Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và tất tần tật những điều bạn cần biết về Large Language Model

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một trong những khái niệm đang được nghiên cứu và phát triển rất nhanh chóng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). Đây là một công nghệ mới có khả năng xử lý và hiểu ngôn ngữ tự nhiên của con người, giúp máy tính có thể đọc, viết và hiểu được ngôn ngữ như con người. Cùng tìm hiểu chi tiết hơn qua bài viết dưới đây của Bizfly nhé!

Mô hình ngôn ngữ lớn là gì?

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một loại mô hình ngôn ngữ được đào tạo trên các tập dữ liệu văn bản khổng lồ bằng các kỹ thuật học tập sâu. Những mô hình này cho phép máy tính tạo ra văn bản giống như con người và thực hiện nhiều tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác nhau. 

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể có độ phức tạp khác nhau từ các mô hình n-gram đơn giản đến các mô hình mạng nơ-ron cực kỳ phức tạp mô phỏng hệ thần kinh của con người. Với khối lượng dữ liệu đồ sộ như vậy, mô hình này có khả năng phát hiện các quy luật trong ngôn ngữ tự nhiên và tạo ra văn bản bằng AI mà con người khó có thể phân biệt được. 

 Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể được coi là một bước tiến lớn trong việc phát triển trí tuệ nhân tạo. Trong quá khứ, các mô hình ngôn ngữ chỉ có thể xử lý và hiểu các câu đơn giản hoặc các từ riêng lẻ. Nhưng với sự ra đời của LLM, ta có thể thấy những bước tiến vượt trội về việc xử lý và hiểu ngôn ngữ tự nhiên của trí tuệ nhân tạo (AI). Các ứng dụng của LLM ngày nay bao gồm:

• GPT-3 (Generative Pre-training Transformer 3): Được phát triển bởi OpenAI. 
• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Được phát triển bởi Google, BERT.
• XLNet – LLM: Được phát triển bởi Đại học Carnegie Mellon và Google.
• T5 (Text-to-Text Transfer Transformer) – T5: Do Google phát triển.
• RoBERTa (Robustly Optimized BERT Pretraining Approach): Được phát triển bởi Facebook AI Research

Tại sao các mô hình ngôn ngữ lớn lại quan trọng?

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là loại mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng xử lý và tạo ra ngôn ngữ giống con người. Những mô hình này cực kỳ linh hoạt và có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau, chẳng hạn như:

• Trả lời câu hỏi: Nhờ các lớp như recurrent layer và attention mechanism, LLM có thể hiểu ngữ cảnh của văn bản và đưa ra câu trả lời chính xác cho các câu hỏi một cách tổng quát.
• Tóm tắt văn bản: LLM có thể cô đọng các tài liệu dài thành các đoạn tóm tắt súc tích, nắm bắt được các điểm chính và chi tiết quan trọng.
• Dịch ngôn ngữ: LLM có thể hiểu và dịch văn bản giữa các ngôn ngữ khác nhau một cách tự nhiên và chính xác.
• Sáng tạo nội dung: LLM có thể tạo ra nội dung đa dạng, chẳng hạn như bài viết, thơ và thậm chí cả mã máy tính, bằng cách học các mô thức và phong cách ngôn ngữ từ dữ liệu đào tạo khổng lồ của chúng.
• Phát triển trí tuệ nhân tạo: LLM có thể tạo ra các ứng dụng và dịch vụ cải thiện trải nghiệm người dùng như chatbot, hỗ trợ tự động và trợ lý ảo,...
• Giúp máy tính học hỏi và cải thiện: LLM có khả năng tự động học và cải thiện theo thời gian. Điều này giúp cho máy tính có thể học hỏi từ dữ liệu và cải thiện khả năng hiểu và sản xuất ngôn ngữ của mình.

Các thành phần cơ bản của LLM

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là những hệ thống phức tạp kết hợp nhiều lớp mạng lưới thần kinh riêng biệt (Layer neural network). Các thành phần này phối hợp với nhau để có thể xử lý văn bản đầu vào và tạo ra nội dung như mong muốn. Cụ thể chức năng chính của từng thành phần như sau:

• Lớp nhúng (Embedding layer): Là lớp đầu tiên của LLM có tác dụng chuyển đổi các từ trong văn bản thành các vector có kích thước cố định, được gọi là nhúng từ vựng. Các nhúng từ vựng này nắm bắt các thuộc tính ngữ nghĩa và cú pháp của các từ, cho phép các lớp khác xử lý các từ này hiệu quả hơn.
• Lớp truyền tiếp (Feedforward layer): Thường được gọi là FFN gồm nhiều lớp layer khác nhau. Lớp này áp dụng các phép biến đổi tuyến tính cho các nhúng từ vựng. FFN giúp kết hợp thông tin từ các từ lân cận và học các mẫu trừu tượng trong văn bản.
• Lớp tuần hoàn (Recurrent layer): Các lớp này ghi nhớ thông tin từ các bước trước khi xử lý, cho phép LLM hiểu được ngữ cảnh và mối quan hệ giữa các từ trong văn bản dài. Có nhiều loại lớp tuần hoàn khác nhau như LSTM và GRU.
• Cơ chế chú ý (Attention mechanism): Cơ chế này giúp mô hình tập trung vào các phần quan trọng của văn bản. Cơ chế chú ý giúp nhận dạng các mối quan hệ giữa các từ khác nhau, cho phép mô hình đưa ra quyết định dựa trên ngữ cảnh.

Mô hình ngôn ngữ lớn hoạt động như thế nào?

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hoạt động dựa trên các thuật toán học máy và sử dụng một lượng lớn dữ liệu ngôn ngữ để học và hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Thông thường LLM được sử dụng theo kiến trúc transformer theo quy trình sau: 

• Mã hóa đầu vào: LLM chuyển đổi văn bản đầu vào thành một chuỗi các vectơ số, mỗi vectơ đại diện cho một từ. Đây được gọi là quá trình nhúng từ.
• Giải mã: Sau đó, mô hình sử dụng các lớp transformer để tìm hiểu mối quan hệ giữa các từ. Lớp transformer giúp mô hình hiểu được cấu trúc ngữ pháp và ngữ nghĩa của văn bản.
• Dự đoán đầu ra: Dựa trên thông tin thu được từ quá trình giải mã, LLM dự đoán từ tiếp theo trong chuỗi văn bản. Mô hình thực hiện điều này bằng cách sử dụng các phép toán tuyến tính và phi tuyến tính qua các lớp tiến cấp (feedforward).
• Cơ chế Attention: Để tập trung vào các phần quan trọng của đầu vào, LLM sử dụng cơ chế attention. Attention cho phép mô hình hiểu được các mối quan hệ tương đối và sắp xếp thông tin theo mức độ liên quan.
• Huấn luyện và tinh chỉnh: LLM được huấn luyện trên các bộ dữ liệu khổng lồ về văn bản và được tinh chỉnh trên các nhiệm vụ cụ thể. Trong quá trình huấn luyện, mô hình học cách hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên.

Các ứng dụng của mô hình ngôn ngữ lớn trong doanh nghiệp là gì?

Mô hình ngôn ngữ lớn có rất nhiều ứng dụng trong thực tế. LLM có thể được sử dụng trong dịch thuật, hoàn thiện câu, phân tích tâm lý, trả lời câu hỏi,... Dưới đây là một số ứng dụng phổ biến của LLM trong cuộc sống hiện nay:

Viết quảng cáo

Với hệ thống trí tuệ nhân tạo được đào tạo trên lượng dữ liệu văn bản khổng lồ. Do đó, LLM cho phép người dùng tạo ra văn bản AI có giọng văn gần giống con người. Vì vậy, LLM thường được sử dụng cho nhiều tác vụ liên quan đến văn bản như viết quảng cáo, viết kịch bản, biên kịch nội dung,....

Ví dụ: Để viết 1 bài quảng cáo, bạn chỉ cần nhập từ khóa và những thông tin cần thiết vào hệ thống của LLM. Sau khi LLM tiến hành phân tích và xử lý yêu cầu của bạn thì sẽ cho ra được 1 bài quảng cáo với nội dung tương ứng. 

 Trả lời dựa trên cơ sở kiến thức

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có khả năng hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Điều này cho phép LLM tạo ra các hệ thống trả lời tự động dựa trên cơ sở kiến thức mạnh mẽ. Những hệ thống này có thể giúp người dùng: 

• Trả lời câu hỏi trên các diễn đàn và trang web Hỏi & Đáp: LLM có thể phân tích văn bản câu hỏi và xác định chủ đề hoặc ý nghĩa của câu hỏi. Sau đó tìm kiếm văn bản phù hợp từ cơ sở dữ liệu để trả lời câu hỏi. Chẳng hạn, để tìm kiếm giá xe Ferrari năm 2024, bạn không cần phải lên google mà chỉ cần nhập từ khóa “giá xe Ferrari năm 2024” cho LLM. Sau đó, LLM sẽ tự động tìm kiếm và đưa lại cho bạn câu trả lời chính xác.
• Tương tác người-máy: LLM có thể giúp máy tính hiểu và phản hồi các câu hỏi và yêu cầu của người dùng bằng cách phân loại văn bản đầu vào. Ví dụ, để kiểm tra ngữ pháp của một văn bản tiếng anh bạn vừa viết, bạn có thể copy đoạn văn đó vào LLM sau đó nhập từ khóa “Kiểm tra ngữ pháp tiếng Anh”. Hệ thống LLM sẽ tự động phân tích và kiểm tra sau đó chỉ ra những lỗi sai trong đoạn văn của bạn. 

Phân loại văn bản

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể phân loại chính xác các đoạn văn bản vào các chủ đề hoặc ý nghĩa cụ thể. Bằng cách hiểu ngữ nghĩa và cấu trúc của ngôn ngữ, LLM có thể xác định chủ đề chính của đoạn văn bản và gán cho đoạn văn bản nhãn thích hợp. Khả năng này của LLM có nhiều ứng dụng thực tế như:

• Tự động tạo hồ sơ văn bản và trích xuất thông tin: LLM có thể nhanh chóng phân loại và trích xuất thông tin liên quan từ các văn bản dài hoặc không có cấu trúc, giúp tiết kiệm thời gian và công sức. Ví dụ: Để tìm kiếm hồ sơ của người A, bạn chỉ cần truy cập vào hệ thống LLM sau đó nhập từ khóa “Hồ sơ của Nguyễn Văn A”. Sau đó đợi hệ thống LLM tìm kiếm và trả về kết quả cho bạn.
• Phân loại thư rác và phát hiện gian lận: LLM có thể phân tích văn bản của email hoặc tin nhắn để xác định nội dung có khả năng là thư rác hoặc gian lận. Điều này giúp bảo vệ người dùng khỏi các mối đe dọa trực tuyến. Chẳng hạn,bạn có thể sử dụng LLM để lọc ra những email có những từ khóa liên quan đến “khuyến mãi”, “Coin”, “Crypto”,...
• Tổ chức và tra cứu thông tin: LLM có thể phân loại và tổ chức thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, tạo điều kiện tra cứu hiệu quả và dễ dàng. 

Tạo mã

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể được sử dụng để tạo mã tự động. Với khả năng hiểu và sản xuất ngôn ngữ tự nhiên, LLM có thể giúp cho máy tính có thể tạo ra các đoạn mã dựa trên yêu cầu của người dùng. Việc này giúp người dùng có thể dễ dàng phát triển phần mềm riêng hay sáng tạo ra các trò chơi đơn giản. 

Ví dụ: Bạn có thể gõ từ khóa “code game flappy bird” để yêu cầu LLM tự viết ra 1 đoạn mã của game này. Sau đó bạn chỉ việc copy đoạn mã đó vào python và tiến hành khởi chạy game. 

Tạo văn bản

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể tạo ra các văn bản giống với văn bản của con người. Khi người dùng nhập một “từ khóa”, LLM sẽ phân tích ngữ cảnh và tạo văn bản phù hợp, tuân theo các quy tắc ngữ pháp và cú pháp, đồng thời thể hiện phong cách và giọng điệu mong muốn. Ứng dụng này được  sử dụng để tạo nhiều loại văn bản như:

• Bài viết trên blog và bài đăng trên mạng xã hội
• Bản tin và email
• Báo cáo và đề xuất
• Tóm tắt và bản dịch văn bản

 Xu hướng của LLM trong tương lai

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang trở thành một xu hướng quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Các nhà nghiên cứu đang tiếp tục phát triển và cải thiện các mô hình ngôn ngữ lớn để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của công nghệ thông tin. Bạn có thể tìm hiểu một số xu hướng tương lai của LLM thông qua các thông tin sau đây:

Nâng cao khả năng

Trong tương lai, các thuật toán huấn luyện được sử dụng để đào tạo LLM sẽ được tối ưu hóa liên tục. Bằng cách triển khai các thuật toán tối ưu hóa mới, LLM có thể học chính xác hơn từ dữ liệu đào tạo. Quá trình tối ưu hóa này giúp tăng tốc thời gian đào tạo, cải thiện độ chính xác và làm giảm nhu cầu về tài nguyên tính toán cho quá trình đào tạo LLM.

Bên cạnh đó, khả năng dịch nội dung trên các ngữ cảnh khác nhau của LLM cũng sẽ vượt trội hơn nữa. Điều này khiến LLM trở nên dễ sử dụng và hữu ích hơn trong đời sống. Khi đó, LLM sẽ có thể xử lý tốt các nhiệm vụ phức tạp. Đồng thời đơn giản hóa cách chúng ta giao tiếp và làm việc với dữ liệu ở nhiều ngôn ngữ. 

Ví dụ: Các công ty có thể sử dụng LLM để dịch tự động tài liệu kinh doanh và email. Điều này cho phép doanh nghiệp giao tiếp dễ dàng hơn với khách hàng và đối tác trên khắp thế giới. 
Các nhà nghiên cứu cũng có thể sử dụng LLM để dịch tài liệu nghiên cứu và bài báo ở nhiều ngôn ngữ. Từ đó giúp việc chia sẻ kiến thức và cộng tác với các đồng nghiệp toàn cầu trở nên dễ dàng hơn.

 Đào tạo nội dung nghe nhìn

Gần đây, LLM cũng được áp dụng để đào tạo các mô hình nghe nhìn. Điều này cho phép máy tính hiểu và phân tích nội dung âm thanh và hình ảnh. Ngoài ra, LLM còn có thể giúp máy tính trích xuất ý nghĩa từ các nguồn dữ liệu đa phương tiện, bao gồm video, hình ảnh và âm thanh. Từ đó LLM có thể hiểu ngữ cảnh của nội dung một cách chính xác hơn.

Chuyển đổi nơi làm việc

Mô hình ngôn ngữ Lớn (LLM) có thể giúp các công ty và tổ chức tự động hóa các quy trình làm việc và tăng năng suất lao động. Điều này giúp tiết kiệm đáng kể chi phí vận hành đồng thời giúp hiệu suất làm việc của công ty được cải thiện hơn.

Trong một số lĩnh vực, LLM có thể đảm nhiệm các tác vụ đơn giản và lặp đi lặp lại, giải phóng người lao động để tập trung vào các hoạt động phức tạp và sáng tạo hơn. Ví dụ, LLM có thể xử lý email, lên lịch lịch hẹn hoặc tạo bản thuyết trình. Điều này cho phép nhân viên tập trung vào các dự án chiến lược hơn.

 AI giao tiếp

LLM có thể được sử dụng để phát triển các hệ thống AI giao tiếp, giúp cho máy tính có thể giao tiếp với con người một cách tự nhiên và chính xác. Điều này sẽ giúp cho việc tương tác giữa con người và máy tính trở nên dễ dàng, thuận tiện hơn.

Bên cạnh đó, các hệ thống AI này không chỉ tối ưu hóa giao diện người dùng mà còn thúc đẩy sự phát triển của các ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong các lĩnh vực khác nhau. Chẳng hạn như dịch thuật tự động, tạo nội dung và hỗ trợ khách hàng.

 Mô hình ngôn ngữ Lớn (LLM) đang trở thành một xu hướng quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Hy vọng thông qua bài viết này, bạn sẽ hiểu thêm về LLM và những ứng dụng của ngôn ngữ này trong đời sống. Đừng quên theo dõi Bizfly để đón đọc thêm nhiều bài viết hay và hữu ích khác nhé!