Meta đang hệ thống chuyển đổi các hoạt động nội bộ của mình thành một môi trường huấn luyện sau rộng lớn dành cho các mô hình trí tuệ nhân tạo.
Post-training thực sự có nghĩa gì, và tại sao nó quan trọng
Việc xây dựng một mô hình AI diễn ra trong hai giai đoạn chính. Tiền huấn luyện là giai đoạn bạn cung cấp cho mô hình một lượng dữ liệu khổng lồ để nó học các mẫu, ngôn ngữ và khả năng suy luận. Sau huấn luyện là những gì xảy ra tiếp theo: tinh chỉnh, căn chỉnh, các vòng phản hồi giúp biến một mô hình thông minh nhưng còn thô thành một thứ thực sự hữu ích.
Meta đang xử lý toàn bộ hệ thống doanh nghiệp như một phòng thí nghiệm sống cho giai đoạn thứ hai này. Các chương trình nội bộ như “AI Week” được thiết kế để khuyến khích nhân viên trên toàn công ty tích cực tương tác với các công cụ và dự án AI, tạo ra phản hồi thực tế.
Khi hàng ngàn nhân viên tương tác với các hệ thống AI trong quá trình làm việc thực tế, dù đó là nhắm mục tiêu quảng cáo, kiểm duyệt nội dung, thiết kế sản phẩm hay giao tiếp nội bộ, mỗi tương tác đều trở thành một điểm dữ liệu. Mỗi lần sửa đổi đều trở thành tín hiệu huấn luyện. Mỗi quy trình làm việc đều trở thành tiêu chuẩn đánh giá.
Cơ sở hạ tầng đằng sau chiến lược
Các vai trò mới như “Nhà khoa học nghiên cứu AI, sau đào tạo” đang được tạo ra trong Phòng thí nghiệm Siêu trí tuệ của Meta. Các vị trí này tồn tại đặc biệt để thiết kế, quản lý và tối ưu hóa các vòng phản hồi giữa lực lượng lao động của Meta và các mô hình AI của nó.
Meta đã đầu tư 14,3 tỷ USD để sở hữu 49% cổ phần trong Scale AI, công ty chuyên về gán nhãn và đánh giá dữ liệu. Scale AI chuyên về đánh giá con người chất lượng cao, giúp tăng hiệu quả sau giai đoạn huấn luyện. Việc kết hợp khả năng bên ngoài này với chiến lược sử dụng lực lượng nội bộ làm môi trường thử nghiệm giúp Meta tiếp cận theo hai hướng.
Tại sao điều này lại liên quan đến quảng cáo, doanh thu và mọi thứ khác
Mark Zuckerberg đã nhấn mạnh vai trò của AI trong việc cải thiện hiệu quả quảng cáo trên các nền tảng của Meta. Khi các mô hình AI ngày càng hiểu rõ hơn về ý định của người dùng, dự đoán mức độ tương tác và tạo ra các tài nguyên sáng tạo, doanh thu quảng cáo sẽ tăng lên.
Một nhân viên trong bộ phận quảng cáo của Meta sử dụng công cụ AI để tối ưu hóa mục tiêu chiến dịch. Công cụ đưa ra một đề xuất. Nhân viên chấp nhận, điều chỉnh hoặc từ chối đề xuất đó. Mỗi hành động này đều là tín hiệu huấn luyện được gửi ngược lại vào mô hình. Nhân lên hàng nghìn nhân viên và hàng triệu quyết định, các hoạt động nội bộ của Meta trở thành nguồn tài nguyên sau huấn luyện.
Điều này có nghĩa gì đối với các nhà đầu tư và bức tranh tổng thể về AI
Khoản đầu tư 14,3 tỷ USD vào Scale AI mang lại tính chặt chẽ bên ngoài cho quy trình nội bộ. Việc gán nhãn và đánh giá dữ liệu chuyên nghiệp, kết hợp với phản hồi từ nhân viên một cách tự nhiên, tạo ra một đường ống sau đào tạo vừa rộng vừa sâu.
Rủi ro nằm ở việc thực thi. Việc biến một tập đoàn rộng lớn thành một môi trường huấn luyện AI mạch lạc đòi hỏi sự phối hợp mà các tổ chức quy mô như Meta không dễ dàng đạt được. Các sáng kiến AI nội bộ có thể trở nên mang tính hình thức, khi nhân viên chỉ làm theo nghi thức của “Tuần AI” mà không tạo ra phản hồi chân thực và có giá trị cao để thực sự cải thiện các mô hình.
Meta có mối liên hệ lịch sử với các dự án stablecoin và cơ sở hạ tầng thanh toán kỹ thuật số. Một lớp AI mạnh mẽ hơn trên các nền tảng của Meta có thể cuối cùng ảnh hưởng đến cách tài sản kỹ thuật số được tích hợp vào tin nhắn, thương mại và quảng cáo.