Trong khi nhiều doanh nghiệp đầu tư vào LLM, các chuyên gia ngành AI cho biết mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM) sẽ là xu hướng mới.
Theo Cryptopolitan giới chuyên gia nhận định mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM) mới là xu hướng tương lai, mang đến hiệu quả cao hơn với chi phí và năng lượng thấp hơn gần 95%
xAI của Elon Musk vừa huy động được 5 tỷ USD, trong khi Amazon đầu tư 4 tỷ USD vào Anthropic, đối thủ của OpenAI. Dù các “ông lớn” công nghệ vẫn rót hàng tỷ USD vào LLM, thực tế cho thấy không có giải pháp “vạn năng”. Doanh nghiệp cần các mô hình chuyên biệt cho từng nhiệm vụ cụ thể.
Matt Garman, CEO của AWS, cho biết nhu cầu sử dụng AI Anthropic trên nền tảng AWS đang tăng vọt. Tuy LLM vẫn là lựa chọn hàng đầu cho một số dự án, nhưng chi phí vận hành, năng lượng và tài nguyên tính toán lại là rào cản lớn.
Steven McMillan, CEO của Teradata, một công ty cung cấp giải pháp thay thế dựa trên SLM, tin tưởng vào tương lai của công nghệ này. Ông chia sẻ: “Chúng tôi tin rằng các mô hình ngôn ngữ nhỏ và vừa, đặc biệt là các LLM chuyên biệt, sẽ mang đến giải pháp tốt hơn.”
SLM được huấn luyện trên tập dữ liệu cụ thể, cho ra kết quả tùy chỉnh và bảo mật hơn. Do dữ liệu được lưu trữ nội bộ, SLM có thể xử lý cả thông tin nhạy cảm. Về mặt năng lượng, SLM được thiết kế để tối ưu hóa mức tiêu thụ điện và tài nguyên tính toán, giúp giảm chi phí đáng kể so với LLM.
Hiệp hội các nhà khoa học dữ liệu (ADaSci) ước tính huấn luyện một SLM 7 tỷ tham số cho một triệu người dùng chỉ tốn 55.1 MWh, trong khi GPT-3 với 175 tỷ tham số tiêu tốn tới 1.287 MWh, tức SLM chỉ tiêu thụ khoảng 5% năng lượng so với LLM.
LLM thường chạy trên máy chủ đám mây do yêu cầu tính toán cao, dẫn đến rủi ro về bảo mật thông tin và tốc độ xử lý chậm. Trong tương lai, việc ứng dụng AI trong kinh doanh sẽ tập trung vào hiệu quả và tối ưu chi phí, đồng nghĩa với việc lựa chọn mô hình phù hợp cho từng dự án cụ thể, dù là LLM đa năng hay SLM chuyên biệt.
Yếu tố then chốt là kết quả tốt hơn, ít tài nguyên hơn và giảm thiểu việc di chuyển dữ liệu lên đám mây. AI sẽ đóng vai trò quan trọng trong các quyết định kinh doanh, đặc biệt khi niềm tin của công chúng vào kết quả do AI tạo ra ngày càng tăng.
McMillan nhấn mạnh: “Để huấn luyện mô hình AI, chúng ta cần nền tảng dữ liệu chất lượng. Đó là điều chúng tôi hướng đến: cung cấp tập dữ liệu đáng tin cậy và khả năng phân tích để khách hàng và người dùng tin tưởng vào kết quả.”
Với nhu cầu ngày càng cao về hiệu quả và độ chính xác, SLM và LLM chuyên biệt là lựa chọn thay thế đáng tin cậy cho doanh nghiệp và người dùng.
