Trong một ngành công nghiệp bị ám ảnh bởi việc mở rộng các mô hình ngày càng lớn, nhóm nghiên cứu AI của Samsung đã thực hiện một cách tiếp cận hoàn toàn khác, thách thức những giả định cơ bản về trí tuệ nhân tạo. Mô Hình Đệ Quy Siêu Nhỏ (TRM) đột phá của họ, với chỉ bảy triệu tham số, đang đạt được khả năng lập luận có thể sánh ngang hoặc vượt trội hơn các mô hình lớn hơn hàng nghìn lần, có khả năng định hình lại cách chúng ta nghĩ về hiệu quả và hiệu suất của AI.
 |
|---|
| Mô hình Đệ quy Nhỏ gọn (TRM) mang tính đột phá thể hiện cách tiếp cận sáng tạo của Samsung đối với AI, nhấn mạnh hiệu suất và khả năng lập luận tiên tiến |
Cuộc Cách Mạng Kiến Trúc Đệ Quy Trong AI
Sự đổi mới cốt lõi đằng sau TRM của Samsung nằm ở triết lý thiết kế đệ quy, về cơ bản đã tái tưởng tượng cách các mô hình AI xử lý thông tin. Thay vì xây dựng các mạng lưới sâu hơn với nhiều lớp hơn, các nhà nghiên cứu đã tạo ra một hệ thống liên tục tinh chỉnh đầu ra của chính nó thông qua nhiều lần xử lý. Cách tiếp cận này bắt chước quá trình giải quyết vấn đề của con người, nơi chúng ta liên tục cải thiện câu trả lời thông qua sự phản chiếu và sửa đổi. Mô hình sử dụng cái mà các nhà nghiên cứu gọi là tinh chỉnh đệ quy các trạng thái tiềm ẩn và đầu ra mà không giả định sự hội tụ, nghĩa là nó không vội vàng đi đến kết luận cho các câu trả lời mà tiếp tục cải thiện chúng thông qua xử lý lặp đi lặp lại.
Các Đặc Điểm Kiến Trúc Chính:
- Mô hình 2 lớp đơn với xử lý đệ quy
- Cơ chế dừng thích ứng để xác định điểm dừng tối ưu
- Giám sát sâu với phản hồi tại nhiều giai đoạn xử lý
- Tinh chỉnh đầu ra thông qua các chu kỳ suy luận lặp lại
Hiệu Suất Ấn Tượng Khi Đối Đầu Với Các Gã Khổng Lồ Trong Ngành
Mô hình siêu nhỏ của Samsung đã thể hiện khả năng đáng chú ý trên nhiều nhiệm vụ lập luận đầy thách thức. Trên các câu đố Sudoku-Extreme, TRM đạt độ chính xác 87,4%, vượt trội hơn hẳn so với độ chính xác 55% của các Mô Hình Lập Luận Phân Cấp. Hệ thống này cũng cho thấy độ chính xác 85% trên các câu đố Maze-Hard phức tạp và đạt 45% độ chính xác trên tiêu chuẩn ARC-AGI-1 đòi hỏi khắt khe, vốn kiểm tra khả năng lập luận trừu tượng thường được liên kết với trí tuệ nhân tạo phổ quát. Đáng chú ý nhất, những kết quả này hoặc là ngang bằng hoặc vượt trội hơn hiệu suất của các mô hình khổng lồ như Google Gemini 2.5 Pro, OpenAI o3-mini và DeepSeek R1, bất chấp việc chỉ sử dụng một phần nhỏ tài nguyên tính toán của chúng.
Chỉ số hiệu suất của TRM:
- Sudoku-Extreme: 87.4% độ chính xác
- Câu đố Maze-Hard: 85% độ chính xác
- ARC-AGI-1: 45% độ chính xác
- ARC-AGI-2: 8% độ chính xác
Lợi Thế Hiệu Quả Trong Các Ứng Dụng Thực Tế
Những hệ quả của bước đột phá về hiệu quả này mở rộng ra xa hơn nhiều so với sự tò mò học thuật. Việc chạy các mô hình nghìn tỷ tham số đòi hỏi các cụm chip chuyên dụng khổng lồ và ngân sách năng lượng mà chỉ những công ty công nghệ lớn nhất mới có thể chi trả. Ngược lại, kích thước bảy triệu tham số của TRM có thể hoạt động trên phần cứng phổ thông với mức tiêu thụ năng lượng thấp hơn đáng kể. Điều này mở ra cánh cửa phát triển AI cho các startup, trường đại học và các dự án điện toán biên mà trước đây không thể tham gia vào nghiên cứu AI đỉnh cao do hạn chế về tài nguyên. Kích thước nhỏ của mô hình cũng cho phép triển khai cục bộ, giải quyết các lo ngại về quyền riêng tư liên quan đến các dịch vụ AI dựa trên đám mây.
So sánh Kích thước Mô hình:
- Samsung TRM: 7 triệu tham số
- Các mô hình ngôn ngữ lớn thông thường: Hàng tỷ tham số
- So sánh hiệu suất: TRM có hiệu suất ngang bằng hoặc vượt trội các mô hình như Gemini 2.5 Pro, o3-mini, và DeepSeek R1
Sự Chuyển Hướng Của Ngành Công Nghiệp Đến Phát Triển AI Bền Vững
Thành tựu của Samsung xuất hiện vào thời khắc quan trọng khi ngành công nghiệp AI đang phải đối mặt với sự giám sát ngày càng gia tăng về tác động môi trường và chi phí vận hành. Trong khi các công ty như Meta và Google tiếp tục theo đuổi các mô hình khổng lồ, họ đồng thời cũng đang đầu tư vào các kỹ thuật như tỉa gọn và lượng tử hóa để giảm nhu cầu tính toán. Trọng tâm của Apple vào trí thông minh trên thiết bị cũng tuân theo các nguyên tắc hiệu quả tương tự. Cách tiếp cận TRM gợi ý rằng những đổi mới về kiến trúc, thay vì chỉ nén các mô hình hiện có, có thể mang lại bước nhảy vọt lớn tiếp theo về hiệu quả AI. Như nhà khoa học nghiên cứu Alexia Jolicoeur-Martineau và nhóm của cô lập luận, lĩnh vực này ngày càng nhầm lẫn giữa khối lượng và trí thông minh, và công trình của họ chứng minh rằng thiết kế thông minh hơn có thể thay thế cho việc mở rộng quy mô theo kiểu vũ phu.
Các Ứng Dụng Tương Lai Và Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo
Mặc dù TRM hiện xuất sắc trong các nhiệm vụ lập luận có cấu trúc như câu đố logic và tìm đường, các ứng dụng tiềm năng của nó trải rộng trên nhiều lĩnh vực. Các doanh nghiệp có thể triển khai các mô hình vi siêu chuyên biệt cho các nhiệm vụ lập luận cụ thể trong khi dành riêng các mô hình ngôn ngữ lớn cho việc tạo văn bản, tạo ra các hệ thống lai tối ưu hóa cả hiệu suất lẫn chi phí. Cách tiếp cận đệ quy cũng có thể bổ sung cho các hệ thống AI hiện có như các mô-đun con chuyên biệt cho lập luận toán học hoặc logic. Samsung đã công khai cả mã nguồn và chi tiết đào tạo trên GitHub, khuyến khích việc áp dụng và thích ứng rộng rãi hơn từ cộng đồng nghiên cứu. Khi ngành công nghiệp AI đang vật lộn với những thách thức về tính bền vững, TRM đại diện cho một con đường thay thế hấp dẫn cho tương lai—một nơi mà trí thông minh xuất hiện không phải từ quy mô, mà từ thiết kế kiến trúc tinh vi.