Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (Large Language Model - LLM) Là Gì? Kiến Thức Cơ Bản Về Công Nghệ AI & AI Agents

Mô hình ngôn ngữ lớn là gì? Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là hệ thống AI được huấn luyện trên lượng dữ liệu văn bản khổng lồ, có khả năng tạo và hiểu ngôn ngữ tự nhiên, hỗ trợ các tác vụ như viết văn bản, dịch thuật và trả lời câu hỏi. Mô hình ngôn ngữ lớn đang nhận được sự quan tâm mạnh mẽ từ cộng đồng trong thời gian qua. Vậy mô hình ngôn ngữ lớn có điều gì hấp dẫn mọi người đến như vậy thì mọi người cùng mình tìm hiểu trong bài viết dưới đây nhé.

Tổng Quan Về Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn

Mô hình ngôn ngữ lớn là gì?

Mô hình ngôn ngữ (tam dịch của Large Language Model - LLM) là một loại mô hình trí tuệ nhân tạo được huấn luyện trên khối lượng dữ liệu văn bản khổng lồ để hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên. Các LLM có khả năng xử lý ngôn ngữ phức tạp, đưa ra câu trả lời phù hợp cho các câu hỏi và tạo nội dung tự động bằng ngôn ngữ con người. Hiểu một cách đơn giản thì mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) giống như một "trợ lý thông minh" có thể làm nhiều việc liên quan đến ngôn ngữ, từ việc trả lời câu hỏi, viết bài, tóm tắt, dịch thuật đến viết mã lập trình.

Ví dụ:

GPT (Generative Pre-trained Transformer): Được phát triển bởi OpenAI, GPT là một trong những mô hình LLM phổ biến nhất hiện nay, với các phiên bản từ GPT 1 đến GPT 4. GPT được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực từ chatbot đến sáng tạo nội dung.
BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Được phát triển bởi Google, BERT tập trung vào việc hiểu ngữ cảnh của từ trong câu theo cả hai chiều (trái sang phải và phải sang trái), giúp nó xử lý ngôn ngữ tự nhiên rất hiệu quả.
Llama (Large Language Model Meta AI): Được phát triển bởi Meta (Facebook), Llama là dòng mô hình LLM tập trung vào hiệu suất cao với chi phí tính toán thấp hơn, giúp nhiều tổ chức dễ dàng triển khai mô hình này hơn.
T5 (Text-To-Text Transfer Transformer): Được phát triển bởi Google, T5 chuyển đổi mọi tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên thành dạng "text to text", giúp nó xử lý nhiều loại nhiệm vụ khác nhau như dịch thuật, tóm tắt và trả lời câu hỏi.

Vậy GPT khác gì với ChatGPT mà chúng ta vẫn sử dụng? Đầu tiên, GPT (Generative Pre-trained Transformer) là một mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model - LLM) được phát triển bởi OpenAI, có khả năng sinh văn bản tự nhiên dựa trên dữ liệu huấn luyện mà nó đã học. GPT hoạt động dựa trên kiến trúc Transformer, nổi tiếng với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) một cách hiệu quả. Các phiên bản chính của GPT bao gồm:

GPT 1: Phiên bản đầu tiên giới thiệu khái niệm huấn luyện trước (Pre Training) và tinh chỉnh (Fine Tuning).
GPT 2: Được huấn luyện trên dữ liệu lớn hơn rất nhiều, nổi bật với khả năng tạo văn bản mượt mà, hợp ngữ cảnh.
GPT 3: Mô hình với 175 tỷ tham số, có khả năng xử lý các tác vụ đa dạng như dịch thuật, tóm tắt và trả lời câu hỏi.
GPT 4: Phiên bản nâng cấp tiếp theo với khả năng hiểu ngữ cảnh tốt hơn, hỗ trợ đa ngôn ngữ và xử lý thông tin phức tạp.

Trong khi đó ChatGPT là một ứng dụng cụ thể của mô hình GPT, được tinh chỉnh để chuyên xử lý các cuộc hội thoại và tương tác với người dùng. ChatGPT được xây dựng dựa trên GPT 3 hoặc GPT 4 (tuỳ phiên bản) và được thiết kế để giao tiếp với con người một cách tự nhiên nhất. Một số các đặc điểm của ChatGPT bao gồm:

Được tối ưu hóa cho hội thoại: Mô hình này được tinh chỉnh thông qua Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) để hiểu ngữ cảnh hội thoại và phản hồi mạch lạc.
Có khả năng ghi nhớ ngữ cảnh trong một phiên: ChatGPT có thể giữ thông tin của các câu hỏi trước đó trong cùng một cuộc trò chuyện để đưa ra phản hồi liên quan.
Giao diện thân thiện: ChatGPT được cung cấp dưới dạng một chatbot mà người dùng có thể tương tác trực tiếp thông qua giao diện web hoặc API.

GPT là mô hình ngôn ngữ lớn có khả năng xử lý nhiều tác vụ liên quan đến ngôn ngữ tự nhiên, còn ChatGPT là một phiên bản tinh chỉnh của GPT, chuyên dùng để tương tác hội thoại với con người. ChatGPT được thiết kế để mang lại trải nghiệm giao tiếp tự nhiên, mạch lạc và thân thiện cho người dùng.

Ứng dụng của mô hình ngôn ngữ

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như GPT, BERT, PaLM, LLaMA,... đã trở thành công cụ quan trọng trong nhiều lĩnh vực nhờ khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) mạnh mẽ. Dưới đây là các ứng dụng chính của mô hình ngôn ngữ lớn trong các ngành khác nhau.

Trợ lý ảo & Chatbot thông minh: LLM được sử dụng để xây dựng các trợ lý ảo và chatbot có khả năng hiểu và trả lời câu hỏi của người dùng một cách tự nhiên. Một số các trợ lý ảo như Siri, Alexa, Google Assistant sử dụng các mô hình ngôn ngữ để xử lý câu hỏi, tìm kiếm thông tin và thực hiện các lệnh.
Tóm tắt văn bản: LLM có thể phân tích và tóm tắt các tài liệu dài thành các đoạn văn ngắn gọn nhưng vẫn giữ nguyên ý nghĩa chính.
Machine Translation: LLM hỗ trợ dịch văn bản giữa các ngôn ngữ khác nhau với độ chính xác cao hơn các phương pháp truyền thống.
Sentiment Analysis: LLM có thể phân tích cảm xúc ẩn chứa trong các đoạn văn bản, từ đó giúp doanh nghiệp hiểu được phản hồi của khách hàng.
...

Tổng Kết

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, giúp máy tính có khả năng hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên như con người. Với các ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, LLM đang ngày càng trở nên quan trọng trong việc tự động hóa các tác vụ liên quan đến ngôn ngữ và giao tiếp.