Những điểm đau trong quá trình huấn luyện mô hình lớn ai cũng hiểu — dữ liệu thường bắt đầu từ 10TB, mỗi lần cập nhật đều phải tải lại toàn bộ, như vậy tiêu tốn quá nhiều thời gian và chi phí lưu trữ.

Gần đây, Walrus đã tối ưu hóa vấn đề này. C cải tiến cốt lõi là chức năng cập nhật gia tăng theo từng phân đoạn — chỉ tải lên các khối dữ liệu thay đổi, các phần khác giữ nguyên. Nghe có vẻ đơn giản, nhưng hiệu quả rõ rệt. Có một ví dụ thực tế, bộ dữ liệu huấn luyện 10TB sau khi áp dụng giải pháp này, thời gian từ vài giờ giảm xuống còn 15 phút. Về chi phí, mức giảm cũng không nhỏ, có thể tiết kiệm đến 70% chi phí lưu trữ.

Đối với các công ty AI vừa và nhỏ, giải pháp này đặc biệt hữu ích. Vừa tiết kiệm thời gian, vừa giảm đáng kể chi phí vận hành, nâng cao hiệu quả dữ liệu cập nhật, giảm gánh nặng lưu trữ. Có vẻ là một lựa chọn khá tốt.