảm bảo rằng các dịch vụ của họ dễ tiếp cận và dễ hiểu.
Giải quyết sự nhầm lẫn trong việc đặt tên là rất quan trọng để thúc đẩy việc áp dụng, khuyến khích sự đổi mới và tối đa hóa giá trị của AI cho người dùng trong các ngành khác nhau. Các bước tiếp theo của OpenAI trong việc tinh chỉnh các quy ước đặt tên của mình sẽ được cộng đồng AI theo dõi chặt chẽ và chắc chắn sẽ định hình tương lai của khả năng tiếp cận và khả năng sử dụng của model ngôn ngữ.