Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là gì và chúng hoạt động như thế nào?

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là công nghệ cơ bản đã hỗ trợ sự gia tăng nhanh chóng của các chatbot AI tổng quát. Tất cả các công cụ như ChatGPT, Google Bard và Bing Chat đều dựa vào LLM để tạo phản hồi giống như con người đối với lời nhắc và câu hỏi của bạn.

Nhưng LLM là gì và chúng hoạt động như thế nào? Ở đây chúng tôi bắt đầu làm sáng tỏ các LLM.

Mô hình ngôn ngữ lớn là gì?

Nói một cách đơn giản nhất, LLM là một cơ sở dữ liệu khổng lồ về dữ liệu văn bản có thể được tham chiếu để tạo phản hồi giống như con người đối với lời nhắc của bạn. Văn bản đến từ nhiều nguồn khác nhau và có thể lên tới hàng tỷ từ.

Trong số các nguồn dữ liệu văn bản phổ biến được sử dụng là:

• Văn học: LLM thường chứa một lượng lớn văn học đương đại và cổ điển. Điều này có thể bao gồm sách, thơ và kịch.
• nội dung trực tuyến: Một LLM thường sẽ chứa một kho lưu trữ lớn nội dung trực tuyến, bao gồm blog, nội dung web, câu hỏi & câu trả lời của diễn đàn và văn bản trực tuyến khác.
• Tin tức và thời sự: Một số, nhưng không phải tất cả, LLM có thể truy cập các chủ đề tin tức hiện tại. Một số LLM nhất định, như GPT-3.5, bị hạn chế theo nghĩa này.
• Truyền thông xã hội: Phương tiện truyền thông xã hội đại diện cho một nguồn ngôn ngữ tự nhiên khổng lồ. LLM sử dụng văn bản từ các nền tảng chính như Facebook, Twitter và Instagram.

Tất nhiên, có một cơ sở dữ liệu văn bản khổng lồ là một chuyện, nhưng các LLM cần được đào tạo để hiểu nó nhằm tạo ra các phản ứng giống con người. Làm thế nào nó làm điều này là những gì chúng tôi đề cập tiếp theo.

Các LLM hoạt động như thế nào?

Các LLM sử dụng các kho lưu trữ này như thế nào để tạo phản hồi của họ? Bước đầu tiên là phân tích dữ liệu bằng một quy trình gọi là học sâu.

Học sâu được sử dụng để xác định các mẫu và sắc thái của ngôn ngữ con người. Điều này bao gồm đạt được sự hiểu biết về ngữ pháp và cú pháp. Nhưng quan trọng, nó cũng bao gồm ngữ cảnh. Hiểu bối cảnh là một phần quan trọng của LLM.

Hãy xem một ví dụ về cách các LLM có thể sử dụng ngữ cảnh.

Lời nhắc trong hình ảnh sau đây đề cập đến việc nhìn thấy một con dơi vào ban đêm. Từ đó, ChatGPT hiểu rằng chúng tôi đang nói về một con vật chứ không phải một cây gậy bóng chày chẳng hạn. Tất nhiên, các chatbot khác như Bing Chat hoặc Google Bard có thể trả lời điều này hoàn toàn khác.

Tuy nhiên, không phải là không thể sai lầm và như ví dụ này cho thấy, đôi khi bạn sẽ cần cung cấp thêm thông tin để nhận được phản hồi mong muốn.

Trong trường hợp này, chúng tôi đã cố tình ném một quả bóng cong để chứng minh rằng ngữ cảnh dễ bị mất như thế nào. Nhưng con người cũng có thể hiểu sai ngữ cảnh của câu hỏi và chỉ cần thêm một dấu nhắc để sửa câu trả lời.

Để tạo ra những phản hồi này, LLM sử dụng một kỹ thuật gọi là tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG). Điều này liên quan đến việc kiểm tra đầu vào và sử dụng các mẫu đã học được từ kho lưu trữ dữ liệu của nó để tạo phản hồi phù hợp và chính xác theo ngữ cảnh.

Nhưng LLM đi sâu hơn thế này. Họ cũng có thể điều chỉnh các câu trả lời cho phù hợp với giai điệu cảm xúc của thông tin đầu vào. Khi được kết hợp với sự hiểu biết theo ngữ cảnh, hai khía cạnh này là động lực chính cho phép LLM tạo ra các phản ứng giống như con người.

Tóm lại, các LLM sử dụng cơ sở dữ liệu văn bản lớn với sự kết hợp giữa kỹ thuật học sâu và NLG để tạo phản hồi giống như con người đối với lời nhắc của bạn. Nhưng có những hạn chế đối với những gì điều này có thể đạt được.

Hạn chế của LLM là gì?

LLM đại diện cho một thành tựu công nghệ ấn tượng. Nhưng công nghệ này còn lâu mới hoàn hảo và vẫn còn nhiều hạn chế về những gì họ có thể đạt được. Một số đáng chú ý hơn trong số này được liệt kê dưới đây:

1. Hiểu theo ngữ cảnh: Chúng tôi đã đề cập đến điều này như một điều gì đó mà các LLM kết hợp vào câu trả lời của họ. Tuy nhiên, không phải lúc nào họ cũng hiểu đúng và thường không thể hiểu ngữ cảnh, dẫn đến những câu trả lời không phù hợp hoặc đơn giản là sai.
2. Thiên kiến: Bất kỳ sai lệch nào có trong dữ liệu huấn luyện thường có thể xuất hiện trong các phản hồi. Điều này bao gồm những thành kiến ​​đối với giới tính, chủng tộc, địa lý và văn hóa.
3. Ý thức chung: Cảm giác chung rất khó để định lượng, nhưng con người học được điều này từ khi còn nhỏ chỉ bằng cách quan sát thế giới xung quanh. Các LLM không có kinh nghiệm vốn có này để dựa vào. Họ chỉ hiểu những gì đã được cung cấp cho họ thông qua dữ liệu đào tạo của họ và điều này không mang lại cho họ sự hiểu biết thực sự về thế giới mà họ đang tồn tại.
4. Một LLM chỉ tốt như dữ liệu đào tạo của nó: Độ chính xác không bao giờ có thể được đảm bảo. Câu ngạn ngữ cũ về máy tính “Rác vào, rác ra” đã tổng hợp hoàn hảo giới hạn này. Các LLM chỉ tốt khi chất lượng và số lượng dữ liệu đào tạo của họ cho phép.

Ngoài ra còn có lập luận rằng các mối quan tâm về đạo đức có thể được coi là một hạn chế của LLM, nhưng chủ đề này nằm ngoài phạm vi của bài viết này.

3 ví dụ về các LLM phổ biến

Sự tiến bộ liên tục của AI hiện nay phần lớn được củng cố bởi các LLM. Vì vậy, mặc dù chúng không hẳn là một công nghệ mới, nhưng chúng chắc chắn đã đạt đến một điểm quan trọng và hiện có nhiều mô hình.

Dưới đây là một số LLM được sử dụng rộng rãi nhất.

1. GPT

Generative Pre-training Transformer (GPT) có lẽ là LLM được biết đến rộng rãi nhất. GPT-3.5 hỗ trợ nền tảng ChatGPT được sử dụng cho các ví dụ trong bài viết này, trong khi phiên bản mới nhất, GPT-4, có sẵn thông qua đăng ký ChatGPT Plus. Microsoft cũng sử dụng phiên bản mới nhất trong nền tảng Bing Chat của mình.

2. LaMDA

Đây là LLM ban đầu được sử dụng bởi Google Bard, chatbot AI của Google. Phiên bản Bard ban đầu được tung ra được mô tả là phiên bản “thu gọn” của LLM. Sự lặp lại PaLM mạnh mẽ hơn của LLM đã thay thế điều này.

3. BERT

BERT là viết tắt của Đại diện bộ mã hóa hai chiều từ Transformers. Các đặc điểm hai chiều của mô hình phân biệt BERT với các LLM khác như GPT.

Nhiều LLM khác đã được phát triển và các nhánh là phổ biến từ các LLM chính. Khi chúng phát triển, chúng sẽ tiếp tục phát triển về độ phức tạp, độ chính xác và mức độ phù hợp. Nhưng tương lai sẽ ra sao đối với LLM?

Tương lai của LLM

Những điều này chắc chắn sẽ định hình cách chúng ta tương tác với công nghệ trong tương lai. Sự hấp thụ nhanh chóng của các mô hình như ChatGPT và Bing Chat là một minh chứng cho thực tế này. Trong ngắn hạn, AI khó có thể thay thế bạn trong công việc. Nhưng vẫn chưa chắc chắn về vai trò quan trọng của chúng trong cuộc sống của chúng ta trong tương lai.

Các lập luận về đạo đức có thể có tiếng nói trong cách chúng ta tích hợp các công cụ này vào xã hội. Tuy nhiên, đặt điều này sang một bên, một số phát triển LLM dự kiến ​​​​bao gồm:

1. Cải thiện hiệu quả: Với các LLM có hàng trăm triệu tham số, chúng cực kỳ đói tài nguyên. Với những cải tiến về phần cứng và thuật toán, chúng có khả năng trở nên tiết kiệm năng lượng hơn. Điều này cũng sẽ tăng tốc thời gian phản hồi.
2. Cải thiện nhận thức theo ngữ cảnh: LLM là tự đào tạo; họ càng nhận được nhiều sử dụng và phản hồi, họ càng trở nên tốt hơn. Điều quan trọng, điều này không có bất kỳ kỹ thuật chính nào nữa. Khi công nghệ phát triển, điều này sẽ chứng kiến ​​những cải tiến về khả năng ngôn ngữ và nhận thức theo ngữ cảnh.
3. Được đào tạo cho các công việc cụ thể: Các công cụ Jack-of-all-trade là bộ mặt công khai của LLM dễ bị lỗi. Nhưng khi chúng phát triển và người dùng đào tạo chúng theo các nhu cầu cụ thể, LLM có thể đóng một vai trò lớn trong các lĩnh vực như y học, luật, tài chính và giáo dục.
4. Tích hợp tốt hơn: LLM có thể trở thành trợ lý kỹ thuật số cá nhân. Hãy nghĩ về Siri trên steroid và bạn sẽ có ý tưởng. LLM có thể trở thành trợ lý ảo giúp bạn mọi thứ, từ gợi ý bữa ăn cho đến xử lý thư từ của bạn.

Đây chỉ là một vài trong số các lĩnh vực mà LLM có khả năng trở thành một phần lớn hơn trong cách chúng ta sống.

LLM chuyển đổi và giáo dục

LLMs đang mở ra một thế giới thú vị của những khả năng. Sự gia tăng nhanh chóng của các chatbot như ChatGPT, Bing Chat và Google Bard là bằng chứng cho thấy các nguồn lực đang được đổ vào lĩnh vực này.

Sự gia tăng tài nguyên như vậy chỉ có thể thấy các công cụ này trở nên mạnh mẽ, linh hoạt và chính xác hơn. Các ứng dụng tiềm năng của những công cụ như vậy là rất lớn và hiện tại, chúng ta mới chỉ khám phá bề nổi của một nguồn tài nguyên mới đáng kinh ngạc.