Mô hình AI mới của cựu kỹ sư OpenAI gây sốt giới lập trình

ChatGPT từng khiến Diogo Almeida, một trong những nhà nghiên cứu góp phần tạo ra nó, phải thất vọng. Ông cho rằng vấn đề nằm ở chỗ AI đang tối ưu cho ngôn ngữ con người thay vì ngôn ngữ máy tính. Hai năm sau khi rời OpenAI, Almeida đã cho ra đời Jev — một loại mô hình AI hoàn toàn khác biệt, không xuất ra văn bản mà trả về xác suất, hứa hẹn mang đến con đường rẻ hơn và nhanh hơn để đưa trí tuệ vào phần mềm.

Từ nỗi thất vọng với ChatGPT đến ý tưởng mới

Almeida từng là nhà nghiên cứu tại OpenAI, người tham gia xây dựng chatbot ChatGPT và phát minh ra kỹ thuật RLHF (học tăng cường từ phản hồi con người) — phương pháp huấn luyện được xem là có công lớn nhất tạo nên kỷ nguyên AI hiện tại. Nhưng bất chấp những năng lực ấn tượng, ông vẫn cảm thấy chưa hài lòng.

"Chúng ta có tia sét trong chai, nhưng nó lại không hữu ích. Tôi đã vật lộn với vấn đề đó từ đó đến nay. Mất một thời gian tôi mới đi đến kết luận: vấn đề là chúng ta đang tối ưu cho ngôn ngữ con người… Chúng ta đã rất giỏi về ngôn ngữ con người trong bốn năm qua, nhưng nó không hữu ích cho tự động hóa vì máy tính nói một ngôn ngữ khác."

Hai năm trước, Almeida rời OpenAI để thành lập TypeSafe AI, một startup nhằm giải quyết bài toán này. Tuần này, công ty công bố mô hình mới dựa trên kiến trúc transformer mang tên Jev, nhưng không phải là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Thay vì xuất ra văn bản, Jev tạo ra các xác suất — hay theo cách gọi của công ty là "quyết định đã hiệu chỉnh" (calibrated decisions).

So sánh phản hồi của Jev và một mô hình OpenAI trước cùng một yêu cầu

Vì sao Jev khác biệt?

Việc từ bỏ ngôn ngữ mang lại nhiều lợi ích: mô hình trở nên cực kỳ rẻ và nhanh, đồng thời vì người dùng xác định trước các đầu ra nên nó không thể bịa đặt (hallucinate). Các token đầu ra miễn phí, còn token đầu vào được tính theo đơn vị hàng tỷ, thay vì hàng triệu như các LLM thông thường.

Giới lập trình viên đang tỏ ra rất hứng thú với sản phẩm này. Công ty từng có lúc mất khả năng phục vụ người dùng qua API vì nhu cầu quá cao. Jev tỏ ra hữu ích nhất cho tự động hóa phần mềm. Cho đến nay, các nhà phát triển xem đây là cách rẻ hơn và mạnh mẽ hơn để đưa trí tuệ vào mã nguồn của họ.

Chẳng hạn, Pranit Sharma, kỹ sư phần mềm tại Vercel — công ty chuyên về hạ tầng agentic — cho biết công ty ông từng dùng ChatGPT Luna 5.6 của OpenAI để chạy bộ phân loại kiểm tra an toàn các câu lệnh. Khi Vercel thay Luna bằng Jev, kết quả nhanh hơn 5 đến 18 lần và chính xác hơn.

Một nhà phát triển khác, Nikhil Mudholkar, CTO của Bryo AI, đã thử nghiệm Jev so với Gemini trong việc phân loại email doanh nghiệp. Trong thử nghiệm của ông, Gemini chính xác hơn một chút nhưng đắt hơn 10 đến 20 lần. Điều khiến Mudholkar hứng thú hơn cả là điểm tin cậy của Jev: "Đây là mô hình duy nhất trả về xác suất thực sự, khiến nó lý tưởng cho việc tự động hóa quy trình làm việc!!"

Không chỉ thay thế mà còn bổ trợ cho LLM

Ngoài việc thay thế LLM trong một số trường hợp sử dụng, mô hình mới còn có thể bổ trợ cho chúng, đóng vai trò như một lớp kiểm tra thông minh chống hành vi sai lệch. Dùng agent để giám sát agent có thể nhanh chóng trở nên tốn kém, nhưng theo Almeida, dùng Jev để làm việc đó là hợp lý. Ông hình dung người dùng sẽ triển khai Jev để theo dõi dấu vết agent của LLM và ngăn chặn các cuộc tấn công jailbreak.

"Suy cho cùng, nó giao phó vấn đề bịa đặt cho người dùng một chút. Người dùng phải nói rằng, được, nếu kết quả chỉ trả về xác suất 50%, có lẽ đây là tung đồng xu và tôi bỏ qua. Nhưng nếu là 95%, chắc chắn rồi, tôi có thể làm gì đó với nó."

Nhận xét trên được đưa ra bởi Armin Ronacher, CTO của Earendil — đơn vị xây dựng Pi, một harness mã nguồn mở cho mô hình. Ông cũng cho rằng một ứng dụng tiềm năng khác của Jev là định tuyến mô hình (model routing). Dự đoán một tác vụ cụ thể có cần mô hình chuyên biệt hay không là việc hữu ích, nhưng dùng LLM cho nhiệm vụ này sẽ rất tốn kém. Chi phí thấp và tốc độ nhanh của Jev khiến việc phân loại theo thời gian thực trở nên khả thi.

Nghịch lý Jevons và tầm nhìn về phần mềm thông minh

Đó cũng chính là kỳ vọng của Almeida. Mô hình được đặt theo tên William Stanley Jevons, nhà kinh tế thế kỷ 19 với nghịch lý cùng tên mô tả việc chi phí một loại hàng hóa giảm xuống có thể dẫn đến việc nó được sử dụng ngày càng nhiều. Trong trường hợp này, chi phí trí tuệ giảm xuống được kỳ vọng sẽ dẫn đến việc triển khai rộng khắp.

"Chúng tôi cho rằng sẽ có phần mềm thông minh ở khắp mọi nơi theo cách mang tính nổi lên và phân tán… giống internet thời kỳ đầu hơn là những siêu ứng dụng mà người ta đang cố xây dựng hiện nay."

Almeida khá kín tiếng về kiến trúc của mô hình, mà giới quan sát bên ngoài nghi ngờ được xây dựng trên nền một LLM trọng số mở. Công ty gọi Jev là "mô hình Hệ thống Một" (System One model), tập trung vào trực giác thay vì lý luận, và hướng đến đúng nhiệm vụ cụ thể. Almeida cho biết Jev được huấn luyện hoàn toàn trên dữ liệu tổng hợp bằng kỹ thuật mà ông gọi là "học tăng cường từ các quyết định đã hiệu chỉnh".

"Chúng tôi đặt cược sớm rằng mình sẽ tự tạo toàn bộ dữ liệu, và đó là một trong những canh bạc hay nhất đời tôi — theo tôi còn tốt hơn cả buổi ra mắt sản phẩm, tốt hơn cả RLHF. Một nửa công ty là phòng thí nghiệm sở hữu gần như toàn bộ lĩnh vực con về dữ liệu tổng hợp được hiểu thấu đáo về mặt thống kê, và giờ đó là niềm vui sống của tôi."

Hiện tại, Jev vẫn đơn độc trong loại hình mô hình này, nhưng Ronacher dự đoán các đối thủ sẽ nhanh chóng xuất hiện khi tính hữu dụng của nó đã rõ ràng.

"Lẽ ra chúng ta đã phải nhìn ra điều này sớm hơn theo nhiều cách, nhưng có lẽ vì các LLM quá rẻ và được trợ giá nên người ta thường chưa cần phải sáng tạo."

Bản thân TypeSafe sẽ tiếp tục xây dựng thêm nhiều phiên bản của mô hình với các dạng thức mới. Khi được hỏi liệu TypeSafe có phải là một phòng thí nghiệm tiên phong (frontier lab), Almeida đáp: "Sản phẩm chính của các frontier lab là nỗi sợ hoặc sự thổi phồng. Tôi muốn sản phẩm chính của chúng tôi là trí tuệ… [nhưng chúng tôi] không phải là một phòng thí nghiệm theo nghĩa đặt cược vào sự giàu có vô hạn, hay một tôn giáo, hay việc xây dựng Chúa trong trung tâm dữ liệu, hay bất cứ thứ gì đang thịnh hành hôm nay."