Mô hình AI tạo sinh là gì?
Mô hình AI tạo sinh là gì?
Các mô hình AI tạo sinh có cả điểm mạnh và hạn chế. Tùy thuộc vào mức độ phức tạp, hiệu suất, quyền riêng tư và yêu cầu về chi phí của bạn, một số mô hình có thể là lựa chọn lý tưởng hơn các mô hình khác. Hướng dẫn này khám phá các yếu tố cần xem xét và các phương pháp hay nhất để lựa chọn mô hình AI tạo sinh.
Các mô hình trí tuệ nhân tạo tạo sinh có thể tạo nội dung văn bản, hình ảnh, âm thanh và video gốc và có ý nghĩa dựa trên đầu vào ngôn ngữ tự nhiên từ người dùng. Các tổ chức đang sử dụng chúng cho mọi thứ, từ hỗ trợ chatbot đến tạo các mẫu thiết kế và giải quyết các vấn đề phức tạp trong sinh học. Có hàng ngàn mô hình AI độc quyền và mã nguồn mở, các mô hình mới và phiên bản cải tiến cũng đang được phát hành hàng ngày.
Dù có tính linh hoạt, các mô hình AI tạo sinh không phải là giải pháp chung cho mọi trường hợp sử dụng. Các đội ngũ AI phải cẩn thận lựa chọn và đánh giá mô hình tốt nhất để tối ưu hóa chi phí và hiệu suất. Đánh giá các mô hình rất phức tạp. Các điểm chuẩn phổ biến như Helm và bảng xếp hạng Hugging Face chỉ cung cấp cái nhìn chung về cách một mô hình AI cụ thể hoạt động trong các tác vụ ngôn ngữ tự nhiên phổ biến. Các đội ngũ AI phải áp dụng các chiến lược khác nhau để đánh giá đầu ra mô hình cho đầu vào dữ liệu tùy chỉnh và sau đó chọn chiến lược phù hợp nhất với yêu cầu của họ.
Các mô hình AI tạo sinh được đánh giá như thế nào đối với các trường hợp sử dụng khác nhau?
Dưới đây là một số yếu tố cần xem xét khi chọn mô hình AI phù hợp cho trường hợp sử dụng của bạn.
Phương thức
Cách thức là thuật ngữ dùng để chỉ loại dữ liệu mà mô hình xử lý, ví dụ: biểu diễn vector, hình ảnh (thị giác), hoặc văn bản. Một số mô hình thuộc dạng đơn phương thức và có thể xử lý hiệu quả một loại dữ liệu duy nhất. Những mô hình khác thuộc dạng đa phương thức và có thể tích hợp nhiều kiểu dữ liệu nhưng có thể phù hợp hơn cho một loại so với các loại khác. Ví dụ: các mô hình như Claude, Llama 3.1 hoặc Titan Text G1 phù hợp cho các tác vụ dựa trên văn bản, trong khi Stable Diffusion XL và Titan Image Generator v2 phù hợp hơn cho các tác vụ hình ảnh. Tương tự, mô hình Titan Multimodal Embeddings G1 được ưu tiên để dịch bất kỳ hình ảnh hoặc văn bản đầu vào nào thành một biểu diễn vector chứa ý nghĩa ngữ nghĩa của cả hình ảnh và văn bản trong cùng một không gian ngữ nghĩa.
Kích thước mô hình
Kích thước mô hình là số lượng tham số hoặc biến cấu hình bên trong mô hình. Nó có thể thay đổi từ vài triệu đến hơn 100 tỷ, trong đó, hầu hết các mô hình có từ 10 đến 100 tỷ tham số. Kích thước mô hình trực tiếp xác định khả năng học hỏi từ dữ liệu của mô hình. Các mô hình có nhiều tham số hoạt động tốt hơn vì chúng có thể hiểu sâu về dữ liệu mới. Tuy nhiên, chúng có phí tùy chỉnh và vận hành cao hơn.
Độ trễ suy luận
Độ trễ suy luận thường là yếu tố cần quan tâm trong các tình huống thời gian thực, khi mà người dùng ứng dụng AI của bạn kỳ vọng được phản hồi ngay lập tức. Đây là tổng thời gian mà một mô hình cần để xử lý đầu vào và trả lại đầu ra dựa trên độ dài đầu vào. Các mô hình AI tạo sinh với kiến trúc phức tạp có thể có tốc độ suy luận chậm hơn so với các mô hình nhỏ hơn. Tuy nhiên, độ trễ suy luận khác nhau tùy thuộc vào cả câu lệnh mà bạn nhập và hiệu suất của mô hình. Độ trễ có thể tăng khi số lượng token trong đầu vào của người dùng cuối tăng lên (như chữ cái, dấu câu, v.v.).
Cửa sổ ngữ cảnh
Cửa sổ ngữ cảnh của mô hình AI tạo sinh là số lượng token mà nó có thể “nhớ” làm ngữ cảnh tại bất kỳ thời điểm nào. Một mô hình với cửa sổ ngữ cảnh càng lớn thì giữ lại càng nhiều cuộc trò chuyện trước đó hơn và cung cấp các câu trả lời phù hợp hơn. Do đó, các cửa sổ ngữ cảnh lớn được ưa thích cho các tác vụ phức tạp như tóm tắt các tài liệu dài hoặc cung cấp năng lượng cho các cuộc hội thoại nhiều lượt.
Xem xét giá cả
Chi phí vận hành mô hình bao gồm chi phí sử dụng cho các mô hình độc quyền và chi phí tính toán và bộ nhớ. Chi phí hoạt động có thể thay đổi từ mô hình này sang mô hình khác dựa trên khối lượng công việc. Cân nhắc chi phí so với lợi ích giúp đảm bảo bạn nhận được giá trị tốt nhất cho khoản đầu tư của mình. Ví dụ: Claude 2 hoặc Command R+ tính phí dựa trên mức độ sử dụng vì chúng là các mô hình độc quyền, trong khi triển khai Llama 2 7B có chi phí tính toán thấp hơn. Tuy nhiên, nếu các mô hình độc quyền cung cấp độ chính xác hoặc hiệu quả nhiều hơn đáng kể cho nhiệm vụ của bạn, chi phí bổ sung của chúng có thể hợp lý.
Chất lượng phản hồi
Bạn có thể đánh giá chất lượng phản hồi của một mô hình AI bằng cách sử dụng một số chỉ số, như
- Độ chính xác—tần suất phản hồi chính xác của mô hình
- Mức độ liên quan — mức độ phù hợp của các câu trả lời đối với đầu vào đã cho.
- Độ bền—Mức độ hiệu quả của mô hình trong việc xử lý các đầu vào gây hiểu nhầm có chủ ý được thiết kế để gây nhầm lẫn cho mô hình đó.
- Độ độc hại—tỷ lệ phần trăm nội dung hoặc thành kiến không phù hợp trong đầu ra của mô hình.
Các chỉ số thường được đo dựa trên cơ sở được cấu hình trước. Phương pháp tốt nhất là đánh giá chất lượng phản hồi của một vài mô hình khác nhau trên cùng một tập dữ liệu đầu vào và chọn mô hình cung cấp chất lượng phản hồi cao nhất.
Quá trình lựa chọn mô hình AI tạo sinh là gì?
Khi lựa chọn mô hình AI tạo sinh, đầu tiên, bạn cần xác định các yêu cầu cụ thể của ứng dụng AI của mình. Đảm bảo bạn hiểu kỳ vọng của người dùng, yêu cầu xử lý dữ liệu, cân nhắc về triển khai và những chi tiết khác trong kinh doanh và ngành công nghiệp của bạn. Sau đó, bạn có thể loại bỏ các mô hình AI khác nhau bằng cách tiến hành kiểm tra chất lượng cho đến khi bạn tìm thấy mô hình tốt nhất phù hợp với yêu cầu của mình.
Bước 1 - Lọc bước đầu các mô hình
Bắt đầu quá trình bằng cách liệt kê khoảng 20 mô hình phù hợp với yêu cầu của bạn. Bạn sẽ hoàn thành nửa chặng đường sau khi quyết định lựa chọn các mô hình mã nguồn mở hay độc quyền. Khi bạn đã xác định được điều đó, bạn có thể chọn lọc thêm bằng cách đánh giá các mô hình dựa trên các tiêu chí chính như phương thức, kích thước mô hình, cửa sổ ngữ cảnh, v.v., được mô tả trong phần trước.
Mã nguồn mở so với mô hình AI tạo sinh độc quyền
Các mô hình mã nguồn mở mang lại sự linh hoạt và cho phép các đội ngũ tinh chỉnh hoặc đào tạo lại hoàn toàn mô hình trên dữ liệu độc quyền. Lợi ích này đặc biệt lớn trong các lĩnh vực chuyên sâu, vì các mô hình đại trà thường không xử lý tốt được những trường hợp sử dụng cụ thể, ít phổ biến trong ngành đó. Ví dụ, một công ty bảo hiểm lớn có thể thích đào tạo một mô hình mã nguồn mở trên dữ liệu tùy chỉnh thay vì sử dụng các mô hình độc quyền nhắm vào lĩnh vực tài chính không hoàn toàn đáp ứng các yêu cầu cụ thể của họ.
Tuy nhiên, các mô hình nguồn mở đòi hỏi phải cân nhắc thêm. Nó có thể gây ra rủi ro an ninh và pháp lý, yêu cầu các tổ chức thực thi các biện pháp tuân thủ của riêng họ và kiểm tra kỹ lưỡng các điều khoản cấp phép. Mặt khác, các mô hình độc quyền thường cung cấp các tính năng bảo mật tích hợp, bồi thường cho dữ liệu đào tạo và đầu ra và đảm bảo tuân thủ — giảm chi phí hoạt động cho các doanh nghiệp ưu tiên giảm thiểu rủi ro.
Bước 2 - Kiểm tra đầu ra và thu hẹp danh sách
Trong bước này, mục tiêu của bạn là xác định 3 mô hình AI tạo sinh hàng đầu phù hợp nhất với trường hợp sử dụng của bạn. Đầu tiên, xác định một tập hợp nhỏ các câu lệnh thử nghiệm phù hợp với trường hợp sử dụng của bạn. Sau đó, kiểm tra trực quan đầu ra của từng mô hình cho từng câu lệnh cụ thể. Tìm kiếm câu trả lời từ các mô hình có nhiều chi tiết phù hợp nhất với đầu vào của bạn. Chọn 3 mô hình tạo ra kết quả đầu ra phù hợp, chi tiết và chính xác nhất.
Amazon SageMaker Clarify là công cụ phù hợp nhất cho giai đoạn này. Công cụ này tự động đánh giá FM cho trường hợp sử dụng AI tạo sinh của bạn thông qua các chỉ số như độ chính xác, độ mạnh mẽ và độ độc hại để hỗ trợ sáng kiến AI có trách nhiệm của bạn.
Bước 3 - Sử dụng đánh dấu dựa trên trường hợp sử dụng
Giờ đây, bạn có thể đánh giá chi tiết hơn các mô hình AI hàng đầu được chọn dựa trên các câu lệnh và đầu ra được xác định trước cho bộ dữ liệu kiểm thử cụ thể của bạn. Yếu tố then chốt ở đây là phải có một bộ dữ liệu kiểm thử toàn diện bao gồm tất cả các khía cạnh trong trường hợp sử dụng của bạn với nhiều biến thể khác nhau. Bạn cũng nên có một đầu ra lý tưởng tương ứng để đánh giá thống kê đầu ra của mô hình nào gần nhất với đầu ra lý tưởng của bạn.
Amazon Bedrock cung cấp các công cụ đánh giá để đánh giá, so sánh và chọn mô hình AI cho trường hợp sử dụng của bạn với Đánh giá Mô hình.
Có ba phương pháp đánh giá bạn có thể thực hiện.
Lập trình
Đánh giá đầu ra của mô hình bằng thuật toán ngôn ngữ tự nhiên truyền thống và các chỉ số như BERT Score, F1 và các kỹ thuật so khớp chính xác khác. Amazon Bedrock cho phép bạn đạt được điều này bằng cách sử dụng tập dữ liệu câu lệnh được tích hợp sẵn hoặc bạn có thể sử dụng tập dữ liệu của riêng mình.
Đảm bảo con người luôn tham gia vào quy trình
Hãy nhờ những người đánh giá con người – thành viên trong đội ngũ của bạn, một nhóm người dùng cuối thử nghiệm hoặc người đánh giá AI chuyên nghiệp, để đánh giá đầu ra của cả ba mô hình dựa trên các chỉ số mô hình được xác định trước. Họ có thể tự so sánh đầu ra với đầu ra lý tưởng hoặc nếu trường hợp sử dụng quá rộng, họ có thể đánh giá và cho điểm đầu ra dựa trên đánh giá tốt nhất của họ.
Với Amazon Bedrock, bạn có thể đánh giá kết quả đầu ra của mô hình với lực lượng lao động của mình hoặc nhờ AWS quản lý đánh giá của bạn về phản hồi đối với tập dữ liệu câu lệnh tùy chỉnh với các số liệu như mức độ liên quan, kiểu dáng và sự liên kết với tinh thần thương hiệu hoặc số liệu tích hợp sẵn.
Một mô hình AI khác với tư cách là người đánh giá
Trong cách tiếp cận này, một mô hình AI khác sẽ đánh giá đầu ra của ba mô hình một cách không thiên vị. Phương thức này hoạt động tốt nhất cho các trường hợp sử dụng trong đó đầu ra được xác định rõ ràng và sự tương đồng của chúng với đầu ra lý tưởng có thể đo lường được về mặt thống kê. Amazon Bedrock cho phép bạn đánh giá đầu ra của mô hình bằng cách sử dụng mô hình AI khác ở chế độ LLM-as-a-Judge. Bạn có thể sử dụng tập dữ liệu câu lệnh tùy chỉnh với các chỉ số như tính chính xác, tính đầy đủ và tính gây hại, cũng như các chỉ số AI có trách nhiệm như tính gây hại và mức độ từ chối trả lời.
Bước 4 - Lựa chọn cuối cùng
Sử dụng dữ liệu đánh giá cùng với phân tích chi phí và hiệu suất để chọn mô hình cuối cùng. Với Amazon Bedrock, bạn có thể sử dụng tính năng so sánh trong bản đánh giá để xem kết quả của bất kỳ thay đổi nào bạn đã thực hiện đối với câu lệnh và mô hình đang được đánh giá. Xem tất cả các số liệu phân tích của bạn ở một nơi duy nhất và lựa chọn mô hình mang lại sự cân bằng tốt nhất giữa hiệu suất, chi phí và rủi ro liên quan, đồng thời sử dụng tài nguyên một cách hiệu quả.
Việc lựa chọn mô hình AI tạo sinh phù hợp cho trường hợp sử dụng của bạn đòi hỏi một cách tiếp cận có cấu trúc, cân bằng giữa khả năng kỹ thuật, nhu cầu kinh doanh và các hạn chế hoạt động. Điều quan trọng là điều chỉnh quyết định của bạn với các yêu cầu cụ thể của trường hợp sử dụng của bạn. Đánh giá cẩn thận các mô hình dựa trên các yếu tố như phương thức, kích thước, khả năng xử lý dữ liệu và cân nhắc triển khai. Cuối cùng, mô hình phù hợp là mô hình nâng cao hiệu quả cũng như đổi mới và cung cấp nền tảng có thể mở rộng cho những tiến bộ dựa trên AI trong tương lai cho tổ chức của bạn.