Trong đấu trường trí tuệ nhân tạo đầy cạnh tranh, nơi những gã khổng lồ đối đầu và các đột phá dường như tái định hình cục diện chỉ sau một đêm, một đối thủ tương đối mới từ Trung Quốc đang thu hút sự chú ý toàn cầu. DeepSeek, một startup AI mới chỉ ra đời vào năm 2023, đã nhanh chóng vươn lên từ ẩn danh trở thành tâm điểm của các cuộc thảo luận, được thúc đẩy bởi những màn trình diễn công nghệ ấn tượng và sự bàn tán không ngừng về bước nhảy vọt tiềm năng tiếp theo của họ. Trong khi thế giới đang chờ đợi phiên bản kế nhiệm của các mô hình đã được ca ngợi, DeepSeek, hợp tác với các học giả, đã lặng lẽ công bố một kỹ thuật mới tinh vi nhằm giải quyết một trong những thách thức dai dẳng nhất của AI: lý luận nâng cao.
Thách thức phức tạp của Nhận thức AI
Thế hệ Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) hiện tại đã làm thế giới kinh ngạc với khả năng tạo ra văn bản giống con người, dịch ngôn ngữ và thậm chí viết mã. Tuy nhiên, việc vượt ra ngoài nhận dạng mẫu và tạo văn bản xác suất để hướng tới lý luận thực sự – khả năng xử lý thông tin một cách logic, rút ra suy luận và giải quyết các vấn đề phức tạp – vẫn là một trở ngại đáng kể. Đó là sự khác biệt giữa một AI có thể mô tả bàn cờ và một AI có thể lập chiến lược như một đại kiện tướng. Đạt được mức độ năng lực nhận thức sâu sắc hơn này là chén thánh đối với nhiều phòng thí nghiệm nghiên cứu, hứa hẹn các hệ thống AI không chỉ hoạt ngôn mà còn thực sự thông minh và là đối tác đáng tin cậy trong các nhiệm vụ phức tạp. Việc theo đuổi này đòi hỏi các phương pháp tiếp cận sáng tạo vượt ra ngoài việc chỉ đơn giản là mở rộng quy mô mô hình hoặc dữ liệu đào tạo. Nó đòi hỏi các phương pháp luận mới để dạy những bộ óc kỹ thuật số phức tạp này cách suy nghĩ, chứ không chỉ là nói gì.
Mở Lối Đi Mới: Sức Mạnh Tổng Hợp của GRM và Phê Bình Theo Nguyên Tắc
Chính trong bối cảnh này, DeepSeek, hợp tác cùng các nhà nghiên cứu từ Đại học Tsinghua danh tiếng, đã giới thiệu một phương pháp luận có khả năng đột phá. Cách tiếp cận của họ, được trình bày chi tiết trong một bài báo đăng trên kho lưu trữ khoa học arXiv, không phải là một viên đạn bạc duy nhất mà là sự kết hợp được xây dựng cẩn thận của hai kỹ thuật riêng biệt: Generative Reward Modelling (GRM) và Self-Principled Critique Tuning.
Hãy cùng phân tích chiến lược kép này:
Generative Reward Modelling (GRM): Về cốt lõi, mô hình hóa phần thưởng trong AI nhằm mục đích điều hướng hành vi của mô hình hướng tới các kết quả mà con người cho là mong muốn hoặc chính xác. Theo truyền thống, điều này có thể liên quan đến việc con người xếp hạng các phản hồi khác nhau của AI, tạo ra một tập dữ liệu ưu tiên mà mô hình học hỏi từ đó. GRM dường như đại diện cho một sự tiến hóa của khái niệm này, có khả năng liên quan đến các phương pháp mà chính các tín hiệu phần thưởng được tạo ra hoặc tinh chỉnh một cách năng động hoặc tinh vi hơn, có khả năng giảm sự phụ thuộc vào việc chú thích thủ công tốn công sức của con người trong khi vẫn nắm bắt hiệu quả các sở thích tinh tế của con người. Mục tiêu là thấm nhuần cho LLM một sự hiểu biết tốt hơn về những gì cấu thành một câu trả lời “tốt”, không chỉ là một câu trả lời đúng ngữ pháp hoặc có khả năng xảy ra về mặt thống kê. Đó là về việc điều chỉnh la bàn nội bộ của AI với các giá trị và mục tiêu của con người.
Self-Principled Critique Tuning: Thành phần này gợi ý một cơ chế tự cải thiện hấp dẫn. Thay vì chỉ dựa vào phản hồi bên ngoài (do con người hoặc mô hình tạo ra), LLM có khả năng được đào tạo để đánh giá các quy trình lý luận của chính nó dựa trên một tập hợp các nguyên tắc hoặc quy tắc được xác định trước. Điều này có thể liên quan đến việc mô hình học cách xác định các ngụy biện logic, sự không nhất quán hoặc sai lệch so với các mẫu lý luận mong muốn trong các kết quả đầu ra do chính nó tạo ra. Nó giống như việc dạy AI không chỉ câu trả lời, mà còn cả các nguyên tắc cơ bản của logic và tư duy phản biện, cho phép nó tự tinh chỉnh các phản hồi của mình. Vòng lặp phê bình nội bộ này có thể nâng cao đáng kể tính mạnh mẽ và độ tin cậy của khả năng lý luận của mô hình.
Các nhà nghiên cứu khẳng định rằng các mô hình kết hợp kỹ thuật này, được đặt tên là DeepSeek-GRM, đã chứng tỏ thành công đáng kể. Theo bài báo của họ, các mô hình này đạt được mức hiệu suất “cạnh tranh” với các mô hình phần thưởng công cộng mạnh mẽ hiện có. Tuyên bố này, nếu được xác thực thông qua thử nghiệm và ứng dụng rộng rãi hơn, cho thấy một bước tiến đáng kể trong việc phát triển các LLM có thể lý luận hiệu quả và hiệu quả hơn, mang lại kết quả chất lượng cao hơn nhanh hơn khi đối mặt với các truy vấn đa dạng của người dùng. Nó biểu thị một con đường tiềm năng đến các hệ thống AI không chỉ mạnh mẽ mà còn phù hợp hơn với kỳ vọng của con người về sự mạch lạc và chính xác logic.
Tính Toán Chiến Lược của Sự Cởi Mở
Thêm một lớp nữa vào chiến lược của họ, các nhà nghiên cứu của DeepSeek và Tsinghua đã chỉ ra ý định biến các mô hình DeepSeek-GRM thành nguồn mở. Mặc dù một mốc thời gian cụ thể vẫn chưa được tiết lộ, động thái này phù hợp với một xu hướng đang phát triển, mặc dù phức tạp, trong ngành công nghiệp AI.
Tại sao một công ty đang phát triển công nghệ có khả năng tiên tiến lại chọn chia sẻ nó? Động cơ có thể đa dạng:
- Tương Tác Cộng Đồng và Phản Hồi: Việc phát hành các mô hình vào lĩnh vực nguồn mở mời gọi sự xem xét kỹ lưỡng, thử nghiệm và cải tiến từ cộng đồng nhà phát triển toàn cầu. Điều này có thể đẩy nhanh quá trình phát triển, phát hiện ra các sai sót và thúc đẩy sự đổi mới vượt xa khả năng của một tổ chức duy nhất.
- Xây Dựng Lòng Tin và Minh Bạch: Trong một lĩnh vực đôi khi được đặc trưng bởi sự thiếu minh bạch, việc mở nguồn có thể xây dựng thiện chí và thiết lập một công ty như một người chơi hợp tác cam kết thúc đẩy công nghệ một cách tập thể. Bản thân DeepSeek trước đây đã nhấn mạnh cam kết “tiến bộ chân thành với sự minh bạch hoàn toàn” khi mở nguồn các kho mã vào đầu năm.
- Thiết Lập Tiêu Chuẩn và Thúc Đẩy Việc Áp Dụng: Việc cung cấp miễn phí một mô hình hoặc kỹ thuật mạnh mẽ có thể khuyến khích việc áp dụng rộng rãi, có khả năng thiết lập nó như một tiêu chuẩn thực tế và xây dựng một hệ sinh thái xung quanh công nghệ của công ty.
- Thu Hút Nhân Tài: Đóng góp nguồn mở thường đóng vai trò như một thỏi nam châm mạnh mẽ để thu hút các tài năng AI hàng đầu, những người thường bị thu hút bởi môi trường khuyến khích sự cởi mở và hợp tác.
- Động Lực Cạnh Tranh: Trong một số trường hợp, mở nguồn có thể là một động thái chiến lược để chống lại sự thống trị của các mô hình độc quyền, khép kín do các đối thủ cạnh tranh lớn hơn cung cấp, san bằng sân chơi hoặc hàng hóa hóa một số lớp nhất định của ngăn xếp công nghệ.
Ý định đã nêu của DeepSeek về việc mở nguồn GRM, sau khi phát hành các kho mã trước đó, cho thấy một chiến lược có chủ ý bao hàm các khía cạnh nhất định của sự cởi mở, ngay cả khi nó duy trì một mức độ thận trọng của công ty liên quan đến việc ra mắt sản phẩm trong tương lai. Sự minh bạch có tính toán này có thể chứng tỏ là rất quan trọng trong việc xây dựng động lực và uy tín trong bối cảnh AI toàn cầu cạnh tranh khốc liệt.
Tiếng Vang Thành Công và Lời Thì Thầm Về Tương Lai
Bài báo học thuật trình bày chi tiết phương pháp lý luận mới xuất hiện giữa cảm giác mong đợi rõ rệt xung quanh quỹ đạo tương lai của DeepSeek. Công ty vẫn đang cưỡi trên làn sóng công nhận được tạo ra bởi các bản phát hành trước đó:
- DeepSeek-V3: Mô hình nền tảng của nó đã thu hút sự chú ý đáng kể, đặc biệt là sau bản nâng cấp vào tháng 3 năm 2024 (DeepSeek-V3-0324) được quảng cáo là có khả năng lý luận nâng cao, khả năng phát triển web được cải thiện và kỹ năng viết tiếng Trung thành thạo hơn.
- DeepSeek-R1: Mô hình tập trung vào lý luận này đã tạo ra những làn sóng đáng kể, làm rung chuyển cộng đồng công nghệ toàn cầu với các điểm chuẩn hiệu suất ấn tượng, đặc biệt là so với chi phí tính toán của nó. Nó đã chứng minh rằng khả năng lý luận cấp cao có thể đạt được hiệu quả hơn, thách thức các nhà lãnh đạo đã thành danh.
Thành tích này chắc chắn thúc đẩy sự suy đoán về phiên bản tiếp theo, có lẽ là DeepSeek-R2. Một báo cáo của Reuters vào cuối mùa xuân cho thấy việc phát hành R2 có thể sắp xảy ra, có thể sớm nhất là vào tháng 6 năm 2024, cho thấy tham vọng trong công ty là nhanh chóng tận dụng danh tiếng đang lên của mình. Tuy nhiên, bản thân DeepSeek đã duy trì sự im lặng đáng chú ý về vấn đề này thông qua các kênh chính thức của mình. Điều thú vị là truyền thông Trung Quốc đưa tin rằng một tài khoản dịch vụ khách hàng liên kết với công ty đã phủ nhận mốc thời gian phát hành sắp tới trong một cuộc trò chuyện nhóm riêng tư với các khách hàng doanh nghiệp.
Sự dè dặt này là đặc trưng của phong cách hoạt động của DeepSeek cho đến nay. Mặc dù thấy mình trong ánh đèn sân khấu toàn cầu, startup có trụ sở tại Hàng Châu, được thành lập bởi doanh nhân Liang Wenfeng, phần lớn đã tránh các tuyên bố công khai và sự phô trương tiếp thị. Trọng tâm của nó dường như hướng mạnh vào nghiên cứu và phát triển, để hiệu suất của các mô hình tự nói lên điều đó. Cách tiếp cận “hành động thay lời nói” này, mặc dù có thể gây khó chịu cho những người theo dõi thị trường mong muốn các lộ trình rõ ràng, nhưng nhấn mạnh cam kết đối với tiến bộ công nghệ thực chất hơn là sự cường điệu sớm.
Sức Mạnh Đằng Sau Ngai Vàng: Lãnh Đạo Có Tầm Nhìn và Nguồn Lực Tài Chính
Để hiểu được sự trỗi dậy nhanh chóng của DeepSeek, cần phải xem xét người sáng lập và sự hậu thuẫn tài chính của nó. Liang Wenfeng, doanh nhân 40 tuổi đứng sau dự án, không chỉ là một người có tầm nhìn về AI mà còn là người sáng lập công ty mẹ của DeepSeek, High-Flyer Quant.
Mối liên hệ này là then chốt. High-Flyer Quant là một quỹ phòng hộ thành công và nguồn tài chính đáng kể của nó cung cấp nhiên liệu quan trọng cho các nỗ lực nghiên cứu và phát triển đòi hỏi tính toán cao của DeepSeek. Việc đào tạo các LLM tiên tiến đòi hỏi sức mạnh tính toán khổng lồ và các bộ dữ liệu khổng lồ, đại diện cho một rào cản tài chính đáng kể khi gia nhập. Sự hậu thuẫn của High-Flyer Quant cung cấp hiệu quả cho DeepSeek nguồn lực tài chính dồi dào cần thiết để cạnh tranh về mặt công nghệ, tài trợ cho phần cứng đắt tiền, thu hút nhân tài và thử nghiệm rộng rãi cần thiết để vượt qua các ranh giới của AI.
Cũng có một sức mạnh tổng hợp tiềm năng giữa thế giới tài chính định lượng và trí tuệ nhân tạo. Cả hai lĩnh vực đều phụ thuộc nhiều vào việc xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, xác định các mẫu phức tạp và xây dựng các mô hình dự đoán tinh vi. Chuyên môn được mài giũa trong High-Flyer Quant trong việc xử lý dữ liệu và thuật toán tài chính rất có thể cung cấp sự giao thoa có giá trị cho các nỗ lực AI của DeepSeek.
Bản thân Liang Wenfeng không chỉ đơn thuần là một nhà tài chính mà còn đóng góp về mặt kỹ thuật. Vào tháng 2 năm 2024, ông đồng tác giả một nghiên cứu kỹ thuật khám phá “native sparse attention”, một kỹ thuật nhằm mục đích làm cho LLM hiệu quả hơn khi xử lý các ngữ cảnh hoặc lượng dữ liệu rất lớn – một lĩnh vực quan trọng khác để thúc đẩy khả năng của AI. Sự pha trộn giữa khả năng lãnh đạo kinh doanh, hiểu biết kỹ thuật và sự hậu thuẫn tài chính đáng kể này tạo thành một sự kết hợp mạnh mẽ thúc đẩy sự tiến bộ của DeepSeek.
Điều Hướng Bối Cảnh AI Toàn Cầu: Công Nghệ, Tham Vọng và Địa Chính Trị
Sự xuất hiện và những tiến bộ công nghệ của DeepSeek không thể được xem xét một cách biệt lập. Chúng diễn ra trong bối cảnh cạnh tranh toàn cầu khốc liệt về trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là giữa Hoa Kỳ (US) và Trung Quốc (China). Cả hai quốc gia đều coi ưu thế về AI là yếu tố quan trọng cho tăng trưởng kinh tế và an ninh quốc gia trong tương lai, dẫn đến các khoản đầu tư lớn và các sáng kiến chiến lược.
Trong môi trường này, các công ty nổi bật như DeepSeek chắc chắn thu hút sự chú ý của quốc gia. Tầm quan trọng của điều này đã được nhấn mạnh vào cuối tháng 2 năm 2024, khi Liang Wenfeng tham gia một hội nghị chuyên đề tại Bắc Kinh (Beijing) tập trung vào các doanh nhân công nghệ, do chính Chủ tịch Trung Quốc Tập Cận Bình (Xi Jinping) chủ trì. Việc người sáng lập DeepSeek có mặt trong một cuộc tụ họp cấp cao như vậy báo hiệu sự công nhận ở cấp cao nhất và định vị startup này như một người mang cờ tiềm năng cho tham vọng AI của Trung Quốc.
DeepSeek ngày càng được ca ngợi, cả trong nước và quốc tế, như một bằng chứng về khả năng phục hồi công nghệ của Trung Quốc và năng lực đổi mới ở vị trí tiên tiến của AI, bất chấp những nỗ lực đang diễn ra của US nhằm hạn chế quyền truy cập của Trung Quốc vào công nghệ bán dẫn tiên tiến quan trọng cho phát triển AI. Sự chú ý của quốc gia này mang lại cả cơ hội và áp lực. Nó có thể mở khóa thêm các nguồn lực và hỗ trợ nhưng cũng có khả năng khiến công ty phải chịu sự giám sát địa chính trị lớn hơn.
Khi DeepSeek tiếp tục công việc của mình, tinh chỉnh các phương pháp lý luận như GRM và self-principled critique, có khả năng chuẩn bị cho mô hình R2 thế hệ tiếp theo và điều hướng chiến lược cởi mở có tính toán của mình, nó không chỉ hoạt động như một công ty công nghệ, mà còn là một người chơi quan trọng trên bàn cờ toàn cầu phức tạp. Hành trình của nó đại diện cho một nghiên cứu điển hình hấp dẫn về tham vọng, đổi mới, tài trợ chiến lược và sự tương tác phức tạp giữa tiến bộ công nghệ và lợi ích quốc gia trong cuộc đua công nghệ mang tính định hình của thời đại chúng ta. Sự tập trung lặng lẽ vào R&D, kết hợp với việc phát hành định kỳ công nghệ thực sự ấn tượng, cho thấy một chiến lược dài hạn nhằm xây dựng sự lãnh đạo bền vững trong lĩnh vực quan trọng của lý luận trí tuệ nhân tạo.