Tiếp nối phần I, phần II đưa bạn đến với “chân dung” bốn mô hình ngôn ngữ đang định hình thế giới số: từ ChatGPT,  Gemini đến Copilot và DeepSeek.

Phần II: Về 4-AI: ChatGPT, Gemini, Colpilot, Deepseek

Đâu là những điểm khác biệt căn bản giữa các mô hình AI: ChatGPT, Gemini, Colpilot, Deepseek? 

Triết lý ẩn đằng sau các mô hình AI này là gì?

 

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT, Gemini, Copilot, DeepSeek khác nhau về kiến trúc, dữ liệu huấn luyện, khả năng cụ thể, và ở một mức độ nào đó, về triết lý định hướng sự phát triển của chúng. Dưới đây là một số điểm khác biệt cơ bản và một cách diễn giải về "triết lý" ngầm.

 

• ChatGPT (OpenAI)

Kiến trúc: Chủ yếu dựa trên kiến trúc Transformer, với các phát triển sau này.

Dữ liệu huấn luyện: Lượng lớn văn bản và mã từ web, sách và các nguồn khác.

Khả năng: Hội thoại trôi chảy và tổng quát, tạo văn bản sáng tạo, dịch thuật, tóm tắt, trả lời câu hỏi. Nhấn mạnh vào tương tác hội thoại.

Điểm mạnh: Khả năng tạo văn bản mạch lạc và phù hợp với ngữ cảnh với nhiều phong cách và định dạng khác nhau. Giao diện người dùng trực quan.

Hạn chế: Xu hướng "ảo" (tạo ra thông tin sai lệch), đôi khi hiểu ngữ cảnh hạn chế, có thể có sai lệch trong dữ liệu huấn luyện.

 

Triết lý ngầm: Dân chủ hóa quyền truy cập AI cho nhiều người dùng và nhiều ứng dụng khác nhau. Tập trung vào việc tạo ra một AI hội thoại đa năng và dễ sử dụng. Một cách tiếp cận "tổng quát" hơn với sự nhấn mạnh sự tương tác giữa người và máy.

 

• Gemini (Google)

Kiến trúc: Mô hình đa phương thức gốc, được thiết kế để tích hợp văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và mã ngay từ đầu.

Dữ liệu huấn luyện: Tập dữ liệu đa phương thức khổng lồ từ Google và web.

Khả năng: Suy luận đa phương thức, hiểu ngữ cảnh nâng cao, tạo nội dung đa phương thức (đang phát triển), tích hợp với hệ sinh thái Google.

Điểm mạnh: Khả năng hiểu và suy luận đồng thời trên nhiều phương thức thông tin khác nhau. Tiềm năng cho các ứng dụng phức tạp và tích hợp hơn.

Hạn chế: Một số khả năng đa phương thức vẫn đang trong giai đoạn phát triển. Có thể tích hợp chặt chẽ hơn với các dịch vụ của Google.

 

Triết lý ngầm: Tạo ra một AI "nhân văn" hơn và tích hợp với thế giới thực, có khả năng hiểu và tương tác với nhiều dạng thông tin như con người. Tận dụng kiến thức và cơ sở hạ tầng rộng lớn của Google.

 

• Copilot (Microsoft)

Kiến trúc: Dựa trên công nghệ GPT của OpenAI, nhưng được tích hợp sâu sắc với các sản phẩm của Microsoft (Windows, Office, Visual Studio, GitHub).

Dữ liệu huấn luyện: Tương tự như ChatGPT, nhưng nhấn mạnh nhiều hơn vào mã và dữ liệu cụ thể của các ứng dụng Microsoft.

Khả năng: Hỗ trợ lập trình, tạo mã, tự động hoàn thành, hỗ trợ viết tài liệu, tự động hóa tác vụ trong Office, tích hợp với hệ điều hành.

Điểm mạnh: Tích hợp sâu sắc với các công cụ năng suất và phát triển phần mềm. Được tối ưu hóa cho các quy trình làm việc cụ thể.

Hạn chế: Sức mạnh chính nằm trong hệ sinh thái Microsoft; tính linh hoạt bên ngoài có thể kém hơn.

 

Triết lý ngầm: Nâng cao năng suất cá nhân và nhóm bằng cách tích hợp AI trực tiếp vào các công cụ làm việc hàng ngày. Một cách tiếp cận "thực dụng" hơn và hướng đến ứng dụng trong các bối cảnh cụ thể.

 

• DeepSeek (DeepSeek AI)

Kiến trúc: Kiến trúc Transformer được tối ưu hóa cho hiệu quả và hiệu suất, đặc biệt tập trung vào mã.

Dữ liệu huấn luyện: Lượng lớn mã chất lượng cao, với sự chú trọng ngày càng tăng vào dữ liệu đa ngôn ngữ và văn bản.

Khả năng: Tạo mã hiệu suất cao, hiểu mã, dịch thuật, trả lời các câu hỏi kỹ thuật, với sự chú ý ngày càng tăng đến khả năng ngôn ngữ nói chung.

Điểm mạnh: Hiệu suất tuyệt vời trong việc tạo và hiểu mã. Hiệu quả tính toán. Chú trọng ngày càng tăng vào khả năng ngôn ngữ nói chung.

Hạn chế: Có thể kém "tổng quát" hơn ChatGPT hoặc Gemini trong một số lĩnh vực không liên quan đến mã, mặc dù họ đang mở rộng khả năng ngôn ngữ của mình.

 

Triết lý ngầm: Cung cấp các công cụ AI mạnh mẽ và hiệu quả, đặc biệt chú trọng đến việc hỗ trợ các nhà phát triển và giải quyết các vấn đề kỹ thuật phức tạp. Một cách tiếp cận "chuyên biệt" hơn với sự nhấn mạnh mạnh mẽ vào kỹ thuật và hiệu suất.

 

Như thế: 

ChatGPT: Tính linh hoạt hội thoại tổng quát.

Gemini: Trí thông minh đa phương thức và tích hợp với thế giới thực.

Copilot: Nâng cao năng suất trong hệ sinh thái Microsoft.

DeepSeek: Xuất sắc trong tạo và hiểu mã, tính hiệu quả.

 

Điều quan trọng cần lưu ý là các mô hình này đang phát triển liên tục và khả năng của chúng ngày càng chồng lấp lên nhau. "Triết lý" được gán cho, là một cách diễn giải về các ưu tiên phát triển và các ứng dụng chính của chúng. Ngoài 4-AI “chính” trên đây, còn có vô số các AI khác với các nhiệm vụ khác nhau. 

TẠM KẾT

Tại sao tôi đặt câu hỏi cho AI bằng tiếng Ý? Đơn giản là vì ba lý do:

 

1. Tiếng Ý là ngôn ngữ có tính formal logic rất cao, nên rất thuận lợi cho máy tính (ví dụ một chút: động từ tiếng Ý phải chia theo thời gian, chia theo ngôi của đại từ; đại từ có hình thức cố định và ổn định theo cấu trúc. Còn tiếng Việt, hình thái của từ ngữ sẽ thay đổi theo từng mối tương quan và luôn bao hàm ẩn ý. Do đó, chơi chữ trong tiếng Ý sẽ là tách và ghép các thành phần trong chữ, còn chơi chữ trong tiếng Việt là nói lái kiểu Trạng Quỳnh).

 

2. Tiếng Ý là một trong các ngôn ngữ quốc tế, đặc biệt trong họ ngôn ngữ Latinh: Ý, Tây Ban Nha, Pháp… và có liên hệ thân thiết với các ngôn ngữ khác của châu Âu: Anh, Đức, Nga, Hy Lạp… nên việc bị chạy nghĩa khi chuyển dịch (trong máy) là không nhiều.

 

3. Dữ liệu (Data) trong tiếng Ý là nhiều và có chất lượng, đặc biệt trong lĩnh vực triết sử và lịch sử nói chung. Tại điểm này, nhiều người thường quá tập trung vào AI mà quên mất Data (dữ liệu). AI là thuật toán, tức lối nghĩ, cách suy luận, tức sự thông minh, tức là có khả năng học nhanh, học giỏi, học sâu… Nhưng Data, chính là nội dung để học (sách vở, giáo sư, bạn bè, trải nghiệm, cuộc sống, cầu nguyện, thiên nhiên…) và nội dung học được (điều đã thủ đắc được cho mình, trong quá trình học tập và rèn luyện, nằm trong bộ nhớ, ký ức, kinh nghiệm…). Nếu không có Data, thì AI trống rỗng, tương tự người thông minh mà không học gì. 

 

Note: Như thường thấy trên các mô hình AI được sử dụng rộng rãi, tôi cũng “bắt chước” mà nói: các thông tin trong bài biên soạn này có thể sai lệch, nên người đọc cần tự kiểm chứng và xác định nguồn tin cho chính xác và công tâm. 

 

Tứ Quyết, S.J.