Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLM) là một loại trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng thuật toán học máy để sao chép ngôn ngữ của con người. Nó sử dụng các tập dữ liệu khổng lồ để phát triển khả năng dịch ngôn ngữ, dự đoán văn bản và tạo nội dung. Trái ngược với các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), LLM được đào tạo trên các tập dữ liệu lớn hơn nhiều, cho phép nó sử dụng nhiều tham số hơn để trở nên phức tạp hơn và gần hơn với ngôn ngữ của con người.
Khi LLM trở nên phức tạp hơn và giống con người hơn, chúng đặt ra nhiều câu hỏi về đạo đức hơn về tính đa dạng, nhu cầu năng lực, khả năng ra quyết định và sử dụng như người tạo nội dung. Bài viết này xem xét các ứng dụng của LLM, cách chúng hoạt động, ai sử dụng chúng, những hạn chế của chúng và cách bạn có thể sử dụng chúng.
LLM được xây dựng dựa trên cơ sở của các kiến thức và thường được huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu như sách, trang web, bài báo cáo, ….
Từ đó cho phép mô hình nắm bắt cú pháp, ngữ nghĩa, cấu trúc ngôn từ. Thậm chí một số khía cạnh của kiến thức chung để xử lý và tạo ra văn bản. Mô hình không chỉ có khả năng sinh ra văn bản tự nhiên. Mà còn có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực. Như xử lý ngôn ngữ, trả lời câu hỏi, dịch thuật, tóm tắt văn bản. Thậm chí là tạo nội dung tự động.
Các thành phần cơ bản của mô hình ngôn ngữ lớn
LLM là một hệ thống phức tạp kết hợp nhiều lớp neural network (mạng nơron) riêng biệt. Các thành phần hoạt động phối hợp với nhau để có thể xử lý văn bản đầu vào và tạo ra nội dung như mong muốn. Để hiểu hơn về cách thức chúng hoạt động, chúng ta cùng xem xét các chức năng chính của từng thành phần:
- Embedding layer: Là lớp đầu tiên của LLM. Có chức năng chính là biểu diễn từng từ vựng trong văn bản đầu vào thành các vectơ số học biểu diễn nhiều chiều (high-dimensional). Mang thông tin về ngữ nghĩa và cú pháp của từ hoặc token đó trong câu.
- Feedforward layer: Viết tắt là FFN, layer này gồm nhiều lớp được kết nối với nhau. Áp dụng các phép biến đổi phi tuyến tính trên đầu ra của các lớp trước đó để tạo ra các biểu diễn từ hoặc đoạn văn có chiều sâu và giàu thông tin hơn.
- Recurrent layer: Hoạt động theo cách xử lý thông tin tuần tự và tạo ra các biểu diễn từ có tính tuần tự và phụ thuộc vào ngữ cảnh. Nó giúp mô hình hiểu và nắm bắt mối quan hệ phức tạp giữa các từ trong câu để tạo ra chuỗi văn bản có ý nghĩa.
- Attention mechanism: Cơ chế này giúp mô hình ngôn ngữ lớn tập trung vào các phần quan trọng của đầu vào trong khi tạo đầu ra. Nó cho phép LLM chú ý đến các phần khác nhau của ngữ cảnh và ưu tiên xử lý các thông tin liên quan hơn trước.
Tầm quan trọng của mô hình ngôn ngữ lớn
Mô hình ngôn ngữ lớn có vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực ứng dụng ngôn ngữ và trí tuệ nhân tạo dựa trên các đặc điểm:
- Phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo: Sự hiểu biết và sản xuất ngôn ngữ tự nhiên của LLM đã tạo ra các phần mềm trí tuệ nhân tạo và dịch vụ cải thiện trải nghiệm người dùng. Trong các ứng dụng tương tác như chatbot hỗ trợ tự động và trợ lý ảo AI nổi tiếng
- Ứng dụng trong học máy: Mô hình ngôn ngữ lớn thường là một phần quan trọng của các ứng dụng học máy lớn thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau. Như phân loại văn bản, dự đoán chuỗi thời gian, tổng hợp tin tức và nhiều tác vụ khác.
- Tích hợp tri thức đa lĩnh vực: Mô hình ngôn ngữ lớn được đào tạo dựa trên dữ liệu rộng lớn. Giúp chúng tích hợp tri thức từ nhiều lĩnh vực khác nhau như khoa học, nghệ thuật, kinh tế và nhiều lĩnh vực khác.
- Hiểu ngữ cảnh và tạo văn bản tự động: Nhờ các lớp như recurrent layer và attention mechanism, LLM có khả năng hiểu và mô hình hóa ngữ cảnh. Giúp chúng xử lý thông tin có tính tuần tự và phụ thuộc vào ngữ cảnh.
- Hiểu ngôn ngữ tự nhiên: Large Language Models được sử dụng để hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên NLP bao gồm việc hiểu ngữ pháp, ngữ nghĩa và ngữ cảnh hay dịch máy, phân tích ý kiến cho đến tạo ra chatbot có khả năng giao tiếp tự nhiên.
- Nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực ngôn ngữ: Mô hình không chỉ được sử dụng trong các ứng dụng thương mại. Mà còn đóng vai trò quan trọng trong nghiên cứu phát triển ngôn ngữ và trí tuệ nhân tạo. Mở ra nhiều cơ hội mới cũng như thách thức trong lĩnh vực này.
Cách hoạt động của LLM
LLM hoạt động bằng cách sử dụng mạng nơron sâu, thường là dựa trên kiến trúc transformer. Tuân theo quy trình bao gồm mã hóa đầu vào, giải mã và dự đoán đầu ra. Nó nhúng từ ngữ, biểu diễn mỗi từ ngữ dưới dạng vectơ số. Và sử dụng lớp transformer để hiểu mối quan hệ giữa từ ngữ.
LLM thực hiện các phép toán tuyến tính và phi tuyến tính. Thông qua các lớp feedforward. Và sử dụng cơ chế attention để tập trung vào các phần quan trọng. Thông qua quá trình huấn luyện và fine-tuning. Mô hình học cách hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên. Từ đó dự đoán từ ngữ tiếp theo trong chuỗi văn bản. Có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ như tạo văn bản mới, trả lời câu hỏi và dịch ngôn ngữ.
Ứng dụng của mô hình ngôn ngữ lớn
LLM có nhiều ứng dụng quan trong trong các lĩnh vực thực tế khác nhau. LLM có thể ứng dụng trong dịch thuật, hoàn thiện câu, phân tích tâm lý, trả lời câu hỏi,… Một số ứng dụng phổ biến như:
- Dịch ngôn ngữ: Hỗ trợ dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác. Mô hình giúp giao tiếp đa ngôn ngữ trong ứng dụng và trang web.
- Tạo văn bản tự động: Tạo văn bản sáng tạo, bài luận hoặc nội dung Marketing, phát triển nội dung, tóm tắt tin tức cho trang web, blog hoặc các ứng dụng khác.
- Chatbot và Trợ lý ảo: Trả lời câu hỏi trên các diễn đàn, trang web Q&A. Hỗ trợ người dùng tìm kiếm thông tin trên internet và tương tác người-máy.
- Học máy và NLP (Natural Language Processing): Tích hợp vào ứng dụng và dự án học máy Machine Learning để hiểu và xử lý văn bản tự nhiên. Cũng như phân loại tin tức, phân đoạn ý kiến hay nhận diện thư rác. Phát triển các ứng dụng NLP như chatbot hoặc giao diện người dùng thông minh.
- Giáo dục và hỗ trợ học tập: Giúp tạo tài liệu giáo trình và bài giảng. Hỗ trợ học sinh, sinh viên trong việc nắm bắt kiến thức và trả lời câu hỏi.
- Y tế và y học: Hỗ trợ việc phân tích và tổ chức thông tin y tế từ văn bản và tài liệu y học. Góp phần phát triển ứng dụng hỗ trợ chẩn đoán và tư vấn y tế.
- Phát triển ứng dụng và trò chơi: LLM được tích hợp và ứng dụng di động và trò chơi để cải thiện trải nghiệm của người dùng.
- Quản lý dữ liệu và thông tin: Hỗ trợ tổ chức và tìm kiếm thông tin trong doanh nghiệp cũng như quản lý dữ liệu dự án.
Nguồn: internet