Trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt trong ngành công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), Meta đã khẳng định vị thế của mình với việc công bố mô hình AI mới có tính năng tự đánh giá học hỏi (Self-Taught Evaluation - STE). Mô hình này hứa hẹn giảm thiểu đáng kể sự can thiệp của con người trong quá trình huấn luyện AI, giúp tiết kiệm chi phí và tăng tính hiệu quả.
STE là bước tiến đột phá trong quá trình tăng cường hiệu suất huấn luyện AI. Các mô hình AI hiện nay phải dựa vào học tăng cường thông qua phản hồi của con người (RLHF), quy trình này thường tốn kém, cần nhiều nhân lực và dữ liệu chính xác từ các chuyên gia. STE khác biệt ở chỗ, nó có khả năng tự đánh giá và sửa đổi các phân tích của mình, giúp thu hẹp sự can thiệp con người.
Nguyên tắc hoạt động của STE dựa trên khái niệm “chuỗi suy nghĩ”, tương tự như mô hình o1 của OpenAI, nhằm chia nhỏ vấn đề phức tạp thành những bước logic nhỏ hơn. Việc này giúp nâng cao độ chính xác phản hồi trong các lĩnh vực khó nhằn như khoa học, lập trình và toán học.
Jason Weston, một trong nhóm nghiên cứu của Meta, chia sẻ: “Chúng tôi hy vọng khi AI tiệm cận đến mức độ siêu nhân, nó có thể tự kiểm tra công việc của chính nó”. Việc này đặt nền móng cho những tiến bộ nhạy vọt trong AI tương lai, giúp nó học tập và tự đổi chiến mà không phụ thuộc hoàn toàn vào con người.
Mặc dù Google và Anthropic đã xuất bản những nghiên cứu về học tăng cường từ phản hồi AI (RLAIF), Meta vẫn là doanh nghiệp duy nhất phát hành công khai các mô hình này cho công chúng.
Việc phát triển STE có thể giúp Meta duy trì lợi thế cạnh tranh trong cuộc đua AI. Ngoài ra, STE còn có tiềm năng thay đổi quy trình huấn luyện, giúp giảm sự phụ thuộc vào phản hồi của con người. Các công ty đối thủ như Google, với mô hình AI tiên tiến như Bard, và Anthropic, với mô hình Claude, đều tập trung vào việc cải thiện khả năng học hỏi tự động của AI. Tuy nhiên, Meta nổi bật với việc giới thiệu công khai mô hình có khả năng tự đánh giá và sửa đổi.
Không dừng lại ở STE, Meta còn cập nhật các mô hình khác để tăng cường khả năng nghiên cứu và phát triển. Ví dụ, mô hình nhận dạng hình ảnh Segment Anything đã được cải thiện để tạo lập dữ liệu nhanh hơn, giúp đẩy mạnh các nghiên cứu trong lĩnh vực vật liệu vô cơ.
Bên cạnh đó, Meta cũng tiến xa hơn trong lĩnh vực giải trí và truyền thông. Tuần trước, Meta đã hợp tác với Blumhouse Production – nổi tiếng với các bộ phim kinh dị như “The Purge” và “Get Out” – để thử nghiệm mô hình AI tạo video Movie Gen. Công nghệ này cho phép tạo ra các đoạn video và âm thanh chân thực, cạnh tranh với các dịch vụ từ các startup hàng đầu như OpenAI và ElevenLabs.
Movie Gen hoạt động theo nguyên lý chia nhỏ các vấn đề phức tạp thành các bước logic nhỏ hơn, giúp AI hiểu và tái tạo video một cách chính xác và thực tế. Điều này mở ra tiềm năng lớn cho ngành công nghiệp phim ảnh và nội dung số.
Nhờ vào việc tự động hóa quá trình đánh giá và học hỏi, STE giúp AI trở nên hiệu quả hơn trong việc xử lý các nhiệm vụ phức tạp mà không cần quá nhiều sự can thiệp của con người. Điều này không chỉ giảm chi phí mà còn rút ngắn thời gian phát triển. Tính năng này đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực như y tế, tài chính và giáo dục, nơi độ chính xác và sự tự động hóa là cần thiết.
Việc ứng dụng STE và các công nghệ AI khác của Meta có thể mở ra một kỷ nguyên mới về khả năng tự chủ và linh hoạt của AI, từ đó tạo ra sự khác biệt trong cách tiếp cận các vấn đề khó khăn.
Meta đã chứng tỏ mình là người tiên phong trong việc phát triển các mô hình AI tự động và thông minh hơn. Tính năng tự đánh giá học hỏi của STE không chỉ giúp giảm thiểu sự phụ thuộc vào con người mà còn tạo ra bước tiến lớn trong hiệu suất và độ chính xác của AI. Với những ứng dụng tiềm năng rộng lớn, Meta đang định hình tương lai của công nghệ AI, mang đến những giải pháp sáng tạo và hiệu quả cho nhiều ngành công nghiệp.
P.A.T (NASATI), theo https://technologymagazine.com/, 10/2024
