Các mô hình ngôn ngữ lớn được sử dụng để làm gì?

Có thể thấy rằng, các ứng dụng AI có thể tóm tắt các bài báo, viết nên những câu chuyện và tham gia vào các cuộc trò chuyện dài. TRong đó, các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model – LLM) chính là thứ đang đứng sau những điều đó. Vậy các mô hình ngôn ngữ lớn được sử dụng để làm gì? Hãy cùng Shop máy chủ trả lời câu hỏi này nhé.

Mô hình ngôn ngữ là gì?

Mô hình ngôn ngữ lớn chính là một thuật toán học sâu (Deep Learning) có thể nhận dạng, tóm tắt, dịch, đồng thời dự đoán và tạo văn bản hay nội dung khác được dựa trên kiến ​​thức thu được từ những bộ dữ liệu khổng lồ.

Bên cạnh đó, các LLM là một trong những ứng dụng thành công nhất của các Transformer Model. Chúng không chỉ dùng để dạy ngôn ngữ của con người cho AI mà còn để hiểu về protein, viết code phần mềm và rất nhiều khả năng khác.

Không chỉ tăng tốc các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên như dịch thuật, chatbot và cả trợ lý AI, các mô hình ngôn ngữ lớn còn được sử dụng trong y tế, phát triển phần mềm và cùng nhiều lĩnh vực khác.

Mô hình ngôn ngữ dùng để làm gì?

Thực tế, ngôn ngữ không chỉ được sử dụng trong giao tiếp của con người. Bên cạnh đó, Code (mã lập trình) là ngôn ngữ của máy tính. Còn Protein và trình tự phân tử là ngôn ngữ của sinh học. Các mô hình ngôn ngữ lớn còn có thể sẽ được áp dụng cho các ngôn ngữ hoặc tình huống cần có các loại giao tiếp khác nhau như vậy.

Các mô hình này sẽ mở rộng phạm vi tiếp cận của AI trong các doanh nghiệp và các ngành công nghiệp khác nhau, đồng thời nó còn được kỳ vọng sẽ tạo ra một làn sóng nghiên cứu, sáng tạo và năng suất mới. Bởi vì chúng có thể giúp tạo ra các giải pháp phức tạp cho những vấn đề khó khăn nhất của thế giới.

Ngoài ra, các LLM cũng đang giúp tạo ra các công cụ tìm kiếm được mô phỏng lại, chatbot hướng dẫn và công cụ sáng tác cho các bài hát, bài thơ, câu chuyện và tài liệu tiếp thị,…..

Mô hình ngôn ngữ hoạt động như thế nào?

Các mô hình ngôn ngữ học hỏi từ khối lượng dữ liệu khổng lồ. Đúng như tên gọi của nó, trung tâm của mô hình ngôn ngữ là kích thước của bộ dữ liệu mà nó được đào tạo. Tuy nhiên, định nghĩa về “lớn” đang thay đổi cùng với AI.

Hiện nay, các mô hình ngôn ngữ thường được đào tạo trên các bộ dữ liệu đủ lớn để gồm gần như mọi thứ đã được “ghi chép” trên internet trong thời gian dài.

Hơn nữa, lượng văn bản khổng lồ như vậy đã được đưa vào thuật toán AI nhờ sử dụng phương pháp học không giám sát khi một mô hình được cung cấp bộ dữ liệu mà không được hướng dẫn rõ ràng về việc phải làm gì với nó. Thông qua phương pháp này, một LLM học các từ, cùng với các mối quan hệ giữa chúng và các khái niệm đằng sau chúng. Ví dụ như nó có thể học cách phân biệt hai nghĩa của từ “bark” dựa trên ngữ cảnh của nó.

Tương tự như một người thành thạo một ngôn ngữ có thể đoán được cái gì sẽ xảy ra tiếp theo trong một câu hoặc đoạn văn hoặc tự mình nghĩ ra các từ hoặc khái niệm mới, một LLM có thể áp dụng kiến ​​thức của nó để dự đoán và tạo nội dung.

Ngoài ra, các LLM cũng có thể được tùy chỉnh cho các trường hợp sử dụng cụ thể, bao gồm thông qua các kỹ thuật như fine-tuning hoặc prompt-tuning. Đây chính là quá trình cung cấp cho mô hình các bit dữ liệu nhỏ để tập trung vào, nhằm huấn luyện mô hình cho một ứng dụng cụ thể.

Do hiệu quả tính toán của nó trong việc xử lý các trình tự song song, kiến ​​trúc transformer model là khối xây dựng căn bản (building block) đằng sau các LLM lớn nhất và mạnh mẽ nhất.

Các ứng dụng hàng đầu cho các mô hình ngôn ngữ 

Càng ngày các LLM đang mở ra những khả năng mới trong các lĩnh vực như công cụ tìm kiếm, xử lý ngôn ngữ tự nhiên cũng như chăm sóc sức khỏe cùng với rô-bốt và tạo mã.

Các ứng dụng gần như vô hạn dành cho các LLM cũng bao gồm:

• Các nhà bán lẻ và các nhà cung cấp dịch vụ khác sử dụng các LLM để cung cấp trải nghiệm khách hàng được cải thiện hơn thông qua các chatbot động, trợ lý AI,….
• Bên cạnh đó, các công cụ tìm kiếm có thể sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để cung cấp các câu trả lời trực tiếp hơn và giống con người hơn.
• Các nhà nghiên cứu khoa học đời sống còn có thể đào tạo các LLM để hiểu protein, phân tử, DNA và RNA.
• Các nhà phát triển viết phần mềm và dạy robot các tác vụ vật lý bằng các mô hình ngôn ngữ lớn.
• Bên cạnh đó, các nhà tiếp thị có thể đào tạo một mô hình ngôn ngữ để tổ chức những phản hồi và yêu cầu của các khách hàng thành các cụm hoặc phân chia sản phẩm thành các danh mục dựa trên các mô tả cụ thể về sản phẩm.
• Hơn nữa, các nhà cố vấn tài chính có thể tóm tắt các cuộc gọi và tạo bản ghi các cuộc họp quan trọng nhờ sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn. Đồng thời, các công ty thẻ tín dụng có thể sử dụng LLM để phát hiện bất thường và phân tích gian lận để bảo vệ người tiêu dùng.
• Không những thế, nhóm pháp lý có thể sử dụng các LLM để giúp diễn giải và sao chép lại pháp lý.

Nhận thấy, việc vận hành các mô hình khổng lồ này trong sản xuất một cách hiệu quả đòi hỏi nhiều tài nguyên và chuyên môn trong số những thách thức khác. Do đó các doanh nghiệp chuyển sang NVIDIA Triton Inference Server để giúp tiêu chuẩn hóa việc triển khai mô hình và cung cấp AI nhanh để có thể mở rộng trong sản xuất.

Ứng dụng các LLM

Vào 6 năm 2020, OpenAI đã phát hành GPT-3 dưới dạng dịch vụ và được cung cấp sức mạnh bởi mô hình 175 tỷ tham số có thể tạo text và code nhờ những gợi ý ngắn bằng văn bản.

Đến năm 2021, NVIDIA và Microsoft đã phát triển Megatron-Turing Natural Language Generation 530B. Đây là một trong những mô hình lớn nhất thế giới về khả năng đọc hiểu và suy luận ngôn ngữ tự nhiên. Từ đó, giúp giảm bớt các tác vụ như tóm tắt và tạo nội dung.

Nam 2021, HuggingFace đã giới thiệu BLOOM, một LLM mở có thể tạo văn bản bằng 46 ngôn ngữ tự nhiên và hơn một chục ngôn ngữ lập trình.

Một LLM khác, Codex đã biến văn bản thành code dành cho các kỹ sư phần mềm và các nhà phát triển khác.

Đặc biệt, NVIDIA cung cấp các công cụ để dễ dàng xây dựng và triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn:

• Dịch vụ NVIDIA NeMo LLM đã cung cấp một lộ trình nhanh chóng để tùy chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn và triển khai chúng theo quy mô thông qua việc sử dụng API đám mây được quản lý của NVIDIA hoặc qua các private và public cloud.
• Tiếp theo, NVIDIA NeMo Megatron, một phần của nền tảng NVIDIA AI chính là một framework giúp đào tạo và triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn một cách dễ dàng, hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Với mục đích được thiết kế để phát triển ứng dụng doanh nghiệp, NeMo Megatron đã cung cấp một quy trình làm việc đầu cuối để giúp xử lý dữ liệu phân tán tự động và đào tạo các loại mô hình tùy chỉnh, quy mô lớn bao gồm GPT-3 và T5, đồng thời triển khai các mô hình này để suy luận theo quy mô.
• NVIDIA BioNeMo chính là một dịch vụ và framework được quản lý theo miền dành riêng cho các LLM trong nghiên cứu protein, phân tử nhỏ, DNA và RNA. Nó được xây dựng trên NVIDIA NeMo Megatron nhằm giúp cho đào tạo và triển khai các mô hình AI transformer sinh học phân tử lớn tại quy mô siêu máy tính.

Những thách thức của các mô hình ngôn ngữ lớn

Ngoài những ưu điểm nổi bật, việc mở rộng và duy trì các mô hình ngôn ngữ lớn có thể khó khăn và tốn kém. Bởi vì việc xây dựng một mô hình ngôn ngữ lớn mang tính nền tảng thường đòi hỏi thời gian đào tạo dài với chi phí hàng triệu đô la.

Do các LLM yêu cầu một lượng dữ liệu đào tạo đáng kể, các nhà phát triển và doanh nghiệp có thể coi đây là một thách thức khi phải có những bộ dữ liệu đủ lớn.

Ngoài ra, do quy mô của LLM nên việc triển khai chúng đòi hỏi phải có chuyên môn kỹ thuật. Đó là hiểu biết sâu sắc về học sâu, các transformer model cũng như phần mềm và phần cứng phân tán.

Nhìn chung, nhiều ông lớn trong lĩnh vực công nghệ đang tích cực làm việc để thúc đẩy sự phát triển và xây dựng các nguồn lực nhằm mở rộng quyền truy cập vào các mô hình ngôn ngữ lớn. Điều này cho phép người tiêu dùng và doanh nghiệp thuộc mọi quy mô thu được những lợi ích của họ. Nếu có thắc mắc gì hãy liên hệ ngay với SHop máy chủ nhé.