Sự tiến hóa của các mô hình ngôn ngữ lớn

[Checker]

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) , một thuật toán học sâu sử dụng một lượng lớn tham số và dữ liệu đào tạo để hiểu và dự đoán văn bản. Mô hình dựa trên trí tuệ nhân tạo tạo sinh này có thể thực hiện nhiều tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên ngoài việc tạo văn bản đơn giản, bao gồm cả việc sửa đổi và dịch nội dung.

Cách hoạt động của LLM​

Thuật ngữ "lớn" trong LLM ám chỉ số lượng tham số (biến số) mà mô hình sử dụng để dự đoán kết quả. Số lượng tham số này có thể dao động từ hàng trăm triệu đến hàng trăm tỷ. Ví dụ, mô hình BERT của Google có 110 triệu tham số, trong khi PaLM 2 của Google có tới 340 tỷ tham số. Ngoài ra, LLM cũng sử dụng một lượng dữ liệu huấn luyện rất lớn, có thể lên đến hàng petabyte và chứa hàng nghìn tỷ "mã thông báo" - đơn vị cơ bản của văn bản mà mô hình xử lý.

Mục tiêu của LLM là dự đoán từ hoặc cụm từ phù hợp nhất dựa trên ngữ cảnh. Ví dụ, một mô hình ngôn ngữ đơn giản có thể hoàn thành câu "Người đàn ông bị ốm gọi xe cứu thương để đưa anh ta đến ___" bằng từ "bệnh viện". LLM hoạt động tương tự nhưng với quy mô lớn hơn nhiều, có thể tạo ra nội dung phức tạp như viết bài, tóm tắt tài liệu hay dịch văn bản.

Quá trình huấn luyện LLM bao gồm hai giai đoạn chính:
Học không giám sát: Mô hình tự động phân tích dữ liệu mà không cần sự hướng dẫn cụ thể.
Học có giám sát: Mô hình được tinh chỉnh để cải thiện độ chính xác, giúp nó phản hồi theo mục tiêu mong muốn.
Sau khi được huấn luyện, LLM sử dụng kiến trúc mạng nơ-ron dựa trên bộ chuyển đổi (transformer), giúp nó hiểu mối quan hệ giữa các từ trong câu và xác định từ nào quan trọng hơn để đưa ra dự đoán hợp lý nhất.

Lịch sử phát triển​

Những mô hình ngôn ngữ đầu tiên, như chương trình Eliza của MIT vào năm 1966, hoạt động dựa trên các quy tắc có sẵn để phản hồi người dùng. Sau đó, các mô hình thống kê ra đời, sử dụng xác suất để dự đoán từ tiếp theo trong câu.

Bước ngoặt quan trọng xảy ra vào năm 2017 khi mô hình transformer được giới thiệu. Công nghệ này giúp xử lý lượng dữ liệu lớn hơn và chính xác hơn, dẫn đến sự ra đời của các LLM đầu tiên như BERT của Google và GPT của OpenAI vào năm 2018. Nhờ đó, các mô hình này không chỉ cải thiện chất lượng văn bản mà còn có khả năng mới như giải toán, dịch ngôn ngữ và tổ chức lại nội dung.

LLM hiện nay được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm:

• Tóm tắt tài liệu và viết lại nội dung
• Hỗ trợ chatbot và trợ lý ảo
• Viết mã lập trình
• Tạo chú thích cho hình ảnh
• Hỗ trợ công việc cá nhân và doanh nghiệp

Những thách thức và rủi ro​

Dù có nhiều ưu điểm, LLM cũng gặp phải một số vấn đề:
Tiêu tốn tài nguyên: Các mô hình này cần rất nhiều dung lượng lưu trữ và sức mạnh tính toán, có thể lên đến hàng trăm gigabyte RAM.
Khó kiểm soát lỗi: Do LLM rất phức tạp, việc sửa lỗi khi mô hình đưa ra kết quả không mong muốn là một thách thức.
Thông tin sai lệch (ảo giác AI): Đôi khi LLM có thể tạo ra thông tin không chính xác nhưng lại trình bày như thật.
Vấn đề đạo đức:

• Việc sử dụng dữ liệu của nghệ sĩ và nhà sáng tạo mà không có sự đồng ý gây ra tranh cãi pháp lý.
• Mô hình có thể vô tình duy trì định kiến xã hội trong dữ liệu huấn luyện.
• Nguy cơ tiết lộ thông tin cá nhân nếu dữ liệu huấn luyện không được kiểm soát chặt chẽ.
• Một số cá nhân có thể lợi dụng LLM để phát tán thông tin sai lệch hoặc thực hiện hành vi gian lận.
• Việc LLM thay thế công việc của con người có thể làm gia tăng bất bình đẳng kinh tế.

Mô hình ngôn ngữ lớn là một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, giúp tăng năng suất và hỗ trợ nhiều lĩnh vực khác nhau. Tuy nhiên, việc triển khai và sử dụng chúng cũng cần được cân nhắc cẩn thận để tránh những rủi ro tiềm ẩn. Cần có các quy định và phương pháp kiểm soát hợp lý để đảm bảo LLM mang lại lợi ích mà không gây tác động tiêu cực đến xã hội. (t/h)

 

[Cuthado]

Ngôn ngữ lập trình ngày càng hay hơn, thông minh hơn... Chúng ta sẽ liên lạc , cập nhật dễ dàng hơn..!!! Cảm ơn rất nhiều !!!