Từ mã đến hội thoại: LLM hoạt động như thế nào?

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là các hệ thống AI tạo sinh tiên tiến có khả năng hiểu và tạo ra văn bản giống như con người. Các mô hình này có thể nhận dạng và diễn giải ngôn ngữ của con người, sau khi được huấn luyện trên hàng triệu gigabyte dữ liệu văn bản thu thập từ internet. Những đổi mới do LLM cung cấp như ChatGPT đã trở nên quen thuộc, giúp AI tạo sinh trở nên dễ tiếp cận hơn với mọi người. 

Với việc thị trường LLM toàn cầu được dự đoán sẽ đạt 85,6 tỷ đô la vào năm 2034, nhiều tổ chức đang tập trung vào việc áp dụng LLM trong các chức năng kinh doanh của họ.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách thức hoạt động của các mô hình ngôn ngữ lớn và ứng dụng của chúng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Hãy cùng bắt đầu!

‍

Sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn

Lịch sử của các mô hình ngôn ngữ lớn kéo dài hàng thập kỷ, chứa đầy những đột phá nghiên cứu và những khám phá hấp dẫn. Trước khi đi sâu vào các khái niệm cốt lõi, hãy khám phá một số cột mốc quan trọng nhất.

Sau đây là cái nhìn tổng quan về các cột mốc quan trọng trong quá trình phát triển của LLM:

• Những năm 1960: Joseph Weizenbaum đã tạo ra ELIZA, một trong những chatbot đầu tiên. Nó sử dụng phương pháp đối sánh mẫu, một phương pháp trong đó hệ thống phát hiện các từ khóa trong đầu vào của người dùng và phản hồi tương ứng, mô phỏng cuộc trò chuyện cơ bản.

• Những năm 1990: Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) được phát triển để xử lý dữ liệu tuần tự như văn bản hoặc giọng nói. Chúng có thể ghi nhớ các đầu vào trong quá khứ nhưng gặp khó khăn với các chuỗi dài, dẫn đến sự ra đời của mạng Long Short-Term Memory (LSTM) để giải quyết vấn đề này.

• 2014: Gated Recurrent Units (GRU) được giới thiệu như một phiên bản đơn giản và nhanh hơn của LSTM. Cùng thời điểm đó, cơ chế chú ý (attention mechanisms) đã được phát triển, cho phép AI tập trung vào các phần quan trọng nhất của một chuỗi để hiểu rõ hơn.

• 2017: Transformer giới thiệu một phương pháp mới để xử lý văn bản bằng cách sử dụng cơ chế chú ý đa đầu (multi-head attention) và xử lý song song. Không giống như RNN, chúng có thể phân tích toàn bộ chuỗi cùng một lúc, giúp chúng nhanh hơn và hiểu ngữ cảnh tốt hơn.

Kể từ năm 2018, các mô hình như BERT (Bi-directional Encoder Representations from Transformers) và GPT (Generative Pre-trained Transformer) đã sử dụng transformer để giới thiệu xử lý hai chiều, trong đó thông tin chảy cả về phía trước và phía sau. Những tiến bộ này đã cải thiện đáng kể khả năng của các mô hình như vậy để hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên.

‍

LLM hoạt động như thế nào?

Để hiểu cách LLM (Mô hình Ngôn ngữ Lớn) hoạt động, điều quan trọng là trước tiên phải làm rõ LLM chính xác là gì. 

LLM là một loại mô hình nền tảng - các hệ thống AI đa năng được đào tạo trên bộ dữ liệu khổng lồ. Các mô hình này có thể được tinh chỉnh cho các tác vụ cụ thể và được thiết kế để xử lý và tạo văn bản theo cách bắt chước văn bản của con người. LLM vượt trội trong việc đưa ra dự đoán từ các lời nhắc tối thiểu và được sử dụng rộng rãi trong AI tạo sinh để tạo nội dung dựa trên đầu vào của con người. Chúng có thể suy ra ngữ cảnh, cung cấp các phản hồi mạch lạc và phù hợp, dịch ngôn ngữ, tóm tắt văn bản, trả lời câu hỏi, hỗ trợ viết sáng tạo và thậm chí tạo hoặc gỡ lỗi mã.

LLM cực kỳ lớn và hoạt động bằng hàng tỷ tham số. Các tham số là trọng số bên trong mà mô hình học được trong quá trình huấn luyện, cho phép nó tạo ra các đầu ra dựa trên đầu vào mà nó nhận được. Nói chung, các mô hình có nhiều tham số hơn có xu hướng mang lại hiệu suất tốt hơn.

Dưới đây là một số ví dụ về LLM phổ biến:

• GPT-4o: Được ra mắt vào tháng 5 năm 2024, GPT-4o là mô hình đa phương thức mới nhất của OpenAI. Nó có thể xử lý các dữ liệu đầu vào là văn bản, hình ảnh, âm thanh và video.
  ‍
• Claude 3.5: Được giới thiệu vào tháng 6 năm 2024 bởi Anthropic, Claude 3.5 xây dựng dựa trên dòng Claude 3 và cung cấp khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và giải quyết vấn đề được cải thiện.
  ‍
• Llama 3: Dòng Llama 3 của Meta, được phát hành vào tháng 4 năm 2024, bao gồm các mô hình với tối đa 70 tỷ tham số. Các mô hình mã nguồn mở này được biết đến với hiệu quả chi phí và hiệu suất mạnh mẽ trên nhiều tiêu chuẩn khác nhau. 
  ‍
• Gemini 1.5: Được ra mắt vào tháng 2 năm 2024 bởi Google DeepMind, Gemini 1.5 là một mô hình đa phương thức có khả năng xử lý văn bản, hình ảnh và các loại dữ liệu khác.

Các thành phần chính của một LLM

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có một số thành phần chính phối hợp với nhau để hiểu và phản hồi các yêu cầu của người dùng. Một số thành phần này được tổ chức thành các lớp. Mỗi lớp xử lý các tác vụ cụ thể trong quy trình xử lý ngôn ngữ. 

Ví dụ: lớp embedding chia nhỏ các từ thành các phần nhỏ hơn và xác định mối quan hệ giữa chúng. 

Dựa trên điều này, lớp feedforward phân tích các phần này để tìm ra các mẫu. Tương tự, lớp recurrent đảm bảo mô hình duy trì đúng thứ tự của các từ. 

Một thành phần quan trọng khác là cơ chế tập trung. Nó giúp mô hình tập trung vào các phần liên quan nhất của đầu vào, cho phép nó ưu tiên các từ khóa hoặc cụm từ hơn những từ ít quan trọng hơn. Lấy trường hợp dịch "The cat sat on the mat" sang tiếng Pháp: cơ chế tập trung đảm bảo mô hình căn chỉnh "cat" với "le chat" và "mat" với "le tapis", giữ nguyên ý nghĩa của câu. Các thành phần này phối hợp với nhau từng bước để xử lý và tạo văn bản. 

Các loại LLM khác nhau

Tất cả LLM đều có chung các thành phần cơ bản, nhưng chúng có thể được xây dựng và điều chỉnh cho các mục đích cụ thể. Dưới đây là một số ví dụ về các loại LLM khác nhau và khả năng riêng của chúng:

• Mô hình zero-shot (Zero-shot models): Các mô hình này có thể xử lý các tác vụ mà chúng chưa được huấn luyện cụ thể. Chúng sử dụng kiến thức chung mà chúng đã học được để hiểu các lời nhắc mới và đưa ra dự đoán mà không cần huấn luyện thêm.
  ‍
• Các mô hình tinh chỉnh (Fine-tuned models): Các mô hình tinh chỉnh dựa trên các mô hình tổng quát nhưng được huấn luyện thêm cho các tác vụ cụ thể. Việc huấn luyện bổ sung này làm cho chúng có hiệu quả cao đối với các ứng dụng chuyên biệt.
  ‍
• Mô hình đa phương thức: Các mô hình tiên tiến này có thể xử lý và tạo ra nhiều loại dữ liệu, chẳng hạn như văn bản và hình ảnh. Chúng được thiết kế cho các tác vụ yêu cầu sự kết hợp giữa văn bản và hiểu biết trực quan.

Mối liên hệ giữa xử lý ngôn ngữ tự nhiên và LLM

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP) giúp máy móc hiểu và làm việc với ngôn ngữ của con người, trong khi AI tạo sinh (Generative AI) tập trung vào việc tạo ra nội dung mới như văn bản, hình ảnh hoặc mã. Các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models - LLMs) kết hợp hai lĩnh vực này lại với nhau. Chúng sử dụng các kỹ thuật NLP để hiểu ngôn ngữ và sau đó áp dụng AI tạo sinh để tạo ra các phản hồi nguyên bản, giống như con người. Sự kết hợp này cho phép LLMs xử lý ngôn ngữ và tạo ra văn bản sáng tạo và có ý nghĩa, làm cho chúng hữu ích cho các tác vụ như hội thoại, tạo nội dung và dịch thuật. Bằng cách kết hợp các thế mạnh của cả NLP và AI tạo sinh, LLMs giúp máy móc giao tiếp một cách tự nhiên và trực quan.

‍

Ứng dụng của LLM trong các ngành công nghiệp khác nhau

Sau khi đã đề cập đến LLM là gì và cách nó hoạt động, hãy cùng xem xét một số trường hợp sử dụng trong các ngành khác nhau, thể hiện tiềm năng của LLM.

Sử dụng LLM trong công nghệ pháp lý

Các mô hình AI đang chuyển đổi ngành luật, và LLM đã giúp các luật sư thực hiện các nhiệm vụ như nghiên cứu và soạn thảo các tài liệu pháp lý nhanh hơn nhiều. Chúng có thể được sử dụng để phân tích nhanh chóng các văn bản pháp lý, chẳng hạn như luật và các vụ án trước đây, để tìm thông tin mà luật sư cần. LLM cũng có thể hỗ trợ viết các tài liệu pháp lý, chẳng hạn như hợp đồng hoặc di chúc. 

Điều thú vị là, LLM không chỉ hữu ích cho nghiên cứu và soạn thảo - chúng còn là những công cụ có giá trị để đảm bảo tuân thủ pháp luật và hợp lý hóa quy trình làm việc. Các tổ chức có thể sử dụng LLM để tuân thủ các quy định bằng cách xác định các vi phạm tiềm ẩn và đưa ra các khuyến nghị để giải quyết chúng. Khi xem xét hợp đồng, LLM có thể làm nổi bật các chi tiết quan trọng, xác định rủi ro hoặc lỗi và đề xuất các thay đổi.

‍

Bán lẻ và Thương mại điện tử: Chatbot hỗ trợ AI với LLM

LLM có thể phân tích dữ liệu khách hàng (customer data), như các giao dịch mua trước đây, thói quen duyệt web và hoạt động trên mạng xã hội, để phát hiện các kiểu mẫu và xu hướng. Điều này giúp tạo ra các đề xuất được cá nhân hóa cho các sản phẩm. Các ứng dụng được tích hợp với LLM có thể hướng dẫn khách hàng (customers) trong quá trình mua sản phẩm, chẳng hạn như giúp họ chọn mặt hàng, thêm chúng vào giỏ hàng và hoàn tất quá trình thanh toán. 

Trên hết, chatbot dựa trên LLM có thể trả lời các câu hỏi thường gặp của khách hàng về sản phẩm, dịch vụ và vận chuyển. Điều này giúp các đại diện dịch vụ khách hàng có thể xử lý các vấn đề phức tạp hơn. Một ví dụ điển hình là chatbot AI mới nhất của Amazon, Rufus. Nó sử dụng LLM để tạo tóm tắt các đánh giá về sản phẩm. Rufus cũng có thể phát hiện các đánh giá giả mạo và đề xuất các tùy chọn kích thước quần áo cho khách hàng.

LLM trong nghiên cứu và học thuật

Một ứng dụng thú vị khác của LLM là trong lĩnh vực giáo dục. LLM có thể tạo ra các bài tập thực hành và câu đố cho học sinh, giúp việc học trở nên tương tác hơn. 

Khi được tinh chỉnh bằng sách giáo khoa, LLM có thể cung cấp trải nghiệm học tập cá nhân hóa, cho phép học sinh học theo tốc độ của riêng mình và tập trung vào các chủ đề mà họ thấy khó khăn. Giáo viên cũng có thể tận dụng LLM để chấm điểm bài tập của học sinh, chẳng hạn như bài luận và bài kiểm tra, giúp tiết kiệm thời gian và cho phép họ tập trung vào các khía cạnh khác của việc giảng dạy. 

Hơn nữa, các mô hình này có thể dịch sách giáo khoa và tài liệu học tập sang các ngôn ngữ khác nhau, giúp sinh viên truy cập nội dung giáo dục bằng ngôn ngữ mẹ đẻ của họ.

‍

Ưu và nhược điểm của các mô hình ngôn ngữ lớn

LLM mang lại nhiều lợi ích bằng cách hiểu ngôn ngữ tự nhiên, tự động hóa các tác vụ như tóm tắt và dịch thuật, đồng thời trợ giúp viết mã. Chúng có thể kết hợp thông tin từ các nguồn khác nhau, giải quyết các vấn đề phức tạp và hỗ trợ giao tiếp đa ngôn ngữ, khiến chúng trở nên hữu ích trong nhiều ngành công nghiệp. 

Tuy nhiên, chúng cũng đi kèm với những thách thức, chẳng hạn như nguy cơ lan truyền thông tin sai lệch, các lo ngại về đạo đức liên quan đến việc tạo ra nội dung sai sự thật nhưng chân thực và những điểm không chính xác đôi khi xảy ra trong các lĩnh vực quan trọng. Thêm vào đó, chúng có tác động đáng kể đến môi trường, vì việc huấn luyện một mô hình duy nhất có thể tạo ra lượng carbon tương đương với năm chiếc ô tô. Cân bằng những ưu điểm của chúng với những hạn chế này là chìa khóa để sử dụng chúng một cách có trách nhiệm.

Những điều cần nhớ

Các mô hình ngôn ngữ lớn đang định hình lại cách chúng ta sử dụng AI tạo sinh bằng cách giúp máy móc dễ dàng hiểu và tạo ra văn bản giống con người hơn. Chúng đang giúp các ngành như luật, bán lẻ và giáo dục trở nên hiệu quả hơn, cho dù đó là soạn thảo tài liệu, đề xuất sản phẩm hay tạo ra trải nghiệm học tập cá nhân hóa. 

Mặc dù LLM mang lại nhiều lợi ích, như tiết kiệm thời gian và đơn giản hóa các tác vụ, nhưng chúng cũng đi kèm với những thách thức như các vấn đề về độ chính xác, các mối lo ngại về đạo đức và tác động đến môi trường. Khi các mô hình này được cải thiện, chúng được thiết lập để đóng một vai trò lớn hơn nữa trong cuộc sống hàng ngày và nơi làm việc của chúng ta.

Để tìm hiểu thêm, hãy truy cập kho lưu trữ GitHub của chúng tôi và tham gia với cộng đồng của chúng tôi. Khám phá các ứng dụng AI trong xe tự lái và nông nghiệp trên các trang giải pháp của chúng tôi. 🚀