LLM là viết tắt của Large Language Model, còn được gọi là mô hình ngôn ngữ lớn, là một mô hình ngôn ngữ được cấu tạo bởi mạng nơ-ron nhân tạo với hàng tỷ tham số. Đây là một công nghệ trí tuệ nhân tạo có khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người.

Các tính năng chính của LLM

● Học tập từ lượng lớn dữ liệu văn bản: Hoạt động bằng cách học tập từ lượng lớn dữ liệu văn bản như tài liệu trên Internet, sách, bài báo,...

● Thực hiện nhiều tác vụ khác nhau: Có thể thực hiện nhiều tác vụ như tạo văn bản, cung cấp câu trả lời, tóm tắt văn bản, dịch thuật,...

● Sử dụng ngôn ngữ giống con người: Có thể tạo ra các câu có cấu trúc ngữ pháp và ý nghĩa chính xác giống như con người.

Các yếu tố cốt lõi và cách thức hoạt động của LLM

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một yếu tố cốt lõi của công nghệ chatbot trí tuệ nhân tạo. Được huấn luyện bằng lượng lớn dữ liệu văn bản thông qua học tập tự giám sát hoặc bán tự giám sát, LLM đã được ứng dụng trong nhiều tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên kể từ năm 2018.

Cách thức hoạt động của LLM dựa trên ba yếu tố cốt lõi: Token hóa, mô hình Transformer và lời nhắc.

1. Token hóa

Token hóa là một quá trình quan trọng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chuyển đổi ngôn ngữ của con người thành chuỗi mà các hệ thống máy móc cấp thấp có thể hiểu được. Quá trình này bao gồm việc gán giá trị số cho các thành phần cấu tạo như từ, câu,... và mã hóa chúng để phân tích nhanh chóng. Nó tương tự như phiên bản AI của ngôn ngữ học, mục tiêu của token hóa là giúp trí tuệ nhân tạo dự đoán cấu trúc của câu và tạo ra vector ngữ cảnh cho quá trình học tập.

2. Mô hình Transformer

Mô hình Transformer là một mô hình mạng nơ-ron dự đoán xác suất cao của các từ đi sau nhau bằng cách phân tích dữ liệu tuần tự. Nó bao gồm các lớp xử lý mỗi từ và sử dụng thuật toán để xác định khả năng tương thích giữa các từ. Mô hình này không học ngôn ngữ theo nghĩa thực sự mà thông qua thuật toán để hiểu cách con người sử dụng từ ngữ và học các phong cách viết tiêu chuẩn cho một chủ đề cụ thể.

3. Lời nhắc

Lời nhắc là thông tin được nhà phát triển cung cấp cho LLM để thực hiện các tác vụ phân tích thông tin và token hóa. Lời nhắc đóng vai trò như dữ liệu huấn luyện giúp LLM hoạt động chính xác trong nhiều trường hợp sử dụng. Độ chính xác của lời nhắc càng cao, LLM càng dự đoán đúng từ tiếp theo và cấu trúc câu. Do đó, việc lựa chọn lời nhắc phù hợp là vô cùng quan trọng để AI học sâu hiệu quả.

Lĩnh vực ứng dụng của LLM

● Chatbot trí tuệ nhân tạo: Được sử dụng như công nghệ cốt lõi của chatbot trí tuệ nhân tạo, cho phép chatbot trò chuyện tự nhiên với người dùng.

● Dịch thuật tự động: Hiểu và dịch nghĩa chính xác giữa các ngôn ngữ, nâng cao độ chính xác của hệ thống dịch thuật tự động.

● Tạo văn bản: Có thể tự động tạo ra các văn bản ở nhiều định dạng khác nhau như bài báo tin tức, blog, tiểu thuyết,...

● Hỏi đáp: Có thể cung cấp câu trả lời chính xác và hữu ích cho câu hỏi của người dùng.

● Tóm tắt: Có thể hiểu văn bản dài và tóm tắt các nội dung chính để cung cấp cho người dùng.

● Viết mã: Có thể hiểu ngôn ngữ lập trình và tự động tạo mã.

Ưu điểm của LLM

● Khả năng xử lý ngôn ngữ ở mức độ tương đương con người: Có thể hiểu ngữ cảnh và tạo ra văn bản có ý nghĩa.

● Có thể ứng dụng vào nhiều tác vụ: Có tiềm năng được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

● Khả năng học tập: Có thể học hỏi và phát triển liên tục.

Nhược điểm của LLM

● Chi phí tính toán cao: Cần nhiều tài nguyên máy tính để học tập và thực thi.

● Độ lệch: Có thể phản ánh độ lệch có trong dữ liệu huấn luyện.

● Vấn đề đạo đức: Có thể gây ra các vấn đề đạo đức như tin tức giả, lời lẽ thù hận,...

Sự phát triển và triển vọng của công nghệ LLM

Công nghệ LLM hiện vẫn chưa hoàn hảo nhưng đang phát triển rất nhanh. Dự kiến trong tương lai, LLM sẽ ngày càng tinh vi và có thể thực hiện nhiều tác vụ đa dạng hơn, sự phát triển của công nghệ LLM sẽ tác động lớn đến nhiều lĩnh vực như chatbot trí tuệ nhân tạo, dịch thuật tự động, tạo văn bản,...