Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) đã chứng kiến sự phát triển vượt bậc, mở ra nhiều cơ hội mới trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Bài viết này sẽ đi sâu vào phong trào mã nguồn mở và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) riêng tư, lý do vì sao cần có LLMs trên thiết bị, và các khung công nghệ hỗ trợ cho LLMs trên thiết bị.
Phong Trào AI
Trí tuệ nhân tạo đã trải qua một cuộc cách mạng lớn vào năm 2023, bắt đầu với sự ra mắt của ChatGPT của OpenAI vào cuối năm 2022. Các công ty công nghệ lớn như Google, Amazon và Alibaba đã tham gia vào cuộc đua này với các sản phẩm của riêng họ như Google Gemini, Amazon Titan và Alibaba Qwen. Hiện nay, nhiều mô hình AI được cung cấp là mã nguồn đóng, điều này có nghĩa là chúng ta không biết rõ những gì đằng sau các công nghệ này.
Phần Mềm Mã Nguồn Mở
Tìm hiểu chi tiết về mã nguồn mở tại bài viết: Open Source là gì? Mã nguồn mở là gì?
Mã Nguồn Mở và Phát Triển Cộng Đồng
- Cộng Đồng Đóng Góp: Phần mềm mã nguồn mở được xây dựng và cải thiện bởi một cộng đồng toàn cầu, khuyến khích sự đổi mới và hợp tác.
- Miễn Phí và Linh Hoạt: Phần mềm mã nguồn mở thường miễn phí để sử dụng và chỉnh sửa, cung cấp sự linh hoạt để đáp ứng các nhu cầu đa dạng.
- Minh Bạch và An Toàn: Sự sẵn có của mã nguồn đảm bảo tính minh bạch, cho phép cộng đồng dẫn dắt an ninh và sự tin tưởng.
AI Mã Nguồn Mở
AI mã nguồn mở tận dụng kiến thức chuyên môn của cộng đồng toàn cầu, nâng cao sự đổi mới và đa dạng trong phát triển AI. Nó cung cấp các công cụ và mô hình AI dễ dàng truy cập, cho phép dễ dàng thích nghi với các nhu cầu và dự án khác nhau. Sự sẵn có của các thuật toán AI mở rộng minh bạch, quan trọng để xác định các thiên kiến và xây dựng sự tin cậy trong các hệ thống AI.
Các Tổ Chức Lớn Trong Lĩnh Vực AI Mã Nguồn Mở
Trí tuệ nhân tạo mã nguồn mở (Open-Source AI) đang được phát triển và hỗ trợ bởi nhiều tổ chức lớn trên toàn thế giới. Dưới đây là một số tổ chức tiêu biểu đã và đang đóng góp đáng kể vào phong trào AI mã nguồn mở:
1. Meta
Dự Án: LLaMA/LLaMA 2
Meta đã phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn như LLaMA và LLaMA 2, nhằm cải thiện khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tạo ra các ứng dụng AI tiên tiến. Các mô hình này được cộng đồng đánh giá cao và sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu cũng như phát triển các ứng dụng thực tiễn.
2. Mistral
Dự Án: Mistral-7B/Mixtral 7Bx8
Mistral là một tổ chức nổi tiếng với các mô hình AI mạnh mẽ như Mistral-7B và Mixtral 7Bx8. Các mô hình này cung cấp khả năng xử lý thông tin nhanh chóng và hiệu quả, hỗ trợ các nhà phát triển tạo ra các giải pháp AI sáng tạo và ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực.
3. StabilityAI
Dự Án: Stable Diffusion/StableLM/Stable Video
StabilityAI đã phát triển một loạt các mô hình AI như Stable Diffusion, StableLM và Stable Video. Những mô hình này tập trung vào việc tạo ra nội dung mới và cải thiện khả năng tương tác của AI với dữ liệu hình ảnh và video, giúp nâng cao trải nghiệm người dùng và tạo ra các ứng dụng giải trí và sáng tạo.
4. Microsoft
Dự Án: Phi/Orca/WizardLM
Microsoft là một trong những gã khổng lồ công nghệ tiên phong trong việc phát triển và hỗ trợ AI mã nguồn mở. Các mô hình như Phi, Orca và WizardLM của Microsoft không chỉ cải thiện khả năng học máy và học sâu mà còn cung cấp các công cụ mạnh mẽ cho các nhà phát triển và doanh nghiệp để xây dựng các giải pháp AI tùy chỉnh.
Tại Sao Nên Dùng AI Mã Nguồn Mở?
Các tổ chức lớn trong lĩnh vực AI mã nguồn mở mang lại nhiều lợi ích đáng kể, bao gồm:
- Dân Chủ Hóa AI: Tạo điều kiện cho mọi người trên thế giới có thể tiếp cận và sử dụng công nghệ AI, không chỉ dành riêng cho các tổ chức lớn.
- Thúc Đẩy Sự Đổi Mới: Khuyến khích sự sáng tạo và phát triển không ngừng trong cộng đồng toàn cầu.
- Đảm Bảo Tiêu Chuẩn Đạo Đức: Đảm bảo các tiêu chuẩn về đạo đức và minh bạch trong việc phát triển và sử dụng AI.
- Cải Thiện Độ Tin Cậy và An Toàn: Nâng cao độ tin cậy và an toàn của các hệ thống AI, giúp các doanh nghiệp và người dùng cuối yên tâm sử dụng.
LLMs Riêng Tư
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) riêng tư cũng đóng vai trò quan trọng trong việc bảo vệ dữ liệu và tối ưu hóa hiệu suất:
- Bảo Mật Dữ Liệu: Các LLMs công khai có thể không đảm bảo sự riêng tư hoàn toàn của dữ liệu, tiềm ẩn nguy cơ lộ thông tin nhạy cảm của doanh nghiệp. LLMs riêng tư đảm bảo kiểm soát và bảo vệ hoàn toàn dữ liệu sở hữu.
- Tùy Biến: Các LLMs công khai cung cấp ít tùy chọn tùy biến, gây khó khăn trong việc đáp ứng các nhu cầu cụ thể của doanh nghiệp. LLMs riêng tư có thể được điều chỉnh theo ngôn ngữ đặc thù của ngành, quy trình nội bộ và các yêu cầu độc đáo.
- Tối Ưu Hiệu Suất: Các LLMs công khai có thể gặp vấn đề về hiệu suất do nhu cầu cao. LLMs riêng tư có thể được tối ưu hóa cho các tác vụ và khối lượng công việc cụ thể, đảm bảo hiệu suất ổn định và đáng tin cậy cho các hoạt động kinh doanh quan trọng.
Khung Công Nghệ Cho LLMs Trên Thiết Bị
MLC-LLM
MLC-LLM hỗ trợ lượng tử hóa và chuyển đổi mô hình để chạy trên thiết bị người dùng cuối (bao gồm iOS và Android). Hỗ trợ Q4 và Q8 lượng tử hóa được hỗ trợ bởi OmniQuant. OmniQuant tuyên bố có phương pháp lượng tử hóa tốt nhất mà không làm giảm độ chính xác khi suy diễn các LLMs đã lượng tử hóa. Tuy nhiên, việc triển khai loại mô hình mới có thể gặp khó khăn và ít hỗ trợ từ cộng đồng, không hỗ trợ Neural Engine.
GGUF
GGUF là định dạng chính thức được hỗ trợ bởi Llama.cpp. Llama.cpp có thể tận dụng GPU từ các thiết bị như Apple Metal, CUDA hoặc OpenCL để tăng tốc suy diễn của LLM. Tuy nhiên, không hỗ trợ Neural Engine.
MLX
MLX là khung tensor chính thức cho các thiết bị Apple Silicon. MLX hỗ trợ API cho C, C++, Swift và Python. Hỗ trợ phân bổ động bộ nhớ cho các mô hình trên CPU và GPU (Bộ nhớ Hợp nhất). Tuy nhiên, không hỗ trợ Neural Engine (có thể thay đổi sớm).
VinaLlama2
VinaLlama2 là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tốt nhất bằng tiếng Việt, hợp tác với Alibaba Qwen và dựa trên Qwen2. VinaLlama2 có sẵn ở 4 phiên bản:
- Nano: 500M
- SONIC: 1.5B
- Standard: 7B
- Pro: 72B
Kết Luận
AI mã nguồn mở và các LLMs riêng tư đang mang lại nhiều lợi ích vượt trội về bảo mật, tùy biến và hiệu suất. Việc sử dụng các khung công nghệ tiên tiến như MLC-LLM, GGUF và MLX giúp tối ưu hóa việc triển khai AI trên thiết bị người dùng cuối, đồng thời các dự án như VinaLlama2 đang thúc đẩy sự phát triển AI tại Việt Nam.
Mã nguồn mở không chỉ giúp dân chủ hóa AI mà còn thúc đẩy sự đổi mới và đảm bảo các tiêu chuẩn đạo đức trong phát triển công nghệ. LLMs riêng tư cung cấp giải pháp bảo mật và tối ưu hóa hiệu suất cho doanh nghiệp, đáp ứng các nhu cầu cụ thể và đảm bảo sự ổn định trong các hoạt động kinh doanh quan trọng.
Bài viết được tổng hợp và điều chỉnh bằng AI. Nội dung từ buổi thuyết trình của anh Quân Nguyễn, Product Owner – ZaloAI tại Vietnam Mobile Summit 2024.
