Định nghĩa về Mô hình Ngôn ngữ lớn

Mô hình Ngôn ngữ lớn (Large Language Model - LLM) là thuật toán deep learning mạnh mẽ với khả năng xử lý nhiều tác vụ trong natural language processing (NLP). Những mô hình này sử dụng transformer model và trải qua quá trình đào tạo chuyên sâu với các bộ dữ liệu khổng lồ. Quá trình này trang bị cho chúng khả năng nhận diện, dịch thuật, dự đoán hoặc tạo ra văn bản và các dạng nội dung khác.

Bên cạnh đó, LLM đôi khi được gọi là neural networks (NNs), lấy cảm hứng từ cấu trúc của bộ não con người. Những mạng lưới thần kinh này hoạt động thông qua các node được kết nối với nhau, giống như các tế bào thần kinh trong não của chúng ta.

Ngoài khả năng giảng dạy cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) ngôn ngữ của con người, LLM có thể được đào tạo để thực hiện tốt trong nhiều công việc, chẳng hạn như tìm hiểu cấu trúc protein hoặc viết code phần mềm, cùng nhiều tác vụ khác. Tương tự như bộ não con người, LLM phải trải qua quá trình đào tạo và sau đó là điều chỉnh để vượt trội trong các lĩnh vực như phân loại văn bản, trả lời câu hỏi, tóm tắt tài liệu và tạo nội dung. Khả năng giải quyết vấn đề của chúng có thể ứng dụng trong các lĩnh vực như y tế, tài chính và giải trí, nơi LLM phục vụ một loạt các ứng dụng NLP, bao gồm dịch thuật, chatbot, trợ lý AI, v.v.

Đặc biệt, LLM có số lượng tham số lớn, giống như những kiến thức mà mô hình thu được khi học từ quá trình đào tạo. Những tham số này đại diện cho nguồn thông tin kiến thức của mô hình.

Các thành phần cơ bản của LLM

LLM là sự kết hợp của nhiều layer neural network (mạng nơron) riêng biệt, bao gồm lớp recurrent layer, feedforward layer, embedding layer và attention layer. Các thành phần này phối hợp hoạt động để xử lý văn bản đầu vào và tạo ra nội dung mong muốn.

• Embedding layer đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra các phần embedding từ văn bản đầu vào. Thành phần này của LLM nắm bắt được cả ngữ nghĩa và cú pháp của văn bản đầu vào, từ đó giúp mô hình hiểu rõ ngữ cảnh một cách hiệu quả.
• Feedforward layer, thường viết tắt là FFN, bao gồm nhiều layer được kết nối chịu trách nhiệm chuyển đổi các phần embedding đầu vào. Các layer này giúp trích xuất các khái niệm trừu tượng cấp độ cao, hỗ trợ mô hình hiểu rõ ý định của người dùng từ văn bản đầu vào.
• Recurrent layer hoạt động bằng cách diễn giải tuần tự các từ trong văn bản đầu vào. Nó nắm bắt tốt mối quan hệ phức tạp giữa các từ trong một câu nhất định.
• Attention mechanism là yếu tố quan trọng giúp mô hình ngôn ngữ tập trung vào các phần cụ thể của văn bản đầu vào phù hợp với yêu cầu. Layer này là công cụ tạo ra kết quả đầu ra cực kỳ chính xác.

LLM có ba mô hình chính:

• Mô hình ngôn ngữ generic hoặc raw: Các mô hình này dự đoán từ tiếp theo dựa trên các mẫu ngôn ngữ được quan sát trong quá trình đào tạo dữ liệu. Chúng phù hợp cho truy xuất thông tin.
• Mô hình ngôn ngữ instruction-tuned: Các mô hình này được đào tạo để dự đoán phản hồi dựa trên hướng dẫn được cung cấp trong văn bản đầu vào. Khả năng này cho phép chúng thực hiện tốt các tác vụ như phân tích tâm lý, tạo văn bản hoặc code.
• Mô hình ngôn ngữ dialog-tuned: Các mô hình này được thiết kế riêng để tham gia vào các cuộc đối thoại và dự đoán phản hồi tiếp theo trong cuộc trò chuyện, ví dụ như chatbot hoặc hệ thống trò chuyện AI.

Sự khác biệt giữa LLM và Generative AI

Generative AI là một danh mục rộng bao gồm các mô hình AI có khả năng tạo ra nhiều loại nội dung khác nhau, chẳng hạn như văn bản, code, hình ảnh, video và âm nhạc. Các ví dụ nổi bật về Generative AI bao gồm Midjourney, DALL-E và ChatGPT.

Trong Generative AI, LLM liên quan đến các mô hình được đào tạo về dữ liệu văn bản và thành thạo trong việc tạo ra nội dung văn bản. ChatGPT là một đại diện nổi bật của Generative text AI.

Một điều quan trọng bạn cần biết đó là tất cả các LLM đều là Generative AI.

Cách hoạt động của LLM

LLM, được xây dựng dựa trên transformer model, tuân theo một quy trình bao gồm mã hóa đầu vào, giải mã và dự đoán đầu ra. Tuy nhiên, để hoạt động hiệu quả, chúng phải trải qua giai đoạn đào tạo và điều chỉnh tinh vi.

• Training (Đào tạo): Ban đầu, LLM được đào tạo trước bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu văn bản lớn thu thập từ các nguồn như Wikipedia, GitHub, v.v. Những bộ dữ liệu này bao gồm một khối lượng từ khổng lồ và chất lượng của chúng ảnh hưởng đến hiệu suất tổng thể của mô hình. Trong giai đoạn đào tạo trước này, mô hình tham gia vào việc học không giám sát, xử lý các bộ dữ liệu được cung cấp mà không có hướng dẫn cụ thể. Trong suốt quá trình này, thuật toán AI của mô hình nắm bắt sự hiểu biết về ý nghĩa của các từ, mối quan hệ giữa các từ và sự phân biệt từ vựng trong ngữ cảnh. Ví dụ, nó học cách phân biệt liệu "right" có nghĩa là "đúng" hay là ngược lại của "left".
• Fine-tuning (Tinh chỉnh mô hình): Để trang bị LLM cho các nhiệm vụ cụ thể như dịch thuật, nó phải được fine-tuning cho phù hợp với các hoạt động đó. Fine-tuning tối ưu hóa hiệu suất của mô hình trong các nhiệm vụ cụ thể.
• Prompt-Tuning (Tinh chỉnh câu lệnh): Kỹ thuật này đáp ứng yêu cầu giống như fine-tuning đào tạo mô hình cho các nhiệm vụ cụ thể bằng cách sử dụng few-shot/zero-shot prompting. Prompt là một hướng dẫn được cung cấp cho mô hình ngôn ngữ. Few-shot prompting liên quan đến việc đào tạo mô hình đưa ra dự đoán dựa trên các ví dụ. Chẳng hạn trong một tình huống phân tích tâm trạng, few-shot prompt có thể được cấu trúc như sau:

Ví dụ 1:
Đánh giá của khách hàng: "Cái váy này thật đẹp!"
Tâm lý khách hàng: Tích cực.

Ví dụ 2:
Đánh giá của khách hàng: "Cái váy này xấu quá!"
Tâm lý khách hàng: Tiêu cực.

Mô hình ngôn ngữ học cách phân biệt tâm trạng bằng cách nắm bắt ý nghĩa ngữ nghĩa của "xấu" và nhận biết ví dụ tương phản được cung cấp trong trường hợp thứ hai.

Ngoài ra, zero-shot prompting có thể thiết lập nhiệm vụ cho mô hình ngôn ngữ mà không cung cấp ví dụ cụ thể. Ví dụ: zero-shot prompt có thể đặt câu hỏi thành: Xác định cảm xúc trong "Cái váy này xấu quá!". Điều này đặt rõ nhiệm vụ mà mô hình ngôn ngữ nên thực hiện, nhưng không cung cấp các ví dụ giải quyết vấn đề.

Các ứng dụng thực tế của LLM

LLM có rất nhiều ứng dụng thực tế trong vô số lĩnh vực:

• Công nghệ: LLM đóng vai trò quan trọng trong các ứng dụng đa dạng, từ nâng cao khả năng của công cụ tìm kiếm đến việc hỗ trợ các developer trong việc viết code.
• Chăm sóc sức khỏe và Khoa học: Mô hình này có khả năng hiểu các yếu tố phức tạp như protein, phân tử, DNA và RNA. Khả năng thành thạo này giúp LLM đóng góp vào việc phát triển vaccine, tìm kiếm phương pháp chữa bệnh và nâng cao các giải pháp chăm sóc sức khỏe phòng ngừa. Bên cạnh đó, chúng còn đóng vai trò là chatbot y tế cho các nhiệm vụ như tiếp nhận bệnh nhân và đưa ra chẩn đoán cơ bản.
• Dịch vụ Khách hàng: Trong nhiều ngành khác nhau, LLM được sử dụng cho dịch vụ khách hàng, bao gồm triển khai chatbot và conversional AI.

• Marketing: Đội ngũ Marketing ứng dụng LLM cho các nhiệm vụ như phân tích tâm lý khách hàng, xây dụng ý tưởng cho chiến dịch, tạo content quảng cáo sản phẩm, v.v.
• Pháp lý: LLM vô cùng quý báu đối với các nhiệm vụ từ sàng lọc dữ liệu văn bản phức tạp đến tạo ra các văn bản pháp lý, mang lại sự hỗ trợ đáng kể cho các luật sư, trợ lý luật sư và các chuyên gia pháp lý.
• Ngân hàng: LLM đóng vai trò quyết định trong việc hỗ trợ các doanh nghiệp phát hiện và ngăn chặn kịp thời các hành vi gian lận.

Trên thực tế, rất nhiều doanh nghiệp ngày nay đã chuyển từ việc đầu tư trực tiếp vào phần cứng cho việc đào tạo mô hình LLM sang sử dụng hạ tầng đám mây. Đây được xem là một chiến lược thông minh và hiệu quả đối với nhiều doanh nghiệp vì các lợi thế sau:

• Chi phí rẻ: Thay vì phải đầu tư vào việc duy trì các GPU, doanh nghiệp chỉ cần chi trả cho những tài nguyên họ thực sự sử dụng với mô hình Pay as you go được cung cấp bởi hạ tầng đám mây.
• Tính linh hoạt: Hạ tầng đám mây cho phép doanh nghiệp mở rộng/thu hẹp quy mô sử dụng tài nguyên điện toán một cách nhanh chóng và dễ dàng. Điều này rất quan trọng trong việc phát triển và thí nghiệm các mô hình LLM.
• Sự hỗ trợ từ nhà cung cấp: Một dịch vụ hoàn chỉnh, từ việc cung cấp tài nguyên đến bảo trì và hỗ trợ kỹ thuật, các nhà cung cấp đám mây sẽ giúp doanh nghiệp tập trung vào phát triển mô hình mà không cần lo ngại về vấn đề kỹ thuật hay bảo trì phần cứng.

Những lợi ích vượt trội của LLM

LLM mang lại nhiều lợi ích, làm cho chúng trở nên quý báu trong việc giải quyết các thách thức khác nhau. Phong cách giao tiếp của LLM rõ ràng và thân thiện với người dùng, từ đó nâng cao đáng kể các tiện ích của chúng.

Ứng dụng đa dạng
Các mô hình này được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm dịch thuật ngôn ngữ, hoàn thiện câu, phân tích tâm lý, trả lời câu hỏi, giải quyết vấn đề toán học, v.v.

Cải tiến liên tục
Hiệu suất của LLM ngày càng tăng khi chúng mở rộng với việc tích lũy thêm nhiều dữ liệu và tham số. Về bản chất, chúng sẽ tiến bộ hơn khi học hỏi và LLM có thể tham gia vào quá trình học tập theo ngữ cảnh. Sau khi được đào tạo, chúng dễ dàng thích nghi và tiếp thu kiến thức từ các gợi ý mà không cần thêm một lượng lớn tham số. Điều này là một tính năng đáng chú ý của quá trình học tập liên tục này.

Học nhanh
Khi đến với việc học theo ngữ cảnh, LLM thể hiện khả năng học tập nhanh chóng. Chúng thích nghi mà không cần đến việc tăng thêm trọng lượng, tài nguyên hoặc tham số đào tạo mở rộng. Khả năng học nhanh của LLM được thể hiện bằng yêu cầu tối thiểu về ví dụ.

Những thách thức của LLM

Mặc dù LLM có thể tạo ra cảm giác rằng chúng hiểu ý nghĩa và cung cấp phản hồi chính xác, nhưng cơ bản chúng vẫn là công cụ công nghệ và phải đối diện với nhiều thách thức.

Ảo giác
Mô hình này dễ tạo ra các đầu ra sai lệch hoặc không phù hợp với ý định của người dùng, một hiện tượng được gọi là “ảo giác”. Ví dụ, chúng có thể tự nhận rằng mình có các đặc điểm của con người, có cảm xúc hoặc tình cảm với người dùng. Vì các LLM chủ yếu dự đoán từ hoặc cụm từ đúng về mặt cú pháp tiếp theo nên chúng không thể diễn giải hoàn toàn ý nghĩa của con người.

Bảo mật
Việc quản lý và giám sát không đúng cách các LLM sẽ gây ra rủi ro bảo mật lớn. Chúng có thể vô tình tiết lộ thông tin riêng tư của cá nhân, liên quan đến phishing và tạo ra thư rác. Người dùng xấu có thể tái lập trình những hệ thống AI này để thúc đẩy hệ tư tưởng hoặc định kiến của họ, góp phần vào việc lan truyền thông tin sai lệch gây ra hậu quả nghiêm trọng.

Sự đồng thuận
LLM được đào tạo trên các bộ dữ liệu lớn, một số trong đó có thể không được thu thập với sự đồng thuận. Khi thu thập dữ liệu từ Internet, chúng được biết là bỏ qua giấy phép bản quyền, đạo văn bản và tái sử dụng nội dung sở hữu mà không có sự cho phép từ chủ sở hữu. Khi tạo ra kết quả, không có cách nào để theo dõi dòng dữ liệu và thường không có sự trích dẫn từ tác giả, điều này có thể khiến người dùng gặp phải các vấn đề vi phạm bản quyền. Ngoài ra, những mô hình này có thể vô tình thu thập dữ liệu cá nhân, đe dọa quyền riêng tư và tiềm ẩn các vấn đề pháp lý liên quan đến sở hữu trí tuệ.

Mở rộng
Mở rộng và duy trì LLM là một nhiệm vụ khó khăn, đòi hỏi người dùng cần đầu tư thời gian và tài nguyên đáng kể.

Triển khai
Triển khai LLM yêu cầu phải có kiến thức chuyên môn về deep learning, transformer model, phần mềm và phần cứng phân tán cũng như trình độ kỹ thuật tổng thể, khiến quy trình này trở nên khá phức tạp.

Tóm lại, việc sử dụng các LLM đặt ra một số thách thức cần phải xem xét và quản lý cẩn thận để đảm bảo sử dụng mô hình có trách nhiệm và hiệu quả.

Những bước tiến trong tương lai của LLM

Sự xuất hiện của ChatGPT đã đưa LLM trở thành tâm điểm chú ý, thúc đẩy các cuộc thảo luận và tranh luận sôi nổi về hướng phát triển trong tương lai của chúng.

Khi LLM không ngừng nâng cao trình độ trong việc hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên, có những mối lo ngại xoay quanh tác động tiềm ẩn của chúng đối với thị trường lao động. Rõ ràng rằng, những mô hình này có khả năng thay thế con người trong một số ngành nghề cụ thể.

Tóm lại, LLM có tiềm năng để nâng cao năng suất và tối ưu hóa quy trình, nhưng việc sử dụng chúng cũng đặt ra nhiều thách thức về mặt đạo đức trong xã hội ngày nay.