Một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một thuật toán học sâu có thể thực hiện một loạt các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Các mô hình ngôn ngữ lớn sử dụng các mô hình transformer và được đào tạo trên các bộ dữ liệu lớn. Chúng có thể nhận dạng, dịch, dự đoán hoặc tạo ra văn bản hoặc nội dung khác.
Các mô hình ngôn ngữ lớn cũng được gọi là mạng thần kinh (NN), là hệ thống máy tính lấy cảm hứng từ bộ não con người. Những mạng thần kinh này dựa vào một mạng lưới các nút, được sắp xếp thành các lớp, giống như các tế bào thần kinh.
Ngoài việc dạy ngôn ngữ người cho các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), các mô hình ngôn ngữ lớn cũng có thể được đào tạo để thực hiện các nhiệm vụ khác nhau, chẳng hạn như hiểu cấu trúc protein, viết mã phần mềm và nhiều thứ khác. Giống như bộ não con người, các mô hình ngôn ngữ lớn phải được đào tạo và sau đó được tinh chỉnh trước khi chúng có thể phân loại hoặc tạo ra văn bản, trả lời câu hỏi hoặc tóm tắt một tài liệu. Khả năng giải quyết vấn đề của chúng có thể được sử dụng trong các lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như y tế, tài chính và giải trí. Các mô hình ngôn ngữ lớn có thể hỗ trợ các ứng dụng NLP khác nhau, bao gồm dịch thuật, chatbot, trợ lý AI và nhiều hơn nữa.
Các mô hình ngôn ngữ lớn cũng có một số lượng lớn tham số, giống như những ký ức mà bộ nhớ thu thập khi nó đang học hỏi. Hãy nghĩ về các tham số này như một ngân hàng kiến thức của mô hình.
Mô hình Transformer là gì?
Mô hình Transformer là kiến trúc phổ biến nhất của một mô hình ngôn ngữ lớn. Nó bao gồm một bộ mã hóa và một bộ giải mã. Một mô hình Transformer xử lý dữ liệu bằng cách chuyển đổi đầu vào thành các token và sau đó thực hiện các phương trình toán học đồng thời để khám phá mối quan hệ giữa các token. Điều này cho phép máy tính nhìn thấy các mẫu mà con người sẽ xác định nếu được cung cấp cùng một truy vấn.
Mô hình Transformer dựa vào cơ chế tự chú ý, cho phép chúng học nhanh hơn các mô hình truyền thống, chẳng hạn như mô hình bộ nhớ ngắn hạn dài (LSTM). Một mô hình Transformer tự chú ý có thể kiểm tra các phần khác nhau của một chuỗi hoặc toàn bộ ngữ cảnh của một câu để tạo ra dự đoán.
Các thành phần chính của các mô hình ngôn ngữ lớn
Các mô hình ngôn ngữ lớn bao gồm nhiều lớp mạng thần kinh. Các lớp tuần tự, lớp kết nối trực tiếp, lớp nhúng và lớp chú ý cùng hoạt động để xử lý văn bản đầu vào và tạo ra nội dung đầu ra.
Lớp nhúng tạo ra các nhúng 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, để mô hình có thể hiểu được ngữ cảnh.
Lớp kết nối trực tiếp (FFN) của một mô hình ngôn ngữ lớn bao gồm nhiều lớp kết nối đầy đủ, chuyển đổi các nhúng đầu vào. Qua đó, các lớp này cho phép mô hình nắm bắt các khái niệm chung, tức là hiểu ý định của người dùng với văn bản đầu vào.
Lớp tuần tự hiểu các từ của văn bản đầu vào theo thứ tự. Nó nắm bắt mối quan hệ giữa các từ trong một câu.
Cơ chế chú ý cho phép một mô hình ngôn ngữ lớn tập trung vào các phần độc đáo của văn bản đầu vào phù hợp với nhiệm vụ đang thực hiện. Lớp này cho phép mô hình tạo ra đầu ra chính xác nhất.
Customer review: This plant is so beautiful! Customer feeling: positive Customer review: This plant is so hideous! Customer sentiment: negative
Dựa trên ý nghĩa ngữ nghĩa của từ “hideous” và ví dụ đối lập được cung cấp, mô hình ngôn ngữ sẽ hiểu rằng cảm xúc của khách hàng trong ví dụ thứ hai là “tiêu cực”.
Ngược lại, zero-shot prompting không cung cấp bất kỳ ví dụ nào cho mô hình ngôn ngữ để dạy nó cách phản hồi đầu vào. Thay vào đó, nó định hình câu hỏi bằng cách xác định cảm xúc áp dụng cho câu. Nó rõ ràng nêu rõ nhiệm vụ mà mô hình ngôn ngữ cần thực hiện, nhưng không cung cấp ví dụ về giải quyết vấn đề.
Các trường hợp sử dụng cho các mô hình ngôn ngữ lớn
Các mô hình ngôn ngữ lớn có thể phục vụ nhiều mục đích khác nhau:
- Truy xuất thông tin: Hãy nghĩ đến Bing hoặc Google. Khi bạn sử dụng chức năng tìm kiếm của chúng, bạn đang dựa vào một mô hình ngôn ngữ lớn để tạo ra thông tin đáp ứng với truy vấn của bạn. Nó có khả năng truy xuất thông tin, tóm tắt và truyền đạt câu trả lời theo cách đàm thoại.
- Phân tích cảm xúc: Là một ứng dụng của xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các mô hình ngôn ngữ lớn cho phép các doanh nghiệp phân tích cảm xúc của dữ liệu văn bản.
- Tạo văn bản: Các mô hình ngôn ngữ lớn là nền tảng của trí tuệ nhân tạo sinh sôi, chẳng hạn như ChatGPT, và có thể tạo ra văn bản dựa trên đầu vào. Chúng có thể tạo ra văn bản mẫu khi được nhắc. Ví dụ: “Viết cho tôi một bài thơ về cây cọ theo phong cách của Emily Dickinson.”
- Tạo mã: Giống như tạo văn bản, tạo mã là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo sinh sôi. Các mô hình ngôn ngữ lớn hiểu các mẫu, cho phép chúng tạo ra mã.
- Chatbot và Trí tuệ nhân tạo đàm thoại: Nhờ các mô hình ngôn ngữ lớn, chatbot hoặc trí tuệ nhân tạo đàm thoại trong dịch vụ khách hàng có thể tương tác với khách hàng, hiểu ý nghĩa của câu hỏi hoặc câu trả lời của họ và thường cung cấp cho họ câu trả lời.
Ngoài các trường hợp sử dụng này, các mô hình ngôn ngữ lớn có thể hoàn thành câu, trả lời câu hỏi và tóm tắt văn bản.
Với phạm vi ứng dụng rộng như vậy, chúng ta có thể tìm thấy các mô hình ngôn ngữ lớn trong nhiều lĩnh vực:
- Công nghệ: Các mô hình ngôn ngữ lớn có nhiều ứng dụng, chẳng hạn như cho phép các công cụ tìm kiếm trả lời truy vấn, giúp các nhà phát triển viết mã và nhiều hơn nữa.
- Sức khỏe và khoa học: Các mô hình ngôn ngữ lớn có khả năng hiểu protein, phân tử, DNA và RNA. Như vậy, chúng có thể giúp trong việc phát triển vắc xin, xác định phương pháp điều trị bệnh và cải thiện y tế dự phòng. Các mô hình ngôn ngữ lớn cũng được sử dụng làm chatbot y tế để thực hiện nhập viện bệnh nhân hoặc chẩn đoán cơ bản.
- Dịch vụ khách hàng: Các mô hình ngôn ngữ lớn được sử dụng trong các ngành công nghiệp khác nhau trong dịch vụ khách hàng, chẳng hạn như dưới dạng chatbot hoặc trí tuệ nhân tạo hội thoại.
- Tiếp thị: Các nhóm tiếp thị có thể sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để chạy phân tích cảm xúc để nhanh chóng tạo ra ý tưởng chiến dịch hoặc bản sao, chẳng hạn như tóm tắt và nhiều hơn nữa.
- Pháp lý: Từ việc tìm kiếm các tập dữ liệu văn bản lớn đến việc tạo ra thuật ngữ pháp lý, các mô hình ngôn ngữ lớn có thể giúp luật sư, nhân viên pháp lý và nhân viên pháp lý.
- Dịch vụ ngân hàng: Các mô hình ngôn ngữ lớn có thể giúp các tổ chức ngân hàng phát hiện gian lận.
Ưu điểm của các mô hình ngôn ngữ lớn
Hỗ trợ một loạt các ứng dụng, các mô hình ngôn ngữ lớn có những lợi thế đáng kể cho việc giải quyết vấn đề, vì chúng cung cấp thông tin theo một phong cách hội thoại rõ ràng, dễ hiểu cho người dùng.
Phạm vi ứng dụng rộng: Các mô hình lớn có thể được sử dụng cho dịch thuật, hoàn thành câu, phân tích cảm xúc, trả lời câu hỏi, phương trình toán học và nhiều hơn nữa.
Cải tiến liên tục: Hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ lớn liên tục cải thiện và phát triển khi dữ liệu và tham số được thêm vào. Nói cách khác, các mô hình lớn càng học hỏi nhiều, chúng càng tối ưu hóa chính mình. Ngoài ra, các mô hình ngôn ngữ lớn có thể thể hiện cái được gọi là “học trong ngữ cảnh”. Khi một LLM đã được đào tạo trước, lời nhắc few-shot cho phép nó học từ một lời nhắc mà không cần tham số bổ sung. Do đó, nó tiếp tục học một cách nhất quán.
Học nhanh: Khi học trong ngữ cảnh, các mô hình ngôn ngữ lớn học nhanh vì chúng không cần trọng số, tài nguyên hoặc tham số bổ sung để đào tạo. Chúng cũng không cần một lượng lớn ví dụ.
Hạn chế và thách thức của các mô hình ngôn ngữ lớn
Các mô hình ngôn ngữ lớn có thể khiến chúng ta có cảm giác rằng chúng hiểu ý nghĩa của những gì chúng ta nói với chúng và có khả năng phản hồi chính xác. Tuy nhiên, chúng là công cụ công nghệ, và như vậy, chúng phải đối mặt với nhiều thách thức.
- Hội chứng ảo giác: Hội chứng ảo giác xảy ra khi một LLM tạo ra đầu ra sai hoặc không phù hợp với ý định của người dùng. Ví dụ bao gồm tuyên bố rằng nó là con người, có cảm xúc hoặc yêu người dùng. Vì các mô hình ngôn ngữ lớn dự đoán từ hoặc câu tiếp theo đúng về mặt cú pháp, chúng không thể có một hiểu biết hoàn chỉnh về ý nghĩa của một người. Kết quả đôi khi có thể là cái được gọi là “ảo giác”.
- An ninh: Các mô hình ngôn ngữ lớn đặt ra những rủi ro bảo mật đáng kể nếu không được quản lý hoặc giám sát đúng cách. Chúng có thể rò rỉ thông tin cá nhân, góp phần vào các vụ lừa đảo hoặc sản xuất thư rác. Những kẻ xấu có thể lập trình lại AI để phù hợp với hệ tư tưởng hoặc định kiến của chúng, và từ đó, truyền bá thông tin sai lệch. Hậu quả có thể tàn khốc trên quy mô toàn cầu.
- Định kiến: Dữ liệu được sử dụng để huấn luyện các mô hình ngôn ngữ sẽ ảnh hưởng đến đầu ra mà chúng tạo ra. Vì vậy, nếu dữ liệu đại diện cho một phân đoạn duy nhất của dân số hoặc thiếu đa dạng, đầu ra được tạo ra bởi mô hình ngôn ngữ lớn cũng sẽ như vậy.
- Đồng ý: Các mô hình ngôn ngữ lớn được đào tạo trên hàng tỷ bộ dữ liệu, một số trong số đó có thể đã được thu thập không theo sự đồng ý. Khi thu thập dữ liệu từ Internet, các mô hình ngôn ngữ lớn có thể không nhận thức được bản quyền, có thể sao chép nội dung viết và có thể gán các mục đích khác cho nội dung riêng tư mà không có sự cho phép của chủ sở hữu hoặc nghệ sĩ gốc. Khi tạo ra kết quả, không thể truy ngược lại dữ liệu gốc mà chúng dựa vào và người tạo thường không được ghi công, điều này có thể khiến người dùng gặp phải các vấn đề về vi phạm bản quyền.
- Chúng cũng có thể thu thập dữ liệu cá nhân, chẳng hạn như tên của người mẫu hoặc nhiếp ảnh gia từ mô tả ảnh, có thể làm giảm quyền riêng tư. Việc sử dụng LLM đã trở thành chủ đề của các hành động pháp lý, bao gồm vụ kiện của Getty Images3, vì vi phạm quyền sở hữu trí tuệ.
- Quy mô: Việc mở rộng và duy trì các mô hình ngôn ngữ lớn có thể khó khăn, tốn thời gian và đòi hỏi nhiều tài nguyên.
- Triển khai: Để triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn, cần có các yếu tố sau: Học sâu, mô hình biến đổi, phần mềm và phần cứng phân tán và chuyên môn kỹ thuật chung.
Một số ví dụ về các mô hình ngôn ngữ lớn phổ biến
Một số mô hình ngôn ngữ lớn đã chứng kiến sự tăng trưởng nhanh chóng và được áp dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp. Có thể bạn đã nghe nói về ChatGPT, một dạng chatbot AI sinh sôi.
Các LLM phổ biến khác bao gồm:
- PaLM: Mô hình Ngôn ngữ Đường dẫn của Google (PaLM) là một mô hình biến áp có thể thực hiện lý luận về kiến thức chung và số học, giải thích một câu đùa, tạo mã và thực hiện dịch thuật.
- BERT: Mô hình ngôn ngữ Biểu diễn Mã hóa Đối xứng từ Biến áp (BERT) cũng được phát triển bởi Google. Đây là một mô hình dựa trên biến áp có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên và trả lời câu hỏi.
- XLNet: Là một mô hình ngôn ngữ hoán vị, XLNet tạo ra dự đoán theo thứ tự ngẫu nhiên, điều này phân biệt nó với BERT. Nó đánh giá mẫu của các token được mã hóa và sau đó dự đoán các token theo thứ tự ngẫu nhiên, không phải theo thứ tự cố định.
- GPT: Các bộ biến áp sinh sôi được đào tạo trước có lẽ là các mô hình ngôn ngữ lớn được biết đến nhiều nhất. Được phát triển bởi OpenAI, GPT là một mô hình cơ bản phổ biến, với các lần lặp được đánh số là cải tiến so với các phiên bản trước (GPT-3, GPT-4, v.v.). Nó có thể được tinh chỉnh để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể downstream. Một số ví dụ bao gồm EinsteinGPT, được phát triển bởi Salesforce cho CRM, và BloombergGPT, được phát triển bởi Bloomberg cho tài chính.
