Từ ChatGPT đến triển khai riêng tư mô hình AI quy mô lớn, ai mới thực sự là cứu tinh công nghệ cho doanh nghiệp?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Từ ChatGPT đến triển khai riêng tư mô hình AI quy mô lớn, ai mới thực sự là cứu tinh công nghệ cho doanh nghiệp?
Hiện trạng và tiềm năng phát triển của việc triển khai riêng tư mô hình lớn AI.
Chuyên sâu báo cáo Web3Meta gần đây đã ra mắt LLaMa2 – mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở miễn phí, có khả năng sánh ngang với GPT-3.5. Ngoài việc công bố LLaMa2 sẽ được cung cấp miễn phí dưới dạng mã nguồn mở cho mục đích thương mại, Meta cũng chia sẻ một số dữ liệu liên quan đến LLaMa2. Về phiên bản tham số, LLaMa2 cung cấp ba phiên bản khác nhau gồm 7 tỷ, 13 tỷ và 70 tỷ tham số.
Khi các mô hình ngôn ngữ lớn như LLaMa2 ngày càng làm thay đổi nhiều lĩnh vực sản xuất, việc doanh nghiệp ứng dụng mô hình lớn và triển khai AI riêng tư hóa (private deployment) đang trở thành chủ đề ngày càng nóng. Gần đây, các tập đoàn trung ương, doanh nghiệp nhà nước và khách hàng ngành nghề có tiềm lực tài chính mạnh đang tìm kiếm giải pháp triển khai mô hình lớn riêng tư hóa nhằm hỗ trợ xây dựng mô hình chuyên biệt dựa trên dữ liệu chuyên ngành – một cách tiếp cận khác để thương mại hóa mô hình lớn, đồng thời cũng mở ra không gian thị trường rộng lớn.
Hiện nay, nhiều công ty đã bắt đầu triển khai chiến lược triển khai riêng tư hóa mô hình AI lớn, ví dụ như Contextual AI đang nghiên cứu công nghệ tăng cường tạo sinh (RAG) cho triển khai riêng tư hóa tại doanh nghiệp; Cohere đang huấn luyện mô hình theo yêu cầu của khách hàng; hay Reka với công nghệ tinh chế mô hình cung cấp nền tảng khả năng lập trình riêng tư hóa hàng đầu trong ngành, giúp nâng cao đáng kể hiệu suất nghiên cứu phát triển của doanh nghiệp. Trong bài viết này, R3PO sẽ phân tích sâu về lĩnh vực này, chia sẻ cùng bạn đọc thực trạng và tiềm năng phát triển của việc triển khai riêng tư hóa mô hình AI lớn.
1. Tương lai số hóa của doanh nghiệp không thể thiếu triển khai riêng tư hóa mô hình AI lớn
Nhiều doanh nghiệp truyền thống quy mô lớn do lo ngại về an toàn dữ liệu nên không thể sử dụng dịch vụ AI đám mây công cộng. Những doanh nghiệp này lại có năng lực nền tảng AI yếu, thiếu tích lũy về công nghệ và nhân sự, nhưng nâng cấp thông minh hóa lại là nhu cầu thiết yếu, thậm chí là cấp bách. Trong trường hợp này, việc tận dụng các công ty công nghệ AI triển khai riêng tư hóa nền tảng AI (AI middleware) bên trong doanh nghiệp là một chiến lược vừa kinh tế vừa hiệu quả.
Gần đây, Tang Daosheng của Tencent đã chỉ ra trong một buổi diễn thuyết: “Mô hình lớn phổ thông có thể giải quyết 70%-80% vấn đề trong 100 tình huống, nhưng chưa chắc đã đáp ứng hoàn toàn nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp ở một tình huống nhất định.” Mô hình lớn phổ thông thường được huấn luyện trên lượng lớn văn bản công khai và thông tin mạng rộng rãi, thiếu tích lũy kiến thức chuyên môn và dữ liệu ngành nghề, do đó còn hạn chế về độ chuyên biệt và độ chính xác. Tuy nhiên, người dùng đòi hỏi chất lượng dịch vụ chuyên nghiệp từ doanh nghiệp rất cao, mức độ chấp nhận sai sót thấp; nếu doanh nghiệp đưa thông tin sai ra công chúng, có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng. Bằng cách điều chỉnh tinh tế mô hình dựa trên mô hình lớn ngành nghề kết hợp dữ liệu nội bộ, doanh nghiệp có thể xây dựng dịch vụ trí tuệ hóa có tính ứng dụng cao. Hơn nữa, so với mô hình phổ thông, mô hình riêng biệt có ít tham số hơn, chi phí huấn luyện và suy luận thấp hơn, việc tối ưu hóa mô hình cũng dễ dàng hơn.
Đồng thời, mô hình lớn ngành nghề và công cụ phát triển mô hình có thể ngăn ngừa rò rỉ dữ liệu nhạy cảm thông qua triển khai riêng tư hóa, kiểm soát quyền truy cập và mã hóa dữ liệu. Ngoài ra, việc áp dụng mô hình lớn vào thực tiễn cần trải qua chuỗi quy trình như xây dựng thuật toán và triển khai mô hình – mỗi bước đều không được phép sai sót. Mô hình cần được lặp lại và tinh chỉnh liên tục, đòi hỏi phải sử dụng các công cụ hệ thống hóa và công nghiệp hóa.
2. Triển khai riêng tư hóa mô hình AI lớn thực sự mang ý nghĩa gì?
Gần đây, công ty Reka – cung cấp dịch vụ xử lý tùy chỉnh mô hình lớn cho doanh nghiệp – đã huy động thành công 58 triệu USD, phản ánh rõ ràng xu hướng mở rộng ngày càng rõ nét của thị trường triển khai riêng tư hóa mô hình AI doanh nghiệp.
Mặc dù các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4 đã có khả năng phân tích và tạo văn bản rất mạnh, nhưng chi phí huấn luyện cao và khó huấn luyện chuyên sâu trong các lĩnh vực hẹp, hiện tại vẫn khó hoàn thành các nhiệm vụ đặc thù như viết nội dung quảng cáo theo phong cách thương hiệu. Trong những trường hợp này, tính “phổ thông” của chúng lại trở thành gánh nặng.
Đối với vấn đề khó khăn khi tích hợp AI vào các ứng dụng chuyên biệt theo ngành dọc, giải pháp triển khai riêng tư hóa mô hình doanh nghiệp trở thành lựa chọn hàng đầu. Triển khai riêng tư hóa AI doanh nghiệp là quá trình chuyển công nghệ AI từ nền tảng đám mây công cộng sang cơ sở hạ tầng riêng tư của doanh nghiệp. Phương thức triển khai này giúp doanh nghiệp đảm bảo mức độ an toàn dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư cao hơn, đồng thời kiểm soát và tùy chỉnh ứng dụng AI tốt hơn. Việc triển khai riêng tư hóa AI doanh nghiệp thường bao gồm xây dựng cơ sở hạ tầng AI nội bộ, năng lực lưu trữ và xử lý dữ liệu, cũng như đội ngũ chuyên gia AI để vận hành và quản lý toàn bộ hệ thống.
Reka đã trình bày ý nghĩa thiết yếu của việc triển khai riêng tư hóa AI doanh nghiệp theo năm khía cạnh chính sau:
1. Tăng cường bảo mật và an toàn dữ liệu
Bằng cách triển khai hệ thống AI bên trong doanh nghiệp, dữ liệu nhạy cảm không cần rời khỏi ranh giới an toàn của doanh nghiệp, giảm thiểu rủi ro rò rỉ dữ liệu và lỗ hổng bảo mật. Điều này mang lại độ tin cậy và bảo vệ cao hơn cho các tác vụ xử lý thông tin nhạy cảm.
2. Nâng cao khả năng tùy chỉnh và linh hoạt
Triển khai riêng tư hóa AI cho phép tổ chức tùy chỉnh ứng dụng AI theo nhu cầu riêng. Khả năng tùy chỉnh này giúp doanh nghiệp thích nghi tốt hơn với các tình huống kinh doanh cụ thể và điều chỉnh, mở rộng linh hoạt theo yêu cầu.
3. Hiệu suất cao và độ trễ thấp
Việc triển khai hệ thống AI trên cơ sở hạ tầng nội bộ doanh nghiệp giúp đạt tốc độ truyền và xử lý dữ liệu nhanh hơn. Điều này rất quan trọng đối với các hoạt động kinh doanh cần ra quyết định thời gian thực và phản hồi nhanh, từ đó nâng cao hiệu quả tổng thể và năng lực cạnh tranh.
4. Tăng tính hiệu quả về chi phí
Mặc dù triển khai riêng tư hóa AI doanh nghiệp cần một khoản đầu tư ban đầu nhất định, nhưng về dài hạn nó mang lại tác động tích cực đến chi phí. So với việc phụ thuộc lâu dài vào nền tảng đám mây công cộng, triển khai riêng tư hóa giúp giảm chi phí vận hành và kiểm soát, lên kế hoạch ngân sách tốt hơn.
5. Quản trị dữ liệu và tuân thủ quy định
Triển khai riêng tư hóa AI giúp doanh nghiệp quản lý và kiểm soát tốt hơn công tác quản trị dữ liệu để đáp ứng các yêu cầu giám sát và tuân thủ. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các ngành liên quan đến bảo vệ quyền riêng tư cá nhân và tuân thủ sử dụng dữ liệu.
3. Tùy chỉnh và tối ưu cá nhân hóa: Công nghệ tinh chế mô hình của Reka mở ra tiềm năng to lớn cho các mô hình đề xuất doanh nghiệp
Các nhà nghiên cứu đến từ DeepMind, Google, Baidu và Meta đã thành lập công ty Reka. Hiện nay, công ty được dẫn dắt bởi DST Global Partners và Radical Ventures, với sự tham gia đầu tư từ đối tác chiến lược Snowflake Ventures và các nhà đầu tư khác bao gồm cựu CEO GitHub Nat Friedman.
Reka hiện đã phát triển sản phẩm thương mại đầu tiên mang tên Yasa. Dù chưa hoàn toàn đạt được mục tiêu ban đầu, Yasa đã có những bước đột phá nhỏ trong lĩnh vực mô hình tùy chỉnh. Yogatama cho biết, Yasa là một trợ lý AI đa phương thức, sau khi được huấn luyện có thể hiểu không chỉ từ vựng và cụm từ mà còn cả hình ảnh, video và dữ liệu bảng biểu; ngoài ra, nó có thể tự động đưa ra ý tưởng, trả lời các câu hỏi cơ bản và nêu quan điểm riêng về dữ liệu nội bộ của công ty.
Khác với các mô hình như GPT-4, Yasa có thể dễ dàng được cá nhân hóa theo dữ liệu và ứng dụng riêng tư. Ngoài văn bản, Yasa còn là một trợ lý AI đa phương thức, được huấn luyện để hiểu hình ảnh, video và dữ liệu bảng biểu ngoài từ và cụm từ. Yogatama nói rằng, nó có thể dùng để tạo ý tưởng, trả lời câu hỏi cơ bản và rút ra các hiểu biết từ dữ liệu nội bộ công ty.
Kế hoạch tiếp theo của Reka là tập trung vào AI có thể tiếp nhận và tạo ra nhiều loại dữ liệu hơn, đồng thời không ngừng tự cải thiện và duy trì cập nhật mà không cần huấn luyện lại. Để phục vụ mục tiêu này, Reka cũng cung cấp một dịch vụ giúp mô hình họ phát triển có thể thích nghi với bộ dữ liệu công ty riêng hoặc tùy chỉnh, cho phép khách hàng chạy mô hình đã xử lý tùy chỉnh trên cơ sở hạ tầng của riêng họ hoặc thông qua API của Reka, tùy theo yêu cầu ứng dụng và dự án.
4. Thị trường triển khai riêng tư hóa mô hình AI lớn đang phát triển mạnh mẽ
Công nghệ triển khai AI tùy chỉnh cho doanh nghiệp, nhờ những ưu thế về hiệu quả tài nguyên, hiệu suất thời gian thực, tùy biến cá nhân và khả năng giải thích, đã mang lại hiệu quả và linh hoạt cao hơn cho các mô hình đề xuất quy mô lớn, đồng thời nâng cao hiệu suất hệ thống đề xuất và trải nghiệm người dùng.
Tóm lại, nhiều công ty đang tiến bước trên con đường phát triển mô hình AI tùy chỉnh, giúp mọi doanh nghiệp đều có cơ hội trở thành doanh nghiệp AI mà không cần xây dựng mô hình từ đầu. Rõ ràng, theo xu hướng này, quy mô thị trường mô hình AI riêng tư hóa doanh nghiệp sẽ chỉ tiếp tục mở rộng.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
R3PO
