Việc hoán đổi LLM không phải là cắm và chạy: Bên trong chi phí ẩn của việc di chuyển mô hình

Trên thực tế, mỗi mô hình diễn giải và phản hồi các lời nhắc khác nhau, khiến quá trình chuyển đổi trở nên không liền mạch. Các nhóm doanh nghiệp coi việc chuyển đổi mô hình là hoạt động “cắm và chạy” thường phải vật lộn với các hồi quy bất ngờ: đầu ra bị hỏng, chi phí mã thông báo tăng vọt hoặc thay đổi chất lượng lý luận.

Câu chuyện này khám phá những phức tạp tiềm ẩn của quá trình di chuyển giữa các mô hình, từ những điểm kỳ quặc của tokenizer và tùy chọn định dạng đến cấu trúc phản hồi và hiệu suất cửa sổ ngữ cảnh. Dựa trên các so sánh thực tế và các thử nghiệm trong thế giới thực, hướng dẫn này sẽ giải thích những gì xảy ra khi bạn chuyển từ OpenAI sang Anthropic hoặc Gemini của Google và những gì nhóm của bạn cần chú ý.

Hiểu sự khác biệt của mô hình

Mỗi họ mô hình AI đều có điểm mạnh và hạn chế riêng. Một số khía cạnh chính cần xem xét bao gồm:

1. Các biến thể mã hóa— Các mô hình khác nhau sử dụng các chiến lược mã hóa khác nhau, ảnh hưởng đến độ dài lời nhắc nhập và tổng chi phí liên quan.
2. Sự khác biệt về cửa sổ ngữ cảnh —Hầu hết các mô hình chủ lực đều cho phép cửa sổ ngữ cảnh là 128.000 token; tuy nhiên, Gemini mở rộng cửa sổ này lên 1 triệu và 2 triệu token.
3. Tuân theo hướng dẫn – Các mô hình lý luận thích các hướng dẫn đơn giản hơn, trong khi các mô hình theo kiểu trò chuyện yêu cầu các hướng dẫn rõ ràng và mạch lạc. 
4. Tùy chọn định dạng – Một số mô hình thích markdown trong khi những mô hình khác thích thẻ XML để định dạng.
5. Cấu trúc phản hồi của mô hình— Mỗi mô hình có phong cách tạo phản hồi riêng, ảnh hưởng đến độ chi tiết và độ chính xác của sự kiện. Một số mô hình hoạt động tốt hơn khi được phép “nói tự do ”, tức là không tuân theo cấu trúc đầu ra, trong khi những mô hình khác thích cấu trúc đầu ra giống JSON. Nghiên cứu thú vị cho thấy sự tương tác giữa việc tạo phản hồi có cấu trúc và hiệu suất mô hình tổng thể.

Di chuyển từ OpenAI sang Anthropic

Hãy tưởng tượng một tình huống thực tế khi bạn vừa đánh giá chuẩn GPT-4o và giờ CTO của bạn muốn thử Claude 3.5. Hãy đảm bảo tham khảo các điểm sau trước khi đưa ra bất kỳ quyết định nào:

Biến thể mã hóa

Tất cả các nhà cung cấp mô hình đều đưa ra mức giá cực kỳ cạnh tranh cho mỗi token. Ví dụ, bài đăng này cho thấy chi phí token hóa cho GPT-4 đã giảm mạnh chỉ trong một năm từ năm 2023 đến năm 2024. Tuy nhiên, theo quan điểm của một chuyên gia học máy (ML), việc đưa ra lựa chọn và quyết định về mô hình dựa trên chi phí cho mỗi token được cho là thường có thể gây hiểu lầm. 

Một nghiên cứu trường hợp thực tế so sánh GPT-4o và Sonnet 3.5 cho thấy tính rườm rà của các tokenizer của mô hình Anthropic. Nói cách khác, tokenizer của Anthropic có xu hướng chia nhỏ cùng một đầu vào văn bản thành nhiều token hơn tokenizer của OpenAI. 

Sự khác biệt của cửa sổ ngữ cảnh

Mỗi nhà cung cấp mô hình đang đẩy mạnh ranh giới để cho phép các lời nhắc văn bản đầu vào ngày càng dài hơn. Tuy nhiên, các mô hình khác nhau có thể xử lý các độ dài lời nhắc khác nhau theo cách khác nhau. Ví dụ, Sonnet-3.5 cung cấp cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn lên đến 200K token so với cửa sổ ngữ cảnh 128K của GPT-4. Mặc dù vậy, người ta nhận thấy rằng GPT-4 của OpenAI có hiệu suất cao nhất trong việc xử lý các ngữ cảnh lên đến 32K, trong khi hiệu suất của Sonnet-3.5 giảm xuống khi các lời nhắc dài hơn 8K-16K token.

Hơn nữa, có bằng chứng cho thấy các độ dài ngữ cảnh khác nhau được xử lý khác nhau trong các mô hình nội bộ gia đình bởi LLM, tức là hiệu suất tốt hơn ở các ngữ cảnh ngắn và hiệu suất kém hơn ở các ngữ cảnh dài hơn cho cùng một nhiệm vụ nhất định. Điều này có nghĩa là việc thay thế một mô hình bằng một mô hình khác (từ cùng một gia đình hoặc một gia đình khác) có thể dẫn đến độ lệch hiệu suất không mong muốn.

Tùy chọn định dạng

Thật không may, ngay cả các LLM hiện đại cũng rất nhạy cảm với định dạng nhắc nhở nhỏ. Điều này có nghĩa là sự có mặt hoặc không có định dạng dưới dạng markdown và thẻ XML có thể làm thay đổi đáng kể hiệu suất mô hình trên một tác vụ nhất định.

Kết quả thực nghiệm qua nhiều nghiên cứu cho thấy các mô hình OpenAI thích các lời nhắc được đánh dấu bao gồm các dấu phân cách theo phần, nhấn mạnh, danh sách, v.v. Ngược lại, các mô hình Anthropic thích các thẻ XML để phân định các phần khác nhau của lời nhắc đầu vào. Sắc thái này thường được các nhà khoa học dữ liệu biết đến và có rất nhiều cuộc thảo luận về vấn đề này trên các diễn đàn công cộng ( Có ai thấy rằng việc sử dụng đánh dấu trong lời nhắc tạo ra sự khác biệt không?, Định dạng văn bản thuần túy thành đánh dấu , Sử dụng thẻ XML để cấu trúc lời nhắc của bạn ).

Để biết thêm thông tin chi tiết, hãy xem các phương pháp kỹ thuật nhắc nhở chính thức được OpenAI và Anthropic phát hành .  

Cấu trúc phản hồi mô hình

Các mô hình OpenAI GPT-4o thường thiên về tạo ra các đầu ra có cấu trúc JSON. Tuy nhiên, các mô hình Anthropic có xu hướng tuân thủ theo lược đồ JSON hoặc XML được yêu cầu, như được chỉ định trong lời nhắc của người dùng.

Tuy nhiên, việc áp đặt hoặc nới lỏng các cấu trúc trên đầu ra của các mô hình là quyết định phụ thuộc vào mô hình và được thúc đẩy theo kinh nghiệm dựa trên tác vụ cơ bản. Trong giai đoạn di chuyển mô hình, việc sửa đổi cấu trúc đầu ra dự kiến ​​cũng sẽ đòi hỏi những điều chỉnh nhỏ trong quá trình xử lý hậu kỳ các phản hồi được tạo ra.

Nền tảng và hệ sinh thái đa mô hình

Việc chuyển đổi LLM phức tạp hơn vẻ bề ngoài. Nhận ra thách thức này, các doanh nghiệp lớn ngày càng tập trung vào việc cung cấp các giải pháp để giải quyết. Các công ty như Google (Vertex AI), Microsoft (Azure AI Studio) và AWS (Bedrock) đang tích cực đầu tư vào các công cụ hỗ trợ sắp xếp mô hình linh hoạt và quản lý nhắc nhở mạnh mẽ.

Ví dụ, Google Cloud Next 2025 gần đây đã công bố rằng Vertex AI cho phép người dùng làm việc với hơn 130 mô hình bằng cách tạo điều kiện cho một vườn mô hình mở rộng, quyền truy cập API hợp nhất và tính năng mới AutoSxS, cho phép so sánh trực tiếp các đầu ra của các mô hình khác nhau bằng cách cung cấp thông tin chi tiết về lý do tại sao đầu ra của một mô hình lại tốt hơn mô hình khác.

Chuẩn hóa mô hình và phương pháp nhanh chóng

Việc di chuyển lời nhắc giữa các họ mô hình AI đòi hỏi phải lập kế hoạch, thử nghiệm và lặp lại cẩn thận. Bằng cách hiểu được sắc thái của từng mô hình và tinh chỉnh lời nhắc cho phù hợp, các nhà phát triển có thể đảm bảo quá trình chuyển đổi diễn ra suôn sẻ trong khi vẫn duy trì chất lượng và hiệu quả đầu ra.

Các chuyên gia ML phải đầu tư vào các khuôn khổ đánh giá mạnh mẽ, duy trì tài liệu về hành vi của mô hình và hợp tác chặt chẽ với các nhóm sản phẩm để đảm bảo đầu ra của mô hình phù hợp với kỳ vọng của người dùng cuối. Cuối cùng, việc chuẩn hóa và chính thức hóa mô hình và phương pháp di chuyển nhanh chóng sẽ trang bị cho các nhóm khả năng bảo vệ tương lai cho các ứng dụng của họ, tận dụng các mô hình tốt nhất khi chúng xuất hiện và mang đến cho người dùng những trải nghiệm AI đáng tin cậy hơn, có nhận thức về ngữ cảnh và tiết kiệm chi phí hơn.