LLM là gì? Tìm hiểu từ a - z về mô hình ngôn ngữ lớn

LLM là gì? LLM hay Large Language Model là hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng xử lý, hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên như con người. Điều này đã mang lại tiềm năng ứng dụng rộng lớn trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm kinh doanh, y tế, vận tải,.... Bài viết này, Askany sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về LLM, từ định nghĩa, các thành phần cấu tạo, cách thức hoạt động cho đến lợi ích và ứng dụng thực tiễn trong cuộc sống.

Để có thể tối ưu hoạt động kinh doanh với mô hình LLM, bạn đừng bỏ qua cơ hội tích hợp chatbot AI Preny cho nền tảng bán hàng online của mình. Preny cung cấp khả năng tương tác tự nhiên với khách hàng dựa trên kịch bản đã được lập trình sẵn, từ đó gia tăng cơ hội chốt đơn cao và thúc đẩy lợi nhuận cho doanh nghiệp. Tham khảo ngay cách tạo chatbot Preny miễn phí tại đây.

LLM là gì?

LLM là viết tắt của cụm từ “Large Language Model”, có nghĩa là mô hình ngôn ngữ lớn. Đây là một loại mô hình AI được thiết kế để xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing). Mô hình này được huấn luyện dựa trên lượng lớn dữ liệu văn bản, bao gồm nhiều ngôn ngữ, ngữ cảnh và cấu trúc câu để có thể hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên chính xác, mượt mà.

LLM nổi bật với khả năng học sâu (Deep Learning), trong đó cốt lõi là kiến trúc Transformer gồm 2 thành phần chính: bộ mã hoá và bộ giải mã, hoạt động theo cơ chế tự chú ý (self - attention). Do đó, LLM không chỉ xử lý được các câu hỏi đơn giản mà còn thực hiện được các nhiệm vụ phức tạp như tạo văn bản, dịch ngôn ngữ hoặc lập trình.

Một số ví dụ điển hình về LLM là GPT-4 của OpenAI, BERT của Google và PaLM. Các mô hình này đóng vai trò nền tảng quản trọng cho hàng loạt ứng dụng AI trong nhiều lĩnh vực hiện nay.

Các thành phần cơ bản của LLM

Các thành phần chính của LLM bao gồm nhiều lớp mạng nơ-ron, mỗi lớp có một chức năng riêng biệt và phối hợp với nhau để xử lý văn bản đầu vào cũng như tạo ra kết quả mong muốn.

Các lớp cơ bản trong LLM bao gồm:

• Embedding: Là lớp đầu tiên của LLM, đóng vai trò chuyển đổi văn bản đầu vào thành các vector số học (dãy các con số) mà máy tính có thể hiểu và xử lý được. Lớp này giúp mô hình nắm bắt ngữ nghĩa và cú pháp của văn bản để hiểu rõ hơn về ngữ cảnh mà văn bản đó xuất hiện.
• Feedforward (FFN): Bao gồm nhiều lớp kết nối liên tiếp, có nhiệm vụ biến đối các embedding đầu vào thành các thông tin trừu tượng cấp cao hơn. Từ đó giúp mô hình hiểu được ý nghĩa sâu xa cũng như cải thiện được khả năng xử lý ngữ nghĩa của văn bản.
• Recurrent: Xử lý các thông tin tuần tự, giúp mô hình hiểu rõ mối quan hệ giữa các từ trong một câu hoặc đoạn văn. Nhờ vậy, LLM có thể diễn giải các kết nối phức tạp giữa các từ trong câu để tạo ra chuỗi văn bản có ý nghĩa.
• Attention: Là cơ chế giúp LLM tập trung vào những phần quan trọng của văn bản đầu vào. Nó cho phép mô hình chú ý đến các phần khác nhau của ngữ cảnh và ưu tiên xử lý các thông tin liên quan trước.

Cách thức hoạt động của LLM

Mô hình LLM hoạt động theo ba bước chính: mã hóa đầu vào, giải mã và dự đoán đầu ra. Tuy nhiên, để đạt hiệu suất tối ưu, LLM phải trải qua hai giai đoạn quan trọng đầu tiên là đào tạo và tinh chỉnh.

Giai đoạn đào tạo (training)

Trong giai đoạn này, LLM được huấn luyện trên một lượng dữ liệu văn bản khổng lồ, thu thập từ nhiều nguồn như Wikipedia, GitHub hay các tài liệu mở. Bộ dữ liệu có thể bao gồm hàng tỷ từ và chất lượng của nó ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng của mô hình.

Quá trình đào tạo thường diễn ra dưới dạng học không giám sát: mô hình tự phân tích dữ liệu, học cách hiểu ý nghĩa từ vựng, mối quan hệ giữa các từ và ngữ cảnh chúng xuất hiện mà không cần hướng dẫn cụ thể.

Giai đoạn tinh chỉnh (fine-tuning)

Sau khi hoàn thành bước đào tạo cơ bản, LLM cần được tinh chỉnh để phù hợp với các tác vụ cụ thể, chẳng hạn như dịch thuật hay phân tích ngữ nghĩa. Giai đoạn này giúp mô hình tập trung vào những nhiệm vụ đặc thù, từ đó nâng cao độ chính xác và hiệu suất khi thực hiện các yêu cầu đó.

Ngoài fine-tuning, một phương pháp hiệu quả khác để điều chỉnh LLM là prompt-tuning, tức sử dụng các hướng dẫn rõ ràng (prompts) để định hướng mô hình thực hiện nhiệm vụ mong muốn. Kỹ thuật này có hai cách tiếp cận chính:

• Few-shot prompting: Mô hình được cung cấp một vài ví dụ mẫu để học cách phản hồi.
• Zero-shot prompting: Mô hình không cần ví dụ trước mà chỉ nhận yêu cầu trực tiếp.

Tầm quan trọng của LLM

LLM sở hữu tính linh hoạt cao, cho phép thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau bao gồm trả lời câu hỏi, tóm tắt văn bản, dịch ngôn ngữ,.... Chính vì vậy mà mô hình này đang từng bước thay đổi cách con người sáng tạo nội dung, tìm kiếm thông tin trên các công cụ tìm kiếm hay tương tác với trợ lý ảo.

LLM đã chứng minh khả năng ấn tượng khi có thể đưa ra dự đoán chính xác ngay cả khi chỉ nhận được một lượng nhỏ dữ liệu đầu vào. Thông qua trí tuệ nhân tạo, mô hình này có thể tạo ra nội dung một cách tự nhiên, mạch lạc và dễ hiểu dựa trên những câu lệnh do người dùng cung cấp. Bên cạnh đó, với kích thước khổng lồ và khả năng xử lý dữ liệu mạnh mẽ, LLM có thể lưu trữ và phân tích hàng tỷ tham số, mở ra nhiều cơ hội ứng dụng thực tế.

Một số mô hình ngôn ngữ lớn tiêu biểu hiện nay có thể kể đến như:

• GPT-3 (OpenAI): Với 175 tỷ tham số, GPT-3 có thể phân tích và tổng hợp thông tin từ dữ liệu đầu vào để tạo ra kết quả tự nhiên, dễ hiểu.
• ChatGPT (OpenAI): Là một biến thể của GPT-3, ChatGPT được ứng dụng rộng rãi trong sáng tạo nội dung, hỗ trợ người dùng giao tiếp với AI một cách linh hoạt.
• Claude 2: Có khả năng xử lý đầu vào lên đến 100.000 token, giúp phân tích nhanh chóng hàng trăm trang tài liệu hoặc thậm chí cả một cuốn sách.
• Jurassic-1 (AI21 Labs): Với 178 tỷ tham số, mô hình này có thể thực hiện các cuộc trò chuyện phức tạp và xử lý ngôn ngữ đa dạng.
• Command (Cohere): Hỗ trợ hơn 100 ngôn ngữ, giúp mở rộng khả năng giao tiếp toàn cầu.

Với tiềm năng to lớn, LLM đang không ngừng cách mạng hóa cách con người tương tác với nội dung số, hứa hẹn những thay đổi đáng kể trong tương lai gần.

Ứng dụng thực tế của LLM

Như đã nói, mô hình ngôn ngữ lớn đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, mang lại những cải tiến đáng kể trong cách con người làm việc và xử lý thông tin. Cụ thể như sau:

Công nghệ

Trong ngành công nghệ, LLM đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao chất lượng công cụ tìm kiếm và hỗ trợ lập trình viên trong quá trình viết code. Nhờ đó, các hệ thống CNTT trở nên thông minh và chính xác hơn khi xử lý truy vấn phức tạp, đồng thời giúp tự động hóa nhiều tác vụ lập trình, tối ưu hóa quy trình phát triển phần mềm.

Chăm sóc sức khỏe và nghiên cứu khoa học

LLM cũng chứng minh được giá trị to lớn trong lĩnh vực y tế và nghiên cứu khoa học. Mô hình này có thể phân tích những dữ liệu phức tạp như protein, DNA, RNA để giúp đẩy nhanh quá trình phát triển vắc-xin và tìm kiếm phương pháp điều trị mới. Ngoài ra, LLM còn hỗ trợ chăm sóc sức khỏe phòng ngừa thông qua chatbot y tế và giúp bác sĩ chẩn đoán bệnh dựa trên triệu chứng ban đầu.

Dịch vụ chăm sóc khách hàng

Trong lĩnh vực chăm sóc khách hàng, LLM đang được sử dụng để phát triển chatbot và hệ thống trí tuệ nhân tạo đối thoại (conversational AI). Những công nghệ này giúp chatbot hiểu rõ nhu cầu của khách hàng, phản hồi một cách chính xác và tự nhiên, từ đó nâng cao trải nghiệm người dùng và giảm sự phụ thuộc vào nhân lực hỗ trợ.

Marketing

Trong lĩnh vực marketing, LLM hỗ trợ phân tích tâm lý khách hàng, đề xuất ý tưởng cho các chiến dịch quảng cáo và tạo nội dung tiếp thị. Nhờ khả năng xử lý ngữ nghĩa và sáng tạo nội dung, LLM giúp tối ưu hóa chiến lược tiếp cận khách hàng, cải thiện mức độ tương tác và tăng hiệu quả truyền thông.

Pháp lý

LLM cũng có ứng dụng quan trọng trong ngành pháp lý, đặc biệt là trong việc xử lý các tài liệu phức tạp như hợp đồng, điều khoản pháp lý hay bản án. Các luật sư có thể sử dụng LLM để tự động sàng lọc dữ liệu, phân tích văn bản và tạo tài liệu pháp lý một cách chính xác, giúp giảm thiểu thời gian, công sức cũng như nâng cao hiệu suất làm việc.

Ngân hàng và tài chính

Trong lĩnh vực ngân hàng, LLM hỗ trợ phát hiện và ngăn chặn gian lận, phân tích giao dịch tài chính và hỗ trợ ra quyết định đầu tư. Nhờ khả năng xử lý dữ liệu nhanh chóng và chính xác, LLM giúp các tổ chức tài chính tăng cường bảo mật, tối ưu hóa quy trình quản lý rủi ro và cải thiện hiệu quả vận hành.

Như vậy, bài viết đã giải thích chi tiết LLM là gì cũng như tổng hợp các thông tin quan trọng như các thành phần cấu tạo, cách thức hoạt động, tầm quan trọng và ứng dụng thực tế. Nếu bạn đang tham gia vào lĩnh vực kinh doanh và muốn sở hữu một mô hình ngôn ngữ lớn để hỗ trợ tăng lợi nhuận, bạn có thể tham khảo sử dụng ngay chatbot Preny - một phần mềm AI cung cấp khả năng tích hợp đa nền tảng, tự động tương tác với khách hàng giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi lên đến 50%. Hãy trải nghiệm ngay!