GPT (Bộ chuyển đổi được đào tạo trước để tạo ra)

GPT (Generative Pre-trained Transformer - Biến đổi Sinh học Tiền huấn luyện) là một họ các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) mạnh mẽ do OpenAI phát triển. Các mô hình này được thiết kế để hiểu và tạo ra văn bản giống con người, trở thành nền tảng của Trí tuệ Nhân tạo Sinh học (AI Sinh học) hiện đại. Chính cái tên đã mô tả các thành phần cốt lõi của nó: "Sinh học" vì nó tạo ra nội dung mới, "Được huấn luyện Tiền huấn luyện" trên một lượng lớn dữ liệu văn bản, và được xây dựng trên kiến trúc Transformer , một phương pháp 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, dữ kiện, khả năng lập luận và các mẫu ngôn ngữ từ một kho văn bản và mã khổng lồ thông qua học không giám sát . Giai đoạn này sử dụng kiến trúc Transformer, tận dụng cơ chế chú ý để cân nhắc ý nghĩa của các từ khác nhau trong một chuỗi, cho phép nó nắm bắt ngữ cảnh phức tạp. Kiến thức nền tảng này giúp các mô hình GPT trở nên cực kỳ 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 tập dữ liệu nhỏ hơn, dành riêng cho tác vụ đó.

Ứng dụng trong thế giới thực

Các mô hình GPT đã được tích hợp vào nhiều ứng dụng, tạo nên cuộc cách mạng trong cách chúng ta tương tác với công nghệ. Hai ví dụ nổi bật bao gồm:

1. 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 và theo ngữ cảnh. Không giống như các bot dựa trên quy tắc đơn giản hơn, trợ lý do GPT điều khiển có thể trả lời các câu hỏi phức tạp, viết email và thậm chí tạo ra nội dung sáng tạo, mang lại trải nghiệm người dùng tự nhiên hơn cho các nền tảng dịch vụ khách hàng như Intercom .
2. Tạo và Hỗ trợ 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 là một ví dụ điển hình 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 mã hóa được thiết kế để hiểu ngữ cảnh theo hai hướng. Nó vượt trội trong các tác vụ như phân tích cảm xúc , nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) và phân loại văn bản. GPT, tập trung vào bộ giải mã, được tối ưu hóa để tạo văn bản.
• so với Mô hình Thị giác Máy tính : Mô hình GPT xử lý và tạo văn bản (và đôi khi là hình ảnh, như GPT-4 ). Chúng khác biệt cơ bản so với các mô hình Thị giác Máy tính (CV) như Ultralytics YOLO . Mô hình YOLO phân tích dữ liệu trực quan để thực hiện các tác vụ như phát hiện đối tượng , phân loại hình ảnh hoặc phân đoạn thực thể , xác định đối tượng là gì và vị trí của chúng bằng cách sử dụng các hộp giới hạn . Trong khi GPT-4 có thể mô tả hình ảnh, một mô hình như YOLO11 vượt trội về khả năng 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 nhờ khả năng thích ứng rộng rãi và khả năng thích ứng của chúng, một khái niệm đã được các tổ chức như CRFM của Stanford nghiên cứu. Sự phát triển từ GPT-3 lên GPT-4 và hơn thế nữa cũng đã giới thiệu phương pháp học tập đa phương thức , 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 phụ thuộc vào kỹ thuật nhanh chóng , lành nghề, trong khi các nhà phát triển phải giải quyết các thách thức như ảo giác và thúc đẩy đạo đức AI cũng như AI có trách nhiệm .