LLM là gì? Giải thích về mô hình ngôn ngữ lớn

Trong thời đại ứng dụng các công cụ AI mạnh mẽ, chắc hẳn bạn đã nghe đâu đó về khái niệm LLM hay còn gọi là mô hình ngôn ngữ ngữ lớn. LLM (Large Language Models) là một mô hình trí tuệ nhân tạo có khả năng học, đọc, viết, sáng tạo văn bản bằng ngôn ngữ của con người. Đây là một trong những mô hình giúp các công cụ AI có thể giao tiếp, trò chuyện trao đổi thông minh với con người.

Vậy chi tiết LLM là gì? Vì sao mô hình này có thể hiểu ngôn ngữ con người. Hãy cùng Trainocate Vietnam tìm hiểu trong bài viết dưới đây nhé!

1. LLM - Large Language Models là gì?

LLM là viết tắt của Large Language Model, hay còn được gọi là mô hình ngôn ngữ lớn. Đây là một loại mô hình trí tuệ nhân tạo được thiết kế để hiểu và sinh ngôn ngữ tự nhiên — nghĩa là đọc, viết, trả lời câu hỏi, dịch, tóm tắt, và thậm chí sáng tạo văn bản như con người. 

Các mô hình LLM đã được huấn luyện với một lượng dữ liệu khổng lồ để có thể nhận biết và diễn giải ngôn ngữ con người hoặc các loại dữ liệu phức tạp khác. Nhiều LLM được huấn luyện trên dữ liệu được thu thập từ Internet hàng nghìn đến hàng triệu gigabyte văn bản.

Một số còn tiếp tục thu thập thêm nội dung trên Internet sau khi đã được huấn luyện ban đầu. Tuy nhiên, chất lượng dữ liệu (data samples) sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng học ngôn ngữ tự nhiên của LLM, nên các lập trình viên thường sử dụng bộ dữ liệu được chọn lọc kỹ lưỡng ít nhất trong giai đoạn đầu.

2. Vì sao mô hình LLM có thể hiểu ngôn ngữ con người?

LLM có thể “hiểu” ngôn ngữ con người nhờ được huấn luyện trên khối lượng dữ liệu khổng lồ — hàng triệu đến hàng tỷ câu văn từ sách, báo, Internet. Nhờ quan sát quá nhiều ví dụ, mô hình học được mối quan hệ giữa từ, cụm từ, câu và ngữ cảnh, đồng thời nắm được ngữ pháp, cú pháp và nghĩa tiềm ẩn thông qua dự đoán từ tiếp theo (next-token prediction).

Mỗi từ hoặc cụm từ được mô hình biểu diễn dưới dạng vecto nhúng (embedding vectors), giúp nhận biết nghĩa và mối quan hệ với các từ khác, từ đó LLM có thể trả lời câu hỏi, tóm tắt hay dịch ngôn ngữ. Ngoài ra, việc tinh chỉnh mô hình (fine-tuning / prompt-tuning) giúp LLM thực hiện tốt các nhiệm vụ cụ thể mà con người mong muốn.

Nói cách khác, LLM “hiểu” ngôn ngữ bằng cách nhận diện các mẫu (patterns) và tính toán xác suất (probabilities), chứ không phải bằng trí tuệ hay ý thức như con người.

3. Tầm quan trọng của LLM trong thời đại hiện nay

Large Language Models (LLM) rất linh hoạt. Một mô hình có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau, từ trả lời câu hỏi, tóm tắt tài liệu, dịch ngôn ngữ đến hoàn thành câu. Chúng có tiềm năng thay đổi cách chúng ta tạo nội dung và ảnh hưởng tới cách mọi người sử dụng công cụ tìm kiếm (search engines) hay trợ lý ảo (virtual assistants).

Mặc dù chưa hoàn hảo, LLM đang chứng minh khả năng dự đoán dựa trên một số lượng nhỏ prompt hoặc input, và có thể được ứng dụng trong Generative AI (trí tuệ nhân tạo sinh tạo nội dung) để tạo ra văn bản, bài viết hay nội dung sáng tạo khác dựa trên ngôn ngữ con người.

LLM rất lớn, thật sự rất lớn, với khả năng xử lý hàng tỷ parameters (tham số) và nhiều ứng dụng tiềm năng. Ví dụ:

• GPT-3 của OpenAI có 175 tỷ tham số; người “anh em” ChatGPT có thể nhận diện các mẫu dữ liệu và tạo ra kết quả tự nhiên và dễ đọc. Claude 2 có thể xử lý lên đến 100K token trong mỗi prompt, tương đương với hàng trăm trang tài liệu kỹ thuật hoặc cả một cuốn sách.

• Jurassic-1 của AI21 Labs có 178 tỷ tham số, từ vựng token gồm 250.000 phần từ (word parts) và khả năng hội thoại tương tự.

• Command của Cohere có thể làm việc với hơn 100 ngôn ngữ khác nhau.

• Paradigm của LightOn cung cấp các foundation models (mô hình nền tảng) với khả năng vượt trội hơn GPT-3.

Tất cả các LLM này đều đi kèm với API, giúp các nhà phát triển tạo ra những ứng dụng Generative AI độc đáo.

4. Ứng dụng thực tế của Large Language Models

Large Language Models (LLM) đang được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực nhờ khả năng hiểu và tạo ngôn ngữ tự nhiên. Một số ứng dụng tiêu biểu gồm:

• Trợ lý ảo và Chatbot: LLM có thể trả lời câu hỏi, hỗ trợ khách hàng, hay thực hiện các tác vụ tự động thông qua các trợ lý ảo (virtual assistants). Ví dụ như ChatGPT, Copilot hay Gemini, giúp người dùng tìm thông tin, viết email hoặc lên lịch công việc.

• Dịch ngôn ngữ và đa ngôn ngữ: Nhờ khả năng xử lý ngôn ngữ, LLM có thể dịch văn bản giữa nhiều ngôn ngữ khác nhau, hỗ trợ giao tiếp quốc tế và xử lý tài liệu đa ngôn ngữ.

• Tạo nội dung và sáng tạo văn bản: LLM được sử dụng trong Generative AI (trí tuệ nhân tạo sinh tạo nội dung) để viết bài, tóm tắt tài liệu, tạo kịch bản, bài thơ, hay thậm chí viết code.

• Hỗ trợ nghiên cứu và phân tích dữ liệu: Các mô hình này có thể tóm tắt báo cáo khoa học, phân tích dữ liệu văn bản, và đưa ra các gợi ý dựa trên thông tin lớn mà con người khó xử lý nhanh chóng.

• Công cụ lập trình và tự động hóa code: LLM có thể hỗ trợ lập trình viên viết code, kiểm tra lỗi, tối ưu hóa thuật toán, giúp tăng hiệu suất và giảm sai sót.

Nhờ tính linh hoạt và khả năng xử lý hàng tỷ parameters (tham số), LLM có tiềm năng thay đổi cách chúng ta làm việc, học tập và sáng tạo nội dung trong nhiều ngành nghề khác nhau.

5. Sự phát triển của LLM trong tương lai

Large Language Models (LLM) đang mở ra nhiều cơ hội mới cho công nghệ và cuộc sống con người. Trong tương lai, LLM được dự đoán sẽ trở nên thông minh và linh hoạt hơn, có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ phức tạp mà hiện nay vẫn cần con người hỗ trợ.

Một số hướng phát triển tiềm năng bao gồm:

• Hiểu ngôn ngữ sâu hơn: LLM sẽ không chỉ dự đoán từ tiếp theo mà còn nắm bắt ý nghĩa, ngữ cảnh và sắc thái ngôn ngữ như con người.

• Tương tác tự nhiên hơn với con người: Trợ lý ảo và chatbot sẽ giao tiếp mượt mà, tự nhiên, gần giống trò chuyện với con người, và thậm chí có khả năng học theo phong cách người dùng.

• Ứng dụng rộng hơn trong nhiều lĩnh vực: Y tế, giáo dục, nghiên cứu khoa học, sáng tạo nội dung, và lập trình sẽ được hỗ trợ mạnh mẽ, giúp con người làm việc nhanh hơn và hiệu quả hơn.

• Khả năng kết hợp với các công nghệ khác: LLM sẽ được tích hợp với AI nhận dạng hình ảnh, âm thanh, video, tạo ra những hệ thống thông minh đa phương tiện và toàn diện hơn.

• Tối ưu hóa mô hình và giảm tài nguyên: Mô hình tương lai sẽ nhanh hơn, hiệu quả hơn, tiêu tốn ít năng lượng và dữ liệu hơn mà vẫn giữ khả năng hiểu và sinh ngôn ngữ vượt trội.

LLM đang tiến tới việc trở thành công cụ hỗ trợ toàn diện, không chỉ là công cụ tạo văn bản, mà còn là “trợ lý thông minh” trong nhiều lĩnh vực của cuộc sống và công việc.

Kết luận

Large Language Models (LLM) mang lại vô số lợi ích trong nhiều lĩnh vực, từ tự động hóa công việc, tạo nội dung sáng tạo, dịch thuật và giao tiếp đa ngôn ngữ, đến hỗ trợ nghiên cứu, học tập và lập trình. Nhờ khả năng xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ, nhận diện mẫu và dự đoán xác suất, LLM giúp con người tiết kiệm thời gian, nâng cao hiệu quả và mở rộng khả năng sáng tạo vượt ngoài giới hạn thông thường.

Để tận dụng tối đa, người dùng nên ứng dụng LLM cho các công việc lặp lại hoặc tốn nhiều thời gian, kết hợp với sáng tạo của con người để tạo ra nội dung và giải pháp mới, đồng thời khám phá các ứng dụng đa lĩnh vực từ giáo dục, nghiên cứu, đến kinh doanh và giải trí.