LLM là gì?
LLM (Large Language Model) là một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) được huấn luyện, sử dụng các kỹ thuật học máy để hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên như của con người. Để đạt được hiệu quả như vậy, LLM cần nhiều dữ liệu đào tạo như sách, bài viết để tìm hiểu cách ngôn ngữ hoạt động, chúng có thể tạo phản hồi có ý nghĩa và có giá trị bằng cách xử lý lượng lớn văn bản.
LLM ngày càng cho thấy vai trò của nó và trở thành công cụ có giá trị với các doanh nghiệp mong muốn tự động hóa và nâng cao hiệu quả trong việc giao tiếp và xử lý dữ liệu.
Các thành phần chính của LLM
LLM bao gồm sự kết hợp của nhiều lớp mạng neural riêng, bao gồm các lớp embedding, lớp feedforward, lớp recurrent và lớp attention. Các thành phần này hoạt động phối hợp với nhau để xử lý văn bản đầu vào và tạo nội dung đầu ra như mong muốn.
Embedding Layer (Lớp nhúng): Lớp này đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng các nhúng từ văn bản đầu vào. Phần này của mô hình LLM nắm bắt cả sắc thái ngữ nghĩa và cú pháp của đầu vào, nó cho phép mô hình hiểu ngữ cách hiệu quả.
Feedforward Layer (Lớp truyền thẳng FFN): Lớp này được tạo thành từ nhiều lớp được kết nối đầy đủ có trách nhiệm chuyển đổi các nhúng đầu vào. Các lớp này cho phép mô hình thu thập các trừu tượng cao hơn, hỗ trợ mô hình phân biệt ý định của người dùng từ văn bản đầu vào.
Recurrent Layer (Lớp tuần hoàn): Lớp này hoạt động bằng cách diễn giải tuần tự các từ trong văn bản đầu vào, nó nắm bắt rất giỏi các mối quan hệ phức tạp giữa các từ trong một câu.
Attention Mechanism (Cơ chế chú ý): Đây là thành phần quan trọng giúp mô hình LLM tập trung vào các phần riêng của văn bản đầu vào có liên quan đến các nhiệm vụ đang thực hiện. Nó cho phép mô hình tạo ra đầu ra có độ chính xác cao nhất.
LLM có ba loại chính:
Mô hình ngôn ngữ chung hoặc thô: Mô hình này dự đoán từ tiếp theo dựa trên các mẫu ngôn ngữ có trong dữ liệu đào tạo. Chúng phù hợp cho các nhiệm vụ truy xuất thông tin.
Mô hình ngôn ngữ được điều chỉnh theo hướng dẫn: Các mô hình này được đào tạo để dự đoán phản hồi dựa trên các hướng dẫn được cung cấp trong đầu vào. Nó cho phép chúng vượt trội trong các tác vụ như phân tích tình cảm hoặc tạo văn bản hoặc mã để phản hồi các chỉ thị.
Mô hình ngôn ngữ được điều chỉnh theo hộp thoại: Các mô hình này được thiết kế riêng để tham gia vào các cuộc đối thoại và dự đoán phản hồi tiếp theo. Được ứng dụng trong các tình huống chatbot, AI đàm thoại.
Cách thức hoạt động của LLM
Một mô hình LLM dựa trên mô hình biến đổi và hoạt động bằng cách tiếp nhận đầu vào, mã hóa đầu vào và giải mã đầu vào để tạo dự đoán cho đầu ra. Tuy nhiên, để làm được vậy, nó cần được đạo tạo để thực hiện các chức năng chung và tinh chỉnh, cho phép thực hiện các tác vụ cụ thể.
Đào tạo
Các mô hình LLM được đào tạo bằng cách sử dụng các tập dữ liệu văn bản lớn từ các trang web uy tín. Nó bao gồm hàng nghìn tỷ từ và chất lượng sẽ ảnh hưởng đến hiệu suất của mô hình ngôn ngữ. Lúc này, mô hình LLM sẽ tham gia vào quá trình học không giám sát, xử lý các tập dữ liệu được cung cấp mà không có hướng dẫn chi tiết. Trong quá trình này, thuật toán AI có thể học được ý nghĩa các từ và mối quan hệ giữa các từ, học được cách phân biệt các từ dựa trên ngữ cảnh.
Tinh chỉnh
Để một mô hình LLM có thể thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, nó phải được tinh chỉnh cho hoạt động đó. Tinh chỉnh giúp tối ưu hiệu suất của các nhiệm vụ cụ thể.
Prompt-tuning
Kỹ thuật này thực hiện một chức năng tương tự như Fine Tuning, nó đào đạo mô hình để thực hiện một nhiệm vụ cụ thể thông qua fewshot prompting hoặc zeroshot prompting. Prompt là một hướng dẫn được đưa ra cho một LLM.
Ưu điểm – hạn chế của LLM
Ưu điểm
- Phạm vi ứng dụng lớn: Các mô hình LLM có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau như dịch thuật, trả lời câu hỏi, toán học, phân tích tình cảm,…
- Luôn cải tiến: Hiệu suất của mô hình LLM liên tục được cải thiện với sự tích lũy của nhiều dữ liệu và tham số. Sau khi LLM được đào tạo, chúng dễ dàng thích nghi và tiếp thu kiến thức từ các lời nhắc mà không cần bất kỳ tham số bổ sung nào. Nó liên tục học hỏi kiến thức mới.
- Học tập nhanh: LLM thể hiện khả năng học nhanh của nó trong mọi ngữ cảnh, khả năng thích nghi nhanh chóng mà không cần thêm nhiều trọng lượng, tài nguyên hay thông số để đào tạo. Khả năng học nhanh của LLM được thể hiện bằng việc nó không yêu cầu quá nhiều ví dụ.
- Tối ưu chi phí: Doanh nghiệp sẽ chỉ cần trả tiền cho các tài nguyên họ sử dụng theo mô hình trả tiền khi sử dụng do cơ sở hạ tầng cung cấp.
- Linh hoạt: Cơ sở hạ tầng đám mây cho phép doanh nghiệp nhanh chóng và dễ dàng tăng – giảm việc sử dụng tài nguyên điện toán, điều này quan trọng trong việc phát triển và thử nghiệm các mô hình LLM.
Hạn chế
Các mô hình LLM luôn tự tin rằng chúng hiểu ý nghĩa và có thể cho phản hồi chính xác cho truy vấn. Tuy nhiên, nó tồn tại một số thách thức lớn như:
- LLM có thể tạo ra kết quả đầu ra sai hoặc không khớp với ý định của người dùng
- LLM gây ra những rủi ro bảo mật quan trọng khi không được quản lý hoặc giám sát đúng cách. Nó có thể làm rò rỉ thông tin người dùng, tham gia vào các cuộc lừa đảo qua mạng và tạo thư rác do nó được sử dụng bởi những người có ý định xấu.
- Dữ liệu được sử dụng để đào tạo LLM ảnh hưởng đến kết quả mà một mô hình được tạo ra. Do đó, nếu dữ liệu đại diện cho một nhóm duy nhất hoặc thiếu tính đa dạng thì kết quả của mô hình cũng thiếu tính đa dạng.
- Dữ liệu tạo ra có thể gặp phải các vấn đề về vi phạm bản quyền do dữ liệu được thu thập từ Internet.
- Khả năng mở rộng hạn chế, tốn thời gian và nguồn lực cũng như để duy trì các mô hình LLM
- Việc triển khai mô hình LLM phải có kỹ thuật học sâu, mô hình chuyển đổi, phần mềm và phần cứng phân tán cũng như chuyên mô kỹ thuật tổng thể.
Các trường hợp sử dụng LLM
Các mô hình LLM có thể được sử dụng trong một số trường hợp như:
- Truy xuất thông tin: Nó có thể đóng vai trò như một công cụ tìm kiếm để bạn thực hiện các truy vấn, cung cấp các câu trả lời theo phong cách đàm thoại.
- Phân tích tình cảm: Các mô hình LLM có thể được dùng để phân tích tình cảm của dữ liệu mà người dùng yêu cầu.
- Tạo văn bản: Các mô hình LLM có thể tạo văn bản dựa trên đầu vào, có thể tạo ra một ví dụ về văn bản khi được nhắc.
- Tạo code: LLM có thể tạo mã code khi người dùng yêu cầu tương tự như việc tạo văn bản.
- Chatbot và AI đàm thoại: LLM cho phép Chatbot dịch vụ khách hàng hoặc AI đàm thoại tương tác với khách hàng, diễn giải ý nghĩa của các câu hỏi hoặc phản hồi của họ, đưa ra phản hồi
Các mô hình LLM được ứng dụng đa dạng cho nhiều lĩnh vực như: Công nghệ, chăm sóc sức khỏe và khoa học, dịch vụ khách hàng, tiếp thị, pháp lý, ngân hàng,…
Lời kết
Trên đây, LANIT đã chia sẻ chi tiết về LLM – là một mô hình ngôn ngữ lớn ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI để hiểu và tạo ra các văn bản tự nhiên tương tự như ngôn ngữ của con người. Đây được xem là xu hướng tất yếu trong công cuộc phát triển công nghệ 5.0 hiện nay, được ứng dụng đa dạng trong nhiều lĩnh vực ngành nghề khác nhau. Nếu bạn còn thắc mắc nào hoặc cần tư vấn thêm khi thuê máy chủ Server, thuê máy chủ ảo VPS liên hệ ngay LANIT nhé!
