Điều gì khiến AlphaCode “không giống” ChatGPT?

Nếu ChatGPT là một trợ lý học thuật “đa tài”, thì AlphaCode giống như một lập trình viên chuyên nghiệp, cẩn trọng và sắc sảo. Bài viết này sẽ cùng bạn bóc tách những yếu tố sâu hơn khiến hai mô hình này không thể đánh đồng, dù cùng xuất phát từ công nghệ học sâu (deep learning).

Xem thêm: mua tài khoản Chat GPT-4 giá rẻ với nhiều ưu đãi đặc biệt duy nhất ngày hôm nay! 

1. AlphaCode và ChatGPT: Không cùng “tính cách”

ChatGPT: Linh hoạt, trò chuyện, hiểu người

ChatGPT được huấn luyện để trở thành một “người nói chuyện” thông minh. Nó hiểu ngôn ngữ tự nhiên, phản hồi linh hoạt với đủ kiểu câu hỏi – từ triết học, lịch sử, đến lập trình hay thậm chí sáng tác thơ ca.

• Mục tiêu chính của ChatGPT là giao tiếp và hỗ trợ kiến thức một cách thân thiện.

• Nó không cần chính xác tuyệt đối, nhưng cần hiểu đúng ý người hỏi và phản hồi tự nhiên.

AlphaCode: Lập trình viên lạnh lùng, không đối thoại

AlphaCode lại có tính cách “lạnh” hơn. Nó không biết nói chuyện, không phản hồi linh hoạt, và cũng không “nói chuyện phiếm”. Mục tiêu duy nhất của nó là:

• Đọc đề toán, phân tích yêu cầu, và viết ra một lời giải đúng tuyệt đối.

• Nếu ChatGPT giống một giáo viên, thì AlphaCode giống một thí sinh giỏi đang thi đấu lập trình online.

2. Khả năng tư duy: Suy diễn ngôn ngữ vs. Tìm lời giải tối ưu

ChatGPT suy diễn theo ngữ cảnh

Khi được hỏi một câu hỏi lập trình, ChatGPT sẽ:

• Dựa trên kiến thức tích lũy từ các văn bản có sẵn.

• Suy luận theo ngôn ngữ để viết ra một đoạn mã có vẻ đúng.

• Không đảm bảo tối ưu hoặc đúng trong mọi trường hợp.

Vì thế, ChatGPT phù hợp để hỗ trợ học lập trình, giải thích mã, hoặc viết đoạn code mẫu – nhưng không đảm bảo lời giải đó sẽ vượt qua test case của các cuộc thi.

AlphaCode tìm lời giải tối ưu qua nhiều lần thử

AlphaCode được thiết kế để:

• Sinh ra hàng ngàn lời giải khác nhau cho một đề toán.

• Chạy thử với các test case đi kèm.

• Tự động loại bỏ các lời giải sai hoặc không tối ưu.

• Cuối cùng chọn ra lời giải tốt nhất để nộp.

Đây là cách mà các thí sinh giỏi thực sự giải đề trong cuộc thi – thử nghiệm, tối ưu, kiểm chứng – điều mà ChatGPT không làm được.

3. Cách huấn luyện: Tập trung chuyên môn vs. Toàn diện

Dữ liệu huấn luyện của AlphaCode

AlphaCode được DeepMind “nuôi lớn” bằng hàng triệu bài toán lập trình thuật toán, có:

• Đề bài rõ ràng

• Lời giải chính xác

• Test case chuẩn

• Tập trung chủ yếu vào các nền tảng như Codeforces, LeetCode, AtCoder...

Tức là, AlphaCode học như một lập trình viên thi đấu, không học văn chương, không học giao tiếp.

Dữ liệu huấn luyện của ChatGPT

ChatGPT lại “học đại học tổng hợp” – nó tiếp cận vô số loại tài liệu:

• Tin tức, sách, blog, diễn đàn, mã nguồn

• Văn bản từ các lĩnh vực khác nhau: công nghệ, giáo dục, sức khỏe, tài chính, v.v.

Điều này giúp ChatGPT trở thành một trợ lý đa năng, nhưng cũng làm cho nó không chuyên sâu về một lĩnh vực cụ thể như AlphaCode.

4. Mục tiêu thiết kế: Giải đúng vs. Hỗ trợ con người

AlphaCode hướng đến “kết quả đúng”

AlphaCode không cần tương tác, không cần trò chuyện. Điều duy nhất nó hướng tới là:

• Đưa ra một lời giải đúng với đề bài

• Vượt qua mọi test case

• Có độ phức tạp thuật toán phù hợp

AlphaCode có thể không “giải thích” vì sao nó làm vậy, nhưng kết quả thì chính xác.

ChatGPT hướng đến “hỗ trợ người dùng”

Ngược lại, ChatGPT không chỉ giải bài toán mà còn:

• Giải thích bước làm

• Đưa ra ví dụ minh họa

• Phân tích ưu – nhược điểm của giải pháp

Nó phù hợp với người học, giáo viên, người mới bắt đầu. Nhưng với bài toán thi đấu có độ khó cao, ChatGPT dễ “viết ra lời giải sai mà trông có vẻ đúng”.

5. Ứng dụng thực tiễn: Chọn đúng công cụ cho đúng việc

6. Vì sao không thể “so sánh hơn – kém”?

Một sai lầm phổ biến là hỏi: "AlphaCode mạnh hơn ChatGPT không?" – nhưng câu hỏi đúng hơn là: "Cái nào phù hợp hơn với mục đích nào?"

• AlphaCode không thay thế ChatGPT.

• ChatGPT không thể làm công việc của AlphaCode một cách chính xác và chuyên sâu.

Giống như so sánh một vận động viên marathon với một kiện tướng cờ vua – mỗi người giỏi trong lĩnh vực của mình.

7. Kết luận: Khác biệt để bổ sung, không để cạnh tranh

AlphaCode và ChatGPT là hai đại diện tiêu biểu cho hai trường phái AI:

• AlphaCode: Chính xác, chuyên sâu, không cần tương tác.

• ChatGPT: Mở rộng, linh hoạt, thân thiện với người dùng.

Thay vì đặt hai công nghệ này vào “cuộc chiến”, chúng ta nên nhìn nhận chúng như hai công cụ bổ trợ, có thể kết hợp để phục vụ nhiều mục tiêu:

• Học tập

• Thi đấu

• Tự động hóa

• Phát triển phần mềm

• Hỗ trợ đào tạo