Các mô hình Trí tuệ Nhân tạo (AI) tiêu chuẩn thường cung cấp phản hồi dựa trên việc khớp mẫu, mang lại những câu trả lời chính xác nhưng bị giới hạn. Điều này đã thay đổi hoàn toàn với sự xuất hiện của các mô hình AI suy luận, có khả năng “tư duy” từng bước qua các câu hỏi và vấn đề của bạn. Mặc dù cả hai loại mô hình đều cung cấp câu trả lời, nhưng có những điểm khác biệt quan trọng giữa AI suy luận và AI không suy luận (hay còn gọi là AI thông thường) mà người dùng cần nắm rõ để tận dụng tối đa sức mạnh của trí tuệ nhân tạo.
Cách AI Suy Luận và AI Thông Thường Giải Quyết Vấn Đề
Khi bạn đưa ra một câu lệnh, các mô hình AI suy luận như DeepSeek-R1 – một mô hình AI được phát triển ở Trung Quốc, không đơn thuần trả lời ngay lập tức. Thay vào đó, chúng tạo ra nhiều “chuỗi suy nghĩ” (chains of thought). Các mô hình suy luận phân tích các đường dẫn logic khác nhau trước khi chọn ra con đường hợp lý nhất. Đây là lý do nhiều người bắt đầu sử dụng DeepSeek dù có những lo ngại về quyền riêng tư. Tuy nhiên, ngoài DeepSeek, các mô hình AI suy luận khác như ChatGPT-o1, Claude 3.7 Sonnet, xAI Grok 3 và Alibaba QwQ cũng đã có mặt trên thị trường.
Robot AI suy luận minh họa cách giải quyết vấn đề phức tạp
Ban đầu, quá trình này giống như việc theo dõi ai đó giải một bài toán trên giấy nháp. Trong khi AI truyền thống phản hồi tức thì với bất kỳ mẫu nào nó nhận diện được, thì AI suy luận cố tình đánh giá nhiều phương pháp tiếp cận khác nhau. Do đó, bạn thường phải chờ vài giây để có được câu trả lời mà một mô hình tiêu chuẩn chỉ mất chưa đến một giây để tạo ra.
Tôi đã đưa một câu lệnh cho cả hai loại mô hình AI, hỏi:
“Nếu năm người ngồi quanh một bàn tròn, và mỗi người phải ngồi cạnh ít nhất một người mà họ quen biết, vậy cần tối thiểu bao nhiêu mối quan hệ quen biết?”
Mô hình AI không suy luận ngay lập tức đưa ra câu trả lời “5 mối quan hệ” với lời giải thích ngắn gọn. Trong khi đó, DeepSeek đã mất 298 giây để suy nghĩ, hiển thị rõ ràng quá trình xem xét các cách sắp xếp chỗ ngồi và các trường hợp ngoại lệ liên quan, trước khi đưa ra kết luận là ba mối quan hệ. Mô hình này duy trì hiệu suất nhất quán trên các mô hình như GPT-4o, Claude 3.7 và các công cụ suy luận thử nghiệm khác. Thời gian chờ đợi này không hề lãng phí – những mô hình này thực sự tư duy về các vấn đề từ nhiều góc độ.
So Sánh Hiệu Suất Tác Vụ Của AI Suy Luận và AI Thông Thường
Sự khác biệt về hiệu suất giữa các mô hình AI suy luận và không suy luận trong một số tác vụ là rất đáng chú ý. Khi giải quyết các bài toán toán học phức tạp, các mô hình suy luận luôn vượt trội so với các đối tác nhanh hơn của chúng. Bạn có thể yêu cầu cả hai loại giải một bài toán đại số nhiều bước, và đôi khi, chỉ mô hình suy luận mới có thể phát hiện ra một lỗi dấu tinh tế có thể làm thay đổi hoàn toàn kết quả.
Ưu điểm này cũng mở rộng đến việc gỡ lỗi mã (code debugging). Đôi khi, mô hình tiêu chuẩn gợi ý một bản sửa lỗi trông có vẻ đúng (và cũng đúng về mặt cú pháp) nhưng lại gây ra một lỗi mới ở trường hợp biên. Mô hình suy luận sẽ theo dõi các đường dẫn thực thi một cách có phương pháp và tìm ra cả vấn đề ban đầu lẫn các vấn đề logic tiềm ẩn mới mà giải pháp của nó có thể tạo ra. Bằng cách tích hợp tính năng đồng chỉnh sửa Canvas với mô hình suy luận o1 tiên tiến, ChatGPT đã xây dựng một nền tảng mơ ước cho lập trình viên.
Logo OpenAI trên nền gradient tượng trưng cho sự đổi mới trong hiệu suất mô hình AI
Tuy nhiên, tôi nhận thấy rằng các mô hình suy luận không phải lúc nào cũng đáng để chờ đợi đối với các tác vụ phân tích dữ liệu. Khi tôi yêu cầu cả hai mô hình diễn giải một tập dữ liệu đơn giản về xu hướng nhiệt độ, mô hình không suy luận đã cung cấp những thông tin chi tiết nhanh chóng và hoàn toàn phù hợp với nhu cầu của tôi. Phân tích bổ sung của mô hình suy luận không biện minh cho thêm chín giây chờ đợi. Chín giây không phải là thời gian dài, nhưng sự chờ đợi này áp dụng cho các tác vụ khác không nhất thiết đòi hỏi quá trình xử lý bổ sung.
Tương tự, các câu hỏi khoa học phụ thuộc vào độ phức tạp. Các truy vấn khoa học cơ bản nhận được phản hồi chính xác như nhau từ cả hai loại. Nhưng đôi khi, mô hình tiêu chuẩn tự tin khẳng định những điều mà các chuyên gia vật lý sẽ tranh cãi, trong khi mô hình suy luận cẩn thận đưa ra các điều kiện cho nhận định của mình và thừa nhận các cuộc tranh luận lý thuyết.
Các mô hình không suy luận vẫn chiếm ưu thế ở những nơi sự sáng tạo và khả năng đàm thoại quan trọng hơn độ chính xác. Khi bạn yêu cầu một bài thơ hoặc dàn ý câu chuyện nhanh chóng, hoặc sử dụng AI để viết email, bạn sẽ muốn có phản hồi tức thì hơn là chờ mô hình suy luận “nghĩ quá nhiều” về các lựa chọn sáng tạo mà không có câu trả lời nào là “đúng” một cách khách quan.
Màn hình hiển thị điểm số GPTZero đánh giá nội dung do AI viết
Phản hồi tức thì mang lại cảm giác tự nhiên hơn cho việc truy xuất thông tin đơn giản và hội thoại thông thường. Thời gian tư duy kéo dài của mô hình suy luận tạo ra những khoảng dừng ngắt quãng, khiến tương tác kém tự nhiên hơn – một điều khá trớ trêu khi những mô hình này được cho là tiên tiến hơn.
Yêu Cầu Về Tài Nguyên Xử Lý Của Mô Hình AI Suy Luận
Nhu cầu tính toán cao của các mô hình AI suy luận giải thích sự khác biệt về hiệu suất. Những mô hình này không chỉ đòi hỏi nhiều hơn một chút – chúng có thể yêu cầu tài nguyên tính toán gấp 2-5 lần so với các đối tác không suy luận, điều này trực tiếp dẫn đến chi phí cao hơn.
Máy MacBook chạy DeepSeek-R1 cục bộ minh họa yêu cầu tài nguyên xử lý của AI
Điều này không đáng ngạc nhiên khi bạn xem xét cách các mô hình suy luận được đào tạo. Trong khi các mô hình truyền thống chủ yếu học cách nhận diện mẫu từ các tập dữ liệu văn bản khổng lồ, các mô hình suy luận trải qua các giai đoạn đào tạo bổ sung tập trung vào việc giải quyết vấn đề một cách có chủ đích. Chúng được dạy để tạo ra nhiều đường dẫn giải pháp và đánh giá chúng, đòi hỏi lượng tài nguyên tính toán lớn hơn đáng kể.
Đây là lý do tại sao khả năng suy luận thường được tìm thấy trong các dịch vụ AI cao cấp thay vì các gói miễn phí. Trong thử nghiệm của tôi, việc chạy các truy vấn suy luận phức tạp thông qua mô hình suy luận Claude 3.7 Sonnet tốn kém hơn đáng kể so với mô hình không suy luận của Claude. Tác động môi trường cũng không nên bị bỏ qua. Những mô hình ngốn năng lượng này có lượng khí thải carbon lớn hơn, điều này quan trọng ở quy mô lớn. Chúng ta nên bắt đầu lựa chọn kỹ hơn về thời điểm sử dụng khả năng suy luận, dành chúng cho các tác vụ mà độ chính xác thực sự quan trọng thay vì các truy vấn hàng ngày mà các mô hình tiêu chuẩn xử lý đủ tốt.
Khi Nào Nên Lựa Chọn AI Suy Luận Hay AI Thông Thường?
Việc lựa chọn giữa mô hình AI suy luận và không suy luận phụ thuộc vào việc cân nhắc giữa tốc độ và độ tin cậy. Đối với các công việc như phân tích tài chính hoặc nghiên cứu, tôi sẽ luôn chọn mô hình suy luận bất chấp thời gian chờ đợi. Rủi ro quá cao để dựa vào những phỏng đoán dựa trên khớp mẫu.
Đối với việc động não sáng tạo hoặc tra cứu thông tin nhanh, các mô hình tiêu chuẩn vẫn là lựa chọn hàng đầu của tôi. Phản hồi tức thì giúp duy trì quy trình làm việc trôi chảy, và những sai sót nhỏ thường không gây ra hậu quả nghiêm trọng. Điều này tương tự như cách chúng ta có thể sử dụng máy tính cầm tay cho các phép toán nhanh nhưng lại dùng công thức bảng tính cho việc lập ngân sách quan trọng.
Tương lai có thể thuộc về các hệ thống lai ghép, có khả năng chuyển đổi một cách thông minh giữa các phương pháp tiếp cận dựa trên độ phức tạp của tác vụ. Hiểu rõ những câu lệnh nào hoạt động tốt nhất với các mô hình suy luận sẽ cải thiện kết quả, cho phép bạn quyết định điều gì quan trọng hơn vào thời điểm hiện tại – tốc độ hay phân tích chuyên sâu.
