Mô hình ngôn ngữ lớn: Chúng là gì và hoạt động như thế nào

Thuật ngữ LLM hay "Mô hình ngôn ngữ lớn" được sử dụng thường xuyên hơn trong thời gian gần đây. Hầu hết mọi người đều biết rằng chúng có liên quan đến trí tuệ nhân tạo, nhưng chỉ có vậy thôi.

Nhiều hệ thống trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ hiện nay – từ ChatGPT của OpenAI đến BERT của Google – đều dựa trên các mô hình ngôn ngữ lớn, mà tình cờ lại là nguồn sức mạnh của chúng. Nhưng điều gì khiến các LLM này khác biệt so với các công nghệ trí tuệ nhân tạo khác trước chúng?

Các mô hình ngôn ngữ lớn, như tên gọi của chúng, rất lớn. Chúng là các hệ thống AI được đào tạo với lượng dữ liệu cực lớn, khiến chúng rất hiệu quả với ngôn ngữ của con người. Bài đăng này giải thích cách thực hiện.

Mô hình ngôn ngữ lớn là gì?

Mô hình ngôn ngữ lớn là một loại hệ thống trí tuệ nhân tạo được đào tạo để nhận dạng, sao chép, dự đoán và thao tác văn bản hoặc nội dung khác. Các mô hình ngôn ngữ lớn hiện đại bao gồm các mạng nơ-ron AI với hàng tỷ hoặc nhiều tham số hơn và thường được đào tạo bằng cách sử dụng petabyte dữ liệu.

Một mô hình ngôn ngữ lớn có thể hiểu được nhiều thứ như con người, mặc dù không phải tất cả mọi thứ. Tuy nhiên, không giống như hầu hết con người, một mô hình ngôn ngữ lớn có thể có kiến ​​thức sâu rộng hơn về hầu hết mọi thứ, khiến nó có vẻ như một máy tính biết tất cả mọi thứ.

Các mô hình ngôn ngữ lớn hiện nay có thể thực hiện được nhờ vào lượng thông tin số lớn trên Internet, chi phí điện toán thấp hơn và sức mạnh tính toán của cả CPU và bộ xử lý song song GPU ngày càng tăng.

Mô hình ngôn ngữ lớn hoạt động như thế nào?

Trên bề mặt, một mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT rất dễ sử dụng. Tất cả những gì bạn phải làm là nhập một số văn bản và nó sẽ trả lời – từ câu hỏi đến mọi loại yêu cầu.

Tuy nhiên, bên dưới bề mặt, có nhiều thứ hơn thế nữa đang diễn ra để tạo ra những kết quả có vẻ dễ dàng mà các mô hình ngôn ngữ lớn được biết đến. Ví dụ, hệ thống trước tiên phải được tạo, đào tạo và tinh chỉnh để tạo ra loại kết quả ChatGPT.

Vì vậy, đây là cái nhìn nhanh về những quy trình khác nhau giúp tạo ra các mô hình ngôn ngữ lớn.

• Thiết kế:Thiết kế của một mô hình ngôn ngữ lớn sẽ xác định cách thức hoạt động, thuật toán và phương pháp đào tạo nào sẽ được sử dụng, cũng như thời gian và chi phí cho toàn bộ quá trình đào tạo và bảo trì.
• Máy biến áp: Hầu hết các mô hình ngôn ngữ lớn được xây dựng bằng mô hình học sâu transformer. Transformer hữu ích vì chúng có cơ chế tự chú ý giúp chúng nhận thức ngữ cảnh tốt hơn và do đó, cần ít thời gian đào tạo hơn so với các mô hình cũ.
• Tiền đào tạo & Dữ liệu: Từ Wikipedia đến các cơ sở dữ liệu lớn và các nguồn dữ liệu độc đáo khác, số lượng và chất lượng dữ liệu được sử dụng để đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn sẽ quyết định khả năng đầu ra của nó. Đào tạo trước cung cấp cho một mô hình ngôn ngữ lớn thông tin cơ bản mà nó cần để hiểu văn bản viết, ngôn ngữ, ngữ cảnh, v.v. Hầu hết đào tạo trước LLM được thực hiện bằng cách sử dụng dữ liệu không có nhãn trong chế độ học bán giám sát hoặc tự giám sát.
• Tinh chỉnh:Sau giai đoạn tiền đào tạo của LLM, bước tiếp theo thường là tinh chỉnh theo từng lĩnh vực cụ thể để biến nó thành công cụ hữu ích hơn cho các mục đích cụ thể như trò chuyện, nghiên cứu kinh doanh, hoàn thiện mã, v.v. Đây là giai đoạn mà các công cụ như GitHub Copilot và ChatGPT của OpenAI được phát triển.

Mô hình ngôn ngữ lớn & Công cụ phần mềm

Một mô hình ngôn ngữ lớn cũng có thể kết nối với các hệ thống phần mềm hoặc nền tảng khác thông qua các plugin và tích hợp API. Điều này cho phép LLM thực hiện các hoạt động trong thế giới thực, chẳng hạn như kiểm tra thời gian, thực hiện số học, duyệt web và tương tác với các ứng dụng web thông qua các nền tảng như Zapier.

Đây là một lĩnh vực đang phát triển và có rất nhiều khả năng. Ví dụ, tất cả những gì bạn phải làm là đưa ra hướng dẫn và LLM có thể tra cứu thông tin cho bạn trên web, đặt chỗ, theo dõi các chủ đề tin tức nóng hổi, ​​mua sắm cho bạn, v.v.

Thuật ngữ & Nhãn LLM

Không có phương pháp cụ thể nào để phát triển một mô hình ngôn ngữ lớn, vì vậy các nhóm nhà phát triển sẽ kết thúc với các mô hình khác nhau sử dụng các cách tiếp cận hơi khác nhau để đạt được các mục tiêu tương tự. Tình huống này đã tạo ra các nhãn khác nhau, vì họ cố gắng mô tả cách thức hoạt động của từng mô hình. Sau đây là một số thuật ngữ này và ý nghĩa của chúng.

• Mô hình Zero-shot: Một mô hình ngôn ngữ lớn được đào tạo trước có khả năng phân loại vượt ra ngoài bộ đào tạo cơ bản và đưa ra kết quả khá chính xác để sử dụng chung.
• Mô hình tinh chỉnh: Một mô hình theo miền cụ thể.
• Mô hình đa phương thức: Có khả năng hiểu và tạo ra các loại phương tiện truyền thông khác ngoài văn bản, chẳng hạn như hình ảnh.
• GPT: Bộ chuyển đổi được đào tạo trước có tính tạo sinh.
• T5: Bộ chuyển đổi văn bản sang văn bản.
• BART: Máy biến áp hai chiều và tự hồi quy.
• Chứng nhận: Biểu diễn mã hóa hai chiều từ máy biến áp.
• roberta: Phương pháp BERT được tối ưu hóa mạnh mẽ.
• CTRL: Mô hình ngôn ngữ chuyển đổi có điều kiện.
• Lạc đà không bướu:Mô hình ngôn ngữ lớn Meta AI.
• Turing NLG: Tạo ngôn ngữ tự nhiên.
• TheMDA: Mô hình ngôn ngữ cho ứng dụng đối thoại.
• ĐIỆN TỬ: Học hiệu quả bộ mã hóa phân loại chính xác các lần thay thế mã thông báo.

Ứng dụng của mô hình ngôn ngữ lớn

Các mô hình ngôn ngữ lớn có thể được áp dụng hữu ích cho nhiều lĩnh vực kinh doanh, phát triển và nghiên cứu. Lợi ích thực sự đến sau khi tinh chỉnh, hoàn toàn phụ thuộc vào mục đích thiết kế mô hình. Sau đây là nhiều lĩnh vực ứng dụng của chúng.

1. Dịch ngôn ngữ:Các mô hình ngôn ngữ lớn hoạt động tốt với nhiều ngôn ngữ. Chúng có thể dịch các câu đơn giản thành mã máy tính hoặc thậm chí tạo ra nhiều bản dịch ngôn ngữ của con người cùng một lúc.
2. Tạo nội dung:Từ việc tạo văn bản đến hình ảnh và hơn thế nữa, LLM có thể được sử dụng một cách có lợi để tạo ra mọi loại nội dung, bao gồm mô tả sản phẩm, nội dung tiếp thị, email công ty và thậm chí cả tài liệu pháp lý.
3. Trợ lý ảo: Sự hiểu biết tốt về ngôn ngữ con người khiến LLM trở thành trợ lý ảo lý tưởng. Họ có thể chấp nhận ngôn ngữ con người như một lệnh và sử dụng nó để viết nội dung, thực hiện các hành động trực tuyến, tiến hành nghiên cứu, v.v.
4. Trò chuyện & Đàm thoại:Họ cũng là những đối tác trò chuyện tuyệt vời, như mô hình ChatGPT phổ biến đã chứng minh.
5. Trả lời câu hỏi:Các mô hình ngôn ngữ lớn hấp thụ rất nhiều thông tin trong quá trình đào tạo và điều này giúp chúng có thể trả lời hầu hết các câu hỏi về kiến ​​thức chung.
6. Tóm tắt nội dung: Chúng cũng có thể tóm tắt nội dung văn bản lớn thành các dạng ngắn hơn. Các mô hình biến đổi rất tuyệt vời trong việc này.
7. Phân tích tài chính: BloombergGPT là một ví dụ điển hình về điều này.
8. Tạo mã:Các lập trình viên máy tính đang trở nên hiệu quả hơn với các chương trình phụ trợ được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ lớn được tinh chỉnh để lập trình.
9. Dịch vụ phiên âm:LLM giúp dễ dàng thực hiện chuyển văn bản thành giọng nói và chuyển giọng nói thành văn bản một cách nhanh chóng.
10. Viết lại nội dung: Có thể bằng cùng một ngôn ngữ hoặc theo một phong cách khác.
11. Phân tích tình cảm: LLM có thể được sử dụng để suy luận hiệu quả các cảm xúc tiềm ẩn trong giao tiếp của con người. Điều này có thể được các nhóm tiếp thị áp dụng có lợi nhuận khi nghiên cứu khách hàng của họ.
12. Truy xuất thông tin:Sự hiểu biết sâu sắc về ngôn ngữ con người khiến LLM trở thành một phần quan trọng của các công cụ tìm kiếm hiện đại.
13. có chất lượng:Từ các công cụ học tập tương tác đến hệ thống gia sư và chấm điểm thông minh và được cá nhân hóa, tiềm năng ứng dụng của LLM trong giáo dục là rất lớn.

Lợi ích của mô hình ngôn ngữ lớn

Mặc dù có nhiều thách thức đặt ra khi phát triển mô hình ngôn ngữ lớn, nhưng lợi ích của nó rất nhiều và đáng để thử. Sau đây là những lợi ích chính.

• Hiểu biết sâu sắc về ngôn ngữ: LLM có thể hiểu và phản hồi ngôn ngữ của bạn như thể bạn đang nói chuyện với một người khác. Điều này làm cho chúng đặc biệt có giá trị như một giao diện giữa con người và thế giới máy tính.
• Sáng tạo: Các bộ chuyển đổi được đào tạo trước về mặt tạo sinh đã chứng minh được khả năng của chúng trong việc tạo ra các đầu ra văn bản ấn tượng như bằng ChatGPT và hình ảnh, như với Khuếch tán ổn định.
• Tính linh hoạt:Mô hình zero-shot là một công cụ đa năng có thể được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ và dự án đòi hỏi nhiều môi trường và ứng dụng khác nhau.
• Khả năng tinh chỉnh: Bất kỳ tổ chức nào cũng có thể sử dụng mô hình được đào tạo trước và tinh chỉnh nó để thực hiện các nhiệm vụ và quy trình trong quy trình làm việc của mình. Và điều này bao gồm việc thấm nhuần văn hóa và đạo đức của tổ chức như thương hiệu, khẩu hiệu và cách tiếp cận.

Những thách thức

Các mô hình ngôn ngữ lớn đặt ra nhiều thách thức, khiến chúng trở thành lĩnh vực của hầu hết các tập đoàn được tài trợ tốt. Sau đây là những vấn đề chính mà các nhà phát triển phải đối mặt với LLM.

• Chi phí phát triển & bảo trì:Các mô hình ngôn ngữ lớn đều tốn kém để phát triển và duy trì.
• Quy mô & Độ phức tạp: Tên gọi đã nói lên tất cả. Các mô hình ngôn ngữ lớn rất lớn và phức tạp. Bạn cần một đội ngũ giỏi để xây dựng và quản lý một mô hình.
• Sự thiên vị và không chính xác:Do quy mô học tập không giám sát quá lớn nên các mô hình ngôn ngữ lớn có thể bao gồm rất nhiều sai lệch và không chính xác ngay khi chúng tiếp nhận.

Danh sách các mô hình ngôn ngữ lớn phổ biến

S / N	Họ tên	Năm	Nhà phát triển	Kích thước ngữ liệu	Thông số Kỹ thuật	Giấy phép
1.	GPT-4	2023	OpenAI	Không biết	~ 1 nghìn tỷ	API công khai
2.	Bàn Cổ-Σ	2023	Huawei	329 tỷ mã thông báo	1 nghìn tỷ	Proprietary
3.	MT-NLG	2021	Microsoft/Nvidia	338 tỷ mã thông báo	530 tỷ	Bị hạn chế
4.	Mở Trợ lý	2023	LAION	1.5 nghìn tỷ mã thông báo	17 tỷ	Apache 2.0
5.	BloombergGPT	2023	Bloomberg L.P.	Hơn 700 tỷ token	50 tỷ	Proprietary
6.	cuộc gọi	2023	Siêu dữ liệu	1.4 nghìn tỷ	65 tỷ	Bị hạn chế
7.	thiên hà	2022	Siêu dữ liệu	106 tỷ mã thông báo	120 tỷ	CC-BY-NC
8.	Não-GPT	2023	não	–	13 tỷ	Apache 2.0
9.	HOA	2022	HugginFace & Co	350 tỷ mã thông báo	175 tỷ	AI có trách nhiệm
10.	GPT-Neo	2021	Eleuther AI	825 GB	2.7 tỷ	MIT
11.	Chim ưng	2023	IIT	1 nghìn tỷ mã thông báo	40 tỷ	Apache 2.0
12.	GLAM	2021	Google	1.6 nghìn tỷ mã thông báo	1.2 nghìn tỷ	Proprietary
13.	GPT-3	2020	OpenAI	300 tỷ mã thông báo	175 tỷ	API công khai
14.	Chứng nhận	2018	Google	3.3 tỷ	340 triệu	Apache
15.	AlexaTM	2022	đàn bà gan dạ	1.3 nghìn tỷ	20 tỷ	API công khai
16.	YaLM	2022	Yandex	1.7 TB	100 tỷ	Apache 2.0

LLM nguồn mở

Nhiều mô hình ngôn ngữ lớn phổ biến là các dự án mã nguồn mở, mặc dù tính phức tạp và chi phí lớn của chúng khiến nhiều nhà phát triển không thể áp dụng chúng. Tuy nhiên, bạn vẫn có thể chạy các mô hình đã được đào tạo cho mục đích nghiên cứu hoặc sản xuất trên cơ sở hạ tầng của nhà phát triển. Một số miễn phí, trong khi một số khác có giá cả phải chăng. Đây là một danh sách hay.

Danh sách các nguồn LLM hàng đầu

Sau đây là danh sách các nguồn tài nguyên hàng đầu trên web để tìm hiểu mọi thứ về các mô hình ngôn ngữ lớn và ngành công nghiệp AI.

• OpenAI: Các nhà phát triển ChatGPT, GPT-4 và Dall-E
• ôm mặt: Trang web phổ biến về các nội dung liên quan đến AI từ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đến các mô hình ngôn ngữ lớn
• Blog AI của Google: Cung cấp thông tin, cập nhật nghiên cứu, nghiên cứu và bài viết từ nhóm nghiên cứu của Google.
• GitHub: Nền tảng lưu trữ mã nguồn phổ biến với nhiều dự án nguồn mở và mã nguồn của chúng.
• Nvidia: Nhà sản xuất phần cứng máy tính song song
• Tuyển tập ACL: Nền tảng lớn với hơn 80 nghìn bài báo về xử lý ngôn ngữ tự nhiên và ngôn ngữ học tính toán.
• thần kinh: Hội nghị về hệ thống xử lý thông tin thần kinh.
• Trung bình: Nền tảng blog với nhiều blog về AI và máy học từ nhiều chuyên gia và nhà nghiên cứu khác nhau.
• arXiv: Kho lưu trữ khoa học lớn với mọi loại bài báo nghiên cứu, bao gồm AI và các mô hình ngôn ngữ lớn.

Câu Hỏi Thường Gặp

Sau đây là một số câu hỏi thường gặp về mô hình ngôn ngữ lớn.

Kết luận

Kết thúc quá trình khám phá các mô hình ngôn ngữ lớn và bản chất của chúng, bạn sẽ đồng ý rằng chúng đang thay đổi thế giới và sẽ tồn tại lâu dài.

Trong khi khả năng kỹ thuật của tổ chức bạn quyết định bạn có thể tham gia ở đây hay không, doanh nghiệp của bạn luôn có thể tận dụng nhiều lợi ích của trí tuệ nhân tạo được cung cấp bởi các mô hình ngôn ngữ lớn.