Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là gì? Cách hoạt động và ứng dụng của mô hình

1635

28-03-2024

Mô hình ngôn ngữ lớn - Large language models (hay LLM) là một trong những công nghệ được ứng dụng nhiều trong trí tuệ nhân tạo hiện nay, hỗ trợ các công việc như dịch, chatbot, trợ lý ảo,...Vậy để hiểu hơn về mô hình ngôn ngữ lớn hãy cùng Bizfly Cloud tìm hiểu ngay qua bài viết dưới đây.

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là gì?

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một loại mô hình máy học sử dụng trí tuệ nhân tạo để xử lý và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên. Điều đặc biệt về LLM là chúng có khả năng học và tự cải thiện từ dữ liệu lớn mà chúng được huấn luyện. Điều này giúp chúng có khả năng tạo ra văn bản tự nhiên và chất lượng cao mà không cần sự can thiệp của con người.

Một số ví dụ nổi tiếng về LLM là GPT-3 của OpenAI và BERT của Google. Những mô hình này đã được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau như dịch tự động, tóm tắt văn bản, và phân loại nội dung.

Tính năng mạnh mẽ của LLM không chỉ giúp cải thiện hiệu suất và độ chính xác của các ứng dụng dựa trên ngôn ngữ mà còn mở ra nhiều cơ hội mới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, cũng cần lưu ý rằng việc sử dụng LLM cần được thực hiện cẩn thận để tránh các vấn đề liên quan đến bảo mật và đạo đức.

Tại sao Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) lại quan trọng?

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) rất linh hoạt và có thể thực hiện nhiều tác vụ khác nhau như trả lời câu hỏi, tóm tắt tài liệu, dịch ngôn ngữ và hoàn thành câu. Tuy chưa hoàn thiện nhưng LLM cũng có khả năng đưa ra dự đoán mà không đòi hỏi quá nhiều các prompt hoặc dữ liệu input,

LLM rất lớn, chúng có hàng tỷ tham số. Chúng có thể kiểm tra hàng tỷ yếu tố và có một số ứng dụng. Dưới đây là một vài ví dụ:

Mô hình GPT-3 của Open AI chứa 175 tỷ tham số. Người anh em của nó, ChatGPT, có thể nhận dạng các mẫu trong dữ liệu và tạo ra kết quả tự nhiên, dễ hiểu. Mặc dù chưa rõ kích thước của Claude 2, nhưng nó có thể chấp nhận input lên tới 100 nghìn token trong mỗi prompt, đồng nghĩa với việc công cụ có thể xử lý hàng trăm trang tài liệu kỹ thuật hoặc thậm chí là một cuốn sách hoàn chỉnh.
Mô hình Jurassic-1 của AI21 Labs chứa 178 tỷ tham số, vốn token từ vựng gồm 250.000 phần từ và khả năng đàm thoại tương ứng.
Mô hình Command của Cohere sở hữu các đặc điểm tương tự và có thể hoạt động với hơn 100 ngôn ngữ.
Mô hình Paradigm của LightOn cung cấp cho các mô hình nền tảng các khả năng đã nêu ở mức vượt trội so với GPT-3. Tất cả các LLM này đều cung cấp API cho phép các nhà phát triển thiết kế các ứng dụng AI có tính sáng tạo độc đáo.

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hoạt động như thế nào?

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sử dụng một kiến trúc mạng nơ-ron sâu để học và hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Các LLM được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu văn bản để có khả năng dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi văn bản. Khi được đưa vào một prompt, LLM sẽ sử dụng kiến thức đã học từ dữ liệu huấn luyện để tạo ra phản ứng hoặc dự đoán phù hợp.

Quá trình hoạt động cơ bản của LLM bao gồm các bước sau:

Nhận input: Prompt hoặc câu văn được đưa vào mô hình để xử lý.
Biểu diễn từ vựng: Mô hình sẽ biểu diễn từng từ trong câu thành các vectơ số học.
Xử lý ngữ cảnh: LLM sẽ sử dụng thông tin về ngữ cảnh của câu để hiểu ý nghĩa và mối quan hệ giữa các từ.
Dự đoán output: Dựa trên thông tin đã học, LLM sẽ tạo ra phản hồi, dự đoán tiếp theo hoặc hoàn thành câu phù hợp với prompt.

Qua quá trình huấn luyện và tinh chỉnh, LLM học cách tự động tạo ra văn bản tự nhiên và phản ứng phù hợp với các tác vụ như trả lời câu hỏi, tóm tắt tài liệu, dịch ngôn ngữ và nhiều ứng dụng khác.

Các ứng dụng của Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)

Viết quảng cáo

Ngoài GPT-3 và ChatGPT, Claude, Llama 2, Cohere Command và Jurassiccan còn tạo các bài viết gốc. AI21 Wordspice đề xuất các chỉnh sửa cho câu gốc để cải thiện văn phong và âm thanh.

Trả lời câu hỏi

Ứng dụng này, còn được gọi là xử lý ngôn ngữ tự nhiên chuyên sâu về kiến thức (KI-NLP), cung cấp khả năng trả lời các truy vấn cụ thể bằng cách sử dụng thông tin từ kho lưu trữ số. Một ví dụ là khả năng giải đáp các câu hỏi kiến thức phổ thông của chương trình trò chơi AI21 Studio.

Phân loại văn bản

LLM sử dụng phân cụm để phân loại văn bản có ngữ nghĩa hoặc sắc thái tương tự. Ứng dụng trong đo lường cảm xúc khách hàng, các liên hệ về ngữ nghĩa và tìm kiếm tài liệu.

Sinh code

LLM có khả năng sinh code vượt trội từ câu lệnh được mô tả theo ngôn ngữ thông thường. Codex của Amazon CodeWhisperer và Open AI, cả hai đều được sử dụng trong GitHub Copilot, có thể mã hóa bằng Python, JavaScript, Ruby và nhiều ngôn ngữ lập trình khác. Các cách sử dụng mã hóa khác bao gồm viết truy vấn SQL, lệnh shell và thiết kế trang web.

Tạo văn bản

Việc tạo văn bản cũng giống như tạo code, giúp hoàn thành các câu còn thiếu, tạo tài liệu về sản phẩm hoặc thậm chí soạn hoàn chỉnh một truyện ngắn thiếu nhi.

Mô hình ngôn ngữ lớn được đào tạo như thế nào?

Mạng nơ-ron dựa trên bộ chuyển hóa lớn chứa nhiều nodes và layers, với mỗi node trong 1 layer kết nối với tất cả các node trong layer tiếp theo sử dụng trọng số và độ lệch. Mỗi mô hình có hàng tỷ tham số, được xác định bởi mối quan hệ giữa kích thước mô hình, số lượng tham số và dữ liệu đào tạo.

Quá trình đào tạo sử dụng dữ liệu lớn và điều chỉnh tham số để dự đoán chính xác token tiếp theo. LLM sau đào tạo có thể được tinh chỉnh để thực hiện nhiều tác vụ khi chỉ có một lượng ít dữ liệu đào tạo hoặc dữ liệu chưa từng có trước đó.

Có ba mô hình điển hình:

Học bằng dữ liệu chưa từng gặp: LLM cơ sở có thể đáp lại nhiều loại truy vấn mà không cần đào tạo cụ thể, thường là sử dụng prompt, tuy nhiên độ chính xác của câu trả lời sẽ khác nhau.
Học với ít dữ liệu đào tạo: Việc đưa vào một số mô hình có liên quan, hiệu suất của mô hình cơ bản sẽ tăng lên đáng kể trong lĩnh vực đó.
Tinh chỉnh: Tinh chỉnh là phần mở rộng của phương pháp học với ít dữ liệu, trong đó các nhà khoa học dữ liệu huấn luyện một mô hình cơ sở để thay đổi các tham số của mô hình bằng cách sử dụng dữ liệu liên quan của 1 ứng dụng cụ thể.

Hướng phát triển của Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)

Các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT, Claude 2 và Llama 2 đã mở ra tiềm năng đáng chú ý trong tương lai bằng khả năng trả lời câu hỏi và tạo văn bản. Sự tiến triển của LLM đang dần đạt đến hiệu năng tương tự con người. Thành công nhanh chóng của các LLM này thể hiện sự quan tâm đáng kể đến việc phát triển LLM kiểu robot, có khả năng mô phỏng và trong một số trường hợp, vượt trội so với bộ não con người. Dưới đây là một số tiềm năng tương lai của LLM:

Nâng cao khả năng: Các bản phát hành mới hơn của LLM sẽ cải thiện độ chính xác và khả năng hoạt động, giảm tính thiên vị và loại bỏ các câu trả lời không chính xác.
Đào tạo nội dung đa phương tiện: Việc đào tạo LLM sử dụng dữ liệu đầu vào là video và âm thanh sẽ giúp phát triển mô hình nhanh chóng hơn và mở ra khả năng sử dụng LLM cho các ứng dụng như xe tự lái.
Chuyển đổi nơi làm việc: LLM có thể giảm tác vụ đơn điệu và lặp đi lặp lại, giống như cách robot đã làm với tác vụ sản xuất. Các ứng dụng có thể bao gồm việc tự động hóa công việc văn thư, chatbot dịch vụ khách hàng và viết quảng cáo tự động.
AI giao tiếp: LLM sẽ cải thiện hiệu suất của các trợ lý ảo như Alexa, Google Assistant và Siri, giúp chúng hiểu ý định của người dùng tốt hơn và xử lý các lệnh phức tạp một cách hiệu quả hơn.

Trên đây là những thông tin về mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models). Hy vọng bạn đọc sẽ hiểu hơn về Large Language Models là gì thông qua bài viết trên của Bizfly Cloud.