Mô hình ngôn ngữ GPT-3 của OpenAI đã trở thành một chủ đề nóng trong cộng đồng công nghệ, đồng thời thu hút đông đảo sự chú ý của truyền thông. Thậm chí, nhiều chuyên viên phân tích còn so sánh mô hình này với AGI, bởi lẽ nó sở hữu tính ứng dụng cao trong thực tiễn.

GPT-3 lần đầu được nhắc tới trong một nghiên cứu đăng tải vào hồi tháng 5, trong đó tiết lộ rằng, GPT-3 là phiên bản tiếp nối GPT-2 nhưng với quy mô lớn hơn tới 100 lần. Năng lực của mô hình này cũng vượt xa tiền nhiệm của nó, do được huấn luyện với nhiều tham số hơn, cụ thể là 175 tỷ tham số so với con số 1,5 tỷ ở GPT-2.

Sự thành công của GPT-3 phần nào đã lấn át mọi công ty AI khác, trong đó bao gồm đối thủ vốn luôn ngang sức với OpenAI là DeepMind. Song, câu hỏi quan trọng là, liệu OpenAI đã thực sự vượt qua DeepMind – công ty sở hữu phần mềm AlphaGo đình đám năm 2016 với khả năng chơi cờ vây vượt qua mọi kỳ thủ xuất sắc nhất trên thế giới? Phòng nghiên cứu OpenAI được đồng sáng lập bởi Musk tại San Francisco vào năm 2015, tức một năm sau khi Google mua lại DeepMind.

Với cùng một mục đích là trở thành người dẫn đầu trong lĩnh vực AI, đồng thời tiến tới thực hiện công nghệ Artificial General Intelligence (AGI), có thể nói, OpenAI và DeepMind đang ở hai phía trong một cuộc chiến công nghệ.

Khía cạnh thương mại

GPT-3, với khả năng ứng dụng cao, hoàn toàn có thể được thương mại hóa. OpenAI đã bắt đầu triển khai các API hỗ trợ đăng ký sử dụng mô hình này  một cách thương mại hóa. Ngoài ra, OpenAI cũng đang hợp tác với Microsoft để huấn luyên mô hình ngôn ngữ cho siêu máy tính của hãng và hoàn toàn có thể tìm kiếm các đối tác thương mại thông qua mối quan hệ này.

Trong khi đó, DeepMind thuộc sở hữu của gã khổng lồ Google. Kể từ khi thu mua DeepMind, Alphabet – công ty mẹ của Google đã liên tục báo lỗ, nhưng công ty này sẽ vẫn ổn định chừng nào còn có Google. Ngoài ra, DeepMind cũng không ưu tiên xây dựng các sản phẩm sẵn sàng cho thương mại hóa. Thay vào đó, công ty này lại tập trung tạo ra các sản phẩm sử dụng công nghệ Học tăng cường Reinforcelearning, với khả năng đánh bại con người trong mọi tác vụ phức tạp, trong đó phải kể tới AlphaGo.

Ngoài ra, DeepMind không còn chỉ tập trung vào thế mạnh cũ của mình là công nghiệp game, mà đang dần chuyển dịch sang các dự án nghiên cứu sức khỏe của Google. Có thể nói, mục tiêu của công ty hiện tại là xây dựng nhiều ứng dụng AI thương mại hơn, lấy cơ sở là các thuật toán học sâu tăng cường Deep Reinforcement Learning tân tiến nhất. Ngoài ra, các phát minh của DeepMind cũng đang dần chuyển hướng từ việc thành thạo game sang các mục tiêu có ý nghĩa hơn cho thế giới, ví dụ như sinh học.

Giá trị AI của cả hai hệ thống

GPT-3 có thể thực sự hoàn thành các tác vụ trong doanh nghiệp, vì vậy nó được coi là mô hình ngôn ngữ hoàn chỉnh nhất hiện tại. Mô hình này đã được sử dụng để viết báo, bài hát, truyện, bài luận, hướng dẫn kỹ thuật, cũng như rất nhiều văn bản khác. Ngoài ra, nó cũng có thể hỗ trợ doanh nghiệp trong việc cải thiện chatbot, viết code, thiết kế website…

Trong khi đó, AI của DeepMind lại chưa thực sự mang nhiều tính ứng dụng trong hoạt động thường nhật của doanh nghiệp, mà chỉ gói gọn trong một lĩnh vực như nhận thức, RL… Tuy nhiên, Google vẫn đang sử dụng các ứng dụng này để cải tiến các sản phẩm của hãng, vì vậy DeepMind vẫn có thể mang lại lợi ích dài hạn cho các khách hàng doanh nghiệp của công ty.

Tại sao không nên đánh giá thấp DeepMind so với OpenAI?

Một khi hiểu được giá trị và tính ứng dụng của AI tại cả hai công ty, ta không thể đánh giá thấp năng lực của DeepMind. Theo thời gian, Google sẽ phát hiện ra các ứng dụng đột phá, thông qua năng lực Deep Reinforcement Learning mạnh mẽ mà DeepMind sở hữu.

Ta có thể kể tới những thành tựu của DeepMind trong một nghiên cứu mới đây về việc ứng dụng AI nhằm dự đoán protein folding – một vấn đề quan trọng trong việc phát triển các loại thuốc mới. Trong y tế, protein folding cũng là một lĩnh vực hoàn hảo cho việc huấn luyện các ứng dụng AI. Cụ thể, hệ thống dự đoán protein folding của DeepMind – AlphaFold được huấn luyện sử dụng ngân hàng dữ liệu Protein Data Bank, với cấu trúc 3D và cấu gen của 150.000 protein.

Về mặt nghiên cứu, cả hai công ty đều đang tập trung vào công nghệ Deep Reinforcement Learning, với cùng một định hướng trong việc cải tiến AI. Tuy nhiên, việc so sánh công nghệ của hai bên với nhau là không công bằng, bởi lẽ, thành tựu về thuật toán của DeepMind và OpenAI là tương đương nhau. Kể cả về lĩnh vực game, cũng có thể thấy DeepMind đã đem lại những đột phá lớn có thể so sánh được với mô hình GPT-3. Tuy nhiên, những công trình này lại ít được truyền thông chú ý và công nhận một cách xứng đáng.

DeepMind sở hữu hơn 1000 nhân viên với hàng trăm Tiến sỹ được trả lương cao, liên tục cho ra đời những công trình nghiên cứu học thuật. Trong số những công trình này, phổ biến nhất phải kể tới chiến thằng của AI AlphaGo khi đấu với các kỳ thủ hàng đầu thế giới.

Kết luận

DeepMind vẫn có thể vươn xa hơn trong công nghệ NLP, đồng thời chế tạo ra nhiều mô hình ngôn ngữ mới trên quy mô lớn. Còn tính tới thời điểm hiện tại, công ty vẫn đang tập trung vào việc cải thiện các mô hình ngôn ngữ của Google, và nghiên cứu phát triển thêm khả năng quan sát môi trường cho các công nghệ AI của hãng. Những ý tưởng này đã xuất hiện trong một nghiên cứu mới của DeepMind với tên gọi “AlignNet: Unsupervised Entity Alignment”.

Có thể nói rằng, với sự phổ biến và tính ứng dụng cao của GPT-3, OpenAI đang dược coi là dẫn trước trong cuộc chiến công nghệ trường kỳ này. Tuy nhiên, việc so sánh này lại không có nhiều ý nghĩa ở các phòng nghiên cứu AI trong thực tế, bởi DeepMind cũng không hề kém cạnh.

Theo Analytics India Magazine

Tin liên quan: