Gemini 2.0 and the evolution of agentic AI with Oriol Vinyals
Tóm tắt ngắn:
- Bài phỏng vấn tập trung vào sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) hướng tác nhân (agentic AI), đặc biệt là Gemini 2.0 của Google DeepMind.
- Các điểm chính bao gồm quá trình huấn luyện AI (gồm hai giai đoạn: tiền huấn luyện/mô phỏng và học tăng cường), sự tiến bộ từ các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đơn giản đến các mô hình đa phương thức (multimodal), và việc tích hợp các công cụ bên ngoài (ví dụ: công cụ tìm kiếm, trình duyệt web) để tăng khả năng tự chủ của AI. Gemini 2.0 được nhấn mạnh là một bước tiến vượt bậc về tốc độ, chi phí và hiệu suất.
- Ứng dụng của agentic AI bao gồm tự động hóa các tác vụ phức tạp (lên kế hoạch du lịch, lập trình), hỗ trợ người dùng trong các trò chơi, và tiềm năng hỗ trợ nghiên cứu khoa học.
- Quá trình huấn luyện AI được mô tả chi tiết, bao gồm việc sử dụng học tăng cường để tinh chỉnh mô hình sau khi giai đoạn tiền huấn luyện.
Tóm tắt chi tiết:
Bài phỏng vấn với Oriol Vinyals, Phó Chủ tịch Nghiên cứu Drastic và Trưởng nhóm kỹ thuật Gemini, thảo luận về sự tiến hóa của AI hướng tác nhân.
Phần 1: Giới thiệu và bối cảnh: Bài phỏng vấn bắt đầu bằng việc nhắc lại công việc trước đây của Vinyals về hệ thống đa tác nhân chơi StarCraft. Ông nhấn mạnh sự khác biệt giữa các mô hình AI trước đây, có khả năng chuyên biệt cao nhưng phạm vi ứng dụng hẹp, và các mô hình hiện tại, đa phương thức và có khả năng ứng dụng rộng hơn. "drastic research" được định nghĩa là cách tiếp cận tập trung vào việc dự đoán tương lai và phát triển công nghệ đáp ứng những nhu cầu đó.
Phần 2: Quá trình huấn luyện AI: Vinyals giải thích chi tiết quá trình huấn luyện AI, bao gồm hai giai đoạn chính: tiền huấn luyện (pre-training) và học tăng cường (reinforcement learning). Tiền huấn luyện tập trung vào việc mô phỏng dữ liệu khổng lồ (ví dụ: toàn bộ internet) để mô hình học cách bắt chước hành vi con người. Giai đoạn học tăng cường được sử dụng để tinh chỉnh mô hình, hướng nó đến việc tối ưu hóa mục tiêu cụ thể (ví dụ: viết bài thơ hay, thắng trò chơi). Ông sử dụng phép loại suy về mạng lưới nơ-ron và trọng số kết nối giữa các nơ-ron để minh họa quá trình này. Một điểm quan trọng được nhấn mạnh là trọng số sau khi huấn luyện sẽ được "đóng băng" (frozen), không thay đổi nữa.
Phần 3: Sự phát triển của mô hình đa phương thức và AI hướng tác nhân: Vinyals thảo luận về sự tiến bộ của các mô hình đa phương thức, cho phép AI xử lý nhiều loại dữ liệu (văn bản, hình ảnh, video). Ông cho rằng việc cung cấp cho AI "thân thể kỹ thuật số" (digital body) – khả năng tương tác với thế giới bên ngoài (ví dụ: tìm kiếm trên internet, chạy mã code) – là chìa khóa để phát triển AI hướng tác nhân. Ông đưa ra ví dụ về AI có thể tự học chơi StarCraft bằng cách xem video và tìm kiếm thông tin trên internet.
Phần 4: Gemini 2.0 và giới hạn của việc mở rộng quy mô: Vinyals thảo luận về Gemini 2.0, nhấn mạnh rằng việc mở rộng quy mô mô hình (tăng số lượng tham số) không phải là giải pháp duy nhất để cải thiện hiệu suất. Ông sử dụng phép loại suy về việc dọn dẹp phòng để minh họa hiện tượng lợi nhuận giảm dần khi mở rộng quy mô. Ông cũng đề cập đến các thách thức liên quan đến việc đảm bảo tính chính xác và tránh hiện tượng "ảo giác" (hallucination) của mô hình. Việc tạo dữ liệu tổng hợp (synthetic data) cũng được đề cập như một hướng đi tiềm năng để giải quyết vấn đề thiếu dữ liệu.
Phần 5: Khả năng lập luận, lập kế hoạch và trí nhớ: Vinyals thảo luận về khả năng lập luận, lập kế hoạch và trí nhớ của AI. Ông cho rằng việc cung cấp cho AI các công cụ như công cụ tìm kiếm và khả năng chạy mã code sẽ giúp nó thực hiện các bước suy luận phức tạp hơn. Ông cũng so sánh các loại trí nhớ của AI với trí nhớ của con người (trí nhớ dài hạn, trí nhớ ngắn hạn/làm việc). Khả năng xử lý ngữ cảnh dài (long context) được xem là một bước tiến quan trọng trong việc cải thiện khả năng lập luận và lập kế hoạch của AI.
Phần 6: Ứng dụng và tương lai của AI hướng tác nhân: Vinyals thảo luận về các ứng dụng của AI hướng tác nhân, bao gồm tự động hóa các tác vụ trên trình duyệt web, hỗ trợ lập trình, và hỗ trợ người dùng trong các trò chơi. Ông cũng bày tỏ sự lạc quan về khả năng AI hướng tác nhân đạt đến mức độ trí tuệ tổng quát nhân tạo (AGI) trong tương lai, nhưng nhấn mạnh rằng vẫn còn nhiều thách thức cần giải quyết. Ông kết luận rằng việc kết hợp khả năng suy luận và lập kế hoạch tổng quát với các mô hình đa phương thức là chìa khóa để đạt được AGI.