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

Large Language Models (LLMs) là các hệ thống generative AI tiên tiến có khả năng hiểu và tạo ra văn bản giống con người. Những model này có thể nhận diện và diễn giải ngôn ngữ con người nhờ được huấn luyện trên hàng triệu gigabyte dữ liệu văn bản thu thập từ internet. Các đổi mới được hỗ trợ bởi LLM như ChatGPT đã trở nên quen thuộc, giúp generative AI trở nên dễ tiếp cận hơn với tất cả mọi người.

Với thị trường LLM toàn cầu dự kiến đạt 85,6 tỷ USD vào năm 2034, nhiều tổ chức đang tập trung vào việc áp dụng LLM trong các chức năng business của họ.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách hoạt động của large language model và các ứng dụng của chúng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Hãy bắt đầu thôi!

Hình 1. LLMs sử dụng các thuật toán deep learning để tạo và hiểu văn bản.

Link to this sectionSự phát triển của large language model#

Lịch sử của large language model kéo dài nhiều thập kỷ, với những đột phá trong nghiên cứu và các khám phá thú vị. Trước khi đi sâu vào các khái niệm cốt lõi, hãy khám phá một số cột mốc quan trọng nhất.

Dưới đây là cái nhìn nhanh về các cột mốc quan trọng trong sự phát triển của LLM:

• Thập niên 1960: Joseph Weizenbaum đã tạo ra ELIZA, một trong những chatbot đầu tiên. Nó sử dụng phương pháp so khớp mẫu, trong đó hệ thống phát hiện các từ khóa trong đầu vào của người dùng và phản hồi tương ứng, mô phỏng cuộc hội thoại cơ bản.

• Thập niên 1990: Recurrent Neural Networks (RNNs) được phát triển để xử lý dữ liệu tuần tự như văn bản hoặc giọng nói. Chúng có thể ghi nhớ các đầu vào trước đó nhưng gặp khó khăn với các chuỗi dài, dẫn đến việc tạo ra các mạng Long Short-Term Memory (LSTM) để giải quyết vấn đề này.

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

• 2017: Transformer giới thiệu một cách thức xử lý văn bản mới sử dụng 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.

Từ năm 2018, các model như BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) và GPT (Generative Pre-trained Transformer) đã sử dụng transformer để đưa vào xử lý hai chiều, nơi thông tin luân chuyển cả tiến và lùi. Những tiến bộ này đã cải thiện đáng kể khả năng hiểu và tạo ngôn ngữ tự nhiên của các model này.

Hình 2. Sự phát triển của large language model.

Link to this sectionLLM hoạt động như thế nào?#

Để hiểu cách LLM (Large Language Model) hoạt động, điều quan trọng trước tiên là phải làm rõ chính xác LLM là gì.

LLM là một loại foundation model - các hệ thống AI mục đích chung được huấn luyện trên các dataset khổng lồ. Những model này có thể được fine-tune cho các tác vụ cụ thể và được thiết kế để xử lý và tạo văn bản theo cách bắt chước văn phong con người. LLM rất xuất sắc trong việc đưa ra dự đoán từ các prompt tối thiểu và được sử dụng rộng rãi trong generative AI để tạo nội dung dựa trên đầu vào của con người. Chúng có thể suy luận 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 debug code.

LLM cực kỳ lớn và hoạt động bằng cách sử dụng hàng tỷ tham số. Tham số là các trọng số nội bộ mà model học được trong quá trình training, cho phép nó tạo đầu ra dựa trên đầu vào mà nó nhận được. Nhìn chung, các model có nhiều tham số hơn thường mang lại hiệu suất tốt hơn.

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

• GPT-4o: Được phát hành vào tháng 5 năm 2024, GPT-4o là model đa phương thức mới nhất của OpenAI. Nó có thể xử lý các đầu vào dạng văn bản, hình ảnh, âm thanh và video.
• Claude 3.5: Được Anthropic giới thiệu vào tháng 6 năm 2024, Claude 3.5 được xây dựng dựa trên dòng Claude 3 và cung cấp khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên cũng như 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 model với tối đa 70 tỷ tham số. Những model mã nguồn mở này nổi tiếng với hiệu quả chi phí và hiệu suất mạnh mẽ trên nhiều benchmark.
• Gemini 1.5: Ra mắt vào tháng 2 năm 2024 bởi Google DeepMind, Gemini 1.5 là một model đa phương thức có khả năng xử lý văn bản, hình ảnh và các loại dữ liệu khác.

Link to this sectionCác thành phần chính của một LLM#

Large language model (LLM) có một vài thành phần chính phối hợp với nhau để hiểu và phản hồi các prompt của người dùng. Một số thành phần này được tổ chức thành các lớp (layer). Mỗi lớp xử lý các tác vụ cụ thể trong pipeline xử lý ngôn ngữ.

Ví dụ, embedding layer chia nhỏ văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn và xác định mối quan hệ giữa chúng.

Xây dựng dựa trên nền tảng đó, lớp feedforward phân tích các đơn vị này để tìm ra các mô hình (pattern). Tương tự, lớp recurrent đảm bảo model duy trì đúng thứ tự của các từ.

Một thành phần quan trọng khác là attention mechanism. Nó giúp model tập trung vào những phần phù hợp nhất của đầu vào, cho phép ưu tiên các từ khóa hoặc cụm từ so với những phần ít quan trọng hơn. Hãy lấy ví dụ về việc dịch "The cat sat on the mat" sang tiếng Pháp: attention mechanism đảm bảo model căn chỉnh "cat" với "le chat" và "mat" với "le tapis", bảo toàn ý nghĩa của câu. Các thành phần này phối hợp với nhau từng bước để xử lý và tạo văn bản.

Link to this sectionCác loại LLM khác nhau#

Tất cả LLM đều chia sẻ các thành phần nền tảng giống nhau, nhưng chúng có thể được xây dựng và tùy chỉnh cho các mục đích cụ thể. Dưới đây là một số ví dụ về các loại LLM khác nhau và khả năng độc đáo của chúng:

• Zero-shot models: Những model này có thể xử lý các tác vụ mà chúng chưa từng được huấn luyện cụ thể. Chúng sử dụng kiến thức tổng quát đã học để hiểu các prompt mới và đưa ra dự đoán mà không cần huấn luyện thêm.
• Fine-tuned models: Các model fine-tune dựa trên các model tổng quát nhưng được huấn luyện sâu hơn cho các tác vụ cụ thể. Quá trình huấn luyện bổ sung này khiến chúng trở nên hiệu quả cao đối với các ứng dụng chuyên biệt.
• Multimodal models: Những model 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 hiểu văn bản và thị giác.

Link to this sectionXử lý ngôn ngữ tự nhiên liên quan thế nào đến LLM#

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

Hình 3. Mối quan hệ giữa generative AI, NLP và LLM.

Link to this sectionỨng dụng của LLM trong các ngành công nghiệp#

Bây giờ chúng ta đã biết LLM là gì và nó hoạt động như thế nào, hãy cùng xem xét một số trường hợp sử dụng trong các ngành công nghiệp khác nhau cho thấy tiềm năng của LLM.

Link to this sectionSử dụng LLM trong công nghệ pháp lý#

Các model AI đang chuyển đổi ngành pháp lý, và LLM đã giúp các tác vụ như nghiên cứu và soạn thảo văn bản pháp lý trở nên nhanh chóng hơn nhiều đối với các luật sư. Chúng có thể được sử dụng để nhanh chóng phân tích các văn bản pháp luật, như luật và các vụ án trong quá khứ, để tìm kiếm thông tin mà luật sư cần. LLM cũng có thể hỗ trợ viết các văn bản pháp lý, chẳng hạn như hợp đồng hoặc di chúc.

Thú vị thay, LLM không chỉ hữu ích cho việc nghiên cứu và soạn thảo - chúng còn là những công cụ giá trị để đảm bảo tuân thủ pháp lý và tối ưu hóa các 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 cung cấp các khuyến nghị để giải quyết chúng. Khi rà soát hợp đồng, LLM có thể làm nổi bật các chi tiết chính, xác định rủi ro hoặc lỗi và đề xuất thay đổi.

Hình 4. Tổng quan về cách LLM có thể được sử dụng cho nghiên cứu pháp lý.

Link to this sectionBán lẻ và thương mại điện tử: Chatbot hỗ trợ AI với LLM#

LLM có thể phân tích dữ liệu khách hàng, như lịch sử mua hàng, thói quen duyệt web và hoạt động trên mạng xã hội, để phát hiện các mô hình và xu hướng. Điều này giúp tạo ra các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa. Các ứng dụng tích hợp với LLM có thể hướng dẫn khách hàng trong quá trình mua sản phẩm, chẳng hạn như giúp họ chọn mặt hàng, thêm vào giỏ hàng và hoàn tất thanh toán.

Hơn thế nữa, các chatbot dựa trên LLM có thể phản hồi các câu hỏi phổ biến của khách hàng về sản phẩm, dịch vụ và vận chuyển. Điều này giúp nhân viên dịch vụ khách hàng rảnh tay để xử lý các vấn đề phức tạp hơn. Một ví dụ tuyệt vời là chatbot AI mới nhất của Amazon, Rufus. Nó sử dụng LLM để tạo tóm tắt đánh giá sản phẩm. Rufus cũng có thể phát hiện các đánh giá giả mạo và gợi ý tùy chọn kích cỡ quần áo cho khách hàng.

Link to this sectionLLM 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, làm cho việc học trở nên tương tác hơn.

Khi được fine-tune với sách giáo khoa, LLM có thể cung cấp trải nghiệm học tập cá nhân hóa, cho phép học sinh học theo tốc độ riêng và tập trung vào các chủ đề mà các em thấy khó. Giáo viên cũng có thể tận dụng LLM để chấm điểm bài làm của học sinh, 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 model này có thể dịch sách giáo khoa và tài liệu học tập sang các ngôn ngữ khác nhau, giúp học sinh tiếp cận nội dung giáo dục bằng ngôn ngữ mẹ đẻ của mình.

Hình 5. Ví dụ về việc dịch văn bản bằng LLM.

Link to this sectionƯu điểm và nhược điểm của large language model#

LLM mang lại nhiều lợi ích nhờ khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên, tự động hóa các tác vụ như tóm tắt và dịch thuật, cũng như hỗ trợ viết code. Chúng có thể kết hợp thông tin từ nhiều 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 rủi ro phát tán thông tin sai lệch, lo ngại về đạo đức liên quan đến việc tạo nội dung chân thực nhưng sai sự thật, và đôi khi là sự thiếu chính xác trong các lĩnh vực quan trọng. Ngoài ra, chúng còn có tác động môi trường đáng kể, vì việc training một model duy nhất có thể tạo ra lượng carbon tương đương với năm chiếc ô tô. Cân bằng lợi ích với những hạn chế này là chìa khóa để sử dụng chúng một cách có trách nhiệm.

Link to this sectionCác điểm chính cần lưu ý#

Large language model đang định hình lại cách chúng ta sử dụng generative AI 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 văn bản, đề xuất sản phẩm hay tạo 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, chúng cũng đi kèm với các thách thức như vấn đề độ chính xác, mối lo ngại về đạo đức và tác động môi trường. Khi các model này được cải thiện, chúng sẽ đóng 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. 🚀