Mô hình hóa ngôn ngữ

Mô hình ngôn ngữ hoạt động như thế nào

Về bản chất, một mô hình ngôn ngữ gán một xác suất cho một chuỗi các từ. Các phương pháp tiếp cận ban đầu dựa trên các phương pháp thống kê như n-gram , tính toán xác suất của một từ dựa trên các từ 'n-1' trước đó. Mặc dù đơn giản, các mô hình này gặp khó khăn trong việc nắm bắt các phụ thuộc tầm xa trong văn bản. Mô hình ngôn ngữ hiện đại sử dụng nhiều Mạng nơ-ron (NN) , đặc biệt là các kiến trúc như Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) và gần đây hơn là Transformers . Transformers, được giới thiệu trong bài báo "Attention Is All You Need" , sử dụng các cơ chế như self-attention để cân nhắc tầm quan trọng của các từ khác nhau trong một chuỗi, bất kể khoảng cách của chúng, cho phép hiểu ngữ cảnh tốt hơn nhiều. Việc đào tạo các mô hình này bao gồm xử lý các tập hợp văn bản lớn, chia nhỏ văn bản thông qua mã thông báo hóa và học các biểu diễn ( nhúng ) cho các mã thông báo này.

Sự liên quan và ứng dụng

Mô hình hóa ngôn ngữ là công nghệ nền tảng hỗ trợ nhiều ứng dụng AI tương tác với ngôn ngữ của con người. Khả năng dự đoán và hiểu chuỗi từ của nó khiến nó trở nên vô giá trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Các ứng dụng thực tế bao gồm:

• Văn bản dự đoán và tự động hoàn thành : Gợi ý từ tiếp theo hoặc câu hoàn chỉnh trong công cụ tìm kiếm, ứng dụng email và bàn phím điện thoại thông minh.
• Dịch máy : Cho phép các dịch vụ như Google Dịch dịch văn bản giữa các ngôn ngữ khác nhau bằng cách dự đoán chuỗi từ có khả năng xảy ra cao nhất trong ngôn ngữ đích.
• Nhận dạng giọng nói : Hỗ trợ chuyển đổi ngôn ngữ nói thành văn bản bằng cách dự đoán chuỗi từ có khả năng dựa trên tín hiệu âm thanh.
• Tạo văn bản : Hình thành cơ sở cho các công cụ viết sáng tạo, tóm tắt, hệ thống hội thoại và Chatbot như ChatGPT của OpenAI .
• Phân tích tình cảm : Giúp hiểu được tình cảm cơ bản (tích cực, tiêu cực, trung tính) của văn bản bằng cách phân tích cách lựa chọn từ ngữ và ngữ cảnh.
• Sửa lỗi ngữ pháp: Xác định và đề xuất sửa lỗi ngữ pháp trong văn bản.

Các khái niệm liên quan

Hiểu về mô hình ngôn ngữ liên quan đến việc quen thuộc với các thuật ngữ liên quan:

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Mô hình hóa ngôn ngữ là một lĩnh vực con của miền NLP rộng hơn, bao gồm nhiều tác vụ khác nhau như Nhận dạng thực thể có tên (NER) , gắn thẻ loại từ và trả lời câu hỏi. Nhiều tác vụ NLP tận dụng các mô hình ngôn ngữ.
• Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM): Đây là các mô hình ngôn ngữ cực kỳ tiên tiến, chẳng hạn như GPT-4 , được đặc trưng bởi kích thước khổng lồ (hàng tỷ tham số) và đào tạo trên các tập dữ liệu khổng lồ ( Big Data ). LLM thể hiện khả năng đáng chú ý trong việc hiểu và tạo văn bản giống con người cho các tác vụ phức tạp. Nhiều LLM được đào tạo trước có sẵn thông qua các nền tảng như Hugging Face .
• Tạo văn bản: Mặc dù có liên quan chặt chẽ, tạo văn bản là một ứng dụng của mô hình ngôn ngữ. Mô hình ngôn ngữ cung cấp xác suất cho chuỗi từ và quá trình tạo sử dụng các xác suất này (thường có chiến lược lấy mẫu) để tạo ra văn bản mới.
• Mô hình đa phương thức: Các mô hình này tích hợp hiểu ngôn ngữ với các loại dữ liệu khác, như hình ảnh trong Computer Vision (CV) . Các mô hình như CLIP học các biểu diễn chung của văn bản và hình ảnh, cho phép thực hiện các tác vụ như chú thích hình ảnh hoặc trả lời câu hỏi trực quan. Khám phá Ultralytics HUB để biết các công cụ quản lý và triển khai nhiều mô hình AI khác nhau, bao gồm cả những mô hình có khả năng tích hợp khả năng ngôn ngữ.