Những thách thức vận hành phát triển mô hình dữ liệu lớn như ChatGPT

ChatGPT có thể trả lời câu hỏi tự nhiên, lập trình, viết văn hay làm thơ nhưng vẫn đang đối mặt với những thách thức lớn về chi phí vận hành và huấn luyện mô hình.

ChatGPT là một AI trợ lý ấn tượng do OpenAI phát triển, có khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên. Nó sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được huấn luyện trên khối lượng dữ liệu khổng lồ để trả lời trôi chảy, mạch lạc như con người. ChatGPT thuộc dòng sản phẩm GPT-3.5, hoàn thiện huấn luyện đầu năm 2022.

LLM như ChatGPT đang thu hút sự chú ý của các ông lớn công nghệ. Google vừa ra mắt Bard, Trung Quốc có Ernie Bot, Meta cũng đầu tư mạnh vào AI… Tuy nhiên, duy trì và phát triển các mô hình này đòi hỏi nguồn lực khổng lồ.

Theo các chuyên gia, chi phí điện toán cho ChatGPT khoảng 100.000 USD/ngày và có thể tăng dần. Mỗi lần huấn luyện lại mô hình mất đến 5 triệu USD. Dự án đã nhận 1 tỷ USD đầu tư ban đầu và được bơm thêm hàng tỷ USD sau đó.

Ngoài ra, ChatGPT còn đòi hỏi nhân lực để phân loại, lọc nội dung, loại bỏ thông tin sai lệch. Khi AI trả lời sai, đội ngũ vận hành phải dạy lại. Đây là thách thức then chốt để đưa ChatGPT vào hoạt động thực tế.

Về mặt kỹ thuật, LLM thiếu khả năng giải thích và dễ bị sai lệch. Chúng hoạt động như một “hộp đen” nên khó xác định lý do cho một kết quả cụ thể. Điều này ảnh hưởng đến khả năng tin cậy và sử dụng LLM trong các tình huống quan trọng.

Tóm lại, mô hình AI như ChatGPT hứa hẹn nhiều tiềm năng nhưng cũng đặt ra thách thức lớn về chi phí, độ chính xác và đáng tin cậy. Các công ty công nghệ cần tìm cách giải quyết để đưa công nghệ này đến gần hơn với đời sống thực tế.

Chi phí vận hành đắt đỏ

Theo các chuyên gia, chi phí vận hành hàng ngày cho ChatGPT ước tính khoảng 100.000 USD và có xu hướng gia tăng. Đây là mức chi phí rất lớn, cho thấy thách thức về tài chính để duy trì hoạt động của mô hình.

Mỗi lần huấn luyện lại ChatGPT cũng tốn kém 5 triệu USD. Tính tổng thể, OpenAI đã đầu tư ban đầu 1 tỷ USD vào dự án này và tiếp tục bơm thêm hàng tỷ USD để phát triển. Con số này cho thấy quy mô đầu tư khổng lồ cho mô hình AI.

Nguyên nhân chính khiến ChatGPT tốn kém là do nó sử dụng công nghệ học máy, đòi hỏi lượng dữ liệu, tính toán khổng lồ. Không chỉ riêng ChatGPT, mà hầu hết các mô hình LLM đều đối mặt thách thức này.

Do đó, các công ty AI cần tìm cách tối ưu hóa chi phí để có thể phổ cập công nghệ. Một số giải pháp có thể là sử dụng phần cứng hiệu quả hơn, tinh chỉnh thuật toán để huấn luyện nhanh hơn, tìm nguồn tài trợ lâu dài cho dự án.

Việc đưa AI vào thực tiễn luôn đi kèm thách thức về chi phí. Nhưng với tiềm năng to lớn của công nghệ, các công ty sẽ tìm cách vượt qua rào cản này để mang lại lợi ích cho người dùng.

Thách thức về dữ liệu và nhân lực

Ngoài chi phí, ChatGPT còn đòi hỏi nguồn nhân lực lớn để phân loại, lọc dữ liệu cũng như huấn luyện lại mô hình. Đây cũng là thách thức then chốt để đưa công nghệ vào thực tế.

Cụ thể, khi sử dụng ChatGPT, nhiều người dùng có thể cố tình “xấu” để thử thách hệ thống. Họ nhập vào các nội dung độc hại, sai lệch để xem phản ứng của AI.

Do đó, ChatGPT cần một đội ngũ vận hành để duyệt lọc các nội dung xấu, sai sự thật. Họ phải dán nhãn, phân loại dữ liệu thủ công để loại bỏ các yếu tố tiêu cực. Quy trình này tốn nhiều nhân lực và thời gian.

Bên cạnh đó, khi ChatGPT trả lời chưa chính xác, đội ngũ nhân viên cũng phải dạy lại cho mô hình. Họ cung cấp phản hồi để AI dần hoàn thiện khả năng. Quá trình này liên tục diễn ra để nâng cao độ chính xác của ChatGPT.

Như vậy, yếu tố con người vẫn đóng vai trò quan trọng trong việc huấn luyện và vận hành AI. Các công ty cần có chiến lược để xây dựng đội ngũ nhân sự chất lượng cao, đáp ứng nhu cầu khổng lồ về dữ liệu và huấn luyện cho các mô hình.

Thiếu khả năng giải thích và dễ bị sai lệch

Về mặt kỹ thuật, các chuyên gia cho rằng LLM như ChatGPT vẫn còn hai hạn chế lớn. Thứ nhất, chúng thiếu khả năng giải thích về cách thức đưa ra kết quả. Thứ hai, LLM dễ bị sai lệch nếu dữ liệu huấn luyện không được kiểm soát chặt chẽ.

LLM hoạt động như một “hộp đen” với các thuật toán phức tạp. Chúng ta khó xác định chính xác lý do tại sao mô hình lại đưa ra một câu trả lời cụ thể. Đây là đặc trưng của các mô hình học sâu hiện nay.

Do không rõ nguyên lý hoạt động, đôi khi người dùng khó tin tưởng vào độ chính xác của kết quả. Việc thiếu minh bạch này hạn chế ứng dụng LLM vào các lĩnh vực nhạy cảm, cần sự giải thích rõ ràng.

Bên cạnh đó, nếu không kiểm soát chặt chẽ dữ liệu huấn luyện, LLM rất dễ bị sai lệch theo hướng tiêu cực. Chẳng hạn, nếu nhiều người cố tình dạy sai cho ChatGPT, nó sẽ hiểu và trả lời theo hướng đó.

Để khắc phục những hạn chế này, các nhà nghiên cứu cần cải thiện khả năng giải thích của mô hình, đồng thời xây dựng cơ chế kiểm soát chặt chẽ nguồn dữ liệu huấn luyện. Đây là hai yếu tố then chốt để nâng cao độ tin cậy của AI trong tương lai.

Triển vọng phát triển mô hình AI như ChatGPT

ChatGPT và các mô hình LLM đang thu hút sự chú ý của các ông lớn công nghệ. Họ nhận thấy tiềm năng lớn của công nghệ này.

Google vừa giới thiệu chatbot AI mang tên Bard để cạnh tranh trực tiếp với ChatGPT. Bard có thể đưa ra lời khuyên về các vấn đề thường nhật như nấu ăn, lập kế hoạch cho chuyến du lịch.

Trung Quốc cũng có Ernie Bot của Baidu dự kiến ra mắt vào tháng 3/2023. Ngoài ra, Meta, Alibaba đều đang nghiên cứu phát triển sản phẩm tương tự. Điều này cho thấy xu hướng đầu tư mạnh mẽ vào lĩnh vực này.

Các chuyên gia dự đoán, trong tương lai gần, AI sẽ ngày càng phổ biến và ảnh hưởng sâu rộng đến nhiều mặt của đời sống. Chúng có thể hỗ trợ con người trong công việc, học tập và giải trí.

Để mô hình AI như ChatGPT phát triển mạnh mẽ, các công ty cần tập trung vào một số giải pháp sau:

Về công nghệ:

• Tối ưu hóa thuật toán để rút ngắn thời gian huấn luyện, giảm chi phí tính toán
• Nghiên cứu cách cải thiện khả năng giải thích của mô hình để nâng cao độ tin cậy
• Xây dựng cơ chế kiểm soát và lọc dữ liệu đầu vào chặt chẽ hơn
• Kết hợp nhiều nguồn dữ liệu đa dạng để tránh sai số
• Áp dụng công nghệ điện toán lượng tử để tăng sức mạnh tính toán mà không tốn nhiều năng lượng

Về mô hình kinh doanh:

• Hợp tác với các đối tác để chia sẻ dữ liệu, công nghệ, chi phí phát triển
• Xây dựng mô hình kết hợp giữa thu phí sử dụng và quảng cáo để tối ưu doanh thu
• Thu hút đầu tư tài chính lâu dài từ các quỹ đầu tư, tổ chức tài trợ
• Triển khai các dịch vụ, sản phẩm AI có thể mang lại doanh thu ngay lập tức

Như vậy, với sự đầu tư và phát triển đúng hướng, mô hình AI sẽ dần vượt qua được các thách thức ban đầu để phục vụ tốt hơn nhu cầu của con người. Đây chắc chắn là xu thế tất yếu trong tương lai.

EHOMEAI.VN CUNG CẤP TÀI KHOẢN ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

👉 MUA TÀI KHOẢN CHAT GPT  👉https://ehomeai.vn/2023/09/11/mua-tai-khoan-chat-gpt/

👉 MUA TÀI KHOẢN CLAUDE AI 👉https://ehomeai.vn/2023/09/30/mua-tai-khoan-claude-ai/

💥Sau khi chuyển khoản Bạn đăng nhập vào: 

👉 Nhóm Hỗ trợ Kích hoạt tài khoản sau khi ĐÃ THANH TOÁN 👉 https://zalo.me/g/vttemw127
👉 Nhóm ứng dụng OPEN AI & ChatGPT trong Công việc & Kinh doanh 👉 https://zalo.me/g/tmbsma080
👉 Nhóm ứng dụng OPEN AI & ChatGPT trong Giáo dục 👉https://zalo.me/g/izsmdw110