ក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យាយក្សបានចំណាយប្រាក់រាប់ពាន់លានដុល្លារក្នុងជំនឿថា "កាន់តែច្រើនគឺប្រសើរជាង" នៅក្នុងសិប្បនិម្មិត (AI) ។
ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ របកគំហើញរបស់ DeepSeek បង្ហាញថា ម៉ូដែលតូចៗអាចសម្រេចបាននូវដំណើរការស្រដៀងគ្នាដោយចំណាយតិចជាងច្រើន។
កាលពីចុងខែមករា ក្រុមហ៊ុន DeepSeek បានប្រកាសថា ការចំណាយចុងក្រោយនៃការបណ្តុះបណ្តាលម៉ូដែល R1 គឺត្រឹមតែ 5.6 លានដុល្លារ ដែលជាប្រភាគនៃអ្វីដែលក្រុមហ៊ុនអាមេរិកគិតថ្លៃ។
"ចោរសមុទ្របច្ចេកវិទ្យា"
ការលោតផ្លោះរបស់ DeepSeek ទៅក្នុងចំណាត់ថ្នាក់នៃអ្នកបង្កើត AI ឈានមុខគេក៏បានជំរុញឱ្យមានការពិភាក្សាយ៉ាងក្តៅគគុកនៅក្នុង Silicon Valley អំពីដំណើរការដែលហៅថា "ការចំហុយ"។
នេះគឺជាបច្ចេកទេសដែលសំដៅលើការរៀនប្រព័ន្ធថ្មីពីប្រព័ន្ធដែលមានស្រាប់ ដោយសួរសំណួររាប់រយរាប់ពាន់ និងវិភាគចម្លើយ។
តាមរយៈការចម្រោះ ក្រុមហ៊ុននឹងយកគំរូភាសាធំ (LLM) ដែលហៅថាគំរូ "គ្រូ" - ដែលអាចទស្សន៍ទាយពាក្យបន្ទាប់ដែលទំនងជាលេចឡើងក្នុងប្រយោគមួយ។
គំរូគ្រូបង្រៀនបង្កើតទិន្នន័យ ដែលបន្ទាប់មកត្រូវបានប្រើដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលគំរូ "សិស្ស" តូចជាង។ ដំណើរការនេះអនុញ្ញាតឱ្យមានការផ្ទេរចំណេះដឹង និងសមត្ថភាពព្យាករណ៍យ៉ាងរហ័សពីគំរូធំទៅម៉ូដែលតូច។
 |
ជំនួសឱ្យការចំណាយរាប់ពាន់លានដុល្លារក្នុងការបណ្តុះបណ្តាលគំរូមួយ បច្ចេកទេស "ចំហុយ" អនុញ្ញាតឱ្យ DeepSeek ទទួលបានលទ្ធផលដូចគ្នាដោយគ្រាន់តែរៀនពីគំរូដែលមានស្រាប់ដ៏ធំ។ រូបថត៖ Mint |
ខណៈពេលដែលការចម្រាញ់ត្រូវបានគេប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយអស់រយៈពេលជាច្រើនឆ្នាំ ការជឿនលឿននាពេលថ្មីៗនេះបាននាំឱ្យអ្នកជំនាញក្នុងឧស្សាហកម្មជឿជាក់ថាវានឹងកាន់តែក្លាយជាអត្ថប្រយោជន៍ដ៏សំខាន់សម្រាប់ការចាប់ផ្តើមអាជីវកម្មដូចជា DeepSeek ។
មិនដូចក្រុមហ៊ុនយក្សក្នុងឧស្សាហកម្មដូចជា OpenAI ក្រុមហ៊ុនទាំងនេះតែងតែស្វែងរកដំណោះស្រាយដែលមានប្រសិទ្ធភាពក្នុងការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធីដែលមានមូលដ្ឋានលើ AI ។
លោក Olivier Godement អ្នកដឹកនាំផលិតផល OpenAI មានប្រសាសន៍ថា "ការចម្រោះគឺអស្ចារ្យណាស់។ វាជាដំណើរការនៃការយកគំរូគែមធំ និងឆ្លាតវៃ ហើយប្រើវាដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលគំរូតូចជាង។ វាមានថាមពលខ្លាំងសម្រាប់ការងារជាក់លាក់ តម្លៃថោកបំផុត និងលឿនបំផុតក្នុងការអនុវត្ត" Olivier Godement ដែលជាអ្នកដឹកនាំផលិតផល OpenAI និយាយថា។
សំណួរបង្ហាញពីប្រសិទ្ធភាពនៃដើមទុនរាប់ពាន់លានដុល្លារ
LLMs ដូចជា GPT-4 របស់ OpenAI, Gemini (Google) ឬ Llama (Meta) មានភាពល្បីល្បាញដោយសារតម្រូវការទិន្នន័យ និងថាមពលកុំព្យូទ័រយ៉ាងច្រើនដើម្បីអភិវឌ្ឍ និងថែទាំ។
ខណៈដែលក្រុមហ៊ុនមិនបង្ហាញពីការចំណាយជាក់លាក់ ប៉ុន្តែគេប៉ាន់ប្រមាណថាការបណ្តុះបណ្តាលម៉ូដែលទាំងនេះអាចចំណាយប្រាក់រាប់រយលានដុល្លារ។
ក្នុងចំណោមនោះមាន Google, OpenAI, Anthropic និង xAI របស់ Elon Musk ។ បន្ទាប់ពី Trump ចូលកាន់តំណែង OpenAI បានប្រកាសភាពជាដៃគូជាមួយ SoftBank និងដៃគូផ្សេងទៀតដើម្បីវិនិយោគ 500 ពាន់លានដុល្លារ ក្នុងហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធ AI ក្នុងរយៈពេល 5 ឆ្នាំខាងមុខ។
ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ ដោយសារការចម្រោះ អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ និងអាជីវកម្មអាចទទួលបានសមត្ថភាពដ៏មានអានុភាពនៃម៉ូដែលធំៗដោយចំណាយតិច។ នេះអនុញ្ញាតឱ្យកម្មវិធី AI ដំណើរការយ៉ាងរហ័សនៅលើឧបករណ៍ដូចជាកុំព្យូទ័រយួរដៃ ឬស្មាតហ្វូន។
 |
គំរូនៃបច្ចេកទេស "ចំហុយ" ក្នុងការបណ្តុះបណ្តាលគំរូ AI ។ រូបថត៖ arXiv ។ |
ជាការពិត WSJ ណែនាំថាបន្ទាប់ពីភាពជោគជ័យរបស់ DeepSeek នាយកប្រតិបត្តិ Silicon Valley និងអ្នកវិនិយោគកំពុងគិតឡើងវិញនូវគំរូអាជីវកម្មរបស់ពួកគេ ហើយចោទជាសំណួរថាតើភាពជាអ្នកដឹកនាំក្នុងឧស្សាហកម្មនៅតែមានតម្លៃវាដែរឬទេ។
"តើវាមានតម្លៃ ខាងសេដ្ឋកិច្ច ទេក្នុងការក្លាយជាមនុស្សដំបូងប្រសិនបើវាមានតម្លៃ 8 ដងច្រើនជាងអ្នកដើរតាម?" សួរលោក Mike Volpi នាយកប្រតិបត្តិបច្ចេកវិទ្យាជើងចាស់ និងជាអ្នកបណ្តាក់ទុននៅ Hanabi Capital ។
CIOs រំពឹងថានឹងឃើញកម្មវិធី AI ដែលមានគុណភាពខ្ពស់ជាច្រើនដែលត្រូវបានបង្កើតដោយប្រើបច្ចេកទេស "ចំហុយ" នៅក្នុងប៉ុន្មានឆ្នាំខាងមុខនេះ។
ជាពិសេស អ្នកស្រាវជ្រាវនៅក្រុមហ៊ុន AI Hugging Face បានចាប់ផ្តើមព្យាយាមបង្កើតគំរូស្រដៀងនឹង DeepSeek's ។ អ្នកស្រាវជ្រាវជាន់ខ្ពស់លោក Lewis Tunstall បាននិយាយថា "អ្វីដែលងាយស្រួលបំផុតក្នុងការចម្លងគឺដំណើរការចម្រាញ់" ។
ម៉ូដែល AI ពី OpenAI និង Google នៅតែនាំមុខគេក្នុងតារាងដែលប្រើប្រាស់យ៉ាងទូលំទូលាយនៅក្នុង Silicon Valley។
ក្រុមហ៊ុនបច្ចេកវិទ្យាយក្សអាចរក្សាបាននូវគែមមួយនៅក្នុងប្រព័ន្ធទំនើបបំផុតដោយធ្វើការស្រាវជ្រាវដើមបំផុត។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ អ្នកប្រើប្រាស់ និងអាជីវកម្មជាច្រើនមានឆន្ទៈក្នុងការដោះស្រាយសម្រាប់បច្ចេកវិទ្យាទាបជាងបន្តិចក្នុងតម្លៃទាបជាងច្រើន។
 |
បច្ចេកទេស "ចំហុយ" មិនមែនជាគំនិតថ្មីទេ ប៉ុន្តែភាពជោគជ័យរបស់ DeepSeek បានបង្ហាញថា ម៉ូដែល AI ដែលមានតម្លៃទាបអាចនៅតែមានប្រសិទ្ធភាពដូចម៉ូដែលដែលមានតម្លៃរាប់ពាន់លានដុល្លារ។ រូបថត៖ Shutterstock ។ |
ខណៈពេលដែលការចម្រោះអាចផលិតបាននូវគំរូដែលដំណើរការបានល្អ អ្នកជំនាញជាច្រើនក៏បានព្រមានថាវាមានដែនកំណត់ជាក់លាក់។
Ahmed Awadallah មកពីក្រុមហ៊ុន Microsoft Research ពន្យល់ថា "ការចម្រោះទឹកនាំមកនូវការដោះដូរដ៏គួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍។ នៅពេលដែលអ្នកធ្វើឱ្យគំរូតូចជាងមុន អ្នកនឹងកាត់បន្ថយសមត្ថភាពរបស់វាដោយជៀសមិនរួច" ។
យោងតាមលោក Awadallah គំរូនៃការចម្រោះអាចល្អណាស់ក្នុងការសង្ខេបអ៊ីមែល ប៉ុន្តែនៅពេលជាមួយគ្នានេះ វាពិតជាមិនល្អសម្រាប់កិច្ចការផ្សេងទៀតទេ។
ទន្ទឹមនឹងនេះដែរ លោក David Cox អនុប្រធានផ្នែកគំរូ AI នៅក្រុមហ៊ុន IBM Research បាននិយាយថា អាជីវកម្មភាគច្រើនមិនត្រូវការម៉ូដែលយក្ស ដើម្បីដំណើរការផលិតផលរបស់ពួកគេនោះទេ។
ម៉ូឌែលដែលចម្រោះឥឡូវនេះមានថាមពលគ្រប់គ្រាន់ដើម្បីបម្រើគោលបំណងដូចជា chatbots សម្រាប់បម្រើអតិថិជន ឬធ្វើការលើឧបករណ៍តូចៗដូចជាទូរស័ព្ទជាដើម។
លោក Cox បានបន្ថែមថា "គ្រប់ពេលដែលអ្នកអាចកាត់បន្ថយការចំណាយ ខណៈពេលដែលនៅតែសម្រេចបាននូវការអនុវត្តដែលចង់បាន នោះគ្មានហេតុផលណាដែលមិនត្រូវធ្វើវានោះទេ"។
ប្រភព៖ https://znews.vn/ky-thuat-chung-cat-ai-dang-dat-ra-cau-hoi-lon-post1535517.html
Kommentar (0)