Mô hình lý luận, được ca ngợi là bước nhảy vọt quan trọng tiếp theo trong quá trình phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), đã chứng minh những tiến bộ đáng kể, đặc biệt trong các lĩnh vực đòi hỏi khả năng giải quyết vấn đề phức tạp, chẳng hạn như toán học và lập trình máy tính. Các hệ thống tinh vi này, nổi bật bởi giai đoạn “huấn luyện lý luận” bổ sung, tận dụng học tăng cường để tinh chỉnh khả năng của chúng nhằm giải quyết các thách thức phức tạp. o3 của OpenAI nổi bật như một ví dụ tiên phong, thể hiện những cải tiến đáng kể về hiệu suất so với phiên bản tiền nhiệm o1, theo đánh giá chuẩn. Câu hỏi trung tâm hiện đang bao trùm lĩnh vực này là tính bền vững của sự tiến bộ này. Liệu các mô hình này có thể tiếp tục tiến bộ với tốc độ tương tự chỉ bằng cách tăng sức mạnh tính toán?
Epoch AI, một tổ chức nghiên cứu tập trung vào những tác động xã hội của trí tuệ nhân tạo, đã đảm nhận nhiệm vụ làm sáng tỏ câu hỏi này. Josh You, một nhà phân tích dữ liệu tại Epoch AI, đã thực hiện một phân tích toàn diện để xác định mức độ đầu tư tính toán hiện tại vào huấn luyện lý luận và đánh giá tiềm năng mở rộng còn lại.
Sự Tăng Vọt Điện Toán Đằng Sau Mô Hình Lý Luận
OpenAI đã tuyên bố công khai rằng o3 được đào tạo với nguồn tài nguyên tính toán gấp mười lần so với o1 - một sự gia tăng đáng kể chỉ trong bốn tháng. Một biểu đồ do OpenAI sản xuất đã minh họa một cách sinh động mối tương quan chặt chẽ giữa sức mạnh tính toán và hiệu suất trên chuẩn toán học AIME. Epoch AI đưa ra giả thuyết rằng những số liệu này đặc biệt liên quan đến giai đoạn thứ hai của quá trình đào tạo, huấn luyện lý luận, chứ không phải toàn bộ quá trình đào tạo mô hình.
Để đưa những con số này vào перспектива, Epoch AI đã xem xét các mô hình tương đương. DeepSeek-R1, например, được báo cáo là đã được đào tạo với khoảng 6e23 FLOP (số phép toán dấu phẩy động mỗi giây) với chi phí ước tính 1 triệu đô la, đã đạt được kết quả chuẩn tương tự như o1.
Các gã khổng lồ công nghệ Nvidia và Microsoft cũng đã đóng góp vào việc phát triển các mô hình lý luận, cung cấp dữ liệu đào tạo có thể truy cập công khai. Ultra 253B Llama-Nemotron của Nvidia đã sử dụng khoảng 140.000 giờ GPU H100, tương đương với примерно 1e23 FLOP, cho giai đoạn huấn luyện lý luận của nó. Phi-4-reasoning của Microsoft thậm chí còn sử dụng ít sức mạnh tính toán hơn, dưới 1e20 FLOP. Một yếu tố quan trọng để phân biệt các mô hình này là sự phụ thuộc nhiều của chúng vào dữ liệu đào tạo tổng hợp được tạo ra bởi các hệ thống AI khác. Epoch AI nhấn mạnh rằng sự phụ thuộc này khiến việc so sánh trực tiếp với các mô hình như o3 trở nên khó khăn hơn do sự khác biệt vốn có giữa dữ liệu thực và dữ liệu tổng hợp và tác động của nó đối với việc học và khái quát hóa của mô hình.
Định Nghĩa “Huấn Luyện Lý Luận”: Một Khu Vực Mờ Ám
Một lớp phức tạp khác xuất phát từ việc thiếu một định nghĩa được chấp nhận rộng rãi về “huấn luyện lý luận”. Ngoài học tăng cường, một số mô hình kết hợp các kỹ thuật như tinh chỉnh có giám sát. Sự mơ hồ xung quanh các thành phần được bao gồm trong ước tính tính toán gây ra sự không nhất quán, gây khó khăn cho việc so sánh chính xác các nguồn lực giữa các mô hình khác nhau.
Tính đến thời điểm hiện tại, các mô hình lý luận vẫn tiêu thụ ít năng lượng tính toán hơn đáng kể so với các lần chạy đào tạo AI mở rộng nhất, chẳng hạn như Grok 3, vượt quá 1e26 FLOP. Các giai đoạn huấn luyện lý luận đương đại thường hoạt động trong khoảng từ 1e23 đến 1e24 FLOP, để lại tiềm năng mở rộng đáng kể - hoặc có vẻ như vậy ngay từ cái nhìn đầu tiên.
Dario Amodei, Giám đốc điều hành của Anthropic, chia sẻ một quan điểm tương tự. Ông cho rằng khoản đầu tư 1 triệu đô la vào huấn luyện lý luận có thể mang lại tiến bộ đáng kể. Tuy nhiên, các công ty đang tích cực khám phá các cách để tăng ngân sách cho giai đoạn đào tạo thứ cấp này lên hàng trăm triệu đô la trở lên, điều này cho thấy một tương lai nơi kinh tế đào tạo thay đổi đáng kể.
Nếu xu hướng hiện tại về mức tăng sức mạnh tính toán gấp mười lần cứ sau ba đến năm tháng tiếp tục, thì tính toán huấn luyện lý luận có khả năng bắt kịp tổng số tính toán đào tạo của các mô hình hàng đầu sớm nhất là vào năm tới. Tuy nhiên, Josh You dự đoán rằng sự tăng trưởng cuối cùng sẽ giảm xuống khoảng mức tăng 4 lần mỗi năm, phù hợp với xu hướng ngành rộng lớn hơn. Sự giảm tốc này có khả năng được thúc đẩy bởi sự kết hợp của các yếu tố, bao gồm lợi nhuận giảm dần khi đầu tư vào đào tạo, chi phí ngày càng tăng của tài nguyên tính toán và những hạn chế của dữ liệu đào tạo có sẵn.
Vượt Ra Ngoài Điện Toán: Những Điểm Nghẽn Trên Đường Chân Trời
Epoch AI nhấn mạnh rằng sức mạnh tính toán không phải là yếu tố hạn chế duy nhất. Huấn luyện lý luận đòi hỏi số lượng đáng kể các nhiệm vụ chất lượng cao, đầy thách thức. Thu thập dữ liệu như vậy là khó khăn; tạo ra nó một cách tổng hợp thậm chí còn khó hơn. Vấn đề với dữ liệu tổng hợp không chỉ là tính xác thực; nhiều người cho rằng chất lượng của nó kém. Ngoài ra, hiệu quả của phương pháp này bên ngoài các lĩnh vực có cấu trúc cao như toán học và lập trình máy tính vẫn chưa chắc chắn. Tuy nhiên, các dự án như “Deep Research” trong ChatGPT, sử dụng phiên bản o3 được điều chỉnh tùy chỉnh, cho thấy tiềm năng ứng dụng rộng hơn.
Các công việc hậu trường tốn nhiều công sức, chẳng hạn như chọn các nhiệm vụ phù hợp, thiết kế các hàm phần thưởng và phát triển các chiến lược đào tạo, cũng gây ra những thách thức. Những chi phí phát triển này, thường không được bao gồm trong ước tính tính toán, đóng góp đáng kể vào chi phí tổng thể của huấn luyện lý luận.
Bất chấp những thách thức này, OpenAI và các nhà phát triển khác vẫn lạc quan. Như Epoch AI lưu ý, các đường cong масштабирование cho huấn luyện lý luận hiện giống với tiến trình log-tuyến tính cổ điển được quan sát thấy trong quá trình tiền đào tạo. Hơn nữa, o3 thể hiện những cải tiến đáng kể không chỉ trong toán học mà còn trong các tác vụ phần mềm dựa trên tác nhân, cho thấy tiềm năng linh hoạt của phương pháp mới này.
Tương lai của sự tiến bộ này phụ thuộc vào khả năng масштабирование của huấn luyện lý luận - về mặt kỹ thuật, kinh tế và về mặt nội dung. Các điểm sau đây khám phá một số yếu tố chính sẽ xác định tương lai của các mô hình này:
- Khả Năng Mở Rộng Về Mặt Kỹ Thuật: Đề cập đến khả năng tăng tài nguyên tính toán được sử dụng trong đào tạo mà không gặp phải những trở ngại kỹ thuật không thể vượt qua. Điều này bao gồm những tiến bộ trong phần cứng, phần mềm và thuật toán để sử dụng hiệu quả hơn các tập dữ liệu lớn hơn và cơ sở hạ tầng điện toán mạnh mẽ hơn. Khi các mô hình tăng về quy mô và độ phức tạp, khả năng масштабирование về mặt kỹ thuật trở nên ngày càng quan trọng để tiếp tục tiến bộ. Kiến trúc cơ bản sẽ cần phải phát triển để bắt kịp quy mô tuyệt đối của các mô hình.
- Khả Năng Mở Rộng Về Mặt Kinh Tế: Kéo theo tính khả thi của việc tăng tài nguyên tính toán trong các ràng buộc ngân sách hợp lý. Nếu chi phí đào tạo tăng theo tỷ lệ tuyến tính hoặc theo cấp số nhân với kích thước mô hình, thì việc theo đuổi các lợi ích hơn nữa có thể trở nên quá đắt đỏ. Như vậy, đào tạo rẻ hơn và hiệu quả hơn có thể là cần thiết. Những đổi mới trong phần cứng và các kỹ thuật tối ưu hóa giúp giảm chi phí trên mỗi FLOP là rất quan trọng đối với khả năng масштабирование về mặt kinh tế. Xu hướng là tập trung vào các mô hình ngày càng lớn hơn nhưng với ngân sách hữu hạn, các ưu đãi sẽ chuyển sang đào tạo các mô hình hiệu quả nhất.
- Khả Năng Mở Rộng Nội Dung: Nhấn mạnh tính khả dụng của dữ liệu đào tạo chất lượng cao có thể thúc đẩy hiệu quả các lợi ích về khả năng lý luận. Khi các mô hình trở nên tinh vi hơn, cần có các tập dữ liệu khó và đa dạng hơn để thử thách chúng và ngăn ngừa tình trạng quá khớp. Tính khả dụng của các tập dữ liệu như vậy là có hạn, đặc biệt là trong các lĩnh vực đòi hỏi khả năng lý luận phức tạp. Các kỹ thuật tạo dữ liệu总和 có thể giúp giảm bớt nút thắt cổ chai này, nhưng chúng phải được thiết kế cẩn thận để tránh những thành kiến hoặc sự không chính xác có thể làm giảm hiệu suất của mô hình.
Tương Lai Của Điện Toán
Thật dễ dàng khi những người không chuyên nghĩ rằng chúng ta đang trên con đường điện toán vô hạn. Tuy nhiên, trên thực tế, nó có giới hạn và trong tương lai, giới hạn đó có thể trở nên rõ ràng hơn. Trong phần này, chúng ta sẽ khám phá một vài cách mà điện toán có thể phát triển trong tương lai và những thay đổi đó sẽ ảnh hưởng đến ngành LLM như thế nào.
Điện Toán Lượng Tử
Điện toán lượng tử thể hiện một sự thay đổi mô hình trong điện toán, tận dụng các nguyên tắc của cơ học lượng tử để giải quyết các vấn đề mà máy tính cổ điển không thể giải quyết được. Mặc dù vẫn còn trong giai đoạn sơ khai, điện toán lượng tử хранить потенциал vô cùng lớn để đẩy nhanh các khối lượng công việc AI, bao gồm cả huấn luyện mô hình lý luận. Các thuật toán lượng tử như квантовый отжиг và quantum variational eigensolvers (VQEs) có khả năng tối ưu hóa các tham số của mô hình hiệu quả hơn các phương pháp tối ưu hóa cổ điển, giảm các tài nguyên tính toán cần thiết cho quá trình đào tạo. Например, các thuật toán học máy lượng tử có thể nâng cao việc tối ưu hóa các mạng thần kinh复杂的, dẫn đến thời gian đào tạo nhanh hơn và có khả năng cải thiện hiệu suất mô hình.
Tuy nhiên, những thách thức đáng kể vẫn còn trong việc масштабирование máy tính lượng tử và phát triển các thuật toán lượng tử mạnh mẽ. Công nghệ này phần lớn vẫn còn mang tính thử nghiệm và máy tính lượng tử thiết thực với đủ qubit (bit lượng tử) và thời gian kết hợp vẫn chưa có sẵn. Hơn nữa, việc phát triển các thuật toán lượng tử phù hợp với các tác vụAI cụ thể đòi hỏi chuyên môn đặc biệt và là một lĩnh vực nghiên cứu đang diễn ra. Việc áp dụng rộng rãi điện toán lượng tử trong AI vẫn còn vài năm nữa và chỉ có khả năng trở nên thiết thực khi máy tính đã có sẵn.
Điện Toán Mô Phỏng Thần Kinh
Điện toán mô phỏng thần kinh mô phỏng cấu trúc và chức năng của não bộ con người để thực hiện tính toán. Không giống như các máy tính truyền thống dựa vào логика nhị phân và xử lý tuần tự, các chip mô phỏng thần kinh sử dụng các neuron và синапсов nhân tạo để xử lý thông tin theo cách song song và tiết kiệm năng lượng. Kiến trúc này rất phù hợp cho các tác vụ AI liên quan đến nhận dạng mẫu, học tập và thích ứng, chẳng hạn như huấn luyện mô hình lý luận. Các chip mô phỏng thần kinh có khả năng giảm mức tiêu thụ năng lượng và độ trễ liên quan đến việc đào tạo các mô hình AI lớn, làm cho nó trở nên khả thi hơn về mặt kinh tế và bền vững về mặt môi trường.
Loihi của Intel và TrueNorth của IBM là những ví dụ về các chip mô phỏng thần kinh đã chứng minh kết quả đầy hứa hẹn trong các ứng dụng AI. Các chip này có khả năng thực hiện các tác vụ AI phức tạp với mức tiêu thụ điện năng thấp hơn đáng kể so với CPU và GPU truyền thống. Tuy nhiên, điện toán mô phỏng thần kinh vẫn là một lĩnh vực tương đối mới và những thách thức vẫn còn trong việc phát triển các công cụ lập trình mạnh mẽ và tối ưu hóa các thuật toán cho kiến trúc mô phỏng thần kinh. Hơn nữa, tính khả dụng hạn chế của phần cứng mô phỏng thần kinh và việc thiếu chuyên môn rộng rãi về điện toán mô phỏng thần kinh đã cản trở việc áp dụng công nghệ này trong các ứng dụng AI chủ đạo.
Điện Toán Analog
Điện toán analog sử dụng các đại lượng vật lý liên tục, chẳng hạn như điện áp hoặc dòng điện, để biểu thị và xử lý thông tin, thay vì các tín hiệu kỹ thuật số rời rạc. Máy tính аналоговые có thể thực hiện các hoạt động toán học nhất định, chẳng hạn như phương trình vi phân và đại数 tuyến tính, nhanh hơn và hiệu quả hơn nhiều so với máy tính kỹ thuật số, đặc biệt là trong các tác vụ có thể hữu ích cho việc lý luận. Điện toán аналоговые có thể hữu ích для đào tạo các mô hình hoặc для chạy suy luận khi cần thiết.
Tuy nhiên, điện toán аналоговые phải đối mặt với những thách thức về độ chính xác, khả năng масштабирование và khả năng lập trình. Các mạch аналоговые dễ bị nhiễu и дрейфа, điều này có thể làm giảm độ chính xác của tính toán. Масштабирование máy tính аналоговые для xử lý các mô hình AI lớn и complex cũng là một thách thức kỹ thuật. Hơn nữa, việc lập trình máy tính аналоговые thường đòi hỏi chuyên môn đặc biệt và khó khăn hơn so với lập trình máy tính kỹ thuật số. Bất chấp những thách thức này, ngày càng có nhiều sự quan tâm đến điện toán аналоговые như một giải pháp thay thế tiềm năng для điện toán kỹ thuật số cho các ứng dụng AI cụ thể, đặc biệt là các ứng dụng đòi hỏi tốc độ và hiệu quả năng lượng cao.
Điện Toán Phân Tán
Điện toán phân tán liên quan đến việc phân phối các khối lượng công việc AI trên nhiều máy hoặc thiết bị được kết nối bằng mạng. Cách tiếp cận này cho phép các tổ chức tận dụng sức mạnh tính toán tập thể của một số lượng lớn tài nguyên để đẩy nhanh quá trình đào tạo и suy luận AI. Điện toán phân tán là điều cần thiết для đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và các mô hình AI complex khác đòi hỏi các tập dữ liệu lớn và tài nguyên tính toán.
CácFramework như TensorFlow, PyTorch và Apache Spark cung cấp các công cụ и API để phân phối các khối lượng công việc AI trên các集群 máy. CácFramework này cho phép các tổ chức mở rộng khả năng AI của họ bằng cách thêm nhiều tài nguyên tính toán hơn khi cần thiết. However, điện toán phân tán đặt ra những thách thức về quản lý dữ liệu, chi phí giao tiếp и đồng bộ hóa. Phân phối dữ liệu hiệu quả trên nhiều máy và giảm thiểu chậm trễ trong giao tiếp là rất quan trọng để tối đa hóa hiệu suất của các hệ thống AI phân tán. Ngoài ra, đảm bảo rằng различные máy или thiết bị được đồng bộ hóa и điều phối đúng cách là điều cần thiết để đạt được các kết quả chính xác и đáng tin cậy.
Kết Luận
Quỹ đạo của các mô hình lý luận chắc chắn gắn liền với tính khả dụng và khả năng масштабирование của tài nguyên tính toán. Trong khi tốc độ tiến bộ hiện tại được thúc đẩy bởi sự gia tăng tính toán là ấn tượng, một số yếu tố, bao gồm sự khan hiếm dữ liệu đào tạo chất lượng cao, chi phí tính toán ngày càng tăng và sự nổi lên của các mô hình điện toán thay thế, cho thấy rằng kỷ nguyên масштабирование tính toán không giới hạn có thể đang đến gần giới hạn của nó. Tương lai của các mô hình lý luận có khả năng phụ thuộc vào khả năng của chúng ta để vượt qua những hạn chế này và khám phá các cách tiếp cận mới để nâng cao khả năng AI. Với tất cả thông tin này, chúng ta có thể cho rằng sự gia tăng khả năng của mô hình lý luận có thể sớm bắt đầu chậm lại do một trong nhiều hạn chế được thảo luận.