OpenAI đã thông báo rằng họ đã bắt đầu huấn luyện mô hình tiên phong tiếp theo của họ, mà họ dự đoán sẽ đưa họ lên một cấp độ năng lực mới trên con đường đến Trí tuệ Nhân tạo Tổng quát (AGI). Mặc dù công ty tự hào về việc xây dựng và phát hành các mô hình dẫn đầu ngành về cả khả năng và an toàn, họ chào đón một cuộc tranh luận mạnh mẽ tại thời điểm quan trọng này.

Việc OpenAI tuyên bố họ đã bắt đầu huấn luyện mô hình tiên phong tiếp theo này gợi ý rằng mô hình sắp tới có thể là một hệ thống mà chúng ta chưa lường trước, tương tự như cách GPT-4 không được dự đoán đầy đủ. Điều này hoàn toàn khác với việc phát triển GPT-5, được công ty thảo luận công khai hơn.

Chưa rõ mô hình mới này sẽ có những khả năng cụ thể nào, nhưng cách diễn đạt của OpenAI gợi ý rằng nó có thể mang lại những tiến bộ đáng kể. Công ty này nổi tiếng với ngôn ngữ cẩn thận, vì vậy thông báo này có thể là tín hiệu của một hệ thống mới có tác động lớn đang được phát triển. Liệu đó sẽ là một mô hình ngôn ngữ tiên tiến hơn, một hệ thống chủ động, hay là một cái gì đó hoàn toàn khác vẫn còn chưa rõ.

Tuy nhiên, sự tập trung của OpenAI vào việc xây dựng AGI, thay vì theo đuổi siêu trí tuệ, cung cấp một cái nhìn sâu sắc về định hướng chiến lược của công ty. Họ dường như đang cá cược rằng các tổ chức khác sẽ giải quyết vấn đề căn chỉnh cho các hệ thống siêu trí tuệ, trong khi OpenAI tập trung vào việc phát triển các hệ thống AGI có khả năng, có thể được khai thác cho các ứng dụng thực tế.

Bài báo gần đây điều tra xem liệu các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể thực hiện phân tích báo cáo tài chính một cách thành công, tương tự như các nhà phân tích chuyên nghiệp. Các nhà nghiên cứu đã cung cấp các báo cáo tài chính chuẩn hóa và ẩn danh cho GPT-4 và yêu cầu mô hình phân tích chúng để xác định hướng của lợi nhuận trong tương lai, ngay cả khi không có bất kỳ thông tin về ngành cụ thể nào.

Các phát hiện chính của nghiên cứu là:

• LLM vượt trội hơn các nhà phân tích tài chính trong khả năng dự đoán thay đổi lợi nhuận.
• LLM có lợi thế tương đối so với các nhà phân tích con người trong các tình huống mà nhà phân tích thường gặp khó khăn.
• Độ chính xác dự đoán của LLM tương đương với hiệu suất của một mô hình học máy tiên tiến được đào tạo hẹp.
• Dự đoán của LLM không phát sinh từ bộ nhớ đào tạo của nó, mà thay vào đó nó tạo ra những hiểu biết hữu ích về diễn biến tương lai của một công ty.
• Các chiến lược giao dịch dựa trên dự đoán của LLM mang lại tỷ suất Sharpe và Alpha cao hơn so với các chiến lược dựa trên các mô hình khác.

Các nhà nghiên cứu kết luận rằng LLM có thể đóng vai trò trung tâm trong việc ra quyết định tài chính trong tương lai. Nghiên cứu cung cấp một bản demo công khai cho phép người dùng trải nghiệm trực tiếp khả năng phân tích tài chính của LLM.

Google đã cập nhật API Gemini 1.5 Pro của mình, huấn luyện lại mô hình để cải thiện khả năng của nó. Cập nhật này đã khiến Gemini 1.5 Pro API lật đổ Claude 3 Opus trong bảng xếp hạng ELO Arena, mặc dù nó vẫn chưa vượt qua GPT-4.

Quá trình huấn luyện lại bao gồm việc thực hiện các thay đổi nhỏ đối với mô hình sau khi huấn luyện ban đầu, điều này có thể cải thiện đáng kể độ tin cậy, khả năng phản hồi và hiệu suất tổng thể của nó. Đây là một kỹ thuật mà OpenAI đã sử dụng với GPT-4, liên tục cập nhật và hoàn thiện mô hình để duy trì lợi thế của nó.

Quyết định của Google áp dụng một phương pháp tương tự với API Gemini 1.5 Pro thể hiện cuộc đua không ngừng nghỉ để cải thiện các mô hình ngôn ngữ lớn và duy trì tính cạnh tranh trong bối cảnh AI đang phát triển nhanh chóng. Mặc dù sự khác biệt về ELO Arena giữa các mô hình hàng đầu tương đối nhỏ, nhưng nó nhấn mạnh những nỗ lực không ngừng của các công ty công nghệ lớn để mở rộng khả năng của các hệ thống này.

Khi điểm hội tụ của các mô hình này tiếp tục thu hẹp, sẽ rất thú vị để xem cảnh quan sẽ phát triển như thế nào trong năm tới. Những tiến bộ nhanh chóng trong lĩnh vực AI thực sự hấp dẫn, và sẽ rất thú vị để chứng kiến thế hệ tiếp theo của các mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ này và tác động tiềm năng của chúng đối với các ngành và ứng dụng khác nhau.

Tính năng Search Generative Experience (SGE) mới của Google đã gây ra một số tranh cãi, vì các câu trả lời do AI tạo ra đã chứa thông tin không chính xác hoặc thậm chí nguy hiểm.

Một số ví dụ được nêu bật trong cuộc thảo luận bao gồm:

• Khuyến nghị phụ nữ mang thai nên hút 2-3 điếu thuốc mỗi ngày, điều này rõ ràng là lời khuyên y tế không an toàn.
• Đề xuất thêm keo không độc vào pizza để phô mai dính tốt hơn, điều này có thể gây hại nếu được thực hiện.
• Khuyên ăn ít nhất một viên đá nhỏ mỗi ngày, điều này cực kỳ nguy hiểm và không nên làm.

Dường như Google đã vội vã triển khai tính năng tìm kiếm mới này và không kiểm tra kỹ lưỡng các nguồn dữ liệu được sử dụng để tạo ra các câu trả lời. Điều này đã dẫn đến việc bao gồm các câu trả lời mang tính chất trêu đùa và thông tin không đáng tin cậy khác được trình bày như là thông tin chính xác.

Người dùng được khuyên nên thận trọng khi dựa vào các câu trả lời SGE, vì chúng có thể không luôn chính xác hoặc an toàn. Việc kiểm tra thông tin từ các nguồn đáng tin cậy thay vì chấp nhận mù quáng các phản hồi do AI tạo ra là rất quan trọng. Google có thể cần cải thiện quy trình kiểm duyệt nội dung và kiểm tra sự thật của mình để đảm bảo độ tin cậy của tính năng SGE trong tương lai.

Các điểm chính từ bản ghi âm là:

1. OpenAI đã thành lập một Ủy ban An toàn và Bảo mật mới để đưa ra các khuyến nghị về các quyết định quan trọng cho các dự án của họ.
2. OpenAI đã bắt đầu huấn luyện "Mô hình Tiên phong tiếp theo" của mình, có thể là một hệ thống AI mới vượt qua GPT-5.
3. Mô hình mới được kỳ vọng sẽ mang lại những khả năng mới đáng kể, mặc dù các chi tiết cụ thể vẫn chưa rõ.
4. Có những dấu hiệu cho thấy OpenAI đang chuyển hướng tập trung nhiều hơn vào việc xây dựng sản phẩm thay vì nghiên cứu thuần túy về siêu trí tuệ.
5. Tính năng "Recall" mới của Microsoft theo dõi việc sử dụng máy tính gây ra lo ngại về quyền riêng tư và đang được điều tra.
6. Một bài nghiên cứu mới cho thấy các mô hình ngôn ngữ lớn có thể vượt trội hơn các nhà phân tích tài chính con người trong việc dự đoán thay đổi lợi nhuận.
7. Google đã cập nhật API Gemini 1.5 Pro của mình, cải thiện hiệu suất so với các mô hình hàng đầu khác như GPT-4 và Claude 3 Opus.
8. Tính năng Search Generative Experience mới của Google đã gặp một số vấn đề với việc cung cấp các phản hồi không chính xác hoặc không phù hợp.