Chiến lược mô hình nhỏ, tùy chỉnh thay vì LLM cỡ lớn giúp tối ưu chi phí, tăng hiệu quả và ROI dài hạn

• Các doanh nghiệp ngày càng nhận ra rằng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) dù mạnh mẽ nhưng đắt đỏ và cồng kềnh.

• Xu hướng mới là sử dụng mô hình ngôn ngữ nhỏ như Google Gemma, Microsoft Phi, Mistral Small 3.1 giúp tiết kiệm chi phí vận hành (OPEX) và đầu tư (CAPEX) nhờ giảm nhu cầu về GPU, bộ nhớ và điện năng.

• Ví dụ: OpenAI o4-mini chỉ tốn 1,1 USD/million token (input) và 4,4 USD (output) so với 10 và 40 USD ở GPT-4o.

• Mô hình nhỏ giúp doanh nghiệp giảm chi phí triển khai, bảo trì và dễ dàng tinh chỉnh để phù hợp với các tác vụ cụ thể.

• Công ty Aible ghi nhận giảm chi phí tới 100 lần nhờ tinh chỉnh sau đào tạo (post-training), từ hàng triệu USD xuống còn 30.000 USD.

• Thí nghiệm với Llama 70B (chi phí 11,3 USD, độ chính xác 92%) và Llama 8B (chi phí tinh chỉnh 4,58 USD, độ chính xác 82%) chứng minh mô hình nhỏ phù hợp với tác vụ nhỏ và tiết kiệm chi phí hơn.

• Tuy nhiên, mô hình nhỏ cũng có rủi ro: ngữ cảnh giới hạn, dễ bị “brittle” (mong manh) nếu dùng sai mục đích.

• Chiến lược tối ưu: bắt đầu với LLM lớn để kiểm tra tính khả thi, sau đó chuyển sang mô hình nhỏ hoặc tùy chỉnh cho các tác vụ cụ thể.

• AWS cảnh báo: nếu mô hình quá nhỏ so với tác vụ, sẽ dẫn đến tăng chi phí lao động và giảm hiệu suất.

• Các doanh nghiệp cần luôn sẵn sàng thay đổi mô hình khi có công nghệ mới tốt hơn, đồng thời ưu tiên chọn nền tảng hỗ trợ chuyển đổi linh hoạt giữa các mô hình.

📌 Tối giản mô hình AI giúp doanh nghiệp tiết kiệm tới 100 lần chi phí. Mô hình nhỏ như o4-mini, Llama 8B phù hợp với các tác vụ chuyên biệt, rẻ hơn, nhanh hơn nhưng vẫn hiệu quả. Chiến lược lý tưởng là khởi đầu với LLM lớn, sau đó chuyển sang mô hình nhỏ tùy chỉnh để cân bằng chi phí và hiệu suất dài hạn.

https://venturebeat.com/ai/model-minimalism-the-new-ai-strategy-saving-companies-millions/