The Kings
Writer
Trên mạng cho đến nay vẫn xuất hiện những bài đăng chê trách mô hình ngôn ngữ lớn AI như ChatGPT tính toán sai, rồi từ đó đánh giá thấp trí tuệ nhân tạo hóa ra cũng còn kém lắm. Thực ra, đó là chúng ta chưa hiểu về mô hình ngôn ngữ lớn, nó không phải được sinh ra để tính toán mà là công cụ đắc lực trong giao tiếp, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và cung cấp thông tin.
Vậy vì sao mô hình ngôn ngữ lớn lại không giỏi tính toán?
Trước hết, cần hiểu rõ bản chất của các mô hình ngôn ngữ. Chúng được thiết kế để phân tích, hiểu và sinh ra ngôn ngữ tự nhiên, nhấn mạnh vào việc mô phỏng giao tiếp của con người. Các mô hình này được huấn luyện trên khối lượng dữ liệu văn bản khổng lồ, nhấn mạnh đến việc nhận biết mẫu ngôn ngữ thay vì hiểu biết lý thuyết hay các quy tắc logic chặt chẽ như toán học. Do đó, chúng phù hợp hơn trong việc trả lời câu hỏi, dịch thuật, hoặc viết lại văn bản, nhưng không đủ khả năng để xử lý các phép tính phức tạp.
Tiếp theo, toán không phải thế mạnh của mô hình ngôn ngữ do cấu trúc hoạt động của chúng. Mô hình ngôn ngữ không có máy tính nội bộ như các công cụ tính toán chuyên dụng. Khi trả lời một phép tính, chúng không thực sự "tính" mà dựa trên các mẫu trong dữ liệu huấn luyện. Chính vì vậy, nếu dữ liệu không bao gồm mẫu tương tự, kết quả đưa ra có thể sai lệch. Điều này khiến chúng không đạt được độ chính xác cao trong tính toán.
Ngoài ra, các phép tính phức tạp, đặc biệt là tính toán liên quan đến số mố lớn, logic này sinh, hoặc thứ tự khoa học, có thể yêu cầu hệ thống chuyên biệt như MATLAB hoặc Python. Các công cụ này được thiết kế để giải quyết bài toán với độ chính xác tuyệt đối, trong khi mô hình ngôn ngữ không thể cạnh tranh trong lĩnh vực này.
Dù vậy, không thể phủ nhận rằng mô hình ngôn ngữ có thể phục vụ một phần tính toán đơn giản khi kết hợp với các công cụ bên ngoài. Chẳng hạn, việc sử dụng Python trong môi trường AI để giải quyết các phép tính phức tạp là một cách tiếp cận hiệu quả. Tuy nhiên, vai trò chính của mô hình ngôn ngữ vẫn nên tập trung vào giao tiếp và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, trong khi các nhiệm vụ tính toán nên được giao cho các công cụ chuyên dụng.
Tóm lại, việc sử dụng mô hình ngôn ngữ cho tính toán là không tối ưu vì những giới hạn trong thiết kế và cách thức hoạt động. Sự phân bổ hợp lý giữa mỗi công cụ để khai thác thế mạnh của từng lĩnh vực sẽ mang lại hiệu quả cao nhất, giúp tính toán và giao tiếp cùng phát triển song song và hiệu quả.
Vậy vì sao mô hình ngôn ngữ lớn lại không giỏi tính toán?
Trước hết, cần hiểu rõ bản chất của các mô hình ngôn ngữ. Chúng được thiết kế để phân tích, hiểu và sinh ra ngôn ngữ tự nhiên, nhấn mạnh vào việc mô phỏng giao tiếp của con người. Các mô hình này được huấn luyện trên khối lượng dữ liệu văn bản khổng lồ, nhấn mạnh đến việc nhận biết mẫu ngôn ngữ thay vì hiểu biết lý thuyết hay các quy tắc logic chặt chẽ như toán học. Do đó, chúng phù hợp hơn trong việc trả lời câu hỏi, dịch thuật, hoặc viết lại văn bản, nhưng không đủ khả năng để xử lý các phép tính phức tạp.
Tiếp theo, toán không phải thế mạnh của mô hình ngôn ngữ do cấu trúc hoạt động của chúng. Mô hình ngôn ngữ không có máy tính nội bộ như các công cụ tính toán chuyên dụng. Khi trả lời một phép tính, chúng không thực sự "tính" mà dựa trên các mẫu trong dữ liệu huấn luyện. Chính vì vậy, nếu dữ liệu không bao gồm mẫu tương tự, kết quả đưa ra có thể sai lệch. Điều này khiến chúng không đạt được độ chính xác cao trong tính toán.
Ngoài ra, các phép tính phức tạp, đặc biệt là tính toán liên quan đến số mố lớn, logic này sinh, hoặc thứ tự khoa học, có thể yêu cầu hệ thống chuyên biệt như MATLAB hoặc Python. Các công cụ này được thiết kế để giải quyết bài toán với độ chính xác tuyệt đối, trong khi mô hình ngôn ngữ không thể cạnh tranh trong lĩnh vực này.
Dù vậy, không thể phủ nhận rằng mô hình ngôn ngữ có thể phục vụ một phần tính toán đơn giản khi kết hợp với các công cụ bên ngoài. Chẳng hạn, việc sử dụng Python trong môi trường AI để giải quyết các phép tính phức tạp là một cách tiếp cận hiệu quả. Tuy nhiên, vai trò chính của mô hình ngôn ngữ vẫn nên tập trung vào giao tiếp và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, trong khi các nhiệm vụ tính toán nên được giao cho các công cụ chuyên dụng.
Tóm lại, việc sử dụng mô hình ngôn ngữ cho tính toán là không tối ưu vì những giới hạn trong thiết kế và cách thức hoạt động. Sự phân bổ hợp lý giữa mỗi công cụ để khai thác thế mạnh của từng lĩnh vực sẽ mang lại hiệu quả cao nhất, giúp tính toán và giao tiếp cùng phát triển song song và hiệu quả.
