Cộng đồng nghiên cứu AI đang tham gia vào một cuộc tranh luận sôi nổi về hướng phát triển tương lai của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), được châm ngòi bởi những phát triển gần đây trong xử lý cấp độ khái niệm và những lo ngại ngày càng tăng về giới hạn mở rộng. Cuộc thảo luận này xuất hiện khi các nhà nghiên cứu tìm kiếm các giải pháp thay thế cho phương pháp dự đoán truyền thống ở cấp độ token.
Tranh luận về giới hạn mở rộng
Một phần đáng kể trong cuộc thảo luận của cộng đồng tập trung vào sự tồn tại của giới hạn mở rộng trong phát triển LLM. Nhiều người bình luận chỉ ra các báo cáo từ các công ty AI lớn, bao gồm OpenAI , Anthropic , và Google , cho thấy hiệu suất giảm dần khi chỉ đơn thuần mở rộng kiến trúc hiện có. Với chi phí đào tạo được báo cáo lên đến 500 triệu đô la Mỹ, một số người cho rằng ngành công nghiệp đang tiến đến giới hạn thực tế của phương pháp hiện tại. Tuy nhiên, những người khác vẫn hoài nghi về những giới hạn này, chỉ ra những thành công gần đây như thành tựu của DeepSeek .
Đã có nhiều báo cáo xác nhận rằng Orion của OpenAI (dự kiến là GPT-5 ) cho kết quả yếu hơn mong đợi.
Những Điểm Chính Trong Thảo Luận:
- Chi phí đào tạo lên đến 500 triệu USD cho mỗi lần chạy
- Các công ty lớn ( OpenAI , Anthropic , Google ) báo cáo những thách thức về việc mở rộng quy mô
- Sự chuyển đổi từ xử lý cấp độ token sang xử lý cấp độ câu trong LCM
- Tranh luận giữa việc mở rộng kiến trúc hiện có và đổi mới kiến trúc
Xử lý cấp độ khái niệm: Một hướng đi mới
Sự ra đời của Mô hình Khái niệm Lớn (LCM) thể hiện sự chuyển dịch từ xử lý cấp độ token sang xử lý cấp độ câu, làm dấy lên cuộc tranh luận về việc liệu phương pháp này có mang lại lợi thế thực sự so với LLM truyền thống hay không. Trong khi một số người xem đây là một ràng buộc nhân tạo đối với các quy trình mà LLM đã thực hiện một cách ngầm định, những người khác xem đó là bước cần thiết hướng tới khả năng lập luận và lập kế hoạch giống con người hơn.
Đổi mới kiến trúc so với Bài học cay đắng
Cộng đồng dường như chia rẽ về việc liệu xử lý cấp độ khái niệm rõ ràng có đại diện cho sự tách biệt với bài học cay đắng hay không - quan sát lịch sử cho thấy các phương pháp đơn giản, được mở rộng quy mô thường vượt trội hơn các giải pháp được thiết kế thủ công. Một số người cho rằng khi các phương pháp mở rộng truyền thống cho thấy dấu hiệu của hiệu suất giảm dần, đây có thể là thời điểm thích hợp cho các đổi mới về kiến trúc và tăng cường độ thiên vị quy nạp trong thiết kế mô hình.
Cân nhắc về xử lý giống con người
Một chủ đề thú vị trong cuộc thảo luận tập trung vào việc liệu giới hạn nhận thức của con người có nên ảnh hưởng đến thiết kế kiến trúc AI hay không. Một số người cho rằng trong khi con người cần các khái niệm cấp cao do giới hạn bộ nhớ làm việc, máy tính không phải đối mặt với những ràng buộc tương tự và có thể phát triển trí thông minh theo những con đường khác.
Tóm lại, trong khi cộng đồng nghiên cứu AI đang vật lộn với những câu hỏi cơ bản về mở rộng và kiến trúc này, sự xuất hiện của các phương pháp xử lý cấp độ khái niệm cho thấy một sự thay đổi có thể xảy ra trong cách chúng ta nghĩ về phát triển mô hình ngôn ngữ. Cuộc tranh luận nhấn mạnh sự căng thẳng giữa việc tiếp tục mở rộng kiến trúc hiện có và khám phá các mô hình mới có thể phù hợp hơn với quá trình nhận thức của con người.
Tham khảo: Large Concept Models: Language Modeling in a Sentence Representation Space