Giải thích cách LLM hoạt động
Key Points
- Nghiên cứu cho thấy LLM hoạt động bằng cách dự đoán từ tiếp theo dựa trên văn bản đầu vào, sử dụng kiến trúc transformer với cơ chế attention.
- Dữ liệu huấn luyện khổng lồ từ internet và sách giúp LLM học ngữ pháp, từ vựng và kiến thức chung, sau đó được tinh chỉnh cho các tác vụ cụ thể.
- LLM có thể tạo ra thông tin sai (hallucination), cần kiểm tra để đảm bảo chính xác, đặc biệt trong các lĩnh vực quan trọng.
Giải thích cách LLM hoạt động
Tổng quan
Large Language Model (LLM) là một loại mô hình trí tuệ nhân tạo được thiết kế để hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên, giống như cách con người giao tiếp. Chúng được huấn luyện trên một lượng dữ liệu văn bản khổng lồ, chẳng hạn như sách, bài báo và nội dung internet, giúp chúng có khả năng trả lời câu hỏi, tổng hợp văn bản và thực hiện nhiều tác vụ ngôn ngữ khác.
Cách hoạt động cơ bản
LLM hoạt động bằng cách dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi văn bản. Ví dụ, nếu bạn nhập "Tôi thích cà phê với kem và", LLM có thể dự đoán "đường" là từ tiếp theo dựa trên mẫu ngôn ngữ nó đã học. Để làm điều này, mô hình sử dụng kiến trúc transformer, một hệ thống mạng nơ-ron phức tạp với cơ chế attention. Cơ chế này giống như cách con người tập trung vào các từ quan trọng trong câu để hiểu ý nghĩa, giúp LLM tập trung vào các phần liên quan của văn bản đầu vào.
Quá trình huấn luyện
LLM được huấn luyện qua nhiều giai đoạn. Đầu tiên, chúng học từ một lượng dữ liệu khổng lồ (hàng trăm tỷ từ) thông qua phương pháp tự giám sát, nghĩa là không cần nhãn dữ liệu, mà chỉ cần dự đoán từ tiếp theo. Quá trình này giúp mô hình học ngữ pháp, từ vựng và kiến thức chung. Sau đó, mô hình được tinh chỉnh để phù hợp với các tác vụ cụ thể, chẳng hạn như trả lời câu hỏi hoặc tạo văn bản sáng tạo, bằng cách sử dụng dữ liệu hướng dẫn chất lượng cao và phản hồi từ con người.
Một chi tiết bất ngờ: Hạn chế và ứng dụng
Một điều thú vị là, mặc dù rất mạnh, LLM có thể tạo ra thông tin sai (gọi là hallucination), đặc biệt khi gặp phải câu hỏi ngoài phạm vi dữ liệu huấn luyện. Ví dụ, nó có thể tự tin đưa ra thông tin không chính xác, như ngày sinh của một nhân vật lịch sử, nếu không được kiểm tra. Do đó, trong các lĩnh vực như y tế hoặc tài chính, cần có sự giám sát của con người để đảm bảo tính chính xác.
Báo cáo chi tiết về cách LLM hoạt động
Việc hiểu cách Large Language Model (LLM) hoạt động là một chủ đề quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, đặc biệt khi chúng ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như dịch vụ khách hàng, giáo dục và nghiên cứu. Dưới đây là phân tích chi tiết, bao gồm các khía cạnh kỹ thuật, quá trình huấn luyện, và những hạn chế, dựa trên các nguồn thông tin đáng tin cậy.
Định nghĩa và Mục đích
LLM là một loại mô hình học máy, thuộc nhóm mạng nơ-ron sâu, được thiết kế để xử lý và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên. Chúng có số lượng tham số rất lớn, thường trên 1 tỷ, và được huấn luyện trên dữ liệu văn bản khổng lồ để thực hiện các tác vụ như tạo văn bản, trả lời câu hỏi, và phân loại văn bản. Ví dụ, mô hình như ChatGPT (176 tỷ tham số) có khả năng tạo ra văn bản giống con người, dựa trên các mẫu ngôn ngữ đã học (Medium: How Large Language Models Work. From zero to ChatGPT).
Kiến trúc và Cơ chế Hoạt động
LLM dựa trên kiến trúc transformer, được giới thiệu trong bài báo năm 2017 "Attention Is All You Need" (Wikipedia: Large language model). Kiến trúc này bao gồm nhiều lớp, mỗi lớp có hai bước chính:
- Bước attention: Các từ trong văn bản "nhìn" vào nhau để xác định mối quan hệ và bối cảnh. Ví dụ, trong câu "John gave a drink to Mary", cơ chế attention giúp mô hình hiểu rằng "Mary" là đối tượng nhận, dựa trên các đầu attention (attention heads). Nghiên cứu từ Redwood Research cho thấy GPT-2 sử dụng 9 đầu attention, bao gồm Name Mover Heads (3), Subject Inhibition Heads (4), và Duplicate Token Heads (2), để dự đoán từ tiếp theo (Understanding AI: Large language models, explained with a minimum of math and jargon).
- Bước feed-forward: Mỗi từ được phân tích riêng lẻ để dự đoán từ tiếp theo, sử dụng các mạng nơ-ron sâu. Ví dụ, trong GPT-3, lớp feed-forward có thể có tới 49.152 nơ-ron trong lớp ẩn, với tổng cộng 175 tỷ tham số (Understanding AI).
Cơ chế attention cho phép LLM xử lý các mối quan hệ dài hạn trong văn bản, chẳng hạn như hiểu đại từ "nó" trong câu "Con mèo và con chó chơi trên đường, nó chạy nhanh" liên quan đến con nào.
Quá trình Huấn luyện
Huấn luyện LLM là một quá trình phức tạp, bao gồm nhiều giai đoạn:
Giai đoạn | Mô tả chi tiết | Ví dụ |
|---|---|---|
Pre-training (Huấn luyện ban đầu) | Học dự đoán từ tiếp theo từ dữ liệu văn bản khổng lồ (khoảng 500 tỷ từ cho GPT-3), tự giám sát, không cần nhãn. | Từ "Tôi thích cà phê với kem và" dự đoán "đường". |
Instruction Fine-Tuning (Tinh chỉnh hướng dẫn) | Sử dụng cặp dữ liệu hướng dẫn-phản hồi chất lượng cao để mô hình học cách tuân theo lệnh người dùng. | Dữ liệu từ các nền tảng như Quora, StackOverflow để học cách trả lời câu hỏi. |
RLHF (Học tăng cường từ phản hồi con người) | Tinh chỉnh thêm dựa trên phản hồi con người, sử dụng thuật toán như proximal policy optimization, để phù hợp với giá trị con người. | Đảm bảo mô hình không tạo ra nội dung độc hại hoặc thiên vị. |
Quá trình huấn luyện đòi hỏi tài nguyên tính toán lớn, với chi phí ước tính hàng triệu USD, chẳng hạn như GPT-2 (1,5 tỷ tham số, 2019) tốn 50.000 USD, và PaLM (540 tỷ tham số, 2022) tốn 8 triệu USD (Wikipedia).
Xử lý Dữ liệu và Tokenization
Trước khi huấn luyện, văn bản được chuyển đổi thành số bằng cách tokenization, sử dụng các thuật toán như byte-pair encoding (BPE) hoặc WordPiece. Ví dụ, GPT-3 sử dụng BPE với kích thước từ vựng 50.257, giúp xử lý các ngôn ngữ khác nhau, mặc dù có sự chênh lệch, chẳng hạn như tiếng Shan cần gấp 15 lần số token so với tiếng Anh (Wikipedia).
Khả năng và Ứng dụng
LLM có thể thực hiện nhiều tác vụ, bao gồm:
- Tổng hợp văn bản: Tự động tạo bài viết, tóm tắt tài liệu.
- Trả lời câu hỏi: Dựa trên kiến thức học được, chẳng hạn như trả lời "Ai là tổng thống đầu tiên của Hoa Kỳ?"
- Khả năng nổi bật (Emergent Abilities): Với mô hình lớn hơn (từ 62 tỷ tham số), LLM có thể học in-context, chẳng hạn như suy luận theo chuỗi tư duy (chain-of-thought) để giải toán phức tạp. Ví dụ, GPT-4 đạt 95% trên các bài kiểm tra lý thuyết tâm lý, so với 40% của GPT-3 ban đầu (Understanding AI).
Một ứng dụng thú vị là Bing Chat, sử dụng LLM kết hợp với công cụ tìm kiếm để cung cấp bối cảnh, giảm thiểu hallucination bằng cách trích xuất thông tin từ web (Medium).
Hạn chế và Thách thức
Mặc dù mạnh mẽ, LLM có những hạn chế đáng chú ý:
- Hallucination: Có thể tạo ra thông tin sai, chẳng hạn như ngày sinh không chính xác của một nhân vật lịch sử, do học từ văn bản tự tin nhưng không nhất thiết đúng.
- Thiên kiến: Dữ liệu huấn luyện từ internet có thể chứa thiên kiến, phản ánh trong đầu ra, chẳng hạn như định kiến giới tính hoặc chủng tộc (Understanding AI).
- Giới hạn kiến thức: Dữ liệu huấn luyện thường dừng ở một thời điểm (ví dụ, năm trước), khiến LLM không biết thông tin mới, như sự kiện xảy ra vào tháng 3/2025.
Để giảm thiểu, các kỹ thuật như Retrieval-Augmented Generation (RAG) được sử dụng, cho phép LLM truy cập cơ sở dữ liệu bổ sung, chẳng hạn như bài viết Wikipedia, để cung cấp thông tin chính xác hơn (TechTarget).
Một chi tiết bất ngờ: Sự phát triển gần đây
Một phát triển đáng chú ý là các mô hình lý luận mới, như OpenAI o1 (tháng 9/2024), tạo ra chuỗi tư duy từng bước trước khi trả lời, đạt 83% trên bài kiểm tra toán quốc tế (IMO) so với 13% của GPT-4o (Wikipedia). Điều này cho thấy LLM đang tiến gần hơn đến khả năng lý luận giống con người, nhưng vẫn cần tài nguyên tính toán lớn hơn cho mỗi truy vấn.
Kết luận
Tóm lại, LLM hoạt động bằng cách dự đoán từ tiếp theo, sử dụng kiến trúc transformer với cơ chế attention, và được huấn luyện trên dữ liệu khổng lồ để học ngôn ngữ và kiến thức. Chúng có tiềm năng lớn nhưng cũng đi kèm với những thách thức như hallucination và thiên kiến, đòi hỏi sự giám sát và cải tiến liên tục.
Key Citations
Nhận xét
Đăng nhận xét