GPT (Generative Pre-trained Transformer)
Khám phá sức mạnh của các mô hình GPT: AI dựa trên transformer tiên tiến để tạo văn bản, các tác vụ NLP, chatbot, viết code, v.v. Tìm hiểu các tính năng chính ngay bây giờ!
GPT (Generative Pre-trained Transformer) là một họ các Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mạnh mẽ được phát triển bởi OpenAI. Các mô hình này được thiết kế để hiểu và tạo ra văn bản giống như con người, khiến chúng trở thành nền tảng của AI tạo sinh (Generative AI) hiện đại. Bản thân tên gọi đã mô tả các thành phần cốt lõi của nó: nó là "Generative" (tạo sinh) vì nó tạo ra nội dung mới, "Pre-trained" (được huấn luyện trước) trên một lượng lớn dữ liệu văn bản và được xây dựng trên kiến trúc Transformer, một cách tiếp cận mang tính cách mạng trong Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
Sức mạnh của các mô hình GPT nằm ở quy trình hai giai đoạn của chúng. Đầu tiên, trong quá trình tiền huấn luyện, mô hình học ngữ pháp, sự kiện, khả năng suy luận và các mẫu ngôn ngữ từ một lượng lớn văn bản và mã thông qua học không giám sát. Giai đoạn này sử dụng kiến trúc Transformer, tận dụng một cơ chế chú ý để cân nhắc tầm quan trọng của các từ khác nhau trong một chuỗi, cho phép nó nắm bắt ngữ cảnh phức tạp. Kiến thức nền tảng này làm cho các mô hình GPT trở nên rất linh hoạt. Giai đoạn thứ hai, tinh chỉnh, điều chỉnh mô hình đã được huấn luyện trước để thực hiện các tác vụ cụ thể, chẳng hạn như dịch hoặc tóm tắt, bằng cách sử dụng một bộ dữ liệu nhỏ hơn, dành riêng cho tác vụ.
Các Ứng dụng Thực tế
Các mô hình GPT đã được tích hợp vào một loạt các ứng dụng, cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với công nghệ. Hai ví dụ nổi bật bao gồm:
- Chatbot và Trợ lý ảo Nâng cao: GPT cung cấp sức mạnh cho các chatbot cực kỳ tinh vi, có khả năng tham gia vào các cuộc trò chuyện sắc thái, theo ngữ cảnh. Không giống như các bot dựa trên quy tắc đơn giản hơn, các trợ lý do GPT điều khiển có thể trả lời các câu hỏi phức tạp, viết email và thậm chí tạo nội dung sáng tạo, mang lại trải nghiệm người dùng tự nhiên hơn cho các nền tảng dịch vụ khách hàng như Intercom.
- Hỗ trợ và tạo nội dung: Các chuyên gia trong lĩnh vực tiếp thị, viết lách và phát triển phần mềm sử dụng các công cụ dựa trên GPT để tạo văn bản. Các công cụ này có thể soạn thảo bài viết, viết nội dung tiếp thị, tạo đoạn mã và tóm tắt các tài liệu dài, giúp tăng đáng kể năng suất. Các dịch vụ như Jasper minh họa cho ứng dụng này.
GPT so với các mô hình khác
Điều quan trọng là phải phân biệt GPT với các loại mô hình AI khác:
- so với BERT: Mặc dù cả hai đều là LLM dựa trên Transformer, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) chủ yếu là một mô hình bộ mã hóa (encoder model) được thiết kế để hiểu ngữ cảnh hai chiều. Nó vượt trội trong các tác vụ như phân tích cảm xúc, nhận dạng thực thể có tên (NER) và phân loại văn bản. GPT, tập trung vào bộ giải mã (decoder-focused), được tối ưu hóa để tạo văn bản.
- so với Các mô hình Thị giác Máy tính: Các mô hình GPT xử lý và tạo văn bản (và đôi khi cả hình ảnh, như GPT-4). Chúng khác biệt cơ bản so với các mô hình Thị giác Máy tính (CV) như Ultralytics YOLO. Các mô hình YOLO phân tích dữ liệu trực quan để thực hiện các tác vụ như nhận diện đối tượng, phân loại ảnh hoặc phân vùng thể hiện (instance segmentation), xác định đối tượng gì và chúng ở đâu bằng cách sử dụng bounding box. Mặc dù GPT-4 có thể mô tả một hình ảnh, một mô hình như YOLO11 vượt trội trong việc định vị và phân loại chính xác trong hình ảnh với tốc độ cao, phù hợp cho suy luận thời gian thực. Các hệ thống phức tạp có thể kết hợp cả hai, có khả năng được quản lý thông qua các nền tảng như Ultralytics HUB.
Các mô hình GPT được coi là mô hình nền tảng (foundation models) do khả năng rộng lớn và khả năng thích ứng của chúng, một khái niệm được nghiên cứu bởi các tổ chức như CRFM của Stanford. Sự phát triển từ GPT-3 đến GPT-4 và xa hơn nữa cũng đã giới thiệu học đa phương thức (multi-modal learning), cho phép các mô hình xử lý và diễn giải hình ảnh, âm thanh và văn bản đồng thời. Khi các mô hình này ngày càng mạnh mẽ hơn, tương tác hiệu quả ngày càng dựa vào kỹ thuật prompt (prompt engineering) có kỹ năng, trong khi các nhà phát triển phải giải quyết các thách thức như ảo giác (hallucinations) và thúc đẩy đạo đức AI (AI ethics) và AI có trách nhiệm (responsible AI).
