Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là gì?

Generative AI, như ChatGPT, đang gây bão trên toàn thế giới, nhưng thành phần bí mật đằng sau chúng, Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), đã xuất hiện được một thời gian. Khi LLM ngày càng trở nên phức tạp hơn, chúng sẵn sàng cách mạng hóa cách chúng ta tương tác hoàn toàn với công nghệ. Bài viết này sẽ đi sâu vào LLM là gì, chúng hoạt động như thế nào và cuối cùng chúng tác động như thế nào đến chúng ta, những người dùng cuối.

Mô hình ngôn ngữ lớn là gì?

Các mô hình ngôn ngữ lớn, chẳng hạn như GPT-3.5 của OpenAI, đại diện cho những hệ thống trí tuệ nhân tạo phức tạp. Chúng được thiết kế để không chỉ hiểu văn bản giống con người được cung cấp làm đầu vào mà còn tạo ra văn bản phản hồi.

Được xây dựng dựa trên nguyên tắc Machine Learning, LLM dựa vào mô hình máy biến áp, một loại mạng nơ-ron nhân tạo được thiết kế để hướng dẫn máy tính xử lý dữ liệu theo cách tương tự như bộ não con người. Nguyên lý hoạt động của các mạng nơ-ron nhân tạo này liên quan đến những node phân lớp, gợi nhớ đến cấu trúc quan sát được trong các tế bào thần kinh sinh học.

LLM giống như các cường quốc dữ liệu. Để hoạt động hiệu quả, chúng được đào tạo bằng nhiều ví dụ. Dữ liệu này trang bị cho chúng khả năng hiểu và giải thích các sắc thái của ngôn ngữ con người, cùng với các thông tin phức tạp khác.

Nhiều LLM ngày nay trải qua các quy trình đào tạo sử dụng bộ dữ liệu có nguồn gốc từ Internet, nhưng cách làm này có thể là con dao hai lưỡi. Chất lượng dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến việc LLM học ngôn ngữ tự nhiên tốt như thế nào. Các lập trình viên có thể phải đối mặt với thách thức lớn trong việc lọc và chọn những tập dữ liệu chất lượng cao để đảm bảo LLM có được kiến thức chính xác và không thiên vị.

Các mô hình ngôn ngữ lớn là yếu tố thay đổi cuộc chơi cho những tổ chức dựa trên dữ liệu. Tiềm năng to lớn của chúng nằm ở việc xử lý và tạo ra lượng thông tin khổng lồ. Các mô hình mới hơn vượt trội trong việc tạo ra phản hồi tại chỗ, theo thời gian thực, hoàn hảo cho môi trường có nhịp độ nhanh.

Những lợi thế không dừng lại ở đó. LLM được xây dựng trên nền tảng mạnh mẽ và có khả năng thích ứng, nghĩa là chúng có thể được tùy chỉnh để giải quyết các nhu cầu cụ thể trong tổ chức. Ưu điểm lớn nhất là LLM không ngừng học hỏi và phát triển. Khi bạn cung cấp cho chúng nhiều dữ liệu hơn và tinh chỉnh các tham số, độ chính xác và khả năng của chúng sẽ được cải thiện, khiến chúng trở thành tài sản có giá trị hơn bao giờ hết.

Sự khác biệt giữa Generative AI và LLM

Ngày nay, thuật ngữ “Generative AI” đang được nhắc đến rất nhiều, nhưng nó là gì và có khác với LLM không?

Generative AI là thuật ngữ chung cho các mô hình trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra nội dung mới. Những mô hình này được thiết kế để tạo ra văn bản hoặc nội dung media khác, trong khi các mô hình ngôn ngữ lớn chuyên về văn bản.

Mô hình ngôn ngữ lớn hoạt động như thế nào?

Một mô hình ngôn ngữ lớn sử dụng cách tiếp cận phức tạp bao gồm nhiều giai đoạn:

Tiền đào tạo

LLM không được cung cấp bất kỳ hướng dẫn cụ thể nào trong quá trình đào tạo dữ liệu không có giám sát. Thay vào đó, nó chỉ xử lý dữ liệu được cung cấp, cho phép xác định các mẫu và mối quan hệ trong thông tin một cách tự động.

Đây là cách LLM bắt đầu phát triển sự hiểu biết cơ bản về ngôn ngữ. Ở giai đoạn này, nó có thể tìm hiểu ý nghĩa của từng từ riêng lẻ và cách chúng tương tác với nhau để tạo thành câu. Hơn nữa, mô hình bắt đầu phân biệt các nghĩa khác nhau của cùng một từ dựa trên ngữ cảnh nhất định.

Nhờ chế độ đào tạo kỹ lưỡng này, LLM có khả năng đáp ứng nhiều trường hợp sử dụng, mang lại cho chúng danh hiệu mô hình nền tảng. Khả năng tạo ra văn bản cho các mục đích đa dạng của LLM được gọi là Zero-shot learning.

Tinh chỉnh

Zero-shot learning mang lại tính linh hoạt ấn tượng, nhưng trong nhiều trường hợp, nhà phát triển và doanh nghiệp yêu cầu hiệu suất cụ thể hơn từ mô hình ngôn ngữ lớn của họ. Tinh chỉnh giải quyết nhu cầu này. Nó giới thiệu một giai đoạn học tập có giám sát, trong đó mô hình được đào tạo chuyên biệt để nâng cao khả năng xác định các khái niệm mục tiêu với độ chính xác cao hơn. Điều này cho phép mức độ kiểm soát và tùy chỉnh vượt xa khả năng chung của phương pháp Zero-shot learning.

Hiện có một số kỹ thuật tinh chỉnh, trong đó kỹ thuật tinh chỉnh có giám sát là phổ biến nhất. Transfer learning cung cấp một cách tiếp cận khác, nhưng điều quan trọng cần lưu ý là tất cả các phương pháp tinh chỉnh về mặt kỹ thuật đều là một hình thức Transfer learning. Quá trình cụ thể này sử dụng mô hình tiền đào tạo làm điểm bắt đầu để tinh chỉnh. Mô hình tiền đào tạo đã được đào tạo về các nhiệm vụ tương tự và kiến thức này có thể được chuyển sang nhiệm vụ mới.

Tăng cường từ việc học của con người

Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF) là một con đường đầy hứa hẹn để nâng cao LLM, bằng cách tích hợp đầu vào của con người vào quá trình đào tạo. Cách tiếp cận này cho phép LLM học hỏi và thích ứng theo thời gian thực, dựa trên phản hồi từ người đánh giá, tinh chỉnh khả năng tạo ngôn ngữ của họ để đáp ứng tốt hơn mong đợi của người dùng.

Bằng cách tận dụng phương pháp học tăng cường từ phản hồi của con người, các mô hình ngôn ngữ lớn có thể đạt được mức độ phức tạp và hiệu quả cao hơn trong những nhiệm vụ liên quan đến ngôn ngữ khác nhau, mang lại lợi ích cho người dùng trên nhiều ứng dụng và lĩnh vực.

Những điều nên biết về LLM

Khi các mô hình ngôn ngữ lớn ngày càng dễ tiếp cận hơn, chúng sẽ thay đổi đáng kể cách chúng ta tương tác với công nghệ và thông tin nói chung. Những mô hình này cho phép giao tiếp trực quan và tự nhiên hơn, vì người dùng có thể tương tác với các hệ thống và ứng dụng bằng ngôn ngữ hàng ngày, thay vì điều hướng những giao diện phức tạp và học các lệnh khó hiểu.

LLM cung cấp nhiều ứng dụng, từ soạn email và tạo code, đến trả lời truy vấn, dịch văn bản, v.v... Ngoài ra, các công cụ tìm kiếm khai thác LLM để nâng cao mức độ liên quan và ngữ cảnh của kết quả tìm kiếm.

Đối với doanh nghiệp, mô hình ngôn ngữ lớn có thể giúp hợp lý hóa hoạt động và cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Các hệ thống AI này có thể phân tích lượng dữ liệu khổng lồ để đánh giá tâm lý khách hàng và điều chỉnh chiến lược tiếp thị cho phù hợp. Hơn nữa, LLM cho phép phát triển các chatbot xử lý những nhiệm vụ dịch vụ khách hàng cơ bản, từ đó giải phóng nhân viên con người để tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp hơn.

Sự nổi lên của LLM cũng đang cách mạng hóa thương mại điện tử bằng cách cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm. Khách hàng mong muốn sự tiện lợi, cũng như đề xuất sản phẩm phù hợp và LLM là chìa khóa để mang lại chính xác điều đó. Các doanh nghiệp có thể tận dụng những mô hình này để quản lý nội dung, đề xuất và dịch vụ được cá nhân hóa.

Lợi ích rất rõ ràng: Tăng sự hài lòng của khách hàng, mức độ tương tác cao hơn và cuối cùng là tăng doanh số bán hàng. Nó diễn ra theo cách Spotify tạo danh sách phát tùy chỉnh dựa trên thói quen nghe nhạc thông qua dịch vụ Discover Weekly và cách Netflix điều chỉnh các đề xuất phim dựa trên sở thích.

Khi LLM tiếp tục phát triển và tích hợp với nhiều ứng dụng và dịch vụ khác nhau, chúng trao cho người dùng kiến thức và khả năng chưa từng có, thay đổi cách chúng ta làm việc, học tập và tương tác trong thời đại kỹ thuật số.

AI đang nhanh chóng mở rộng phạm vi hoạt động, với các ứng dụng đang nổi lên ở hầu hết mọi ngành công nghiệp. Ví dụ, nếu là giáo viên, bạn có thể sử dụng các công cụ AI này để nâng cao bài học của mình. Ngoài ra, những người làm việc tự do có thể sử dụng trợ lý cuộc họp AI để ghi lại các cuộc họp, ghi chú và tóm tắt hàng giờ nội dung.