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

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

Khi thị trường LLM toàn cầu dự kiến đạt 85,6 tỷ USD vào năm 2034, nhiều tổ chức đang tập trung ứng dụng LLM trong các bộ phận kinh doanh.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách các mô hình ngôn ngữ lớn hoạt động và những ứng dụng của chúng trong nhiều ngành khác nhau.

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

Quá trình phát triển của mô hình ngôn ngữ lớn#

Lịch sử của mô hình ngôn ngữ lớn trải dài qua nhiều thập kỷ, với những đột phá trong nghiên cứu và khám phá hấp dẫn. Trước khi đi sâu vào các khái niệm cốt lõi, hãy cùng điểm qua một số cột mốc quan trọng nhất.

Dưới đây là tổng quan nhanh về các cột mốc quan trọng trong quá trình phát triển LLM:

• Thập niên 1960: Joseph Weizenbaum tạo ra ELIZA, một trong những chatbot đầu tiên. Chatbot này sử dụng đối sánh mẫu, một phương pháp trong đó hệ thống phát hiện từ khóa trong đầu vào của người dùng và phản hồi tương ứng để mô phỏng cuộc trò chuyện cơ bản.
• Thập niên 1990: Mạng nơ-ron hồi quy (RNNs) được phát triển để xử lý dữ liệu tuần tự như văn bản hoặc lời nói. Chúng có thể ghi nhớ đầu vào trước đó nhưng gặp khó khăn với các chuỗi dài, dẫn đến sự ra đời của mạng bộ nhớ dài-ngắn hạn (LSTM) để giải quyết vấn đề này.
• Năm 2014: Các đơn vị hồi quy có cổng (GRUs) được giới thiệu như một phiên bản đơn giản và nhanh hơn của LSTMs. Cũng trong khoảng thời gian đó, cơ chế attention được phát triển, cho phép AI tập trung vào những phần quan trọng nhất của một chuỗi để hiểu tốt hơn.
• 2017: Kiến trúc Transformer giới thiệu một phương thức xử lý văn bản mới bằng attention đa head và xử lý song song. Không giống RNN, Transformer có thể phân tích toàn bộ chuỗi cùng lúc, nhờ đó nhanh hơn và hiểu ngữ cảnh tốt hơn.

Kể từ năm 2018, các model như BERT (Biểu diễn mã hóa hai chiều từ Transformer) và GPT (Transformer tạo sinh được huấn luyện trước) đã sử dụng Transformer, còn BERT giới thiệu phương pháp xử lý hai chiều, trong đó thông tin truyền theo cả chiều xuôi lẫn chiều ngược. Những tiến bộ này đã cải thiện đáng kể khả năng hiểu và tạo ngôn ngữ tự nhiên của các model đó.

Hình 2. Quá trình phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn.

LLM hoạt động như thế nào?#

Để hiểu cách một LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) hoạt động, trước tiên cần làm rõ chính xác LLM là gì.

LLM là một loại model nền tảng — hệ thống AI đa dụng được huấn luyện trên dataset khổng lồ. Có thể tinh chỉnh các model này cho những tác vụ cụ thể; chúng được thiết kế để xử lý và tạo văn bản theo cách mô phỏng lối viết của con người. LLM có khả năng đưa ra dự đoán từ prompt ngắn và được sử dụng rộng rãi trong AI tạo sinh để tạo nội dung dựa trên yêu cầu của con người. Chúng có thể suy luận ngữ cảnh, đưa ra phản hồi mạch lạc và phù hợp, dịch ngôn ngữ, tóm tắt văn bản, trả lời câu hỏi, hỗ trợ viết sáng tạo, thậm chí tạo hoặc gỡ lỗi code.

LLM có quy mô rất lớn và hoạt động với hàng tỷ tham số. Tham số là các trọng số nội bộ mà model học được trong quá trình huấn luyện, cho phép model tạo đầu ra dựa trên dữ liệu đầu vào nhận được. Nhìn chung, model có nhiều tham số hơn thường cho hiệu suất tốt hơn.

Dưới đây là một số LLM phổ biến năm 2024:

• GPT-4o: Ra mắt vào tháng 5 năm 2024, GPT-4o là model đa phương thức của OpenAI. Model có thể xử lý đầu vào văn bản, hình ảnh, âm thanh và video.
• Claude 3.5: Được Anthropic giới thiệu vào tháng 6 năm 2024, Claude 3.5 phát triển 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, ra mắt vào tháng 4 năm 2024, bao gồm các model có tới 70 tỷ tham số. Các model mã nguồn mở này nổi tiếng nhờ hiệu quả về chi phí và hiệu năng cao trên nhiều bộ benchmark.
• Gemini 1.5: Ra mắt vào tháng 2 năm 2024 bởi Google DeepMind, Gemini 1.5 là model 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#

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) có một số thành phần chính phối hợp với nhau để hiểu và phản hồi prompt của người dùng. Một số thành phần được tổ chức thành các layer. Mỗi layer đảm nhiệm những tác vụ cụ thể trong pipeline xử lý ngôn ngữ.

Ví dụ, lớp embedding chuyển từ hoặc mảnh từ thành các vector số thể hiện mối quan hệ giữa chúng.

Tiếp theo, lớp truyền thẳng phân tích các vector này để tìm ra mẫu. Trong khi đó, mã hóa vị trí giúp model theo dõi thứ tự từ.

Một thành phần quan trọng khác là cơ chế attention. Cơ chế này giúp model tập trung vào những phần liên quan nhất của đầu vào, cho phép ưu tiên từ khóa hoặc cụm từ hơn những phần ít quan trọng. Hãy xem ví dụ dịch câu “The cat sat on the mat” sang tiếng Pháp: cơ chế attention đảm bảo model liên kết “cat” với “le chat” và “mat” với “le tapis”, giữ nguyên ý nghĩa của câu. Các thành phần này phối hợp từng bước để xử lý và tạo văn bản.

Các loại LLM khác nhau#

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

• Model zero-shot: Các model này có thể xử lý những tác vụ mà chúng chưa được huấn luyện cụ thể. Chúng sử dụng kiến thức tổng quát đã học để hiểu prompt mới và đưa ra dự đoán mà không cần huấn luyện bổ sung.
• Model được tinh chỉnh: Các model được tinh chỉnh dựa trên model tổng quát nhưng được huấn luyện thêm cho những tác vụ cụ thể. Quá trình huấn luyện bổ sung này giúp chúng đạt hiệu quả cao trong các ứng dụng chuyên biệt.
• Model đa phương thức: Các model tiên tiến này có thể xử lý và tạo nhiều loại dữ liệu như văn bản và hình ảnh. Model được thiết kế cho các tác vụ đòi hỏi kết hợp khả năng hiểu văn bản và hình ảnh. Một số model cũng có thể xác định vị trí đối tượng trong ảnh; khả năng này được đo lường trên bộ dữ liệu phát hiện thực tế trong Bảng xếp hạng VLM.

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

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

Hình 3. Mối quan hệ giữa AI tạo sinh, NLP và LLMs.

Ứng dụng của LLM trong nhiều ngành công nghiệp#

Giờ đây, sau khi đã tìm hiểu LLM là gì và hoạt động như thế nào, hãy cùng xem xét một số trường hợp sử dụng trong các ngành công nghiệp khác nhau, qua đó cho thấy tiềm năng của LLM.

Ứng dụng LLM trong công nghệ pháp lý#

Các model AI đang chuyển đổi ngành pháp lý, và LLM giúp các tác vụ như nghiên cứu và soạn thảo tài liệu pháp lý trở nên nhanh hơn nhiều đối với luật sư. Chúng có thể được dùng để nhanh chóng phân tích văn bản pháp lý như luật và các vụ án trước đây, nhằm tìm thông tin luật sư cần. LLM cũng có thể hỗ trợ soạn thảo tài liệu pháp lý như hợp đồng hoặc di chúc.

Đáng chú ý, LLM không chỉ hữu ích cho nghiên cứu và soạn thảo — chúng còn là công cụ giá trị giúp đảm bảo tuân thủ pháp luật và tinh gọn quy trình làm việc. Tổ chức có thể sử dụng LLM để tuân thủ quy định bằng cách xác định các vi phạm tiềm ẩn và đưa ra khuyến nghị xử lý. Khi rà soát hợp đồng, LLM có thể làm nổi bật các chi tiết quan trọng, xác định rủi ro hoặc lỗi và đề xuất thay đổi.

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

Bán lẻ và thương mại điện tử: Chatbot tích hợp LLM và ứng dụng AI#

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 quy luật và xu hướng. Điều này giúp tạo đề xuất sản phẩm cá nhân hóa. Các ứng dụng tích hợp LLM có thể hướng dẫn khách hàng mua sản phẩm, chẳng hạn giúp họ chọn mặt hàng, thêm sản phẩm vào giỏ hàng và hoàn tất thanh toán.

Ngoài ra, chatbot dựa trên LLM có thể trả lời các câu hỏi thường gặp của khách hàng về sản phẩm, dịch vụ và vận chuyển. Nhờ đó, nhân viên dịch vụ khách hàng có thể xử lý các vấn đề phức tạp hơn. Một ví dụ điển hình là chatbot AI Rufus của Amazon. Chatbot này sử dụng LLM để tạo bản tóm tắt đánh giá sản phẩm. Rufus cũng có thể đề xuất lựa chọn kích cỡ 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 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 mang lại trải nghiệm học tập cá nhân hóa, cho phép học sinh học theo tốc độ của riêng mình và tập trung vào những chủ đề khó. Giáo viên cũng có thể sử dụng LLM để chấm bài làm của học sinh, chẳng hạn như bài luận và bài kiểm tra, qua đó tiết kiệm thời gian và tập trung vào những khía cạnh giảng dạy khác.

Ngoài ra, các model này có thể dịch sách giáo khoa và tài liệu học tập sang nhiều ngôn ngữ, giúp học sinh tiếp cận nội dung giáo dục bằng tiếng mẹ đẻ.

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

Ưu và nhược điểm của mô hình ngôn ngữ lớn#

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 lập trình. Chúng có thể kết hợp thông tin từ nhiều nguồn, giải quyết vấn đề phức tạp và hỗ trợ giao tiếp đa ngôn ngữ, nhờ đó hữu ích trong nhiều ngành công nghiệp.

Tuy nhiên, chúng cũng đi kèm những thách thức như nguy cơ lan truyền thông tin sai lệch, quan ngại về đạo đức khi tạo nội dung giả nhưng chân thực và đôi khi thiếu chính xác trong các lĩnh vực quan trọng. Ngoài ra, chúng có thể gây tác động đáng kể đến môi trường: một nghiên cứu năm 2019 ước tính rằng việc huấn luyện một model lớn có thể thải ra lượng carbon tương đương với năm chiếc ô tô trong suốt vòng đời của chúng. Cân bằng giữa lợi ích và hạn chế là yếu tố then chốt để sử dụng các model này một cách có trách nhiệm.

Điểm chính cần ghi nhớ#

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

LLM mang lại nhiều lợi ích như tiết kiệm thời gian và đơn giản hóa công việc, nhưng cũng đi kèm những thách thức như vấn đề về độ chính xác, mối lo ngại về đạo đức và tác động đến môi trường. Khi các model này được cải thiện, chúng sẽ đóng vai trò ngày càng lớn hơn trong cuộc sống hằng ngày và nơi làm việc của chúng ta.

Để tìm hiểu thêm, hãy truy cập kho GitHub và tham gia 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.