5 thông tin chi tiết quan trọng về tương lai của AI và LLM từ Dario Amodei, Giám đốc điều hành của Anthropic
Trong một podcast gần đây, Dario Amodei, Giám đốc điều hành của Anthropic, đã chia sẻ những hiểu biết sâu sắc có giá trị về thế giới AI. Dưới đây là 5 điều rút ra được từ cuộc trò chuyện kéo dài hai giờ của anh ấy.
Tập trung vào những gì mô hình không thể làm ngày nay
Khi được hỏi về các doanh nghiệp và sản phẩm xung quanh Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), Dario khuyên: “Tốt hơn là nên tập trung vào những gì mô hình ngày nay không thể làm được”. Ông nhấn mạnh rằng nếu LLM chỉ có thể hoàn thành nhiệm vụ một cách chính xác trong 40% thời gian thì vẫn còn cơ hội để cải thiện đáng kể trong tương lai gần. Ông khuyến khích các doanh nghiệp phát triển sản phẩm theo hướng tiến bộ và thậm chí còn đề xuất hợp tác với Anthropic để tăng cơ hội thành công cho họ.
Dario giải thích thêm rằng bằng cách xác định những hạn chế của LLM, các doanh nghiệp có thể khám phá những cơ hội chưa được khai thác để đổi mới và khác biệt hóa. Ông nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hiểu được các sắc thái ngữ cảnh và khả năng suy luận phức tạp mà các mô hình hiện tại còn thiếu, điều này có thể mở đường cho các giải pháp và tiến bộ mới trong công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
| Sản phẩm liên quan: AGI sẽ ra mắt sau 2 đến 3 năm nữa, Giám đốc điều hành của Anthropic Claims |
Những dự đoán thất bại và nhiệm vụ học tập củng cố
Việc Dario thừa nhận dự đoán thất bại của anh ấy về việc LLM phát triển thành tác nhân thông qua Học tăng cường, giống như các trò chơi phổ biến như Dota 2, Cờ vây và Starcraft, đã làm dấy lên sự đánh giá lại bối cảnh công nghệ. Thay vì chứng kiến sự tiến triển như mong đợi, ngành này đã chứng kiến sự thay đổi đáng kể về trọng tâm. Các công ty hiện đang hướng đầu tư của họ vào việc tăng cường khả năng tính toán và khuếch đại số lượng tế bào thần kinh.
Tầm nhìn ban đầu về LLM chuyển đổi liền mạch sang hoàn toàn đại lý tự trị thông qua Học tăng cường đã gặp phải trở ngại. Bất chấp thất bại này, Dario vẫn lạc quan về tương lai. Ông tin rằng mặc dù giai đoạn phát triển này có thể vẫn còn ở phía trước nhưng những bước ngoặt bất ngờ đã định hình lại chuỗi tiến bộ công nghệ.
Với sự nhấn mạnh vào việc tăng sức mạnh tính toán và số lượng tế bào thần kinh, các công ty đang nỗ lực nâng cao khả năng của LLM. Hướng đi mới này biểu thị sự thừa nhận tầm quan trọng của tài nguyên tính toán và độ phức tạp của mạng lưới thần kinh. Bằng cách đầu tư mạnh vào các lĩnh vực này, các nhà nghiên cứu và nhà phát triển hy vọng sẽ mở ra những khả năng mới và vượt qua những thách thức đã cản trở việc hiện thực hóa dự đoán ban đầu của Dario.
Tương lai của LLM mở rộng quy mô
Giải quyết những lo ngại xung quanh khả năng mở rộng của LLM do hạn chế về dữ liệu, Amodei tự tin bày tỏ rằng ông không thấy trước điều này sẽ trở thành trở ngại lớn trong tương lai gần, ngoại trừ có lẽ là 10% tiến độ cuối cùng. Trong một tiết lộ, ông ám chỉ tiềm năng tạo ra dữ liệu tổng hợp như một giải pháp đầy hứa hẹn để vượt qua thách thức này, một chủ đề mà trước đây ông chưa đào sâu vào. Tuy nhiên, Amodei cảnh báo rằng hiệu quả của phương pháp này ở quy mô mong muốn vẫn chưa được chứng minh.
Sự trấn an của Amodei về khả năng mở rộng của LLM mang lại cảm giác lạc quan trong cộng đồng AI. Mặc dù sự khan hiếm dữ liệu là một điểm đáng lo ngại, nhưng niềm tin của ông vào khả năng quản lý vấn đề này đối với phần lớn tiến bộ là điều đáng khích lệ. Bằng cách thừa nhận rằng 10% cuối cùng có thể đặt ra những thách thức lớn hơn, Amodei nhấn mạnh sự cần thiết của các giải pháp đổi mới để vượt qua ranh giới của khả năng LLM.
Việc Amodei đề cập đến phương pháp này ngụ ý rằng các nhà nghiên cứu và nhà phát triển đang tích cực khám phá các phương pháp thay thế để bổ sung cho các bộ dữ liệu hiện có. Tạo dữ liệu tổng hợp liên quan đến việc tạo dữ liệu nhân tạo bắt chước các mẫu và đặc điểm trong thế giới thực. Bằng cách tận dụng kỹ thuật này, có thể tạo ra dữ liệu đào tạo bổ sung để nâng cao hiệu suất và khả năng mở rộng của LLM.
| Sản phẩm liên quan: Anthropic AI Сchat hiện xử lý văn bản gấp 3 lần so với ChatGPT |
Dự đoán tương lai của LLM
Dự báo của Dario Amodei về bối cảnh AI vào năm 2024 mang ý nghĩa quan trọng đối với sự phát triển liên tục của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM). Mặc dù kỳ vọng của ông là về sự tiến bộ đáng kể nhưng không mang tính cách mạng trong LLM từ quan điểm của người tiêu dùng trong năm tới, nhưng các động lực cơ bản vẫn đáng để khám phá thêm.
Trong tầm nhìn của mình về năm 2024, Dario hình dung rằng người tiêu dùng sẽ trải nghiệm những trải nghiệm đáng chú ý cải tiến về khả năng LLM. Những cải tiến này có thể chuyển thành những phản hồi chính xác hơn, hiểu sâu hơn về các truy vấn có sắc thái khác nhau và mức độ giao tiếp trôi chảy cao hơn. Người dùng có thể thấy mình đang tương tác với các hệ thống AI ngày càng có cảm giác trực quan và giống con người hơn trong các tương tác của họ. Tuy nhiên, mấu chốt trong dự đoán của ông nằm ở tiềm năng các doanh nghiệp có thể tận dụng những tiến bộ này.
Trong khi năm 2024 hứa hẹn những bước phát triển mới, dự đoán của Dario về những thay đổi đáng kể hơn vào năm 2025 hoặc 2026 gợi ý về một bước ngoặt tiềm năng trong bối cảnh AI. Khung thời gian này cho thấy sự trưởng thành của công nghệ AI đến mức chúng bắt đầu hoạt động trở lại.definhững chuẩn mực và mong đợi của xã hội.
Những tiến bộ trong khả năng giải thích LLM
Amodei đã đề cập đến chủ đề về khả năng diễn giải LLM và tiết lộ rằng Anthropic đang thực hiện một dự án mới có tiêu đề “Hướng tới tính đơn nghĩa: Phân tách các mô hình ngôn ngữ bằng cách học từ điển“. Ông bày tỏ sự lạc quan về việc đạt được tiến bộ tốt trong việc tìm hiểu từng tế bào thần kinh trong LLM, với kết quả thực tế dự kiến trong 2-3 năm. Sự phát triển này có thể tăng cường đáng kể sự an toàn của AI.
Tìm hiểu thêm:
Từ chối trách nhiệm
Phù hợp với Hướng dẫn của Dự án Tin cậy, xin lưu ý rằng thông tin được cung cấp trên trang này không nhằm mục đích và không được hiểu là tư vấn pháp lý, thuế, đầu tư, tài chính hoặc bất kỳ hình thức tư vấn nào khác. Điều quan trọng là chỉ đầu tư những gì bạn có thể đủ khả năng để mất và tìm kiếm lời khuyên tài chính độc lập nếu bạn có bất kỳ nghi ngờ nào. Để biết thêm thông tin, chúng tôi khuyên bạn nên tham khảo các điều khoản và điều kiện cũng như các trang trợ giúp và hỗ trợ do nhà phát hành hoặc nhà quảng cáo cung cấp. MetaversePost cam kết báo cáo chính xác, không thiên vị nhưng điều kiện thị trường có thể thay đổi mà không cần thông báo trước.
Giới thiệu về Tác giả
Damir là trưởng nhóm, quản lý sản phẩm và biên tập viên tại Metaverse Post, bao gồm các chủ đề như AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse và Web3-các lĩnh vực liên quan. Các bài báo của anh ấy thu hút một lượng lớn độc giả với hơn một triệu người dùng mỗi tháng. Anh ấy có vẻ là một chuyên gia với 10 năm kinh nghiệm về SEO và tiếp thị kỹ thuật số. Damir đã được đề cập trong Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto và các ấn phẩm khác. Anh đi lại giữa Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất, Thổ Nhĩ Kỳ, Nga và CIS với tư cách là một người du mục kỹ thuật số. Damir đã có bằng cử nhân vật lý, bằng cấp mà anh tin rằng đã mang lại cho anh những kỹ năng tư duy phản biện cần thiết để thành công trong bối cảnh luôn thay đổi của Internet.
Xem thêm bài viết
Damir là trưởng nhóm, quản lý sản phẩm và biên tập viên tại Metaverse Post, bao gồm các chủ đề như AI/ML, AGI, LLMs, Metaverse và Web3-các lĩnh vực liên quan. Các bài báo của anh ấy thu hút một lượng lớn độc giả với hơn một triệu người dùng mỗi tháng. Anh ấy có vẻ là một chuyên gia với 10 năm kinh nghiệm về SEO và tiếp thị kỹ thuật số. Damir đã được đề cập trong Mashable, Wired, Cointelegraph, The New Yorker, Inside.com, Entrepreneur, BeInCrypto và các ấn phẩm khác. Anh đi lại giữa Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất, Thổ Nhĩ Kỳ, Nga và CIS với tư cách là một người du mục kỹ thuật số. Damir đã có bằng cử nhân vật lý, bằng cấp mà anh tin rằng đã mang lại cho anh những kỹ năng tư duy phản biện cần thiết để thành công trong bối cảnh luôn thay đổi của Internet.
