Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM – Large Language Models) là các mô hình học sâu rất lớn, được đào tạo trước dựa trên một lượng dữ liệu khổng lồ. Bộ chuyển hóa cơ bản là tập hợp các mạng nơ-ron có một bộ mã hóa và một bộ giải mã với khả năng tự tập trung.
Mời bạn tham khảo So sánh ChatGPT Plus và ChatGPT API hoặc Cách nâng cấp Chat GPT Plus!
Mô hình ngôn ngữ lớn LLM là gì?
Large language models (hay LLM) để chỉ các mô hình xác suất có khả năng hiểu và sinh ngôn ngữ tự nhiên dựa trên kiến thức được thu thập từ các tập dữ liệu cực lớn. LLM là một trong những ứng dụng thành công nhất của các mô hình transformer. Ngoài việc đẩy mạnh các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên – như dịch, chatbot và trợ lý ảo AI – LLM còn được dùng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, phát triển phần mềm…
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một loại mô hình học sâu rất lớn, được đào tạo trên một lượng dữ liệu khổng lồ. Nó sử dụng mạng nơ-ron để hiểu và tạo ra văn bản ngôn ngữ tự nhiên, và có khả năng thực hiện nhiều tác vụ khác nhau như trả lời câu hỏi, tóm tắt tài liệu, dịch ngôn ngữ, hoàn thành câu, tạo nội dung sáng tạo, và hỗ trợ trợ lý ảo.
Các LLM có khả năng hiểu ngữ pháp, ngôn ngữ và kiến thức cơ bản, và thường được đào tạo bằng phương pháp học có giám sát trên các tập dữ liệu văn bản rất lớn. Điều này giúp chúng nắm bắt được các sắc thái của ngôn ngữ, ngữ pháp, ngữ cảnh và thậm chí một số khía cạnh của kiến thức chung.
Tại sao các mô hình ngôn ngữ lớn lại quan trọng?
Các mô hình ngôn ngữ lớn vô cùng linh hoạt. Một mô hình có thể thực hiện các tác vụ hoàn toàn khác nhau, ví dụ như trả lời câu hỏi, tóm tắt tài liệu, dịch ngôn ngữ và hoàn thành câu. LLM có khả năng làm gián đoạn việc sáng tạo nội dung và cách thức mọi người sử dụng công cụ tìm kiếm và trợ lý ảo.
Mặc dù không hoàn hảo, nhưng LLM đang thể hiện khả năng đáng kinh ngạc của mình trong việc đưa ra các dự đoán dựa trên một số lượng lời nhắc hoặc dữ liệu đầu vào tương đối nhỏ. LLM có thể được sử dụng cho AI (trí tuệ nhân tạo) tạo sinh để tạo ra nội dung dựa trên lời nhắc được nhập vào bằng ngôn ngữ của con người.
LLM rất lớn, vô cùng lớn. Chúng có thể xem xét hàng tỷ tham số và có nhiều cách sử dụng tiềm năng. Dưới đây là một số ví dụ:
- Mô hình GPT-3 của Open AI có 175 tỷ tham số. Người anh em họ của nó là ChatGPT có thể xác định các nhiều mô hình từ dữ liệu, từ đó tạo ra kết quả tự nhiên và có thể đọc được. Mặc dù chúng tôi không biết kích thước của Claude 2, nhưng nó có thể nhận dữ liệu đầu vào lên đến 100.000 token trong mỗi lời nhắc, có nghĩa là nó có thể đọc hàng trăm trang tài liệu kỹ thuật hoặc thậm chí toàn bộ cuốn sách.
- Mô hình Jurassic-1 của AI21 Labs có 178 tỷ tham số và một kho từ vựng token gồm 250.000 thành phần từ cùng khả năng trò chuyện tương tự.
- Mô hình Command của Cohere có khả năng tương tự và có thể hoạt động trong hơn 100 ngôn ngữ khác nhau.
- Nền tảng Paradigm của LightOn cung cấp các mô hình nền tảng với các tính năng được công bố là vượt trội so với các tính năng của mô hình GPT-3. Tất cả các LLM này đều đi kèm với API cho phép các nhà phát triển tạo ra các ứng dụng AI tạo sinh độc đáo.
Các ứng dụng của mô hình ngôn ngữ lớn là gì?
Các ứng dụng của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) bao gồm:
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: LLM được sử dụng để tăng tốc các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên như dịch thuật, chatbot, trợ lý ảo, tạo nội dung, tóm tắt văn bản, và hoàn thành câu. Thường được gọi là xử lý ngôn ngữ tự nhiên chuyên sâu về kiến thức (KI-NLP), kỹ thuật này đề cập đến các LLM có khả năng trả lời những câu hỏi cụ thể dựa trên thông tin được lưu trữ trong kho lưu trữ kỹ thuật số. Một ví dụ là khả năng trả lời câu hỏi về kiến thức tổng quát của sân chơi AI21 Studio.
- Tạo mã (code). LLM thành thạo trong việc tạo mã từ lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên. Ví dụ: Amazon CodeWhisperer và codex của Open AI được sử dụng trong GitHub Copilot có thể viết mã bằng Python, JavaScript, Ruby và một số ngôn ngữ lập trình khác. Các ứng dụng viết mã khác bao gồm tạo truy vấn SQL, viết lệnh shell và thiết kế trang web.
- Chăm sóc sức khỏe: LLM có thể được áp dụng trong lĩnh vực y tế, ví dụ như phân tích tình trạng sức khỏe, dự đoán bệnh lý, và tạo ra các giải pháp phức tạp cho các vấn đề y tế.
- Công cụ tìm kiếm: LLM mở ra những khả năng mới trong công cụ tìm kiếm, giúp cải thiện trải nghiệm người dùng khi tìm kiếm thông tin trên internet.
- Rô-bốt và tạo mã: LLM có thể được sử dụng để phát triển rô-bốt và tạo mã tự động.
- Phân tích tình cảm: LLM có thể được sử dụng để phân tích tình cảm trong văn bản, giúp các hệ thống QA phát hiện và phản hồi chính xác truy vấn ngôn ngữ tự nhiên của người dùng.
- Viết quảng cáo: LLM có thể được sử dụng để viết quảng cáo hoặc tạo nội dung quảng cáo. Ngoài GPT-3 và ChatGPT, Claude, Llama 2, Cohere Command và Jurassic cũng có thể viết quảng cáo gốc. AI21 Wordspice đề xuất những thay đổi đối với câu gốc để cải thiện văn phong và giọng điệu.
- Dịch máy: LLM cũng có thể được sử dụng để dịch văn bản giữa hai ngôn ngữ bất kỳ.
- Tạo nội dung: LLM đã giúp máy móc có thể tạo nội dung mạch lạc và hợp lý có thể được sử dụng để tạo các bài đăng trên blog, bài báo và các dạng nội dung khác.
- Phân loại văn bản: LLM có thể phân loại văn bản có ý nghĩa hoặc quan điểm tương tự nhau bằng cách sử dụng cụm.
- Tạo sinh nội dung dựa trên lời nhắc: LLM có thể được sử dụng cho AI tạo sinh để tạo ra nội dung dựa trên lời nhắc được nhập vào bằng ngôn ngữ của con người.
Như vậy, LLM có rất nhiều ứng dụng thực tế, từ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chăm sóc sức khỏe, công cụ tìm kiếm, rô-bốt, tạo mã, viết quảng cáo, dịch máy, tạo nội dung, phân loại văn bản, tạo sinh nội dung dựa trên lời nhắc, và nhiều ứng dụng khác.
