Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là gì?

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) viết tắt của tiếng anh Large Language Model là một loại thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng các kỹ thuật học sâu (deep learning) và tập dữ liệu lớn để hiểu, tóm tắt, tạo ra và dự đoán nội dung mới. Thuật ngữ AI tạo sinh (generative AI) cũng được kết nối chặt chẽ với LLM, trên thực tế, là một loại AI tạo sinh đã được thiết kế đặc biệt để giúp tạo ra nội dung dựa trên văn bản.

Mô hình ngôn ngữ lớn - Large Language Model (LLM)

Trải qua nhiều thiên niên kỷ, con người đã phát triển ngôn ngữ nói để giao tiếp. Ngôn ngữ là cốt lõi của mọi hình thức giao tiếp của con người và công nghệ, nó cung cấp các từ, ngữ nghĩa và ngữ pháp cần thiết để truyền đạt ý tưởng và khái niệm. Trong thế giới AI, mô hình ngôn ngữ (language model) phục vụ mục đích tương tự, cung cấp cơ sở để giao tiếp và tạo ra các khái niệm mới. Điều này có thể đề cập đến các mô hình học sâu như GPT (Generative Pre-trained Transformer) hoặc các mô hình ngôn ngữ khác, chúng được huấn luyện để hiểu và tạo ra văn bản ngôn ngữ tự nhiên.

Các mô hình ngôn ngữ AI đầu tiên có nguồn gốc từ những ngày đầu tiên của AI. Mô hình ngôn ngữ Eliza ra mắt vào năm 1966 tại MIT và là một trong những ví dụ sớm nhất về mô hình ngôn ngữ AI. Tất cả các mô hình ngôn ngữ trước tiên được đào tạo trên một tập hợp dữ liệu, sau đó chúng sử dụng các kỹ thuật khác nhau để suy luận ra các mối quan hệ rồi tạo nội dung mới dựa trên dữ liệu được đào tạo. Các mô hình ngôn ngữ thường được sử dụng trong các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trong đó người dùng nhập truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên để tạo ra kết quả.

Large Language Model (LLM) là sự phát triển của khái niệm mô hình ngôn ngữ trong AI giúp mở rộng đáng kể dữ liệu được sử dụng cho đào tạo và suy luận. Đổi lại, nó mang lại sự phát triển đáng kể về khả năng của mô hình AI. Mặc dù không có con số cụ thể nào về mức độ lớn của tập dữ liệu đào tạo, LLM thường có ít nhất một tỷ tham số trở lên. Tham số (Parameters) là thuật ngữ máy học (machine learning) dùng để chỉ các biến có trong mô hình mà nó được đào tạo có thể được sử dụng để suy ra nội dung mới.

LLM hiện đại xuất hiện vào năm 2017 và sử dụng các mô hình transformer, đó là các mạng lưới thần kinh thường được gọi là transformer. Với số lượng lớn các tham số và mô hình transformer, LLM có thể hiểu và tạo ra phản hồi chính xác một cách nhanh chóng, điều này giúp công nghệ AI có thể áp dụng rộng rãi trên nhiều lĩnh vực khác nhau.

Một số LLM được gọi là mô hình nền tảng (foundation models), một thuật ngữ do Viện Trí tuệ nhân tạo lấy con người làm trung tâm Stanford đặt ra vào năm 2021. Mô hình nền tảng rất lớn và có tác động đến mức nó đóng vai trò là nền tảng cho các tối ưu hóa hơn nữa và các trường hợp sử dụng cụ thể.

Tại sao LLM trở nên quan trọng đối với các doanh nghiệp?

Khi AI tiếp tục phát triển, vị trí của nó trong môi trường kinh doanh ngày càng chiếm ưu thế. Điều này được thể hiện thông qua việc sử dụng LLM cũng như các công cụ học máy (machine learning). Trong quá trình xây dựng và áp dụng các mô hình học máy (machine learning models), nghiên cứu khuyên rằng sự đơn giản và nhất quán phải là một trong những mục tiêu chính. Xác định các vấn đề phải giải quyết cũng rất cần thiết, cũng như hiểu rõ dữ liệu lịch sử và đảm bảo tính chính xác.

Những lợi ích liên quan đến học máy thường được nhóm thành bốn loại : hiệu quả, hiệu suất, kinh nghiệm và phát triển kinh doanh. Khi những điều này tiếp tục xuất hiện, các doanh nghiệp sẽ đầu tư vào công nghệ này.

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hoạt động như thế nào?

LLM có cách hoạt động phức tạp bao gồm nhiều thành phần.

Ở lớp cơ bản, LLM cần được đào tạo trên một khối lượng lớn - đôi khi được gọi là kho dữ liệu - dữ liệu có kích thước thường là petabyte. Quá trình đào tạo có thể thực hiện nhiều bước, thường bắt đầu bằng phương pháp học không giám sát (unsupervised learning). Theo cách tiếp cận đó, mô hình được huấn luyện trên dữ liệu phi cấu trúc (unstructured data) và dữ liệu chưa được gắn nhãn (unlabeled data). Lợi ích của việc đào tạo về dữ liệu không được gắn nhãn là thường có sẵn rất nhiều dữ liệu. Ở giai đoạn này, mô hình bắt đầu rút ra mối quan hệ giữa các từ và khái niệm khác nhau.

Bước tiếp theo đối với một số LLM là đào tạo và tinh chỉnh bằng hình thức học tập tự giám sát. Ở đây, một số dữ liệu đã được ghi nhãn, hỗ trợ mô hình xác định chính xác hơn các khái niệm khác nhau.

Tiếp theo, LLM thực hiện học sâu khi nó trải qua quá trình mạng lưới mạng nơ-ron transformer. Kiến trúc mô hình transformer cho phép LLM hiểu và nhận biết các mối quan hệ cũng như kết nối giữa các từ và khái niệm bằng cơ chế tự chú ý. Cơ chế đó có thể ấn định điểm, thường được gọi là trọng số, cho một mục nhất định (được gọi là mã thông báo) để xác định mối quan hệ.

Khi LLM đã được đào tạo, sẽ có cơ sở để AI có thể được sử dụng cho các mục đích thực tế. Bằng cách truy vấn LLM bằng lời nhắc, suy luận của mô hình AI có thể tạo ra câu trả lời, có thể là câu trả lời cho một câu hỏi, văn bản mới được tạo, văn bản tóm tắt hoặc báo cáo phân tích cảm tính.

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được sử dụng để làm gì?

LLM ngày càng trở nên phổ biến vì chúng có khả năng ứng dụng rộng rãi cho nhiều nhiệm vụ NLP, bao gồm những nhiệm vụ sau:

• Tạo văn bản: Khả năng tạo văn bản về bất kỳ chủ đề nào mà LLM đã được đào tạo là trường hợp sử dụng chính.
• Dịch: Đối với các LLM được đào tạo trên nhiều ngôn ngữ, khả năng dịch từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác là một đặc điểm chung.
• Tóm tắt nội dung: Tóm tắt các khối hoặc nhiều trang văn bản là một chức năng hữu ích của LLM.
• Viết lại nội dung: Viết lại một phần văn bản là một khả năng khác.
• Phân loại: khả năng phân loại và phân loại nội dung của LLM là các tính năng quan trọng cho việc xử lý dữ liệu và thông tin trong nhiều ứng dụng khác nhau như phân loại email, phát hiện tin tức giả mạo hoặc tổ chức thông tin trên internet.
• Phân tích tình cảm: Hầu hết LLM có thể được sử dụng để phân tích cảm xúc nhằm giúp người dùng hiểu rõ hơn mục đích của một phần nội dung hoặc một phản hồi cụ thể.
• AI đàm thoại và chatbot: LLM có thể cho phép trò chuyện với người dùng theo cách thường tự nhiên hơn so với các thế hệ công nghệ AI cũ hơn. Một trong những cách sử dụng phổ biến nhất cho AI đàm thoại (conversational AI) là chatbot. Chatbot AI dựa trên LLM được sử dụng rộng rãi nhất là ChatGPT, được phát triển bởi OpenAI. ChatGPT hiện dựa trên mô hình GPT-3.5, mặc dù những người đăng ký trả phí có thể sử dụng GPT-4 LLM mới hơn.

Ưu điểm của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là gì?

Có rất nhiều lợi ích mà LLM mang lại cho các tổ chức và người dùng:

• Khả năng mở rộng và khả năng thích ứng: LLM có thể đóng vai trò là nền tảng cho các trường hợp sử dụng tùy chỉnh. Đào tạo bổ sung dựa trên LLM có thể tạo ra một mô hình được tinh chỉnh cho các nhu cầu cụ thể của tổ chức.
• Uyển chuyển: Một LLM có thể được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ và triển khai khác nhau giữa các tổ chức, người dùng và ứng dụng.
• Hiệu suất: LLM hiện đại thường có hiệu suất cao, có khả năng tạo ra phản hồi nhanh, độ trễ thấp.
• Sự chính xác: Khi số lượng tham số và khối lượng dữ liệu được đào tạo tăng lên trong LLM, mô hình máy biến áp có thể mang lại mức độ chính xác ngày càng tăng.
• Dễ dàng đào tạo: Nhiều LLM được đào tạo trên dữ liệu chưa được gắn nhãn, giúp đẩy nhanh quá trình đào tạo.

Những thách thức và hạn chế của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là gì?

Mặc dù có nhiều lợi ích khi sử dụng LLM nhưng cũng có một số thách thức và hạn chế sau:

• Chi phí phát triển: Để chạy, LLM thường yêu cầu số lượng lớn phần cứng bộ xử lý đồ họa đắt tiền và bộ dữ liệu khổng lồ.
• Phí vận hành: Sau giai đoạn đào tạo và phát triển, chi phí vận hành LLM của tổ chức chủ quản có thể rất cao.
• Sai lệch: Trong trí tuệ nhân tạo, sự sai lêch (Bias) có thể xuất hiện khi một hệ thống hoặc mô hình có xu hướng ưa chuộng hoặc có thiên hướng không công bằng đối với một nhóm hoặc cá nhân so với nhóm hoặc cá nhân khác. Bias có thể xuất hiện trong quá trình huấn luyện mô hình do sự chệch trong dữ liệu huấn luyện hoặc do cách mà thuật toán được thiết kế.
• Khả năng giải thích: khả năng giải thích của một LLM thường không dễ dàng hoặc rõ ràng đối với người dùng. Điều này có thể do sự phức tạp của mô hình hoặc do các quá trình nội tại của nó không được giải thích một cách rõ ràng. Điều này có thể tạo ra sự không chắc chắn hoặc lo ngại về tính minh bạch và công bằng của quyết định được đưa ra bởi mô hình AI. Để cải thiện khả năng giải thích, các nghiên cứu và công nghệ trong lĩnh vực AI đang tập trung vào việc phát triển các phương pháp và công cụ để giải thích và hiểu rõ hơn về hoạt động của các mô hình AI.
• Ảo giác: Ảo giác AI xảy ra khi LLM đưa ra phản hồi không chính xác không dựa trên dữ liệu đã được đào tạo.
• Sự phức tạp: Với hàng tỷ tham số, LLM hiện đại là những công nghệ đặc biệt phức tạp và có thể đặc biệt phức tạp khi khắc phục sự cố.
• Glitch tokens: Là các dữ liệu đầu vào hoặc câu hỏi mà khi được đưa vào một LLM, có thể gây ra các phản ứng không mong muốn hoặc khiến cho mô hình không thể hiện đúng thông tin hoặc hành vi không mong muốn. Các glitch tokens có thể được sử dụng như một phần của các cuộc tấn công đối với các hệ thống AI hoặc có thể phản ánh sự tồn tại của các lỗ hổng hoặc nhược điểm trong các mô hình AI hiện tại.

Các loại mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)

Có một bộ thuật ngữ ngày càng phát triển để mô tả các loại mô hình ngôn ngữ lớn khác nhau. Trong số các loại phổ biến là:

• Zero-shot model: Đây là một mô hình tổng quát, lớn được đào tạo trên một kho dữ liệu chung có thể đưa ra kết quả khá chính xác cho các trường hợp sử dụng chung mà không cần đào tạo thêm. GPT-3 thường được coi là mẫu Zero-shot model.
• Các mô hình được tinh chỉnh hoặc theo miền cụ thể: Việc đào tạo bổ sung dựa trên mô hình zero-shot như GPT-3 có thể dẫn đến một mô hình dành riêng cho miền cụ thể được tinh chỉnh. Một ví dụ là OpenAI Codex, một LLM dành riêng cho miền để lập trình dựa trên GPT-3.
• Mô hình biểu diễn ngôn ngữ: Một ví dụ về mô hình biểu diễn ngôn ngữ là biểu diễn bộ mã hóa hai chiều từ Transformers (BERT), sử dụng deep learning và Transformers rất phù hợp cho NLP.
• Mô hình đa phương thức: Ban đầu LLM được điều chỉnh đặc biệt chỉ dành cho văn bản, nhưng với cách tiếp cận đa phương thức, có thể xử lý cả văn bản và hình ảnh. GPT-4, Sora ai là hai ví dụ về loại mô hình này.

Tương lai của các mô hình ngôn ngữ lớn

Việc con người đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển công nghệ này, nhưng cũng đề cập đến khả năng trong tương lai khi LLMs tự viết và cải tiến bản thân mình. LLMs sẽ tiếp tục tiến triển và thông minh hơn trong việc hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên một cách ngày càng tốt hơn, có thể xử lý nhiều tác vụ phức tạp hơn và cung cấp kết quả chính xác hơn. Tuy nhiên, chúng không có khả năng tự ý thức hay tự tạo ra ý tưởng như con người.

LLMs sẽ ngày càng có khả năng dịch và hiểu nội dung trong các bối cảnh kinh doanh khác nhau, từ lĩnh vực công nghiệp đến tài chính, tiếp thị và hỗ trợ khách hàng. Điều này có thể giúp các doanh nghiệp và cá nhân có kiến thức kỹ thuật khác nhau sử dụng LLMs để xử lý công việc hàng ngày của họ một cách hiệu quả hơn, mà không cần phải có kiến thức chuyên sâu về công nghệ.

Trong tương lai, các LLMs sẽ được huấn luyện trên các bộ dữ liệu lớn hơn và được lọc kỹ lưỡng hơn để đảm bảo tính chính xác và giảm thiểu thiên hướng. Chúng cũng có khả năng sẽ cung cấp thông tin về nguồn gốc và giải thích rõ ràng hơn về cách một kết quả được tạo ra. Điều này có thể giúp cải thiện đáng kể tính minh bạch và đáng tin cậy của các kết quả được tạo ra bởi LLMs.

Một số hướng tiếp cận có thể cho tương lai của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) bao gồm: Phát triển LLMs theo chuyên ngành, tăng cường khả năng tự học từ phản hồi của con người, Sử dụng Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Việc sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn có thể tạo ra các trường hợp mới của Shadow IT trong tổ chức. Shadow IT là việc sử dụng các dịch vụ và ứng dụng không được phê duyệt hoặc quản lý chặt chẽ bởi bộ phận Công nghệ thông tin (IT). Điều này có thể tạo ra rủi ro về bảo mật dữ liệu và quản lý dữ liệu không hiệu quả.

Các quản trị viên Công nghệ thông tin (CIOs) cần thiết lập các biện pháp hạn chế việc sử dụng và cung cấp đào tạo để tránh các vấn đề về quyền riêng tư dữ liệu và các vấn đề khác có thể phát sinh do việc sử dụng LLMs một cách không kiểm soát.

LLMs cũng có thể tạo ra những thách thức mới về an ninh mạng bằng cách cho phép kẻ tấn công viết email lừa đảo hoặc các thông điệp độc hại khác có tính thuyết phục và thực tế hơn. Điều này có thể làm tăng nguy cơ về lừa đảo, xâm nhập hoặc các cuộc tấn công khác đối với tổ chức.

Tuy nhiên, tương lai của LLM sẽ vẫn tươi sáng khi công nghệ tiếp tục phát triển theo những cách giúp cải thiện năng suất của con người.

Kết luận

Hy vọng những nội dung trên đây giúp bạn đọc hiểu rõ hơn về khái niệm của ngôn ngữ lớn Large Language Model (LLM). Vui lòng theo dõi chúng tôi để liên tục cập nhật các kiến thức và tin tức về CNTT, giải pháp mạng, thiết bị mạng và trí tuệ nhân tao. Xin cảm ơn!