Trong cuộc đua không ngừng nghỉ giành vị thế tối cao về trí tuệ nhân tạo, nơi những đột phá được công bố với tần suất chóng mặt, khả năng lý luận của máy móc vẫn là một biên giới đáng gờm. Việc một Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) dự đoán từ tiếp theo trong câu là một chuyện; việc nó đi theo một con đường logic, tự phê bình kết quả đầu ra của chính mình và đi đến kết luận đúng đắn lại là chuyện hoàn toàn khác, đặc biệt khi đối mặt với các truy vấn mới lạ hoặc phức tạp. Trong bối cảnh đó, tiết lộ gần đây từ DeepSeek, một startup AI Trung Quốc đang lên nhanh chóng, đáng được chú ý chặt chẽ. Công ty, vốn đã gây chú ý với các bản phát hành mô hình trước đó, đã công bố một kỹ thuật mới tinh vi được thiết kế để tăng cường đáng kể năng lực lý luận của LLM, một thông báo được đưa ra ngay khi những lời đồn đoán về sự xuất hiện sắp xảy ra của mô hình AI thế hệ tiếp theo của họ ngày càng tăng.
Đây không chỉ là một tinh chỉnh gia tăng khác. DeepSeek, hợp tác với các nhà nghiên cứu đáng kính từ Đại học Tsinghua—một sự hợp tác làm nổi bật sức mạnh tổng hợp quan trọng giữa tham vọng thương mại và sự nghiêm ngặt học thuật trong lĩnh vực này—đã trình bày chi tiết một chiến lược kép mới lạ. Cách tiếp cận này kết hợp một cách tài tình Generative Reward Modeling (GRM) với tinh chỉnh tự phê bình dựa trên nguyên tắc (self-principled critique tuning). Mục tiêu, như được nêu trong một bài báo kỹ thuật được công bố lặng lẽ trên kho lưu trữ trực tuyến arXiv, là đầy tham vọng nhưng rất quan trọng: nuôi dưỡng các LLM không chỉ phản hồi chính xác hơn với một loạt các lời nhắc chung mà còn làm như vậy với hiệu quả cao hơn.
Phân tích phương pháp kép: GRM gặp Tự phê bình
Để hiểu được tác động tiềm tàng của sự đổi mới của DeepSeek, cần phải phân tích hai thành phần này và đánh giá sức mạnh kết hợp của chúng. Thế giới AI đã quen thuộc với mô hình hóa phần thưởng (reward modeling), một kỹ thuật nền tảng thường liên quan đến Học tăng cường từ Phản hồi của Con người (Reinforcement Learning from Human Feedback - RLHF). Trong RLHF thông thường, người đánh giá là con người xếp hạng các phản hồi khác nhau do AI tạo ra, dạy cho mô hình biết loại đầu ra nào được ưa thích hơn. Vòng phản hồi này giúp điều chỉnh mô hình phù hợp với các giá trị và kỳ vọng của con người. Tuy nhiên, quá trình này có thể tốn nhiều công sức, tốn kém và có khả năng bị giới hạn bởi quy mô và tính nhất quán của phản hồi từ con người.
Generative Reward Modeling (GRM), như DeepSeek theo đuổi, dường như đại diện cho một sự tiến hóa tiềm năng có khả năng mở rộng và tinh tế hơn. Thay vì chỉ học một điểm “phần thưởng” vô hướng cho biết sự ưa thích, phương pháp GRM có thể liên quan đến việc đào tạo một mô hình để tạo ra các giải thích hoặc lý giải tại sao một phản hồi lại tốt hơn phản hồi khác. Nó học các nguyên tắc cơ bản của các phản hồi tốt, thay vì chỉ nhận ra các kết quả ưa thích. Khả năng tạo sinh này có thể cho phép chính mô hình phần thưởng cung cấp phản hồi phong phú hơn, nhiều thông tin hơn trong quá trình đào tạo LLM. Hãy tưởng tượng bạn không chỉ được cho biết câu trả lời của mình là “tốt”, mà còn được giải thích chi tiết tại sao nó tốt, bao gồm các khía cạnh như sự rõ ràng, độ chính xác thực tế, tính nhất quán logic và tính hữu ích. Một GRM có khả năng tự động hóa hoặc tăng cường loại phản hồi chi tiết này, vượt ra ngoài các điểm số ưu tiên đơn giản. Bài báo của DeepSeek cho thấy các mô hình GRM của họ đã chứng minh “hiệu suất cạnh tranh” khi so sánh với các mô hình phần thưởng công cộng đã được thiết lập, gợi ý về tính khả thi và sức mạnh của phương pháp tạo sinh này. Đạt được sự ngang bằng với các tiêu chuẩn mạnh mẽ, được sử dụng rộng rãi là một điểm xác nhận quan trọng cho bất kỳ kỹ thuật mới nào trong lĩnh vực đông đúc này.
Bổ sung cho GRM là khái niệm tinh chỉnh tự phê bình dựa trên nguyên tắc (self-principled critique tuning). Yếu tố này đưa khả năng nội quan vào quá trình tinh chỉnh của LLM. Nó gợi ý rằng mô hình không chỉ thụ động nhận phản hồi (dù từ con người hay GRM), mà còn tích cực đánh giá kết quả đầu ra của chính mình dựa trên một tập hợp các nguyên tắc đã học. Những “nguyên tắc” này có thể bao gồm các quy tắc logic, hướng dẫn đạo đức, yêu cầu về cơ sở thực tế hoặc các ràng buộc phong cách cụ thể. Khía cạnh “tự phê bình” ngụ ý một vòng phản hồi nội bộ nơi mô hình xác định các sai sót hoặc thiếu sót trong văn bản do chính nó tạo ra và sau đó cố gắng khắc phục chúng, được hướng dẫn bởi các nguyên tắc đã ăn sâu này. “Tinh chỉnh” đề cập đến quá trình điều chỉnh các tham số của mô hình dựa trên sự tự đánh giá này.
Sức mạnh tổng hợp giữa GRM và tinh chỉnh tự phê bình dựa trên nguyên tắc có thể đặc biệt mạnh mẽ. GRM cung cấp một sự hiểu biết tinh vi về những gì cấu thành một phản hồi chất lượng cao, có khả năng tạo ra chính những nguyên tắc mà cơ chế tự phê bình sử dụng. Cơ chế tự phê bình sau đó áp dụng các nguyên tắc này một cách linh hoạt trong quá trình tạo hoặc tinh chỉnh, cho phép mô hình cải thiện lặp đi lặp lại khả năng lý luận và chất lượng đầu ra của chính mình. Việc kiểm soát chất lượng nội bộ này có thể dẫn đến sự hội tụ nhanh hơn trong quá trình đào tạo và hiệu suất đáng tin cậy hơn trong quá trình triển khai, có khả năng làm giảm xu hướng ảo giác hoặc sai lầm logic của mô hình – những thách thức dai dẳng đối với các LLM hiện tại. Nó nuôi dưỡng một loại tự điều chỉnh nhận thức bên trong AI, đưa nó đến gần hơn với khả năng lý luận linh hoạt, thích ứng mà chúng ta liên tưởng đến trí tuệ con người.
Hiệu suất, Hứa hẹn và Định vị
Tuyên bố rằng các mô hình DeepSeek-GRM mới được phát triển đạt được “hiệu suất cạnh tranh” đương nhiên là một tâm điểm. Mặc dù bài báo học thuật có khả năng cung cấp các điểm chuẩn và so sánh cụ thể, hàm ý rộng hơn là kỹ thuật mới lạ này không chỉ đơn thuần là một sự tò mò lý thuyết; nó mang lại kết quả tương đương với các phương pháp tiên tiến hiện có để tăng cường khả năng lý luận và sự liên kết của LLM. Điều này rất quan trọng đối với DeepSeek khi họ tìm cách giành lấy một phần đáng kể trong thị trường AI toàn cầu. Việc chứng minh những cải tiến hiệu suất hữu hình xác nhận hướng nghiên cứu của họ và củng cố đề xuất giá trị của họ.
Hơn nữa, ý định đã nêu của DeepSeek về việc cuối cùng sẽ mở nguồn các mô hình GRM là một động thái có ý nghĩa chiến lược. Trong một hệ sinh thái nơi các mô hình độc quyền, đóng thường chiếm ưu thế trên các tiêu đề, việc đóng góp các công cụ mạnh mẽ trở lại cộng đồng nghiên cứu có thể mang lại lợi ích đáng kể. Việc mở nguồn có thể đẩy nhanh sự đổi mới bằng cách cho phép các nhà nghiên cứu khác xây dựng, xem xét kỹ lưỡng và cải thiện các mô hình. Nó nuôi dưỡng thiện chí, thu hút nhân tài và có thể giúp thiết lập các phương pháp của DeepSeek như một tiêu chuẩn tiềm năng hoặc cách tiếp cận có ảnh hưởng trong lĩnh vực này. Điều này phù hợp với xu hướng ngày càng tăng được thấy ở những người chơi như Meta (mô hình Llama) và Mistral AI, những người đã tận dụng các bản phát hành nguồn mở để xây dựng sự tham gia mạnh mẽ của cộng đồng và thách thức các đối thủ đương nhiệm. Tuy nhiên, việc thiếu một mốc thời gian cụ thể cho việc phát hành giữ cho các tùy chọn mở, cho phép DeepSeek có lẽ tinh chỉnh thêm các mô hình hoặc phối hợp việc phát hành một cách chiến lược, có thể cùng với mô hình nền tảng thế hệ tiếp theo được mong đợi của họ.
Thông báo nghiên cứu này không xảy ra trong chân không. Nó đến giữa sự mong đợi rõ rệt xung quanh việc ra mắt sản phẩm lớn tiếp theo của DeepSeek. Công ty đã thu hút sự chú ý đáng kể của quốc tế với mô hình nền tảng DeepSeek-V3 và đặc biệt là mô hình lý luận DeepSeek-R1. Mô hình R1 đã gây tiếng vang chủ yếu do hiệu suất ấn tượng của nó so với chi phí tính toán – cung cấp các khả năng cạnh tranh với các mô hình hàng đầu toàn cầu nhưng có khả năng hiệu quả hơn. Trong thế giới AI đòi hỏi nhiều tài nguyên, hiệu quả chi phí là một yếu tố khác biệt mạnh mẽ, hấp dẫn nhiều nhà phát triển và doanh nghiệp.
Các nhà quan sát trong ngành, trích dẫn các nguồn quen thuộc với kế hoạch của công ty theo Reuters, suy đoán rằng DeepSeek-R2, người kế nhiệm của R1 ấn tượng, có thể được công bố sắp tới, thậm chí có thể trong tháng này. Mặc dù DeepSeek duy trì thái độ kín đáo, không xác nhận cũng không phủ nhận những tin đồn này, thời điểm công bố nghiên cứu GRM chắc chắn làm tăng thêm sự đồn đoán. Nó gợi ý mạnh mẽ rằng những tiến bộ về khả năng lý luận đạt được thông qua GRM và tinh chỉnh tự phê bình không chỉ là các bài tập học thuật mà có khả năng là một phần không thể thiếu trong kiến trúc và cải tiến hiệu suất được lên kế hoạch cho R2. Nếu R2 kết hợp cơ chế lý luận tinh vi này, nó có thể đại diện cho một bước nhảy vọt đáng kể, có khả năng thiết lập một tiêu chuẩn mới cho các nhiệm vụ lý luận giữa các mô hình thương mại có sẵn, đặc biệt nếu nó duy trì DNA hiệu quả chi phí của người tiền nhiệm.
Hành trình rộng lớn hơn hướng tới Nhận thức AI
Công việc của DeepSeek chạm vào một trong những lĩnh vực quan trọng và thách thức nhất của phát triển AI: nâng cao khả năng lý luận. Các LLM ban đầu vượt trội trong việc nhận dạng mẫu và tạo văn bản dựa trên các mối tương quan thống kê học được từ các bộ dữ liệu khổng lồ. Tuy nhiên, lý luận thực sự – liên quan đến suy luận logic nhiều bước, suy luận nhân quả, tư duy phản thực tế, lập kế hoạch và tự sửa lỗi mạnh mẽ – đã tỏ ra khó nắm bắt hơn nhiều. Các mô hình thường gặp khó khăn với các bài toán phức tạp, các câu đố logic phức tạp, tạo giả thuyết khoa học và các nhiệm vụ đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc thay vì khớp mẫu bề ngoài. Chúng có thể tạo ra văn bản nghe có vẻ hợp lý nhưng không chính xác về mặt thực tế hoặc sai sót về mặt logic (ảo giác - hallucinations).
Cải thiện khả năng lý luận là tối quan trọng vì nó mở ra tiềm năng cho AI giải quyết các vấn đề thực sự phức tạp trên các lĩnh vực đa dạng:
- Khám phá Khoa học: Hỗ trợ các nhà nghiên cứu trong việc hình thành giả thuyết, phân tích dữ liệu phức tạp và thậm chí thiết kế các thí nghiệm.
- Phát triển Phần mềm: Vượt ra ngoài việc hoàn thành mã để hiểu logic chương trình, gỡ lỗi các lỗi phức tạp và thiết kế kiến trúc phần mềm mạnh mẽ.
- Y học: Giúp bác sĩ chẩn đoán các bệnh hiếm gặp, hiểu lịch sử bệnh nhân phức tạp và phân tích nghiên cứu y học.
- Giáo dục: Tạo ra những người dạy kèm thực sự thích ứng, hiểu được quá trình lý luận của học sinh và cung cấp hướng dẫn phù hợp.
- Chiến lược Kinh doanh: Phân tích động lực thị trường phức tạp, mô phỏng các kịch bản và hỗ trợ ra quyết định phức tạp.
Ngành công nghiệp đang khám phá nhiều con đường để thu hẹp khoảng cách lý luận này. Gợi ý Chuỗi tư duy (Chain-of-thought - CoT) khuyến khích các mô hình “thể hiện công việc của chúng” bằng cách tạo ra các bước lý luận trung gian, điều này thường cải thiện hiệu suất đối với các nhiệm vụ phức tạp. Cây tư duy (Tree-of-thoughts - ToT) mở rộng điều này bằng cách cho phép các mô hình khám phá đồng thời nhiều con đường lý luận và đánh giá chúng. Các phương pháp tiếp cận khác liên quan đến việc tích hợp LLM với các công cụ bên ngoài như máy tính, trình thông dịch mã hoặc bộ lý luận tượng trưng, cho phép LLM chuyển các nhiệm vụ cụ thể cho các mô-đun chuyên biệt. Những đổi mới về kiến trúc, chẳng hạn như mô hình Hỗn hợp Chuyên gia (Mixture-of-Experts - MoE), cũng nhằm mục đích dành riêng các phần chuyên biệt của mạng cho các nhiệm vụ khác nhau, có khả năng cải thiện sự tập trung vào lý luận.
GRM và tinh chỉnh tự phê bình dựa trên nguyên tắc của DeepSeek đại diện cho một sợi chỉ quan trọng khác trong tấm thảm nghiên cứu phong phú này. Bằng cách tập trung vào việc cải thiện các cơ chế phản hồi nội bộ và khả năng tự đánh giá của chính LLM, nó cung cấp một cách tiếp cận tiềm năng tích hợp và toàn diện hơn để nâng cao độ trung thực nhận thức. Nó không chỉ nhằm mục đích hướng dẫn mô hình đến các câu trả lời tốt hơn mà còn thấm nhuần nó với sự hiểu biết sâu sắc hơn về tại sao một số câu trả lời lại tốt hơn, nuôi dưỡng một hình thức lý luận nhân tạo mạnh mẽ và đáng tin cậy hơn.
Khi DeepSeek chuẩn bị cho hành động tiếp theo tiềm năng của mình với R2, được trang bị kỹ thuật lý luận mới lạ này, rủi ro là rất cao. Công ty đang điều hướng một bối cảnh cạnh tranh khốc liệt, đối đầu với những gã khổng lồ công nghệ đã thành danh và các startup nhanh nhẹn trên toàn thế giới, cũng như các đối thủ mạnh trong nước trong bối cảnh AI đang phát triển mạnh mẽ của Trung Quốc. Thành công không chỉ phụ thuộc vào năng lực công nghệ mà còn vào định vị chiến lược, sự chấp nhận của thị trường và khả năng cung cấp các giải pháp AI đáng tin cậy, có thể mở rộng và có lẽ quan trọng là hiệu quả về chi phí. Việc công bố phương pháp lý luận tiên tiến của họ là một tín hiệu rõ ràng về tham vọng của DeepSeek không chỉ là một người tham gia vào cuộc đua AI – họ đặt mục tiêu trở thành người dẫn đầu, đặc biệt là trong lĩnh vực quan trọng là làm cho máy móc suy nghĩ sâu sắc và đáng tin cậy hơn. Những tuần và tháng tới sẽ là then chốt để xác định liệu kỹ thuật mới này, có khả năng được thể hiện trong DeepSeek-R2, có thể chuyển lời hứa học thuật thành hiệu suất đột phá thị trường hay không.