Các nhà nghiên cứu từ MIT và IBM đã công bố một bài báo trên tạp chí Nature Machine Intelligence, giới thiệu phương pháp Zero‑Shot Reasoning (ZSR). Phương pháp này cho phép mô hình AI thực hiện các tác vụ suy luận phức tạp chỉ dựa trên một mô tả ngắn gọn, không cần quá trình huấn luyện lại trên dữ liệu chuyên biệt.
ZSR dựa trên việc tích hợp một mô-đun “Logical Prompt Generator” vào các mô hình ngôn ngữ lớn hiện có. Khi nhận được một câu hỏi, hệ thống tự động tạo ra một chuỗi các bước logic và sau đó đưa chúng vào mô hình để nhận kết quả. Thử nghiệm trên các benchmark như BIG-bench và MMLU cho thấy giảm tới 80% lượng dữ liệu cần thiết, đồng thời duy trì độ chính xác trên 90%.
Các nhà khoa học cho biết, ZSR mở ra khả năng triển khai AI trong các lĩnh vực có dữ liệu hạn chế như y học, pháp lý và môi trường. Dự án đang được tài trợ bởi Quỹ Quốc gia Khoa học Mỹ (NSF) và sẽ được mở rộng sang các mô hình ngôn ngữ khác trong năm tới.
Bài báo đã nhận được sự quan tâm rộng rãi từ cộng đồng AI, với hơn 1500 lượt tải về trong tuần đầu tiên và nhiều lời khen ngợi về tiềm năng giảm chi phí và thời gian phát triển AI.