Mô hình AI của Nga khiến giới DeepSeek khóc thét, chuyên gia cũng lắc đầu

[Phương Huyền]

Các nhà khoa học Nga từ Yandex Research, phối hợp với MIT (Mỹ), Viện Khoa học và Công nghệ Áo (ISTA), và Đại học Johannes Gutenberg (Đức), vừa công bố một bước tiến ngoạn mục trong phát triển trí tuệ nhân tạo (AI). Phương pháp mới, mang tên Hadamard Incoherence với Gaussian MSE-optimal GridS (HIGGS), hứa hẹn thay đổi hoàn toàn cách chúng ta triển khai AI.

HIGGS cho phép nén mạng nơ-ron mà không đòi hỏi dữ liệu bổ sung hay tối ưu hóa tham số rườm rà. Đây là cứu cánh cho các tình huống thiếu dữ liệu huấn luyện, giúp cân bằng hoàn hảo giữa chất lượng, kích thước mô hình và độ phức tạp khi lượng tử hóa. Các mô hình AI giờ đây có thể chạy mượt mà trên mọi thiết bị, từ smartphone, laptop đến các hệ thống tối giản.
Quên đi những ngày chờ đợi hàng giờ hay hàng tuần để lượng tử hóa AI trên thiết bị cá nhân! Với HIGGS, quá trình này chỉ mất vài phút, tiết kiệm chi phí và thời gian đáng kể. Người dùng không còn cần máy chủ "khủng" hay bộ tăng tốc đồ họa đắt đỏ để trải nghiệm AI đỉnh cao.
Đã được thử nghiệm trên các mô hình đình đám như Llama 3 và Qwen 2.5, HIGGS chứng tỏ là phương pháp lượng tử hóa hiệu quả nhất về tỷ lệ chất lượng/kích thước so với các kỹ thuật tương tự. Đây là bước ngoặt cho việc triển khai AI nhanh chóng và phổ biến hơn bao giờ hết.
HIGGS đã được chia sẻ công khai trên Hugging Face và GitHub, sẵn sàng cho các nhà phát triển và nghiên cứu. Một bài báo khoa học chi tiết đã xuất hiện trên arXiv và sẽ được trình bày tại NAACL 2025 (29/4 - 4/5, Albuquerque, New Mexico). Phương pháp này đang gây bão trong giới công nghệ, thu hút sự chú ý từ Red Hat AI, Đại học Bắc Kinh, và Đại học Khoa học và Công nghệ Hồng Kông.
HIGGS không chỉ là một phương pháp kỹ thuật nó là cánh cửa mở ra tương lai, nơi AI siêu thông minh trở nên dễ tiếp cận hơn bao giờ hết.