Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là gì?

Mô hình ngôn ngữ lớn là gì?

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là mô hình học sâu được thiết kế để hiểu, dịch và tạo ra ngôn ngữ giống con người. LLM được đào tạo dựa trên lượng dữ liệu nguồn mở khổng lồ với hàng triệu hoặc hàng tỉ tham số, cho phép tạo ra văn bản giống như thể con người đã viết ra.

LLM được sử dụng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), một nhánh trí tuệ nhân tạo (AI) có liên quan đến sự tương tác giữa máy tính và ngôn ngữ con người. NLP được dùng để phân tích, hiểu và tạo ra ngôn ngữ con người, cho phép máy móc đọc và diễn giải được văn bản, lời nói và các hình thức giao tiếp khác.

LLM đóng vai trò là các cỗ máy nền tảng phía sau những công cụ AI tạo sinh (GenAI) chuyên về văn bản được sử dụng nhiều nhất hiện nay như ChatGPT, Google Bard và Jasper. Phần lớn những khoản đầu tư thương mại vào GenAI gần đây tăng lên có thể là nhờ những tiến bộ công nghệ trong các mô hình ngôn ngữ lớn, ví dụ như cấu trúc mô hình biến thể (transformer), những đổi mới thuật toán mới như cơ chế chú ý và kỹ thuật tối ưu hóa, cũng như khả năng tiếp cận các khung nguồn mở như TensorFlow và PyTorch.

Lợi ích của mô hình ngôn ngữ lớn

Các doanh nghiệp triển khai LLM có thể nhận được nhiều lợi ích:
 

• Sắp xếp hợp lý các hoạt động: LLM cho phép tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại thường xuyên, nhờ đó tăng cường năng suất nhân viên, cải thiện hiệu quả và giảm chi phí.
• Đổi mới và phát triển sản phẩm nhanh hơn: LLM có thể khai thác các thông tin chuyên sâu quan trọng về phản hồi và sở thích của khách hàng, cũng như đưa ra các đề xuất về cách cải tiến các sản phẩm hiện có hoặc có nên đưa ra sản phẩm mới.
• Thông tin kinh doanh chuyên sâu: NLP, do LLM hỗ trợ, có thể phân tích và trích xuất thông tin chuyên sâu từ dữ liệu kinh doanh không có cấu trúc một cách nhanh chóng và chính xác, cho phép các công ty nhanh chóng đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và nhận diện những cơ hội để tăng cường lợi thế cạnh tranh.
• Khả năng mở rộng và tính linh hoạt: LLM có thể mở rộng để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, nghĩa là có thể sử dụng trong nhiều ứng dụng. Ngoài ra, vì LLM là các mô hình nền tảng, nên đây là điểm khởi đầu tuyệt vời để xây dựng các mô hình dành riêng cho tác vụ cụ thể thông qua đào tạo và tinh chỉnh.

Lợi ích của LLM vượt ngoài phạm vi kinh doanh. Người dùng cũng nhận được nhiều lợi ích đáng kể khi LLM được triển khai tại các công ty và các ứng dụng dựa trên LLM được đưa vào sử dụng:
 

• Trải nghiệm người dùng tốt hơn: LLM có thể khám phá những thông tin chuyên sâu mới và tạo ra nhiều giao diện trực quan hơn cho các sản phẩm và dịch vụ, giúp khách hàng dễ dàng sử dụng và hiểu hơn.
• Cải thiện dịch vụ khách hàng: LLM có thể được sử dụng để tạo ra các chatbot và trợ lý ảo để hiểu và trả lời câu hỏi của khách hàng bằng ngôn ngữ tự nhiên hơn, nhờ đó cải thiện hiệu suất và hiệu quả dịch vụ khách hàng.
• Đề xuất cá nhân hóa: LLM có thể phân tích sở thích và hành vi của khách hàng và đưa ra các đề xuất cá nhân hóa cho các sản phẩm và dịch vụ.
• Truy cập thông tin dễ dàng hơn: LLM có thể giúp khách hàng dễ dàng tìm kiếm thông tin họ cần bằng cách cho phép khách hàng tìm thông tin bằng truy vấn ngôn ngữ tự nhiên.

Mô hình ngôn ngữ lớn hoạt động như thế nào

Mô hình ngôn ngữ lớn sử dụng mạng thần kinh sâu để xử lý và tạo văn bản. Các mô hình này có khi được đào tạo dựa trên hàng triệu hoặc hàng nghìn tỉ từ để học và tìm ra các mô hình và cấu trúc dữ liệu để tạo ra văn bản mới giống con người.

LLM dựa trên một cấu trúc học sâu gọi là biến thể. Cấu trúc biến thể cho phép mô hình xử lý các chuỗi đầu vào một cách song song, từ đó cải thiện hiệu năng và tốc độ so với mạng thần kinh truyền thống. Cấu trúc biến thể dựa trên nhiều lớp cơ chế tự đánh giá bối cảnh thông tin, là yếu tố quan trọng để cho phép LLM xử lý các đầu ra một cách phù hợp và mạch lạc. Với cơ chế tự đánh giá bối cảnh, mô hình có thể cân nhắc ý nghĩa của các từ khác nhau trong một chuỗi để ghi nhận mối quan hệ giữa các từ.

Điều gì tạo nên một mô hình ngôn ngữ lớn tuyệt vời?

Để tạo ra LLM chất lượng cao cần bắt đầu với bộ dữ liệu mà mô hình được tiếp xúc và đào tạo. Bộ dữ liệu càng đa dạng và toàn diện thì LLM sẽ càng tạo ra văn bản phù hợp và giống con người hơn.

Bộ dữ liệu đào tạo đa dạng và toàn diện thường trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau trên internet, chẳng hạn như các bài báo, trang web, sách hoặc các tài nguyên văn bản khác do người hoặc doanh nghiệp đang phát triển mô hình cung cấp.

Một vấn đề khi tìm nguồn dữ liệu đào tạo từ internet là nguy cơ LLM tạo ra văn bản sai lệch hoặc thiên vị. Vì LLM học dựa trên dữ liệu đào tạo mà mô hình được tiếp xúc, nên nếu có thông tin thiên vị, có khả năng văn bản mà LLM tạo sẽ bị thiên vị theo.

Học hỏi củng cố từ phản hồi của con người (RLHF) là quá trình có thể giúp cải thiện chất lượng phản hồi của LLM. Trong RLFH, khi mô hình tạo ra phản hồi, con người sẽ đánh giá và xếp hạng chất lượng của câu trả lời. Nếu câu trả lời có chất lượng thấp, con người sẽ tạo ra câu trả lời tốt hơn.

Tất cả các câu trả lời do con người cung cấp sau đó sẽ được đưa vào bộ dữ liệu để đào tạo lại để mô hình hiểu câu trả lời chất lượng cao là như thế nào.

Ngoài ra, sự xuất hiện và áp dụng phương pháp Tạo tăng cường truy xuất (RAG) cũng giúp các LLM đưa ra các phản hồi AI chính xác và phù hợp hơn. Trong phương pháp RAG, các mô hình ngôn ngữ lớn cơ bản được kết nối với các cơ sở kiến thức - thường là dữ liệu độc quyền của riêng công ty - để cung cấp thông tin cập nhật và phù hợp với bối cảnh.

Mô hình ngôn ngữ lớn được sử dụng như thế nào

Các doanh nghiệp, chuyên gia và người dùng hàng ngày có nhiều cách để sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn. Các LLM phổ biến, ví dụ như GPT (Biến thể tạo sinh được đào tạo trước) của OpenAI, đã được đào tạo dựa trên bộ dữ liệu khổng lồ và đa dạng từ internet, nghĩa là các mô hình này thường được dùng để thực hiện nhiều tác vụ mà không cần đào tạo riêng theo từng công việc cụ thể, ví dụ như
 

• trả lời các câu hỏi
• tóm tắt tài liệu hoặc văn bản
• diễn giải các bảng biểu
• sáng tạo nội dung, như truyện hoặc thơ
• dịch ngôn ngữ

Các doanh nghiệp cũng có thể tinh chỉnh và triển khai LLM để thực hiện các ứng dụng chuyên biệt, theo tác vụ cụ thể trong các ngành như:
 

• Ô tô: LLM là một thành phần thiết yếu trong việc tạo ra các phương tiện thế hệ tiếp theo sử dụng trợ lý GenAI cho người lái xe và hành khách.
• Dịch vụ khách hàng: LLM được sử dụng để tự động hóa các khía cạnh của dịch vụ khách hàng. Ví dụ, các doanh nghiệp có thể triển khai các chatbot có thể hiểu và trả lời các câu hỏi của khách hàng bằng ngôn ngữ giống con người. Ứng dụng này có thể giảm thời gian phản hồi, tăng hiệu quả và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.
• Giáo dục: GenAI được LLM hỗ trợ trong giáo dục được sử dụng để cá nhân hóa nội dung, cung cấp phản hồi gần theo thời gian thực, cũng như định hướng và phát triển kĩ năng.
• Năng lượng: GenAI do LLM hỗ trợ đang được sử dụng trong lĩnh vực năng lượng để mang lại trải nghiệm đồng cảm hơn cho khách hàng với các chatbot và cung cấp các trợ lý cá nhân dành riêng cho doanh nghiệp; mô phỏng và tạo ra các cấu hình lưới điện tối ưu, thử nghiệm các tình huống nhu cầu khác nhau và chiến lược phản hồi khi mất điện, lập kế hoạch tích hợp các nguồn năng lượng mới; tiếp nhận và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn cho các trường hợp sử dụng phân tích nâng cao khi hỗ trợ bảo trì dự đoán.
• Các dịch vụ tài chính và ngân hàng: LLM được sử dụng rộng rãi trong các dịch vụ ngân hàng và tài chính để xử lý lượng dữ liệu giao dịch khổng lồ nhằm phát hiện và ngăn chặn gian lận cũng như giảm thiểu rủi ro. Các mô hình này cũng được sử dụng để phân tích tin tức tài chính và các bài đăng mạng xã hội để xác định cảm xúc và đưa ra dự đoán về giá cổ phiếu, cũng như triển khai các chatbot AI và trợ lý tài chính cho khách hàng.
• Chính phủ: GenAI do LLM hỗ trợ đang được sử dụng trong các cơ quan chính phủ để tạo ra trải nghiệm chatbot AI được cá nhân hóa với khả năng hiểu rõ hơn nhu cầu của người dùng và cung cấp nhiều thông tin theo ngữ cảnh, cũng như cho phép tự động hóa và đưa ra quyết định tại văn phòng, trong phòng thí nghiệm và trên thực địa.
• Chăm sóc sức khỏe: Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, LLM được sử dụng để xử lý và phân tích văn bản y tế, chẳng hạn như hồ sơ sức khỏe điện tử, để trích xuất thông tin quan trọng và cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân. Các mô hình cũng có thể tạo các báo cáo hoặc đưa ra các đề xuất điều trị y tế.
• Sản xuất: Các chatbot và cổng tự phục vụ do GenAI hỗ trợ giúp tăng cường hỗ trợ khách hàng trong khi giảm số lượng các cuộc gọi trực tiếp để phát huy tối đa thời gian làm việc của nhân viên. LLM cũng được sử dụng để nâng cao trải nghiệm của khách hàng bằng cách cá nhân hóa các cuộc giao tiếp, chiến dịch tiếp thị và email để có tương tác cao hơn.
• Phương tiện truyền thông và giải trí: LLM được sử dụng để phân tích nội dung và lượng dữ liệu lớn để đưa ra các đề xuất cá nhân hóa, cải thiện khả năng sáng tạo nội dung và hiểu rõ hơn hành vi của đối tượng khách hàng.

Những thách thức của mô hình ngôn ngữ lớn

Mặc dù việc sử dụng LLM mang lại những lợi ích đáng kể cho doanh nghiệp và người dùng, nhưng các LLM cũng đặt ra nhiều thách thức và rủi ro không thể bỏ qua:
 

• Thiên vị: LLM được đào tạo và học hỏi từ những dữ liệu sẵn có mà có thể bị thiên vị. Do đó, LLM có thể thừa hưởng và tuyên truyền những thành kiến đó trong các văn bản mà chúng tạo ra sau đó.
• Tác động đến môi trường trong quá trình đào tạo: Đào tạo các LLM lớn cần rất nhiều tài nguyên điện toán, có thể gây ra những tác động nguy hại lâu dài đến môi trường. Ví dụ, nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc đào tạo riêng một LLM phổ biến, ví dụ Biểu diễn bộ mã hóa hai chiều từ bộ biến thể (BERT) của Google, trên GPU có thể thải ra lượng CO2 tương đương lượng khí thải từ năm chiếc xe ô tô trong suốt vòng đời của chúng.¹ Các chuyên gia đang tìm cách giảm thiểu những tác động này để AI trở nên bền vững hơn cũng như sử dụng AI để cải thiện nỗ lực bền vững trong kinh doanh nói chung.
• Khả năng diễn giải: Hiện nay khó có thể hiểu được quá trình ra quyết định của LLM và diễn giải cách LLM tạo ra kết quả. Điều này là do nhiều yếu tố, bao gồm bản chất phức tạp và quy mô của LLM, kích cỡ và mức độ đa dạng của các bộ dữ liệu mà LLM được đào tạo và thiếu các công cụ hoàn thiện có khả năng giải thích. Tuy nhiên, cộng đồng AI đang nỗ lực cải thiện độ minh bạch và khả năng giải thích của mô hình AI.
• Sử dụng AI có trách nhiệm: Những thách thức khác khi sử dụng AI bao gồm các vấn đề về đạo đức và xã hội. Các công ty hàng đầu về đổi mới AI đang hợp tác với nhau và cam kết ủng hộ sử dụng AI có trách nhiệm, đảm bảo tính minh bạch, toàn diện và có trách nhiệm để xây dựng ý thức về tác động tiềm tàng của AI với xã hội và đảm bảo rằng các tiến bộ AI sẽ tiếp tục hỗ trợ cộng đồng.

Tương lai của mô hình ngôn ngữ lớn

Tương lai của công nghệ AI đang phát triển và thay đổi liên tục, tương lai của LLM cũng vậy. Các nhà nghiên cứu liên tục khám phá những cách thức mới để cải thiện LLM dựa trên những hạn chế và thách thức hiện tại của nó. Dưới đây là một số lĩnh vực cần chú trọng:
 

• Cải thiện hiệu quả: Khi LLM tiếp tục phát triển về quy mô, độ phức tạp và khả năng, mức tiêu thụ năng lượng của chúng cũng tăng lên. Các nhà nghiên cứu đang tìm cách để các mô hình này hiệu quả hơn, từ đó giảm các yêu cầu về điện toán và giảm tác động đến môi trường.
• Giảm thiên vị: Các nhà nghiên cứu đang thực hiện phương pháp tiếp cận đa diện để giảm thiên vị vì đây là một thách thức phức tạp và liên tục. Cách tiếp cận này bao gồm, nhưng không chỉ giới hạn ở việc tuyển chọn và đa dạng hóa các bộ dữ liệu, tạo lập các mối quan hệ hợp tác giữa ngành nghề và giới học thuật để chia sẻ các thông lệ tốt nhất và công cụ tốt nhất, tiến hành các nghiên cứu người dùng và thu thập phản hồi từ các nhóm người dùng đa dạng để xác định những thành kiến và tinh chỉnh nhiều lần các mô hình, áp dụng các kỹ thuật nhằm phát hiện và lọc các nội dung thiên vị.
• Khám phá các loại cấu trúc mới: Các tập đoàn lớn đang tích cực nghiên cứu các cấu trúc LLM mới, đào tạo trước những mô hình này và cung cấp cho mọi người sử dụng và tinh chỉnh.