- Giống như token biểu thị mức sử dụng AI, task — đơn vị công việc dữ liệu giúp cải thiện năng lực mô hình — được dự báo sẽ hình thành một thị trường quy mô lớn để đo lường đầu tư vào AI
- Khi dữ liệu học từ Internet và các năng lực đơn giản, phổ quát dần bão hòa, dữ liệu chất lượng cao dạy tri thức ngầm của chuyên gia trong môi trường thực tế đang nổi lên như nút thắt cổ chai cho sự phát triển của mô hình
- Task cung cấp trạng thái ban đầu và môi trường làm việc, rồi đánh giá kết quả bằng tín hiệu thưởng hoặc bộ xác minh, qua đó huấn luyện mô hình về quy trình làm việc của chuyên gia vốn khó tái hiện chỉ bằng Internet công khai
- Chi tiêu dữ liệu của OpenAI và Anthropic đang tăng gấp 10 lần mỗi năm; Mercor đạt ARR 1 tỷ USD vào tháng 2 và chạm mốc 2 tỷ USD chỉ sau 4 tháng
- Mỗi lĩnh vực như pháp lý, y tế, tài chính, phần mềm, khoa học đều cần bộ dữ liệu, hệ thống đánh giá và môi trường học tăng cường riêng, nên cuộc cạnh tranh hạ tầng dữ liệu giữa các phòng thí nghiệm AI, công ty ứng dụng và doanh nghiệp nói chung được dự báo sẽ mở rộng
Nền kinh tế token đo lường tăng trưởng AI
- Token suy luận đã trở thành chỉ số tiêu biểu để theo dõi sự tăng trưởng của hệ sinh thái AI
- Các công ty đại chúng công bố token xử lý hằng tháng để thể hiện đà tăng trưởng AI
- Nhà phân tích so sánh mức sử dụng token theo từng mô hình, như bảng xếp hạng OpenRouter
- Ban lãnh đạo đo lường mức đầu tư và mức độ áp dụng AI thông qua lượng token sử dụng theo thời gian
- Token trừu tượng hóa quá trình suy luận phức tạp thành một đơn vị đo lường, đóng vai trò như ngôn ngữ chung giúp hiểu được sự mở rộng của AI ngay cả khi không có nền tảng kỹ thuật
- Sự gia tăng người dùng AI, chuyển dịch từ mô hình không suy luận sang mô hình suy luận, và chuyển dịch từ truy vấn sang agent đều dẫn tới tăng token
- Agent chạy nền và agent làm việc dài hạn cũng làm tăng lượng token sử dụng
- Khi việc áp dụng mở rộng chồng lên mức độ thâm dụng token trên mỗi mô hình, tổng mức sử dụng tăng nhanh, kéo theo dòng vốn đầu tư và doanh nghiệp đổ vào thị trường suy luận
- Độ hiển thị cao của thị trường suy luận cũng có tác dụng che khuất những dòng chảy khác có thể tăng trưởng ở quy mô tương tự nhưng khó hiểu hơn
Sự xuất hiện của nền kinh tế task
- Trong 3 năm qua, LLM đã phát triển từ hỏi đáp cơ bản, qua suy luận phức tạp, đến các agent thực hiện công việc thực tế trong thời gian dài
- Việc cải thiện mô hình ban đầu dựa vào dữ liệu Internet và nhiều tài nguyên tính toán hơn, nhưng hai thay đổi sau khiến dữ liệu chất lượng cao bổ sung trở thành nút thắt
- Dữ liệu mới có thể học từ Internet đã cạn dần
- Các năng lực đơn giản, phổ quát ngày càng bão hòa
- Nền kinh tế task chỉ thị trường tạo ra và cung cấp dữ liệu cần thiết để tiếp tục cải thiện mô hình
Task như một đơn vị cải thiện mô hình
- Trong học tăng cường, task là đơn vị để mô hình luyện tập
- Cung cấp cho mô hình trạng thái ban đầu và môi trường để hành động
- Chấm điểm hành động của mô hình bằng tín hiệu thưởng hoặc bộ xác minh
- Tổng hợp điểm của nhiều task thành tín hiệu học, rồi điều chỉnh mô hình theo hướng những hành động đạt điểm cao
- Nói chặt chẽ, thuật ngữ này chỉ nền tảng của huấn luyện hậu kỳ bằng học tăng cường, nhưng ở đây được dùng như đơn vị bao quát toàn bộ việc cải thiện mô hình bằng dữ liệu
- Khi ngành liên tục tạo ra các định dạng dữ liệu mới để cải thiện mô hình, phạm vi của task cũng đang mở rộng
- Gán nhãn dữ liệu truyền thống gợi liên tưởng đến bounding box hoặc đánh giá thích/không thích đối với phản hồi của LLM, nhưng thị trường hiện đã phát triển thành các công việc phức tạp hơn và có giá trị cao hơn
Cách hoạt động trong nghiệp vụ pháp lý
- AI được huấn luyện bằng Internet công khai có thể hiểu các khái niệm pháp lý cơ bản và án lệ công khai, nhưng Internet không có đủ dữ liệu cần thiết để tái hiện công việc thực tế của một luật sư giỏi
- Để huấn luyện nghiệp vụ pháp lý chất lượng cao, cần kết hợp các yếu tố sau
- Prompt như rà soát hợp đồng hoặc soạn lập luận
- Môi trường liên quan thực tế như data room pháp lý
- Xác minh kết quả theo các tiêu chí như bảng đánh giá agent luật sư doanh nghiệp
- Những task như vậy không chỉ dạy mô hình phải làm gì mà còn dạy cả cách thực hiện; càng có nhiều task chất lượng cao, năng lực mô hình càng được cải thiện
Cấu trúc tăng trưởng chung của token và task
- Nếu token là đơn vị cơ bản của suy luận và sử dụng mô hình, thì task có thể được xem là đơn vị cơ bản của cải thiện mô hình
- Khi việc áp dụng AI mở rộng đồng thời nhu cầu dữ liệu của các mô hình tiên tiến nhất tăng lên, nhu cầu task cũng tăng
- Chuyển từ nhãn sở thích đơn giản sang công việc dựa trên bảng đánh giá của chuyên gia lành nghề
- Xuất hiện các agent chuyên ngành ở cấp độ chuyên gia
- Agent thực hiện công việc trong khoảng thời gian dài hơn
- Doanh nghiệp triển khai hệ thống đánh giá ở quy mô lớn
- Các yếu tố này chồng lên nhau giống như thị trường token suy luận, thúc đẩy nền kinh tế task tăng trưởng nhanh
Chi tiêu dữ liệu và tín hiệu tăng trưởng thị trường
- OpenAI và Anthropic đang huy động chuyên gia để tạo dữ liệu và tài liệu huấn luyện agent, đồng thời mở rộng chi tiêu dữ liệu gấp 10 lần mỗi năm
- Một số công ty ứng dụng AI lớn và doanh nghiệp nói chung coi dữ liệu là lợi thế cạnh tranh, nên đang tăng chi tiêu liên quan đến từng task lên hơn 100 triệu USD trong thời gian ngắn
- Đây là nhận định rằng AI ứng dụng có chiến lược dữ liệu khác biệt có thể cho kết quả tốt hơn mô hình đóng gói đa dụng
- Nền tảng kinh tế task Mercor đạt ARR 1 tỷ USD vào tháng 2, rồi ghi nhận ARR 2 tỷ USD chỉ sau 4 tháng
- Các agent tái hiện công việc trong lĩnh vực cao cấp vẫn ở giai đoạn đầu, và việc doanh nghiệp mở rộng chi tiêu dữ liệu cũng mới bắt đầu
- Với tiền đề rằng 99% tri thức con người mà AI cần xử lý trong tương lai nằm trong đầu con người, phạm vi người tham gia và người mua được dự báo sẽ mở rộng khi các phòng thí nghiệm AI, công ty ứng dụng và doanh nghiệp nói chung chuyển tri thức ngầm vào mô hình và agent
Vì sao thị trường task khó nhìn thấy
- Lý do đầu tiên khiến task được thảo luận trực tuyến ít hơn token là chi tiêu lâu nay tập trung vào các phòng thí nghiệm AI tiên tiến nhất vốn rất kín tiếng
- Các phòng thí nghiệm gần như không công khai chiến lược cải thiện mô hình cũng như chi tiêu dữ liệu/task
- Tình hình đang thay đổi khi các công ty ứng dụng AI và doanh nghiệp nói chung tham gia nền kinh tế task để khác biệt hóa so với mô hình có sẵn
- Họ có khả năng tiếp thị hoạt động dữ liệu của mình nhiều hơn, qua đó tăng độ hiển thị của thị trường task
- Lý do thứ hai là chưa có một đơn vị chung trừu tượng hóa giá trị một cách đơn giản như token trong thị trường suy luận
- Nếu dùng task như đơn vị giá trị tiêu chuẩn, ngay cả người không có kiến thức kỹ thuật cũng có thể nắm được ngành đang đầu tư bao nhiêu để nâng cao năng lực AI
- Hiện chưa có dịch vụ kiểu ‘OpenRouter cho task’ hiển thị quy mô và đà tăng trưởng của task theo thời gian thực
- Dữ liệu giờ làm việc hằng quý của chuyên gia tại Mercor được dùng như chỉ báo gián tiếp cho đà tăng trưởng thị trường
Xây dựng dữ liệu cho toàn bộ hoạt động kinh tế
- Để tự động hóa mọi công việc thực hiện trên laptop bằng agent, cần bao phủ toàn bộ ứng dụng, môi trường và phân bố task trong nền kinh tế
- Để làm được điều đó, cần xây dựng dữ liệu quy mô lớn trên khắp các nghề chuyên môn, lĩnh vực học thuật và trường hợp sử dụng của người tiêu dùng
- Pháp lý, y tế, tài chính, phần mềm và khoa học mỗi lĩnh vực đều đòi hỏi bộ dữ liệu do chuyên gia tạo ra
- Hệ thống đánh giá theo từng lĩnh vực và môi trường học tăng cường cũng cần được xây dựng riêng
- Các phòng thí nghiệm AI, công ty ứng dụng và doanh nghiệp nói chung sẽ cạnh tranh bằng cách mở rộng hạ tầng dữ liệu trên toàn bộ các công việc hữu ích về mặt kinh tế
- Tổ chức nào thành công trong việc xây dựng hạ tầng dữ liệu có thể tiếp tục cải thiện năng lực tiên tiến nhất và giành thị phần
- Khi nền kinh tế task được phổ biến rộng rãi và trở nên dễ quan sát, ngành AI được dự báo sẽ theo dõi quy mô task cùng với token như một chỉ số tăng trưởng chính
Cải tiến thuật toán và phạm vi thảo luận
- Năng lực AI nói chung có thể được cải thiện không chỉ bằng dữ liệu mà còn nhờ cải tiến thuật toán của mô hình
- Việc loại trừ cải tiến thuật toán không nhằm phủ nhận khả năng trong tương lai, mà là thiết lập phạm vi để tập trung thảo luận vào dữ liệu và nền kinh tế task
Chưa có bình luận nào.