Tác giả; Aayush Mittal
23 Tháng 1, 2024
Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs) đã trở nên vô cùng phổ biến trong vài năm qua, làm đảo lộn lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên và trí tuệ nhân tạo. Từ chatbots đến công cụ tìm kiếm và hỗ trợ viết sáng tạo, LLMs đang định hình ứng dụng tiên tiến trong nhiều lĩnh vực công nghiệp. Tuy nhiên, việc xây dựng sản phẩm sử dụng LLMs đòi hỏi kỹ năng và kiến thức chuyên sâu. Hướng dẫn này sẽ cung cấp cho bạn một cái nhìn tổng quan toàn diện nhưng dễ tiếp cận về các khái niệm chính, mô hình kiến trúc và kỹ năng thực tế cần thiết để tận dụng hiệu suất lớn của LLMs.
Khái niệm chung mô hình ngôn ngữ lớn
LLMs là một loại mô hình học sâu được huấn luyện trước trên các bộ dữ liệu văn bản khổng lồ, giúp chúng có khả năng tạo ra văn bản giống con người và hiểu ngôn ngữ tự nhiên ở một mức độ chưa từng có. Khác với các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên truyền thống phụ thuộc vào các quy tắc và chú thích, các LLMs như GPT-3 học kỹ năng ngôn ngữ một cách không giám sát, tự giám sát bằng cách dự đoán từ được che đi trong các câu. Bản chất cơ bản của chúng cho phép điều chỉnh tinh chỉnh cho nhiều nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên ở bước tiếp theo.
LLMs đại diện cho một sự đổi mới mạch lạc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và đã mở ra cánh cửa cho các ứng dụng như chatbots, công cụ tìm kiếm và máy tạo văn bản, những ứng dụng trước đây là không thể. Ví dụ, thay vì phụ thuộc vào các quy tắc lập trình cứng nhắc, chatbots bây giờ có thể thực hiện cuộc trò chuyện tự do bằng cách sử dụng LLMs như Claude của Anthropic. Các khả năng mạnh mẽ của LLMs xuất phát từ ba đổi mới chính:
- Quy mô của dữ liệu: LLMs được huấn luyện trên các bộ dữ liệu có quy mô internet với hàng tỷ từ, ví dụ như GPT-3 đã sử dụng 45TB dữ liệu văn bản. Điều này mang lại sự phủ sóng ngôn ngữ rộng lớn.
- Kích thước của mô hình: LLMs như GPT-3 có 175 tỷ tham số, giúp chúng hấp thụ toàn bộ dữ liệu này. Khả năng lớn của mô hình là chìa khóa quan trọng cho khả năng tổng quát.
- Tự giám sát: Thay vì nhãn hiệu đắt tiền từ con người, LLMs được huấn luyện thông qua các mục tiêu tự giám sát tạo ra dữ liệu “giả mạo nhãn” từ văn bản nguyên thủy. Điều này cho phép việc huấn luyện trước ở quy mô lớn.
Thạo kiến thức và kỹ năng để điều chỉnh và triển khai LLMs một cách đúng đắn sẽ cho phép bạn đổi mới trong việc tạo ra các giải pháp và sản phẩm xử lý ngôn ngữ tự nhiên mới.
Những nguyên tắc quan trọng áp dụng LLMs
Mặc dù LLMs có khả năng đáng kinh ngạc ngay từ khi khởi động, việc sử dụng chúng một cách hiệu quả cho các nhiệm vụ cụ thể yêu cầu hiểu biết về các khái niệm quan trọng như hướng dẫn, nhúng, chú ý và truy xuất ngữ nghĩa.
Thay vì sử dụng đầu vào và đầu ra, LLMs được điều khiển thông qua hướng dẫn – các chỉ thị ngữ cảnh để định rõ một nhiệm vụ. Ví dụ, để tóm tắt một đoạn văn bản, chúng ta có thể cung cấp các ví dụ như:
“Đoạn văn: Tóm tắt:”
Sau đó, mô hình sẽ tạo ra một bản tóm tắt trong đầu ra của nó. Kỹ thuật hướng dẫn đóng vai trò quan trọng trong việc điều khiển LLMs một cách hiệu quả.
Nhúng (Embeddings)
Nhúng từ đại diện cho từng từ dưới dạng các vector dày đặc mã hóa ý nghĩa ngữ nghĩa, cho phép thực hiện các phép toán toán học. LLMs sử dụng nhúng để hiểu ngữ cảnh của từ.
Các kỹ thuật như Word2Vec và BERT tạo ra các mô hình nhúng có thể tái sử dụng. Word2Vec là người tiên phong trong việc sử dụng mạng neural nông để học nhúng bằng cách dự đoán các từ láng giềng. BERT tạo ra các nhúng ngữ cảnh sâu bằng cách che đi các từ và dự đoán chúng dựa trên ngữ cảnh hai chiều.
Nghiên cứu gần đây đã phát triển nhúng để nắm bắt nhiều mối quan hệ ngữ nghĩa hơn. Mô hình MUM của Google sử dụng bộ biến đổi VATT để tạo ra các nhúng BERT nhạy cảm đến thực thể. Constitutional AI của Anthropic học nhúng nhạy cảm đến bối cảnh xã hội. Các mô hình đa ngôn ngữ như mT5 tạo ra các nhúng giao ngôn ngữ bằng cách huấn luyện trước trên hơn 100 ngôn ngữ cùng một lúc.
Chú ý (Attention)
Các lớp chú ý cho phép LLMs tập trung vào ngữ cảnh quan trọng khi tạo ra văn bản. Tính tự chú ý của đa đầu là chìa khóa để các bộ biến đổi phân tích mối quan hệ từ vựng trên các đoạn văn dài.
Ví dụ, một mô hình trả lời câu hỏi có thể học cách gán trọng số chú ý cao hơn cho các từ đầu vào liên quan đến việc tìm câu trả lời. Các cơ chế chú ý hình ảnh tập trung vào các khu vực quan trọng của một hình ảnh.
Các biến thể gần đây như chú ý thưa thớt cải thiện hiệu suất bằng cách giảm thiểu các tính toán chú ý lặp lại. Các mô hình như GShard sử dụng chú ý hỗn hợp các chuyên gia để tăng hiệu quả tham số. Bộ biến đổi Universal giới thiệu độ lặp theo chiều sâu để mô hình hóa các phụ thuộc dài hạn hơn.
Hiểu biết về các đổi mới trong chú ý mang lại cái nhìn sâu rộng vào việc mở rộng khả năng của mô hình.
Truy Xuất (Retrieval)
Các cơ sở dữ liệu vector lớn được gọi là chỉ số ngữ nghĩa lưu trữ các nhúng để thực hiện tìm kiếm tương đồng hiệu quả qua các tài liệu. Truy xuất mở rộng khả năng của LLMs bằng cách cho phép sử dụng ngữ cảnh ngoại vi lớn.
Các thuật toán xấp xỉ láng giềng gần mạnh mẽ như HNSW, LSH và PQ cho phép tìm kiếm ngữ nghĩa nhanh chóng ngay cả với hàng tỷ tài liệu. Ví dụ, LLM Claude của Anthropic sử dụng HNSW để truy xuất trên chỉ số 500 triệu tài liệu.
Truy xuất kết hợp kết hợp nhúng dày và siêu dữ liệu từ khóa thưa thớt để cải thiện khả năng triệu tập. Các mô hình như REALM tối ưu hóa trực tiếp nhúng cho các mục tiêu truy xuất thông qua bộ mã hóa kép.
Công việc gần đây cũng khám phá truy xuất chéo chế độ giữa văn bản, hình ảnh và video bằng cách sử dụng không gian vector đa chế độ chung. Việc nắm bắt được truy xuất ngữ nghĩa mở ra các ứng dụng mới như các công cụ tìm kiếm đa phương tiện.
Các khái niệm này sẽ lặp lại trong các mô hình kiến trúc và kỹ năng được đề cập tiếp theo.
Mô hình kiến trúc (Architectural Patterns)
Trong khi quá trình huấn luyện mô hình vẫn phức tạp, việc áp dụng LLMs đã được huấn luyện trước trở nên dễ tiếp cận hơn thông qua các mô hình kiến trúc đã được kiểm tra và kiểm nghiệm:
Luồng Sinh Văn Bản
Tận dụng LLMs cho các ứng dụng sinh văn bản thông qua:
- Kỹ thuật hướng dẫn để định rõ nhiệm vụ
- LLM tạo ra văn bản nguyên thủy
- Bộ lọc an toàn để phát hiện vấn đề
- Xử lý sau cùng để định dạng
Ví dụ, một công cụ hỗ trợ viết luận văn sẽ sử dụng một hướng dẫn định rõ chủ đề của luận văn, tạo ra văn bản từ LLM, lọc kiểm tra tính hợp lý, sau đó kiểm tra chính tả đầu ra.
Tìm Kiếm và Truy Xuất (Search & Retrieval)
Xây dựng hệ thống tìm kiếm ngữ nghĩa bằng cách:
- Chỉ mục tập văn bản thành cơ sở dữ liệu vector để tìm kiếm sự tương đồng
- Nhận các truy vấn tìm kiếm và tìm kiếm các hit liên quan thông qua việc tra cứu xấp xỉ láng giềng gần
- Đưa ra hit như là ngữ cảnh cho một LLM để tóm tắt và tổng hợp một câu trả lời
Điều này tận dụng việc truy xuất trên các tài liệu ở quy mô thay vì chỉ dựa vào ngữ cảnh hạn chế của LLM.
Học Đa Nhiệm (Multi-Task Learning)
Thay vì huấn luyện các chuyên gia LLM riêng lẻ, các mô hình học đa nhiệm cho phép một mô hình học nhiều kỹ năng thông qua:
- Hướng dẫn đặt ra nhiệm vụ mỗi lần
- Tinh chỉnh chung trên nhiều nhiệm vụ
- Thêm bộ phân loại trên bộ mã hóa LLM để đưa ra dự đoán
Điều này cải thiện hiệu suất tổng thể của mô hình và giảm chi phí huấn luyện.
Hệ Thống Trí Tuệ Nhân Tạo Hỗn hợp (Hybrid AI Systems)
Kết hợp sức mạnh của LLMs và trí tuệ nhân tạo biểu tượng hơn thông qua:
- LLMs xử lý các nhiệm vụ ngôn ngữ mở
- Luật lập luận cung cấp các ràng buộc
- Kiến thức có cấu trúc được đại diện trong một KG
- LLMs và dữ liệu có cấu trúc bổ sung cho nhau trong một “vòng tuần hoàn thiện lương”
Điều này kết hợp sự linh hoạt của các phương pháp nơ-ron với sự mạnh mẽ của các phương pháp biểu tượng.
Kỹ Năng Quan Trọng để Áp Dụng LLMs
Với những mô hình kiến trúc này trong tâm trí, hãy nghiên cứu vào các kỹ năng thực tế để đưa LLMs vào công việc:
Kỹ Thuật Hướng Dẫn (Prompt Engineering)
Việc có khả năng hướng dẫn LLMs một cách hiệu quả quyết định thành công hay thất bại của ứng dụng. Các kỹ năng chính bao gồm:
- Đặt ra nhiệm vụ dưới dạng hướng dẫn và ví dụ ngôn ngữ tự nhiên
- Kiểm soát độ dài, chi tiết và giọng của hướng dẫn
- Liên tục làm rõ hướng dẫn dựa trên đầu ra của mô hình
- Xây dựng bộ sưu tập hướng dẫn xung quanh các lĩnh vực như hỗ trợ khách hàng
- Nghiên cứu nguyên tắc tương tác giữa con người và trí tuệ nhân tạo
Hướng dẫn là một phần nghệ thuật và một phần khoa học – mong đợi sự cải thiện từng bước một thông qua trải nghiệm.
Khung phát triển ứng dụng (Orchestration Frameworks)
Tối ưu hóa quá trình phát triển ứng dụng LLM bằng cách sử dụng các khuôn khổ như LangChain, Cohere giúp dễ dàng kết nối các mô hình vào các đường ống, tích hợp với nguồn dữ liệu và ẩn đi cơ sở hạ tầng.
LangChain cung cấp một kiến trúc có thể tùy chỉnh cho việc kết hợp hướng dẫn, mô hình, bộ xử lý trước/sau và kết nối dữ liệu vào các quy trình có thể tùy chỉnh. Cohere cung cấp một studio để tự động hóa các quy trình LLM với giao diện người dùng đồ họa, REST API và Python SDK.
Các khuôn khổ này sử dụng các kỹ thuật như:
- Phân vùng Transformer để chia ngữ cảnh qua nhiều GPU cho các chuỗi dài
- Truy vấn mô hình bất đồng bộ để tăng hiệu suất lớn
- Chiến lược caching như Least Recently Used để tối ưu hóa việc sử dụng bộ nhớ
- Theo dõi phân tán để theo dõi các nút cổ chai trong đường ống
- Khuôn khổ thử nghiệm A/B để thực hiện đánh giá so sánh
- Quản lý phiên bản mô hình và quản lý phát hành để thực nghiệm
- Mở rộng lên các nền tảng đám mây như AWS SageMaker để có khả năng co dãn
Công cụ AutoML như Spell cung cấp tối ưu hóa hướng dẫn, tham số và kiến trúc mô hình. AI Economist điều chỉnh mô hình giá cả cho việc tiêu thụ API.
Đánh Giá và Theo Dõi
Việc đánh giá hiệu suất của LLM là quan trọng trước khi triển khai:
- Đo lường chất lượng đầu ra tổng thể qua các chỉ số như độ chính xác, sự trôi chảy, các chỉ số mạch lạc
- Sử dụng các bảng đánh giá như GLUE, SuperGLUE bao gồm các bộ dữ liệu NLU/NLG
- Cho phép đánh giá của con người thông qua các khuôn khổ như scale.com và LionBridge
- Theo dõi động học huấn luyện với các công cụ như Weights & Biases
- Phân tích hành vi của mô hình bằng các kỹ thuật như mô hình chủ đề LDA
- Kiểm tra độ chệch với các thư viện như FairLearn và WhatIfTools
- Liên tục chạy các bài kiểm tra đơn vị trên các hướng dẫn quan trọng
- Theo dõi các nhật ký và độ chệch thực tế của mô hình bằng các công cụ như WhyLabs
- Áp dụng kiểm thử đối kháng qua các thư viện như TextAttack và Robustness Gym
Nghiên cứu gần đây cải thiện hiệu suất của đánh giá con người thông qua các thuật toán ghép cặp cân bằng và chọn tập con. Các mô hình như DELPHI chống lại các cuộc tấn công đối kháng bằng cách sử dụng đồ thị nhân quả và che gradient. Công cụ hỗ trợ trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm vẫn là một lĩnh vực đang phát triển tích cực.
Ứng Dụng Đa Phương Tiện
Ngoài văn bản, LLMs mở ra các lãnh địa mới trong trí tuệ đa phương tiện:
- Điều kiện hóa LLMs trên hình ảnh, video, âm thanh và các dạng khác
- Kiến trúc biến đổi đa phương tiện thống nhất
- Truy xuất chéo giữa các loại phương tiện
- Tạo chú thích, mô tả hình ảnh và tóm tắt
- Sự mạch lạc đa phương tiện và lý thức thông thường
Điều này mở rộng LLMs ra khỏi ngôn ngữ để suy luận về thế giới vật lý.
Thay lời kết
Các mô hình ngôn ngữ lớn đại diện cho một thời kỳ mới trong khả năng của trí tuệ nhân tạo. Thông thạo các khái niệm quan trọng, mô hình kiến trúc và kỹ năng thực tế sẽ giúp bạn đổi mới trong việc tạo ra các sản phẩm và dịch vụ thông minh mới. LLMs giảm thiểu rào cản để tạo ra các hệ thống ngôn ngữ tự nhiên có khả năng – với kiến thức đúng đắn, bạn có thể tận dụng những mô hình mạnh mẽ này để giải quyết các vấn đề thực tế.
