Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là gì?

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 có hàng tỷ tham số trở lên. Đây là một công nghệ trí tuệ nhân tạo có khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người.

Các đặc điểm 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, v.v.

● 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, v.v.

● Sử dụng ngôn ngữ giống con người: Có thể tạo ra các câu văn chính xác về mặt ngữ pháp và ngữ nghĩa, giống như con người.

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

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là yếu tố cốt lõi của công nghệ chatbot trí tuệ nhân tạo. Nó được đào tạo bằng cách sử dụng lượng lớn dữ liệu văn bản thông qua học tập tự giám sát hoặc học tập bán tự giám sát, và được sử 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 prompt.

1. Token hóa

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

2. Mô hình Transformer

Mô hình Transformer là một mô hình mạng nơ-ron dự đoán từ nào có khả năng xuất hiện sau từ nào trong dữ liệu tuần tự. Nó bao gồm các lớp thực hiện phân tích cho mỗi từ và xác định sự phù hợp giữa các từ thông qua thuật toán. Thay vì học ngôn ngữ, mô hình này học cách hiểu các từ do con người viết ra thông qua thuật toán và học phong cách viết tiêu chuẩn cho một chủ đề cụ thể.

3. Prompt

Prompt là thông tin mà nhà phát triển cung cấp cho LLM để thực hiện các tác vụ phân tích và token hóa thông tin. Prompt đóng vai trò là dữ liệu đào tạo để giúp LLM hoạt động chính xác trong nhiều trường hợp sử dụng. Độ chính xác của prompt càng cao thì LLM càng có thể dự đoán chính xác từ tiếp theo và cấu trúc câu. Vì vậy, việc lựa chọn prompt phù hợp là rất quan trọng để đào tạo hiệu quả AI học sâu.

Các 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, giúp tạo ra các cuộc trò chuyện tự nhiên với người dùng.

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

● Tạo văn bản: Có thể tự động tạo ra các loại văn bản khác nhau như tin tức, blog, tiểu thuyết, v.v.

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

● Tóm tắt: Có thể hiểu các văn bản dài và tóm tắt nội dung cốt lõi 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 tự con người: Có thể hiểu ngữ cảnh và tạo ra văn bản có ý nghĩa.

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

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

Nhược điểm của LLM

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

● Thành kiến: Có thể phản ánh các thành kiến có trong dữ liệu đào tạo.

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

Sự phát triển và triển vọng trong tương lai của công nghệ LLM

Công nghệ LLM vẫn chưa hoàn thiện nhưng đang phát triển nhanh chóng. Dự kiến trong tương lai, nó sẽ phát triển để có thể thực hiện nhiều tác vụ phức tạp và đa dạng hơn, và sự phát triển của công nghệ LLM được kỳ vọng sẽ tác động lớn đến nhiều lĩnh vực như chatbot trí tuệ nhân tạo, dịch thuật tự động, tạo văn bản, v.v.