Các nhà cung cấp mô hình mã nguồn đóng đang bị ép từ hai phía cùng lúc.

Miếng cắt AI on AIR này đến từ một cuộc phỏng vấn của Redpoint AI. Đồng sáng lập River AI, cựu đồng sáng lập xAI Igor Babuschkin giải thích vì sao “mô hình càng lớn” không còn đồng nghĩa với việc có “hào lũy” vững chắc hơn nữa:

▷ Việc huấn luyện mô hình đang gặp phải lợi suất giảm dần. Mỗi lần nâng cấp khả năng đều cần nhiều GPU hơn, nhiều dữ liệu chất lượng cao hơn và mức đầu tư cao hơn.
▷ Các mô hình tiên tiến có thể mạnh đến mức nhà cung cấp không muốn công bố, thậm chí không được phép công bố.
▷ Các mô hình mã nguồn mở vẫn tiếp tục đuổi kịp, khiến các nhà cung cấp mã nguồn đóng ngày càng khó giữ được lợi thế dẫn đầu.

Kết luận của ông là: lối thoát không thể chỉ dựa vào việc tăng quy mô. OpenAI, Anthropic và các phòng thí nghiệm tiên phong khác phải đưa ra những hướng đi mới mang tính nền tảng để mô hình trở nên hữu ích hơn, bước vào các lĩnh vực mới và tạo ra tác động thực sự.

Có thể tốc độ cải thiện năng lực đang chậm lại, nhưng áp lực đổi mới thì không hề giảm.🪁