Tối giản mô hình: Chiến lược AI mới giúp doanh nghiệp tiết kiệm hàng triệu đô
Trong bối cảnh chi phí vận hành trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng leo thang, một giải pháp bất ngờ đang nổi lên: Tối giản mô hình. Các doanh nghiệp đang khám phá tiềm năng tiết kiệm chi phí đáng kể bằng cách chuyển từ các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cồng kềnh sang các mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM) linh hoạt và hiệu quả hơn.
Sự bùng nổ của LLM đã mở ra cánh cửa cho vô số dự án AI, nhưng đồng thời cũng phơi bày những hạn chế về chi phí và độ phức tạp. Giờ đây, SLM như Gemma của Google, Phi của Microsoft và Small 3.1 của Mistral đang mang đến một hướng đi mới, tập trung vào tốc độ, độ chính xác và khả năng tùy chỉnh cho từng nhiệm vụ cụ thể.
"Các mô hình nhỏ hơn đòi hỏi ít tính toán, bộ nhớ và thời gian suy luận hơn, điều này chuyển trực tiếp thành chi phí vận hành và đầu tư cơ sở hạ tầng thấp hơn, đặc biệt là khi xem xét chi phí GPU, tính khả dụng và yêu cầu về năng lượng," Karthik Ramgopal, kỹ sư nổi bật tại LinkedIn, cho biết.
Với chi phí đầu tư và vận hành thấp hơn, SLM mở ra cơ hội cho nhiều doanh nghiệp tiếp cận và hưởng lợi từ AI. Thay vì phải chi trả hàng triệu đô la cho các LLM khổng lồ, doanh nghiệp có thể lựa chọn các SLM chuyên biệt, đáp ứng nhu cầu cụ thể với mức giá hợp lý hơn. Ví dụ, OpenAI tính phí 1,1 đô la cho một triệu token đầu vào và 4,4 đô la cho một triệu token đầu ra đối với o4-mini, so với mức 10 đô la và 40 đô la tương ứng cho phiên bản o3 đầy đủ.
Ngoài ra, SLM còn mang lại lợi thế về quản lý và điều chỉnh. "Mô hình chuyên biệt có phạm vi hẹp hơn, giúp hành vi của chúng phù hợp và dễ bảo trì hơn theo thời gian mà không cần kỹ thuật gợi ý phức tạp," Ramgopal nhấn mạnh.
Tuy nhiên, việc chuyển đổi sang SLM đòi hỏi sự cân nhắc kỹ lưỡng. Daniel Hoske, Giám đốc Công nghệ của Cresta, nhà cung cấp các sản phẩm AI cho trung tâm liên lạc, khuyên rằng: "Bạn nên bắt đầu với mô hình lớn nhất để xem liệu những gì bạn đang hình dung có hoạt động hay không, bởi vì nếu nó không hoạt động với mô hình lớn nhất, không có nghĩa là nó sẽ hoạt động với các mô hình nhỏ hơn."
Arijit Sengupta, người sáng lập và CEO của Aible, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc cung cấp ngữ cảnh phù hợp cho mô hình. "Bạn phải cung cấp ngữ cảnh cho mô hình bằng cách này hay cách khác; không có bữa trưa miễn phí. Với các mô hình lớn, điều đó thường được thực hiện bằng cách đưa nó vào lời nhắc. Hãy nghĩ về tinh chỉnh và hậu huấn luyện như một cách thay thế để cung cấp ngữ cảnh cho các mô hình." Sengupta cho biết Aible đã chứng kiến mức giảm chi phí khoảng 100 lần chỉ từ quá trình hậu huấn luyện.
Kết quả thí nghiệm của Aible cho thấy, một mô hình chuyên biệt, được tinh chỉnh có thể hoạt động tốt cho một số trường hợp sử dụng nhất định, tương tự như LLM, chứng minh rằng việc triển khai một số mô hình cụ thể cho từng trường hợp sử dụng thay vì sử dụng một mô hình lớn để làm mọi thứ là hiệu quả về chi phí hơn.
Trong một thế giới mà AI ngày càng trở nên quan trọng, việc tối ưu hóa chi phí là yếu tố sống còn. SLM không chỉ là một giải pháp tạm thời, mà là một chiến lược dài hạn giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa tiềm năng của AI mà không phải gánh chịu gánh nặng tài chính khổng lồ. Điều này mở ra một kỷ nguyên mới, nơi AI trở nên dễ tiếp cận và hiệu quả hơn bao giờ hết.