Tương lai của AI tạo sinh: Liệu kiến trúc Transformer có phải là giới hạn cuối cùng?

• Kiến trúc Transformer hiện đang thống trị các mô hình AI công khai và riêng tư phổ biến nhất. Tuy nhiên, nó vẫn còn hạn chế về khả năng xử lý chuỗi dài và tiêu tốn nhiều tài nguyên tính toán.

• Các giải pháp đang được nghiên cứu để cải thiện Transformer bao gồm:
  - FlashAttention: Tối ưu hóa việc đọc/ghi bộ nhớ GPU
  - Cơ chế chú ý xấp xỉ: Giảm độ phức tạp tính toán từ O(n^2) xuống tuyến tính

• Mô hình không gian trạng thái (SSM) như Mamba đang nổi lên như một giải pháp thay thế tiềm năng, có thể xử lý tốt hơn các mối quan hệ khoảng cách xa.

• Một số mô hình mới đáng chú ý:
  - DBRX của Databricks: Mô hình Mixture of Experts (MoE) 132 tỷ tham số
  - Samba CoE v0.2 của SambaNova: Mô hình Composition of Experts (CoE) với 5 chuyên gia 7 tỷ tham số
  - Jamba của AI21 Labs: Mô hình lai Transformer-Mamba MoE với cửa sổ ngữ cảnh 256K

• Thách thức triển khai AI trong doanh nghiệp:
  - Thiếu các tính năng doanh nghiệp như RBAC, SSO
  - Vấn đề bảo mật khi tích hợp AI vào các ứng dụng hiện có
  - Tranh luận giữa RAG và tinh chỉnh mô hình

• RAG đang trở nên hấp dẫn hơn khi cửa sổ ngữ cảnh tăng và chi phí token giảm. Mô hình Command R+ của Cohere là mô hình RAG đầu tiên vượt qua GPT-4 trong lĩnh vực chatbot.

• Sự phát triển nhanh chóng của lĩnh vực AI tạo sinh mang đến nhiều lựa chọn cho các nhà nghiên cứu và doanh nghiệp, nhưng cũng tạo ra thách thức trong việc ưu tiên và lựa chọn công nghệ phù hợp.

📌 Kiến trúc Transformer vẫn thống trị AI tạo sinh nhưng đối mặt với thách thức về xử lý chuỗi dài. Các giải pháp mới như SSM và mô hình lai đang xuất hiện. Doanh nghiệp gặp khó khăn trong triển khai do thiếu tính năng và vấn đề bảo mật. RAG ngày càng hấp dẫn hơn tinh chỉnh khi chi phí giảm và cửa sổ ngữ cảnh tăng.

https://venturebeat.com/ai/is-the-next-frontier-in-generative-ai-transforming-transformers/