Các nhà nghiên cứu đã chứng minh một bước đột phá trong hiệu quả của mô hình ngôn ngữ bằng cách cho thấy các mô hình nhỏ hơn có thể đạt được hiệu suất tương đương với các mô hình lớn hơn nhiều thông qua các kỹ thuật tìm kiếm và xác minh sáng tạo. Phát triển này có thể cách mạng hóa cách chúng ta triển khai các hệ thống AI, đặc biệt là trong môi trường hạn chế tài nguyên.
Tìm Kiếm và Học Tập: Cách Tiếp Cận Mới về Mở Rộng Mô Hình
Nghiên cứu cho thấy các mô hình ngôn ngữ nhỏ hơn, khi kết hợp với chiến lược tìm kiếm tinh vi và hệ thống xác minh, có thể đạt hoặc vượt hiệu suất của các mô hình lớn hơn nhiều. Ví dụ, một mô hình 1B tham số sử dụng các kỹ thuật này có thể vượt trội hơn các mô hình 8B tiêu chuẩn, trong khi mô hình 3B có thể đạt được kết quả tương đương với các mô hình 70B trong một số tác vụ nhất định. Cách tiếp cận này tập trung vào việc mở rộng thời gian tính toán khi kiểm thử hoặc suy luận thay vì chỉ đơn thuần tăng kích thước mô hình.
So sánh hiệu suất mô hình:
- Mô hình 1B tham số + kỹ thuật tìm kiếm có thể vượt trội hơn các mô hình 8B
- Mô hình 3B tham số + kỹ thuật tìm kiếm có thể đạt hiệu suất tương đương mô hình 70B
- Đánh đổi: Thời gian tính toán cao hơn cho các mô hình nhỏ so với yêu cầu bộ nhớ lớn hơn cho các mô hình lớn
Triển Khai Kỹ Thuật và Xác Minh
Hệ thống sử dụng cách tiếp cận hai phần: một mô hình giải quyết tạo ra các giải pháp từng bước, và một mô hình xác minh đánh giá các giải pháp này. Quá trình bao gồm việc lấy mẫu nhiều đường dẫn giải pháp có thể và sử dụng tìm kiếm chùm để khám phá những đường dẫn triển vọng nhất. Điều này cho phép hệ thống xem xét các cách tiếp cận khác nhau đối với một vấn đề và chọn giải pháp hiệu quả nhất.
Để sử dụng nhiều tính toán hơn trong thời gian suy luận, có ít nhất hai cách tiếp cận đơn giản sẵn có: làm cho đầu ra của mô hình thành một giải pháp hoàn chỉnh từng bước và khiến nó sửa đổi giải pháp, hoặc lấy mẫu các giải pháp từng bước và sử dụng mô hình xác minh để lựa chọn giữa các ứng viên bước tiếp theo.
Các thành phần chính:
- Mô hình giải quyết: Tạo ra các giải pháp từng bước
- Mô hình xác minh: Đánh giá chất lượng giải pháp
- Chiến lược tìm kiếm: Sử dụng tìm kiếm theo chùm để khám phá các đường dẫn giải pháp
Ứng Dụng Thực Tế và Giới Hạn
Mặc dù cách tiếp cận này cho thấy nhiều triển vọng, đặc biệt là cho các thiết bị cạnh như điện thoại thông minh không thể chạy các mô hình lớn, vẫn có những đánh đổi cần xem xét. Phương pháp này đòi hỏi nhiều thời gian tính toán hơn để đạt được kết quả tương đương với các mô hình lớn hơn. Tuy nhiên, sự đánh đổi giữa bộ nhớ và thời gian tính toán mở ra những khả năng mới cho việc triển khai các khả năng AI tiên tiến trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế.
Ý Nghĩa Tương Lai
Nghiên cứu này phù hợp với bài học cay đắng của sự phát triển AI - rằng các phương pháp có mục đích chung mà có thể mở rộng với sức mạnh tính toán thường chứng minh hiệu quả nhất trong dài hạn. Cách tiếp cận này cho thấy việc sử dụng khéo léo tìm kiếm và học tập có thể tiềm năng dân chủ hóa việc tiếp cận các khả năng AI tiên tiến mà không cần kích thước mô hình khổng lồ.
Tham khảo: Search and Learn