Generatived (Beta) | Cung cấp tin tức và xu hướng mới nhất về AI sáng tạo

Sự tiến hóa của trí tuệ nhân tạo (AI) đã thiết lập ba quy luật mở rộng riêng biệt chi phối hiệu suất của các mô hình AI: mở rộng trước khi đào tạo, mở rộng sau khi đào tạo và mở rộng theo thời gian thử nghiệm. Các quy luật này mô tả những cách tinh tế để áp dụng các tài nguyên điện toán nhằm nâng cao khả năng của AI. Quy luật phát triển AI ban đầu, mở rộng trước khi đào tạo, cho rằng các mô hình lớn hơn được đào tạo với nhiều dữ liệu và sức mạnh tính toán hơn sẽ hoạt động tốt hơn. Nguyên lý này đã dẫn đến các mô hình phức tạp với hàng tỷ tham số, đòi hỏi các tài nguyên điện toán đáng kể.

Việc mở rộng quy mô sau đào tạo cho phép các tổ chức xây dựng trên các mô hình được đào tạo trước hiện có và điều chỉnh chúng cho phù hợp với các ứng dụng cụ thể của họ. Quá trình này có thể yêu cầu tính toán nhiều hơn tới 30 lần so với quá trình đào tạo trước ban đầu, thúc đẩy nhu cầu tính toán nhanh hơn. Các kỹ thuật như tinh chỉnh và chưng cất được sử dụng để cải thiện hiệu quả của các mô hình và tính liên quan của chúng với các tác vụ cụ thể, từ đó làm tăng thêm nhu cầu về các giải pháp tính toán mạnh mẽ.

Kiểm tra thời gian mở rộng, còn được gọi là suy nghĩ dài hạn, là một khái niệm mới trong đó các mô hình AI sử dụng thêm tính toán trong quá trình suy luận để xử lý các truy vấn phức tạp. Phương pháp này cho phép AI lý giải các vấn đề và tạo ra các phản hồi chất lượng cao, đặc biệt là đối với các câu hỏi mở đòi hỏi nhiều bước suy luận. Cách tiếp cận này phản ánh cách giải quyết vấn đề của con người, trong đó chúng ta chia nhỏ các vấn đề phức tạp thành các thành phần đơn giản hơn và sau đó đi đến giải pháp. Quá trình tính toán chuyên sâu này có thể làm tăng đáng kể nhu cầu về tài nguyên điện toán nhanh.

Những tiến bộ trong các mô hình suy luận AI như o1-mini của OpenAI và Gemini 2.0 của Google DeepMind làm nổi bật tầm quan trọng của việc mở rộng thời gian thử nghiệm. Các mô hình này đòi hỏi lượng tính toán khổng lồ để giải quyết các vấn đề phức tạp, chỉ ra tương lai mà các công ty sẽ phải mở rộng sức mạnh tính toán của mình để hỗ trợ các công cụ suy luận AI tiên tiến. Sự phát triển liên tục của các mô hình AI và tính phức tạp ngày càng tăng của chúng làm nổi bật vai trò quan trọng của điện toán tăng tốc trong việc cho phép AI giải quyết các thách thức đa dạng trong nhiều ngành.