Làn sóng mới nhất của các kiến trúc mô hình ngôn ngữ lớn đã thu hút sự chú ý của các nhà phát triển và nghiên cứu, với những mô hình như DeepSeek V3 và GLM-2 giới thiệu những cải tiến hiệu quả đột phá. Tuy nhiên, các cuộc thảo luận trong cộng đồng cho thấy mối lo ngại ngày càng tăng rằng những tiến bộ kiến trúc này, dù ấn tượng, vẫn chưa giải quyết được thách thức cơ bản về độ chính xác thông tin trong nội dung do AI tạo ra.
Những Đột Phá Kiến Trúc Thúc Đẩy Cải Thiện Hiệu Quả
Các mô hình gần đây đã có những bước tiến đáng kể trong hiệu quả tính toán thông qua những lựa chọn thiết kế sáng tạo. Mô hình V3 của DeepSeek kết hợp kiến trúc Mixture-of-Experts (MoE) với Multi-Head Latent Attention (MLA) để giảm chi phí tính toán từ độ phức tạp bậc hai xuống tuyến tính. Cách tiếp cận này chỉ cho phép một tập con các chuyên gia của mô hình kích hoạt cho mỗi token đầu vào, giảm đáng kể yêu cầu xử lý trong khi vẫn duy trì chất lượng hiệu suất. Tương tự, GLM-2 triển khai sliding window attention và đặt lớp chuẩn hóa chiến lược để đạt được sự hội tụ nhanh hơn và huấn luyện ổn định hơn.
Multi-Head Latent Attention (MLA): Một biến thể transformer sử dụng các biến tiềm ẩn để xấp xỉ ma trận attention, giảm độ phức tạp tính toán trong khi vẫn duy trì chất lượng attention.
Mixture-of-Experts (MoE): Một kiến trúc nơi nhiều mô hình con chuyên biệt (experts) xử lý các khía cạnh khác nhau của đầu vào, với chỉ những experts liên quan được kích hoạt cho mỗi token.
Các thành phần kiến trúc DeepSeek V3:
- Router: Định hướng các token đầu vào đến các chuyên gia phù hợp
- Trọng số chuyên gia: Xác định xác suất lựa chọn chuyên gia
- Gate Controller: Tối ưu hóa việc lựa chọn chuyên gia để đạt hiệu quả
- Multi-Head Latent Attention (MLA): Giảm độ phức tạp từ bậc hai xuống tuyến tính
- Mixture-of-Experts (MoE): 236 tỷ tham số với kích hoạt có chọn lọc
Thách Thức Ảo Giác Vẫn Chưa Được Giải Quyết
Bất chấp những đổi mới kiến trúc này, cộng đồng vẫn chia rẽ về việc liệu các cải tiến kỹ thuật có giải quyết được vấn đề cốt lõi về độ tin cậy thông tin hay không. Vấn đề cơ bản xuất phát từ việc huấn luyện các mô hình để dự đoán các mẫu văn bản thay vì nhúng khả năng lý luận logic mạnh mẽ. Hạn chế này trở nên đặc biệt rõ ràng khi các mô hình tự tin tạo ra thông tin nghe có vẻ hợp lý nhưng không chính xác.
Các mô hình không thể biết khi nào chúng không nên suy diễn và đơn giản là cần thêm thông tin. Những quy tắc nào có thể được tổng quát hóa và những quy tắc nào thì không.
Cuộc thảo luận nhấn mạnh cách các phương pháp huấn luyện hiện tại có thể vô tình khuyến khích ảo giác bằng cách buộc các mô hình phải đưa ra câu trả lời ngay cả khi thông tin có sẵn không đủ. Một số thành viên cộng đồng cho rằng chính phương pháp văn bản dự đoán có thể là nút thắt cổ chai, trong khi những người khác gợi ý rằng các thay đổi kiến trúc đã cho thấy những cải thiện có thể đo lường được trong độ chính xác thông tin.
Thách Thức Tích Hợp Cho Các Giải Pháp Hiện Có
Trong khi Retrieval Augmented Generation (RAG) và các kỹ thuật tương tự giúp giảm thiểu các vấn đề ảo giác, cộng đồng đặt câu hỏi tại sao những giải pháp này chưa được tích hợp trực tiếp vào các mô hình nền tảng. Cuộc tranh luận tập trung vào việc liệu bản chất bên ngoài của RAG có phải là một hạn chế cơ bản hay là một lựa chọn thực tế. Một số người cho rằng việc kết hợp khả năng tiêu thụ tài liệu và tinh chỉnh tạm thời trực tiếp vào các mô hình được triển khai có thể loại bỏ nhu cầu triển khai RAG riêng biệt.
Cuộc thảo luận cũng đề cập đến sự phức tạp của việc truy xuất thông tin trong thế giới thực, nơi dữ liệu liên quan thường trải rộng trên nhiều tài liệu và đòi hỏi hiểu biết ngữ cảnh vượt ra ngoài việc khớp từ khóa đơn giản. Sự phức tạp này gợi ý rằng việc kiểm tra thông tin hiệu quả và tổng hợp thông tin có thể đòi hỏi những phương pháp tinh vi hơn so với những gì các kiến trúc hiện tại cung cấp.
Nhìn Về Phía Trước
Sự nhiệt tình của cộng đồng đối với các đổi mới kiến trúc được điều hòa bởi những kỳ vọng thực tế về các hạn chế của chúng. Trong khi các cải thiện hiệu quả và tăng hiệu suất benchmark là những thành tựu đáng chú ý, thách thức dai dẳng trong việc tạo ra thông tin thực tế đáng tin cậy gợi ý rằng các đột phá trong tương lai có thể cần phải suy nghĩ lại cơ bản về cách các mô hình xử lý và xác minh thông tin thay vì chỉ tối ưu hóa các phương pháp hiện có.
Tham khảo: The Big LLM Architecture Comparison