Mô hình nền tảng (Foundation Model) là gì? Tại sao cần lập mô hình nền tảng?

1807

27-03-2024

Mô hình nền tảng (Foundation Model) là gì? Tại sao cần lập mô hình nền tảng?

Mô hình nền tảng (Foundation Model) đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng và phát triển các hệ thống thông tin hiện nay. Để hiểu rõ hơn về khái niệm này và tại sao cần lập mô hình nền tảng, bài viết dưới đây sẽ giúp bạn giải đáp..

Mô hình nền tảng là gì?

Mô hình nền tảng (Foundation Model) là mạng nơ-ron học sâu lớn được đào tạo trên tập dữ liệu khổng lồ. Từ đó đã thay đổi cách các nhà khoa học dữ liệu tiếp cận công nghệ máy học. Thay vì xây dựng trí tuệ nhân tạo từ đầu, FM được sử dụng làm điểm bắt đầu khi phát triển các mô hình máy học hỗ trợ cho các ứng dụng mới, nhằm đẩy nhanh tiến độ và tiết kiệm chi phí hơn. Thuật ngữ FM được sử dụng để mô tả các mô hình máy học được đào tạo trên dữ liệu tổng quát và không gắn nhãn, có khả năng thực hiện nhiều tác vụ chung như hiểu ngôn ngữ, tạo văn bản và hình ảnh cũng như trò chuyện bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Điểm độc đáo của mô hình nền tảng

Các mô hình nền tảng có khả năng thích ứng cao, có thể thực hiện nhiều tác vụ khác nhau với độ chính xác cao dựa trên prompt đầu vào. Trong đó có xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), trả lời câu hỏi, phân loại hình ảnh và nhiều tác vụ khác.

Sự đa dạng và kích thước của các mô hình nền tảng tạo ra sự khác biệt so với các mô hình máy học truyền thống. Các mô hình này có thể được sử dụng làm cơ sở để phát triển các ứng dụng chuyên sâu hơn.

Ví dụ, BERT và GPT-4 là hai mô hình nền tảng tiêu biểu với số lượng tham số và kích thước tập dữ liệu đào tạo ngày càng tăng. Sự tiến bộ trong năng lực tính toán cho các mô hình nền tảng đã tạo ra các FM hiện đại như Claude 2, Llama 2 và Stable Diffusion, có khả năng thực hiện nhiều tác vụ sáng tạo ở nhiều lĩnh vực khác nhau.

Tại sao cần lập mô hình nền tảng?

Các mô hình nền tảng không ngại thay đổi vòng đời của máy học. Mặc dù hiện nay việc phát triển từ đầu một mô hình nền tảng tốn hàng triệu đô la nhưng chúng vẫn hữu ích về lâu dài. Các nhà khoa học dữ liệu khi sử dụng FM để phát triển các ứng dụng ML mới sẽ nhanh hơn và rẻ hơn thay vì đào tạo các mô hình ML duy nhất ngay từ đầu.

Một ứng dụng tiềm năng của FM là tự động hóa các nhiệm vụ và quy trình, đặc biệt là những nhiệm vụ đòi hỏi khả năng suy luận. Dưới đây là một số ứng dụng cho FM:

Hỗ trợ khách hàng
Biên dịch ngôn ngữ
Tạo nội dung
Viết quảng cáo
Phân loại hình ảnh
Tạo và chỉnh sửa hình ảnh có độ phân giải cao
Trích xuất tài liệu
Khoa học robot
Chăm sóc sức khỏe
Phương tiện tự hành

Mô hình nền tảng có thể làm gì?

Xử lý ngôn ngữ

Những mô hình này vượt trội trong việc trả lời các câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên và thậm chí viết các vở kịch hoặc bài báo ngắn theo yêu cầu của prompt. Các FM cũng có thể dịch các ngôn ngữ sử dụng công nghệ NLP.

Hiểu biết trực quan

FM vượt trội với thị giác máy tính, đặc biệt là về mặt xác định hình ảnh và vật thể. Những đặc điểm này có thể hữu ích trong các ứng dụng như lái xe tự động và robot. Một kỹ năng khác là khả năng tạo hình ảnh từ thao tác nhập văn bản cũng như thay đổi ảnh và video.

Tạo code

Các mô hình nền tảng có thể tạo code bằng nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau dựa trên input là ngôn ngữ tự nhiên. Cũng có thể sử dụng FM để kiểm tra và gỡ lỗi lập trình.

Tương tác chính với con người

Các thuật toán Generative AI tìm hiểu và cải thiện các dự đoán dựa trên thông tin đầu vào của con người. Khả năng của những mô hình này trong việc hỗ trợ con người ra quyết định là một ứng dụng thiết yếu nhưng đôi khi bị đánh giá thấp. Chẩn đoán lâm sàng, hệ thống hỗ trợ quyết định và phân tích là một số những ứng dụng tiềm năng.

Một tiềm năng khác là tạo ra các ứng dụng AI mới bằng cách tinh chỉnh các mô hình nền tảng hiện tại.

Chuyển giọng nói thành văn bản

FM hiểu ngôn ngữ và có thể được sử dụng cho các hoạt động chuyển lời nói thành văn bản như phiên âm và chú thích video bằng nhiều ngôn ngữ.

Mô hình nền tảng hoạt động như thế nào?

Mô hình nền tảng trong trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) sử dụng các input (prompts) dưới dạng hướng dẫn bằng ngôn ngữ con người để tạo ra output. Các mô hình này, như GAN, bộ chuyển hóa và bộ mã hóa biến thiên có nền tảng là mạng nơ-ron phức tạp. Mặc dù hoạt động khác nhau, chúng chia sẻ nguyên tắc hoạt động tương tự, sử dụng mẫu và mối quan hệ đã học để dự đoán sự kiện tiếp theo trong chuỗi.

Ví dụ, trong tạo hình ảnh, mô hình phân tích và tạo ra phiên bản sắc nét hơn của hình ảnh, hoặc trong văn bản, sẽ thực hiện dự đoán từ tiếp theo và từ trước đó dựa trên ngữ cảnh. Các mô hình nền tảng sử dụng học tự giám sát, không cần nhãn từ dữ liệu đầu vào, phân biệt chúng với các kiến trúc ML trước đó sử dụng học có giám sát hoặc không giám sát.

Ví dụ về mô hình nền tảng

BERT

Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) ra mắt vào năm 2018, là một trong những mô hình nền tảng đầu tiên. BERT là mô hình hai chiều nhằm phân tích bối cảnh toàn bộ chuỗi sau đó đưa ra dự đoán. Nó được đào tạo bằng cách sử dụng kho văn bản thuần túy và Wikipedia, với 3,3 tỷ mã thông báo (từ) và 340 triệu tham số. BERT có thể trả lời các truy vấn, dự đoán các cụm từ và dịch tài liệu.

GPT

GPT-1, được OpenAI phát triển vào năm 2018, sử dụng một mô hình transformer decoder 12 lớp với cơ chế self-attention (làm nhiệm vụ mô hình hóa mối quan hệ giữa các từ trong một cùng 1 chuỗi). Nó được huấn luyện trên tập dữ liệu BookCorpus chứa hơn 11,000 tiểu thuyết miễn phí. Điểm đáng chú ý của GPT-1 là khả năng học không cần hướng dẫn trước.

GPT-2 được phát hành vào năm 2019. OpenAI huấn luyện nó bằng 1.5 tỷ tham số (so với 117 triệu tham số của GPT-1). GPT-3 có mạng nơ-ron 96 lớp và 175 tỷ tham số, được huấn luyện trên tập dữ liệu Common Crawl với 500 tỷ từ. ChatGPT, bot trò chuyện phổ biến, dựa trên GPT-3.5. GPT-4, phiên bản mới nhất, ra mắt vào cuối năm 2022 và đã vượt qua Uniform Bar Examination/Kỳ thi Đồng nhất với điểm số 297 (76%).

Amazon Titan FM

Amazon Titan FM là các mô hình đa năng, mạnh mẽ được đào tạo trước trên các tập dữ liệu lớn. Có thể sử dụng ngay mô hình ở dạng nguyên bản hoặc tùy chỉnh theo dữ liệu riêng của công ty cho các nhiệm vụ cụ thể mà không cần chú thích lượng lớn dữ liệu. Ban đầu, Titan cung cấp hai mô hình: LLM tổng quát cho các nhiệm vụ như tóm tắt, tạo văn bản, phân loại, hỏi đáp mở và trích xuất thông tin, và LLM nhúng chuyển đổi đầu vào bằng văn bản thành biểu diễn số (nhúng) nắm bắt ý nghĩa ngữ nghĩa. Mặc dù LLM nhúng không tạo ra văn bản nhưng nó có lợi cho các ứng dụng tìm kiếm và cá nhân hóa bằng cách cung cấp các phản hồi phù hợp hơn thông qua so sánh các phần nhúng. Titan FM được thiết kế để duy trì các triển AI mang tính trách nhiệm bằng cách phát hiện và xóa nội dung có hại, lọc thông tin đầu vào không phù hợp của người dùng và sàng lọc đầu ra của mô hình để tìm các nội dung như ngôn từ thù địch, không phù hợp và bạo lực.

BLOOM

BLOOM là một mô hình đa ngôn ngữ có kiến trúc tương tự GPT-3. Mô hình là kết quả của nỗ tham gia hợp tác của hơn một nghìn nhà khoa học và nhóm Hugging Space. Mô hình này có 176 tỷ thông số và quá trình đào tạo mất 3 tháng rưỡi, trong đó sử dụng 384 GPU Nvidia A100. Mặc dù điểm kiểm tra BLOOM yêu cầu dung lượng lưu trữ 330 GB nhưng nó vẫn chạy được trên một PC riêng lẻ với 16GB RAM. BLOOM có thể tạo văn bản bằng 46 ngôn ngữ và viết mã bằng 13 ngôn ngữ lập trình.

Những thách thức mà mô hình nền tảng gặp phải

Mô hình nền tảng đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm:

Yêu cầu về cơ sở hạ tầng: Xây dựng mô hình nền tảng từ đầu đòi hỏi tài nguyên lớn và thời gian đào tạo kéo dài.
Phát triển front-end: Cần tích hợp mô hình nền tảng vào phần mềm và tinh chỉnh các công cụ để quản lý lời nhắc và quy trình.
Thiểu khả năng đọc hiểu: Mặc dù có thể đưa ra câu trả lời chính xác, mô hình nền tảng vẫn gặp khó khăn trong việc hiểu ngữ cảnh và thiếu nhận thức xã hội/tâm lý.
Câu trả lời không đáng tin cậy: Câu trả lời có thể không chính xác hoặc không phù hợp cho các câu hỏi cụ thể.
Thành kiến: Mô hình có thể học từ dữ liệu gây thù hận, vì vậy cần lọc dữ liệu đào tạo và áp dụng chuẩn mực cụ thể để tránh thành kiến.

Qua bài viết trên, chúng ta đã cùng nhau tìm hiểu về mô hình nền tảng (Foundation Model) và lý do tại sao cần lập mô hình nền tảng trong xây dựng hệ thống thông tin. Việc áp dụng mô hình nền tảng đúng cách không chỉ giúp tối ưu hóa hiệu suất hoạt động mà còn tạo nền tảng vững chắc cho sự phát triển bền vững của doanh nghiệp.