Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là gì? (What Is a Large Language Model (LLM)?)

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM): Tổng quan (Large Language Models (LLMs): Overview)

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một thuật toán học sâu được trang bị để tóm tắt, dịch, dự đoán và tạo văn bản nhằm truyền đạt ý tưởng và khái niệm. Các mô hình ngôn ngữ lớn dựa vào các bộ dữ liệu lớn để thực hiện các chức năng đó. Các bộ dữ liệu này có thể bao gồm 100 triệu tham số trở lên, mỗi tham số đại diện cho một biến mà mô hình ngôn ngữ sử dụng để suy ra nội dung mới (These datasets can include 100 million or more parameters, each of which represents a variable that the language model uses to infer new content).

Các mô hình ngôn ngữ lớn sử dụng phương pháp học chuyển tiếp, cho phép họ tiếp thu kiến thức thu được từ việc hoàn thành một nhiệm vụ và áp dụng nó vào một nhiệm vụ khác nhưng có liên quan. Những mô hình này được thiết kế để giải quyết các vấn đề ngôn ngữ thường gặp, có thể bao gồm trả lời câu hỏi, phân loại văn bản, tóm tắt tài liệu bằng văn bản và tạo văn bản.

Về mặt ứng dụng, các mô hình ngôn ngữ lớn có thể được điều chỉnh để sử dụng trong nhiều ngành và lĩnh vực. Chúng có mối liên hệ chặt chẽ nhất với trí tuệ nhân tạo tổng hợp (generative AI).

Điểm chính

Các mô hình ngôn ngữ lớn sử dụng thuật toán học sâu để nhận dạng, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ giống con người (Large language models utilize deep learning algorithms to recognize, interpret, and generate human-sounding language).
Một mô hình ngôn ngữ lớn sử dụng các bộ dữ liệu khổng lồ, thường có 100 triệu tham số trở lên để giải quyết các vấn đề ngôn ngữ phổ biến (A large language model utilizes massive datasets, often featuring 100 million or more parameters, in order to solve common language problems).
Được phát triển bởi OpenAI, ChatGPT là một trong những mô hình ngôn ngữ lớn dễ nhận biết nhất. BERT của Google, LLaMA của Facebook và Claude 2 của Anthropic là những ví dụ khác về LLM (Developed by OpenAI, ChatGPT is one of the most recognizable large language models. Google's BERT, Facebook's LLaMA, and Anthropic's Claude 2 are other examples of LLMs).
Một số cách sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn bao gồm tạo nội dung, dịch thuật, tạo mã cho nhà phát triển, phiên âm âm thanh và trò chuyện ảo hoặc ứng dụng trợ lý (Some of the ways in which large language models are used include content creation, translation, code generation for developers, audio transcription, and virtual chat or assistant applications).

Mô hình ngôn ngữ lớn hoạt động như thế nào (How Large Language Models Work)

Các mô hình ngôn ngữ lớn hoạt động bằng cách phân tích lượng dữ liệu khổng lồ và học cách nhận biết các mẫu trong dữ liệu đó khi chúng liên quan đến ngôn ngữ. Loại dữ liệu có thể được “đưa” vào mô hình ngôn ngữ lớn có thể bao gồm sách, trang được lấy từ trang web, bài báo và các tài liệu bằng văn bản khác dựa trên ngôn ngữ của con người.

Về mặt cơ chế của các mô hình ngôn ngữ lớn, có một số bước chính phải xảy ra để chúng hoạt động:

Một mô hình ngôn ngữ lớn cần được đào tạo bằng cách sử dụng tập dữ liệu lớn, có thể bao gồm dữ liệu có cấu trúc hoặc không cấu trúc.
Sau khi quá trình đào tạo trước ban đầu hoàn tất, LLM có thể được tinh chỉnh, có thể liên quan đến việc ghi nhãn các điểm dữ liệu để khuyến khích nhận biết chính xác hơn các khái niệm và ý nghĩa khác nhau.
Trong giai đoạn tiếp theo, học sâu diễn ra khi mô hình ngôn ngữ lớn bắt đầu tạo mối liên hệ giữa các từ và khái niệm. Học sâu là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo được thiết kế để mô phỏng cách bộ não con người xử lý dữ liệu. Với sự đào tạo chuyên sâu và phù hợp, deep learning sử dụng mạng lưới thần kinh để suy luận từ dữ liệu phi cấu trúc để phân tích thông tin và giải quyết vấn đề.
Sau khi mô hình được đào tạo, mô hình sẽ được trang bị để tạo ra phản hồi dựa trên ngôn ngữ bằng cách sử dụng các lời nhắc cụ thể.

Một mô hình ngôn ngữ lớn hoạt động như một loại mô hình biến áp. Các mô hình máy biến áp nghiên cứu các mối quan hệ trong các bộ dữ liệu tuần tự để tìm hiểu ý nghĩa và bối cảnh của các điểm dữ liệu riêng lẻ. Trong trường hợp mô hình ngôn ngữ lớn, điểm dữ liệu là các từ. Các mô hình máy biến áp thường được coi là mô hình nền tảng vì chúng có tiềm năng to lớn trong việc điều chỉnh cho phù hợp với các nhiệm vụ và ứng dụng khác nhau sử dụng AI. Điều này bao gồm dịch văn bản và lời nói theo thời gian thực, phát hiện các xu hướng ngăn chặn gian lận và đề xuất trực tuyến.

ChatGPT, do OpenAI phát triển và đào tạo, là một trong những ví dụ đáng chú ý nhất về mô hình ngôn ngữ lớn.

Các loại mô hình ngôn ngữ lớn (Types of Large Language Models)

Có một số loại mô hình ngôn ngữ lớn đang được sử dụng. Sự khác biệt giữa chúng chủ yếu nằm ở cách chúng được đào tạo và cách chúng được sử dụng. Đây là cách họ so sánh trong nháy mắt.

Mô hình không bắn (Zero-shot model): Mô hình không bắn là mô hình học ngôn ngữ tổng quát có quy mô lớn được đào tạo bằng cách sử dụng nhiều dữ liệu để tạo ra câu trả lời cho các câu hỏi. Những mô hình này thường không yêu cầu đào tạo thêm để sử dụng.
Các mô hình được tinh chỉnh hoặc dành riêng cho từng miền (Fine-tuned or domain-specific models): Khi một mô hình không bắn được phải qua đào tạo bổ sung, kết quả cuối cùng có thể là một mô hình được tinh chỉnh. Các mẫu được tinh chỉnh thường nhỏ hơn so với các mẫu không chụp được vì chúng được thiết kế để xử lý các vấn đề chuyên biệt hơn. Codex của OpenAI là một ví dụ về mô hình được tinh chỉnh, tinh tế hơn so với mô hình tiền nhiệm của nó, GPT-3, tạo ra mã. Với miền dành riêng cho tài chính, BloombergGPT là mô hình thực hiện các nhiệm vụ tài chính.
Mô hình cạnh hoặc trên thiết bị (Edge or on-device models): Các mô hình cạnh có thể hoạt động giống như các mô hình đã được tinh chỉnh nhưng chúng thường có phạm vi thậm chí còn nhỏ hơn. Loại mô hình này thường được thiết kế để tạo ra phản hồi ngay lập tức dựa trên thông tin đầu vào của người dùng. Google Dịch là một ví dụ về mô hình tiên tiến.5

Ngoài GPT-3 và Codex của OpenAI, các ví dụ khác về mô hình ngôn ngữ lớn bao gồm GPT-4, LLaMA (được phát triển bởi Meta) và BERT, viết tắt của Bidirectional Encoding Regressionations from Transformers. BERT được coi là một mô hình biểu diễn ngôn ngữ vì nó sử dụng phương pháp học sâu phù hợp với xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Trong khi đó, GPT-4 có thể được phân loại là mô hình đa phương thức vì nó được trang bị để nhận dạng và tạo cả văn bản và hình ảnh.67

Mô hình ngôn ngữ lớn được sử dụng để làm gì? (What Are Large Language Models Used for?)

Các mô hình ngôn ngữ lớn có nhiều khả năng và có nhiều cách để sử dụng chúng. Có năm loại hoạt động cụ thể mà LLM có thể được sử dụng:

Thế hệ nội dung mới
Tóm tắt nội dung hiện có
Dịch qua nhiều ngôn ngữ hoặc từ văn bản sang mã
Phân loại văn bản
Ứng dụng Chatbot

AI và các mô hình ngôn ngữ lớn đang ngày càng được sử dụng nhiều trong các ngành khác nhau, từ tài chính, chăm sóc sức khỏe đến tiếp thị. Một số ví dụ cụ thể về việc sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn bao gồm:

Đào tạo LLM để phân tích hồ sơ y tế hoặc nghiên cứu nhằm xác định các mô hình hoặc đưa ra dự đoán về kết quả liên quan đến các phương pháp điều trị hoặc tình trạng sức khỏe cụ thể.
Sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để hỗ trợ các ứng dụng chatbot nhằm cung cấp dịch vụ khách hàng và giảm nhu cầu về nhân viên.
Sử dụng LLM để viết bản tin email, tập lệnh video, bài viết blog và bài đăng trên mạng xã hội nhằm hợp lý hóa quy trình tạo nội dung.
Đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn để viết chương trình phần mềm hoặc tạo mã cho ứng dụng di động.
Kết hợp LLM vào các công cụ tìm kiếm trực tuyến để cung cấp kết quả chính xác nhất cho người tiêu dùng đang tìm kiếm một chủ đề, từ khóa hoặc truy vấn cụ thể.

Đó chỉ là một số cách mà các mô hình ngôn ngữ lớn có thể và đang được sử dụng. Trong khi LLM gặp phải sự hoài nghi ở một số nhóm nhất định, thì chúng lại được đón nhận ở những nhóm khác.

Ghi chú

Google đã công bố kế hoạch tích hợp mô hình ngôn ngữ lớn Bard vào các ứng dụng năng suất của mình, bao gồm Google Trang tính và Google Trang trình bày.

Ưu điểm và hạn chế của mô hình ngôn ngữ lớn (Advantages and Limitations of Large Language Models)

Mặc dù công nghệ có thể mang lại những lợi thế nhưng nó cũng có thể có những sai sót—và các mô hình ngôn ngữ lớn cũng không phải là ngoại lệ. Khi LLM tiếp tục phát triển, những trở ngại mới có thể gặp phải trong khi các nếp nhăn khác được làm phẳng đi.

Dưới đây là một số ưu điểm chính của mô hình ngôn ngữ lớn:

Tăng hiệu quả cho người dùng: Sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để tạo nội dung có thể tiết kiệm thời gian cho các cá nhân và doanh nghiệp dựa vào nội dung dựa trên văn bản. Thay vì mất hàng giờ để viết một email tiếp thị hoặc bài đăng trên blog, bạn có thể sử dụng công cụ như ChatGPT để tạo nội dung đó trong vài phút.
Ứng dụng đa dạng: Các mô hình ngôn ngữ lớn không bị giới hạn sử dụng trong bất kỳ ngành hoặc lĩnh vực nào. Khả năng thích ứng và khả năng tiếp cận của chúng có thể khiến chúng phù hợp với nhiều mục đích sử dụng trên nhiều lĩnh vực khác nhau.
Công nghệ không ngừng phát triển: Công nghệ AI luôn thay đổi và các mô hình ngôn ngữ lớn không ngừng được cải tiến để tăng độ chính xác. Mỗi cải tiến mới thể hiện một cơ hội tiềm năng mới để đưa LLM vào sử dụng và tìm hiểu xem chúng thực sự có khả năng làm được những gì.

Hạn chế chính của các mô hình ngôn ngữ lớn là mặc dù hữu ích nhưng chúng không hoàn hảo. Chất lượng nội dung mà LLM tạo ra phụ thuộc phần lớn vào mức độ đào tạo của nó và thông tin mà nó sử dụng để tìm hiểu. Nếu một mô hình ngôn ngữ lớn có những lỗ hổng kiến thức quan trọng trong một lĩnh vực cụ thể thì bất kỳ câu trả lời nào mà mô hình đó cung cấp cho các lời nhắc đều có thể chứa lỗi hoặc thiếu thông tin quan trọng.

Bên cạnh đó, mối lo ngại cũng đã được đặt ra trong giới pháp lý và học thuật về đạo đức của việc sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để tạo ra nội dung.

Vào năm 2023, diễn viên hài và tác giả Sarah Silverman đã kiện những người sáng tạo ChatGPT dựa trên những tuyên bố rằng mô hình ngôn ngữ lớn của họ đã vi phạm bản quyền khi “tiêu hóa” phiên bản kỹ thuật số của cuốn sách năm 2010 của cô ấy.

Những thách thức của Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là gì? (What Are the Challenges of Large Language Models (LLMs)?)

Các mô hình ngôn ngữ lớn chủ yếu phải đối mặt với những thách thức liên quan đến rủi ro dữ liệu, bao gồm cả chất lượng dữ liệu mà chúng sử dụng để học. Thành kiến là một thách thức tiềm ẩn khác vì chúng có thể xuất hiện trong bộ dữ liệu mà LLM sử dụng để tìm hiểu. Khi tập dữ liệu được sử dụng để đào tạo bị sai lệch, điều đó có thể dẫn đến việc một mô hình ngôn ngữ lớn tạo ra và khuếch đại các phản hồi sai lệch, không chính xác hoặc không công bằng như nhau.

Mối lo ngại về lý luận khuôn mẫu trong LLM có thể được tìm thấy ở thành kiến về chủng tộc, giới tính, tôn giáo hoặc chính trị. Chẳng hạn, một nghiên cứu của MIT đã chỉ ra rằng một số mô hình hiểu ngôn ngữ lớn đạt điểm từ 40 đến 80 trên các văn bản liên kết ngữ cảnh lý tưởng (iCAT). Bài kiểm tra này được thiết kế để đánh giá độ thiên vị, trong đó điểm thấp biểu thị độ thiên vị khuôn mẫu cao hơn. Để so sánh, mô hình của MIT được thiết kế để công bằng hơn bằng cách tạo ra một mô hình giảm thiểu những khuôn mẫu có hại này thông qua việc học logic. Khi mô hình MIT được thử nghiệm với các LLM khác, người ta nhận thấy nó có điểm iCAT là 90, cho thấy độ lệch thấp hơn nhiều.

Một nghiên cứu riêng biệt cho thấy cách thức mà các mô hình ngôn ngữ khác nhau phản ánh quan điểm chung của công chúng. Những người mẫu được đào tạo riêng trên internet có nhiều khả năng thiên về những quan điểm bảo thủ, thu nhập thấp hơn, ít học vấn hơn. Ngược lại, các mô hình ngôn ngữ mới hơn thường được quản lý thông qua phản hồi của con người có nhiều khả năng thiên về quan điểm của những người có khuynh hướng tự do, có thu nhập cao hơn và có trình độ học vấn cao hơn.
Bằng cách này, nghiên cứu nêu bật cách các mô hình khác nhau có thể có những thành kiến cố hữu không thể hiện đầy đủ các sắc thái của các nhóm nhỏ hoặc dư luận công chúng rộng hơn.

Ví dụ về các mô hình ngôn ngữ lớn là gì? (What Are Examples of Large Language Models?)

Có nhiều loại mô hình ngôn ngữ lớn khác nhau đang hoạt động và nhiều loại khác đang được phát triển. Một số ví dụ nổi tiếng nhất về mô hình ngôn ngữ lớn bao gồm GPT-3 và GPT-4, cả hai đều được phát triển bởi OpenAI, LLaMA của Meta và PaLM 2 sắp ra mắt của Google.

Sự khác biệt giữa Mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và Mô hình ngôn ngữ lớn là gì? (What Is the Difference Between Natural Language Processing (NLP) and Large Language Models?)

NLP là viết tắt của xử lý ngôn ngữ tự nhiên, là một lĩnh vực cụ thể của AI liên quan đến việc hiểu ngôn ngữ của con người. Là một ví dụ về cách sử dụng NLP, đó là một trong những yếu tố mà công cụ tìm kiếm có thể xem xét khi quyết định cách xếp hạng các bài đăng trên blog, bài viết và nội dung văn bản khác trong kết quả tìm kiếm.

Các mô hình ngôn ngữ lớn là các mô hình học sâu có thể được sử dụng cùng với NLP để diễn giải, phân tích và tạo nội dung văn bản.

Điểm mấu chốt

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là điều mà một người bình thường có thể không quan tâm nhiều đến, nhưng điều đó có thể thay đổi khi chúng trở nên phổ biến hơn. Ví dụ: nếu bạn có tài khoản ngân hàng, sử dụng cố vấn tài chính để quản lý tiền của mình hoặc mua sắm trực tuyến, rất có thể bạn đã có một số kinh nghiệm với LLM, mặc dù bạn có thể không nhận ra điều đó.

Tìm hiểu thêm về những gì các mô hình ngôn ngữ lớn được thiết kế để thực hiện có thể giúp bạn hiểu công nghệ mới này dễ dàng hơn cũng như cách nó có thể tác động đến cuộc sống hàng ngày hiện nay và trong những năm tới.

Nguồn từ https://www.investopedia.com/large-language-model-7563532 I Lược dịch bởi Alex 18122023