Mô hình AI trọng số mở là mô hình mà hãng cho tải về bộ tham số đã huấn luyện xong, để ai cũng có thể chạy trên máy của mình; còn mã nguồn mở theo nghĩa chặt đòi hỏi công khai nhiều hơn thế, gồm cách huấn luyện và thông tin đủ chi tiết về dữ liệu, kèm quyền tự do dùng, sửa và chia sẻ. Nhiều mô hình được giới thiệu là "mã nguồn mở" thực ra chỉ là trọng số mở, đôi khi kèm giấy phép có điều kiện.
Phân biệt hai chữ "mở" này không phải chuyện bắt bẻ câu chữ. Nó quyết định bạn được làm gì với mô hình, có biết mô hình học từ đâu không, và có kiểm chứng được những gì hãng tuyên bố không. Bài này giải thích một mô hình AI gồm những phần nào, phần nào thường được mở, cuộc tranh luận quanh định nghĩa, và vài câu hỏi để đọc tin về mô hình mở cho tỉnh táo.
Một mô hình AI gồm những phần nào
Với phần mềm thông thường, "mở mã nguồn" là mở phần mã con người viết ra. Mô hình AI phức tạp hơn vì có nhiều thành phần khác nhau. Hình dung như một món ăn của nhà hàng:
| Thành phần | Là gì | Ví dụ ẩn dụ | Thường được mở không |
|---|---|---|---|
| Trọng số | dãy số đã huấn luyện xong, phần "biết" của mô hình | nồi nước dùng đã nấu sẵn | có, ở mô hình trọng số mở |
| Mã chạy mô hình | chương trình nạp trọng số và cho ra kết quả | cách hâm và múc nước dùng | thường có |
| Mã huấn luyện | chương trình dùng để huấn luyện từ đầu | quy trình nấu từng bước | đôi khi, thường không đầy đủ |
| Dữ liệu huấn luyện | toàn bộ chữ, ảnh dùng để dạy mô hình | nguyên liệu và nơi mua | hiếm khi, nhất là với mô hình lớn |
| Tài liệu kỹ thuật | báo cáo mô tả kiến trúc, cách đánh giá | thực đơn kèm ghi chú của bếp trưởng | thường có, mức chi tiết khác nhau |
| Giấy phép | điều khoản cho phép làm gì, cấm làm gì | quy định khi mang nước dùng về bán lại | luôn có, nội dung rất khác nhau |
Có nồi nước dùng, bạn nấu được bát phở ngon ở nhà, thậm chí nêm lại cho hợp khẩu vị. Nhưng bạn không biết chính xác xương gì, ninh bao lâu, có chất gì không nên có, và không tự nấu lại được nồi y hệt. Trọng số mở giống như vậy.
Mã nguồn mở nghĩa là gì trước khi có AI
Khái niệm phần mềm nguồn mở có lịch sử dài và một định nghĩa khá chặt. Tổ chức Open Source Initiative, thành lập năm 1998, duy trì một bộ tiêu chí để xét một giấy phép có được coi là nguồn mở hay không. Ý cốt lõi: người nhận phần mềm được tự do dùng vào bất kỳ mục đích nào, được xem và sửa mã nguồn, được chia sẻ lại bản gốc hay bản đã sửa, và giấy phép không được phân biệt đối xử với người hay lĩnh vực nào.
Nhờ những quyền tự do đó, các dự án như hệ điều hành Linux hay nhiều thư viện lập trình phổ biến được hàng nghìn người khắp thế giới cùng sửa và cải tiến. Điều quan trọng là người khác có thể tái tạo phần mềm: từ mã nguồn công khai, ai cũng dựng lại được đúng chương trình đó và kiểm tra xem nó làm gì.
Khi áp vào AI, tiêu chí cũ gặp khó. Mã của một mô hình ngôn ngữ thường không dài; thứ quyết định mô hình làm gì là trọng số, và trọng số lại là kết quả của dữ liệu cộng với quy trình huấn luyện. Công bố mã mà giữ kín dữ liệu thì người khác không tái tạo được; công bố trọng số mà không có dữ liệu thì người khác dùng được nhưng không biết bên trong có gì. Đó là lý do cần một định nghĩa riêng cho AI.
Năm 2024, Open Source Initiative công bố bản đầu tiên của định nghĩa AI nguồn mở. Theo định nghĩa này, ngoài trọng số và mã, nhà phát hành còn phải cung cấp thông tin đủ chi tiết về dữ liệu huấn luyện để một người có chuyên môn có thể dựng lại một hệ thống tương đương. Định nghĩa này không bắt buộc công bố nguyên dữ liệu, và chính điểm đó cũng đang bị một số người phê bình là còn quá lỏng.
Trọng số mở cho bạn làm được gì
Khi có trọng số trong tay, bạn có thể chạy mô hình trên máy tính của mình hay máy chủ của công ty, không cần gửi dữ liệu qua dịch vụ của ai. Bạn có thể tinh chỉnh thêm, ví dụ dạy mô hình quen với thuật ngữ ngành của mình hay viết đúng văn phong nội bộ. Bạn có thể nén mô hình cho nhẹ hơn để chạy trên thiết bị yếu. Các nhà nghiên cứu có thể mở ra xem bên trong, đo đạc, tìm lỗi mà không phải xin phép ai.
Đổi lại, có những việc trọng số mở không cho bạn làm. Bạn không biết chắc mô hình đã học từ những nguồn nào, nên khó đánh giá thiên lệch hay rủi ro bản quyền. Bạn không dựng lại được mô hình từ đầu để kiểm chứng tuyên bố của hãng. Và bạn bị ràng buộc bởi giấy phép đi kèm, có thể rất thoáng hoặc khá chặt.
Giấy phép là chỗ người dùng hay bỏ qua. Một số mô hình phát hành theo giấy phép nguồn mở quen thuộc, cho dùng cả vào mục đích thương mại. Một số khác kèm giấy phép riêng của hãng với những điều kiện như: yêu cầu xin phép khi sản phẩm vượt một quy mô người dùng nhất định, cấm dùng cho một số mục đích, hoặc cấm dùng đầu ra của mô hình để cải thiện mô hình khác. Những điều kiện này không sai, nhưng chúng làm mô hình không còn là nguồn mở theo nghĩa chặt.
Nếu bạn định dùng một mô hình trọng số mở trong sản phẩm hay trong công ty, hãy đọc giấy phép hiện hành của đúng phiên bản bạn tải, vì giấy phép có thể khác nhau giữa các phiên bản của cùng một dòng mô hình.
Cuộc tranh luận quanh chữ "mở"
Phía phê bình. Nhiều nhà nghiên cứu và nhóm vận động cho rằng gọi một mô hình chỉ mở trọng số là "mã nguồn mở" là dùng chữ sai, có khi nhằm hưởng thiện cảm mà cộng đồng nguồn mở đã xây dựng. Họ dùng từ "rửa nhãn mở" để chỉ hiện tượng này và đề nghị gọi đúng tên: trọng số mở.
Phía nhà phát hành. Các công ty thường lập luận rằng công bố toàn bộ dữ liệu là không thể: dữ liệu chứa nội dung có bản quyền của bên thứ ba, chứa thông tin cá nhân, và có rủi ro pháp lý. Mở trọng số đã là một bước lớn so với giữ kín hoàn toàn.
Phía an toàn. Một nhóm khác lo ngại theo hướng ngược lại: đã mở trọng số thì không thu hồi được, và các lớp từ chối nội dung nguy hiểm có thể bị người khác tinh chỉnh gỡ đi. Với mô hình rất mạnh, họ đề nghị cân nhắc kỹ trước khi mở.
Phía ủng hộ mở. Người ủng hộ cho rằng mở giúp nhiều bên độc lập kiểm tra, phát hiện lỗi, giảm sự phụ thuộc vào vài công ty lớn, và giúp các nước, các ngôn ngữ ít tài nguyên như tiếng Việt có điều kiện tự phát triển.
Chỗ đã rõ và chỗ còn mở. Điều khá rõ là "trọng số mở" và "nguồn mở đầy đủ" là hai mức khác nhau. Còn mở tới đâu là đủ, và mở mô hình mạnh có nên hay không, vẫn là câu hỏi đang được tranh luận, chưa có đáp án chung.
Lợi ích và rủi ro khi dùng mô hình trọng số mở
Với người dùng và doanh nghiệp nhỏ, mô hình trọng số mở có những điểm đáng cân nhắc ở cả hai chiều:
- Dữ liệu ở lại trong nhà. Chạy trên máy riêng nghĩa là nội dung không đi qua máy chủ của bên thứ ba, phù hợp với tài liệu nhạy cảm. Nhưng an toàn của máy riêng lúc đó là trách nhiệm của bạn.
- Không phụ thuộc một nhà cung cấp. Dịch vụ trực tuyến có thể đổi giá, đổi chính sách hoặc ngừng một mô hình; bản đã tải về vẫn chạy như cũ.
- Tuỳ biến được. Có thể tinh chỉnh cho tiếng Việt, cho thuật ngữ ngành, cho văn phong riêng.
- Cần phần cứng và người hiểu việc. Mô hình lớn đòi bộ nhớ lớn; dựng, cập nhật và giám sát cần người có kỹ năng.
- Tệp tải về phải từ nguồn tin cậy. Một số định dạng tệp mô hình có thể chứa mã chạy kèm; tải từ nguồn lạ là rủi ro bảo mật như tải phần mềm lậu.
- Không có ai chịu trách nhiệm thay bạn. Khi mô hình trả lời sai trong sản phẩm của bạn, không có bộ phận hỗ trợ nào của hãng phát hành đứng ra xử lý.
Với phần lớn người dùng cá nhân, câu hỏi thực tế không phải "mở hay đóng tốt hơn" mà là việc của mình cần gì: sự tiện lợi của dịch vụ có sẵn, hay quyền kiểm soát của bản chạy riêng.
Năm câu hỏi khi đọc tin "mô hình AI mã nguồn mở mới ra mắt"
Lần tới gặp một bản tin như vậy, bạn có thể kiểm theo thứ tự sau:
- Mở cái gì? Chỉ trọng số, hay cả mã huấn luyện, hay cả thông tin chi tiết về dữ liệu?
- Giấy phép là gì? Giấy phép nguồn mở quen thuộc, hay giấy phép riêng của hãng có điều kiện?
- Có được dùng thương mại không? Có giới hạn quy mô, lĩnh vực hay cách dùng đầu ra không?
- Ai đã kiểm độc lập? Các kết quả đánh giá do chính hãng công bố hay đã được bên khác chạy lại?
- Có chạy nổi với máy bình thường không? Mở trọng số của một mô hình cần cả cụm máy chủ khác xa mở một mô hình chạy được trên máy tính xách tay.
Năm câu hỏi này không nhằm chê mô hình mở, mà để bạn hiểu đúng thứ mình đang được trao. Một mô hình trọng số mở với giấy phép thoáng đã là món quà đáng kể cho cộng đồng; chỉ cần gọi nó đúng tên.
Câu hỏi thường gặp
Mô hình trọng số mở có miễn phí không?
Thường tải trọng số về không mất phí, nhưng chạy mô hình thì tốn tiền phần cứng, điện và công vận hành. Một số giấy phép còn yêu cầu xin phép hoặc trả phí khi dùng thương mại ở quy mô lớn. Miễn phí tải về không có nghĩa là miễn phí sử dụng trong mọi trường hợp.
Chạy mô hình mở trên máy riêng có hoàn toàn riêng tư không?
Nội dung không gửi tới máy chủ của hãng nếu bạn chạy hoàn toàn trên máy mình và phần mềm chạy không gửi dữ liệu ra ngoài. Nhưng máy của bạn vẫn có thể bị tấn công, và phần mềm đi kèm có thể có tính năng kết nối mạng. Hãy kiểm cài đặt của công cụ bạn dùng.
Mô hình mở có kém hơn mô hình của các dịch vụ trả phí không?
Không có câu trả lời chung. Khoảng cách giữa hai nhóm thay đổi theo từng thời kỳ và từng loại việc. Mô hình mở cỡ nhỏ chạy trên máy cá nhân thường kém mô hình lớn chạy trong trung tâm dữ liệu, nhưng đó là chuyện kích thước nhiều hơn là chuyện mở hay đóng.
Ai cũng có thể sửa một mô hình trọng số mở thành mô hình khác không?
Về kỹ thuật, tinh chỉnh trọng số mở là việc nhiều người làm được với phần cứng vừa phải. Về pháp lý, bạn phải tuân giấy phép của mô hình gốc, có thể yêu cầu ghi nguồn, giữ nguyên điều khoản hoặc cấm một số mục đích. Hãy đọc giấy phép trước khi phát hành bản đã sửa.
Vì sao các hãng lại cho tải trọng số miễn phí?
Mỗi hãng có lý do riêng và thường không nói hết. Những lý do hay được nêu gồm thu hút nhà phát triển xây dựng hệ sinh thái quanh mình, cạnh tranh với đối thủ giữ kín, tuyển người, và đóng góp cho nghiên cứu. Đây là chiến lược kinh doanh, không nhất thiết là từ thiện.