Trong kỷ nguyên công nghệ số bùng nổ, các mô hình Trí tuệ Nhân tạo (AI) đã trở thành một phần không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực. Ban đầu, các mô hình AI tiêu chuẩn chủ yếu hoạt động dựa trên việc khớp mẫu, cung cấp câu trả lời nhanh chóng nhưng đôi khi còn hạn chế. Tuy nhiên, sự xuất hiện của các mô hình AI suy luận đã thay đổi cuộc chơi, cho phép AI “tư duy” từng bước để giải quyết các vấn đề phức tạp. Dù đều mang lại câu trả lời, nhưng có những khác biệt quan trọng giữa AI suy luận và các mô hình không suy luận mà độc giả Việt cần nắm rõ để ứng dụng hiệu quả.
Cách Tiếp Cận Giải Quyết Vấn Đề Của AI Suy Luận
Khi bạn đưa ra một câu lệnh, các mô hình AI suy luận, chẳng hạn như DeepSeek-R1 (một mô hình AI phát triển bởi Trung Quốc), không chỉ đưa ra câu trả lời ngay lập tức. Thay vào đó, chúng tạo ra nhiều “chuỗi suy nghĩ” khác nhau. Các mô hình suy luận phân tích nhiều con đường logic trước khi đưa ra kết luận hợp lý nhất. Đây là lý do nhiều người bắt đầu sử dụng DeepSeek bất chấp những lo ngại về quyền riêng tư. Ngoài DeepSeek, các mô hình AI suy luận khác như ChatGPT-o1, Claude 3.7 Sonnet, xAI Grok 3 và Alibaba’s QwQ cũng đang được phát triển và ứng dụng.
Robot đang giải toán phức tạp trên bảng xanh, minh họa khả năng suy luận của AI
Điều này giống như việc quan sát ai đó giải một bài toán nháp. Trong khi AI truyền thống phản hồi ngay lập tức với bất kỳ mẫu nào nó nhận diện được, thì AI suy luận cố tình đánh giá nhiều phương pháp tiếp cận. Vì vậy, bạn thường phải đợi vài giây để nhận được câu trả lời mà một mô hình tiêu chuẩn có thể tạo ra trong chưa đầy một giây.
Để minh họa, tôi đã đưa cho cả hai loại mô hình AI một câu hỏi:
“Nếu năm người ngồi quanh một bàn tròn, và mỗi người phải ngồi cạnh ít nhất một người mà họ quen biết, vậy số lượng mối quan hệ quen biết tối thiểu cần có là bao nhiêu?”
Mô hình không suy luận ngay lập tức đưa ra câu trả lời “5 mối quan hệ” kèm theo giải thích ngắn gọn. Trong khi đó, DeepSeek đã “suy nghĩ” trong 298 giây, hiển thị rõ ràng quá trình xem xét các cách sắp xếp chỗ ngồi khác nhau và các trường hợp ngoại lệ liên quan, trước khi kết luận là “3 mối quan hệ”. Mẫu hình này nhất quán trên các mô hình như GPT-4o, Claude 3.7 và các công cụ suy luận thử nghiệm khác. Thời gian chờ đợi không hề lãng phí – những mô hình này thực sự tư duy về vấn đề từ nhiều góc độ khác nhau.
So Sánh Hiệu Suất Trong Các Tác Vụ Cụ Thể
Sự khác biệt về hiệu suất giữa các mô hình suy luận và không suy luận trong một số tác vụ là rất rõ rệt.
Ưu Thế Vượt Trội Trong Toán Học và Gỡ Lỗi Code
Khi giải quyết các bài toán phức tạp, mô hình suy luận luôn vượt trội hơn các đối thủ nhanh hơn. Bạn có thể yêu cầu cả hai loại giải một bài toán đại số nhiều bước, và đôi khi, chỉ có mô hình suy luận mới có thể phát hiện ra một lỗi dấu tinh vi có thể làm thay đổi hoàn toàn kết quả. Lợi thế này cũng mở rộng sang việc gỡ lỗi code. Đôi khi, mô hình tiêu chuẩn đề xuất một bản sửa lỗi trông có vẻ đúng (và đúng cú pháp), nhưng lại gây ra một lỗi mới ở trường hợp biên. Mô hình suy luận sẽ tỉ mỉ theo dõi đường dẫn thực thi và tìm ra cả vấn đề ban đầu lẫn các vấn đề logic tiềm ẩn mới mà giải pháp của nó có thể tạo ra.
Hạn Chế Trong Phân Tích Dữ Liệu Đơn Giản và Sáng Tạo
Tuy nhiên, tôi nhận thấy các mô hình suy luận không phải lúc nào cũng đáng để chờ đợi cho các tác vụ phân tích dữ liệu. Khi tôi yêu cầu cả hai mô hình diễn giải một tập dữ liệu đơn giản về xu hướng nhiệt độ, mô hình không suy luận đã cung cấp những thông tin chi tiết nhanh chóng và hoàn toàn đầy đủ cho nhu cầu của tôi. Phân tích bổ sung của mô hình suy luận không hề biện minh cho chín giây chờ đợi thêm. Chín giây không phải là dài, nhưng sự chờ đợi này áp dụng cho các tác vụ khác không nhất thiết đòi hỏi quá trình xử lý bổ sung.
Tương tự, các câu hỏi khoa học phụ thuộc vào độ phức tạp. Các truy vấn khoa học cơ bản nhận được phản hồi chính xác như nhau từ cả hai loại. Nhưng đôi khi, mô hình tiêu chuẩn tự tin khẳng định những điều mà các chuyên gia vật lý có thể tranh cãi, trong khi mô hình suy luận cẩn thận đưa ra các điều kiện và thừa nhận các cuộc tranh luận lý thuyết.
Các mô hình không suy luận vẫn chiếm ưu thế trong các lĩnh vực mà sự sáng tạo và hội thoại quan trọng hơn độ chính xác. Khi bạn yêu cầu một bài thơ hoặc dàn ý câu chuyện nhanh chóng, hoặc sử dụng AI để viết email, bạn sẽ muốn có một phản hồi ngay lập tức thay vì chờ đợi mô hình suy luận suy nghĩ quá kỹ về các lựa chọn sáng tạo mà không có câu trả lời “đúng” khách quan. Phản hồi tức thì mang lại cảm giác tự nhiên hơn cho việc truy xuất thông tin đơn giản và các cuộc trò chuyện thông thường. Thời gian tư duy kéo dài của mô hình suy luận tạo ra những khoảng dừng khó xử, khiến tương tác kém tự nhiên hơn – điều trớ trêu khi những mô hình này được cho là tiên tiến hơn.
Yêu Cầu Về Sức Mạnh Xử Lý và Chi Phí
Nhu cầu tính toán của các mô hình AI suy luận giải thích sự khác biệt về hiệu suất. Các mô hình này không chỉ đòi hỏi nhiều hơn một chút – chúng có thể yêu cầu tài nguyên tính toán gấp 2-5 lần so với các mô hình không suy luận, điều này trực tiếp dẫn đến chi phí cao hơn.
Điều này không có gì ngạc nhiên khi xem xét cách các mô hình suy luận được đào tạo. Trong khi các mô hình truyền thống chủ yếu học nhận dạng mẫu từ các tập dữ liệu văn bản khổng lồ, thì các mô hình suy luận trải qua các giai đoạn đào tạo bổ sung tập trung vào việc giải quyết vấn đề một cách có chủ ý. Chúng được dạy để tạo ra nhiều đường dẫn giải pháp và đánh giá chúng, đòi hỏi tài nguyên tính toán nhiều hơn đáng kể. Đây là lý do tại sao khả năng suy luận thường được tìm thấy trong các dịch vụ AI cao cấp thay vì các gói miễn phí. Trong thử nghiệm của tôi, chạy các truy vấn suy luận phức tạp thông qua mô hình suy luận của Claude 3.7 Sonnet tốn kém hơn đáng kể so với mô hình không suy luận của Claude.
Tác động môi trường cũng không nên bị bỏ qua. Những mô hình tiêu thụ năng lượng lớn này có lượng khí thải carbon lớn hơn, điều này rất quan trọng ở quy mô lớn. Chúng ta nên bắt đầu lựa chọn kỹ hơn khi sử dụng khả năng suy luận, chỉ dành chúng cho các tác vụ mà độ chính xác thực sự quan trọng thay vì các truy vấn hàng ngày mà các mô hình tiêu chuẩn có thể xử lý đầy đủ.
Lựa Chọn Mô Hình AI Phù Hợp: Tốc Độ Hay Độ Tin Cậy?
Việc lựa chọn giữa mô hình AI suy luận và không suy luận phụ thuộc vào việc cân nhắc giữa tốc độ và độ tin cậy. Đối với các công việc như phân tích tài chính hoặc nghiên cứu, tôi luôn chọn mô hình suy luận bất chấp thời gian chờ đợi. Rủi ro quá cao để chấp nhận những phỏng đoán dựa trên khớp mẫu.
Đối với việc động não sáng tạo hoặc tra cứu thông tin nhanh, các mô hình tiêu chuẩn vẫn là lựa chọn ưu tiên của tôi. Phản hồi tức thì giúp quy trình làm việc trôi chảy, và những sai sót nhỏ thường không gây hậu quả nghiêm trọng. Điều này tương tự như việc chúng ta sử dụng máy tính bỏ túi cho các phép toán nhanh nhưng lại sử dụng công thức bảng tính cho việc lập ngân sách quan trọng.
Tương lai có thể thuộc về các hệ thống lai có thể chuyển đổi thông minh giữa các cách tiếp cận dựa trên độ phức tạp của tác vụ. Việc hiểu rõ những câu lệnh nào hoạt động tốt nhất với mô hình suy luận sẽ cải thiện kết quả, cho phép bạn quyết định điều gì quan trọng hơn vào thời điểm đó – tốc độ hay phân tích sâu.
