Nếu bạn đã sử dụng ChatGPT, thì bạn biết rằng nó giống như Shakespeare của trí tuệ nhân tạo, tạo ra văn bản rất giống người đến mức có thể viết tiểu thuyết vĩ đại. Nó đã đi một quãng đường dài trong một thời gian ngắn đáng kinh ngạc nhờ vào sự tiến bộ được thực hiện trên các mô hình ngôn ngữ gọi là InstructGPT.
InstructGPT là một mô hình ngôn ngữ trí tuệ nhân tạo tiên tiến được phát triển bởi OpenAI, được thiết kế để tuân theo các hướng dẫn được đưa ra trong một câu hỏi của người dùng. InstructGPT đại diện cho bước tiến hóa đáng kể so với các mô hình trước đó như GPT-3 và cung cấp khả năng hiểu và tạo ra văn bản được cải tiến, biến nó thành một công cụ mạnh mẽ cho hàng loạt các ứng dụng: dịch vụ chăm sóc khách hàng, sáng tạo nội dung, nghiên cứu, phân tích…
Bài viết này sẽ xem toàn diện về mô hình InstructGPT, khám phá khả năng, ứng dụng và tác động mô hình mang lại đối với nghiên cứu và phát triển ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào thực tế. Chúng ta cũng sẽ thảo luận về các yếu tố đạo đức và những thách thức đi kèm với công nghệ trí tuệ nhân tạo tiên tiến như vậy.
InstrucGPT là gì?
InstructGPT là một thuật ngữ được OpenAI đưa ra, đề cập đến các mô hình ngôn ngữ được huấn luyện với phản hồi từ con người để nâng cao khả năng của các mô hình GPT trước đó lên một tầm cao mới.
GPT là viết tắt của “Generative Pretrained Transformer.” Đó là một loại mô hình dự đoán ngôn ngữ được phát triển bởi OpenAI, nó được gọi là:
- “Generative” bởi vì nó có khả năng tạo ra văn bản.
- “Pretrained” bởi vì nó được huấn luyện trên một tập dữ liệu đào tạo lớn trước khi nhận được sự điều chỉnh tinh chỉnh từ các người gán nhãn con người.
- “Transformer” đề cập đến loại kiến trúc mạng neural nó sử dụng để hiểu ngữ cảnh của từ ngữ trong văn bản.
Ở bản chất, InstructGPT hoạt động dựa trên nguyên tắc cơ bản giống như các mô hình ngôn ngữ GPT khác: được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu văn bản và sử dụng huấn luyện này để tạo ra văn bản dựa trên thông tin đầu vào nhận được.
Tuy nhiên, điều làm nổi bật mô hình InstructGPT là khả năng của chúng để tuân theo các hướng dẫn được đưa ra trong bản thân câu hỏi của người dùng. Điều này là một bước tiến quan trọng so với các mô hình trước đó, chúng chủ yếu tập trung vào việc dự đoán từ tiếp theo trong một câu.
InstructGPT được huấn luyện bằng cách sử dụng Học tăng cường từ Phản hồi của Con Người (RLHF), một phương pháp liên quan đến quá trình tinh chỉnh mô hình dựa trên phản hồi từ các người đánh giá con người.
Điều này cho phép mô hình cải thiện theo thời gian, học cách tạo ra các phản ứng tốt hơn và tuân theo các hướng dẫn chính xác hơn. Các kết quả từ InstructGPT cũng tốt hơn trong việc hiểu ý định của con người và ít dễ bị ảnh hưởng bởi ngôn ngữ độc hại.
Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ điều tra sự tiến hóa của các mô hình ngôn ngữ trí tuệ nhân tạo được phát triển bởi OpenAI.
Sự tiến hóa của các mô hình ngôn ngữ trí tuệ nhân tạo
Hành trình của các mô hình ngôn ngữ trí tuệ nhân tạo đã là một cuộc hành trình thú vị, với mỗi mô hình mới mang lại sự tiệm cận tới mục tiêu tạo ra trí tuệ nhân tạo thực sự hiểu và tạo ra văn bản giống con người.
Hãy cùng lướt qua quá khứ và xem xét cách những mô hình tiến hóa:
1. GPT-1 (2018): Đầu tiên trong dòng Generative Pre-trained Transformers, GPT-1 đã đánh dấu một bước tiến quan trọng. Được huấn luyện trên một phần lớn dữ liệu văn bản trên internet, nó có khả năng tạo ra các câu có ý nghĩa và liên quan đến ngữ cảnh. Tuy nhiên, nó vẫn còn non kém khi phải hiểu các hướng dẫn phức tạp hoặc duy trì một câu chuyện một cách thẳng thắn qua các đoạn văn dài hơn.
2. GPT-2 (2019): GPT-2 giống như GPT-1 sau một buổi tập luyện nghiêm túc. Nó được huấn luyện trên một tập dữ liệu lớn hơn nhiều và có kích thước mô hình lớn hơn, điều này có nghĩa là nó có thể tạo ra văn bản có tính nhất quán và tinh vi hơn. Nó có thể viết luận văn, trả lời câu hỏi, và thậm chí làm chuyện trong dịch ngôn ngữ. Nhưng, giống như tiền nhiệm của nó, nó vẫn gặp khó khăn trong việc hiểu các hướng dẫn phức tạp và duy trì một câu chuyện thẳng thắn qua các đoạn văn rất dài.
3. GPT-3 (2020): GPT-3 là ngôi sao của gia đình. Với 175 tỷ tham số, nó có khả năng tạo ra văn bản rất giống con người. Nó có thể viết luận văn, trả lời các câu hỏi phức tạp, dịch ngôn ngữ và thậm chí viết mã lập trình. Nhưng ngay cả ngôi sao này cũng có điểm yếu của nó. Đôi khi, nó có thể tạo ra các phản ứng không chính xác hoặc đầu ra có thể gây hại bằng cách sử dụng ngôn ngữ độc hại, và nó không luôn xử lý các chủ đề nhạy cảm một cách thích hợp.
4. InstructGPT (2023): Người thần đồng mới nhất, InstructGPT, đã đưa khả năng của GPT-3 lên một tầm cao mới. Nó được huấn luyện thông qua việc học có giám sát để nắm bắt ý định của con người và tuân theo các hướng dẫn trong một câu hỏi văn bản, biến nó thành một công cụ mạnh mẽ cho một loạt các ứng dụng. Nhưng giống như các người anh em lớn hơn của nó, nó không hoàn hảo và đôi khi có thể tạo ra các phản ứng không chính xác hoặc không có logic không khớp với ý định hoặc hành vi mong muốn của con người.
Từ GPT-1 đến InstructGPT, mỗi giai đoạn của sự tiến hóa này đã đưa chúng ta gần hơn đến mục tiêu tạo ra các hệ thống trí tuệ nhân tạo đa dụng có khả năng thực sự hiểu và tạo ra văn bản giống con người.
Các mô hình InstructGPT là những mô hình đầu tiên sử dụng nghiên cứu đột phá của OpenAI. Một động cơ quan trọng cho nghiên cứu là điều chỉnh các mô hình ngôn ngữ để tăng tính trung thực và tính hữu ích của chúng, đồng thời giảm thiểu các vấn đề gây hại và thiên kiến của chúng.
So sánh giữa mô hình GPT-3 và InstructGPT
So sánh với tiền nhiệm của nó, GPT-3, InstructGPT mang lại một số cải tiến quan trọng, đặc biệt là khi tạo ra các đầu ra trung thực và không thiên kiến.
Các mô hình ngôn ngữ lớn của GPT-3 có thể được khởi động để thực hiện các nhiệm vụ bằng ngôn ngữ tự nhiên. Tuy nhiên, các mô hình này đôi khi có thể tạo ra các đầu ra không trung thực, độc hại hoặc gây hại.
Điều này có phần là do GPT-3 được huấn luyện để dự đoán từ tiếp theo bằng cách sử dụng các tập dữ liệu NLP công khai, thay vì thực hiện nhiệm vụ ngôn ngữ một cách an toàn mà phù hợp với ý định của người dùng. Nói cách khác, các mô hình GPT không hoàn toàn tương thích với người dùng của họ.
Để làm cho các mô hình trở nên an toàn hơn, hữu ích hơn và phù hợp hơn, OpenAI đã sử dụng học tăng cường từ phản hồi của con người. Các người đánh giá con người cung cấp các ví dụ về hành vi mong muốn của mô hình và xếp hạng một số đầu ra của mô hình.
Sau đó, họ sử dụng dữ liệu này để tinh chỉnh có giám sát và điều chỉnh các mô hình ngôn ngữ. Kết quả là các mô hình có khả năng tuân theo hướng dẫn tốt hơn nhiều so với GPT-3. Chúng cũng ít khi tạo ra các sự kiện không chính xác và tạo ra các đầu ra ít độc hại hơn.
Các mô hình InstructGPT, đã ở trong chế độ beta trên giao diện lập trình ứng dụng (API) trong hơn một năm, hiện là các mô hình ngôn ngữ mặc định được truy cập trên OpenAI API. Chúng đại diện cho các mô hình ngôn ngữ trí tuệ nhân tạo tiên tiến.
Dưới dây chúng ta sẽ thảo luận chi tiết về cách thức truy cập và sử dụng mô hình InstructGPT thông qua API của OpenAI.
Truy cập InstructGPT thông qua API của OpenAI
InstructGPT có thể được truy cập thông qua API của OpenAI, cung cấp cho các nhà phát triển một mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ cho nhiều nhiệm vụ khác nhau.
API cung cấp một loạt các mô hình đa dạng với các khả năng khác nhau, bao gồm mô hình InstructGPT được tinh chỉnh bằng phản hồi từ con người.
Để truy cập InstructGPT qua API của OpenAI, các nhà phát triển cần:
1. Truy cập platform.openai.com và tạo hoặc đăng nhập vào tài khoản OpenAI của bạn.
2. Nhấp vào “Personal” ở góc trên bên trái và sau đó chọn “View API keys” từ menu thả xuống.
3. Trên trang khóa API, nhấp vào nút “Create new secret key”.
4. Trong cửa sổ hội thoại, nhập tên cho khóa của bạn và sau đó nhấp vào “Create secret key”.
Và đó là! OpenAI sẽ tạo ra một khóa API bí mật mới cho bạn.
Hãy đảm bảo bạn lưu nó ở một nơi an toàn vì bạn sẽ không thể xem lại nó thông qua tài khoản OpenAI của bạn, và đừng quên điền thông tin thanh toán của bạn!
Bây giờ bạn có thể sử dụng khóa API để tích hợp InstructGPT vào ứng dụng tùy chỉnh của bạn. Bạn có thể kiểm tra khả năng của API thông qua OpenAI playground.
Để tìm hiểu thêm về các khía cạnh của API OpenAI, hãy xem hướng dẫn chi tiết này.
Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ xem xét một số ứng dụng phổ biến của các mô hình InstructGPT.
Ứng dụng của mô hình InstructGPT
Các khả năng của InstructGPT mở ra một thế giới các ứng dụng tiềm năng. Khả năng của nó để hiểu và tuân theo hướng dẫn trong các câu hỏi văn bản được thiết kế cẩn thận biến nó thành một công cụ linh hoạt có thể được sử dụng trong nhiều tình huống khác nhau. Dưới đây là một số lĩnh vực chính mà InstructGPT đang tạo ra sự khác biệt:
- Tạo nội dung: InstructGPT có thể được sử dụng để tạo ra nhiều loại nội dung khác nhau, từ bài viết blog và bài viết cho đến viết sáng tạo và mã lập trình. Khả năng của nó để tuân theo hướng dẫn nhờ vào học tăng cường và phản hồi từ con người cho phép nó tạo ra nội dung được tùy chỉnh theo yêu cầu cụ thể, biến nó thành một công cụ mạnh mẽ cho người tạo nội dung.
- Dịch vụ chăm sóc khách hàng: InstructGPT có thể được sử dụng như một trợ lý khách hàng tự động hóa các tương tác dịch vụ khách hàng, trả lời các câu hỏi của khách hàng và cung cấp thông tin dựa trên phản hồi từ con người. Điều này có thể giúp doanh nghiệp cung cấp dịch vụ khách hàng nhanh hơn và hiệu quả hơn.
- Giáo dục và Đào tạo: InstructGPT có thể được sử dụng như một công cụ giảng dạy, cung cấp giải thích chi tiết và trả lời các câu hỏi trên nhiều chủ đề khác nhau. Điều này biến nó thành một nguồn tài liệu quý báu cho học sinh và giáo viên.
- Nghiên cứu: InstructGPT có thể được sử dụng để tóm tắt các bài báo nghiên cứu, phân tích dữ liệu và cung cấp thông tin, biến nó thành một công cụ hữu ích cho các nhà nghiên cứu.
- Trợ lý cá nhân: InstructGPT có thể được sử dụng để cung cấp năng lực cho các ứng dụng trợ lý cá nhân, giúp người dùng quản lý lịch trình, trả lời các câu hỏi và thực hiện các nhiệm vụ dựa trên các hướng dẫn mà họ cung cấp.
Những ví dụ này chỉ là một số ví dụ trong số nhiều ứng dụng tiềm năng của InstructGPT sử dụng các câu hỏi văn bản. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi thấy nhiều ứng dụng sáng tạo hơn cho mô hình trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ này.
Tương lai của InstructGPT thật sự đầy hứa hẹn và chúng ta chỉ mới bắt đầu khám phá được một phần nhỏ của khả năng của nó. Tuy nhiên, công nghệ này không thể thiếu những hạn chế, như bạn sẽ thấy trong phần tiếp theo.
Những hạn chế của InstrucGPT
Mặc dù InstructGPT đại diện cho một bước tiến quan trọng trong các mô hình ngôn ngữ trí tuệ nhân tạo, điều quan trọng là nhận thức về việc nó cũng không tránh khỏi những hạn chế.
Dưới đây là một số hạn chế của nó.
1. Tính trung thực và Sự Thật
Mặc dù InstructGPT đã thể hiện sự cải thiện trong việc tuân theo hướng dẫn và giảm việc tạo ra thông tin không trung thực so với GPT-3, nhưng nó vẫn không hoàn hảo.
Trong một số trường hợp, mô hình vẫn có thể tạo ra các phản ứng không hoàn toàn chính xác hoặc không chính xác về mặt sự thật. Các nhà nghiên cứu đã phát hiện rằng các mô hình InstructGPT có thể tạo ra các sự kiện không chính xác ít hơn, nhưng vấn đề này vẫn chưa được loại bỏ hoàn toàn.
Nếu bạn sử dụng InstructGPT, bạn nên nhận thức về những hạn chế này khi tương tác với mô hình cho các nhiệm vụ ngôn ngữ khác nhau.
2. Hiểu Ý Định của Người Dùng
InstructGPT, giống như các mô hình trí tuệ nhân tạo khác, có thể đối mặt với thách thức trong việc hiểu ý định của con người, đặc biệt là khi các câu hỏi văn bản hoặc hướng dẫn không rõ ràng.
Kết quả là, mô hình có thể tạo ra các đầu ra không phù hợp với ý nghĩa hoặc ngữ cảnh dự định của đầu vào của người dùng. Hạn chế này có thể dẫn đến sai lầm trong việc dịch, các nhiệm vụ ngôn ngữ chung và hiệu suất tổng thể.
Trong quá trình giải quyết những hạn chế của InstructGPT, quan trọng phải xem xét các điểm sau:
- Đánh giá của con người: Đánh giá liên tục và lặp lại của mô hình bởi các người đánh giá con người rất quan trọng để xác định và khắc phục các đầu ra sai lệch hoặc gây lừa dối.
- Tối ưu hóa quá trình huấn luyện: Tinh chỉnh quy trình huấn luyện của InstructGPT và sử dụng tập dữ liệu đa dạng hơn trong quá trình tiền huấn luyện mô hình có thể giảm bớt các hạn chế liên quan đến việc hiểu ý định của người dùng và tính trung thực.
- Nghiên cứu hợp tác: Khuyến khích sự hợp tác giữa các nhà nghiên cứu và chia sẻ kiến thức có thể dẫn đến các giải pháp tốt hơn và điều chỉnh các mô hình như InstructGPT một cách tốt hơn.
Mặc dù những hạn chế này đặt ra những thách thức, chúng cũng cung cấp hướng dẫn quý báu cho nghiên cứu và phát triển trong tương lai.
OpenAI liên tục đang làm việc để cải thiện những hạn chế này và tăng cường khả năng của các mô hình như InstructGPT.
Mặc dù có những hạn chế này, InstructGPT vẫn là một công cụ mạnh mẽ và một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực các mô hình ngôn ngữ được trí tuệ nhân tạo hỗ trợ.
Tương lai và xu hướng cải tiến của mô hình InstructGPT
Được rồi, hãy nói về điều gì sẽ xảy ra tiếp theo cho các mô hình InstructGPT. Nó đã khá ấn tượng, nhưng tin hay không, nó chỉ mới bắt đầu. Có cả một thế giới của khả năng đang chờ đợi, và InstructGPT đang chuẩn bị để bắt đầu một cách nghiêm túc.
Từ việc trở nên thông minh hơn trong việc hiểu và tạo ra văn bản đến việc thâm nhập vào các lĩnh vực mới và thú vị, tương lai đang sáng sủa cho trí tuệ nhân tạo này.
1. Kích thước mô hình và Hiệu suất
Khi InstructGPT tiến hóa, chúng ta có thể mong đợi sự cải thiện về kích thước mô hình và hiệu suất. Mô hình InstructGPT hiện tại có kích thước 1.3 tỷ tham số đã thể hiện sự cải thiện đáng kể so với mô hình GPT-3 có 175 tỷ tham số, mặc dù chỉ có 100 lần ít tham số.
Điều này chứng tỏ rằng việc điều chỉnh mô hình GPT-3, sử dụng RLHF và xem xét ý định của người dùng có tác động tích cực đối với việc tạo ra các đầu ra đáng tin cậy hơn.
Các tiến bộ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên và kiến trúc mạng nơ-ron có thể cho phép các mô hình trong tương lai hiểu tốt hơn các hướng dẫn tiếng Anh phức tạp.
Hơn nữa, chúng có thể xuất sắc trong các nhiệm vụ như trả lời câu hỏi, lý luận và phân loại văn bản, những nhiệm vụ phụ thuộc nhiều vào khả năng của một mô hình tuân theo hướng dẫn và cung cấp thông tin chính xác.
2. An toàn và Đạo đức
Khi phát triển các mô hình như InstructGPT, việc ưu tiên các khía cạnh như an toàn và đạo đức là rất quan trọng. Bằng cách giải quyết các vấn đề như thiên kiến, tính phù hợp và khả năng truyền tải các tinh thần có hại, các nhà phát triển có thể đảm bảo rằng các mô hình này mang lại lợi ích cho người dùng trong khi giảm thiểu rủi ro.
Trong dạng hiện tại, InstructGPT đã thể hiện sự giảm thiểu trong việc tạo ra các đầu ra độc hại và cải thiện tính trung thực. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều không gian để mở rộng trong các lĩnh vực như:
- Học chuyển giao: Áp dụng những bài học đã học từ việc điều chỉnh InstructGPT cho các nhiệm vụ khác, chẳng hạn như dịch ngôn ngữ và hoàn thiện văn bản.
- Biện pháp an toàn: Phát triển các phương pháp mạnh mẽ hơn để loại bỏ thiên kiến và giảm thiểu việc tạo ra nội dung không an toàn hoặc có hại.
- Học một ít: Sử dụng kiến trúc mô hình transformer được đào tạo trước để xử lý các nhiệm vụ khác nhau với số lượng ví dụ hạn chế.
Vậy đây, tương lai của InstructGPT giống như một bộ phim khoa học viễn tưởng sẽ diễn ra trong tương lai. Tất nhiên, có một số khó khăn cần vượt qua và những câu đố đạo đức cần phải giải quyết, nhưng tiềm năng của nó quá lớn để bỏ qua.
Với InstructGPT và các phiên bản trong tương lai giúp đỡ chúng ta, chúng ta có thể nhìn vào một thế giới trong đó công việc của chúng ta trở nên dễ dàng hơn, thông tin của chúng ta trở nên dễ tiếp cận hơn và sự sáng tạo của chúng ta được thúc đẩy mạnh mẽ hơn. Vậy nên, hãy cùng chào đón tương lai của InstructGPT – nó sẽ là một cuộc hành trình tuyệt vời!
Thay lời kết
Sự hiện diện của InstructGPT, với khả năng tuân theo hướng dẫn và tạo ra văn bản rất giống với người, không chỉ là một minh chứng cho sự tiến bộ nhanh chóng đang diễn ra trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo mà còn là một đèn dẫn chiếu sáng con đường phía trước.
Từ nguồn gốc của nó trong quá trình tiến hóa của các mô hình như GPT-1, GPT-2 và GPT-3, cho đến khả năng và ứng dụng tiềm năng hiện tại, InstructGPT thực sự là một người chơi thay đổi trò chơi. Nó đang thay đổi cách chúng ta tương tác với công nghệ và mở ra những khả năng mới cho tự động hóa.
Phần tốt nhất? Chúng ta chỉ mới ở phần đầu của cuộc hành trình thú vị này, và đây là một hành trình mà chúng tôi rất háo hức tham gia. Tương lai đã đến và nó nói chúng ta ngôn ngữ của mình!
Nếu bạn muốn biết thêm về cách bạn có thể tích hợp các mô hình ngôn ngữ trí tuệ nhân tạo vào quy trình làm việc của mình, hãy xem video của chúng tôi về cách tích hợp ChatGPT vào Outlook bằng cách sử dụng Power Automate:
