LLM trong AI là gì? Bạn có thể hỏi. Về cốt lõi, Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một thực thể máy học phức tạp có khả năng thực hiện vô số hoạt động xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Điều này bao gồm các nhiệm vụ như tạo văn bản, phân loại, tham gia đối thoại và thậm chí dịch văn bản qua các ngôn ngữ. Thuật ngữ “lớn” ám chỉ số lượng lớn các tham số mà các mô hình này có thể điều chỉnh trong giai đoạn học tập của chúng; trên thực tế, một số LLM hàng đầu tự hào về số lượng đáng kinh ngạc lên tới hàng trăm tỷ tham số như vậy.
Vậy mọi chuyện diễn ra như thế nào? LLM đắm mình trong kho dữ liệu khổng lồ và sử dụng một kỹ thuật gọi là học tự giám sát. Nhiệm vụ chính của họ? Dự đoán mã thông báo sắp tới trong câu dựa trên ngữ cảnh trước đó. Chu kỳ lặp đi lặp lại này tiếp tục cho đến khi LLM tinh chỉnh độ chính xác của nó thành một tiêu chuẩn đáng kể.
Khi bạn đã thiết lập và chạy LLM, sẽ có rất nhiều ứng dụng:
- Tạo các chatbot trực quan, như ChatGPT.
- Xoay văn bản để làm nổi bật sản phẩm, blog và các bài viết đa dạng.
- Giải quyết và hướng dẫn các Câu hỏi thường gặp hoặc hướng các truy vấn của người dùng đến đúng điểm tiếp xúc của con người.
- Giải mã cảm xúc của khách hàng từ email, bình luận trên mạng xã hội hoặc đánh giá sản phẩm.
- Dịch hoàn hảo nội dung định hướng kinh doanh trên nhiều ngôn ngữ.
- Hợp lý hóa các tập dữ liệu văn bản, đảm bảo chúng được phân loại gọn gàng và sẵn sàng cho việc phân tích chuyên sâu.
LLM trong AI là gì?
Về bản chất, mô hình ngôn ngữ đóng vai trò là một cấu trúc AI chuyên dụng, được mài giũa để nắm bắt và mô phỏng các mẫu ngôn ngữ của con người. Những mô hình như vậy rất thông thạo các sắc thái, khuôn khổ và mối liên kết vốn có trong một ngôn ngữ, trước đây đã được dành cho các nhiệm vụ AI cụ thể, dịch văn bản là một ví dụ điển hình. Tầm cỡ của một mô hình ngôn ngữ thường được đánh giá bằng kích thước của nó, độ rộng và tính không đồng nhất của dữ liệu huấn luyện cũng như độ phức tạp của các thuật toán học tập cơ bản của nó.
Đi sâu hơn, thuật ngữ “mô hình ngôn ngữ lớn” nhấn mạnh một tập hợp con đặc biệt của các mô hình ngôn ngữ. Những con quái vật khổng lồ này tự hào về các thông số vượt xa các đối thủ thông thường của chúng. Các tham số này, về cơ bản là các biến nội bộ của mô hình, kết tinh trong giai đoạn huấn luyện và phản ánh mức độ hiểu ngôn ngữ của nó.
Lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đương đại đang chứng kiến một sự thay đổi rõ ràng. Được thúc đẩy bởi phần cứng hiện đại, kho dữ liệu mở rộng và các phương pháp đào tạo tiên tiến, trọng tâm là hướng tới việc tạo ra các mô hình ngôn ngữ khổng lồ. Với hàng tỷ thông số được cài đặt sẵn, các LLM này đòi hỏi lực đẩy tính toán cực lớn và tập dữ liệu đào tạo phong phú. Ngược lại, điều này làm cho quan niệm và sự hội nhập của họ vừa phức tạp vừa nặng nề về mặt kinh tế.
LLM được đào tạo như thế nào?
Sự khởi đầu của hầu hết các LLM đều bắt đầu bằng việc đào tạo trước trên các bộ dữ liệu đa mục đích, rộng lớn. Bước nền tảng này đảm bảo mô hình tiếp thu các tính năng rộng rãi mà sau này có thể được tinh chỉnh cho các nhiệm vụ thích hợp.
Hành trình đào tạo LLM bao gồm các bước sau:
- Sơ chế: Dữ liệu văn bản trải qua quá trình chuyển đổi thành các vectơ số để phù hợp liền mạch với yêu cầu đầu vào của mô hình.
- Khởi tạo: Các tham số trong mô hình được cung cấp các giá trị ngẫu nhiên để bắt đầu quá trình đào tạo.
- Dữ liệu đầu vào: Mô hình nhận được dạng số của dữ liệu văn bản.
- Tính toán tổn thất: Bằng cách sử dụng hàm mất mát, sự khác biệt giữa dự đoán của mô hình và từ thực sự tiếp theo trong chuỗi được xác định.
- Tối ưu hóa: Một nỗ lực phối hợp để điều chỉnh các tham số của mô hình sẽ đảm bảo giảm tổn thất.
- Lặp lại: Toàn bộ quá trình được thực hiện theo chu kỳ cho đến khi dự đoán của mô hình đạt đến ngưỡng chính xác đáng ngưỡng mộ.
Hiểu cơ chế của LLM
Bắt nguồn từ mạng lưới thần kinh sâu, LLM mang lại kết quả đầu ra được rút ra từ các mẫu dữ liệu huấn luyện.
LLM tinh túy chủ yếu khai thác thiết kế kiến trúc dựa trên máy biến áp. Đây là một sự khác biệt so với Mạng thần kinh tái phát (RNN), vốn dựa vào sự tái phát làm trụ cột để phân định mối quan hệ giữa các mã thông báo trong một chuỗi. Thay vào đó, những người biến hình lại chú ý đến bản thân.
Khả năng tự chú ý nằm ở khả năng tính toán tổng hợp có trọng số cho chuỗi đầu vào. Đồng thời, nó sở hữu sự nhạy bén trong việc xác định một cách linh hoạt những token nào có liên quan nhất với nhau. Mối quan hệ giữa các mã thông báo này được giải mã thông qua điểm chú ý, yếu tố then chốt trong việc làm sáng tỏ thứ bậc quan trọng của các mã thông báo trong một chuỗi.
Các mô hình ngôn ngữ lớn phổ biến nhất
Một số mô hình ngôn ngữ lớn phổ biến nhất là:
- GPT-4
- GPT-3.5
- Lòng bàn tay 2 (Bò rừng-001)
- Codex
- Văn bản-ada-001
- Claude v1
- Văn bản-babbage-001
- mạch lạc
- Văn bản-curie-001
- Văn bản-davinci-003
- Alpaca-7b
- StableLM-Tuned-Alpha-7B
- 30B-La-xa-rơ
- SFT trợ lý mở-4 12B
- WizardLM
- FLAN-UL2
- GPT-NeoX-20b
- HOA
- BOOMZ
- FLAN-T5-XXL
- Lệnh-trung bình hàng đêm
- Chim ưng
- chuột túi
- Vicuna 33B
- kỷ Jura-2
Bạn có thể khám phá các LLM được đề cập ở trên bằng cách truy cập bài viết độc quyền của chúng tôi có tiêu đề: “Khám phá sức mạnh của LLM hàng đầu”
Điểm mấu chốt
LLM trong AI là gì? Tóm lại, Mô hình ngôn ngữ lớn thể hiện đỉnh cao của học máy trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Những mô hình phức tạp này, được hỗ trợ bởi sức mạnh tính toán vô song và bộ dữ liệu khổng lồ, đang xác định lại sự tương tác của chúng ta với công nghệ, mang đến cuộc đối thoại giống con người hơn với máy móc.
Từ việc tạo ra các chatbot hấp dẫn đến giải mã những cảm xúc phức tạp, LLM đã tạo nên một dấu ấn không thể xóa nhòa trong bối cảnh AI. Những cái tên như GPT-4, Codex và Claude v1 chỉ là phần nổi của tảng băng chìm trong thế giới LLM rộng lớn này. Khi chúng tôi tiếp tục khai thác tiềm năng và cải tiến khả năng của chúng, chúng tôi đang đứng trước một tương lai nơi AI không chỉ là một công cụ mà còn là một đối tác đàm thoại. Tìm hiểu sâu hơn, khám phá nhiều hơn và chứng kiến sức mạnh biến đổi của LLM trong AI.
