Các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) tiêu chuẩn thường cung cấp các phản hồi dựa trên nhận dạng mẫu, mang lại câu trả lời chính xác nhưng có giới hạn cho các câu hỏi của bạn. Tuy nhiên, mọi thứ đã thay đổi với sự xuất hiện của các mô hình AI suy luận, có khả năng “tư duy” qua các câu hỏi và vấn đề của bạn theo từng bước. Mặc dù bạn vẫn nhận được câu trả lời, nhưng có những khác biệt quan trọng giữa mô hình AI suy luận và mô hình không suy luận, đặc biệt trong việc tối ưu hóa hiệu suất cho từng tác vụ cụ thể trong môi trường công nghệ.
Cách tiếp cận giải quyết vấn đề: Tư duy chuyên sâu so với phản hồi tức thì
Khi bạn đưa ra một câu lệnh, các mô hình AI suy luận như DeepSeek-R1 (một mô hình AI do Trung Quốc phát triển), không đơn thuần là đưa ra câu trả lời ngay lập tức. Thay vào đó, chúng tạo ra nhiều “chuỗi suy nghĩ” (chains of thought), tức là các dấu vết suy luận. Mô hình suy luận phân tích các con đường logic khác nhau trước khi chọn ra con đường hợp lý nhất. Đây là lý do nhiều người bắt đầu sử dụng DeepSeek bất chấp những lo ngại về quyền riêng tư của nó. Ngoài DeepSeek, các mô hình AI suy luận khác như ChatGPT-o1, Claude 3.7 Sonnet, xAI Grok 3 và Alibaba’s QwQ cũng đang được phát triển và sử dụng rộng rãi.
Robot AI đang thực hiện các phép toán phức tạp trên bảng, thể hiện khả năng 'tư duy' sâu của mô hình AI suy luận.
Ban đầu, cách thức hoạt động của AI suy luận giống như việc bạn xem ai đó giải một bài toán nháp trên giấy. Trong khi AI truyền thống phản hồi tức thì với bất kỳ mẫu nào nó nhận dạng được, AI suy luận lại cố tình đánh giá nhiều cách tiếp cận. Do đó, bạn thường phải đợi vài giây để có câu trả lời mà một mô hình tiêu chuẩn có thể tạo ra chỉ trong chưa đầy một giây.
Để minh họa, tôi đã đưa ra một câu lệnh cho cả hai loại mô hình AI: “Nếu năm người ngồi quanh một bàn tròn, và mỗi người phải ngồi cạnh ít nhất một người họ quen, vậy số mối quan hệ quen biết tối thiểu cần có là bao nhiêu?”
Mô hình không suy luận ngay lập tức đưa ra câu trả lời “5 mối quan hệ” với một lời giải thích ngắn gọn. Trong khi đó, DeepSeek đã “suy nghĩ” trong 298 giây, hiển thị rõ ràng quá trình làm việc qua các cách sắp xếp chỗ ngồi khác nhau và xem xét các trường hợp biên trước khi đưa ra kết luận là “3 mối quan hệ”. Mẫu hình này cũng đúng với các mô hình khác như GPT-4o và Claude 3.7. Thời gian chờ đợi không hề lãng phí – những mô hình này thực sự tư duy về vấn đề từ nhiều góc độ khác nhau.
So sánh hiệu suất qua các loại tác vụ
Sự khác biệt về hiệu suất giữa mô hình AI suy luận và không suy luận trong một số tác vụ là rất đáng chú ý.
Giải quyết vấn đề phức tạp và gỡ lỗi code
Khi giải quyết các bài toán toán học phức tạp, các mô hình suy luận luôn vượt trội hơn các đối tác nhanh hơn của chúng. Bạn có thể yêu cầu cả hai loại giải một bài toán đại số nhiều bước, và đôi khi, chỉ mô hình suy luận mới có thể phát hiện ra một lỗi dấu hiệu nhỏ có thể làm thay đổi hoàn toàn kết quả.
Ưu điểm này cũng mở rộng sang việc gỡ lỗi code. Đôi khi, mô hình tiêu chuẩn đề xuất một bản sửa lỗi trông có vẻ đúng (và cũng đúng cú pháp) nhưng lại tạo ra một lỗi trường hợp biên mới. Mô hình suy luận, với khả năng theo dõi đường dẫn thực thi một cách có hệ thống, tìm thấy cả vấn đề ban đầu và các vấn đề logic tiềm ẩn mới mà giải pháp của nó có thể tạo ra.
Phân tích dữ liệu và câu hỏi khoa học
Tuy nhiên, tôi nhận thấy rằng các mô hình suy luận không phải lúc nào cũng đáng để chờ đợi đối với các tác vụ phân tích dữ liệu. Khi tôi yêu cầu cả hai mô hình giải thích một bộ dữ liệu đơn giản về xu hướng nhiệt độ, mô hình không suy luận đã cung cấp những thông tin chi tiết nhanh chóng và hoàn toàn đầy đủ cho nhu cầu của tôi.
Việc phân tích bổ sung của mô hình suy luận không biện minh cho thêm chín giây chờ đợi. Tôi biết, chín giây không phải là quá lâu, nhưng thời gian chờ này cũng áp dụng cho các tác vụ khác không nhất thiết đòi hỏi quá trình xử lý bổ sung.
Tương tự, các câu hỏi khoa học cũng phụ thuộc vào độ phức tạp. Các truy vấn khoa học cơ bản nhận được phản hồi chính xác như nhau từ cả hai loại. Nhưng đôi khi, mô hình tiêu chuẩn tự tin khẳng định những điều mà các chuyên gia vật lý có thể tranh cãi, trong khi mô hình suy luận lại cẩn thận đưa ra những nhận định có điều kiện và thừa nhận các cuộc tranh luận lý thuyết.
Tác vụ sáng tạo và hội thoại
Các mô hình không suy luận vẫn chiếm ưu thế trong các lĩnh vực mà sự sáng tạo và đối thoại quan trọng hơn độ chính xác. Khi bạn yêu cầu một bài thơ hoặc một dàn ý câu chuyện nhanh, hoặc có thể sử dụng AI để viết email, bạn sẽ thích có phản hồi tức thì hơn là chờ đợi mô hình suy luận “nghĩ quá nhiều” về các lựa chọn sáng tạo mà không có câu trả lời nào là “đúng” một cách khách quan.
Các phản hồi tức thì mang lại cảm giác tự nhiên hơn cho việc truy xuất thông tin đơn giản và hội thoại thông thường. Thời gian tư duy kéo dài của mô hình suy luận tạo ra những khoảng dừng khó xử, khiến tương tác kém tự nhiên hơn – một điều trớ trêu khi những mô hình này được cho là tiên tiến hơn.
Yêu cầu sức mạnh tính toán và chi phí
Nhu cầu tính toán của các mô hình AI suy luận giải thích sự khác biệt về hiệu suất. Các mô hình này không chỉ đòi hỏi nhiều hơn một chút – chúng có thể yêu cầu tài nguyên tính toán gấp 2-5 lần so với các đối tác không suy luận, trực tiếp dẫn đến chi phí cao hơn.
Điều này không có gì đáng ngạc nhiên khi bạn xem xét cách các mô hình suy luận được huấn luyện. Trong khi các mô hình truyền thống chủ yếu học nhận dạng mẫu từ các bộ dữ liệu văn bản khổng lồ, các mô hình suy luận trải qua các giai đoạn huấn luyện bổ sung tập trung vào việc giải quyết vấn đề có chủ đích. Về cơ bản, chúng được dạy để tạo ra nhiều đường dẫn giải pháp và đánh giá chúng, đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán hơn đáng kể.
Đây là lý do tại sao khả năng suy luận thường được tìm thấy trong các dịch vụ AI cao cấp thay vì các gói miễn phí. Trong thử nghiệm của tôi, việc chạy các truy vấn suy luận phức tạp thông qua mô hình suy luận của Claude 3.7 Sonnet tốn kém hơn đáng kể so với mô hình không suy luận của Claude.
Tác động môi trường cũng không nên bị bỏ qua. Những mô hình ngốn năng lượng này có lượng khí thải carbon lớn hơn, điều này có ý nghĩa ở quy mô lớn. Chúng ta nên bắt đầu lựa chọn kỹ hơn khi nào sử dụng khả năng suy luận, dành chúng cho các tác vụ mà độ chính xác thực sự quan trọng, thay vì các truy vấn hàng ngày mà các mô hình tiêu chuẩn có thể xử lý đầy đủ.
Đưa ra lựa chọn thông minh
Việc lựa chọn giữa mô hình AI suy luận và không suy luận tùy thuộc vào việc cân nhắc giữa tốc độ và độ tin cậy. Đối với các công việc như phân tích tài chính hoặc nghiên cứu, tôi sẽ luôn chọn mô hình suy luận bất chấp thời gian chờ đợi. Mức độ rủi ro quá cao để chấp nhận những phỏng đoán dựa trên nhận dạng mẫu.
Đối với việc động não sáng tạo hoặc tra cứu thông tin nhanh, các mô hình tiêu chuẩn vẫn là lựa chọn hàng đầu của tôi. Phản hồi tức thì giúp quy trình làm việc trôi chảy, và những sai sót nhỏ thường không gây ra hậu quả nghiêm trọng. Điều này tương tự như cách chúng ta có thể sử dụng máy tính bỏ túi cho các phép tính nhanh nhưng lại dùng các công thức bảng tính cho việc lập ngân sách quan trọng.
Tương lai có thể thuộc về các hệ thống lai có khả năng chuyển đổi thông minh giữa các cách tiếp cận dựa trên độ phức tạp của tác vụ. Hiểu rõ prompt nào hoạt động tốt nhất với mô hình suy luận sẽ cải thiện kết quả, cho phép bạn quyết định điều gì quan trọng hơn vào lúc đó – tốc độ hay phân tích sâu. Đừng quên theo dõi thuthuatdidong.net để cập nhật những thông tin và phân tích chuyên sâu mới nhất về các công nghệ AI tiên tiến này!
