Các mô hình Trí tuệ Nhân tạo (AI) truyền thống thường cung cấp những phản hồi dựa trên việc khớp mẫu, cho ra câu trả lời chính xác nhưng bị giới hạn trong phạm vi nhất định. Tuy nhiên, mọi thứ đã thay đổi với sự xuất hiện của các mô hình AI suy luận, vốn có khả năng “tư duy” từng bước để giải quyết các câu hỏi và vấn đề. Bạn vẫn nhận được câu trả lời, nhưng có những khác biệt quan trọng giữa AI suy luận và các mô hình không suy luận.
Cách Tiếp Cận Giải Quyết Vấn Đề
Robot AI đang giải các bài toán phức tạp trên bảng xanh lá, minh họa khả năng suy luận đa bước của trí tuệ nhân tạo
Khi bạn đưa ra một câu lệnh, 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” hay các dấu vết tư duy logic.
Các mô hình suy luận sẽ phân tích các con đường logic khác nhau trước khi chọn ra con đường hợp lý nhất. Đó là lý do nhiều người bắt đầu sử dụng DeepSeek bất chấp những lo ngại về quyền riêng tư. Tuy nhiên, bên cạnh DeepSeek, các mô hình AI suy luận khác như ChatGPT-4o, Claude 3.7 Sonnet, xAI Grok 3 và Alibaba QwQ cũng đã có mặt trên thị trường.
Thoạt nhìn, điều này giống như việc xem 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 cố tình đánh giá nhiều cách tiếp cận. Vì vậy, bạn sẽ thường phải chờ vài giây cho một câu trả lời mà một mô hình tiêu chuẩn chỉ mất chưa đầy một giây để tạo ra.
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 số lượng mối quan hệ quen biết tối thiểu cần có là bao nhiêu?
Mô hình không suy luận ngay lập tức đưa ra “5 mối quan hệ” với 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 ngoại lệ liên quan, trước khi đưa ra kết luận là “ba mối quan hệ”.
Mô hình này giữ vững tính nhất quán trên các nền tảng 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 về vấn đề từ nhiều góc độ khác nhau.
So Sánh Hiệu Suất Qua Các 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 đáng chú ý. Khi giải các bài toán phức tạp, mô hình suy luận luôn vượt trội hơn các đối tác nhanh hơn của chúng. Bạn có thể yêu cầu cả hai loại 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 hiệu tinh vi có thể thay đổi hoàn toàn kết quả.
Ưu điểm này cũng mở rộng sang việc gỡ lỗi mã nguồn. Đôi khi, mô hình tiêu chuẩn đề xuất một bản sửa lỗi trông có vẻ đúng (và đúng cú pháp), nhưng lại vô tình tạo ra một lỗi trường hợp biên mới. Ngược lại, mô hình suy luận sẽ theo dõi đường dẫn thực thi một cách có phương pháp và tìm ra cả vấn đề gốc lẫn các vấn đề logic tiềm ẩn mới mà giải pháp của nó có thể tạo ra.
Tuy nhiên, tôi nhận thấy rằng mô hình suy luận không phải lúc nào cũng đáng để chờ đợi đối với các tác vụ phân tích dữ liệu đơn giản. 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 đủ đáp ứng nhu cầu của tôi.
Phân tích bổ sung của mô hình suy luận không xứng đáng với chín giây chờ đợi thêm. Tôi biết, chín giây không phải là quá lâu, nhưng thời gian chờ 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 mô hình. Nhưng đôi khi, mô hình tiêu chuẩn lại tự tin khẳng định những điều mà các chuyên gia vật lý sẽ phản bác, trong khi mô hình suy luận cẩn thận đưa ra các điều kiện và thừa nhận các cuộc tranh luận lý thuyết.
Các mô hình không suy luận vẫn chiếm ưu thế trong lĩnh vực sáng tạo và hội thoại, nơi mà sự sáng tạo và khả năng trò chuyện quan trọng hơn độ chính xác. Khi bạn yêu cầu một bài thơ nhanh, một dàn ý câu chuyện, hoặc sử dụng AI để viết email, bạn sẽ thích nhận được phản hồi tức thì hơn là phải chờ 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.
Phản hồi tức thì mang lại cảm giác tự nhiên hơn cho việc truy xuất thông tin đơn giản và các cuộc trò chuyện thông thường. Thời gian tư duy 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 Sức Mạnh Xử Lý
Yêu 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 đối tác không suy luận, điều này trực tiếp dẫn đến chi phí cao hơn.
Điều này không gây 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 dạng mẫu từ các bộ 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. Chúng được dạy để tạo ra nhiều đường dẫn giải pháp và đánh giá chúng, đòi hỏi tài nguyên tính toán đáng kể hơn.
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 rất quan trọng ở quy mô lớn. 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 có thể xử lý đủ tốt.
Đưa Ra Lựa Chọn Đúng Đắn
Việc lựa chọn giữa mô hình AI suy luận và 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 sẽ luôn chọn các mô hình suy luận bất chấp thời gian chờ đợi. Rủi ro quá cao để dựa vào những 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 duy trì 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 sử dụng máy tính bỏ túi để tính toán nhanh, nhưng lại sử dụng công thức bảng tính cho việc lập ngân sách quan trọng.
Tương lai có thể thuộc về các hệ thống lai có khả năng tự động chuyển đổi giữa các cách tiếp cận dựa trên độ phức tạp của tác vụ. Hiểu được những câu lệnh nào hoạt động tốt nhất với 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.
