Mô hình ngôn ngữ là gì và LLM hoạt động như thế nào?

Informatec Digital » Recursos » Mô hình ngôn ngữ là gì và LLM hoạt động như thế nào?

Các mô hình ngôn ngữ Chúng đã trở thành trái tim của trí tuệ nhân tạo hiện đại: chúng đứng sau tất cả. trợ lý ảo và chatbotDịch máy và các công cụ viết mã hoặc soạn thảo văn bản gần giống như con người. Mặc dù có vẻ như là phép thuật, nhưng thực chất chúng kết hợp thống kê, mạng nơ-ron và lượng dữ liệu khổng lồ để dự đoán từ, cụm từ, hoặc thậm chí hình ảnh nào sẽ có ý nghĩa nhất tiếp theo.

Trong những năm gần đây, những xu hướng sau đây đã nổi lên mạnh mẽ: LLM hoặc Mô hình Ngôn ngữ LớnĐây là những phiên bản khổng lồ và mạnh mẽ hơn nhiều của các mô hình ngôn ngữ cổ điển. Các hệ thống này không chỉ tạo ra văn bản trôi chảy mà còn tóm tắt tài liệu, trả lời các câu hỏi phức tạp, dịch giữa các ngôn ngữ và thậm chí suy luận ở một mức độ nhất định. Hãy cùng tìm hiểu kỹ hơn về chúng, cách thức hoạt động bên trong, các loại hiện có, những ứng dụng thực tế của chúng trong các công ty và những rủi ro cũng như hạn chế cần lưu ý.

Mô hình ngôn ngữ thực chất là gì?

Un mô hình ngôn ngữ Về bản chất, đó là một hệ thống thống kê hoặc tính toán gán một xác suất của chuỗi mã thông báoMột token có thể là cả một từ, một phần của từ, hoặc thậm chí là một ký tự đơn lẻ. Mục tiêu của mô hình là ước tính token nào có khả năng xuất hiện tiếp theo cao nhất trong một chuỗi cho trước.

Nếu ta xem xét một câu có chỗ trống, mô hình sẽ tính toán như sau: Những phần tiếp theo nào phù hợp nhất? Tùy thuộc vào ngữ cảnh. Ví dụ, với câu "Khi tôi nghe thấy tiếng mưa trên mái nhà, tôi _______ trong bếp", hệ thống sẽ cân nhắc các lựa chọn như "nấu súp", "đun nước sôi" hoặc "ngủ trưa", gán cho mỗi lựa chọn một xác suất khác nhau. Ứng dụng có thể chọn tùy chọn có xác suất cao nhất hoặc chọn ngẫu nhiên trong số nhiều ứng viên vượt quá một ngưỡng nhất định để tạo sự đa dạng.

Cơ chế tương tự này dự đoán mã thông báo tiếp theo Nó tự nhiên mở rộng sang các nhiệm vụ phức tạp hơn: tạo văn bản đầy đủ, dịch từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác, tạo tóm tắt, trả lời câu hỏi, phân loại, trích xuất thông tin, v.v. Bằng cách mô hình hóa các mẫu ngôn ngữ thống kê, hệ thống cuối cùng phát triển các biểu diễn nội bộ rất phong phú, nắm bắt được ngữ pháp, phong cách và mối quan hệ giữa các khái niệm.

Để đạt được điều này, các mô hình ngôn ngữ được huấn luyện bằng cách sử dụng kho ngữ liệu văn bản lớn Và chúng học cách điều chỉnh các tham số nội bộ để đưa ra dự đoán gần hơn với các ví dụ thực tế. Số lượng các tham số này (trọng số) là điều chúng ta thường đề cập đến khi nói về các mô hình có hàng triệu, hàng tỷ, hoặc thậm chí hàng nghìn tỷ tham số.

Ngữ cảnh: từ n-gram đến mạng nơ-ron

Trong một thời gian dài, phương pháp phổ biến nhất để xây dựng mô hình ngôn ngữ là... mô hình n-gramN-gram là một chuỗi có thứ tự gồm N từ: khi N=2, ta gọi chúng là bigram; khi N=3, gọi là trigram; và cứ thế tiếp tục. Ví dụ, bắt đầu với cụm từ "you are very nice", các bigram sẽ là "you are", "are very" và "very nice".

Sử dụng mô hình tam âm, với ngữ cảnh gồm hai từ, hệ thống sẽ tính toán... xác suất của mỗi từ thứ ba có thể có Điều này tùy thuộc vào số lần họ đã thấy bộ ba chữ đó trong kho ngữ liệu huấn luyện của mình. Nếu chúng ta đã quan sát thấy nhiều cụm từ thuộc loại "cam chín" và rất ít cụm từ thuộc loại "cam vui vẻ", thì phần tiếp theo đầu tiên sẽ có trọng lượng lớn hơn khi ngữ cảnh là "cam đang".

Vấn đề là Thông tin tham khảo hiện có rất hạn chế.Một trigram chỉ có thể tra cứu tối đa hai từ trước đó, điều này thường không đủ để giải quyết các trường hợp mơ hồ (ví dụ: liệu "orange" là một loại trái cây hay một màu sắc) hoặc để nắm bắt các mối quan hệ phụ thuộc tầm xa. Việc tăng N cung cấp thêm ngữ cảnh, nhưng cũng làm trầm trọng thêm tình trạng khan hiếm dữ liệu: các trigram 6 từ hoặc 7 từ xuất hiện rất hiếm nên khó có thể ước tính xác suất đáng tin cậy.

Để khắc phục hạn chế đó, những điều sau đây đã xuất hiện. mạng thần kinh tái phát (RNN)Các phương pháp này xử lý văn bản từng token một, duy trì trạng thái nội bộ đóng vai trò như bộ nhớ về ngữ cảnh trước đó. Các biến thể như LSTM hoặc GRU đã cải thiện khả năng lưu giữ thông tin trong thời gian dài hơn, cho phép nắm bắt các mối quan hệ phụ thuộc dài hơn so với n-gram và giảm lỗi dự đoán trong các câu phức tạp.

Tuy nhiên, quản lý tài nguyên thiên nhiên (NRM) cũng có những nhược điểm riêng: thiên nhiên tuần tự nghiêm ngặt Các phương pháp xử lý của chúng cản trở việc song song hóa và khiến việc huấn luyện các chuỗi dài trở nên tốn kém và chậm chạp. Hơn nữa, chúng còn gặp phải vấn đề đã được biết đến rộng rãi là... sự biến mất của độ dốcĐiều này hạn chế lượng ngữ cảnh hữu ích mà chúng có thể xử lý trong thực tế. Sự kết hợp của các điểm nghẽn này đã thúc đẩy việc tìm kiếm các kiến ​​trúc mới, hiệu quả hơn.

Cuộc cách mạng Transformer và cơ chế tự chăm sóc

Bước tiến vượt bậc thực sự đến với... Kiến trúc máy biến ápPhương pháp này, được trình bày vào năm 2017 trong bài báo nổi tiếng "Sự chú ý là tất cả những gì bạn cần". Cách tiếp cận này hoàn toàn từ bỏ sự lặp lại và dựa vào một cơ chế then chốt: tự chăm sóc (Tự chú ý), cho phép mô hình đồng thời "quan sát" tất cả các token trong một chuỗi và cân nhắc xem phần nào của ngữ cảnh là phù hợp nhất với từng vị trí.

Quá trình bắt đầu với mã thông báoTrong đó, văn bản được chia nhỏ thành các token (từ, từ con, v.v.). Mỗi token được ánh xạ tới một vectơ số gọi là nhúngNó thu thập thông tin ngữ nghĩa và cú pháp. Các embedding này đi qua nhiều lớp của Transformer, và trong mỗi lớp, chúng được tinh chỉnh dần dần, trở thành các biểu diễn ngữ cảnh phong phú hơn, kết hợp thông tin về các token còn lại.

Để cho phép mô hình biết được vị trí của từng token, các thành phần sau được thêm vào: mã hóa vị tríNhững ký hiệu này cho biết vị trí của từ trong chuỗi và cho phép sự chú ý tự thân phân biệt giữa, ví dụ, một từ xuất hiện ở đầu và một từ giống hệt xuất hiện ở cuối, điều này rất quan trọng để nắm bắt thứ tự và cấu trúc của câu.

Cơ chế tự chú ý hoạt động bằng cách chiếu mỗi phần nhúng lên ba vectơ riêng biệt thông qua ma trận trọng số đã học: truy vấn (Q), khóa (K) và giá trị (V). Truy vấn biểu thị những gì một token "tìm kiếm" trong phần còn lại của chuỗi, khóa phản ánh thông tin mà mỗi token "cung cấp", và giá trị là thông tin sẽ được truyền đi với trọng số được xác định bởi cơ chế chú ý.

Sau đó, mô hình sẽ tính toán điểm căn chỉnh Ví dụ như độ tương đồng giữa mỗi truy vấn và tất cả các từ khóa. Sau khi chuẩn hóa các điểm số này (ví dụ, bằng hàm softmax), nó thu được trọng số chú ý xác định mức độ đóng góp giá trị của mỗi token vào biểu diễn mới của token hiện tại. Bằng cách này, mạng lưới tập trung linh hoạt vào ngữ cảnh liên quan và bỏ lại các token ít hữu ích hơn (chẳng hạn như một số từ chức năng hoặc thuật ngữ không liên quan trong một đoạn văn nhất định) ở phía sau.

Một trong những ưu điểm vượt trội của máy biến áp là cơ chế này được áp dụng trong... có khả năng song song hóa caoKhông giống như RNN, nơi các token được xử lý từng cái một, ở đây tất cả các vị trí trong chuỗi được xử lý đồng thời, điều này giúp tăng tốc đáng kể quá trình huấn luyện trên phần cứng hiện đại. Sự kết hợp giữa ngữ cảnh phong phú hơn, khả năng nắm bắt các mối quan hệ phụ thuộc dài tốt hơn và hiệu quả tính toán đã cho phép các mô hình mở rộng đến quy mô không thể tưởng tượng được chỉ vài năm trước.

Mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) là gì?

Dựa trên loạt phim Transformers, những điều sau đây đã xuất hiện. LLM hoặc Mô hình Ngôn ngữ LớnTheo nghĩa đen, đó là các mô hình ngôn ngữ khổng lồ. Đây là các mạng nơ-ron sâu với hàng triệu, hàng tỷ, hoặc thậm chí hàng nghìn tỷ tham số Được đào tạo trên một lượng lớn văn bản từ sách, bài báo, trang web, tài liệu kỹ thuật và các nguồn tài nguyên công cộng (và đôi khi là tư nhân) khác.

Các mô hình này sử dụng học sâu và được huấn luyện chủ yếu. tự giám sátThay vì dựa vào dữ liệu được gắn nhãn thủ công, chúng học từ văn bản không được chú thích, giải quyết các nhiệm vụ nội bộ như dự đoán từ tiếp theo hoặc điền vào chỗ trống trong câu. Từ đó, chúng tiếp thu một cách ngầm định kiến ​​thức về ngữ pháp, ngôn ngữ, sự kiện thế giới, phong cách viết, quá trình suy luận và các mẫu hội thoại.

Một chương trình LLM cổ điển ban đầu được đào tạo bởi... học không giám sát để dự đoán từ tiếp theo dựa trên ngữ cảnh. Trong một số trường hợp, một giai đoạn thứ hai tương tự được thực hiện, mở rộng dữ liệu hoặc điều chỉnh mục tiêu huấn luyện để nắm bắt ngữ cảnh tốt hơn. Điều này thường được theo sau bởi một giai đoạn học có giám sát để RLHF (Học tập tăng cường từ phản hồi của con người)Trong đó, người đánh giá sẽ xem xét các phản hồi được tạo ra, đánh dấu những phản hồi nào tốt hoặc xấu, và tín hiệu đó được sử dụng để tinh chỉnh hành vi của mô hình.

Sự kết hợp giữa quá trình đào tạo chuyên sâu trước và sau đào tạo cho phép các học viên LLM thực hiện các nhiệm vụ như: dịch thuật, viết, tóm tắt, đối thoại, tạo mã hoặc phân loại Với khả năng nói trôi chảy gần như con người. Các công cụ như ChatGPT, Claude, Gemini, Llama và nhiều giải pháp doanh nghiệp khác dựa chính xác vào mô hình này để cung cấp trợ lý hội thoại, hệ thống tìm kiếm nâng cao hoặc các tác nhân tự động tương tác với dữ liệu doanh nghiệp.

Cần nhấn mạnh rằng, bất chấp trí thông minh bề ngoài, người có bằng Thạc sĩ Luật (LLM) không "hiểu" ngôn ngữ như người bình thường. Điều họ làm là... mô hình hóa các mô hình thống kê và dự đoán diễn biến tiếp theo có khả năng xảy ra nhất, mặc dù mức độ phức tạp cao đến mức, trong thực tế, sự khác biệt thường khó nhận ra trong cuộc sống hàng ngày.

Huấn luyện LLM: dữ liệu, trọng số và hàm mất mát

Chương trình đào tạo LLM bắt đầu bằng việc thu thập và hoàn thiện... tập dữ liệu khổng lồDữ liệu này được chuẩn hóa, lọc bỏ nhiễu và mã hóa thành các token. Sau đó, trọng số của mô hình được khởi tạo và một hàm mất mát được định nghĩa để đo lường sai số giữa các dự đoán và chuỗi huấn luyện thực tế.

Trải qua hàng triệu, thậm chí hàng tỷ bước huấn luyện, mô hình đưa ra dự đoán từng token một và hàm mất mát định lượng mức độ sai lệch so với chuỗi chính xác. Sử dụng các thuật toán như gradient descent và Lan truyền ngượcCác trọng số được điều chỉnh từng lớp trong mỗi lần lặp để giảm thiểu lỗi này. Bằng cách này, các ma trận tạo ra các truy vấn tự phục vụ, khóa và giá trị, cũng như các phép chiếu của các embedding, sẽ có cấu hình ngày càng hữu ích hơn.

Trong quá trình này, mô hình học được các liên kết ngữ nghĩa: các từ như "chó" và "sủa" sẽ trở thành... gần trong không gian vectơ Khi ngữ cảnh đề cập đến vật nuôi, thì "vỏ cây" và "cây" lại có vẻ ít liên quan hơn. Không gian nhúng này nắm bắt được sự tương đồng về ý nghĩa, sự tương tự và mối quan hệ giữa các khái niệm, sau đó được khai thác trong các nhiệm vụ tiếp theo.

Sau khi khóa huấn luyện trước đó hoàn tất, tinh chỉnh Với các tập dữ liệu cụ thể hơn để hướng dẫn mô hình thực hiện các nhiệm vụ cụ thể: tuân theo hướng dẫn, trả lời câu hỏi một cách lịch sự, tuân thủ các tiêu chí an toàn nhất định, sử dụng một giọng điệu nhất định, v.v. Trong các mô hình hội thoại như GPT-4, giai đoạn này thường đi kèm với RLHF, nơi con người và đôi khi cả các mô hình khác đánh giá các đề xuất phản hồi và giúp hướng dẫn hệ thống đến các hành vi hữu ích và an toàn hơn.

Kết quả cuối cùng là một mô hình đã được nội hóa. các mẫu ngữ pháp, kiến ​​thức thực tế, cấu trúc lập luận và phong cách. Nó được phân bổ trên các tham số của nó. Khi nhận được đầu vào mới, nó có thể tạo ra các đầu ra mạch lạc, phù hợp với ngữ cảnh và trong nhiều trường hợp, mang tính sáng tạo.

GPT, ChatGPT và mối quan hệ của chúng với LLMs

El término GPT Từ viết tắt này là viết tắt của "Generative Pre-trained Transformer" (Transformer được huấn luyện trước và tạo sinh). Nó đề cập đến một họ cụ thể của các mô hình học máy logic (LLM) được phát triển bởi OpenAI, dựa trực tiếp trên kiến ​​trúc Transformer. "Generative" (tạo sinh) chỉ khả năng tạo ra nội dung mới, "Pre-trained" (huấn luyện trước) đề cập đến việc nó được huấn luyện trên các tập dữ liệu lớn trước khi được điều chỉnh cho các nhiệm vụ cụ thể, và "Transformer" biểu thị kiến ​​trúc cơ bản.

ChatGPT Trên thực tế, đây là một ứng dụng trò chuyện được xây dựng trên các mô hình GPT (như GPT-4 và các biến thể của nó). Mô hình ngôn ngữ cơ bản (LLM) đóng vai trò là "bộ não" tạo ra các phản hồi, trong khi giao diện ChatGPT là lớp cho phép người dùng dễ dàng trò chuyện với mô hình đó. Nếu không có mô hình ngôn ngữ cơ bản, ChatGPT sẽ chỉ là một hộp văn bản trống rỗng không có khả năng tạo ra nội dung.

Sự khác biệt giữa GPT và LLM có thể được hiểu như sau: LLM là hạng mục chung Nó bao gồm bất kỳ mô hình ngôn ngữ lớn nào; GPT là một họ cụ thể trong danh mục đó. Các ví dụ khác về LLM không thuộc GPT là Claude (Anthropic), Gemini (Google), Llama (Meta), Mistral, hoặc các mô hình mở như BLOOM.

Các loại mô hình ngôn ngữ và các họ ngôn ngữ nổi bật

Trong hệ sinh thái hiện tại có nhiều yếu tố khác nhau. các loại LLM và các mô hình ngôn ngữ, mỗi mô hình có mục tiêu và đặc điểm riêng biệt. Một số được thiết kế cho các tác vụ đa năng, một số khác để hiểu ngữ cảnh sâu sắc, một số để tạo mã, và một số khác dành cho các lĩnh vực chuyên biệt cao.

Trong số các mô hình đa năng hướng đến việc tạo văn bản và hội thoại, những mô hình sau đây nổi bật: GPT-3/GPT-4 từ OpenAI, Claude Từ Anthropic, các mô hình Lá cọ và Song Tử từ Google và gia đình Loài đà mã ở nam mỹ Meta, vốn là động lực chính của hệ sinh thái mã nguồn mở. Nhiều nền tảng doanh nghiệp cung cấp các trung tâm cho phép bạn lựa chọn từ nhiều mô hình này tùy thuộc vào trường hợp sử dụng, chi phí, độ trễ và các hạn chế về quyền riêng tư.

Trong lĩnh vực hiểu ngôn ngữcác mô hình như Chứng nhận Mô hình Bi-directional Encoder Representations from Transformers (BERT) đánh dấu một bước ngoặt. BERT được huấn luyện theo hai chiều, nghĩa là nó học cách dự đoán các từ bị che khuất bằng cách sử dụng cả ngữ cảnh trước và sau đó, cho phép nó nắm bắt tốt hơn các sắc thái và mối quan hệ phức tạp trong câu. Các biến thể như DistilBERT, RoBERTa, ALBERT và XLM-R tối ưu hóa hiệu suất, kích thước hoặc hỗ trợ đa ngôn ngữ.

Đối với Tạo mã Có những mô hình như Codex (nền tảng của GitHub Copilot) hoặc AlphaCode, được huấn luyện đặc biệt trên các kho lưu trữ lập trình và các bài toán thuật toán. Các hệ thống này có khả năng đề xuất các hàm, hoàn thành các khối mã hoặc thậm chí giải quyết các bài tập phức tạp từ các mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Trong lòng đất đa ngôn ngữ và đa phương thức Chúng ta thấy những đề xuất như BLOOM, CLIP, hoặc các hệ thống GPT hiện đại, có khả năng làm việc với văn bản, hình ảnh, âm thanh và thậm chí cả video. Xu hướng rõ ràng là hướng tới các mô hình tích hợp nhiều phương thức cùng lúc, mở ra cánh cửa cho các ứng dụng như phân tích video với mô tả văn bản, trợ lý hiểu sơ đồ, hoặc các hệ thống kết hợp thông tin hình ảnh và văn bản; thậm chí còn có cả những hệ thống như vậy. giọng nói và các mô hình đa phương thức như MAI Voice 1 Điều này cho thấy sự tiến hóa đó.

Cuối cùng, những người sau đây đã tăng cân: LLM nhỏ hoặc hiệu quảĐược thiết kế để chạy trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế (di động, thiết bị biên, v.v.) hoặc để giảm chi phí suy luận, các phiên bản thu nhỏ của Llama, T5, ALBERT hoặc các mô hình khác cho phép triển khai khả năng trí tuệ nhân tạo tạo sinh mà không cần đến cơ sở hạ tầng đám mây lớn.

LLM so với NLP truyền thống

Việc nhầm lẫn các khái niệm này là điều thường gặp. Thạc sĩ Luật và Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiênXử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là lĩnh vực rộng lớn bao gồm tất cả các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự động: phân tích cảm xúc, trích xuất thực thể, phát hiện chủ đề, dịch thuật, tóm tắt, v.v. Trong lịch sử, mỗi nhiệm vụ này được giải quyết bằng các phương pháp thủ công. mô hình cụ thể Được huấn luyện theo phương pháp ad hoc: thuật toán thống kê, hệ thống dựa trên quy tắc, mô hình n-gram, mạng LSTM, word2vec, v.v.

LLM đại diện cho một sự tiến hóa của xử lý ngôn ngữ tự nhiên Theo phương pháp truyền thống, thay vì huấn luyện một mô hình khác nhau cho mỗi nhiệm vụ, một mô hình lớn, đa năng duy nhất có thể thực hiện dịch thuật, tóm tắt, phân loại, tạo văn bản, suy luận cơ bản và nhiều hoạt động khác mà không cần huấn luyện thêm hoặc chỉ cần tinh chỉnh rất ít (được gọi là học không cần huấn luyện và học với số lượng huấn luyện ít).

Sự khác biệt chính nằm ở quy mô và cách tiếp cậnTrong khi các mô hình NLP cổ điển được huấn luyện trên các tập dữ liệu có nhãn tương đối nhỏ, các mô hình LLM học hỏi từ hàng nghìn tỷ token chưa được gắn nhãn, nắm bắt được các mẫu phong phú hơn nhiều. Điều này không có nghĩa là NLP đã trở nên lỗi thời; mà đúng hơn, các mô hình LLM đã trở thành những mô hình nền tảng mà trên đó các giải pháp NLP cụ thể được xây dựng trong các bối cảnh thực tế.

Ứng dụng thực tiễn của các mô hình ngôn ngữ

Ngày nay, các chương trình LLM là xương sống của rất nhiều lĩnh vực khác nhau. ứng dụng và sản phẩmTrong lĩnh vực trợ lý ảo, họ quảng bá các công cụ như Siri, Google Assistant, Alexa, hoặc chatbot trên web có khả năng hiểu yêu cầu bằng ngôn ngữ tự nhiên và trả lời phù hợp, thực thi lệnh hoặc thực hiện các hành động như gửi tin nhắn và lên lịch hẹn.

Trong dịch máy, các mô hình tiên tiến cho phép để dịch văn bản chính xác và tự nhiên hơn. So với các hệ thống dựa trên quy tắc truyền thống, các nền tảng như Google Translate hay DeepL đã cải thiện rõ rệt chất lượng nhờ kiến ​​trúc kiểu Transformer được huấn luyện với lượng dữ liệu đa ngôn ngữ khổng lồ.

Trong lĩnh vực năng suất, các mô hình ngôn ngữ được tích hợp vào... công cụ kiểm tra ngữ pháp và văn phongCác tính năng tự động hoàn thành trên thiết bị di động và phần mềm xử lý văn bản, gợi ý tìm kiếm trên trình duyệt và biểu mẫu, cũng như các hệ thống tạo nội dung cho mạng xã hội, blog hoặc chiến dịch quảng cáo. Nếu bạn muốn tìm hiểu cách thức... Sử dụng trí tuệ nhân tạo trong tài liệu của bạnCó những hướng dẫn thực hành chỉ rõ cách áp dụng các chức năng này trong các trình soạn thảo hiện đại.

Trong lĩnh vực kinh doanh, LLM được sử dụng để tự động hóa dịch vụ khách hàng Thông qua chatbot có khả năng giải đáp các câu hỏi thường gặp, tạo bản tóm tắt tài liệu nội bộ, hỗ trợ viết báo cáo, tạo mã trong các nhóm phát triển hoặc hỗ trợ các công việc hành chính lặp đi lặp lại. Các kỹ thuật như RAG (Retrieval-Augmented Generation) cho phép mô hình được kết nối với các cơ sở tri thức nội bộ để các phản hồi dựa trên thông tin đã được xác minh và cập nhật.

Ngoài ra còn có các chương trình LLM. chuyên biệt theo lĩnh vựcVí dụ như BioBERT dành cho nghiên cứu y sinh, FinBERT dành cho văn bản tài chính và LegalBERT dành cho tài liệu pháp lý. Các mô hình này được tinh chỉnh trên các tập dữ liệu cụ thể để cải thiện độ chính xác trong lĩnh vực của chúng và hỗ trợ các bác sĩ, luật sư hoặc nhà phân tích trong việc đọc và tổng hợp khối lượng lớn thông tin.

Ưu điểm, nhược điểm và thách thức đạo đức

Các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn mang lại những lợi ích rõ ràng: Tự động hóa các nhiệm vụ đơn điệuChúng giúp tăng năng suất, cho phép tạo ra các trợ lý đàm thoại tự nhiên hơn, đơn giản hóa việc dịch thuật, tăng tốc lập trình và tạo điều kiện thuận lợi cho việc truy cập thông tin phức tạp. Chúng là một động lực đột phá tương tự như việc tự động hóa bằng robot trong công nghiệp, nhưng được áp dụng vào công việc trí thức.

Tuy nhiên, chúng mang theo một loạt các những hạn chế lớnĐiều được biết đến nhiều nhất là "ảo giác": mô hình có thể tạo ra những phản hồi nghe rất thuyết phục nhưng lại sai hoặc không chính xác. Bởi vì nó học hỏi từ các mối tương quan thống kê chứ không phải từ sự hiểu biết sâu sắc về thế giới, nên nó có thể bịa đặt ra các câu trích dẫn, dữ liệu hoặc tài liệu tham khảo chưa từng tồn tại.

Một thách thức quan trọng khác là vừngCác mô hình học ngôn ngữ (LLM) kế thừa những định kiến ​​văn hóa, khuôn mẫu hoặc mô hình phân biệt đối xử từ dữ liệu huấn luyện, điều này có thể dẫn đến các phản hồi không chính xác nếu không được lọc và sửa chữa. Hơn nữa, chúng gây ra các vấn đề về quyền riêng tư và tuân thủ quy định khi được sử dụng với dữ liệu nhạy cảm, đặc biệt nếu được triển khai thông qua API bên ngoài thay vì cơ sở hạ tầng độc quyền.

El chi phí tính toán Chi phí đào tạo và vận hành các mô hình khổng lồ rất cao, cả về kinh tế lẫn năng lượng. Điều này dẫn đến các cuộc tranh luận về tính bền vững và sự tập trung quyền lực công nghệ vào một vài công ty có khả năng đào tạo các mô hình thế hệ tiếp theo.

Tại châu Âu và các khu vực khác, các khuôn khổ pháp lý như... Đạo luật AI Họ yêu cầu tính minh bạch, đánh giá rủi ro và sự giám sát của con người, đặc biệt là trong các hệ thống tương tác với người tiêu dùng hoặc đưa ra các quyết định có tác động đáng kể. Thêm vào đó là rủi ro bị phụ thuộc vào nhà cung cấp, điều mà nhiều công ty đang cố gắng giảm thiểu bằng cách khám phá các mô hình mở và chiến lược kết hợp.

Cách các chương trình LLM được thiết kế và điều chỉnh trong thực tế

Từ góc độ kỹ thuật, việc tạo ra và vận hành một hệ thống quản lý vòng đời doanh nghiệp (LLM) đòi hỏi phải tuân theo một loạt các bước sau: giai đoạn then chốtTrước tiên, cần xác định mục đích: bạn đang tìm kiếm một mô hình đa năng, một trợ lý hỗ trợ kỹ thuật, một hệ thống phân tích pháp lý, hay một trí tuệ nhân tạo (AI) cho tiếp thị và bán hàng? Quyết định này sẽ định hướng việc lựa chọn dữ liệu và cách đánh giá hiệu suất.

Tiếp theo là nội dung sau: trước khi tập luyệnQuá trình này bao gồm việc thu thập và chuẩn hóa một tập dữ liệu khổng lồ và đa dạng. Sau đó, văn bản được mã hóa thành các token, và kiến ​​trúc được xác định (số lớp, kích thước của embedding, số lượng attention head, v.v.). Việc lựa chọn cơ sở hạ tầng rất quan trọng: cần có các máy chủ hiệu năng cao với nhiều GPU hoặc TPU, hoặc các cụm máy chủ đám mây có khả năng xử lý khối lượng công việc khổng lồ.

Trong quá trình huấn luyện, các điều chỉnh sẽ được thực hiện. siêu tham số Chẳng hạn như tốc độ học, kích thước lô, số bước, chiến lược điều chỉnh và sơ đồ lập lịch học. Sau khi giai đoạn này hoàn tất, quá trình tinh chỉnh bắt đầu, trong đó mô hình được tinh chỉnh lặp đi lặp lại với dữ liệu cụ thể, các chỉ số chất lượng và, trong nhiều trường hợp, đánh giá của con người.

Trong thực tế sử dụng, nhiều chuyên gia không tự huấn luyện mô hình từ đầu mà thay vào đó dựa vào... Các thạc sĩ luật (LLM) đã được đào tạo trước đó. Các phần mềm này được cung cấp bởi các tổ chức lớn hoặc cộng đồng mã nguồn mở. Họ áp dụng các kỹ thuật như tinh chỉnh ánh sáng, kỹ thuật nhanh, RAG hoặc chưng cất để điều chỉnh chúng cho phù hợp với bối cảnh, giảm chi phí và cải thiện hiệu quả sản xuất.

Trong hệ sinh thái rộng lớn hơn này, LLM được coi là mô hình nền tảngCác mạng lưới tổng quát quy mô lớn là nền tảng xây dựng các giải pháp chuyên ngành. Khả năng thích ứng của chúng, cùng với sự phát triển nhanh chóng của các phiên bản đa phương thức và hiệu quả hơn, cho thấy một tương lai mà các công cụ ngày càng dễ tiếp cận sẽ cho phép các công ty và người dùng tận dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong cuộc sống hàng ngày.

Toàn bộ tình huống này có nghĩa là các mô hình ngôn ngữ đã chuyển từ một thứ chỉ là sự tò mò trong phòng thí nghiệm trở thành một công cụ hữu ích. cơ sở hạ tầng cơ bản Trong nền kinh tế số, chúng đang và sẽ làm thay đổi dịch vụ khách hàng, tiếp thị, phát triển phần mềm, nghiên cứu và cách chúng ta tương tác với công nghệ. Hiểu cách chúng hoạt động, khả năng của chúng và những hạn chế của chúng là chìa khóa để khai thác lợi thế của chúng đồng thời nhận thức được rủi ro và giới hạn của chúng.