Bước Đệm, Không Phải Bước Nhảy Vọt
GPT-4.5 đang được cung cấp cho người dùng ChatGPT Pro dưới dạng bản xem trước nghiên cứu. OpenAI tự hào tuyên bố đây là “mô hình hiểu biết nhất của họ”, nhưng các thông báo ban đầu cảnh báo rằng nó có thể không sánh được với hiệu suất của các mô hình như o1 hoặc o3-mini. Điều này cho thấy sự tập trung vào việc tinh chỉnh và hiệu quả hơn là những tiến bộ đột phá.
Nâng Cao Khả Năng, Tinh Chỉnh Tương Tác
Người dùng có thể mong đợi gì từ GPT-4.5? OpenAI nhấn mạnh những cải tiến trong một số lĩnh vực chính:
- Khả năng viết lách: Mô hình được thiết kế để trở thành một trợ lý viết lách có năng lực hơn.
- Mở rộng kiến thức thế giới: GPT-4.5 sở hữu sự hiểu biết rộng hơn về các khái niệm và thông tin trong thế giới thực.
- ‘Tính cách tinh tế’: OpenAI tuyên bố tương tác với mô hình này sẽ cảm thấy tự nhiên và trực quan hơn.
Công ty nhấn mạnh khả năng của GPT-4.5 trong việc nhận ra các mẫu và rút ra các kết nối, khiến nó đặc biệt phù hợp với các tác vụ như viết, lập trình và giải quyết các vấn đề thực tế.
Không Phải Mô Hình Tiên Phong: Hiểu Rõ Sự Khác Biệt
Mặc dù có những cải tiến này, OpenAI khẳng định rõ ràng rằng GPT-4.5 không đại diện cho một bước nhảy vọt vào các khả năng hoàn toàn mới. Một tài liệu bị rò rỉ, sau đó đã được sửa đổi, cung cấp thêm ngữ cảnh:
“GPT-4.5 không phải là một mô hình tiên phong, nhưng nó là LLM lớn nhất của OpenAI, cải thiện hiệu quả tính toán của GPT-4 hơn 10 lần,” tài liệu cho biết. “Nó không giới thiệu 7 khả năng tiên phong hoàn toàn mới so với các bản phát hành lý luận trước đó và hiệu suất của nó thấp hơn so với o1, o3-mini và nghiên cứu sâu về hầu hết các đánh giá về sự chuẩn bị.”
Sự khác biệt này rất quan trọng. Nó cho thấy rằng mặc dù GPT-4.5 là một bản nâng cấp đáng kể về quy mô và hiệu quả, nó không vượt qua ranh giới của khả năng AI giống như một mô hình “tiên phong”.
Đào Tạo và Phát Triển
Các báo cáo chỉ ra rằng OpenAI đã sử dụng mô hình lý luận o1 (tên mã Strawberry) và dữ liệu tổng hợp để đào tạo GPT-4.5. Công ty xác nhận sự kết hợp của các kỹ thuật giám sát mới và các phương pháp đã được thiết lập:
- Supervised Fine-Tuning (SFT)
- Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
Chúng tương tự như các phương pháp tiếp cận được sử dụng trong việc phát triển GPT-4o.
Giải Quyết Ảo Giác và Cải Thiện Hợp Tác
Một cải tiến đáng chú ý là giảm ảo giác. Theo OpenAI, GPT-4.5 ít bị ảo giác hơn GPT-4o và thậm chí ít hơn một chút so với mô hình o1.
Raphael Gontijo Lopes, một nhà nghiên cứu của OpenAI, nhấn mạnh sự tập trung vào hợp tác: “Chúng tôi đã điều chỉnh GPT-4.5 để trở thành một cộng tác viên tốt hơn, làm cho các cuộc trò chuyện trở nên ấm áp hơn, trực quan hơn và có nhiều sắc thái cảm xúc hơn.” Ông lưu ý rằng những người thử nghiệm là con người đã đánh giá GPT-4.5 cao hơn GPT-4o ở nhiều hạng mục khác nhau.
Quan Điểm của CEO: Thừa Nhận Hạn Chế
Giám đốc điều hành OpenAI Sam Altman, trong một bài đăng trên X, đã thừa nhận bản chất của GPT-4.5: “mô hình khổng lồ, đắt tiền” mà “sẽ không vượt qua các điểm chuẩn.” Đánh giá thẳng thắn này củng cố ý tưởng rằng bản phát hành này là về tiến bộ tăng dần hơn là những đột phá mang tính cách mạng.
Kế Hoạch Phát Hành
Việc triển khai GPT-4.5 tuân theo một cách tiếp cận theo từng cấp:
- Người dùng Pro: Truy cập ngay lập tức dưới dạng bản xem trước nghiên cứu.
- Người dùng Plus và Team: Dự kiến sẽ có mặt vào tuần tới.
- Người dùng Enterprise và Edu: Truy cập sau người dùng Plus và Team.
Mô hình này cũng có sẵn thông qua nền tảng Azure AI Foundry của Microsoft, cùng với các sản phẩm từ Stability, Cohere và chính Microsoft.
Độ Chính Xác và Giảm Ảo Giác
OpenAI nhấn mạnh độ chính xác được cải thiện của GPT-4.5, tuyên bố rằng nó tạo ra các phản hồi chính xác hơn và ít bị ảo giác hơn so với các mô hình khác của nó. Đây là một bước tiến quan trọng, vì ảo giác (tạo ra thông tin sai lệch hoặc vô nghĩa) là một thách thức dai dẳng trong các mô hình ngôn ngữ lớn.
Nhìn Về Phía Trước: GPT-5 và Con Đường Đến AGI
Báo cáo trước đó cho thấy một mốc thời gian cho các bản phát hành của OpenAI: GPT-4.5 vào cuối tháng 2 và GPT-5 sớm nhất là vào cuối tháng 5. Altman đã mô tả GPT-5 là một “hệ thống tích hợp nhiều công nghệ của chúng tôi.” Nó dự kiến sẽ kết hợp mô hình lý luận o3 mới của OpenAI, đã được giới thiệu trong các thông báo “12 ngày Giáng sinh” của công ty vào tháng 12.
Trong khi o3-mini đã được phát hành trước đó, mô hình o3 đầy đủ đang được dành riêng cho hệ thống GPT-5. Điều này phù hợp với tầm nhìn rộng hơn của OpenAI về việc kết hợp các mô hình ngôn ngữ lớn của mình để tạo ra một hệ thống có khả năng hơn, có khả năng tiếp cận lĩnh vực trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI).
Tìm Hiểu Sâu Hơn Về Kiến Trúc Của GPT-4.5
Mặc dù OpenAI chưa công bố chi tiết kỹ thuật đầy đủ, nhưng có thể rút ra một số suy luận về kiến trúc của GPT-4.5 dựa trên thông tin có sẵn:
Số lượng tham số lớn hơn: Được mô tả là “LLM lớn nhất” của OpenAI, có thể cho rằng GPT-4.5 có số lượng tham số cao hơn đáng kể so với các phiên bản tiền nhiệm. Khả năng tăng lên này có thể góp phần vào cơ sở kiến thức và khả năng lý luận được cải thiện của nó.
Hiệu quả tính toán được tối ưu hóa: Tài liệu bị rò rỉ đã đề cập đến việc cải thiện “hơn 10 lần” về hiệu quả tính toán so với GPT-4. Điều này cho thấy những cải tiến về kiến trúc cho phép mô hình xử lý thông tin hiệu quả hơn, có khả năng dẫn đến thời gian phản hồi nhanh hơn và giảm tiêu thụ năng lượng.
Cơ chế chú ý nâng cao: Với sự nhấn mạnh vào việc nhận dạng mẫu và rút ra các kết nối, có khả năng GPT-4.5 kết hợp các tiến bộ trong cơ chế chú ý. Các cơ chế này cho phép mô hình tập trung vào các phần প্রাসঙ্গিক nhất của văn bản đầu vào, dẫn đến các phản hồi mạch lạc và phù hợp với ngữ cảnh hơn.
Dữ liệu đào tạo được tinh chỉnh: Việc sử dụng “các kỹ thuật giám sát mới” gợi ý về những cải tiến về chất lượng và tính đa dạng của dữ liệu đào tạo. Điều này có thể liên quan đến việc kết hợp các tập dữ liệu chuyên biệt hơn, tận dụng việc tạo dữ liệu tổng hợp hoặc sử dụng các phương pháp phức tạp hơn để lọc và làm sạch dữ liệu hiện có.
Vai Trò Của Dữ Liệu Tổng Hợp
Việc sử dụng dữ liệu tổng hợp được báo cáo trong quá trình đào tạo GPT-4.5 là đặc biệt đáng chú ý. Dữ liệu tổng hợp, được tạo ra bởi chính các mô hình AI, mang lại một số lợi thế tiềm năng:
Khắc phục tình trạng khan hiếm dữ liệu: Nó có thể được sử dụng để tăng cường các tập dữ liệu hiện có, đặc biệt là trong các lĩnh vực mà dữ liệu thực tế bị hạn chế hoặc khó thu thập.
Giải quyết sự thiên vị: Dữ liệu tổng hợp có thể được tạo ra một cách cẩn thận để giảm thiểu sự thiên vị có trong các tập dữ liệu thực tế, dẫn đến các mô hình AI công bằng và bình đẳng hơn.
Khám phá các kịch bản giả định: Nó cho phép các nhà nghiên cứu đào tạo các mô hình về các kịch bản có thể hiếm hoặc không thể quan sát được trong thế giới thực, nâng cao khả năng xử lý các tình huống bất ngờ.
Tuy nhiên, việc sử dụng dữ liệu tổng hợp cũng đặt ra những lo ngại:
Khả năng khuếch đại sự thiên vị: Nếu không được kiểm soát cẩn thận, dữ liệu tổng hợp có thể vô tình khuếch đại sự thiên vị hiện có hoặc tạo ra những sự thiên vị mới.
Nguy cơ quá khớp (Overfitting): Các mô hình được đào tạo chủ yếu trên dữ liệu tổng hợp có thể hoạt động tốt trên dữ liệu tổng hợp tương tự nhưng gặp khó khăn trong việc khái quát hóa các đầu vào trong thế giới thực.
Cách tiếp cận của OpenAI đối với việc sử dụng dữ liệu tổng hợp có thể liên quan đến việc xác thực và kiểm tra cẩn thận để giảm thiểu những rủi ro này.
‘Tính Cách Tinh Tế’: Một Cái Nhìn Gần Hơn
Tuyên bố của OpenAI rằng GPT-4.5 có ‘tính cách tinh tế’ là rất hấp dẫn. Điều này cho thấy những nỗ lực để làm cho các tương tác của mô hình trở nên hấp dẫn, tự nhiên và thông minh về mặt cảm xúc hơn. Điều này có thể liên quan đến một số kỹ thuật:
Tinh chỉnh trên dữ liệu hội thoại: Đào tạo mô hình trên các tập dữ liệu lớn về các cuộc hội thoại của con người để hiểu rõ hơn các sắc thái của ngôn ngữ, giọng điệu và các tín hiệu xã hội.
Kết hợp các mô hình trí tuệ cảm xúc: Tích hợp các mô hình chuyên biệt được thiết kế để nhận biết và phản ứng với cảm xúc của con người, cho phép GPT-4.5 điều chỉnh phong cách giao tiếp của nó cho phù hợp.
Học tăng cường với phản hồi của con người: Sử dụng phản hồi của con người để thưởng cho các phản hồi được coi là tự nhiên, hấp dẫn và đồng cảm hơn.
Mục tiêu là tạo ra trải nghiệm hội thoại giống con người hơn, vượt ra ngoài các tương tác thuần túy chức năng để thúc đẩy cảm giác kết nối và hòa hợp.
Ý Nghĩa Đối Với Các Nhóm Người Dùng Khác Nhau
Việc triển khai theo từng cấp của GPT-4.5 cho thấy những ý nghĩa khác nhau đối với các nhóm người dùng khác nhau:
Người dùng Pro: Là những người chấp nhận sớm, người dùng Pro sẽ có cơ hội thử nghiệm các khả năng của mô hình và cung cấp phản hồi cho OpenAI. Phản hồi này sẽ rất quan trọng trong việc định hình sự phát triển hơn nữa của mô hình.
Người dùng Plus và Team: Những người dùng này có thể sẽ được hưởng lợi từ hiệu suất được cải thiện và phong cách tương tác tinh tế của GPT-4.5 trong các công việc hàng ngày của họ, chẳng hạn như viết, viết mã và nghiên cứu.
Người dùng Enterprise và Edu: Đối với những người dùng này, độ chính xác được nâng cao và giảm ảo giác có thể đặc biệt có giá trị, đảm bảo kết quả đáng tin cậy và đáng tin cậy hơn trong môi trường chuyên nghiệp và giáo dục.
Người dùng Microsoft Azure AI Foundry: Việc cung cấp GPT-4.5 trên nền tảng này mở rộng quyền truy cập vào mô hình cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu, thúc đẩy sự đổi mới và tạo ra các ứng dụng mới dựa trên AI.
Bối Cảnh Rộng Hơn: Chiến Lược Của OpenAI
Việc phát hành GPT-4.5, mặc dù không phải là một mô hình tiên phong, phù hợp với chiến lược rộng hơn của OpenAI về phát triển lặp đi lặp lại và tiến bộ dần dần hướng tới AGI. Bằng cách phát hành các cải tiến gia tăng, OpenAI có thể:
Thu thập phản hồi của người dùng: Liên tục tinh chỉnh các mô hình của mình dựa trên việc sử dụng và phản hồi trong thế giới thực.
Quản lý kỳ vọng: Tránh thổi phồng quá mức và đặt kỳ vọng thực tế cho mỗi bản phát hành.
Duy trì lợi thế cạnh tranh: Đi trước đón đầu trong lĩnh vực AI đang phát triển nhanh chóng.
Chuẩn bị cho những đột phá trong tương lai: Đặt nền móng cho những tiến bộ quan trọng hơn, chẳng hạn như GPT-5.
Cách tiếp cận này trái ngược với các bản phát hành “big bang” của một số công ty AI khác, cho thấy một cách tiếp cận thận trọng và có chừng mực hơn để phát triển và triển khai các hệ thống AI ngày càng mạnh mẽ. Trọng tâm không chỉ là vượt qua ranh giới của những gì có thể mà còn là đảm bảo an toàn, độ tin cậy và sự hài lòng của người dùng.
Sự phát triển và triển khai các mô hình như GPT-4.5 đặt ra rất nhiều câu hỏi:
- Làm thế nào chúng ta có thể đo lường nếu mô hình có “tính cách tinh tế”?
- Ý nghĩa của một mô hình ít bị ảo giác là gì?
- Tầm quan trọng của việc phát hành một mô hình không phải là mô hình tiên phong là gì?
Đây đều là những câu hỏi hay, và không có câu trả lời dứt khoát.