Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một loại mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) đã cách mạng hóa lĩnh vực Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Các mô hình này được phân biệt bởi kích thước khổng lồ của chúng, được đào tạo trên các tập dữ liệu văn bản và mã khổng lồ, cho phép chúng hiểu và tạo ra văn bản giống con người với độ trôi chảy và mạch lạc đáng kinh ngạc. LLM đi đầu trong nhiều ứng dụng AI tiên tiến, thúc đẩy những tiến bộ trong cách máy móc tương tác và xử lý ngôn ngữ.

Sự định nghĩa

Các mô hình ngôn ngữ lớn về cơ bản là các mô hình học sâu, cụ thể là các mạng lưới biến áp, đã được mở rộng về mặt tham số và dữ liệu đào tạo. Thuật ngữ "lớn" đề cập đến hàng tỷ hoặc thậm chí hàng nghìn tỷ tham số mà các mô hình này có thể chứa. Tham số là các biến mà mô hình học được trong quá trình đào tạo, quyết định khả năng ánh xạ văn bản đầu vào thành đầu ra mong muốn. Nhìn chung, càng nhiều tham số thì mô hình có thể học được càng nhiều mẫu phức tạp. Các mô hình này được đào tạo bằng các kỹ thuật học không giám sát trên lượng lớn dữ liệu văn bản được thu thập từ internet, sách, bài viết và kho lưu trữ mã. Quá trình đào tạo này cho phép chúng học các mối quan hệ thống kê giữa các từ và cụm từ, cho phép chúng dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi, dịch ngôn ngữ, trả lời câu hỏi và thậm chí tạo nội dung sáng tạo. Các ví dụ nổi bật về LLM bao gồm GPT-4 của OpenAI và Llama 3 của Meta.

Ứng dụng

LLM có nhiều ứng dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, chuyển đổi cách thức hoạt động của doanh nghiệp và cách mọi người tương tác với công nghệ. Sau đây là một số ví dụ cụ thể:

• Chatbot và Trợ lý ảo: LLM cung cấp sức mạnh cho các chatbot và trợ lý ảo tinh vi có khả năng tham gia vào các cuộc trò chuyện tự nhiên và có nhận thức về ngữ cảnh. Chúng có thể hiểu các truy vấn phức tạp, cung cấp phản hồi thông tin và thậm chí thể hiện một mức độ cá tính. Công nghệ này nâng cao dịch vụ khách hàng, cung cấp hỗ trợ tức thời và trải nghiệm được cá nhân hóa. Ví dụ, các doanh nghiệp đang sử dụng chatbot do LLM cung cấp để xử lý các yêu cầu của khách hàng, giải phóng các tác nhân con người cho các vấn đề phức tạp hơn.
• Tạo nội dung và tạo văn bản: LLM rất giỏi trong việc tạo ra nhiều dạng nội dung viết khác nhau, từ bài viết và bài đăng trên blog đến bản sao tiếp thị và câu chuyện sáng tạo. Họ có thể hỗ trợ người tạo nội dung bằng cách tự động hóa các tác vụ viết lặp đi lặp lại, đưa ra ý tưởng và thậm chí là soạn thảo toàn bộ văn bản. Khả năng này đang được sử dụng trong các lĩnh vực tiếp thị, báo chí và viết sáng tạo để tăng năng suất và khám phá các hình thức tạo nội dung mới. Bạn có thể thấy các khả năng tạo văn bản tương tự trong các ứng dụng như mô hình chuyển văn bản thành video .

Các khái niệm chính

Một số khái niệm chính có liên quan chặt chẽ đến Mô hình ngôn ngữ lớn và việc hiểu chúng sẽ cung cấp bức tranh hoàn thiện hơn về công nghệ này:

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): LLM là một tiến bộ đáng kể trong NLP, một lĩnh vực AI tập trung vào việc cho phép máy tính hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ của con người. NLP bao gồm nhiều nhiệm vụ, bao gồm phân tích tình cảm , dịch máy và trả lời câu hỏi, tất cả đều được hưởng lợi từ khả năng của LLM.
• Mạng lưới chuyển đổi: Kiến trúc hỗ trợ hầu hết các LLM là mạng lưới chuyển đổi. Được giới thiệu trong bài báo Attention is All You Need , các máy biến đổi sử dụng các cơ chế chú ý để cân nhắc tầm quan trọng của các từ khác nhau trong một câu khi xử lý ngôn ngữ. Kiến trúc này đặc biệt hiệu quả trong việc nắm bắt các phụ thuộc tầm xa trong văn bản, một khía cạnh quan trọng để hiểu ngữ cảnh và tạo ra văn bản mạch lạc.
• Kỹ thuật nhanh chóng: Tương tác hiệu quả với LLM thường đòi hỏi kỹ thuật nhanh chóng . Điều này liên quan đến việc tạo ra các lời nhắc hoặc hướng dẫn cụ thể và có cấu trúc tốt để hướng dẫn LLM tạo ra đầu ra mong muốn. Chất lượng của lời nhắc ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng và tính phù hợp của phản hồi của LLM, làm nổi bật tầm quan trọng của việc hiểu cách giao tiếp hiệu quả với các mô hình này.

Mô hình ngôn ngữ lớn đại diện cho bước tiến lớn trong AI, cung cấp khả năng chưa từng có trong việc hiểu và tạo ngôn ngữ. Mặc dù vẫn đang phát triển, tác động của chúng trên nhiều ứng dụng khác nhau đã rất đáng kể và hứa hẹn sẽ định hình lại nhiều khía cạnh của thế giới kỹ thuật số của chúng ta.