Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT đã tạo nên một cơn địa chấn trong làng công nghệ, nhưng những người anh em “nhỏ con” hơn, các mô hình ngôn ngữ nhỏ – Small Language Model (SLM), đang âm thầm trỗi dậy. Liệu SLM có phải là lời giải cho bài toán chi phí, bảo mật và hiệu năng chuyên biệt mà LLM còn bỏ ngỏ?
Cơn sốt GenAI và sự thống trị của các “Gã khổng lồ” LLM
Không thể phủ nhận, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã thay đổi cuộc chơi. Với khả năng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và sức mạnh tính toán cực lớn, LLM có thể tạo ra văn bản, hình ảnh, âm nhạc, viết code và thực hiện vô số tác vụ phức tạp với độ tự nhiên đáng kinh ngạc.
Sự trỗi dậy của AI tạo sinh (GenAI) nhanh hơn bất kỳ công nghệ nào trong lịch sử. ChatGPT, “ngôi sao” sáng nhất, chỉ mất 2 tháng để đạt 100 triệu người dùng – một cột mốc mà điện thoại di động phải mất đến 16 năm mới đạt được.
Tuy nhiên, “gã khổng lồ” nào cũng có điểm yếu. LLM đòi hỏi tài nguyên khổng lồ, dù là triển khai tại chỗ (on-premise) hay trên đám mây (cloud). Chi phí vận hành theo mô hình “trả phí theo lượng sử dụng” (pay-as-you-go) có thể tăng vọt, cùng với những lo ngại về bảo mật và quyền riêng tư khi phải chuyển dữ liệu nhạy cảm lên hạ tầng của bên thứ ba.
SLM xuất hiện: Khi “Nhỏ” lại là một lợi thế
Đây chính là lúc các mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLM – Small Language Models) bước vào sân khấu. Thường được định nghĩa là các mô hình có từ 10-15 tỷ tham số trở xuống, SLM đang thu hút sự chú ý mạnh mẽ từ cả doanh nghiệp lẫn khu vực công.
Vậy SLM có gì hấp dẫn?
- Chi phí hiệu quả: Triển khai SLM rõ ràng ít tốn kém hơn nhiều so với LLM.
- Bảo mật và Quyền riêng tư: SLM có thể được huấn luyện trên dữ liệu nội bộ, nhạy cảm mà không cần gửi đi bất cứ đâu. Điều này cực kỳ quan trọng với các ngành như y tế, tài chính, pháp lý.
- Hiệu năng chuyên biệt: “LLM biết mọi thứ nhưng không phải chuyên gia ở lĩnh vực nào cả”. Ngược lại, SLM được đào tạo cho một lĩnh vực cụ thể sẽ cho kết quả chính xác hơn, ít bị “ảo giác” (hallucinations) hơn.
- Tránh phụ thuộc vào Cloud: Khả năng chạy trên hạ tầng cục bộ giúp doanh nghiệp kiểm soát hoàn toàn chi phí và dữ liệu.
“Nếu bạn cần một mô hình hiểu sâu về luật pháp ở Bắc Mỹ, ChatGPT có thể nhầm lẫn giữa luật của Mỹ, Canada và Mexico. Nhưng một SLM được huấn luyện chuyên biệt sẽ chỉ trả lời dựa trên bộ dữ liệu đó, vì nó không biết gì khác.” – Jith M, CTO tại Hexaware.
Microsoft đã chứng minh sức mạnh này với mô hình Phi-1 (chỉ 1.3 tỷ tham số) có khả năng viết code Python với độ chính xác vượt trội. Dòng Phi-3 mới nhất của họ thậm chí còn được cho là vượt mặt các LLM lớn gấp đôi.
Dominik Tomicevik, đồng sáng lập Memgraph, tóm gọn ý tưởng này bằng nguyên tắc Pareto: “Bạn đạt được 80% kết quả chỉ với 20% công sức. Hầu hết các ứng dụng trong doanh nghiệp đều bị giới hạn trong một lĩnh vực cụ thể. Mô hình không cần phải biết tất cả các tác phẩm của Shakespeare.”
Tương lai nằm ở “Biên”: SLM và Edge Computing
Sự phát triển của SLM song hành với một xu hướng công nghệ lớn khác: AI tại biên (AI at the Edge).
Ý tưởng là thay vì gửi dữ liệu lên cloud để xử lý, chúng ta sẽ chạy mô hình AI ngay trên thiết bị cuối – từ smartphone, laptop, TV thông minh cho đến các thiết bị IoT trong nhà máy.
“SLM cho phép bạn chạy AI ngay trên một chiếc máy tính trong bệnh viện, không cần kết nối ra ngoài.” – Birgi Tamersoy, đội ngũ chiến lược AI tại Gartner.
Tại sao điều này lại quan trọng?
- Độ trễ gần như bằng không: Xử lý tại chỗ giúp ra quyết định tức thời, cực kỳ quan trọng cho các ứng dụng thời gian thực.
- Bảo mật dữ liệu tuyệt đối: Dữ liệu không bao giờ rời khỏi thiết bị.
- Hoạt động không cần Internet: Các thiết bị vẫn thông minh ngay cả khi mất kết nối mạng.
Phần cứng cũng đang bắt kịp xu hướng này. Các nhà sản xuất chip đang tích hợp Bộ xử lý Thần kinh (NPU – Neural Processing Units) vào các thiết bị cá nhân để tăng tốc các tác vụ AI.
“Hai năm trước, tôi không thể tin rằng mình có thể chạy một mô hình 70 tỷ tham số trên một thiết bị chỉ bằng lòng bàn tay… Các thiết bị cá nhân sẽ có NPU để tăng tốc AI. Chip sẽ cho phép chúng ta chạy các mô hình cục bộ cực nhanh.” – Jith M, Hexaware.
Những ứng dụng thực tiễn đã xuất hiện
Đây không còn là lý thuyết suông. SLM đã và đang được triển khai:
- Khoa học đời sống: Công ty SciBite sử dụng SLM trong suốt quá trình khám phá thuốc, từ dự đoán đặc tính phân tử đến phân tích các yêu cầu pháp lý.
- Ngành năng lượng hạt nhân: PA Consulting đã xây dựng một SLM cho nhà máy xử lý hạt nhân Sellafield để giúp họ cập nhật các quy định liên tục thay đổi, giảm gánh nặng hành chính từ vài tuần xuống còn vài phút.
Lời kết: Một sân chơi đa dạng, không phải là cuộc chiến một mất một còn
SLM không phải là kẻ sẽ “giết chết” LLM. Thay vào đó, chúng ta đang bước vào một thế giới AI đa dạng hơn, nơi mỗi công cụ được sử dụng đúng với thế mạnh của nó.
- LLM sẽ tiếp tục là những “trợ lý cá nhân” toàn năng, xử lý các tác vụ phức tạp, đòi hỏi suy luận đa lĩnh vực.
- SLM sẽ trở thành những “chuyên gia” thầm lặng, hoạt động hiệu quả, bảo mật và tiết kiệm chi phí cho các bài toán chuyên biệt, đặc biệt là trên các thiết bị tại biên.
Cuộc chơi vẫn còn ở giai đoạn đầu, nhưng rõ ràng là “nhỏ mà có võ”. Tương lai của AI sẽ không chỉ nằm trên những siêu máy tính ở các trung tâm dữ liệu xa xôi, mà còn nằm ngay trong túi quần và trên bàn làm việc của mỗi chúng ta.
Bài viết liên quan
- NVIDIA tại Computex 2025: “Gã khổng lồ xanh” đặt cược tất cả vào AI, GeForce liệu có bị ra rìa?
- Tư vấn lựa chọn máy chủ GPU cho đào tạo AI trong ngành bán lẻ
- Một số ý tưởng ứng dụng AI theo mô hình từ lõi đến biên (Core-to-Edge)
- Khoa học đời sống: Khi đột phá nằm trong biển dữ liệu và chìa khóa mang tên hạ tầng AI
- Tổng quan về hệ thống giám sát an ninh bằng AI