Talk về AI, Transformer giữa Dr. Quoc Le và Dr. Christopher Nguyen tại AISC25 ngày 13/3/2025 tại HN.

Tóm tắt ngắn:

Buổi nói chuyện giữa Tiến sĩ Quoc Le và Tiến sĩ Christopher Nguyen tại AISC25 ngày 13/3/2025 tại Hà Nội tập trung vào chủ đề trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là kiến trúc Transformer.
Các điểm chính bao gồm hành trình nghiên cứu của Tiến sĩ Quoc Le, từ phương pháp Kernel đến mạng nơ-ron, sự phát triển của mô hình sequence-to-sequence và Transformer, cũng như tầm nhìn về tương lai của AI. Các công nghệ cụ thể được đề cập đến bao gồm sequence-to-sequence, Transformer, Gemini, BERT, và Lambda. Ví dụ như việc phát hiện "neuron mèo" trong nghiên cứu hình ảnh.
Ứng dụng và ý nghĩa của AI, đặc biệt là Transformer, được đề cập đến trong nhiều lĩnh vực, từ dịch máy đến tạo văn bản, và tiềm năng trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp như phát triển thuốc và vắc-xin.
Quá trình phát triển mô hình sequence-to-sequence và Transformer được mô tả chi tiết, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc học end-to-end và tính song song trong xử lý thông tin.

Tóm tắt chi tiết:

Buổi nói chuyện được chia thành các phần chính sau:

Phần 1: Hành trình nghiên cứu của Tiến sĩ Quoc Le và động lực đằng sau.

Tiến sĩ Quoc Le chia sẻ về nguồn cảm hứng ban đầu từ những công nghệ thay đổi cuộc sống như điện và truyền hình, dẫn đến sự tò mò về trí tuệ nhân tạo. Ông lấy ví dụ về sự kiện con người đặt chân lên mặt trăng để minh họa sức mạnh của trí tuệ. Câu nói "Nếu bạn muốn xây dựng một công nghệ không giới hạn, bạn phải giải mã được bí mật của trí tuệ" thể hiện rõ quan điểm của ông.
Ông kể về hành trình học tập của mình, từ việc nhận học bổng đến Úc, sự lựa chọn trường đại học, và việc chuyển hướng nghiên cứu từ phương pháp Kernel sang mạng nơ-ron, bất chấp sự phản đối của nhiều người. Ông nhấn mạnh tầm quan trọng của niềm tin và sự kiên định trong nghiên cứu.

Phần 2: Sự phát triển của mô hình sequence-to-sequence và Transformer.

Tiến sĩ Quoc Le giải thích lý do ông chuyển sang nghiên cứu mạng nơ-ron và mô hình sequence-to-sequence, với mục tiêu xây dựng một mô hình end-to-end cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Ông chia sẻ về dự án "neuron mèo" tại Google, một ví dụ về việc áp dụng mạng nơ-ron quy mô lớn.
Ông mô tả quá trình phát triển từ mô hình sequence-to-sequence đến Transformer, nhấn mạnh vai trò của cơ chế attention và tính song song trong việc cải thiện hiệu quả tính toán. Ông cũng đề cập đến sự đóng góp của các đồng nghiệp trong việc phát triển Transformer.

Phần 3: Gemini và tương lai của AI.

Tiến sĩ Quoc Le thảo luận về sự phát triển của Gemini, đề cập đến các dự án tiền thân như BERT và Lambda. Ông chia sẻ về quyết định tập trung vào mô hình decoder-only, mặc dù gặp nhiều thách thức về độ an toàn và hiện tượng "ảo giác".
Ông đưa ra quan điểm về tương lai của kiến trúc Transformer, nhấn mạnh tầm quan trọng của tính song song nhưng cũng thừa nhận những hạn chế và tiềm năng phát triển của các kiến trúc mới. Ông cho rằng việc huấn luyện mô hình sẽ gặp phải những thách thức về dữ liệu và chi phí tính toán, đặc biệt là khi ứng dụng AI vào các lĩnh vực đòi hỏi tương tác với thế giới thực. Ông cũng đề cập đến tầm quan trọng của việc kết hợp trực giác và kinh nghiệm của con người vào quá trình phát triển AI.

Phần 4: Thảo luận về các kiến trúc AI trong tương lai.

Cuộc thảo luận mở rộng sang các kiến trúc AI tiên tiến hơn, bao gồm các mô hình tích hợp bộ nhớ và chức năng điều khiển (executive function), như được đề xuất bởi Giáo sư Yann LeCun. Tiến sĩ Quoc Le đồng tình với quan điểm về tầm quan trọng của tính tuần hoàn (recurrence) trong quá trình lập luận và cho rằng các mô hình hiện tại có thể cần được cải tiến để xử lý tốt hơn các nhiệm vụ đòi hỏi lập luận phức tạp. Ông cho rằng việc tích hợp các yếu tố này có thể dẫn đến sự phát triển của các khung kiến trúc mới cho AI.