Khi một mô hình AI là không đủ
Từ trước đến nay, câu chuyện về trí tuệ nhân tạo thường xuyên được nhắc đi nhắc lại: làm cho các mô hình trở nên lớn hơn và thông minh hơn.
Giờ đây, một ý tưởng khác đang dần được chấp nhận: sức mạnh thực sự không đến từ một mô hình xuất sắc duy nhất, mà từ sự phối hợp nhịp nhàng của nhiều mô hình, mỗi mô hình làm tốt nhất công việc của mình.
Perplexity Computer ra mắt gần đây, là biểu hiện mới nhất của ý tưởng đó. Thay vì giao một nhiệm vụ phức tạp cho một mô hình AI duy nhất và hy vọng mọi việc sẽ ổn, hệ thống chia nhỏ công việc thành nhiều phần và gửi từng phần đến một tác nhân AI chuyên biệt, một chương trình phần mềm được thiết kế để tự thực hiện hành động và đưa ra quyết định.
Các tác nhân này hoạt động đồng thời, thường là trên nền tảng đám mây, chứ không phải trên máy tính của người dùng, và báo cáo lại khi hoàn thành.
Lý do khiến nhiều nhà nghiên cứu và công ty theo đuổi ý tưởng này là do hai giới hạn khó khắc phục mà ngay cả những mô hình AI mạnh nhất cũng gặp phải.
- Đầu tiên là tốc độ: một mô hình đơn lẻ sẽ xử lý một nhiệm vụ dài và phức tạp từng bước một, giống như một bác sĩ phẫu thuật đơn độc thực hiện mọi vai trò trong phòng mổ cùng một lúc.
- Thứ hai là bộ nhớ: mỗi mô hình AI đều có một cửa sổ ngữ cảnh , một giới hạn về lượng thông tin mà nó có thể lưu giữ trong bộ nhớ làm việc cùng một lúc. Nếu đẩy mô hình vượt quá giới hạn đó, nó bắt đầu mất phương hướng, quên các chỉ dẫn trước đó và mắc phải những lỗi ngày càng trầm trọng.
“Nếu được phối hợp đúng cách và nhiệm vụ có thể được thực hiện song song, N tác nhân có thể hoàn thành nhiệm vụ nhanh hơn N lần so với một tác nhân đơn lẻ,” Eugene Vinitsky, trợ lý giáo sư tại Đại học New York, cho biết trong một cuộc phỏng vấn với IBM Think.
Phân bổ công việc cho nhiều tác nhân cũng giúp dễ dàng phát hiện lỗi hơn. Niranjan Balasubramanian, trợ lý giáo sư Khoa học Máy tính tại Đại học Stony Brook, cho biết trong một cuộc phỏng vấn với IBM Think rằng thiết kế của Perplexity Computer tuân theo nguyên tắc quen thuộc từ kỹ thuật phần mềm: chia các hệ thống phức tạp thành các phần mô-đun nhỏ hơn, dễ xây dựng, kiểm thử và khắc phục sự cố hơn.