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

Các ứng dụng AI có thể tóm tắt các bài báo, viết nên những câu chuyện hoặc tham gia vào các cuộc trò chuyện dài – và các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLMs) chính là thứ đang đứng sau những hoạt động đó.

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

Các LLM là một trong những ứng dụng thành công nhất của các Transformer Model. Chúng không chỉ 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.

Giải pháp hạ tầng Deep Learning, Trí tuệ Nhân tạo - AI

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

Vậy chúng được sử dụng để làm gì?

Ngôn ngữ không chỉ được sử dụng trong giao tiếp của con người.

Code (mã lập trình) là ngôn ngữ của máy tính. Protein và trình tự phân tử là ngôn ngữ của sinh học. Các mô hình ngôn ngữ lớn có thể được áp dụng cho các ngôn ngữ hoặc tình huống mà trong đó cần có các loại giao tiếp khác nhau như vậy.

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

Ví dụ, một hệ thống AI sử dụng các LLM có thể học từ cơ sở dữ liệu về những cấu trúc phân tử và protein, sau đó sử dụng kiến thức đó để cung cấp các hợp chất hóa học khả thi giúp các nhà khoa học phát triển vắc-xin hoặc những phương pháp điều trị đột phá.

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

LLM hoạt động như thế nào?

Các LLM học hỏi từ khối lượng dữ liệu khổng lồ. Như tên gọi của nó, trung tâm của LLM là kích thước của bộ dữ liệu mà nó được đào tạo. Nhưng định nghĩa về “lớn” đang thay đổi cùng với AI.

Giờ đây, các LLM thường được đào tạo trên các bộ dữ liệu đủ lớn để bao gồm gần như mọi thứ mà đã được “ghi chép” trên internet trong một khoảng thời gian dài.

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

Và giống 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 thậm chí 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.

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 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.

Nhờ 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 LLM

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

Chatbot AI ChatGPT hiện đang phổ biến là một ứng dụng của một mô hình ngôn ngữ lớn. Nó có thể được sử dụng cho vô số tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

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

Các nhà bán lẻ và các nhà cung cấp dịch vụ khác có thể sử dụng các LLM để cung cấp trải nghiệm khách hàng được cải thiện thông qua các chatbot động, trợ lý AI, v.v.
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, giống con người hơn.
Các nhà nghiên cứu khoa học đời sống có thể đào tạo các LLM để hiểu protein, phân tử, DNA và RNA.
Các nhà phát triển có thể viết phần mềm và dạy robot các tác vụ vật lý bằng các mô hình ngôn ngữ lớn.
Các nhà tiếp thị có thể đào tạo một LLM để tổ chức những phản hồi và yêu cầu của khách hàng thành các cụm hoặc phân chia sản phẩm thành các danh mục dựa trên mô tả sản phẩm.
Các nhà cố vấn tài chính có thể tóm tắt các cuộc gọi và tạo bản ghi các cuộc họp quan trọng bằng cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn. Và 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.
Nhóm pháp lý có thể sử dụng các LLM để giúp diễn giải và sao chép lại pháp lý.

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

Ứng dụng các LLM

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

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

Và HuggingFace năm ngoái 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, biến văn bản thành code dành cho các kỹ sư phần mềm và các nhà phát triển khác.

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 cung cấp một lộ trình nhanh chóng để tùy chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn và triển khai chúng theo quy mô bằng cách sử dụng API đám mây được quản lý của NVIDIA hoặc thông qua các private và public cloud.
NVIDIA NeMo Megatron, một phần của nền tảng NVIDIA AI, là một framework giúp đào tạo và triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn một cách dễ dàng, hiệu quả, tiết kiệm chi phí. Được thiết kế để phát triển ứng dụng doanh nghiệp, NeMo Megatron cung cấp quy trình làm việc đầu cuối để xử lý dữ liệu phân tán tự động, đào tạo các loại mô hình tùy chỉnh, quy mô lớn bao gồm GPT-3 và T5 và triển khai các mô hình này để suy luận theo quy mô.
NVIDIA BioNeMo 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 cho đào tạo và triển khai các mô hình AI transformer sinh học phân tử lớn ở quy mô siêu máy tính.

Những thách thức của các LLM

Mở rộng và duy trì các mô hình ngôn ngữ lớn có thể khó khăn và tốn kém.

Xây dựng một mô hình ngôn ngữ lớn mang tính nền tảng thường đòi hỏi thời gian đào tạo hàng tháng trời với chi phí hàng triệu đô la.

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

Do quy mô của LLM, việc triển khai chúng đòi hỏi phải có chuyên môn kỹ thuật, bao gồm hiểu biết sâu sắc về học sâu, các transformer model cũng như phần mềm và phần cứng phân tán.

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 để có thể mở rộng quyền truy cập vào các mô hình ngôn ngữ lớn, cho phép người tiêu dùng và doanh nghiệp thuộc mọi quy mô thu được những lợi ích của họ.

Theo NVIDIA

____
Bài viết liên quan