LLM Là Gì? Các Thành Phần Chính Của Large Language Model

LLM là gì? Trong thời đại số hóa ngày nay, LLM (Large Language Models) đang nổi lên như những ngôi sao sáng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). Với khả năng tự học và xử lý ngôn ngữ tự nhiên ở mức độ phức tạp, những mô hình này mở ra không gian mới cho sự sáng tạo nội dung và ứng dụng đa dạng. Trong bài viết này, hãy cùng chúng tôi khám phá những khả năng đặc biệt của LLM cũng như những ứng dụng của nó trong thực tế nhé!

LLM là gì?

Large Language Model (LLM) là một thuật toán Deep Learning có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) khác nhau. Các mô hình ngôn ngữ lớn sử dụng các transformer model và được huấn luyện bằng các bộ dữ liệu khổng lồ, do đó, chúng có kích thước lớn. Điều này giúp chúng nhận dạng, dịch, dự đoán hoặc tạo ra văn bản hoặc nội dung khác.

Large Language Models còn được gọi là neural networks (NN), đó là các hệ thống tính toán được lấy cảm hứng từ não người. Các mạng nơ-ron này hoạt động bằng cách sử dụng một mạng các nút được lớp lên nhau, tương tự như các tế bào thần kinh.

Ngoài việc giảng dạy ngôn ngữ tự nhiên cho ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), Large Language Models cũng có thể được huấn luyện để thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau như hiểu cấu trúc protein, viết mã phần mềm và nhiều nhiệm vụ khác. Tìm hiểu về LLM là gì, ta thấy giống như não người, LLM phải được huấn luyện trước và sau đó được điều chỉnh sao cho chúng có thể giải quyết các vấn đề phân loại văn bản, trả lời câu hỏi, tóm tắt tài liệu và tạo văn bản. 

Khả năng giải quyết vấn đề của chúng có thể được áp dụng trong các lĩnh vực như y tế, tài chính và giải trí, nơi mà Large Language Models phục vụ nhiều ứng dụng NLP khác nhau như dịch ngôn ngữ, chatbot, trợ lý AI và những ứng dụng khác.

Large Language Models cũng có số lượng tham số lớn, tương đương với những kí ức mà mô hình thu thập khi học từ quá trình huấn luyện. Hãy tưởng tượng rằng những tham số này là ngân hàng kiến thức của mô hình.

Transformer Model là gì?

Khi tìm hiểu về LLM là gì, ta bắt gặp thuật ngữ Transformer Model. Transformer Model là kiến trúc phổ biến nhất của một Large Language Model. Nó bao gồm một bộ mã hóa và một bộ giải mã. Một Transformer Model xử lý dữ liệu bằng cách tạo các token cho đầu vào, sau đó đồng thời thực hiện các phương trình toán học để khám phá mối quan hệ giữa các token. Điều này giúp máy tính nhìn thấy các mẫu mà một con người sẽ nhìn thấy nếu nó được đưa ra câu hỏi tương tự.

Các Transformer Model hoạt động với cơ chế self-attention, giúp mô hình học nhanh hơn so với các mô hình truyền thống như các long short-term memory model. Self-attention là yếu tố cho phép Transformer Model xem xét các phần khác nhau của chuỗi hoặc ngữ cảnh toàn bộ câu để tạo ra các dự đoán.

Các thành phần chính của LLM là gì?

LLMs được tạo thành từ nhiều lớp mạng nơ-ron. Các lớp Recurrent, feedforward, embedding và attention hoạt động cùng nhau để xử lý văn bản đầu vào và tạo ra nội dung đầu ra.

Embedding Layer tạo ra các embeddings từ văn bản đầu vào. Phần này của mô hình ngôn ngữ lớn nắm bắt ý nghĩa ngữ nghĩa và cú pháp của đầu vào, giúp mô hình hiểu ngữ cảnh.

Feedforward Layer (FFN) của một mô hình ngôn ngữ lớn được tạo thành từ nhiều lớp kết nối toàn phần chuyển đổi các embeddings đầu vào. Những lớp này giúp mô hình trích xuất trừu tượng cấp cao hơn. Tức là, để hiểu ý định của người dùng với đầu vào văn bản.

Recurrent Layer giải thích từng từ trong văn bản đầu vào theo chuỗi. Nó nắm bắt mối quan hệ giữa các từ trong một câu.

Cơ chế chú ý giúp mô hình ngôn ngữ tập trung vào các phần đơn lẻ của văn bản đầu vào liên quan đến nhiệm vụ đang thực hiện. Lớp này cho phép mô hình tạo ra các đầu ra chính xác nhất.

Biết LLM là gì, hãy nhớ có ba loại Large Language Model chính:

• Generic hoặc raw language models dự đoán từ tiếp theo dựa trên ngôn ngữ trong dữ liệu huấn luyện. Những mô hình ngôn ngữ này thực hiện các nhiệm vụ truy xuất thông tin.
• Instruction-tuned language models được huấn luyện để dự đoán các phản ứng đối với các hướng dẫn được đưa ra trong đầu vào. Điều này cho phép chúng thực hiện phân tích tâm trạng hoặc tạo ra văn bản hoặc mã.
• Dialog-tuned language models được huấn luyện để có một cuộc đối thoại bằng cách dự đoán phản ứng tiếp theo. Hãy tưởng tượng về các chatbot hoặc trí tuệ nhân tạo trong cuộc trò chuyện.

Sự khác biệt giữa LLM và Generative AI

Generative AI là một thuật ngữ tổng quát chỉ đến các mô hình trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo ra nội dung. Generative AI có thể tạo ra văn bản, mã nguồn, hình ảnh, video và âm nhạc. Các ví dụ về trí tuệ nhân tạo tạo sinh bao gồm Midjourney, DALL-E và ChatGPT.

LLMs là một dạng của Generative AI được huấn luyện trên văn bản và tạo ra nội dung văn bản. ChatGPT là một ví dụ phổ biến về Generative AI trong lĩnh vực văn bản. Tất cả Large Language Models đều thuộc loại Generative AI.

Large Language Models hoạt động như thế nào?

Để biết cách thức hoạt động của LLM là gì, hãy chú ý phần sau:

Large Language Model dựa trên Transformer Model và hoạt động bằng cách nhận đầu vào, mã hóa nó, sau đó giải mã để tạo ra dự đoán đầu ra. Nhưng trước khi một mô hình ngôn ngữ lớn có thể nhận đầu vào văn bản và tạo ra dự đoán đầu ra, nó cần được đào tạo để có thể thực hiện các chức năng chung và được điều chỉnh tinh chỉnh để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể.

Training: Large Language Models được huấn luyện trước bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu văn bản lớn từ các trang web như Wikipedia, GitHub hoặc các nguồn khác. Các bộ dữ liệu này bao gồm hàng tỷ từ và chất lượng của chúng sẽ ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình ngôn ngữ. Ở giai đoạn này, mô hình ngôn ngữ lớn tham gia vào quá trình học không giám sát, có nghĩa là nó xử lý các bộ dữ liệu được cung cấp cho nó mà không có hướng dẫn cụ thể. 

Trong quá trình này, thuật toán trí tuệ nhân tạo của mô hình ngôn ngữ lớn có thể học được ý nghĩa của từ ngữ và mối quan hệ giữa các từ. Biết LLM là gì, ta nhận ra nó cũng học cách phân biệt từ dựa trên ngữ cảnh. 

Fine-tuning: Để Large Language Model thực hiện một nhiệm vụ cụ thể như dịch ngôn ngữ, nó phải được Fine-tuning để phù hợp với hoạt động cụ thể đó. Fine-tuning tối ưu hóa hiệu suất cho các nhiệm vụ cụ thể.

Prompt-tuning thực hiện một chức năng tương tự như Fine-tuning, trong đó nó huấn luyện một mô hình thực hiện một nhiệm vụ cụ thể thông qua few-shot prompting hoặc zero-shot prompting. Một prompt là một hướng dẫn được đưa ra cho một mô hình ngôn ngữ lớn. Few-shot prompting giúp mô hình học dự đoán đầu ra thông qua việc sử dụng các ví dụ. 

Các trường hợp sử dụng LLM là gì?

Large Language Model có thể được sử dụng cho một số mục đích:

• Truy xuất thông tin: Hãy nghĩ đến Bing hoặc Google. Mỗi khi bạn sử dụng tính năng tìm kiếm của họ, bạn đang phụ thuộc vào một mô hình ngôn ngữ lớn để tạo ra thông tin phản hồi cho một truy vấn. Nó có khả năng truy xuất thông tin, sau đó tóm tắt và truyền đạt câu trả lời theo một phong cách đàm thoại.
• Phân tích tình cảm: Là ứng dụng của xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các mô hình ngôn ngữ lớn giúp các công ty phân tích cảm xúc của dữ liệu văn bản.
• Tạo văn bản: Các mô hình ngôn ngữ lớn đứng sau Generative AI, như ChatGPT và có thể tạo ra văn bản dựa trên đầu vào. Chúng có thể sản xuất một ví dụ văn bản khi được nhắc.
• Tạo code: Giống như tạo văn bản, việc tạo code là một ứng dụng của Generative AI. Các mô hình ngôn ngữ lớn hiểu biết về mẫu, cho phép chúng tạo ra code.
• Chatbot và AI đàm thoại: Các mô hình ngôn ngữ lớn cho phép chatbot dịch vụ khách hàng hoặc AI đàm thoại tương tác với khách hàng, hiểu nghĩa của các câu hỏi hoặc phản hồi của họ và đưa ra câu trả lời tương ứng.

Ngoài những ứng dụng trên, hiểu rõ LLM là gì, bạn cũng sẽ nhận ra LLM có thể hoàn thành câu, trả lời câu hỏi và tóm tắt văn bản. Với đa dạng ứng dụng như vậy, Large Language Models có thể được tìm thấy trong nhiều lĩnh vực như:

• Công nghệ: Các mô hình ngôn ngữ lớn được sử dụng ở mọi nơi từ việc kích hoạt công cụ tìm kiếm để phản hồi truy vấn, đến việc hỗ trợ các nhà phát triển viết code.
• Y tế và khoa học: Large Language Models có khả năng hiểu về protein, phân tử, ADN và ARN. Điều này giúp các mô hình ngôn ngữ lớn hỗ trợ hiệu quả trong việc phát triển vắc xin, tìm kiếm phương pháp chữa bệnh và cải thiện các loại thuốc phòng ngừa. Chúng cũng được sử dụng làm chatbot y tế để thực hiện việc tiếp nhận bệnh nhân hoặc chẩn đoán cơ bản.
• Dịch vụ khách hàng: Các mô hình ngôn ngữ lớn được sử dụng trong nhiều ngành cho mục đích dịch vụ khách hàng như chatbot hoặc trí tuệ nhân tạo trong cuộc trò chuyện.
• Tiếp thị: Đội ngũ tiếp thị có thể sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để thực hiện phân tích tâm trạng để nhanh chóng tạo ra ý tưởng chiến dịch hoặc văn bản làm ví dụ cho việc thuyết trình và nhiều ứng dụng khác.
• Luật: Từ việc tìm kiếm trong các bộ dữ liệu văn bản khổng lồ đến việc tạo ra ngôn ngữ pháp, các mô hình ngôn ngữ lớn có thể hỗ trợ các luật sư, trợ lý luật sư và nhân viên pháp lý.
• Ngân hàng: Các mô hình ngôn ngữ lớn có thể hỗ trợ các công ty thẻ tín dụng trong việc phát hiện gian lận.

Lợi ích và hạn chế của Large Language Model

Lợi ích của LLM là gì?

Với một loạt các ứng dụng đa dạng, Large Language Models mang lại lợi ích đặc biệt lớn trong việc giải quyết vấn đề vì chúng cung cấp thông tin một cách rõ ràng, theo phong cách trò chuyện, dễ hiểu đối với người sử dụng.

Nhiều ứng dụng: Chúng có thể được sử dụng cho dịch ngôn ngữ, hoàn thành câu, phân tích tâm trạng, trả lời câu hỏi, phương trình toán học và nhiều ứng dụng khác.

Luôn cải thiện: Hiệu suất của LLMs liên tục được cải thiện vì chúng phát triển khi có thêm dữ liệu và tham số. Nói cách khác, nó càng học nhiều, nó càng trở nên tốt hơn. Đáng chú ý, Large Language Models có thể thể hiện điều được gọi là “học trong ngữ cảnh”. Khi một LLM đã được huấn luyện trước, few-shot prompting cho phép mô hình học từ prompt mà không cần thêm các tham số. Điều này có nghĩa là nó liên tục học hỏi.

Học nhanh chóng: Khi thể hiện việc học trong ngữ cảnh, Large Language Models học tập nhanh chóng vì chúng không yêu cầu trọng số, tài nguyên và tham số bổ sung cho quá trình đào tạo. Nó nhanh theo nghĩa không đòi hỏi quá nhiều ví dụ.

Hạn chế của LLM là gì?

Sự sai lệch: Một sai lệch xảy ra khi một mô hình ngôn ngữ lớn tạo ra một đầu ra sai, hoặc không phù hợp với ý định của người sử dụng. Bởi vì các mô hình ngôn ngữ lớn dự đoán từ hoặc cụm từ tiếp theo có cú pháp đúng nhưng chúng không thể hoàn toàn diễn đạt được ý nghĩa của con người. Kết quả đôi khi có thể là điều được gọi là sai lệch.

Bảo mật: Các mô hình ngôn ngữ lớn đặt ra những rủi ro an ninh quan trọng khi không được quản lý hoặc giám sát đúng cách. Chúng có thể rò rỉ thông tin cá nhân của người dùng, tham gia vào các kịch bản lừa đảo và tạo ra rác thư. Người dùng với ý định xấu có thể lập trình lại trí tuệ nhân tạo theo tư tưởng hoặc định kiến của họ, và góp phần vào việc lan truyền thông tin sai lệch. 

Thành kiến: Dữ liệu được sử dụng để huấn luyện các mô hình ngôn ngữ sẽ ảnh hưởng đến kết quả mà mô hình cụ thể đó sản xuất. Do đó, nếu dữ liệu đại diện cho một phân khúc dân số duy nhất hoặc thiếu đa dạng, các đầu ra của mô hình ngôn ngữ lớn cũng sẽ thiếu đa dạng.

Sự đồng ý: Các mô hình ngôn ngữ lớn được đào tạo trên hàng nghìn tỷ tập dữ liệu, một số trong đó có thể không được thu thập một cách đồng thuận. Khi thu thập dữ liệu từ Internet, các mô hình ngôn ngữ lớn được biết là bỏ qua giấy phép bản quyền, đạo văn nội dung bằng văn bản và sử dụng lại nội dung độc quyền mà không được phép của chủ sở hữu hoặc nghệ sĩ ban đầu. 

Mở rộng quy mô: Việc mở rộng quy mô và duy trì các mô hình ngôn ngữ lớn có thể khó khăn, tốn thời gian và tài nguyên.

Triển khai: Việc triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn đòi hỏi phải học sâu, mô hình chuyển đổi, phần mềm và phần cứng phân tán cũng như chuyên môn kỹ thuật tổng thể.

Những tiến bộ trong tương lai của LLMs

Sau khi biết rõ LLM là gì, ta nhận thấy sự xuất hiện của ChatGPT đã đưa LLMs lên hàng đầu và kích thích sự suy đoán và tranh luận sôi nổi về tương lai nó có thể trông như thế nào.

Khi Large Language Models tiếp tục phát triển và cải thiện khả năng điều khiển ngôn ngữ tự nhiên của chúng, có nhiều lo ngại về những gì sự tiến bộ của chúng sẽ ảnh hưởng tới thị trường lao động. Rõ ràng là LLMs sẽ phát triển khả năng thay thế nhân công trong một số lĩnh vực cụ thể.

Nói cách khác, Large Language Models có khả năng tăng cường năng suất và hiệu quả xử lý, nhưng điều này đặt ra những câu hỏi đạo đức về việc sử dụng chúng trong xã hội con người.

Lời kết

Trên đây là toàn bộ thông tin sẽ giúp các bạn hiểu rõ hơn LLM là gì, các thành phần chính, các thức hoạt động cũng như ưu điểm và hạn chế của LLM. Tóm lại, chúng ta đang chứng kiến sự phát triển nhanh chóng của LLMs và chúng ta có thể mong đợi thấy chúng được sử dụng theo những cách mới và sáng tạo hơn trong những năm tới.

Hãy tiếp tục xem các bài viết khác của chúng tôi tại Website hoặc Fanpage nhé!