Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model) là một loại mô hình máy học được xây dựng dựa trên học sâu (deep learning) và được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu ngôn ngữ. Mô hình này là một biến thể của mạng nơ-ron gia đình RNN (Recurrent Neural Network) hoặc Transformer, có khả năng xử lý và hiểu ngôn ngữ tự nhiên.
Các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT (Generative Pre-trained Transformer) và BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) đã đạt được những thành tựu đáng kể trong việc hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Những mô hình này có số lượng siêu tham số lớn, thường nằm trong hàng tỷ hoặc hàng trăm tỷ, điều này giúp cho chúng có khả năng học được các đặc trưng ngôn ngữ phức tạp và có khả năng tạo ra văn bản tự nhiên có ý nghĩa.
Mô hình ngôn ngữ lớn thường được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu từ các nguồn khác nhau trên internet như sách, bài báo, trang web, mạng xã hội… Sau đó, chúng có khả năng thực hiện nhiều tác vụ liên quan đến ngôn ngữ tự nhiên như tạo văn bản, dịch thuật, tóm tắt văn bản, phân loại văn bản, và nhiều ứng dụng khác.
Các mô hình ngôn ngữ lớn đã trở thành công cụ quan trọng trong nhiều ứng dụng thực tế, từ trợ lí ảo cho đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong các ứng dụng công nghệ thông tin. Tuy nhiên, do số lượng siêu tham số lớn, việc huấn luyện và triển khai mô hình ngôn ngữ lớn đòi hỏi năng lực tính toán và tài nguyên lớn.
Có hai loại chính của mô hình ngôn ngữ lớn:
- Mô hình ngôn ngữ dựa trên “Transformers”: Đây là loại mô hình ngôn ngữ lớn đột phá đã đưa ra những tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên. GPT (Generative Pre-trained Transformer) là một trong những mô hình nổi tiếng của loại này. GPT được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu từ trang web và văn bản khác nhau, giúp nó có khả năng sinh ra văn bản tự nhiên phong phú và tự tạo các phản hồi thông minh. BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) là mô hình khác cũng được xây dựng trên kiến trúc “Transformers” nhưng được huấn luyện theo hướng “self-supervised learning”, giúp nó hiểu được ngữ cảnh từ trái sang phải và từ phải sang trái trong một câu.
- Mô hình ngôn ngữ dựa trên RNN (Recurrent Neural Networks): Đây là mô hình ngôn ngữ lớn phổ biến trước khi “Transformers” trở thành xu hướng. Mô hình ngôn ngữ dựa trên RNN sử dụng kiến trúc lặp đi lặp lại để xử lý dữ liệu chuỗi, trong đó mỗi từ trong câu được coi là một thời điểm. Tuy nhiên, do vấn đề về độ dài chuỗi và khả năng biểu diễn thông tin phức tạp, các mô hình RNN thường không hiệu quả bằng các mô hình “Transformers”.
Những mô hình ngôn ngữ lớn này đã đưa ra những tiến bộ quan trọng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên và ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như chatbot thông minh, dịch thuật tự động, phân loại văn bản, tổng hợp văn bản và nhiều ứng dụng khác.
Hiện nay, mô hình ngôn ngữ dựa trên “Transformers” (như GPT và BERT) được coi là nổi trội hơn mô hình ngôn ngữ dựa trên RNN trong nhiều khía cạnh, và điều này có một số lý do:
- Hiệu suất và khả năng mở rộng: Mô hình ngôn ngữ dựa trên “Transformers” có hiệu suất cao hơn và khả năng mở rộng tốt hơn so với mô hình RNN. Kiến trúc “Transformers” cho phép tính toán song song, điều này giúp mô hình xử lý nhanh hơn trên dữ liệu lớn, làm cho việc huấn luyện và triển khai trên phạm vi lớn trở nên hiệu quả hơn.
- Khả năng học bài học: Các mô hình dựa trên “Transformers” học bài học rất tốt từ dữ liệu lớn không giám sát (unsupervised learning). Trước khi được sử dụng cho một tác vụ cụ thể, như dịch thuật hoặc phân loại văn bản, chúng được huấn luyện trước đó trên một lượng lớn dữ liệu tự nhiên, giúp nó hiểu ngữ cảnh và kiến thức tổng quan về ngôn ngữ.
- Xử lý ngữ nghĩa phức tạp: Mô hình ngôn ngữ dựa trên “Transformers” có khả năng xử lý ngữ nghĩa phức tạp hơn. Nó có thể hiểu mối quan hệ giữa các từ và câu trong ngữ cảnh tổng thể, giúp nó tạo ra các phản hồi tự nhiên hơn và đáng tin cậy hơn.
- Sự linh hoạt: Mô hình ngôn ngữ dựa trên “Transformers” có thể được sử dụng trong nhiều tác vụ khác nhau chỉ bằng cách điều chỉnh và tinh chỉnh một số phần của nó. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và công sức trong việc xây dựng các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên đa dạng.
Tuy nhiên, mô hình ngôn ngữ dựa trên RNN vẫn có những ưu điểm riêng của mình, đặc biệt là trong việc xử lý dữ liệu chuỗi dài và phức tạp. Nó có thể phù hợp hơn với một số tác vụ đặc biệt và đòi hỏi khả năng dự đoán theo thời gian hoặc thông tin lịch sử dài hơn. Tuy nhiên, trong hầu hết các trường hợp, mô hình ngôn ngữ dựa trên “Transformers” là lựa chọn ưu tiên hiện nay do khả năng mở rộng và hiệu suất cao hơn.
Các AI hẹp thường không sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn như GPT hay BERT, vì đây là những mô hình ngôn ngữ lớn và phức tạp, đòi hỏi năng lực tính toán và tài nguyên lớn để huấn luyện và triển khai. Thay vào đó, các AI hẹp thường sử dụng các mô hình ngôn ngữ đơn giản hơn và có kích thước nhỏ hơn.
Các AI hẹp là những mô hình được huấn luyện để thực hiện một số tác vụ cụ thể và hạn chế trong phạm vi của nhiệm vụ đó. Ví dụ, một AI hẹp có thể được huấn luyện để phân loại email vào các hộp thư đến, hộp thư rác, hay nhãn một số loại email cụ thể. Mô hình này sẽ chỉ tập trung vào nhiệm vụ phân loại email và không có khả năng thực hiện các tác vụ khác như tạo văn bản tự nhiên hay dịch thuật.
Các mô hình ngôn ngữ dùng trong các AI hẹp thường đơn giản hơn và được tối ưu hóa để giải quyết các vấn đề cụ thể một cách hiệu quả. Những mô hình này có kích thước nhỏ hơn, dễ dàng triển khai và hoạt động hiệu quả trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế như điện thoại di động hay thiết bị IoT.
Mặc dù không sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn, các AI hẹp vẫn có thể cung cấp hiệu suất tốt trong việc thực hiện các tác vụ cụ thể mà chúng được huấn luyện. Điều này làm cho chúng trở thành lựa chọn phổ biến trong nhiều ứng dụng thực tế có yêu cầu tập trung vào các tác vụ hẹp và đơn giản.
