Các mô hình AI tiêu chuẩn thường cung cấp phản hồi dựa trên việc nhận diện mẫu, đưa ra câu trả lời chính xác nhưng có giới hạn. Tuy nhiên, mọi thứ đã thay đổi với sự xuất hiện của các mô hình AI có khả năng suy luận, có thể “tư duy” từng bước để giải quyết các câu hỏi và vấn đề phức tạp. Mặc dù bạn vẫn nhận được câu trả lời cuối cùng, nhưng có những khác biệt quan trọng giữa mô hình AI suy luận và không suy luận về cách chúng đạt được điều đó.
Cách Tiếp Cận Vấn Đề Của AI Suy Luận
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” (chains of thought) khác nhau. Các mô hình suy luận phân tích nhiều con đường logic trước khi đưa ra kết luận hợp lý nhất. Đây là lý do nhiều người bắt đầu sử dụng DeepSeek dù có lo ngại về quyền riêng tư. Ngoài DeepSeek, các mô hình AI suy luận khác như ChatGPT-o1, Claude 3.7 Sonnet, xAI Grok 3 và Alibaba QwQ cũng đã có mặt.
Robot đang giải các bài toán phức tạp trên bảng xanh, minh họa quá trình suy luận từng bước của AI
Ban đầu, quá trình này giống như việc theo dõi ai đó giải một bài toán nháp trên giấy. Trong khi AI truyền thống phản hồi ngay lập tức với bất kỳ mẫu nào nó nhận diện được, AI suy luận lại chủ động đánh giá nhiều cách tiếp cận. Do đó, bạn thường phải chờ vài giây để nhận được câu trả lời mà một mô hình tiêu chuẩn chỉ mất chưa đầy một giây để tạo ra.
Để minh họa sự khác biệt, chúng tôi đã đưa ra cùng một câu lệnh cho cả hai loại mô hình AI:
“Nếu năm người ngồi quanh một bàn tròn, và mỗi người phải ngồi cạnh ít nhất một người họ quen, số lượng mối quan hệ quen biết tối thiểu cần thiết là bao nhiêu?”
Mô hình không suy luận ngay lập tức đưa ra “5 mối quan hệ” kèm theo 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, trước khi đưa ra kết luận là “3 mối quan hệ”.
Mô hình này duy trì đúng với các mô hình 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 Tác Vụ: Khi Nào AI Suy Luận Vượt Trội?
Sự khác biệt về hiệu suất giữa mô hình suy luận và không suy luận trong một số tác vụ là rất rõ rệt. 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 tinh vi có thể làm thay đổi hoàn toàn đáp án.
Ưu thế này cũng mở rộng sang cả việc gỡ lỗi mã nguồn. Đôi khi, mô hình tiêu chuẩn gợi ý một bản sửa lỗi trông có vẻ đúng (và đúng về mặt cú pháp), nhưng lại vô tình tạo ra một lỗi mới ở trường hợp biên. Mô hình suy luận lại theo dõi tỉ mỉ các đường dẫn thực thi 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, chúng tôi nhận thấy rằng mô hình suy luận không phải lúc nào cũng đáng để chờ đợi cho các tác vụ phân tích dữ liệu. Khi chúng tôi yêu cầu cả hai mô hình giải thích một tập dữ liệu đơn giản hiển thị xu hướng nhiệt độ, mô hình không suy luận đã cung cấp những thông tin nhanh chóng, hoàn toàn phù hợp với nhu cầu. Phân tích bổ sung của mô hình suy luận không xứng đáng với chín giây chờ đợi thêm. Chín giây có vẻ không 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 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 đưa ra những điều mà các chuyên gia vật lý sẽ tranh cãi, trong khi mô hình suy luận lại cẩn thận hơn trong các tuyên bố của mình và công nhận các tranh luận lý thuyết.
Các mô hình không suy luận vẫn chiếm ưu thế trong các lĩnh vực yêu cầu sự sáng tạo và hội thoại hơn là sự chính xác. Khi bạn yêu cầu một bài thơ hay dàn ý câu chuyện nhanh, hoặc sử dụng AI để viết email, bạn sẽ muốn có một 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 “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 tư duy kéo dài của mô hình suy luận tạo ra những khoảng lặng không tự nhiên, khiến tương tác trở nên kém “người” hơn—một sự trớ trêu khi những mô hình này được cho là tiên tiến hơn.
Yêu Cầu Tài Nguyên và Chi Phí Vận Hành
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 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 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 cách nhận diện mẫu từ các bộ dữ liệu văn bản khổng lồ, các mô hình suy luận lại trải qua các giai đoạn đào tạo bổ sung tập trung vào giải quyết vấn đề một cách có chủ đích. Về cơ bản, 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 thử nghiệm, việc chạy các truy vấn suy luận phức tạp 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 có ý nghĩa 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 mô hình tiêu chuẩn có thể xử lý đầy đủ.
Lựa Chọn Mô Hình AI Phù Hợp Cho Nhu Cầu Của Bạn
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, chúng tôi sẽ luôn ưu tiên các mô hình suy luận bất chấp thời gian chờ đợi. Rủi ro quá cao để chấp nhận các phỏng đoán dựa trên nhận diện mẫu.
Đối với việc lên ý tưởng sáng tạo hoặc tra cứu thông tin nhanh, các mô hình tiêu chuẩn vẫn là lựa chọn hàng đầu của chúng tôi. Phản hồi tức thì giúp duy trì quy trình làm việc trôi chảy, và những sai sót nhỏ thường không gây hậu quả nghiêm trọng. Điều này tương tự như cách chúng ta có thể sử dụng máy tính bỏ túi để tính toán nhanh nhưng lại sử dụng các công thức bảng tính để lập ngân sách quan trọng.
Tương lai có khả năng thuộc về các hệ thống lai có thể chuyển đổi thông minh 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 cải thiện kết quả, giúp bạn quyết định điều gì quan trọng hơn vào thời điểm hiện tại—tốc độ hay phân tích chuyên sâu.
