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 có phần hạn chế cho các câu hỏi của bạn. Tuy nhiên, mọi thứ đã thay đổi đáng kể với sự ra đời của các mô hình AI có khả năng suy luận (reasoning AI). Những mô hình này có thể “tư duy” qua các câu hỏi và vấn đề của bạn theo từng bước, mang đến những kết quả vượt trội. Mặc dù bạn vẫn nhận được câu trả lời, nhưng có những điểm khác biệt quan trọng giữa mô hình AI suy luận và các mô hình không có khả năng suy luận. Việc nắm bắt được những khác biệt này không chỉ giúp bạn hiểu sâu hơn về công nghệ AI mà còn định hướng cách bạn tối ưu hóa việc sử dụng chúng cho từng mục đích cụ thể. Bài viết này sẽ đi sâu vào cơ chế hoạt động, hiệu suất, yêu cầu tài nguyên và cách lựa chọn giữa hai loại mô hình AI này.
Cách AI Suy Luận Giải Quyết Vấn Đề
Khi bạn đưa ra một câu lệnh (prompt), các mô hình AI suy luận như DeepSeek-R1 (một mô hình AI do Trung Quốc phát triển) không chỉ đưa ra câu trả lời ngay lập tức. Thay vào đó, chúng tạo ra nhiều “chuỗi suy nghĩ” (chains of thought) khác nhau. Các mô hình suy luận phân tích nhiều con đường logic trước khi chọn ra con đường hợp lý nhất. Đây là lý do tại sao nhiều người bắt đầu sử dụng DeepSeek bất chấp những lo ngại về quyền riêng tư của nó. Ngoài DeepSeek, các mô hình AI suy luận khác như ChatGPT-4o, Claude 3.7 Sonnet, xAI Grok 3 và Alibaba’s QwQ cũng đang được phát triển và sử dụng rộng rãi.
Robot AI đang giải bài toán phức tạp trên bảng xanh, minh họa khả năng suy luận logic từng bước của AI.
Ban đầu, cách thức hoạt động này có thể giống như việc bạn xem ai đó giải một bài toán nháp. Trong khi AI truyền thống phản hồi ngay lập tức với bất kỳ mẫu nào mà nó nhận diện, AI suy luận lại cố tình đánh giá nhiều cách tiếp cận. Do đó, bạn thường phải đợi vài giây để nhận được câu trả lời mà một mô hình tiêu chuẩn có thể tạo ra trong chưa đầy một giây.
Để minh họa, tôi đã đưa cho cả hai loại mô hình AI một câu hỏi sau: “Nếu năm người ngồi quanh một bàn tròn, và mỗi người phải ngồi cạnh ít nhất một người mà họ quen biết, vậy số lượng mối quan hệ quen biết tối thiểu cần có là bao nhiêu?” Mô hình AI không suy luận ngay lập tức đưa ra câu trả lời “5 mối quan hệ” với một lời giải thích ngắn gọn. Trong khi đó, DeepSeek đã “suy nghĩ” trong 298 giây, hiển thị rõ ràng quá trình xem xét các cách sắp xếp chỗ ngồi khác nhau và các trường hợp biên liên quan, trước khi đưa ra kết luận là “3 mối quan hệ”. Mẫu hành vi này đúng với 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 “suy nghĩ” qua các vấn đề từ nhiều góc độ khác nhau.
So Sánh Hiệu Suất Giữa Các Mô Hình AI
Sự khác biệt về hiệu suất giữa các mô hình AI suy luận và không suy luận trong một số tác vụ là rất rõ rệt. Khi giải quyết các bài toán toán học phức tạp, các mô hình suy luận luôn vượt trội hơn các đối tác nhanh hơn của chúng. Bạn có thể yêu cầu cả hai loại mô hình 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 kết quả.
Ưu điểm này cũng mở rộng sang việc gỡ lỗi mã (code debugging). Đôi khi, mô hình tiêu chuẩn đề xuất một bản sửa lỗi trông có vẻ đúng (và đúng cú pháp), nhưng lại gây ra một lỗi trường hợp biên mới. Mô hình suy luận sẽ tỉ mỉ theo dõi các đường dẫn thực thi 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.
Tuy nhiên, tôi đã nhận thấy rằng các mô hình suy luận không phải lúc nào cũng đáng để chờ đợi cho các tác vụ phân tích dữ liệu. Khi tôi yêu cầu cả hai diễn giải một tập dữ liệu đơn giản cho thấy xu hướng nhiệt độ, mô hình không suy luận đã cung cấp những thông tin nhanh chóng, 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 tôi phải chờ. 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 cũng 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 phản đối, trong khi mô hình suy luận cẩn thận trình bày các tuyên bố của mình và thừa nhận các cuộc tranh luận lý thuyết.
Các mô hình không suy luận vẫn chiếm ưu thế ở những nơi mà sự sáng tạo và hội 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 một phản hồi tức thì thay vì phải chờ mô hình suy luận suy nghĩ quá nhiều về các lựa chọn sáng tạo mà không có câu trả lời “đúng” khách quan. 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 suy nghĩ kéo dài của mô hình suy luận tạo ra những khoảng dừng khó xử, 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
Nhu cầu tính toán 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 mô hình không suy luận, điều này trực tiếp dẫn đến chi phí cao hơn.
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 nhận dạng 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. Về cơ bản, chúng được dạy để tạo ra nhiều đường dẫn giải pháp và đánh giá chúng, đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán 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 của 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 chọn lọc hơn về thời điểm sử dụng khả năng suy luận, chỉ 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 đầy đủ.
Đưa Ra Lựa Chọn Mô Hình AI Phù Hợp
Việc lựa chọn giữa mô hình AI suy luận và không suy luận boils down to 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 chấp nhận các phỏng đoán dựa trên việc 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 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 để tính toán nhanh, nhưng lại sử dụng các công thức bảng tính để lập ngân sách quan trọng.
Tương lai có lẽ thuộc về các hệ thống lai (hybrid systems) có thể chuyển đổi thông minh giữa các cách tiếp cận dựa trên độ phức tạp của tác vụ. Việc hiểu 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.
