Khám phá cách reinforcement learning và fine-tuning trở thành phương pháp tối ưu hóa mô hình AI chủ đạo, từ quá trình distillation GPT-4 đến sự trỗi dậy của các mô hình mã nguồn mở, qua hành trình của OpenPipe và thương vụ mua lại bởi CoreWeave.
Bức tranh trí tuệ nhân tạo đã thay đổi mạnh mẽ trong hai năm qua, làm thay đổi căn bản cách các tổ chức tiếp cận tối ưu hóa và triển khai mô hình. Ban đầu, thị trường nhận thấy cơ hội rõ ràng trong việc distill các mô hình tiên phong đắt đỏ thành các lựa chọn thay thế rẻ hơn và hiệu quả hơn. Tuy nhiên, hệ sinh thái AI đã phát triển thành một môi trường phức hợp, nơi reinforcement learning, các mô hình mã nguồn mở và kỹ thuật fine-tuning sáng tạo trở thành trung tâm của chiến lược AI. Bài viết này khám phá hành trình của OpenPipe, công ty được thành lập để giải quyết bài toán chi phí suy luận AI đắt đỏ, đồng thời phân tích các xu hướng lớn đã định hình ngành fine-tuning. Qua những chia sẻ của Kyle Corbitt, đồng sáng lập kiêm CEO OpenPipe (vừa được CoreWeave mua lại), chúng ta sẽ hiểu vì sao reinforcement learning và fine-tuning cuối cùng đã chiến thắng như phương pháp tối ưu hóa mô hình AI chủ đạo, và điều này có ý nghĩa gì cho tương lai hạ tầng AI.
{{ youtubevideo videoID=“yYZBd25rl4Q” provider=“youtube” title=“Why RL Won — Kyle Corbitt, OpenPipe (acq. CoreWeave)” class=“rounded-lg shadow-md” }}
Nền tảng của cuộc cách mạng fine-tuning nằm ở việc nắm bắt các yếu tố kinh tế cơ bản khi triển khai mô hình AI. Khi GPT-4 ra mắt đầu năm 2023, nó đánh dấu một bước nhảy vọt về khả năng, nhưng cũng đi kèm với chi phí tăng cao. Các tổ chức vận hành hệ thống sản xuất nhận thấy thực tế khắc nghiệt: sử dụng mô hình tiên phong như GPT-4 cho mọi lượt suy luận là không bền vững về mặt kinh tế, với nhiều công ty phải chi hàng trăm nghìn đô la mỗi tháng cho các API của OpenAI. Điều này tạo ra một sự bất cân xứng trên thị trường, đòi hỏi phải có giải pháp. Nhận định cốt lõi rất đơn giản mà mạnh mẽ: nếu có thể thu thập các mẫu hành vi và mẫu trả lời cụ thể của GPT-4 trên trường hợp sử dụng của bạn, bạn có thể distill tri thức đó vào một mô hình nhỏ hơn, rẻ hơn mà vẫn đáp ứng tốt các quy trình công việc, với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ. Việc này không nhằm thay thế hoàn toàn GPT-4, mà là tối ưu hóa sự cân bằng chi phí-hiệu năng cho các hệ thống sản xuất, nơi mỗi lượt suy luận đều mang ý nghĩa kinh tế.
Tuy nhiên, thách thức là các mô hình mã nguồn mở thời điểm đó chưa đủ mạnh để thay thế trực tiếp cho GPT-4. Những mô hình như Llama 2, dù ấn tượng ở thời điểm đó, vẫn còn khoảng cách đáng kể về chất lượng với các mô hình tiên phong. Điều này tạo ra “thế gọng kìm” ba chiều: mô hình tiên phong thì quá đắt, mô hình mã nguồn mở thì quá yếu, và chưa có cách nào hiệu quả để các tổ chức thu hẹp khoảng cách này. Thị trường cần một giải pháp để chuyển giao hệ thống năng lực của các mô hình tiên phong sang các mô hình nhỏ hơn, mã nguồn mở, thông qua một quy trình vừa đảm bảo kỹ thuật vừa dễ dàng vận hành cho các nhà phát triển.
Việc fine-tuning trở thành một danh mục dịch vụ đã tạo ra sự chuyển biến căn bản trong cách các tổ chức tối ưu hóa mô hình AI. Hướng đi của OpenPipe được thiết kế để giảm tối đa ma sát cho nhà phát triển. Công ty đã xây dựng một SDK thay thế trực tiếp cho SDK của OpenAI, cho phép các nhà phát triển tiếp tục dùng GPT-4 trong sản xuất mà không cần chỉnh sửa code. Ở phía sau, OpenPipe ghi nhận mọi yêu cầu và phản hồi, xây dựng một bộ dữ liệu ví dụ thực tiễn thể hiện chính xác cách GPT-4 xử lý các tác vụ của tổ chức. Đây là một quan sát then chốt: dữ liệu huấn luyện tốt nhất cho fine-tuning không phải là dữ liệu tổng hợp hay chung chung, mà chính là các truy vấn và phản hồi thực tế thể hiện hành vi mong muốn. Sau khi tích lũy đủ ví dụ, tổ chức có thể kích hoạt quá trình fine-tuning để huấn luyện mô hình nhỏ hơn bắt chước hành vi GPT-4 trên các trường hợp sử dụng cụ thể. Kết quả là một endpoint API có thể thay thế trực tiếp—nhà phát triển chỉ cần đổi URL suy luận, ứng dụng sẽ tiếp tục hoạt động với mô hình mới rẻ hơn.
Cách tiếp cận này đã chứng minh hiệu quả đáng kinh ngạc trên thị trường. OpenPipe ra mắt sản phẩm vào tháng 8/2023 và có ba khách hàng đầu tiên chỉ trong vòng một tháng. Giá trị mang lại quá rõ ràng đến mức công ty đạt doanh thu lặp lại hàng năm một triệu đô chỉ sau khoảng tám tháng. Điều này chứng tỏ thị trường thực sự có nhu cầu đau đáu, các tổ chức khao khát giải pháp giảm chi phí hạ tầng AI. Khách hàng đầu thường là các công ty có khối lượng xử lý lớn, hóa đơn API “khổng lồ”. Với họ, cơ hội giảm chi phí gấp 10 lần mà vẫn giữ chất lượng là một sự chuyển đổi. Danh mục dịch vụ fine-tuning đã đạt được sự phù hợp với thị trường, và thị trường sẵn sàng đón nhận hướng tiếp cận tối ưu hóa AI mới này.
Quỹ đạo kinh doanh của OpenPipe chịu ảnh hưởng lớn từ sự xuất hiện của các mô hình mã nguồn mở chất lượng cao, đặc biệt là Mistral và Mixtral. Các mô hình này đánh dấu bước ngoặt lớn cho ngành fine-tuning vì mang đến lựa chọn thay thế đáng tin cậy cho các mô hình đóng với hiệu năng mạnh. Đặc biệt, Mistral vượt trội so với Llama 2 và được phát hành cùng giấy phép Apache 2.0 mở hoàn toàn—một lợi thế lớn với các tổ chức quan tâm đến rào cản giấy phép và quyền sở hữu trí tuệ. Sự xuất hiện của các mô hình này tạo ra một “thời kỳ vàng” cho các startup fine-tuning, vì lần đầu tiên có nền tảng mã nguồn mở đủ tốt để fine-tune và triển khai vào sản xuất. Giờ đây, các tổ chức có thể lấy Mistral, fine-tune theo trường hợp sử dụng riêng và triển khai với sự tự tin về cả năng lực lẫn pháp lý.
Trong thời gian này, Low-Rank Adaptation (LoRA) nổi lên như một kỹ thuật then chốt làm thay đổi bản chất kinh tế của fine-tuning và inference. LoRA là phương pháp giảm mạnh số tham số cần huấn luyện trong quá trình fine-tuning, mang lại nhiều lợi ích liên tiếp. Đầu tiên, nó giảm yêu cầu bộ nhớ khi huấn luyện, tạo điều kiện fine-tune mô hình lớn hơn trên GPU nhỏ hơn. Thứ hai, nó giảm thời gian huấn luyện, cho phép tổ chức thử nghiệm các workflow nhanh hơn. Nhưng lợi ích lớn nhất của LoRA thể hiện khi inference: khi triển khai mô hình đã LoRA, bạn có thể multiplex nhiều adapter LoRA khác nhau trên cùng một GPU. Điều này nghĩa là thay vì cần GPU riêng cho mỗi biến thể fine-tune, bạn có thể chạy hàng chục, thậm chí hàng trăm adapter LoRA trên một GPU duy nhất. Ưu thế kiến trúc này cho phép thay đổi mô hình giá—thay vì tính phí theo giờ GPU (khuyến khích giữ GPU bận dù không dùng hết), các công ty có thể tính phí theo từng token, chuyển thẳng lợi ích hiệu quả cho khách hàng. Sự chuyển đổi từ giá theo giờ GPU sang mỗi token là một đột phá lớn về cách AI inference được thương mại hóa và triển khai.
Khi lĩnh vực fine-tuning phát triển, nhu cầu tự động hóa workflow phức tạp ngày càng trở nên rõ rệt. Các tổ chức quản lý nhiều thử nghiệm fine-tuning, so sánh nhiều kiến trúc mô hình và tối ưu hóa siêu tham số cần công cụ có thể điều phối các quy trình phức hợp này hiệu quả. Đây là lúc các nền tảng như FlowHunt trở nên thiết yếu—chúng cung cấp hạ tầng để tự động hóa toàn bộ pipeline fine-tuning, từ chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện mô hình đến đánh giá và triển khai. FlowHunt cho phép đội ngũ xây dựng workflow tinh vi có thể tự động thu thập dữ liệu thực tế, kích hoạt fine-tuning khi hội đủ điều kiện, đánh giá hiệu năng mô hình so với baseline, và triển khai mô hình mới vào sản xuất với tối thiểu thao tác thủ công. Nhờ tự động hóa các quy trình này, tổ chức có thể thử nghiệm chiến lược fine-tuning nhanh hơn, linh hoạt với nhiều cách tiếp cận và liên tục cải thiện mô hình mà không cần giám sát thủ công liên tục. Khả năng tích hợp với nhiều nhà cung cấp hạ tầng AI và kho mô hình giúp xây dựng tự động hóa đầu-cuối xuyên suốt toàn bộ vòng đời phát triển AI.
Dù OpenPipe và các công ty fine-tuning khác ban đầu đạt được sức hút lớn và cơ hội thị trường rõ rệt, họ phải đối mặt với môi trường cạnh tranh ngày càng khốc liệt. Áp lực lớn nhất đến từ các phòng thí nghiệm tiên phong như OpenAI, Anthropic,… liên tục ra mắt mô hình mạnh hơn với giá rẻ hơn. Điều này liên tục siết chặt giá trị của các dịch vụ fine-tuning: khi mô hình tiên phong rẻ và mạnh hơn, lợi ích tiết kiệm chi phí từ fine-tuning mô hình nhỏ trở nên kém hấp dẫn. Một mô hình giúp tiết kiệm gấp 10 lần khi GPT-4 còn đắt sẽ bớt hấp dẫn khi giá GPT-4 giảm 5 lần hoặc hơn. Ngoài ra, các nhà cung cấp GPU và hạ tầng đám mây cũng tích hợp khả năng fine-tuning vào dịch vụ của mình, nhận ra fine-tuning giúp giữ chân khách hàng và tăng chi tiêu tổng thể. Tuy nhiên, các dịch vụ này thường có trải nghiệm nhà phát triển kém—khó sử dụng, tài liệu thiếu, không tích hợp với workflow thực tế. Do đó, dù mối đe dọa cạnh tranh hiện hữu trên lý thuyết, nó chưa thực sự mạnh mẽ trong thực tế vì sản phẩm của các nhà cung cấp GPU chưa đủ tốt về trải nghiệm.
Tuy nhiên, áp lực cạnh tranh lớn nhất lại đến từ sự cải thiện liên tục của các mô hình mã nguồn mở. Khi các mô hình như Llama 2, Mistral rồi Llama 3 tiến bộ, khoảng cách chất lượng giữa mô hình mã nguồn mở và tiên phong dần thu hẹp. Các tổ chức ngày càng có thể dùng trực tiếp mô hình mã nguồn mở mà không cần fine-tune, hoặc tự fine-tune mà không cần dịch vụ chuyên biệt. Động lực thị trường chuyển từ “cần distill GPT-4 vì quá đắt” sang “có thể dùng trực tiếp mô hình mã nguồn mở”. Sự thay đổi này khiến các công ty fine-tuning độc lập mất đi giá trị cốt lõi—làm cầu nối giữa mô hình tiên phong đắt và mô hình mã nguồn mở yếu kém dần trở nên không còn cần thiết. Cửa sổ cơ hội cho các công ty fine-tuning độc lập ngày càng khép lại khi thị trường hợp nhất quanh các nhà cung cấp hạ tầng lớn với giải pháp tích hợp từ huấn luyện, fine-tuning đến inference.
Tiêu đề “Tại Sao RL Đã Thắng” phản ánh một thực tế sâu xa về sự tiến hóa tối ưu hóa mô hình AI: reinforcement learning và các kỹ thuật fine-tuning đã trở thành mô hình chủ đạo để tùy biến AI phục vụ từng trường hợp cụ thể. Chiến thắng này không phải là tất yếu—nó đến từ sự kết hợp giữa đổi mới kỹ thuật, lực đẩy thị trường và giới hạn căn bản của các phương pháp thay thế. Reinforcement learning, đặc biệt trong bối cảnh fine-tuning, cho phép mô hình được tối ưu không chỉ về độ chính xác trên nhiệm vụ cụ thể mà còn trực tiếp theo các mục tiêu kinh doanh. Thay vì chỉ cố gắng sao chép hành vi mô hình tiên phong, reinforcement learning cho phép huấn luyện mô hình dựa trên chính các chỉ số doanh nghiệp—dù đó là sự hài lòng người dùng, tỷ lệ hoàn thành nhiệm vụ hay kết quả kinh doanh. Đây là hướng tối ưu hóa tinh vi hơn nhiều so với chỉ fine-tuning giám sát truyền thống.
Sự chiến thắng của RL và fine-tuning cũng phản ánh thực tế rằng mô hình “một cho tất cả”, dù mạnh đến đâu, cũng không bao giờ tối ưu tuyệt đối cho mọi trường hợp. Mỗi tổ chức có yêu cầu riêng, phân phối dữ liệu riêng, chỉ tiêu hiệu suất riêng. Một mô hình được fine-tune trên dữ liệu và tối ưu cho mục tiêu của bạn sẽ vượt trội so với mô hình tiên phong chung trên công việc của bạn. Nguyên lý này đã đúng trong machine learning suốt nhiều thập kỷ và vẫn đúng trong thời đại mô hình ngôn ngữ lớn. Sự xuất hiện của các kỹ thuật như LoRA giúp fine-tuning trở nên kinh tế, kể cả với tổ chức nhỏ, dân chủ hóa tối ưu hóa mô hình. Sự sẵn có của mô hình mã nguồn mở chất lượng cao là nền tảng để fine-tuning mà không cần API đắt đỏ. Cùng với đó, quá trình phát triển kỹ thuật huấn luyện và hạ tầng giúp fine-tuning nhanh và tin cậy hơn. Tổng hòa các yếu tố này tạo ra môi trường nơi fine-tuning và reinforcement learning trở thành lựa chọn tự nhiên cho tổ chức muốn tối ưu hóa AI theo mục tiêu riêng.
Việc OpenPipe được CoreWeave mua lại là cột mốc quan trọng trong quá trình hợp nhất thị trường hạ tầng AI. CoreWeave, nhà cung cấp hạ tầng GPU và AI compute hàng đầu, nhận ra rằng khả năng fine-tuning là một phần thiết yếu trong giá trị dịch vụ. Bằng việc mua lại OpenPipe, CoreWeave không chỉ sở hữu công nghệ và chuyên môn mà còn có đội ngũ am hiểu sâu về quy trình fine-tuning và nhu cầu tối ưu hóa AI của tổ chức. Thương vụ này phản ánh xu hướng rộng hơn: hợp nhất các dịch vụ chuyên biệt thành nền tảng tích hợp. Thay vì có các công ty riêng về huấn luyện, fine-tuning, inference, monitoring, thị trường đang tiến tới các nền tảng tích hợp toàn bộ vòng đời AI. Điều này hợp lý ở nhiều góc độ: giảm ma sát cho khách hàng, tạo hiệu ứng mạng khi các thành phần liên kết chặt chẽ, cho phép tối ưu chi phí nhờ quản lý tổng thể toàn bộ stack.
Thương vụ này cũng cho thấy thực tế rằng thị trường fine-tuning độc lập, dù có thật, cuối cùng vẫn quá hẹp để duy trì nhiều công ty riêng lẻ. Thị trường bị chèn ép từ nhiều phía: mô hình tiên phong rẻ hơn, mô hình mã nguồn mở mạnh hơn, nhà cung cấp GPU tích hợp fine-tuning. Trong môi trường này, con đường khả thi nhất cho một công ty fine-tuning là trở thành một phần của nền tảng hạ tầng lớn với giải pháp tích hợp. Việc CoreWeave mua lại OpenPipe đưa công ty vào vị thế cung cấp giải pháp trọn gói cho tối ưu hóa AI: hạ tầng GPU, khả năng fine-tuning, và triển khai inference—all-in-one. Đây là sự phát triển tự nhiên khi thị trường trưởng thành và hợp nhất quanh các nền tảng toàn diện.
Suốt hành trình của OpenPipe cũng như sự phát triển chung của thị trường fine-tuning, một chủ đề luôn nổi bật: trải nghiệm nhà phát triển là yếu tố sống còn. Các nhà cung cấp GPU có dịch vụ fine-tuning, nhưng khó sử dụng và không tích hợp với workflow thực tế. OpenPipe thành công ban đầu không phải vì công nghệ khác biệt, mà vì mang đến trải nghiệm nhà phát triển vượt trội. SDK thay thế trực tiếp, tự động thu thập dữ liệu, workflow đơn giản—tất cả đều nhằm giúp nhà phát triển tiếp cận fine-tuning dễ dàng không vướng mắc. Nhận định này càng đúng khi thị trường tiến hóa. Sự xuất hiện của các mô hình AI mới và năng lực mới thường không chỉ nhờ ưu thế kỹ thuật, mà còn nhờ trải nghiệm nhà phát triển vượt trội. Khi Anthropic ra mắt Claude với API thiết kế tốt và tài liệu xuất sắc, nhà phát triển đổ xô tới. Khi OpenAI phát hành GPT-4 với giao diện trực quan, nó trở thành lựa chọn mặc định của nhiều tổ chức. Bài học ở đây là: trong hạ tầng AI, trải nghiệm nhà phát triển không phải “có thì tốt”, mà là lợi thế cạnh tranh nền tảng.
Nguyên tắc này lan ra toàn bộ hệ sinh thái công cụ và nền tảng AI. FlowHunt, chẳng hạn, thành công nhờ mang lại trải nghiệm nhà phát triển vượt trội cho xây dựng và tự động hóa workflow AI. Thay vì bắt nhà phát triển viết script phức tạp hay quản lý hạ tầng trực tiếp, FlowHunt cung cấp giao diện trực quan, các khái niệm đơn giản giúp dễ dàng xây dựng workflow phức hợp. Chính nhờ tập trung vào trải nghiệm này mà các nền tảng thu hút được cộng đồng, tạo hiệu ứng mạng. Càng nhiều nhà phát triển dùng nền tảng, càng nhiều tích hợp được xây dựng, càng nhiều template ra đời, giá trị nền tảng càng lớn cho tất cả. Vòng lặp “trải nghiệm tốt → nhiều người dùng → nhiều giá trị” là động lực then chốt cho thành công trong hạ tầng AI.
{{ cta-dark-panel heading=“Tăng Tốc Quy Trình Làm Việc với FlowHunt” description=“Trải nghiệm cách FlowHunt tự động hóa toàn bộ quy trình nội dung AI và SEO — từ nghiên cứu, tạo nội dung đến xuất bản và phân tích — tất cả trong một nền tảng.” ctaPrimaryText=“Đặt Lịch Demo” ctaPrimaryURL=“https://calendly.com/liveagentsession/flowhunt-chatbot-demo" ctaSecondaryText=“Dùng Thử FlowHunt Miễn Phí” ctaSecondaryURL=“https://app.flowhunt.io/sign-in" gradientStartColor="#123456” gradientEndColor="#654321” gradientId=“827591b1-ce8c-4110-b064-7cb85a0b1217”
}}
Nhìn về phía trước, lĩnh vực fine-tuning sẽ tiếp tục phát triển theo một số xu hướng then chốt. Thứ nhất, khi các mô hình tiên phong tiếp tục cải thiện và rẻ hơn, giá trị của fine-tuning sẽ chuyển từ “giúp mô hình đắt tiền trở nên hợp lý” sang “tối ưu hóa mô hình cho từng mục tiêu và trường hợp sử dụng cụ thể”. Đây là giá trị sâu sắc hơn, đòi hỏi công cụ tốt hơn để xác định khi nào fine-tuning thực sự có lợi, cách đo hiệu quả, và cách liên tục cải thiện mô hình fine-tune theo thời gian. Thứ hai, fine-tuning sẽ tiếp tục được tích hợp sâu vào các nền tảng hạ tầng AI lớn, với các công ty như CoreWeave cung cấp giải pháp đầu-cuối từ compute, huấn luyện, fine-tuning đến inference. Sự hợp nhất này giúp tổ chức dễ dàng áp dụng fine-tuning vào chiến lược AI, song cũng đồng nghĩa số lượng công ty độc lập sẽ giảm. Thứ ba, các kỹ thuật như LoRA và các phương pháp fine-tuning tiết kiệm tham số khác sẽ ngày càng quan trọng khi tổ chức cần quản lý sự phức tạp của việc triển khai nhiều biến thể fine-tune. Khả năng chạy nhiều mô hình fine-tune trên cùng hạ tầng sẽ là lợi thế cạnh tranh chủ chốt.
Cuối cùng, sự xuất hiện của các kiến trúc mô hình và năng lực AI mới sẽ mở ra cơ hội mới cho fine-tuning và tối ưu hóa. Khi mô hình ngày càng mạnh và chuyên biệt, nhu cầu fine-tuning để tùy biến cho từng mục đích sẽ chỉ tăng. Những công ty và nền tảng giúp fine-tuning dễ dàng, nhanh chóng và hiệu quả sẽ là người chiến thắng trong bối cảnh này. Câu chuyện của OpenPipe và toàn ngành fine-tuning cho thấy: trong AI, kẻ chiến thắng thường là người kết hợp được đổi mới kỹ thuật với trải nghiệm nhà phát triển vượt trội và hiểu sâu nhu cầu khách hàng. Khi thị trường tiếp tục tiến hóa, những nguyên tắc này vẫn sẽ là trung tâm của thành công.
Hành trình của OpenPipe từ một startup giải quyết vấn đề chi phí mô hình tiên phong đến khi được CoreWeave mua lại cho thấy sự năng động của thị trường hạ tầng AI. Thành công khi đạt doanh thu lặp lại hàng năm một triệu đô chỉ sau tám tháng chứng minh nhu cầu thực về giải pháp fine-tuning, nhưng việc hợp nhất sau đó phản ánh thực tế rằng các dịch vụ fine-tuning độc lập phải đối mặt với thách thức cấu trúc khi mô hình tiên phong rẻ hơn và mã nguồn mở ngày càng mạnh. Sự chiến thắng của reinforcement learning và fine-tuning như mô hình tối ưu hóa chủ đạo không đến từ một đột phá kỹ thuật duy nhất, mà là sự hội tụ của nhiều yếu tố: mô hình mã nguồn mở chất lượng cao, kỹ thuật fine-tuning hiệu quả như LoRA, hạ tầng và công cụ tốt hơn, và nguyên tắc rằng mô hình chuyên biệt luôn vượt trội mô hình chung. Việc OpenPipe được CoreWeave mua lại là bước tiến tự nhiên hướng tới các nền tảng tích hợp toàn diện cho toàn bộ vòng đời AI. Khi thị trường trưởng thành, thành công sẽ phụ thuộc ngày càng nhiều vào trải nghiệm nhà phát triển vượt trội, sự tích hợp sâu trong hệ sinh thái AI, và khả năng giúp tổ chức tối ưu hóa mô hình cho mục tiêu và nghiệp vụ riêng.
Fine-tuning mô hình là quá trình lấy một mô hình AI đã được huấn luyện trước và điều chỉnh nó để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể bằng cách huấn luyện thêm trên dữ liệu thuộc lĩnh vực chuyên biệt. Điều này quan trọng vì cho phép tổ chức tận dụng khả năng mạnh mẽ của các mô hình ngôn ngữ lớn đồng thời tối ưu hóa chúng cho trường hợp sử dụng riêng, giúp giảm chi phí và nâng cao hiệu suất cho các quy trình công việc cụ thể.
LoRA (Low-Rank Adaptation) giảm số lượng tham số cần huấn luyện trong quá trình fine-tuning, từ đó giảm yêu cầu bộ nhớ và thời gian huấn luyện. Quan trọng hơn, khi đưa vào sử dụng, LoRA cho phép nhiều mô hình đã fine-tune chạy đồng thời trên cùng một GPU bằng cách multiplexing, giúp tính giá theo từng token thay vì giờ GPU và mang lại sự linh hoạt khi triển khai.
Các mô hình mã nguồn mở như Mistral mang lại lựa chọn thay thế đáng tin cậy cho các mô hình đóng với hiệu năng mạnh mẽ và giấy phép sử dụng linh hoạt (Apache 2.0). Chúng lấp đầy khoảng trống giữa các mô hình tiên phong đắt đỏ và các lựa chọn mã nguồn mở chất lượng thấp hơn, khiến chúng trở thành lựa chọn lý tưởng cho các quy trình fine-tuning và distillation.
Giá token của các mô hình tiên phong giảm nhanh, sự xuất hiện của các mô hình mã nguồn mở mạnh mẽ hơn, và việc các nhà cung cấp GPU tích hợp khả năng fine-tuning vào dịch vụ của mình đã tạo áp lực cạnh tranh. Bên cạnh đó, giá trị của các dịch vụ fine-tuning độc lập giảm dần khi khoảng cách chi phí giữa mô hình tiên phong và mã nguồn mở thu hẹp lại, dẫn đến sự hợp nhất trong lĩnh vực này.
Arshia là Kỹ sư Quy trình AI tại FlowHunt. Với nền tảng về khoa học máy tính và niềm đam mê AI, anh chuyên tạo ra các quy trình hiệu quả tích hợp công cụ AI vào các nhiệm vụ hàng ngày, nâng cao năng suất và sự sáng tạo.
Tự động hóa quy trình fine-tuning và tối ưu hóa mô hình bằng workflow AI thông minh.
Khám phá cách AMP, agent lập trình tiên phong của Sourcegraph, đang định hình lại lĩnh vực phát triển AI nhờ chấp nhận lặp nhanh, lý luận tự động và các agent g...
OpenAI ra mắt dịch vụ tư vấn AI với mức tối thiểu 10 triệu đô, sao chép chiến lược Kỹ Sư Triển Khai Tận Nơi của Palantir. Khám phá cách quy trình kiểm định AI v...
Khám phá bước tiến của OpenAI vào lĩnh vực phần cứng AI thông qua thương vụ thâu tóm io của Jony Ive trị giá 6,5 tỷ đô la, mở ra kỷ nguyên thiết bị AI sinh sinh...
Đồng Ý Cookie
Chúng tôi sử dụng cookie để cải thiện trải nghiệm duyệt web của bạn và phân tích lưu lượng truy cập của mình. See our privacy policy.
