1. Trang chủ
2. Giáo dục

• Bình luận

AI không còn cần dữ liệu khổng lồ: Cuộc đua huấn luyện AI tiết kiệm năng lượng

Admin

12:03 01/11/2025

Các mô hình AI giờ đây không cần dữ liệu khổng lồ hay máy tính siêu mạnh để học. Cuộc đua huấn luyện AI tiết kiệm năng lượng đang mở ra cách tiếp cận mới, gần gũi hơn với người dùng.

Mục lục

Các "ông lớn" công nghệ đang chuyển sang các mô hình AI hiện đại tiết kiệm năng lượng

Trong những năm gần đây, ngành UNESCO: Cần ‘thu nhỏ’ AI để cứu lấy môi trườngĐỌC NGAY

Trên thực tế, việc huấn luyện AI với dữ liệu và năng lượng thấp hơn có tác động rộng. Với doanh nghiệp nhỏ hoặc nhóm nghiên cứu tại các quốc gia đang phát triển, việc "xài hàng triệu mẫu và máy chủ khổng lồ" không khả thi. Khi ai đó có thể huấn luyện một mô hình với vài nghìn mẫu và máy tính thông thường, các ứng dụng AI sẽ đến gần hơn với người dùng cuối và môi trường thực.

Ví dụ, trong các hộp thoại kiểm duyệt nội dung quảng cáo (ads moderation), Google chứng minh rằng việc chọn mẫu dữ liệu "giá trị" tốt hơn hàng trăm nghìn mẫu ngẫu nhiên - giúp giảm lượng dữ liệu cần thiết nhưng vẫn đạt kết quả.

Tuy nhiên thách thức vẫn còn lớn: Khi dữ liệu ít, mô hình dễ bị "over‑fitting" (học quá "hẹp"), kém tổng quát hóa và khó xử lý khi môi trường thay đổi. Nghiên cứu về "visual transfer learning" chỉ ra rằng khi dữ liệu đầu vào rất hạn chế, việc kế thừa kiến thức (distillation) sẽ hiệu quả hơn, nhưng khi dữ liệu đủ lớn thì phương pháp truyền thống vẫn thắng.

Về mặt tiêu thụ điện và chi phí, việc giảm dữ liệu cũng đồng nghĩa giảm tính toán, giảm máy chủ và điện năng, điều này rất quan trọng trong bối cảnh mô hình AI lớn (LLM) đang tiêu tốn hàng triệu USD mỗi lần huấn luyện. 

Theo báo cáo từ Stanford HAI, xu hướng AI tiết kiệm dữ liệu và năng lượng đang được quan tâm như một "chuyển đổi lớn" trong năm 2025.

Do đó với người viết báo và độc giả phổ thông, điều đáng lưu ý là: khi AI không chỉ dành cho các "ông lớn công nghệ" mà có thể được tạo ra bởi các nhóm nhỏ với dữ liệu ít hơn, chi phí thấp hơn, sẽ có nhiều ứng dụng mới xuất hiện từ quản lý doanh nghiệp nhỏ, ứng dụng y tế khu vực, đến học tập cá nhân hóa. 

Nhưng người dùng cũng nên cẩn trọng rằng mô hình "dữ liệu" có thể kém chính xác hơn và dễ bị sai lệch hơn nếu không được kiểm soát tốt.

Mỗi câu lệnh cho AI đều gây... ô nhiễm môi trường

Khi AI trở thành công cụ không thể thiếu trong cuộc sống hằng ngày, từ việc soạn email công việc đến viết hôn thú, điều quan trọng là chúng ta phải nhìn nhận và hiểu rõ những tác động sinh thái mà nó mang lại.