Nhập môn về các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs)

Bài viết được sự cho phép của tác giả Trần Ngọc Minh

Trong thời đại hiện nay, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đã nổi lên như những công cụ biến đổi, khám phá sự phức tạp của việc hiểu ngôn ngữ tự nhiên và mở đường cho các ứng dụng hiện đại.

Bài viết này cung cấp một hiểu biết toàn diện về kiến trúc LLM, phương pháp đào tạo, cũng như ứng dụng của các mô hình trí tuệ nhân tạo tiên tiến trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Mục tiêu chính bao gồm làm sáng tỏ cơ sở lý thuyết của LLMs, chi tiết về quá trình đào tạo của chúng, khám phá các ứng dụng thực tế trong nhiều lĩnh vực khác nhau, và thảo luận về thách thức và hướng phát triển trong lĩnh vực này.

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)

Một mô hình ngôn ngữ lớn là một mô hình trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ được thiết kế để hiểu và tạo ra văn bản giống như con người dựa trên lượng lớn dữ liệu. Những mô hình này thuộc vào danh mục rộng hơn của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trong lĩnh vực machine learning. LLMs sử dụng các mạng nơ-ron sâu với nhiều tham số để học các mẫu, mối quan hệ và thông tin ngữ cảnh từ các nguồn dữ liệu văn bản đa dạng.

Làm thế nào Mô hình Ngôn ngữ Lớn hoạt động?

LLMs hoạt động thông qua một quá trình được biết đến là học sâu, cụ thể là sử dụng một loại kiến trúc gọi là transformers.

Sự hình thành (The Genesis)

Sự hình thành của mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) có thể được truy vết về kiến trúc transformer (Transformer Architecture ) đột phá, một bước tiến quan trọng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Tại trái tim của đổi mới này là cơ chế chú ý, một khối xây dựng cơ bản đã tái định nghĩa cách mô hình hiểu và xử lý thông tin ngữ cảnh trong lượng lớn văn bản, thúc đẩy một sự chuyển đổi mô hình trong biểu diễn và hiểu ngôn ngữ.

Kiến Trúc transformer (Transformer Architecture )

Như đã đề cập, LLMs được xây dựng trên kiến trúc transformer. Transformer cho phép một mô hình xử lý và hiểu dữ liệu tuần tự một cách hiệu quả, phù hợp cho các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Bao gồm hai thành phần cơ bản, kiến trúc transformer bao gồm một bộ mã hóa và một bộ giải mã. Bộ mã hóa xử lý một chuỗi các mã thông báo đầu vào, tạo ra một chuỗi tương ứng của các trạng thái ẩn. Sau đó, bộ giải mã sử dụng những trạng thái ẩn này để tạo ra một chuỗi các mã thông báo đầu ra.

Cơ Chế Chú Ý (Attention Mechanism)

Một đổi mới quan trọng trong các biến đổi là cơ chế chú ý. Cơ chế này cho phép mô hình tập trung vào các phần khác nhau của chuỗi đầu vào khi thực hiện dự đoán và nắm bắt các phụ thuộc xa trong dữ liệu. Cơ chế chú ý đặc biệt mạnh mẽ cho các nhiệm vụ như hiểu ngôn ngữ, dịch, tóm tắt, và nhiều nhiệm vụ khác. Nó nâng cao khả năng của mô hình tạo ra các phản ứng mạch lạc và có ngữ cảnh bằng cách cho phép nó đánh giá độ quan trọng của mỗi mã thông báo đầu vào một cách linh hoạt.

Bảng: Các thành phần chính của cơ chế chú ý

Ứng Dụng Thực Tế của LLMs

Từ việc hiểu ngôn ngữ tự nhiên đến giải quyết vấn đề sáng tạo, LLMs đóng một vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực, định hình cảnh quan của các ứng dụng thực tế và tiến bộ công nghệ.

Tại Sao LLMs Quan Trọng

LLMs xuất sắc trong việc hiểu và tạo ra văn bản giống như con người, tạo điều kiện cho sự tương tác phức tạp hơn giữa máy và con người. LLMs có thể tự động hóa nhiều nhiệm vụ liên quan đến ngôn ngữ, giúp tiết kiệm thời gian và tài nguyên. Trong các ngành như hỗ trợ khách hàng, tạo nội dung và phân tích dữ liệu, LLMs đóng góp vào việc tăng cường hiệu suất bằng cách xử lý các chức năng ngôn ngữ thường xuyên. LLMs tạo điều kiện cho việc phát triển các ứng dụng và dịch vụ sáng tạo, bao gồm chatbots, trợ lý ảo, tóm tắt nội dung, dịch ngôn ngữ và phân tích tâm trạng.

Ngoài ra, LLMs được sử dụng để tạo ra nội dung giống như con người, bao gồm các bài viết, tài liệu tiếp thị và đoạn mã. Điều này đặc biệt quan trọng trong các ngành truyền thông, tiếp thị và phát triển phần mềm, nơi nội dung chất lượng cao và có ngữ cảnh là quan trọng. Trong các lĩnh vực như tài chính và y tế, LLMs hỗ trợ trong việc phân tích và tóm tắt lượng lớn thông tin văn bản. Điều này giúp những người ra quyết định rút ra thông tin liên quan, giảm thiểu rủi ro và đưa ra quyết định có cơ sở.

Bảng: Các ứng dụng chính của LLMs trong các lĩnh vực

Các Khái Niệm và Tính Năng Quan Trọng của LLM

Mô Hình Cơ Sở (The foundation model) và  RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Mô hình cơ sở ám chỉ đến mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước đó, phục vụ như cơ sở cho các điều chỉnh hoặc tùy chỉnh tiếp theo. Những mô hình này được đào tạo trước trên các bộ dữ liệu đa dạng và phong phú để hiểu biết về sự tinh tế của ngôn ngữ, sau đó được điều chỉnh cho các nhiệm vụ hoặc ứng dụng cụ thể.

Phương pháp RAG (tạm dịch: Thế hệ tăng cường truy xuất) là một phương pháp cụ thể trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên kết hợp sức mạnh của cả mô hình truy xuất và mô hình tạo sinh (generative model). Trong RAG, một bộ truy xuất được sử dụng để trích xuất thông tin liên quan từ một cơ sở dữ liệu lớn hoặc nguồn kiến thức, và thông tin này sau đó được mô hình tạo sinh sử dụng để tạo ra câu trả lời hoặc nội dung. Phương pháp này nhằm mục đích tăng cường quá trình tạo sinh bằng cách tích hợp ngữ cảnh hoặc thông tin được truy xuất từ các nguồn bên ngoài.

RAG đặc biệt hữu ích trong các tình huống nơi việc truy cập vào một lượng lớn kiến thức bên ngoài mang lại lợi ích cho việc tạo ra câu trả lời chính xác và có ngữ cảnh. Phương pháp này có ứng dụng trong các nhiệm vụ như trả lời câu hỏi, tạo nội dung và hệ thống đối thoại.

Hugging Face Transformers

Hugging Face Transformers nổi lên như một framework học sâu mã nguồn mở được phát triển bởi Hugging Face, mang đến một bộ công cụ linh hoạt cho những người yêu thích máy học. Framework này cung cấp cho người dùng các API và tiện ích để truy cập các mô hình tiền đào cắt lớn và tối ưu hóa hiệu suất thông qua việc điều chỉnh tinh tế. Hỗ trợ một loạt các nhiệm vụ trên nhiều phương thức, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, phân tích âm thanh và ứng dụng đa phương thức, Hugging Face Transformers giúp đơn giản hóa quá trình tải và đào tạo các mô hình tiền đào cắt hiện đại.

Cơ Sở Dữ Liệu Vector

Một cơ sở dữ liệu vector đề cập đến một cơ sở dữ liệu được thiết kế để lưu trữ và truy xuất các nhúng trong không gian có chiều cao. Trong ngữ cảnh này, các vector đóng vai trò là biểu diễn số học của các đặc trưng hoặc thuộc tính của tập dữ liệu. Sử dụng các thuật toán tính khoảng cách hoặc độ tương đồng giữa các vector trong không gian có chiều cao này, cơ sở dữ liệu vector xuất sắc trong việc nhanh chóng và hiệu quả truy xuất dữ liệu có sự tương đồng.

Khác biệt với cơ sở dữ liệu dựa trên scalar thông thường tổ chức dữ liệu theo hàng hoặc cột, phụ thuộc vào các phương pháp tìm kiếm chính xác hoặc dựa trên từ khoá, cơ sở dữ liệu vector hoạt động khác biệt. Chúng tận dụng các kỹ thuật như “Approximate Nearest Neighbors” (ANN) để tìm kiếm và so sánh nhanh chóng một bộ sưu tập lớn các vector trong khoảng thời gian ngắn kỳ lạ.

Bảng: Ưu điểm của cơ sở dữ liệu vector đối với LLMs

Một số cơ sở dữ liệu vector mã nguồn mở hàng đầu là Chroma, Milvus, và Weaviate.

Thiết Kế và Kỹ Thuật Gợi Ý

Kỹ thuật gợi ý bao gồm việc tạo ra và làm rõ các đoạn văn bản gợi ý với mục tiêu hướng dẫn mô hình ngôn ngữ để tạo ra các kết quả mong muốn. Ngược lại, thiết kế gợi ý là quá trình tạo ra các đoạn văn bản gợi ý một cách cụ thể để kích thích các phản ứng mong muốn từ mô hình ngôn ngữ.

Bảng: Các kỹ thuật gợi ý chính

Orchestration và Agent

Các framework Orchestration đóng một vai trò quan trọng trong việc xây dựng ứng dụng dựa trên dữ liệu doanh nghiệp được đẩy bằng trí tuệ nhân tạo. Chúng chứng minh giá trị không thể đong đếm trong việc loại bỏ sự cần thiết của việc đào tạo lại các mô hình cơ bản, vượt qua giới hạn token, thiết lập kết nối với nguồn dữ liệu và giảm thiểu việc bao gồm mã boilerplate. Các framework này thường cung cấp các kết nối phục vụ một loạt các nguồn dữ liệu đa dạng, từ cơ sở dữ liệu đến lưu trữ đám mây và API, hỗ trợ tích hợp mượt mà của đường ống dữ liệu với các nguồn cần thiết.

Trong việc phát triển ứng dụng liên quan đến LLMs, orchestration và agent đóng vai trò quan trọng trong quản lý sự phức tạp của xử lý ngôn ngữ, đảm bảo thực hiện đồng bộ và tăng cường hiệu suất tổng thể của hệ thống.

Sự tương hợp giữa orchestration và agents trong bối cảnh của LLMs đảm bảo rằng các nhiệm vụ liên quan đến ngôn ngữ được triển khai một cách hiệu quả và các tác nhân thông minh, được động viên bởi những mô hình này, có thể tự động đóng góp vào các khía cạnh khác nhau của phát triển ứng dụng. Sự hợp tác này nâng cao khả năng ngôn ngữ của ứng dụng, làm cho chúng trở nên linh hoạt, phản ứng và hiệu quả hơn trong xử lý tương tác và nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

AutoGen nổi bật như một framework mã nguồn mở giúp các nhà phát triển xây dựng ứng dụng LLM thông qua sự hợp tác của nhiều tác nhân có khả năng trò chuyện và cộng tác để đạt được nhiệm vụ. Các tác nhân trong AutoGen không chỉ có thể tùy chỉnh và trò chuyện mà còn có khả năng thích ứng với các chế độ khác nhau bao gồm sự kết hợp giữa LLMs, đầu vào của con người và các công cụ.

Framework này cho phép nhà phát triển định nghĩa hành vi tương tác của tác nhân một cách linh hoạt, cho phép sử dụng cả ngôn ngữ tự nhiên và mã máy tính để lập trình các mô hình trò chuyện linh hoạt phù hợp với các ứng dụng khác nhau. Là một cơ sở hạ tầng linh hoạt, AutoGen đóng vai trò làm nền tảng để xây dựng các ứng dụng đa dạng, chứa đựng sự phức tạp khác nhau và khả năng của LLMs.

Việc lựa chọn AutoGen là phù hợp hơn khi xử lý các ứng dụng đòi hỏi tạo mã, chẳng hạn như các công cụ hoàn thành mã và tái cấu trúc mã. Ngược lại, LangChain chứng minh là lựa chọn ưu việt cho các ứng dụng tập trung vào thực hiện các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên đa dụng, như trả lời câu hỏi và tóm tắt văn bản.

Local LLMs (LLLMs)

Một Local LLM (LLLM), chạy trên máy tính cá nhân hoặc máy chủ, mang lại lợi ích độc lập từ các dịch vụ đám mây cùng với việc cải thiện quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu. Bằng cách sử dụng một LLLM, người dùng đảm bảo rằng dữ liệu của họ giữ được ở trên thiết bị của họ, loại bỏ nhu cầu chuyển dữ liệu ra các dịch vụ đám mây và củng cố các biện pháp bảo vệ quyền riêng tư. Ví dụ, GPT4All tạo ra môi trường để đào tạo và triển khai các LLMs mạnh mẽ và được tùy chỉnh, được thiết kế để hoạt động hiệu quả trên CPU phổ thông trong môi trường địa phương.

Low-Rank Adaptation (LoRA)

Low-Rank Adaptation (LoRA)được sử dụng để đào tạo một cách hiệu quả các LLMs cá nhân hóa. Trọng số mô hình được đào tạo trước được giữ nguyên, trong khi các ma trận phân giải hạng có thể được đào tạo được giới thiệu vào từng lớp của kiến trúc transformer. Phương pháp tiếp cận sáng tạo này giảm đáng kể số lượng tham số có thể đào tạo cho các nhiệm vụ sau này. LoRA có khả năng giảm số lượng tham số có thể đào tạo lên đến 10,000 lần và giảm bớt yêu cầu bộ nhớ GPU ba lần.

Cách xây dựng LLM doanh nghiệp

Thay vì phụ thuộc vào các LLM phổ biến như ChatGPT, nhiều công ty cuối cùng phát triển các LLM chuyên sâu riêng của họ được tùy chỉnh để xử lý dữ liệu tổ chức độc quyền. LLMs doanh nghiệp có khả năng tạo nội dung chuyên biệt cho nhu cầu kinh doanh, bao gồm bài viết tiếp thị, bài đăng trên mạng xã hội và video trên YouTube. Chúng có thể tích cực đóng góp vào quá trình tạo, đánh giá và thiết kế phần mềm cụ thể của công ty. Hơn nữa, LLMs doanh nghiệp có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc đổi mới và thiết kế ứng dụng tiên tiến để đảm bảo lợi thế cạnh tranh.

Giải quyết Vấn đề Xây dựng hay Mua

Khi tranh luận về việc có nên tự độc lập tiền đào tạo một LLM hay tận dụng một LLM hiện có, ba lựa chọn nổi bật là:

• Sử dụng API của một LLM thương mại
• Sử dụng một LLM nguồn mở sẵn có
• Hoặc, tự thực hiện nhiệm vụ đào tạo một LLM độc lập.

Ưu điểm của việc sử dụng LLM đã được đào tạo trước bao gồm cải tiến hiệu suất liên tục và khả năng xử lý một loạt nhiệm vụ phức tạp, bao gồm tóm tắt văn bản, tạo nội dung, tạo mã, phân tích tâm trạng và tạo chatbot. Tận dụng LLM đã được đào tạo trước mang lại sự thuận tiện về thời gian và chi phí, đặc biệt là khi xây dựng một mô hình ngôn ngữ riêng. Việc tích hợp trở nên đơn giản thông qua API do các dịch vụ như ChatGPT cung cấp, và người dùng có thể cải thiện chất lượng đầu ra thông qua kỹ thuật khởi động mà không làm thay đổi mô hình cơ bản.

Ngược lại, LLM nguồn mở cung cấp cho người dùng khả năng đào tạo và điều chỉnh mô hình để phù hợp với yêu cầu cụ thể. Toàn bộ mã và cấu trúc của những LLM này có sẵn công khai, mang lại sự linh hoạt và tùy chỉnh tăng cao. Các ví dụ nổi bật của LLM nguồn mở bao gồm Google PaLM 2, LLaMA 2 (được phát hành bởi Meta) và Falcon 180B (phát triển bởi Viện Đổi mới Công nghệ).

Mặc dù LLM nguồn mở đòi hỏi một mức độ kỹ năng kỹ thuật và tài nguyên tính toán cao hơn để đào tạo, nhưng chúng mang lại cho người dùng sự kiểm soát lớn hơn đối với dữ liệu, kiến trúc mô hình và quyền riêng tư được cải thiện. Sự hợp tác giữa các nhà phát triển được khuyến khích, thúc đẩy các phương pháp đào tạo sáng tạo và sự sáng tạo của các ứng dụng mới.

Việc làm AI lương thưởng hấp dẫn, mới nhất dành cho bạn!

Xây dựng Mô hình Ngôn ngữ Tùy chỉnh (LLM)

Quá trình phát triển một LLM tùy chỉnh liên quan đến một quy trình có hệ thống bao gồm một số bước quan trọng:

• Thu thập và tiền xử lý dữ liệu: Tập hợp dữ liệu liên quan và đại diện, và chuẩn bị nó cho việc đào tạo mô hình bằng cách làm sạch, tổ chức và chuyển đổi nó theo cần thiết.
• Lựa chọn kiến trúc mô hình: Chọn lựa kiến trúc hoặc thiết kế thích hợp cho mô hình ngôn ngữ tùy chỉnh dựa trên yêu cầu cụ thể và đặc điểm của nhiệm vụ.
• Đào tạo mô hình: Sử dụng dữ liệu đã chuẩn bị để đào tạo mô hình ngôn ngữ đã chọn, điều chỉnh các tham số để tối ưu hóa hiệu suất và đạt được kết quả học tập mong muốn.
• Tinh chỉnh LLM: Rèn luyện lại mô hình đã đào tạo trước đó trên dữ liệu cụ thể cho nhiệm vụ để cải thiện khả năng hiểu và tạo ra các mẫu ngôn ngữ liên quan đến ứng dụng mục tiêu.
• Đánh giá hiệu suất mô hình: Đánh giá hiệu suất của mô hình bằng cách sử dụng các chỉ số phù hợp để đảm bảo nó đáp ứng các tiêu chuẩn và mục tiêu mong muốn.
• Triển khai và lặp lại: Triển khai mô hình trong môi trường dự định cho việc sử dụng thực tế, và liên tục điều chỉnh và cập nhật nó dựa trên phản hồi của người dùng và yêu cầu thay đổi.

Phương pháp toàn diện này hỗ trợ quá trình phát triển một LLM tùy chỉnh hiệu quả và được điều chỉnh cho nhiều ứng dụng khác nhau.

Nhược điểm của LLM

Mặc dù LLMs đã thể hiện khả năng ấn tượng, chúng không thiếu nhược điểm. LLMs có thể kế thừa và duy trì các đặc điểm thiên vị có mặt trong dữ liệu đào tạo của chúng, dẫn đến đầu ra mang tính chất thiên vị. Điều này có thể dẫn đến sử dụng ngôn ngữ không công bằng hoặc phân biệt đối xử, phản ánh các đặc điểm thiên vị của xã hội có trong dữ liệu.

Việc sử dụng LLMs cho việc tạo nội dung đặt ra những vấn đề về đạo đức, đặc biệt là trong trường hợp nơi nội dung được tạo ra có thể bị lạm dụng, ví dụ như tạo ra tin tức giả mạo hoặc thông tin sai lệch. Việc tạo nội dung bằng LLMs có thể gây ra các vấn đề về pháp lý và quyền riêng tư, đặc biệt là khi liên quan đến các vấn đề như sở hữu trí tuệ, vi phạm bản quyền, hoặc tiết lộ thông tin nhạy cảm một cách không cố ý.

Xây Dựng Trên Cơ Sở Của LLMs

Trong việc khai thác khả năng mạnh mẽ của các mô hình cơ bản kiểu GPT cho ứng dụng doanh nghiệp, hành trình bắt đầu với việc chuyển đổi dữ liệu và phù hợp bản ghi, mở đường cho một sự chuyển đổi mô hình trong cách doanh nghiệp tận dụng tiềm năng lớn của LLMs. Việc xây dựng trên cơ sở của những mô hình ngôn ngữ này bao gồm việc tinh chỉnh chức năng của chúng để phù hợp với yêu cầu kinh doanh cụ thể, tùy chỉnh quá trình đào tạo của chúng trên dữ liệu thuộc lĩnh vực cụ thể, và tích hợp chúng một cách mượt mà vào các quy trình làm việc hiện tại.

Doanh nghiệp có thể mở khóa những chiều sâu mới về hiệu suất bằng cách sử dụng LLMs cho các nhiệm vụ như tóm tắt tài liệu, phân tích tâm trạng và tương tác với khách hàng. Hơn nữa, tính linh hoạt của những mô hình này cho phép sự hiệu chỉnh liên tục, đảm bảo rằng khi nhu cầu kinh doanh thay đổi, mô hình ngôn ngữ cũng có thể thích ứng theo chiều hướng đó. Khi tổ chức điều hướng trong cảnh quan chuyển đổi số, việc xây dựng trên cơ sở của LLMs nổi lên như một nhiệm vụ chiến lược, thúc đẩy sự đổi mới, nâng cao quy trình đưa ra quyết định, và cuối cùng tạo nên lợi thế cạnh tranh trong một môi trường kinh doanh ngày càng dựa trên dữ liệu.

Kết luận

Từ những nguồn lực mở rộng của LLMs âm thanh, hình ảnh và đa dạng đa phương thức đến sự cần thiết của LLMs có trách nhiệm trong việc xử lý các vấn đề đạo đức và quyền riêng tư, và cuối cùng, tưởng tượng về tương lai, phần này xem xét cảnh quan hiện tại và làm rõ con đường phía trước cho sự phát triển liên tục và triển khai có trách nhiệm của những công nghệ đột phá này.

LLMs Âm thanh, Hình ảnh và Đa dạng Đa phương thức

Một LLM đa phương thức đại diện cho một hệ thống AI tiên tiến được đào tạo với nhiều chế độ dữ liệu, bao gồm đầu vào từ hình ảnh, văn bản và nguồn âm thanh để tăng cường khả năng hiểu và tạo ra của nó.

Một số LLM đa phương thức hàng đầu bao gồm:

Gemini, mô hình AI đa chế độ tiên tiến của Google, có khả năng xuất sắc trong việc hiểu và xử lý nhiều dạng thông tin đồng thời, bao gồm văn bản, mã, âm thanh, hình ảnh và video. Gemini, kế nhiệm của LaMDA và PaLM 2, được đặt tên theo Dự án Gemini của NASA, đại diện cho một gia đình Transformer chỉ có khả năng giải mã, được tối ưu hóa cho việc đào tạo và suy luận hiệu quả trên TPUs. Đặc biệt, Gemini vượt qua các chuyên gia con người trong Việc Hiểu Ngôn ngữ Đa Nhiệm Khổng Lồ (MMLU), thể hiện sức mạnh của nó. Tính linh hoạt của nó bao gồm thị giác máy tính, khoa học vị trí, sức khỏe con người và công nghệ tích hợp. Google nhấn mạnh về khả năng lập trình mã của Gemini thông qua AlphaCode 2, vượt qua các đối thủ trong các cuộc thi lập trình và thể hiện sự cải thiện đáng kể so với phiên bản trước đó. Được đào tạo trên Tensor Processing Units (TPU) của Google, Gemini tự hào về tốc độ và hiệu quả chi phí, với kế hoạch ra mắt TPU v5p dành cho việc đào tạo mô hình quy mô lớn. Có sẵn trong các biến thể Nano, Pro và Ultra, Gemini phục vụ nhu cầu đa dạng của người dùng, từ nhiệm vụ nhanh trên thiết bị đến ứng dụng hiệu suất cao, với phiên bản Ultra đang trải qua kiểm tra an toàn để ra mắt vào năm tới.

Macaw-LLM là một đổi mới đột phá tích hợp một cách mượt mà thông tin hình ảnh, âm thanh và văn bản. Gồm một mô-đun chế độ cho việc mã hóa dữ liệu đa phương thức, một mô-đun nhận thức sử dụng LLMs đã được đào tạo trước đó và một mô-đun cân bằng để điều hòa các biểu diễn đa dạng, Macaw-LLM đứng đầu trong nghiên cứu tiên tiến về mô hình ngôn ngữ âm thanh, hình ảnh và đa dạng.

Trung tâm Nghiên cứu NExT tại Đại học Quốc gia Singapore (NUS) gần đây đã trình làng NExT-GPT – một mô hình LLM đa phương thức “từ bất cứ điều gì đến bất cứ điều gì” được thiết kế để xử lý văn bản, hình ảnh, video và âm thanh một cách linh hoạt như cả đầu vào và đầu ra. Nổi bật bởi sự phụ thuộc vào các mô hình đã được đào tạo trước đó, NExT-GPT thể hiện sự hiệu quả đáng kể bằng cách cập nhật chỉ 1% số tham số tổng cảnh trong quá trình đào tạo. NExT-GPT tự hào về một giao diện trò chuyện đa dạng, giúp người dùng nhập văn bản hoặc tải lên các tập tin bao gồm hình ảnh, video hoặc âm thanh. Với khả năng hiểu nội dung của đầu vào đa dạng, mô hình phản hồi mạnh mẽ với các truy vấn của người dùng, tạo ra đầu ra văn bản, hình ảnh, video hoặc âm thanh được tùy chỉnh theo yêu cầu của người dùng.

Xét Đạo Đức và Quyền Riêng Tư

Việc sử dụng LLMs đặt ra những lo ngại về đạo đức, bao gồm khả năng tạo ra đầu ra thiên vị, vi phạm quyền riêng tư và khả năng lạm dụng. Để giảm nhẹ những vấn đề này, việc chấp nhận các thực hành phát triển minh bạch, quản lý dữ liệu một cách có trách nhiệm và tích hợp cơ chế công bằng là hết sức quan trọng. Điều này bao gồm việc đối mặt với các đầu ra có thể chứa đựng thiên vị, bảo vệ quyền riêng tư người dùng và giảm thiểu rủi ro lạm dụng, đều là những khía cạnh quan trọng của việc triển khai LLM một cách có trách nhiệm. Để đạt được điều này, các nhà phát triển và tổ chức phải áp dụng các thực hành phát triển minh bạch, triển khai các biện pháp bảo mật mạnh mẽ và tích hợp cơ chế công bằng để đảm bảo kết quả đạo đức và không thiên vị. Sự cân bằng giữa tiềm năng biến đổi của LLMs và các xem xét đạo đức là quan trọng để phát triển một cảnh quan AI đáng tin cậy và có trách nhiệm.

Tương Lai của Mô hình Ngôn ngữ Lớn

Tương lai của LLMs hứa hẹn những tiến bộ thú vị. Khi những mô hình này phát triển, tiềm năng cho khả năng tự kiểm tra hiện lên, góp phần vào việc tạo ra đầu ra đáng tin cậy và chính xác hơn. Tuy nhiên, sự tiến bộ vẫn phụ thuộc vào việc phát triển các phương pháp kỹ thuật mạnh mẽ hơn để làm sáng tỏ và cải thiện giao tiếp với những mô hình này. Hơn nữa, tương lai mang đến triển vọng về việc cải thiện tinh chỉnh và điều chỉnh, đảm bảo rằng LLMs tương thích tốt hơn với ý định của người dùng và tạo ra các phản ứng phù hợp với ngữ cảnh.

Để làm cho LLMs trở nên dễ tiếp cận và áp dụng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, các nhà cung cấp phải tập trung vào việc phát triển các công cụ hỗ trợ doanh nghiệp xây dựng các đường ống học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF) của riêng mình. Tùy chỉnh LLMs cho các ứng dụng cụ thể sẽ là một bước quan trọng tiến lên, từ đó mở khóa toàn bộ tiềm năng của những mô hình này trong việc đáp ứng các nhu cầu cụ thể của ngành và thúc đẩy sự áp dụng rộng rãi hơn.

Bài viết gốc được đăng tải tại ngocminhtran.com

Có thể bạn quan tâm:

• Prompt Engineering: Ngôn ngữ của AI và tác động của nó đối với thị trường việc làm
• Cách ứng dụng Chat GPT hỗ trợ cho công việc hiệu quả
• WebAssembly – Tương lai của các ứng dụng Web

Tìm kiếm việc làm IT mới nhất tại TopDev!