Mô hình ngôn ngữ lớn thể hiện khả năng đáng kinh ngạc khi được ứng dụng trong thực tiễn. Có thể nói, LLM đang dần đạt được hiệu năng giống con người. Vậy LLM là gì, công nghệ này hoạt động như thế nào?

Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI - Artificial Intelligence) hiện đại có khả năng sáng tạo nội dung, tóm tắt bài báo, trò chuyện, tương tác tự nhiên không khác gì so với con người. Đằng sau khả năng vượt trội này là sự đóng góp không nhỏ của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM - Large language model).

Sự ra đời của những mô hình ngôn ngữ lớn nổi tiếng như ChatGPT, Claude 2 và Llama 2 cho thấy khả năng và tiềm năng phát triển mạnh mẽ của mô hình này. LLM hiện đang được đẩy mạnh ứng dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên cũng như nhiều lĩnh vực khác như y tế, chăm sóc sức khỏe, giáo dục, phát triển phần mềm,... Vậy LLM trong AI là gì?

Mô hình ngôn ngữ lớn là gì?

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

Ngôn ngữ là cốt lõi của mọi hình thức giao tiếp, nó cung cấp các từ, ngữ nghĩa và ngữ pháp cần thiết để truyền đạt ý tưởng, khái niệm. Trong thế giới AI, mô hình ngôn ngữ phục vụ mục đích tương tự, cung cấp cơ sở để giao tiếp và tạo ra khái niệm mới.

Các mô hình ngôn ngữ AI đầu tiên song hành cùng sự phát triển của công nghệ này. Mô hình ngôn ngữ Eliza ra mắt vào năm 1966 tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) là một trong những ví dụ sớm nhất về mô hình ngôn ngữ AI.

Tất cả mô hình ngôn ngữ trước tiên được đào tạo trên một tập hợp dữ liệu. Sau đó, chúng sử dụng những kỹ thuật khác nhau để suy ra các mối quan hệ rồi tạo nội dung mới dựa trên dữ liệu được đào tạo. Mô hình ngôn ngữ thường được ứng dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), trong đó, người dùng nhập truy vấn bằng ngôn ngữ tự nhiên để tạo ra kết quả.

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 gia tăng về khả năng của mô hình trí tuệ nhân tạo. Mặc dù không có con số chính xác về 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 dùng để chỉ các biến mà mô hình được đào tạo và có thể sử dụng để tạo ra nội dung mới. LLM hiểu và tạo ra phản hồi chính xác một cách nhanh chóng, điều này giúp công nghệ GenAI được áp dụng rộng rãi ở 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 mạnh mẽ, đóng vai trò nền tảng cho sự phát triển, tinh chỉnh sau đó và những trường hợp ứng dụng cụ thể.

Mô hình ngôn ngữ lớn LLM hoạt động như thế nào?

LLM có cách tiếp cận 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.

Theo cách tiếp cận đó, mô hình được huấn luyện trên dữ liệu phi cấu trúc và dữ liệu chưa được gắn nhãn. Dữ liệu không được gắn nhãn thường có sẵn với khối lượng lớn, đây là một lợi thế. 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 gắn nhãn, hỗ trợ mô hình xác định chính xác hơn những khái niệm khác nhau.

LLM học từ khối lượng rất lớn văn bản trước khi có thể ghi nhớ quy luật và cấu trúc ngôn ngữ. Đây là nguyên nhân mấu chốt để LLM có thể hiểu và phản hồi theo ngữ cảnh một cách logic và mạch lạc.

Trong quá trình huấn luyện, mô hình học hỏi mối quan hệ thống kê giữa từ, cụm từ và câu, cho phép nó tạo ra đoạn văn mạch lạc và có ngữ cảnh liên quan khi được cung cấp một đoạn văn mồi (prompt).

Mô hình ngôn ngữ lớn cung cấp phản hồi mạch lạc dựa trên đầu vào của người dùng - Ảnh: Internet

Ưu điểm, nhược điểm của mô hình ngôn ngữ lớn

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

• Khả năng mở rộng và thích ứng: LLM có thể đóng vai trò là nền tảng cho những trường hợp sử dụng tùy chỉnh. Đào tạo bổ sung dựa trên LLM tạo ra mô hình được tinh chỉnh cho những nhu cầu cụ thể của tổ chức.

• Linh hoạt: Một LLM cũng 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, khả năng tạo ra phản hồi nhanh, độ trễ thấp.

• Chính xác: Khi số lượng tham số và khối lượng dữ liệu dùng để đào tạo tăng lên trong LLM, mô hình ngôn ngữ lớn mang lại phản hồi với 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.

Mặc dù có nhiều lợi ích, nhưng cũng có một số thách thức và hạn chế khi ứng dụng mô hình này, bao gồm:

• Chi phí phát triển: Để hoạt động được, LLM thường yêu cầu lượng lớn phần cứng xử lý đồ họa đắt đỏ và bộ dữ liệu khổng lồ.

• Chi phí hoạt động: Sau giai đoạn đào tạo và phát triển, chi phí vận hành LLM của tổ chức chủ quản có thể sẽ tăng lên rất cao.

• Định kiến: Rủi ro cung cấp thông tin sai lệch có thể xảy ra với bất kỳ mô hình AI nào được đào tạo dựa trên dữ liệu không gắn nhãn.

• Khả năng giải thích: Việc giải thích một kết quả cụ thể do LLM tạo ra không phải là điều dễ dàng vì chúng được đào tạo dựa trên khối lượng dữ liệu rất lớn và phức tạp.

• Ảo giác: Ảo giác AI xảy ra khi LLM đưa ra phản hồi có vẻ hợp lý, nhưng trên thực tế lại không chính xác.

• Sự phức tạp: Với hàng tỷ tham số, LLM hiện đại là công nghệ đặc biệt phức tạp, điều này cũng gây khó khăn khi cần khắc phục sự cố.

Ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn LLM

LLM ngày càng trở nên phổ biến vì chúng có khả năng ứng dụng rộng rãi cho nhiều nhiệm vụ liên quan đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP - Natural language processing), bao gồm:

• 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. LLM cũng có khả năng phân loại hoặc viết lại nội dung theo yêu cầu của người dùng.

• Dịch: LLM được đào tạo trên nhiều ngôn ngữ có khả năng dịch từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác.

• Tóm tắt nội dung: LLM có thể tóm tắt nhiều trang văn bản một cách nhanh chóng để người đọc thuận tiện theo dõi.

• Phân tích tình cảm: Hầu hết LLM có khả năng phân tích cảm xúc nhằm giúp người dùng hiểu rõ hơn mục đích của một phần nội dung hoặc một phản hồi cụ thể nào đó.

• AI đàm thoại và chatbot: LLM cho phép máy móc trò chuyện với người dùng theo cách tự nhiên hơn so với thế hệ công nghệ AI cũ.

Một trong những trường hợp sử dụng phổ biến nhất của AI đàm thoại là thông qua chatbot, nơi người dùng tương tác trong mô hình truy vấn và phản hồi. Chatbot AI dựa trên LLM được sử dụng rộng rãi nhất là ChatGPT, công cụ được phát triển bởi OpenAI.

LLM giúp công cụ GenAI tạo ra phản hồi, tương tác như con người (like-human) - Ảnh: Internet

Tương lai của mô hình ngôn ngữ lớn LLM

Tương lai của LLM vẫn đang được viết nên bởi những nhà phát triển công nghệ. Chính LLM có thể làm nên tương lai bởi khả năng của nó. LLM sẽ trở nên ngày càng “thông minh” hơn, tiếp tục mở rộng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực quan trọng khác.

Khả năng dịch nội dung trên các ngữ cảnh khác nhau của chúng sẽ vượt trội hơn nữa, khiến LLM trở nên dễ sử dụng và hữu ích đối với người dùng doanh nghiệp có trình độ chuyên môn kỹ thuật khác nhau.

LLM sẽ tiếp tục được đào tạo dựa trên những tập dữ liệu lớn hơn, sàng lọc kỹ lưỡng hơn để đảm bảo độ chính xác, giảm thiểu sai lệch tiềm ẩn một phần thông qua việc bổ sung khả năng kiểm tra thực tế.

LLM trong tương lai cũng sẽ hoạt động tốt hơn thế hệ hiện tại khi cung cấp sự phân bổ và giải thích về cách tạo ra một kết quả nhất định. Việc cung cấp thông tin chính xác hơn theo miền cụ thể được phát triển cho từng ngành hoặc chức năng riêng lẻ là một hướng khả thi khác cho tương lai của mô hình ngôn ngữ lớn.

Việc mở rộng sử dụng các kỹ thuật như học tăng cường từ phản hồi của con người góp phần cải thiện độ chính xác của LLM. Ngoài ra, có một lớp LLM dựa trên khái niệm được gọi là thế hệ tăng cường truy xuất, sẽ cho phép đào tạo và suy luận về một kho dữ liệu rất chi tiết, giống như cách một người dùng ngày nay có thể tìm kiếm nội dung cụ thể trên một trang web.

Dù còn phải đối mặt với một số thách thức, tương lai của LLM có thể sẽ vẫn tươi sáng khi công nghệ tiếp tục phát triển theo những cách giúp cải thiện năng suất của con người.

Trên đây là một số thông tin về mô hình ngôn ngữ lớn do Elcom tổng hợp. Hy vọng bài viết sẽ mang đến những thông tin hữu ích cho bạn đọc.

Nguồn tham khảo:

https://www.techtarget.com/whatis/definition/large-language-model-LLM