#15 - Scaling Test Time Compute: Chiến lược mới định hình tương lai AI

Ngô Hoàng

Trong cuộc đua phát triển trí tuệ nhân tạo hiện nay, các công ty công nghệ lớn thường tranh đua bằng cách tạo ra những mô hình khổng lồ với hàng tỷ tham số. Tuy nhiên, "Scaling Test Time Compute" (mở rộng khả năng tính toán thời gian chạy) đang nổi lên như một chiến lược thay thế đầy tiềm năng, định hình lại cách chúng ta tối ưu hóa các mô hình AI. Thay vì tập trung vào việc tăng kích thước mô hình hoặc dữ liệu huấn luyện, phương pháp này tối ưu hóa giai đoạn suy luận – thời điểm AI "suy nghĩ" để giải quyết vấn đề.

Để hiểu rõ về khái niệm này, cần phân biệt hai giai đoạn chính trong vòng đời của một mô hình AI. Giai đoạn huấn luyện là quá trình mô hình học từ hàng triệu, thậm chí hàng tỷ ví dụ để nhận diện mẫu và đưa ra dự đoán, thường tiêu tốn nguồn lực tính toán khổng lồ. Giai đoạn suy luận là khi mô hình đã được huấn luyện xong và được sử dụng để giải quyết các vấn đề thực tế. Bản chất của Scaling Test Time Compute là cho phép mô hình "suy nghĩ" kỹ lưỡng hơn, khám phá nhiều phương án, và kiểm tra lại kết quả trước khi đưa ra quyết định cuối cùng. Đơn giản hơn, thay vì xây dựng một bộ não AI lớn hơn, chiến lược này cho phép bộ não hiện có suy nghĩ lâu hơn và thấu đáo hơn.

Phương pháp và bằng chứng thực tế

Những nghiên cứu gần đây đã cung cấp bằng chứng thuyết phục về hiệu quả của chiến lược này. Một nghiên cứu toàn diện từ các nhà khoa học tại Đại học Boston, Google, MIT và Stanford đã chứng minh rằng việc kết hợp các kỹ thuật suy luận nâng cao như Monte Carlo Tree Search (MCTS) với phương pháp xác minh tự động đã cải thiện độ chính xác trên các bài toán Olympic Toán học Quốc tế từ 33,3% lên 77,8% - một cải thiện đáng kinh ngạc mà không cần tăng kích thước mô hình. Dữ liệu từ nghiên cứu của Cohere (tháng 1/2025) cũng cho thấy mô hình nhỏ hơn sử dụng công nghệ này đã vượt qua nhiều mô hình lớn hơn trên bảng xếp hạng OpenLLM, đồng thời tiêu thụ ít hơn 60% năng lượng.

Ba phương pháp chính đã được áp dụng thành công để tối ưu hóa khả năng tính toán thời gian chạy. Phương pháp "Chuỗi Suy Nghĩ" (Chain of Thought) cho phép mô hình diễn giải từng bước trong quá trình giải quyết vấn đề, tương tự như cách con người viết ra từng bước suy nghĩ khi giải một bài toán phức tạp. Khi được áp dụng cho mô hình trung bình (7B tham số), phương pháp này đã cải thiện hiệu suất giải quyết vấn đề lên 37% so với suy luận tiêu chuẩn, theo dữ liệu từ DeepMind. Phương pháp "Lấy Mẫu Nhiều Lần" (Multiple Sampling) tạo ra nhiều câu trả lời khác nhau và sau đó đánh giá chúng để chọn ra câu trả lời tốt nhất. Trong chẩn đoán hình ảnh y tế, kỹ thuật này giúp giảm 23% tỷ lệ âm tính giả theo nghiên cứu của Stanford năm 2023. Cuối cùng, "Kỹ thuật tối ưu hóa động" (Adaptive Inference) cho phép mô hình tự điều chỉnh nguồn lực tính toán dựa trên độ phức tạp của nhiệm vụ, giảm 40% nhu cầu tính toán cho các tác vụ đơn giản đến trung bình, theo số liệu từ IKANGAI.

Hàm ý và ứng dụng thực tế

Chiến lược này mang đến nhiều hàm ý quan trọng cho cả ngành công nghiệp và các nhà hoạch định chính sách. Về hiệu quả đầu tư, thay vì phát triển những mô hình lớn hơn với chi phí đào tạo khổng lồ, tổ chức có thể tối ưu hóa hiệu suất của mô hình hiện có bằng cách đầu tư vào tài nguyên tính toán cho giai đoạn suy luận. Dữ liệu kinh tế mới nhất từ Epoch AI và Gcore (2025) chỉ ra một sự thật khó chối cãi: đầu tư vào tối ưu hóa suy luận mang lại giá trị cao hơn so với tăng kích thước mô hình khi triển khai ở quy mô lớn. Mô hình GPT-3 tiêu thụ khoảng 1.287 MWh trong quá trình đào tạo, trong khi các mô hình nhỏ hơn với tính toán thời gian chạy nâng cao có thể đạt được hiệu suất tương đương với chi phí năng lượng thấp hơn đáng kể.

Về môi trường và tính bền vững, việc mở rộng tài nguyên tính toán đồng nghĩa với việc tăng mức tiêu thụ năng lượng. Tuy nhiên, so với chi phí huấn luyện các mô hình khổng lồ, phương pháp này vẫn hiệu quả hơn về mặt năng lượng. Chính phủ Anh đang phát triển Chiến lược Tính toán toàn diện (dự kiến xuất bản vào mùa xuân 2025) để thiết lập các tiêu chuẩn hiệu quả năng lượng AI và phân bổ tài nguyên tính toán bền vững. Đây là cơ hội để phát triển các tiêu chuẩn về hiệu suất năng lượng cho AI và khuyến khích các giải pháp tính toán xanh.

Đáng chú ý là chiến lược này không chỉ là vấn đề kỹ thuật mà còn là vấn đề công bằng toàn cầu. Khi các công ty công nghệ lớn thống trị phát triển AI với các mô hình khổng lồ đòi hỏi hàng triệu đô la đầu tư, Scaling Test Time Compute mở ra cơ hội cho các tổ chức nhỏ hơn, các quốc gia đang phát triển, và cộng đồng nghiên cứu đa dạng hơn tham gia vào cuộc đua AI. Điều này có thể thúc đẩy sự dân chủ hóa trong nghiên cứu và phát triển AI, mở rộng khả năng tiếp cận công nghệ tiên tiến này cho nhiều đối tượng hơn.

Khi được "suy nghĩ" kỹ lưỡng hơn, mô hình AI có thể đưa ra quyết định chính xác và đáng tin cậy hơn, đặc biệt trong các lĩnh vực nhạy cảm. Trong y tế, các mô hình AI phân tích hình ảnh X-quang và MRI theo nhiều phương pháp khác nhau đã cải thiện độ chính xác chẩn đoán lên 23%. Trong nghiên cứu khoa học, các mô hình sử dụng kỹ thuật Diverse Inference và Verification đã cải thiện khả năng giải quyết các bài toán phức tạp. Trong tài chính, các hệ thống hỗ trợ quyết định đánh giá nhiều kịch bản khác nhau đã giảm 28% rủi ro đầu tư sai lệch.

Tuy nhiên, một thách thức của phương pháp này là làm tăng thời gian phản hồi. Khi cho phép mô hình "suy nghĩ" lâu hơn, người dùng phải chờ đợi câu trả lời lâu hơn. Đây là sự đánh đổi mà các nhà phát triển và người dùng cần cân nhắc, đặc biệt trong các ứng dụng đòi hỏi phản hồi thời gian thực. Các tiêu chuẩn hiệu suất cần định nghĩa rõ về thời gian phản hồi chấp nhận được đối với từng ứng dụng cụ thể, cân bằng giữa độ chính xác và tốc độ.

Scaling Test Time Compute đại diện cho một bước tiến quan trọng trong cuộc đua phát triển AI hiện đại. Thay vì chạy theo xu hướng xây dựng mô hình ngày càng lớn với chi phí ngày càng cao, chiến lược này mở ra con đường phát triển AI bền vững, hiệu quả và công bằng hơn. Với sự cân nhắc kỹ lưỡng về các yếu tố kỹ thuật, kinh tế, xã hội và môi trường, cách tiếp cận này có thể định hình lại toàn bộ ngành công nghiệp AI trong những năm tới. Các nhà hoạch định chính sách, nhà nghiên cứu và doanh nghiệp cần nhận ra tiềm năng của chiến lược này và đầu tư nguồn lực thích đáng để khai thác tối đa lợi ích mà nó mang lại. Cuộc đua AI không nên là về xây dựng mô hình lớn nhất—mà là về xây dựng mô hình thông minh nhất, hiệu quả nhất và bao trùm nhất.