AI Engineer Roadmap: Những Hạn Chế Của Mô Hình AI Được Huấn Luyện Trước: Cần Lưu Ý Điều Gì?

Chào mừng các bạn quay trở lại với series “AI Engineer Roadmap”! Trong bài viết trước, chúng ta đã cùng tìm hiểu lý do tại sao việc bắt đầu với các mô hình AI được huấn luyện trước (pretrained models) lại là một điểm khởi đầu tuyệt vời, đặc biệt là với những bạn đang trên lộ trình trở thành Kỹ sư AI. Khả năng tiết kiệm thời gian, chi phí và nguồn lực tính toán là những lợi ích không thể phủ nhận.

Tuy nhiên, liệu mô hình huấn luyện trước có phải là “viên đạn bạc” cho mọi vấn đề? Câu trả lời là không. Dù mạnh mẽ và tiện lợi, chúng cũng tồn tại những hạn chế đáng kể mà một Kỹ sư AI chuyên nghiệp cần phải hiểu rõ để đưa ra quyết định đúng đắn trong quá trình phát triển sản phẩm.

Bài viết này sẽ đi sâu vào các hạn chế của mô hình huấn luyện trước và những điều bạn cần đặc biệt lưu ý khi làm việc với chúng. Nắm vững những điểm này không chỉ giúp bạn tránh được các cạm bẫy tiềm ẩn mà còn nâng cao chất lượng và độ tin cậy của giải pháp AI bạn xây dựng.

1. Hạn Chế Về Khả Năng Đặc Thù (Specificity) và Vấn Đề Phân Bố Dữ Liệu (Data Distribution)

Các mô hình huấn luyện trước thường được đào tạo trên các tập dữ liệu khổng lồ và đa dạng nhằm mục đích tổng quát hóa tốt trên nhiều tác vụ và lĩnh vực khác nhau. Ví dụ, mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT-3/4 được huấn luyện trên lượng lớn văn bản từ internet, hay các mô hình thị giác máy tính như ResNet, VGG được huấn luyện trên ImageNet, một tập dữ liệu gồm hàng triệu hình ảnh thuộc hàng nghìn danh mục khác nhau.

Tuy nhiên, sự tổng quát này lại trở thành hạn chế khi bạn cần giải quyết một vấn đề rất cụ thể hoặc làm việc với dữ liệu có phân bố (distribution) khác biệt đáng kể so với dữ liệu huấn luyện gốc. Đây được gọi là vấn đề Out-of-Distribution (OOD).

• Khả năng Đặc Thù Kém: Một mô hình được huấn luyện để nhận dạng hàng nghìn đối tượng chung chung trên ImageNet có thể không đủ nhạy bén để phân biệt các loại khuyết tật rất nhỏ trên dây chuyền sản xuất, hoặc phân loại các tế bào ung thư từ ảnh y tế. Dù bạn có tinh chỉnh (fine-tuning) mô hình này trên tập dữ liệu chuyên biệt của mình, hiệu suất có thể không bao giờ đạt đến mức của một mô hình được xây dựng và huấn luyện từ đầu trên dữ liệu đặc thù đó (nếu có đủ dữ liệu và tài nguyên).
• Vấn Đề OOD: Khi dữ liệu bạn đang làm việc (dữ liệu kiểm thử hoặc dữ liệu thực tế khi triển khai) khác biệt đáng kể về tính chất, phong cách, hoặc ngữ cảnh so với dữ liệu mà mô hình huấn luyện trước đã thấy, hiệu suất của mô hình có thể giảm sút đột ngột. Ví dụ, một mô hình nhận dạng khuôn mặt được huấn luyện chủ yếu trên ảnh chất lượng cao, ánh sáng tốt có thể gặp khó khăn với ảnh camera an ninh thiếu sáng hoặc ảnh chụp góc nghiêng.

Cần Lưu Ý: Luôn phân tích kỹ lưỡng tập dữ liệu của bạn và so sánh với tính chất của dữ liệu mà mô hình huấn luyện trước đã được đào tạo. Nếu sự khác biệt quá lớn, hãy chuẩn bị tinh thần rằng bạn sẽ cần nhiều công sức hơn trong việc tinh chỉnh hoặc thậm chí xem xét các giải pháp thay thế.

2. Sự Thiếu Hụt Dữ Liệu Đặc Trưng Trong Tập Huấn Luyện Gốc (Data Bias)

Một trong những hạn chế nghiêm trọng nhất của mô hình huấn luyện trước là chúng kế thừa và khuếch đại những thiên vị (bias) tồn tại trong tập dữ liệu huấn luyện gốc. Dữ liệu huấn luyện, dù lớn đến đâu, cũng là sản phẩm của thế giới thực và phản ánh những bất bình đẳng, định kiến xã hội, hoặc sự thiếu đại diện của một số nhóm nhất định.

• Thiên Vị Xã Hội: Các mô hình nhận dạng khuôn mặt có thể hoạt động kém chính xác hơn đối với người có màu da sẫm hơn hoặc phụ nữ nếu dữ liệu huấn luyện chứa ít hình ảnh của các nhóm này. Mô hình ngôn ngữ có thể thể hiện những định kiến giới tính, chủng tộc, hoặc nghề nghiệp dựa trên cách các từ khóa liên quan xuất hiện trong văn bản huấn luyện (ví dụ: “bác sĩ” thường đi kèm với “anh ấy”, “y tá” thường đi kèm với “cô ấy”).
• Thiên Vị Kỹ Thuật: Dữ liệu có thể bị thiên vị do cách thu thập (ví dụ: ảnh chỉ chụp ở một góc nhất định, dữ liệu âm thanh chỉ thu từ một loại microphone), dẫn đến mô hình hoạt động kém khi gặp phải điều kiện khác.

Những thiên vị này không chỉ ảnh hưởng đến hiệu suất mà còn gây ra những hậu quả đạo đức và xã hội nghiêm trọng khi mô hình được triển khai trong các ứng dụng thực tế như tuyển dụng, chấm điểm tín dụng, hoặc hệ thống tư pháp. Là một Kỹ sư AI có trách nhiệm, bạn phải nhận thức rõ điều này.

Cần Lưu Ý: Trước khi sử dụng và triển khai một mô hình huấn luyện trước, hãy cố gắng tìm hiểu về nguồn gốc và tính chất của dữ liệu huấn luyện gốc (nếu có thông tin). Luôn kiểm tra và đánh giá mô hình trên các tập dữ liệu kiểm thử đa dạng, đại diện cho các nhóm khác nhau trong dân số mục tiêu của bạn để phát hiện và giảm thiểu thiên vị. Điều này liên quan mật thiết đến vai trò của Kỹ sư AI trong phát triển sản phẩm có trách nhiệm.

3. Chi Phí Tính Toán và Yêu Cầu Tài Nguyên Cao

Mô hình huấn luyện trước mạnh mẽ thường đi kèm với kích thước lớn và yêu cầu tài nguyên tính toán đáng kể cho cả quá trình tinh chỉnh (fine-tuning) và suy luận (inference).

• Kích Thước Mô Hình: Các mô hình như BERT, GPT-4, Stable Diffusion có hàng trăm triệu đến hàng tỷ tham số. Việc tải (load) mô hình này vào bộ nhớ (RAM hoặc VRAM của GPU) đã đòi hỏi dung lượng lớn.
• Chi Phí Tinh Chỉnh: Mặc dù ít tốn kém hơn so với việc huấn luyện từ đầu, tinh chỉnh một mô hình lớn vẫn có thể cần đến các GPU mạnh mẽ (như NVIDIA A100, V100) và mất nhiều giờ hoặc thậm chí ngày chạy trên các cluster máy tính.
• Chi Phí Suy Luận: Ngay cả khi chỉ sử dụng mô hình để đưa ra dự đoán (inference), việc xử lý hàng loạt yêu cầu với tốc độ cao cũng đòi hỏi phần cứng mạnh mẽ và có thể tốn kém chi phí điện toán đám mây (cloud computing). Việc triển khai mô hình lớn trên các thiết bị biên (edge devices) với tài nguyên hạn chế là một thách thức lớn.

Cần Lưu Ý: Đánh giá cẩn thận yêu cầu tài nguyên của mô hình huấn luyện trước mà bạn chọn. Liệu cơ sở hạ tầng hiện tại của bạn có đáp ứng được không? Chi phí triển khai và vận hành (cho cả tinh chỉnh và suy luận) có phù hợp với ngân sách dự án không? Có cần xem xét các kỹ thuật nén mô hình (model compression), lượng tử hóa (quantization) hay chọn các phiên bản mô hình nhỏ gọn hơn không?

# Ví dụ đơn giản về việc kiểm tra số lượng tham số trong một mô hình PyTorch
import torch
import torchvision.models as models

# Load một mô hình huấn luyện trước phổ biến
resnet18 = models.resnet18(pretrained=True)

# Đếm tổng số tham số
total_params = sum(p.numel() for p in resnet18.parameters())
trainable_params = sum(p.numel() for p in resnet18.parameters() if p.requires_grad)

print(f"Tổng số tham số: {total_params}")
print(f"Số tham số có thể huấn luyện (mặc định khi load pretrained): {trainable_params}")

# Lưu ý: Để tinh chỉnh, bạn thường sẽ làm cho các tham số yêu cầu grad=True
# Ví dụ:
# for param in resnet18.parameters():
#     param.requires_grad = True
# trainable_params_after_setting = sum(p.numel() for p in resnet18.parameters() if p.requires_grad)
# print(f"Số tham số có thể huấn luyện (sau khi bật requires_grad): {trainable_params_after_setting}")

Đoạn mã trên cho thấy ngay cả một mô hình tương đối nhỏ như ResNet-18 cũng có hàng triệu tham số. Các mô hình lớn hơn sẽ có số lượng tham số gấp nhiều lần.

4. Khả Năng Giải Thích (Explainability) Kém – Vấn Đề “Hộp Đen”

Các mô hình học sâu (deep learning), đặc biệt là các mô hình huấn luyện trước với cấu trúc phức tạp, thường được coi là “hộp đen”. Rất khó để hiểu chính xác tại sao mô hình lại đưa ra một dự đoán hoặc quyết định cụ thể nào đó.

• Thiếu Minh Bạch: Không giống như các mô hình truyền thống (như cây quyết định đơn giản), bạn không thể dễ dàng truy ngược lại để xem những đặc trưng nào của dữ liệu đầu vào đã ảnh hưởng mạnh nhất đến kết quả đầu ra.
• Ảnh Hưởng Tiêu Cực Trong Ứng Dụng Quan Trọng: Trong các lĩnh vực yêu cầu tính minh bạch và trách nhiệm giải trình cao như y tế (chẩn đoán bệnh), tài chính (cho vay tín dụng), hoặc pháp luật, việc không thể giải thích được lý do đằng sau quyết định của AI là một rào cản lớn và có thể không được chấp nhận.

Cần Lưu Ý: Nếu ứng dụng của bạn đòi hỏi khả năng giải thích, bạn cần xem xét các kỹ thuật Giải thích AI (Explainable AI – XAI) như LIME, SHAP, Grad-CAM để cố gắng hiểu rõ hơn về cách mô hình hoạt động. Tuy nhiên, ngay cả các kỹ thuật này cũng có giới hạn, và đôi khi bạn sẽ cần phải cân nhắc giữa hiệu suất của mô hình “hộp đen” và tính minh bạch của các mô hình đơn giản hơn.

5. Rủi Ro Bảo Mật và Quyền Riêng Tư

Sử dụng mô hình huấn luyện trước cũng mang đến những rủi ro về bảo mật.

• Tấn Công Đối Kháng (Adversarial Attacks): Kẻ tấn công có thể tạo ra các nhiễu loạn rất nhỏ và khó nhận biết đối với mắt người nhưng lại khiến mô hình đưa ra dự đoán sai lệch hoàn toàn. Các mô hình huấn luyện trước, đặc biệt là những mô hình phổ biến, thường là mục tiêu của các nghiên cứu và kỹ thuật tấn công đối kháng.
• Rò Rỉ Dữ Liệu Huấn Luyện Gốc: Mặc dù hiếm gặp, các nghiên cứu đã chỉ ra rằng trong một số trường hợp, có thể trích xuất lại một phần dữ liệu mà mô hình đã được huấn luyện trên đó, gây lo ngại về quyền riêng tư nếu dữ liệu đó chứa thông tin nhạy cảm.
• Rủi Ro Từ Dữ Liệu Tinh Chỉnh: Nếu bạn tinh chỉnh mô hình trên dữ liệu nhạy cảm của riêng mình, mô hình đã tinh chỉnh đó cũng có thể tiềm ẩn rủi ro rò rỉ thông tin qua các kỹ thuật tấn công nhất định.

Cần Lưu Ý: Hãy nhận thức về các rủi ro bảo mật liên quan đến mô hình AI. Cần có các biện pháp phòng ngừa khi triển khai, đặc biệt là trong các ứng dụng nhạy cảm. Bảo vệ dữ liệu mà bạn sử dụng để tinh chỉnh cũng vô cùng quan trọng.

6. Vấn Đề Cấp Phép (Licensing) và Hạn Chế Sử Dụng

Không phải tất cả các mô hình huấn luyện trước đều “miễn phí cho tất cả”. Chúng thường đi kèm với các giấy phép sử dụng khác nhau.

• Các Loại Giấy Phép: Một số mô hình có thể sử dụng theo giấy phép MIT, Apache 2.0 (cho phép sử dụng thương mại), nhưng một số khác có thể chỉ cho phép sử dụng cho mục đích nghiên cứu hoặc phi thương mại. Các mô hình độc quyền (proprietary) từ các công ty (như các phiên bản mạnh nhất của GPT của OpenAI, Claude của Anthropic) yêu cầu bạn phải trả phí thông qua API.
• Hạn Chế Đặc Biệt: Một số giấy phép có thể có các điều khoản đặc biệt về cách bạn được phép sử dụng mô hình hoặc sản phẩm tạo ra từ mô hình đó.

Cần Lưu Ý: Luôn kiểm tra kỹ giấy phép của mô hình huấn luyện trước mà bạn định sử dụng, đặc biệt là khi phát triển sản phẩm thương mại. Việc vi phạm giấy phép có thể dẫn đến các vấn đề pháp lý nghiêm trọng.

7. Vấn Đề Duy Trì Phiên Bản và Tính Khả Tái Lặp (Reproducibility)

Khi bạn dựa vào một mô hình huấn luyện trước, bạn phụ thuộc vào nhà phát triển hoặc tổ chức cung cấp mô hình đó.

• Thay Đổi Phiên Bản: Nhà cung cấp có thể cập nhật mô hình, thay đổi kiến trúc, dữ liệu huấn luyện, hoặc thậm chí ngừng hỗ trợ phiên bản cũ. Điều này có thể ảnh hưởng đến hiệu suất hoặc khả năng tương thích với mã của bạn.
• Tính Khả Tái Lặp Khó Khăn: Nếu bạn cần tái tạo chính xác môi trường và kết quả của mình trong tương lai, việc đảm bảo bạn đang sử dụng chính xác phiên bản mô hình, thư viện và cấu hình tinh chỉnh ban đầu có thể phức tạp.

Cần Lưu Ý: Ghi chép cẩn thận phiên bản chính xác của mô hình và các thư viện liên quan bạn sử dụng. Cân nhắc lưu trữ bản sao của mô hình (nếu giấy phép cho phép) nếu bạn lo ngại về việc ngừng hỗ trợ hoặc thay đổi trong tương lai. Sử dụng các công cụ quản lý môi trường và dependency (như Docker, Conda, pipenv) để đảm bảo tính nhất quán.

Tóm Lược Các Hạn Chế Của Mô Hình Huấn Luyện Trước

Để dễ hình dung, dưới đây là bảng tóm tắt các hạn chế chính và điều bạn cần lưu ý:

Kết Luận

Việc sử dụng mô hình AI được huấn luyện trước là một kỹ năng quan trọng và cần thiết trên con đường trở thành Kỹ sư AI. Chúng giúp bạn tiết kiệm đáng kể thời gian và công sức. Tuy nhiên, một kỹ sư giỏi không chỉ biết cách sử dụng công cụ mà còn phải hiểu rõ những hạn chế của chúng.

Nắm vững các vấn đề về khả năng đặc thù, thiên vị dữ liệu, yêu cầu tài nguyên, khả năng giải thích, bảo mật, cấp phép và quản lý phiên bản sẽ giúp bạn đưa ra những quyết định sáng suốt hơn khi lựa chọn, tinh chỉnh và triển khai mô hình. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh hiện tại, khi sự khác biệt giữa AI hẹp (Narrow AI) chúng ta đang làm việc và Trí tuệ Tổng quát Nhân tạo (AGI) vẫn còn rất xa.

Hãy luôn tiếp cận mô hình huấn luyện trước với tư duy phản biện. Chúng là những nền tảng tuyệt vời để xây dựng, nhưng đòi hỏi sự cẩn trọng và điều chỉnh phù hợp với bài toán và dữ liệu cụ thể của bạn. Chỉ khi làm chủ được cả ưu điểm lẫn nhược điểm, bạn mới có thể thực sự khai thác tối đa sức mạnh của AI.

Trong bài viết tiếp theo của series “AI Engineer Roadmap”, chúng ta sẽ bắt đầu đi sâu hơn vào các kỹ thuật cụ thể khi làm việc với mô hình huấn luyện trước, như tinh chỉnh (fine-tuning) và các phương pháp học chuyển giao (transfer learning). Đừng bỏ lỡ nhé!