LLM là gì? Tìm hiểu LLM trong trí tuệ nhân tạo AI 

LLM (Large Language Models) đang làm thay đổi cách chúng ta hiểu và sử dụng trí tuệ nhân tạo với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên rất ấn tượng. Vậy LLM là gì, Cách nó hoạt động và ứng dụng của nó trong đời sống của chúng ta.

Mục lục

Mô hình ngôn ngữ lớn LLM là gì ?

Large Language Model (LLM) là mô hình ngôn ngữ lớn, mô hình trí tuệ nhân tạo được thiết kế để hiểu và tạo ra văn bản tự nhiên. Mô hình này có khả năng xử lý ngôn ngữ giống như con người.

LLM đóng vai trò quan trọng trong các ứng dụng như chatbot, dịch thuật tự động, và phân tích văn bản, giúp cải thiện trải nghiệm người dùng và tối ưu hóa quy trình làm việc.

Một số LLM nổi bật bao gồm GPT (Generative Pretrained Transformer) của OpenAI và BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) của Google, đã tạo ra bước đột phá trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). 

LLM hoạt động như thế nào? 

LLM hoạt động theo một quy trình phức tạp, sử dụng nhiều kỹ thuật để sinh ra ngôn ngữ tự nhiên. “Sử dụng một lượng lớn dữ liệu văn bản để huấn luyện mạng lưới thần kinh. Mạng nơ-ron này sau đó được sử dụng để tạo văn bản, dịch văn bản hoặc thực hiện các tác vụ khác. Càng nhiều dữ liệu được sử dụng để đào tạo mạng lưới thần kinh thì nó sẽ càng hiệu quả và chính xác hơn.” Nguồn: Google Cloud

Ta sẽ tìm hiểu sơ qua 3 cách hoạt động của LLM để mọi người có thể nắm sơ bộ.

Thu thập dữ liệu và xử lý dữ liệu 

Để tạo ra LLM thì người ta phải chuẩn bị thu thập một lượng lớn văn bản từ nhiều nguồn khác nhau, như sách báo, bài viết, trên mấy trang web. Mô hình này học bất cứ thông tin nào trên internet. Sau khi thu thập thì các văn bản này được xử lý để loại bỏ những thứ không cần thiết ( như là dấu câu, ký tự đặc biệt) và chia thành các phần nhỏ hơn gọi là “token”. Token có thể là từ hoặc cụm từ. Việc này giúp mô hình hiểu rõ hơn về nội dung văn bản mà nó đang học.

Mô hình học sâu Deep Learning 

LLM thường sử dụng kiến trúc mạng nơ-ron sâu có tên là Transformer. Kiến trúc này giúp mô hình hiểu được ngữ cảnh của các từ trong câu bằng cách xem xét mối quan hệ giữa chúng. Đây là một cách mà máy tính học giống như cách con người học, bằng cách tìm ra các mẫu trong dữ liệu.

Ví dụ như “Con mèo đang đuổi theo con chuột.” Kiến trúc Transformer sẽ giúp mô hình hiểu rằng từ “đuổi” là hành động do “con mèo” thực hiện đối với “con chuột”. Việc này giúp mô hình nắm bắt được mối liên hệ giữa các từ trong câu, từ đó đưa ra những phản hồi chính xác hơn khi giao tiếp.

Dự đoán từ tiếp theo trong quá trình huấn luyện, mô hình học cách dự đoán từ tiếp theo dựa trên các từ trước đó. Ví dụ, nếu mô hình thấy các từ "Đường Trần Não ở", nó sẽ học để dự đoán từ tiếp theo có thể là " Quận 2". Qua thời gian, mô hình điều chỉnh các trọng số kết nối trong mạng nơ-ron để cải thiện độ chính xác của các dự đoán này.

Sinh nội dung

Khi đã được huấn luyện, LLM có khả năng tạo ra văn bản mới dựa trên đầu vào mà nó nhận được. Ví dụ, nếu bạn hỏi “ hãy cho tôi biết về Cloud Server” mô hình sẽ sử dụng kiến thức đã học để trả lời câu hỏi đó. Chất lượng đầu ra của nội dung được tạo ra bới LLM phụ thuộc vào chất lượng của dữ liệu mình huấn luyện.

Ứng dụng của Large Language Models (LLM)

Ứng Dụng LLM có thể được dùng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, chẳng hạn như

• Trả lời câu hỏi:  Các chatbot như ChatGPT có thể trả lời các câu hỏi về nhiều chủ đề khác nhau, từ khoa học đến văn hóa. Tiết kiệm thời gian tìm kiếm thông tin, cung cấp thông tin nhanh chóng và tương đối chính xác. Tính chính xác của đáp án không phải lúc nào cũng 100% bạn phải kiểm tra kỹ.
• Dịch ngôn ngữ: Giúp dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác. VD như google translate
• Viết nội dung: Hỗ trợ trong việc tạo nội dung cho blog, báo chí hoặc sách.
• Học máy và NLP (Natural Language Processing): Tích hợp vào ứng dụng và dự án học máy Machine Learning để hiểu và xử lý văn bản tự nhiên. Cũng như phân loại tin tức, phân đoạn ý kiến hay nhận diện thư rác. Phát triển các ứng dụng NLP như chatbot hoặc giao diện người dùng thông minh.
• Chatbot và Trợ lý ảo: Trả lời câu hỏi và hỗ trợ người dùng tìm kiếm thông tin trên internet, giúp tương tác giữa con người và máy móc trở nên dễ dàng hơn.Hỗ trợ phân tích và tổ chức thông tin y tế từ tài liệu y học, phát triển ứng dụng hỗ trợ chẩn đoán và tư vấn y tế.

LLM đang làm thay đổi cách chúng ta tương tác với công nghệ, mang lại nhiều lợi ích trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ giáo dục đến y tế, và cả trong việc phát triển ứng dụng.

Kết luận

Trong bối cảnh công nghệ phát triển nhanh chóng, LLM (Large Language Models) đã chứng tỏ vai trò quan trọng trong việc cải thiện cách chúng ta giao tiếp và tương tác với máy móc. Khả năng hiểu và sinh ra văn bản tự nhiên của các mô hình này không chỉ giúp nâng cao trải nghiệm người dùng mà còn mở ra nhiều cơ hội ứng dụng trong các lĩnh vực như giáo dục, y tế, và dịch vụ khách hàng.

Việc nắm bắt và ứng dụng LLM sẽ giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình làm việc, từ đó tạo ra giá trị gia tăng đáng kể. Bằng cách tiếp tục tìm hiểu và áp dụng công nghệ này, chúng ta có thể khai thác tối đa tiềm năng mà LLM mang lại trong tương lai.

Nếu bạn thật sự quan tâm đến các giải pháp AI và muốn khám phá tiềm năng to lớn mà công nghệ này có thể mang lại, Long Vân hiện đang phát triển các sản phẩm máy chủ chuyên dụng cho nhu cầu phát triển AI. Truy cập ngay AI - Deep Learning hoặc liên hệ theo số hotline 1800 6070 để được tư vấn chi tiết và tìm ra giải pháp phù hợp nhất cho nhu cầu của bạn!

Tác giả: Quốc Đạt