Mô hình AI Maverick của Meta Kém Đối Thủ

Đầu tuần này, Meta đã vướng vào tranh cãi vì sử dụng một phiên bản thử nghiệm, chưa được phát hành của mô hình Llama 4 Maverick của mình để đạt điểm cao trên LM Arena, một điểm chuẩn được đánh giá bởi cộng đồng. Sự cố này đã khiến những người duy trì LM Arena phải xin lỗi, thay đổi chính sách của họ và đánh giá Maverick tiêu chuẩn, chưa được sửa đổi.

Hóa ra, nó không cạnh tranh lắm.

Tính đến thứ Sáu, Maverick ‘Llama-4-Maverick-17B-128E-Instruct’ chưa được sửa đổi được xếp hạng thấp hơn các mô hình bao gồm GPT-4o của OpenAI, Claude 3.5 Sonnet của Anthropic và Gemini 1.5 Pro của Google. Nhiều mô hình trong số này đã có mặt trên thị trường trong nhiều tháng.

Tại sao nó hoạt động kém như vậy? Maverick Llama-4-Maverick-03-26-Experimental thử nghiệm của Meta đã được ‘tối ưu hóa cho tính đàm thoại’, công ty giải thích trong một biểu đồ được công bố vào thứ Bảy tuần trước. Những tối ưu hóa này rõ ràng đã hoạt động tốt trên LM Arena, nơi người đánh giá là con người so sánh kết quả đầu ra của các mô hình và chọn kết quả mà họ thích hơn.

LM Arena chưa bao giờ là phương pháp đáng tin cậy nhất để đo lường hiệu suất của các mô hình AI vì nhiều lý do. Tuy nhiên, việc tùy chỉnh một mô hình cho một điểm chuẩn—ngoài việc gây hiểu lầm—còn gây khó khăn cho các nhà phát triển trong việc dự đoán chính xác cách mô hình sẽ hoạt động trong các môi trường khác nhau.

Trong một tuyên bố, một phát ngôn viên của Meta nói với TechCrunch rằng Meta đã thử nghiệm ‘tất cả các loại biến thể tùy chỉnh’.

‘Llama-4-Maverick-03-26-Experimental là một phiên bản tối ưu hóa trò chuyện mà chúng tôi đã thử nghiệm và nó cũng hoạt động tốt trên LM Arena,’ người phát ngôn cho biết. ‘Bây giờ chúng tôi đã phát hành phiên bản mã nguồn mở của mình và sẽ xem các nhà phát triển tùy chỉnh Llama 4 cho các trường hợp sử dụng của riêng họ như thế nào. Chúng tôi rất vui khi thấy những gì họ sẽ xây dựng và mong muốn nhận được phản hồi liên tục của họ.’

Sự phức tạp của việc đánh giá hiệu suất mô hình AI

Sự phát triển không ngừng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) đã tạo ra vô số mô hình, mỗi mô hình có những khả năng và điểm mạnh riêng. Khi các mô hình này ngày càng trở nên phức tạp, việc đánh giá hiệu suất của chúng trở nên quan trọng để đảm bảo rằng chúng đáp ứng được nhu cầu của các ứng dụng dự kiến. Điểm chuẩn đã trở thành một phương pháp được thiết lập để đánh giá hiệu suất của các mô hình AI, cung cấp một cách tiêu chuẩn hóa để so sánh điểm mạnh và điểm yếu của các mô hình khác nhau trên nhiều tác vụ.

Tuy nhiên, điểm chuẩn không phải là hoàn hảo và có một số yếu tố cần xem xét khi sử dụng chúng để đánh giá các mô hình AI. Trong cuộc thảo luận này, chúng ta sẽ đi sâu vào sự phức tạp của việc đánh giá hiệu suất mô hình AI, tập trung vào những hạn chế của điểm chuẩn và tác động của việc tùy chỉnh mô hình đến kết quả.

Vai trò của điểm chuẩn trong AI

Điểm chuẩn đóng một vai trò quan trọng trong việc đánh giá hiệu suất của các mô hình AI. Chúng cung cấp một môi trường tiêu chuẩn hóa để đo lường khả năng của mô hình trên nhiều tác vụ, chẳng hạn như hiểu ngôn ngữ, tạo văn bản và trả lời câu hỏi. Bằng cách đặt các mô hình vào các bài kiểm tra chung, điểm chuẩn cho phép các nhà nghiên cứu và nhà phát triển so sánh khách quan các mô hình khác nhau, xác định điểm mạnh và điểm yếu của chúng và theo dõi sự tiến bộ theo thời gian.

Một số điểm chuẩn AI phổ biến bao gồm:

• LM Arena: Một điểm chuẩn được đánh giá bởi cộng đồng, nơi người đánh giá là con người so sánh kết quả đầu ra của các mô hình khác nhau và chọn kết quả mà họ thích hơn.
• GLUE (General Language Understanding Evaluation): Một bộ tác vụ được sử dụng để đánh giá hiệu suất của các mô hình hiểu ngôn ngữ.
• SQuAD (Stanford Question Answering Dataset): Một tập dữ liệu đọc hiểu được sử dụng để đánh giá khả năng của mô hình trong việc trả lời các câu hỏi về một đoạn văn đã cho.
• ImageNet: Một tập dữ liệu hình ảnh lớn được sử dụng để đánh giá hiệu suất của các mô hình nhận dạng hình ảnh.

Những điểm chuẩn này cung cấp một công cụ có giá trị để đánh giá hiệu suất của các mô hình AI, nhưng điều quan trọng là phải nhận ra những hạn chế của chúng.

Hạn chế của điểm chuẩn

Mặc dù điểm chuẩn là rất quan trọng để đánh giá hiệu suất của các mô hình AI, nhưng chúng không phải là không có những hạn chế. Điều cần thiết là phải nhận thức được những hạn chế này để tránh rút ra những kết luận không chính xác khi diễn giải kết quả điểm chuẩn.

• Quá khớp: Các mô hình AI có thể bị quá khớp với các điểm chuẩn cụ thể, có nghĩa là chúng hoạt động tốt trên các tập dữ liệu điểm chuẩn nhưng hoạt động kém trong các tình huống thực tế. Điều này xảy ra khi các mô hình được đào tạo đặc biệt để hoạt động tốt trong điểm chuẩn, ngay cả khi phải hy sinh khả năng tổng quát hóa.
• Độ lệch tập dữ liệu: Các tập dữ liệu điểm chuẩn có thể chứa các độ lệch có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của các mô hình được đào tạo trên các tập dữ liệu đó. Ví dụ: nếu một tập dữ liệu điểm chuẩn chủ yếu bao gồm một loại nội dung cụ thể, thì mô hình có thể hoạt động kém khi xử lý các loại nội dung khác.
• Phạm vi giới hạn: Điểm chuẩn thường chỉ đo lường các khía cạnh cụ thể về hiệu suất của mô hình AI, bỏ qua các yếu tố quan trọng khác, chẳng hạn như khả năng sáng tạo, suy luận thông thường và các cân nhắc về đạo đức.
• Tính hợp lệ sinh thái: Điểm chuẩn có thể không phản ánh chính xác môi trường mà mô hình sẽ hoạt động trong thế giới thực. Ví dụ: điểm chuẩn có thể không xem xét sự tồn tại của dữ liệu nhiễu, các cuộc tấn công đối kháng hoặc các yếu tố thế giới thực khác có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình.

Tùy chỉnh mô hình và tác động của nó

Tùy chỉnh mô hình là quá trình điều chỉnh một mô hình AI cho một điểm chuẩn hoặc ứng dụng cụ thể. Mặc dù tùy chỉnh mô hình có thể cải thiện hiệu suất của mô hình trên một tác vụ cụ thể, nhưng nó cũng có thể dẫn đến quá khớp và giảm khả năng tổng quát hóa.

Khi một mô hình được tối ưu hóa cho một điểm chuẩn, nó có thể bắt đầu học các mẫu và độ lệch cụ thể của tập dữ liệu điểm chuẩn, thay vì học các nguyên tắc chung của tác vụ cơ bản. Điều này có thể dẫn đến việc mô hình hoạt động tốt trong điểm chuẩn, nhưng hoạt động kém khi đối mặt với dữ liệu mới khác một chút.

Trường hợp mô hình Llama 4 Maverick của Meta minh họa những cạm bẫy tiềm ẩn của tùy chỉnh mô hình. Công ty đã sử dụng một phiên bản thử nghiệm, chưa được phát hành của mô hình để đạt điểm cao trên điểm chuẩn LM Arena. Tuy nhiên, khi mô hình Maverick tiêu chuẩn, chưa được sửa đổi được đánh giá, hiệu suất của nó thấp hơn nhiều so với các đối thủ cạnh tranh. Điều này cho thấy rằng phiên bản thử nghiệm đã được tối ưu hóa cho điểm chuẩn LM Arena, dẫn đến quá khớp và giảm khả năng tổng quát hóa.

Cân bằng tùy chỉnh và tổng quát hóa

Việc đạt được sự cân bằng giữa tùy chỉnh và tổng quát hóa là rất quan trọng khi sử dụng điểm chuẩn để đánh giá hiệu suất của các mô hình AI. Mặc dù tùy chỉnh có thể cải thiện hiệu suất của mô hình trên một tác vụ cụ thể, nhưng nó không nên được thực hiện với cái giá phải trả là khả năng tổng quát hóa.

Để giảm thiểu những cạm bẫy tiềm ẩn của tùy chỉnh mô hình, các nhà nghiên cứu và nhà phát triển có thể sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau, chẳng hạn như:

• Chính quy hóa: Thêm các kỹ thuật chính quy hóa để phạt độ phức tạp của mô hình có thể giúp ngăn ngừa quá khớp.
• Tăng cường dữ liệu: Tăng cường dữ liệu đào tạo bằng cách tạo ra các phiên bản sửa đổi của dữ liệu gốc có thể giúp cải thiện khả năng tổng quát hóa của mô hình.
• Xác thực chéo: Sử dụng các kỹ thuật xác thực chéo để đánh giá hiệu suất của mô hình trên nhiều tập dữ liệu có thể giúp đánh giá khả năng tổng quát hóa của nó.
• Đào tạo đối kháng: Sử dụng các kỹ thuật đào tạo đối kháng để đào tạo mô hình có thể làm cho nó mạnh mẽ hơn trước các cuộc tấn công đối kháng và cải thiện khả năng tổng quát hóa của nó.

Kết luận

Việc đánh giá hiệu suất của các mô hình AI là một quá trình phức tạp đòi hỏi phải xem xét cẩn thận nhiều yếu tố khác nhau. Điểm chuẩn là một công cụ có giá trị để đánh giá hiệu suất của các mô hình AI, nhưng điều quan trọng là phải nhận ra những hạn chế của chúng. Tùy chỉnh mô hình có thể cải thiện hiệu suất của mô hình trên một tác vụ cụ thể, nhưng nó cũng có thể dẫn đến quá khớp và giảm khả năng tổng quát hóa. Bằng cách đạt được sự cân bằng giữa tùy chỉnh và tổng quát hóa, các nhà nghiên cứu và nhà phát triển có thể đảm bảo rằng các mô hình AI hoạt động tốt trong nhiều tình huống thế giới thực.

Vượt ra ngoài điểm chuẩn: Một cái nhìn toàn diện hơn về đánh giá AI

Mặc dù điểm chuẩn cung cấp một điểm khởi đầu hữu ích, nhưng chúng chỉ chạm đến bề nổi của đánh giá hiệu suất mô hình AI. Một phương pháp toàn diện hơn đòi hỏi phải xem xét nhiều yếu tố định tính và định lượng khác nhau để có được sự hiểu biết sâu sắc về điểm mạnh, điểm yếu và tác động tiềm tàng của mô hình đối với xã hội.

Đánh giá định tính

Đánh giá định tính liên quan đến việc đánh giá hiệu suất của mô hình AI trên các khía cạnh chủ quan và phi số. Những đánh giá này thường được thực hiện bởi các chuyên gia là con người, những người đánh giá chất lượng đầu ra, khả năng sáng tạo, cân nhắc về đạo đức và trải nghiệm người dùng tổng thể của mô hình.

• Đánh giá của con người: Yêu cầu con người đánh giá đầu ra của mô hình AI trong các tác vụ như tạo ngôn ngữ, hội thoại và tạo nội dung sáng tạo. Người đánh giá có thể đánh giá mức độ liên quan, mạch lạc, ngữ pháp và tính hấp dẫn về mặt thẩm mỹ của đầu ra.
• Nghiên cứu người dùng: Tiến hành nghiên cứu người dùng để thu thập phản hồi về cách mọi người tương tác với mô hình AI và nhận thức của họ về hiệu suất của nó. Nghiên cứu người dùng có thể tiết lộ các vấn đề về khả năng sử dụng, sự hài lòng của người dùng và hiệu quả tổng thể của mô hình.
• Kiểm toán đạo đức: Tiến hành kiểm toán đạo đức để đánh giá xem mô hình AI có phù hợp với các nguyên tắc đạo đức và tiêu chuẩn đạo đức hay không. Kiểm toán đạo đức có thể xác định các thành kiến, phân biệt đối xử hoặc tác động có hại tiềm tàng có thể tồn tại trong mô hình.

Đánh giá định lượng

Đánh giá định lượng liên quan đến việc sử dụng các chỉ số số và phân tích thống kê để đo lường hiệu suất của mô hình AI. Những đánh giá này cung cấp một cách khách quan và có thể lặp lại để đánh giá độ chính xác, hiệu quả và khả năng mở rộng của mô hình.

• Chỉ số độ chính xác: Sử dụng các chỉ số như độ chính xác, độ chính xác, độ thu hồi và điểm F1 để đánh giá hiệu suất của mô hình AI trong các tác vụ phân loại và dự đoán.
• Chỉ số hiệu quả: Sử dụng các chỉ số như độ trễ, thông lượng và sử dụng tài nguyên để đo lường hiệu quả của mô hình AI.
• Chỉ số khả năng mở rộng: Sử dụng các chỉ số như khả năng xử lý các tập dữ liệu lớn và xử lý số lượng lớn người dùng để đánh giá khả năng mở rộng của mô hình AI.

Đa dạng và hòa nhập

Khi đánh giá các mô hình AI, điều quan trọng là phải xem xét hiệu suất của chúng đối với các nhóm nhân khẩu học khác nhau. Các mô hình AI có thể thể hiện sự thiên vị và phân biệt đối xử với một số nhóm nhân khẩu học nhất định, dẫn đến kết quả không công bằng hoặc không chính xác. Điều cần thiết là phải đánh giá hiệu suất của mô hình AI trên các tập dữ liệu đa dạng và đảm bảo rằng nó là công bằng và không thiên vị.

• Phát hiện độ lệch: Sử dụng các kỹ thuật phát hiện độ lệch để xác định các độ lệch có thể tồn tại trong dữ liệu đào tạo hoặc thuật toán của mô hình AI.
• Chỉ số công bằng: Sử dụng các chỉ số công bằng như công bằng nhân khẩu học, công bằng cơ hội và tỷ lệ chẵn để đánh giá hiệu suất của mô hình AI trên các nhóm nhân khẩu học khác nhau.
• Chiến lược giảm thiểu: Thực hiện các chiến lược giảm thiểu để giảm các độ lệch tồn tại trong mô hình AI và đảm bảo công bằng cho tất cả người dùng.

Khả năng giải thích và tính minh bạch

Các mô hình AI thường là ‘hộp đen’, rất khó để hiểu cách chúng đưa ra quyết định. Việc cải thiện khả năng giải thích và tính minh bạch của các mô hình AI là rất quan trọng để xây dựng lòng tin và trách nhiệm giải trình.

• Kỹ thuật có thể giải thích: Sử dụng các kỹ thuật có thể giải thích như giá trị SHAP và LIME để giải thích các yếu tố quan trọng nhất mà mô hình AI xem xét khi đưa ra một quyết định cụ thể.
• Công cụ minh bạch: Cung cấp các công cụ minh bạch cho phép người dùng hiểu quy trình ra quyết định của mô hình AI và xác định các thành kiến hoặc lỗi tiềm ẩn.
• Tài liệu: Ghi lại dữ liệu đào tạo, thuật toán và chỉ số hiệu suất của mô hình AI để cải thiện tính minh bạch và khả năng hiểu của nó.

Giám sát và đánh giá liên tục

Các mô hình AI không tĩnh; hiệu suất của chúng có thể thay đổi theo thời gian khi chúng tiếp xúc với dữ liệu mới và thích ứng với các môi trường thay đổi. Giám sát và đánh giá liên tục là rất quan trọng để đảm bảo rằng các mô hình AI vẫn chính xác, hiệu quả và có đạo đức.

• Giám sát hiệu suất: Thực hiện các hệ thống giám sát hiệu suất để theo dõi hiệu suất của mô hình AI và xác định các vấn đề có thể phát sinh.
• Đào tạo lại: Thường xuyên đào tạo lại mô hình AI bằng dữ liệu mới để đảm bảo rằng chúng luôn được cập nhật và thích ứng với các môi trường thay đổi.
• Vòng phản hồi: Thiết lập các vòng phản hồi cho phép người dùng cung cấp phản hồi về hiệu suất của mô hình AI và sử dụng nó để cải thiện mô hình.

Bằng cách áp dụng một phương pháp đánh giá AI toàn diện hơn, chúng ta có thể đảm bảo rằng các mô hình AI đáng tin cậy, đáng tin cậy và có lợi cho xã hội. Điểm chuẩn vẫn là một công cụ có giá trị, nhưng chúng nên được sử dụng kết hợp với các đánh giá định tính và định lượng khác để có được sự hiểu biết sâu sắc hơn về điểm mạnh, điểm yếu và tác động tiềm tàng của các mô hình AI đối với thế giới.