Các mô hình ngôn ngữ lớn là các chương trình máy tính có thể phân tích và tạo ra văn bản. Chúng được đào tạo bằng lượng lớn dữ liệu văn bản, giúp chúng trở nên tốt hơn trong các nhiệm vụ như tạo ra văn bản. Các mô hình ngôn ngữ là nền tảng cho nhiều hoạt động xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), chẳng hạn như chuyển từ tiếng nói sang văn bản và phân tích tình cảm. Những mô hình này có thể xem xét một đoạn văn bản và dự đoán từ tiếp theo. Các ví dụ về LLMs bao gồm ChatGPT, LaMDA, PaLM, vv.
Các thông số trong LLMs giúp cho mô hình hiểu các mối quan hệ trong văn bản, từ đó giúp chúng dự đoán khả năng xuất hiện của các chuỗi từ. Khi số lượng thông số tăng lên, khả năng của mô hình trong việc bắt các mối quan hệ phức tạp và tính linh hoạt trong việc xử lý các từ hiếm cũng tăng lên.
OpenAI
ChatGPT
ChatGPT là một chatbot mã nguồn mở được cung cấp bởi mô hình ngôn ngữ GPT-3. Nó có khả năng tham gia vào các cuộc trò chuyện tự nhiên với người dùng. ChatGPT được huấn luyện trên nhiều chủ đề khác nhau và có thể hỗ trợ trong các nhiệm vụ khác nhau như trả lời câu hỏi, cung cấp thông tin và tạo nội dung sáng tạo.
Nó được thiết kế để thân thiện và hữu ích và có thể thích nghi với các phong cách và ngữ cảnh trò chuyện khác nhau. Với ChatGPT, người dùng có thể có những cuộc trò chuyện hấp dẫn và thông tin về các chủ đề như tin tức mới nhất, sự kiện hiện tại, sở thích và quan tâm cá nhân.
GPT-3 vs. ChatGPT
GPT-3 là một mô hình tổng quát hơn có thể được sử dụng cho một loạt các tác vụ liên quan đến ngôn ngữ. Trong khi đó, ChatGPT được thiết kế đặc biệt cho các nhiệm vụ trò chuyện.
ChatGPT được huấn luyện trên một lượng dữ liệu nhỏ hơn so với GPT-3. Với 1.5B thông số, ChatGPT yếu hơn GPT-3, có đến 175 tỷ thông số mô hình. Tuy nhiên, GPT-3 mạnh mẽ hơn về khả năng, với khả năng xử lý các tác vụ phức tạp và đa dạng hơn.
Tóm lại, cả GPT-3 và ChatGPT đều là những công cụ hữu ích trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Việc lựa chọn mô hình nào phù hợp với mục đích sử dụng sẽ phụ thuộc vào yêu cầu của từng tác vụ cụ thể.
Dưới đây là một số công cụ trí tuệ nhân tạo sử dụng mô hình GPT-3:
Jasper
Jasper là một nền tảng trí tuệ nhân tạo cho phép doanh nghiệp nhanh chóng tạo ra nội dung cá nhân hóa, bài đăng blog, bản sao tiếp thị và hình ảnh được tạo ra bởi trí tuệ nhân tạo. Jasper AI được xây dựng trên nền tảng GPT-3 của OpenAI và khác với ChatGPT, Jasper không miễn phí.
Writesonic
Writesonic là một mô hình khác sử dụng mô hình GPT-3. Nó có thể tạo ra nội dung chất lượng cho mạng xã hội và trang web. Người dùng có thể viết bản sao tiếp thị tối ưu hóa SEO cho các blog, bài luận, quảng cáo Google và email bán hàng để tăng lượt nhấp chuột, chuyển đổi và doanh số.
Auto Bot Builder
Auto Bot Builder của Gupshup là một công cụ tận dụng sức mạnh của GPT-3 để tự động xây dựng các chatbot nâng cao được tùy chỉnh cho nhu cầu của doanh nghiệp.
LaMDA là một họ mô hình dựa trên Transformer được đặc biệt hóa cho đối thoại. Những mô hình này có tới 137 tỉ tham số và được huấn luyện trên 1,56 nghìn tỉ từ dữ liệu đối thoại công cộng. LaMDA có thể tham gia vào các cuộc trò chuyện tự do về nhiều chủ đề khác nhau. Khác với các chatbot truyền thống, nó không bị giới hạn bởi những con đường được định nghĩa trước và có thể thích nghi với hướng của cuộc trò chuyện.
Bard là một chatbot sử dụng học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để mô phỏng các cuộc trò chuyện với con người và cung cấp câu trả lời cho các câu hỏi. Nó được xây dựng dựa trên công nghệ LaMDA và có khả năng cung cấp thông tin mới nhất, khác với ChatGPT, mà chỉ dựa trên dữ liệu được thu thập đến năm 2021.
PaLM là một mô hình ngôn ngữ có 540 tỉ tham số có khả năng xử lý nhiều tác vụ khác nhau, bao gồm học và lập luận phức tạp. Nó có thể vượt trội hơn so với các mô hình ngôn ngữ và con người tiên tiến nhất trong các bài kiểm tra ngôn ngữ và lập luận. Hệ thống PaLM sử dụng phương pháp học few-shot để tổng quát hóa từ số lượng dữ liệu nhỏ, gần giống với cách con người học và áp dụng kiến thức để giải quyết các vấn đề mới.
mT5 (Multilingual T5) là một mô hình transformer text-to-text có tới 13 tỉ tham số. Nó được huấn luyện trên tập dữ liệu mC4, bao gồm 101 ngôn ngữ như Amharic, Basque, Xhosa, Zulu, vv. mT5 có khả năng đạt được hiệu suất tiên tiến nhất trên nhiều nhiệm vụ NLP đa ngôn ngữ.
Deepmind
Gopher
Gopher là một mô hình ngôn ngữ của DeepMind với độ chính xác đáng kể hơn so với các mô hình ngôn ngữ lớn hiện có trên các nhiệm vụ như trả lời câu hỏi về các chủ đề chuyên môn như khoa học và nhân văn, và bằng với chúng trong các nhiệm vụ khác như lập luận logic và toán học. Gopher có 280 tỉ tham số mà nó có thể điều chỉnh, lớn hơn so với GPT-3 của OpenAI, có 175 tỷ tham số.
Chinchilla
Chinchilla sử dụng cùng ngân sách tính toán như Gopher, tuy nhiên chỉ có 70 tỷ tham số và bốn lần dữ liệu hơn. Nó vượt qua các mô hình như Gopher, GPT-3, Jurassic-1 và Megatron-Turing NLG trên nhiều nhiệm vụ đánh giá phía dưới. Chinchilla sử dụng ít tính toán hơn cho các tác vụ tinh chỉnh và suy luận, giúp việc sử dụng phía dưới trở nên dễ dàng hơn.
Sparrow
Sparrow là một chatbot được phát triển bởi DeepMind với mục đích trả lời đúng các câu hỏi của người dùng trong khi giảm thiểu rủi ro của các câu trả lời không an toàn và không phù hợp. Động lực đằng sau Sparrow là giải quyết vấn đề mô hình ngôn ngữ sản xuất ra các kết quả không chính xác, thiên vị hoặc có thể gây hại. Sparrow được huấn luyện bằng các đánh giá của con người để trở nên hữu ích, chính xác và vô hại hơn so với các mô hình ngôn ngữ được tiền huấn luyện.
Anthropic
Claude là một trợ lý trò chuyện dựa trên trí tuệ nhân tạo (Al) được trang bị khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến. Mục tiêu của Claude là hữu ích, vô hại và trung thực. Nó được huấn luyện bằng một kỹ thuật gọi là Al Hiến pháp. Claude đã bị giới hạn và được đánh giá cao khi trình diễn các hành vi đã đề cập trước đó trong quá trình huấn luyện sử dụng tự giám sát mô hình và các phương pháp an toàn Al khác.
Baidu
Ernie 3.0 Titan đã được phát hành bởi Baidu và Phòng thí nghiệm Peng Cheng. Nó có 260B tham số và vượt trội trong việc hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên. Nó được huấn luyện trên dữ liệu không cấu trúc lớn và đạt kết quả tốt nhất trong hơn 60 tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm đọc máy, phân loại văn bản và tương đồng ngữ nghĩa. Ngoài ra, Titan thể hiện khả năng tổng quát hóa trên nhiều nhiệm vụ phụ thuộc với lượng dữ liệu được gắn nhãn nhỏ với 30 tiêu chí kiểm tra từng bước và không cần gắn nhãn, cho thấy khả năng tổng quát hóa trên các nhiệm vụ phụ thuộc khác nhau với số lượng dữ liệu được gắn nhãn nhỏ.
Ernie Bot được Baidu, một công ty công nghệ Trung Quốc, công bố rằng sẽ hoàn thành kiểm tra nội bộ của dự án “Ernie Bot” vào tháng 3. Ernie Bot là một mô hình ngôn ngữ dựa trên trí tuệ nhân tạo giống như ChatGPT của OpenAI, có khả năng hiểu ngôn ngữ, tạo ra ngôn ngữ và tạo hình từ văn bản. Công nghệ này là một phần của cuộc đua toàn cầu để phát triển trí tuệ nhân tạo tạo ra.
Huawei
PanGu-Alpha Huawei đã phát triển một mô hình ngôn ngữ tương đương với GPT-3 của OpenAI, được gọi là PanGu-Alpha. Mô hình này dựa trên hơn 1,1 TB nguồn ngôn ngữ tiếng Trung, bao gồm sách, tin tức, mạng xã hội và trang web, và chứa hơn 200 tỷ tham số, nhiều hơn 25 triệu so với GPT-3. PanGu-Alpha rất hiệu quả trong việc hoàn thành các nhiệm vụ ngôn ngữ khác nhau như tóm tắt văn bản, trả lời câu hỏi và tạo đối thoại.
Meta
OPT-IML
OPT-IML là một mô hình ngôn ngữ được tiền huấn luyện dựa trên mô hình OPT của Meta với 175 tỷ tham số. OPT-IML được điều chỉnh để có hiệu suất tốt hơn trong các nhiệm vụ ngôn ngữ tự nhiên như trả lời câu hỏi, tóm tắt văn bản và dịch thuật bằng khoảng 2000 nhiệm vụ ngôn ngữ tự nhiên. Nó hiệu quả hơn trong quá trình huấn luyện, với lượng khí thải CO₂ thấp hơn so với GPT-3 của OpenAI.
BlenderBot-3
BlenderBot 3 là một trợ lý trò chuyện có thể tương tác với con người và nhận phản hồi về câu trả lời của họ để cải thiện kỹ năng trò chuyện. BlenderBot 3 được xây dựng trên mô hình ngôn ngữ OPT-175B của Meta AI, có kích thước khoảng 58 lần lớn hơn phiên bản trước đó, BlenderBot 2. Mô hình bao gồm các kỹ năng trò chuyện như tính cách, đồng cảm và kiến thức, và có thể tiến hành các cuộc trò chuyện có ý nghĩa bằng cách sử dụng bộ nhớ dài hạn và tìm kiếm trên internet.
AI21 Labs
Jurassic-1 là một nền tảng phát triển được AI21 Labs giới thiệu, cung cấp các mô hình ngôn ngữ hiện đại nhất để xây dựng các ứng dụng và dịch vụ. Nó cung cấp hai mô hình, bao gồm phiên bản Jumbo, là mô hình ngôn ngữ lớn nhất và tinh vi nhất từng được phát hành để sử dụng chung. Các mô hình này rất linh hoạt, có khả năng tạo ra văn bản giống con người và giải quyết các nhiệm vụ phức tạp như trả lời câu hỏi và phân loại văn bản.
LG AI Research
Exaone là công nghệ AI có khả năng học nhanh thông tin từ các bài báo và bằng sáng chế và tạo thành một cơ sở dữ liệu. Đây là một đột phá đầy sáng tạo để giải quyết các bệnh tật thông qua việc học nhanh văn bản, công thức và hình ảnh trong các bài báo và công thức hóa học. Phát minh này cho phép tích lũy dữ liệu kiến thức nhân loại dễ dàng hơn, giúp đẩy nhanh quá trình phát triển thuốc mới.
NVIDIA
Megatron-Turing NLG Mô hình Megatron-Turing Natural Language Generation (MT-NLG) là một mô hình ngôn ngữ dựa trên transformer với 530 tỉ tham số, là mô hình lớn nhất và mạnh nhất hiện nay. Nó vượt trội hơn so với các mô hình tiên tiến trước đó trong các tình huống zero-, one-, và few-shot và thể hiện độ chính xác vô song trong các nhiệm vụ ngôn ngữ tự nhiên như dự đoán hoàn thành, lập luận thông thường, đọc hiểu, suy diễn ngôn ngữ tự nhiên và giải quyết độ tương đồng từ.
Bài viết liên quan
- GPUDirect RDMA là gì?
- GPUDirect Storage là gì?
- So sánh các GPU Tensor Core của NVIDIA: B200, B100, H200, H100, A100
- LLM: Lịch sử và tương lai của các mô hình ngôn ngữ lớn
- NVIDIA giới thiệu nền tảng microservice Metropolis để chạy ứng dụng Edge AI trên Jetson
- Hướng đến tương lai: Generative AI dành cho các giám đốc điều hành