Cựu CTO OpenAI ra mắt mô hình AI Inkling: Học hỏi công nghệ Trung Quốc, tối ưu chi phí và hiệu năng

Theo tờ Wall Street Journal đưa tin vào ngày 16 tháng 7 theo giờ Bắc Kinh, Mira Murati, cựu Giám đốc Công nghệ của OpenAI, đang đặt cược vào các mô hình AI có khả năng tùy chỉnh cao hơn với hy vọng thu hẹp khoảng cách công nghệ với các phòng thí nghiệm AI tiên phong như OpenAI – nơi bà từng làm việc.

Thinking Machines Lab, công ty do Murati dẫn dắt, đã ra mắt mô hình AI đầu tiên của mình vào thứ Tư. Mô hình này áp dụng mô hình "trọng số mở" (open weights), cho phép các nhà phát triển khác có thể tùy chỉnh mô hình bằng dữ liệu của riêng họ.

Mô hình có tên Inkling này sở hữu 975 tỷ tham số, quy mô nhỏ hơn nhiều so với các ước tính về số lượng tham số của những mô hình đóng tiên tiến nhất từ các đối thủ cạnh tranh như OpenAI hay Anthropic.

Thinking Machines cho biết, kiến trúc của mô hình nền tảng Inkling được học hỏi từ mô hình DeepSeek-V3 của Trung Quốc và được tối ưu hóa trong giai đoạn hậu huấn luyện bằng dữ liệu do Kimi K2.5 của công ty Moonshot AI tạo ra.

"Chúng tôi đã huấn luyện Inkling trở thành một mô hình nền tảng có phạm vi bao phủ rộng, năng lực cân bằng, thể hiện hiệu suất mạnh mẽ trong nhiều lĩnh vực và có đủ sự linh hoạt để thích ứng với các tác vụ khác nhau. Dù là trong các mô hình mã nguồn mở hay mô hình đóng, Inkling không phải là mô hình có hiệu suất tổng thể mạnh nhất hiện nay," Thinking Machines cho biết.

Thinking Machines chia sẻ rằng, khác với các phòng thí nghiệm AI tiên phong tập trung vào việc nâng cao hiệu suất thô của mô hình, trọng tâm thiết kế của Inkling là "đạt được sự cân bằng giữa chi phí và hiệu suất".

Inkling sở hữu gần 1 nghìn tỷ tham số, nhưng chỉ có 41 tỷ trong số đó là tham số "hoạt động" (active parameters). Điều này có nghĩa là khi xử lý bất kỳ truy vấn nào của người dùng, chỉ một phần nhỏ "bộ não" AI được kích hoạt, giúp giảm chi phí sử dụng và tăng tốc độ xử lý.

Mô hình này cũng có thể được tùy chỉnh thông qua Tinker, sản phẩm đầu tiên mà Thinking Machines ra mắt vào năm ngoái. Tinker là một công cụ tinh chỉnh (fine-tuning) trên nền tảng đám mây dành cho các nhà phát triển và nghiên cứu viên AI, với mục tiêu cho phép các nhà phát triển chỉ cần ngồi trước máy tính xách tay là có thể tùy chỉnh và huấn luyện các mô hình AI quy mô công nghiệp lớn mà không cần bận tâm đến cơ sở hạ tầng siêu máy tính bên dưới.

Thinking Machines cho biết công ty đã tiến hành kiểm tra an toàn cho Inkling, bao gồm việc đánh giá các rủi ro như khả năng mô hình bị lợi dụng để hỗ trợ chế tạo vũ khí sinh học hoặc hỗ trợ hacker thực hiện các cuộc tấn công mạng, và kết quả kiểm tra cho thấy mô hình hoạt động tốt.

Tuy nhiên, công ty cũng cho biết do Inkling áp dụng mô hình trọng số mở, họ vẫn đang nghiên cứu cách điều chỉnh và hoàn thiện hơn nữa các biện pháp bảo mật tích hợp trong mô hình. Đây cũng là một trong những lo ngại về an toàn mà một số nhà phát triển mô hình đóng thường đặt ra đối với các mô hình trọng số mở.

Tuyên bố quảng cáo: Các liên kết chuyển hướng bên ngoài (bao gồm nhưng không giới hạn ở siêu liên kết, mã QR, mật khẩu, v.v.) có trong bài viết được sử dụng để truyền tải thêm thông tin và tiết kiệm thời gian chọn lọc, kết quả chỉ mang tính chất tham khảo. Tất cả các bài viết trên IT đều bao gồm tuyên bố này.