Người sáng lập ByteDance: "Không bao giờ được tinh chế AI"

ByteDance, một trong những công ty công nghệ lớn của Trung Quốc, đã nhấn mạnh tầm quan trọng của việc củng cố sức cạnh tranh công nghệ nội bộ trong dài hạn.

Trong cuộc họp với ban lãnh đạo nhóm vào ngày 6 tháng 8, Zhang Yiming, người sáng lập ByteDance, đã chỉ đạo cấm việc sử dụng mô hình của đối thủ trong quá trình phát triển mô hình AI của công ty, theo thông tin từ tờ China Business Journal vào ngày 7 tháng 8. Zhang Yiming cũng đã nhấn mạnh trong các cuộc họp nội bộ gần đây rằng không được thực hiện việc tinh chế. Quy định này đã được xác nhận lại trong cuộc họp ngày 6 tháng 8.

Zhang Yiming cho biết, mặc dù chính sách cấm tinh chế có thể khiến mô hình AI cơ bản của ByteDance, "Seed", bị đánh giá thấp hơn so với các mô hình cạnh tranh của Trung Quốc như DeepSeek, Kimi và Q1, nhưng công ty vẫn phải chấp nhận điều đó.

Việc tinh chế mô hình là phương pháp mà một mô hình AI có hiệu suất cao được sử dụng làm thầy, và một AI khác học hỏi từ các câu trả lời của nó. Phương pháp này có ưu điểm là rút ngắn thời gian phát triển và cải thiện hiệu suất nhanh chóng nhờ vào kết quả suy luận của mô hình đã được xác thực. Tuy nhiên, Zhang Yiming cho rằng việc tinh chế có thể cản trở đổi mới công nghệ trong dài hạn. Nếu tinh chế các mô hình cạnh tranh, sẽ rất khó để phát triển thuật toán và khả năng suy luận của riêng mình.

Cùng ngày, Liang Rubo, CEO của ByteDance, cũng đã nhấn mạnh về việc phát triển mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), rằng "việc củng cố nền tảng là rất quan trọng, và mặc dù có thể chấp nhận việc tụt lại trong ngắn hạn, nhưng việc đảm bảo sức cạnh tranh lâu dài là điều cần thiết", đồng thời nhấn mạnh rằng "điều quan trọng nhất là không để hướng đi bị lung lay". Ông cũng giải thích rằng "cần có một văn hóa xây dựng nền tảng công nghệ hơn là chỉ tập trung vào kết quả ngay lập tức để cuối cùng có thể đạt được trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI)". ByteDance đang phát triển một hệ thống để ngăn chặn các nhà phát triển sử dụng bí mật đầu ra của mô hình AI bên ngoài làm dữ liệu học tập.

Ngoài ra, trong cuộc họp, ByteDance đã đánh giá rằng trong nửa đầu năm nay, mô hình LMM dành cho cá nhân, Doubao, đã duy trì sức cạnh tranh cao trên thị trường tiêu dùng, trong khi mô hình tạo video "Seedance" vẫn giữ được hiệu suất ở mức hàng đầu thế giới.



* Bài viết này được dịch tự động bằng AI.

• #đổi mới công nghệ
• #ByteDance
• #mô hình AI