Các mô hình Trí tuệ Nhân tạo (AI) tiêu chuẩn thường chỉ đưa ra phản hồi dựa trên việc khớp mẫu, cung cấp câu trả lời chính xác nhưng có giới hạn cho các truy vấn của bạn. Tuy nhiên, mọi thứ đã thay đổi đáng kể với sự ra đời của các mô hình AI suy luận – những hệ thống có khả năng “tư duy” từng bước để giải quyết vấn đề. Dù bạn vẫn nhận được câu trả lời, nhưng có những điểm khác biệt quan trọng giữa mô hình AI suy luận và mô hình không suy luận mà người dùng cần nắm rõ. Việc hiểu rõ những khác biệt này sẽ giúp bạn tận dụng tối đa sức mạnh của AI cho các tác vụ cụ thể, từ đó nâng cao hiệu quả công việc và trải nghiệm công nghệ.
Cách Tiếp Cận Giải Quyết Vấn Đề Của AI
Khi bạn đưa ra một truy vấn (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), tức là các bước tư duy logic nối tiếp nhau.
Các mô hình suy luận sẽ phân tích và xem xét các con đường logic khác nhau trước khi đưa ra lựa chọn hợp lý nhất. Đây là lý do tại sao nhiều người bắt đầu sử dụng DeepSeek dù có những lo ngại về quyền riêng tư. Tuy nhiên, bên cạnh DeepSeek, nhiều mô hình AI suy luận khác cũng đang phổ biến, bao gồm ChatGPT-o1, Claude 3.7 Sonnet, xAI Grok 3 và Alibaba’s QwQ.
Robot AI đang giải bài toán phức tạp trên bảng xanh lá cây, minh họa khả năng suy luận của AI
Ban đầu, cách hoạt động này giống như việc quan sát ai đó giải một bài toán trên giấy nháp. Trong khi AI truyền thống phản hồi ngay lập tức với bất kỳ mẫu nào nó nhận diện được, thì AI suy luận lại đánh giá có chủ đích nhiều cách tiếp cận. Do đó, bạn thường phải chờ đợi vài giây để nhận được câu trả lời – một khoảng thời gian mà một mô hình tiêu chuẩn chỉ mất chưa đầy một giây để tạo ra.
Để minh chứng cho sự khác biệt này, tôi đã thử nghiệm cả hai loại mô hình AI với một câu hỏi:
“Nếu năm người ngồi quanh một bàn tròn, và mỗi người phải ngồi cạnh ít nhất một người mà họ quen biết, vậy cần tối thiểu bao nhiêu mối quan hệ quen biết?”
Mô hình không suy luận đã ngay lập tức đưa ra câu trả lời “5 mối quan hệ” kèm theo một lời giải thích ngắn gọn. Trong khi đó, DeepSeek đã mất 298 giây để “suy nghĩ”, hiển thị rõ ràng quá trình xem xét các cách sắp xếp chỗ ngồi khác nhau và các trường hợp ngoại lệ liên quan, trước khi đưa ra kết luận là “3 mối quan hệ”.
Mô hình này cũng đúng với các mô hình khác như GPT-4o, Claude 3.7 và các công cụ suy luận thử nghiệm khác. Thời gian chờ đợi không hề lãng phí – những mô hình này thực sự “tư duy” vấn đề từ nhiều góc độ khác nhau.
So Sánh Hiệu Suất Theo Từng Tác Vụ
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, mô hình suy luận luôn vượt trội hơn các đối thủ nhanh hơn của chúng. Bạn có thể yêu cầu cả hai loại giải một bài toán đại số nhiều bước, và đôi khi, chỉ có mô hình suy luận mới có thể phát hiện ra một lỗi dấu nhỏ có thể làm thay đổi hoàn toàn kết quả.
Ưu điểm này cũng mở rộng sang việc gỡ lỗi code. Đôi khi, mô hình tiêu chuẩn đề xuất một giải pháp trông có vẻ đúng (và đúng về mặt cú pháp), nhưng lại vô tình tạo ra một lỗi mới trong trường hợp ngoại lệ. Ngược lại, mô hình suy luận sẽ theo dõi một cách có phương pháp các đường dẫn thực thi và tìm ra cả vấn đề ban đầu lẫn các vấn đề logic tiềm ẩn mà giải pháp của nó có thể tạo ra.
Tuy nhiên, trong quá trình thử nghiệm của tôi, tôi nhận thấy rằng các mô hình suy luận không phải lúc nào cũng đáng để chờ đợi đối với các tác vụ phân tích dữ liệu. Khi tôi yêu cầu cả hai mô hình diễn giải một tập dữ liệu đơn giản về xu hướng nhiệt độ, mô hình không suy luận đã cung cấp những thông tin chi tiết nhanh chóng và hoàn toàn phù hợp với nhu cầu của tôi.
Phân tích bổ sung của mô hình suy luận không thực sự đáng giá cho 9 giây chờ đợi thêm. Mặc dù 9 giây không phải là quá dài, nhưng thời gian chờ này cũng 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 mô hình. Nhưng đôi khi, mô hình tiêu chuẩn tự tin đưa ra những tuyên bố mà các chuyên gia vật lý có thể tranh cãi, trong khi mô hình suy luận lại cẩn thận đưa ra các nhận định có điều kiện và thừa nhận các cuộc tranh luận về lý thuyết.
Các mô hình không suy luận vẫn chiếm ưu thế trong các lĩnh vực mà sự sáng tạo và hội thoại quan trọng hơn sự chính xác. Khi bạn yêu cầu một bài thơ hoặc dàn ý câu chuyện nhanh, hoặc có thể sử dụng AI để viết email, bạn chắc chắn muốn nhận được phản hồi tức thì hơn là phải chờ đợi mô hình suy luận “nghĩ quá nhiều” về các lựa chọn sáng tạo mà không có câu trả lời nào là “đúng” một cách khách quan.
Các 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 tư duy kéo dài của mô hình suy luận tạo ra những khoảng dừng khó xử, khiến tương tác trở nên 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 cao của các mô hình AI suy luận giải thích cho sự khác biệt về hiệu suất. Những mô hình này không chỉ đòi hỏi tài nguyên cao hơn một chút, mà chúng có thể yêu cầu gấp 2-5 lần tài nguyên tính toán so với các đối tác không suy luận, điều này trực tiếp dẫn đến chi phí cao hơn.
Điều này không có gì 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 cách nhận diện mẫu từ các tập dữ liệu văn bản khổng lồ, các mô hình suy luận lại trải qua các giai đoạn đào tạo bổ sung tập trung vào việc giải quyết vấn đề một cách có chủ đích. Chúng được dạy để tạo ra nhiều con đường giải pháp và đánh giá chúng, đòi hỏi lượng tài nguyên tính toán lớn 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 quá trình 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 rất quan trọng khi mở rộng quy mô. Chúng ta nên bắt đầu lựa chọn kỹ 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 vẫn có thể xử lý đủ tốt.
Đưa Ra Lựa Chọn Đúng Đắn
Việc lựa chọn giữa mô hình AI suy luận và AI không suy luận phụ thuộc vào việc cân nhắc giữa tốc độ và độ tin cậy. Đối với các công việc như phân tích tài chính hoặc nghiên cứu, tôi luôn ưu tiên các mô hình suy luận bất chấp thời gian chờ đợi. Mức độ rủi ro quá cao để chấp nhận những phỏng đoán dựa trên việc khớp mẫu đơn thuần.
Đối với việc động não sáng tạo hoặc tra cứu thông tin nhanh chóng, các mô hình tiêu chuẩn vẫn là lựa chọn hàng đầu của tôi. Phản hồi tức thì giúp duy trì luồng công việc, và những sai sót nhỏ thường không gây ra hậu quả nghiêm trọng. Điều này tương tự như cách chúng ta sử dụng máy tính bỏ túi cho các phép toán nhanh nhưng lại dùng các công thức bảng tính cho việc lập ngân sách quan trọng.
Tương lai có thể thuộc về các hệ thống lai có thể tự động chuyển đổi linh hoạt giữa các cách tiếp cận dựa trên độ phức tạp của tác vụ. Việc hiểu rõ loại truy vấn nào hoạt động tốt nhất với các mô hình suy luận sẽ giúp 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.
