Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn – Large Language Model (LLM) là gì?

Large Language Model – LLM đã và đang đạt được những thành tựu cực kỳ quan trọng lĩnh vực ngôn ngữ tự nhiên, chúng dần dần xuất hiện ở mọi nơi và cho thấy một khả năng đáng ngạc nhiên trong việc khiến máy tính có thể giao tiếp với con người. Vậy ở phía sau bức màn, điều gì đã khiến LLM có thể làm được những điều kỳ diệu như vậy, bài viết này sẽ giải đáp cho bạn điều đó.

Mô hình ngôn ngữ lớn – Large Language Model là gì?

Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models) là các hệ thống trí tuệ nhân tạo được xây dựng để hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên. Chúng được huấn luyện trên các tập dữ liệu lớn và đa dạng để học cách dự đoán từ tiếp theo trong văn bản. Một mô hình ngôn ngữ lớn có thể hiểu ngữ cảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và trả lời các câu hỏi.

Mô hình ngôn ngữ lớn nổi tiếng nhất hiện nay là GPT (Generative Pre-trained Transformer) do OpenAI phát triển. GPT sử dụng kiến trúc Transformer để xử lý văn bản và có thể thực hiện nhiều tác vụ ngôn ngữ khác nhau. Nó có thể tạo ra văn bản tự nhiên, trả lời câu hỏi, dịch ngôn ngữ và thậm chí viết mã.

Bạn có thể xem thử về chatGPT của openAI tại đây: https://chat.openai.com/

Nếu bạn muốn hiểu thêm về cách mà kiến trúc transformer đã xây dựng nên LLM, hãy theo dõi qua bài viết:

Từ Transformer Model tới Large Language Model 

Cách để tạo ra một LLM

Huấn luyện một mô hình ngôn ngữ lớn đòi hỏi rất nhiều dữ liệu và công nghệ tính toán mạnh mẽ. Đầu tiên, một mô hình được huấn luyện trước trên một tập dữ liệu lớn, chẳng hạn như các trang web, sách và bài viết trên internet. Với những vi xử lý GPT mạnh nhất, có thể cũng tốn gần một năm để huấn luyện LLM trên tập dữ liệu lớn. Sau đó, mô hình được điều chỉnh (fine-tuned) trên một tác vụ cụ thể, chẳng hạn như việc tạo ra văn bản hoặc trả lời câu hỏi.

Chỉ nói riêng mô hình GPT-3, mô hình này chứa lượng tham số trong mô hình là 175 tỷ tham số, trong khi đó, mô hình GPT-4 (một phiên bản mới hơn của GPT do openAI thực hiện) chứa tới hơn 100 ngàn tỷ tham số.

Mô hình ngôn ngữ lớn có thể giúp chúng ta nhanh chóng và hiệu quả trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Chúng có thể giúp chúng ta tìm kiếm thông tin, tạo ra nội dung và tương tác với người dùng thông qua văn bản. Mô hình ngôn ngữ lớn đang được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm cả công nghệ thông tin, y học và tự động hóa.

Nhìn nhận về tương lai của LLM

Trong tương lai, mô hình ngôn ngữ lớn có thể đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao trí tuệ nhân tạo và tương tác người-máy. Tuy nhiên, cũng có những thách thức và vấn đề liên quan đến việc

huấn luyện và sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn. Một trong những thách thức chính là vấn đề về quyền riêng tư và an ninh. Vì mô hình ngôn ngữ lớn có khả năng học và tái hiện thông tin từ các nguồn dữ liệu công khai, việc bảo vệ thông tin cá nhân và ngăn chặn sử dụng sai mục đích trở thành một vấn đề quan trọng.

Thêm vào đó, sự rõ ràng và đạo đức trong việc sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn cũng là một vấn đề cần quan tâm. Mô hình có thể tạo ra nội dung giả mạo hoặc gây hiểu lầm nếu không được kiểm soát và giám sát cẩn thận.

Trong tổng quan, các mô hình ngôn ngữ lớn mang lại nhiều tiềm năng trong việc cải thiện khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên của máy tính. Tuy nhiên, việc sử dụng và phát triển mô hình ngôn ngữ lớn đòi hỏi sự cân nhắc và cải tiến liên tục để đảm bảo rằng chúng mang lại lợi ích và đồng thời đảm bảo các vấn đề về quyền riêng tư, an ninh và đạo đức.