Tại sao AlphaCode được thiết kế riêng cho thuật toán, còn ChatGPT thì không?

AlphaCode của DeepMind được thiết kế chuyên biệt để giải quyết các bài toán thuật toán, trong khi tài khoản ChatGPT Plus của OpenAI lại được phát triển như một mô hình ngôn ngữ tổng quát, phục vụ đa dạng lĩnh vực từ viết nội dung, dịch thuật cho đến lập trình, nhưng không chuyên biệt cho các bài toán thuật toán cạnh tranh.

Vậy tại sao lại có sự khác biệt này? Vì sao AlphaCode lại được “đóng khung” cho lập trình thuật toán, còn ChatGPT thì không đi theo hướng đó? Hãy cùng khám phá trong bài viết chi tiết dưới đây.

1. Mục tiêu phát triển ban đầu: Nền tảng định hình chức năng

AlphaCode: Tối ưu cho lập trình cạnh tranh

AlphaCode được DeepMind phát triển với một mục tiêu rất rõ ràng: giải quyết các bài toán thuật toán từ nền tảng thi đấu như Codeforces, LeetCode, AtCoder.... Điều này đồng nghĩa với việc AlphaCode được đào tạo để hiểu, phân tích, và viết code đáp án cho các đề bài lập trình có độ khó cao trong môi trường cạnh tranh.

Ngay từ đầu, AlphaCode không hướng đến khả năng trò chuyện, tạo nội dung hay xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Thay vào đó, toàn bộ tài nguyên huấn luyện và kiến trúc của nó tập trung vào việc phân tích bài toán, tạo hàng loạt lời giải, và lọc ra phương án tối ưu nhất.

ChatGPT: Mô hình ngôn ngữ đa năng

Ngược lại, ChatGPT được OpenAI thiết kế như một mô hình ngôn ngữ tổng quát. Với mục tiêu ban đầu là hiểu và sinh ngôn ngữ tự nhiên, ChatGPT có thể làm việc với rất nhiều loại văn bản, bao gồm đối thoại, viết bài, dịch thuật, viết email, hỗ trợ khách hàng, giải toán cơ bản, và cả lập trình.

Tuy ChatGPT có thể viết code, nhưng việc này chỉ là một phần trong khả năng tổng thể của nó. ChatGPT không được tối ưu hóa riêng cho việc giải bài toán lập trình mang tính thuật toán cao cấp như AlphaCode.

2. Cách huấn luyện khác nhau: Dữ liệu và mục tiêu

AlphaCode được huấn luyện bằng các bài toán lập trình

Dữ liệu huấn luyện của AlphaCode chủ yếu đến từ:

• Bài toán từ các cuộc thi lập trình thực tế (Codeforces, AtCoder, HackerRank…)

• Các kho mã nguồn mở chứa lời giải mẫu (GitHub, public judge)

• Bộ test case để kiểm tra độ chính xác của lời giải

Không chỉ học cách viết code, AlphaCode còn học cách tư duy như lập trình viên cạnh tranh: hiểu đề bài, đề xuất nhiều hướng giải, và chọn lời giải đúng – tối ưu về thời gian và bộ nhớ.

ChatGPT được huấn luyện bằng văn bản tổng quát

ChatGPT được huấn luyện trên kho dữ liệu rất lớn từ internet, bao gồm:

• Sách, blog, báo chí

• Đoạn hội thoại (chat logs)

• Dữ liệu lập trình từ GitHub, StackOverflow (một phần)

• Văn bản dạng tự nhiên đủ mọi lĩnh vực

Nhờ đó, ChatGPT có khả năng ứng dụng rất đa dạng, nhưng lại không chuyên sâu trong lĩnh vực nào. Việc viết code của ChatGPT chỉ là một phần "học được" từ dữ liệu tổng hợp, không được tối ưu riêng cho việc thi đấu thuật toán như AlphaCode.

3. Kiến trúc và cơ chế hoạt động: Một bên chuyên sâu, một bên linh hoạt

AlphaCode: Sinh hàng ngàn lời giải và chọn lọc

Cơ chế hoạt động của AlphaCode khá độc đáo:

• Nhận đề bài lập trình dạng văn bản

• Sinh ra hàng ngàn đoạn code khả thi bằng kỹ thuật sampling

• Tự động kiểm thử bằng test case

• Xếp hạng các lời giải và chọn lời giải đúng, tối ưu

Điểm mạnh ở đây là AlphaCode không chỉ viết code mà còn kiểm tra code, điều mà ChatGPT chưa làm được nếu không có sự hỗ trợ của bên ngoài.

ChatGPT: Trả lời theo hướng dẫn, không có khả năng kiểm thử

ChatGPT sinh lời giải bằng cách dự đoán văn bản tiếp theo dựa vào ngữ cảnh. Nếu người dùng yêu cầu giải một bài toán, ChatGPT sẽ cố gắng phân tích đề, chọn hướng giải và viết code – nhưng không có cơ chế tự kiểm thử hoặc đánh giá nhiều phương án như AlphaCode.

Ngoài ra, ChatGPT không thể sinh hàng loạt lời giải và lọc ra đoạn code tối ưu, trừ khi người dùng hỏi lại nhiều lần hoặc yêu cầu cụ thể.

4. Khả năng tương tác với người dùng: ChatGPT vượt trội

Mặc dù AlphaCode có hiệu suất tốt khi đánh giá trên các bài thi thật, nhưng hiện tại, nó không mở cho người dùng sử dụng rộng rãi. Không có giao diện trò chuyện, không có khả năng giải thích từng bước, và không thể tương tác linh hoạt với người học.

Ngược lại, ChatGPT lại là một công cụ rất thân thiện với người dùng. Bạn có thể:

• Đặt câu hỏi bằng tiếng Việt hoặc bất kỳ ngôn ngữ nào

• Yêu cầu giải thích code từng dòng

• Nhờ viết lại code theo hướng khác (đệ quy, vòng lặp…)

• Học thuật toán theo ví dụ cụ thể

• Nhờ gợi ý tài liệu học lập trình phù hợp

Tính tương tác này khiến ChatGPT trở thành công cụ học tập lý tưởng, dù không phải là chuyên gia trong lĩnh vực lập trình cạnh tranh.

5. Trường hợp sử dụng lý tưởng của từng mô hình

6. Tại sao AlphaCode không thay thế được ChatGPT?

Dù AlphaCode rất mạnh trong giải bài toán thuật toán, nhưng nó thiếu đi tính linh hoạt và khả năng giao tiếp với người dùng. ChatGPT, dù không chuyên sâu, nhưng lại hỗ trợ người học rất tốt nhờ khả năng trò chuyện, diễn giải, hướng dẫn từng bước.

Một lập trình viên học thuật toán có thể:

• Dùng ChatGPT để hiểu bản chất bài toán

• Viết lời giải mẫu ban đầu

• Sau đó dùng nền tảng judge để kiểm thử độc lập

Trong khi AlphaCode là công cụ phù hợp hơn cho việc tạo lời giải chính xác ở quy mô lớn – ví dụ như giải hàng trăm đề thi lập trình trong một hệ thống tự động.

7. Tương lai: Liệu sẽ có mô hình kết hợp cả hai?

Trong tương lai, hoàn toàn có thể xuất hiện các mô hình kết hợp khả năng lập trình sâu của AlphaCode và tính linh hoạt trong giao tiếp của ChatGPT. Một AI như vậy sẽ vừa có thể sinh lời giải thuật toán tối ưu, vừa có thể giải thích, hướng dẫn và hỗ trợ người học.

OpenAI cũng đang liên tục cải tiến GPT để hướng đến việc giải các bài toán phức tạp, trong khi DeepMind có thể phát triển AlphaCode trở thành nền tảng mở hơn, phù hợp với người học thuật toán.

Việc AlphaCode được thiết kế riêng cho thuật toán, còn ChatGPT thì không, xuất phát từ mục tiêu phát triển, dữ liệu huấn luyện, kiến trúc mô hình và cách sử dụng khác nhau. AlphaCode giống như một lập trình viên giỏi chuyên về thi đấu thuật toán, còn ChatGPT giống như một trợ giảng AI đa năng, hỗ trợ trong mọi lĩnh vực học tập và làm việc.

Tùy vào mục đích sử dụng, bạn có thể chọn công cụ phù hợp để tối ưu hiệu suất học lập trình, nghiên cứu hoặc làm việc với trí tuệ nhân tạo.