Tác giả: Aayush Mittal

Ngày 29 tháng 12 năm 2023

Xuất hiện của Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ

Trong thế giới đang phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo, kích thước của một mô hình ngôn ngữ thường được xem như là khả năng của nó. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như GPT-4 đã chiếm ưu thế trong cảnh quan trí tuệ nhân tạo, thể hiện khả năng đáng kinh ngạc trong việc hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên. Tuy nhiên, một sự chuyển động tinh tế nhưng quan trọng đang diễn ra. Các mô hình ngôn ngữ nhỏ hơn, trước đây bị che đô bởi các đối thủ lớn hơn của chúng, đang nổi lên như là những công cụ mạnh mẽ trong các ứng dụng trí tuệ nhân tạo khác nhau. Sự thay đổi này đánh dấu một điểm quan trọng trong phát triển trí tuệ nhân tạo, thách thức quan điểm lâu dài rằng kích thước càng lớn thì càng tốt.

Sự Tiến Hóa và Hạn Chế của Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn

Việc phát triển các hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ giống con người chủ yếu tập trung vào các mô hình ngôn ngữ lớn. Những mô hình này đã xuất sắc ở các lĩnh vực như dịch, tóm tắt và trả lời câu hỏi, thường vượt trội so với các mô hình nhỏ hơn từ trước. Tuy nhiên, sự thành công của các mô hình lớn đến với một giá cả. Việc tiêu thụ năng lượng cao, yêu cầu bộ nhớ lớn và chi phí tính toán đáng kể đều là những vấn đề đáng lo ngại. Những thách thức này còn được làm tồi tệ hơn bởi sự chậm trễ của sự đổi mới của GPU so với kích thước ngày càng tăng của những mô hình này, làm nảy sinh khả năng đạt đến một giới hạn có thể mở rộng.

Các nhà nghiên cứu ngày càng chuyển sự chú ý của họ đến các mô hình ngôn ngữ nhỏ hơn, cung cấp những lựa chọn hiệu quả và linh hoạt hơn trong các tình huống cụ thể. Ví dụ, một nghiên cứu của Turc và đồng nghiệp (2019) đã chứng minh rằng kiến thức được trích xuất từ các LLM và truyền đạt vào các mô hình nhỏ hơn mang lại hiệu suất tương tự với yêu cầu tính toán giảm đáng kể. Hơn nữa, việc áp dụng các kỹ thuật như học chuyển giao đã cho phép các mô hình này thích ứng hiệu quả với các nhiệm vụ cụ thể, đạt được kết quả tương đương hoặc thậm chí vượt trội trong các lĩnh vực như phân tích tâm trạng và dịch thuật.

Các tiến bộ gần đây đã làm nổi bật tiềm năng của các mô hình nhỏ hơn. Các mô hình Chinchilla của DeepMind, LLaMa của Meta, Alpaca của Stanford và loạt mô hình StableLM của Stability AI là những ví dụ đáng chú ý. Những mô hình này, mặc dù kích thước nhỏ hơn, nhưng vẫn có khả năng cạnh tranh hoặc thậm chí vượt qua hiệu suất của các mô hình lớn như GPT-3.5 trong một số nhiệm vụ. Ví dụ, mô hình Alpaca, khi được điều chỉnh tinh chỉnh trên các phản hồi truy vấn của GPT-3.5, đạt hiệu suất tương đương với chi phí giảm đáng kể. Những phát triển như vậy gợi ý rằng hiệu quả và hiệu suất của các mô hình nhỏ đang chiếm ưu thế trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

Tiến Bộ Công Nghệ và Những Tác Động của Chúng

Các Kỹ Thuật Mới trong Phát Triển Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ

Nghiên cứu gần đây đã nêu bật một số kỹ thuật đổi mới giúp cải thiện hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ nhỏ. Các phương pháp UL2R và Flan của Google là ví dụ tiêu biểu. UL2R, hoặc “Ultra Lightweight 2 Repair,” giới thiệu một mục tiêu kết hợp của việc giảm nhiễu trong quá trình tiền huấn luyện tiếp tục, nâng cao hiệu suất của mô hình trong nhiều nhiệm vụ khác nhau. Ngược lại, Flan bao gồm việc điều chỉnh mô hình trên một loạt các nhiệm vụ được diễn đạt dưới dạng hướng dẫn, cải thiện cả hiệu suất và tính khả dụng.

Hơn nữa, một bài báo của Yao Fu và đồng nghiệp đã chỉ ra rằng các mô hình nhỏ có thể xuất sắc trong các nhiệm vụ cụ thể như lý luận toán học khi được huấn luyện và điều chỉnh một cách đúng đắn. Những kết quả này nhấn mạnh tiềm năng của các mô hình nhỏ trong các ứng dụng chuyên ngành, đặt ra thách thức đối với khả năng tổng quát hóa của các mô hình lớn hơn.

Sự Quan Trọng của Việc Sử Dụng Dữ Liệu Hiệu Quả

Việc sử dụng dữ liệu hiệu quả đã trở thành một chủ đề quan trọng trong lĩnh vực của các mô hình ngôn ngữ nhỏ. Bài báo “Small Language Models Are Also Few-Shot Learners” của Timo Schick và đồng nghiệp đề xuất các kỹ thuật mas-không đặc biệt kết hợp với các bộ dữ liệu mất cân đối để tăng cường hiệu suất của các mô hình nhỏ hơn. Những chiến lược này làm nổi bật sự tập trung ngày càng tăng về các phương pháp đổi mới để tối ưu hóa khả năng của các mô hình ngôn ngữ nhỏ.

Ưu Điểm của Các Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ

Sức hấp dẫn của các mô hình ngôn ngữ nhỏ nằm ở sự hiệu quả và linh hoạt của chúng. Chúng cung cấp thời gian đào tạo và suy luận nhanh hơn, dấu chân carbon và dấu chân nước giảm, và phù hợp hơn để triển khai trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế như điện thoại di động. Sự thích ứng này ngày càng quan trọng trong một ngành công nghiệp đặt ưu tiên cho sự tiếp cận và hiệu suất trí tuệ nhân tạo trên nhiều loại thiết bị khác nhau.

Các Đổi Mới và Phát Triển trong Ngành Công Nghiệp

Sự chuyển đổi của ngành công nghiệp hướng tới những mô hình nhỏ gọn và hiệu quả hơn được minh họa qua những phát triển gần đây. Mixtral 8x7B của Mistral, một mô hình thưa thớt của các chuyên gia kết hợp, và Phi-2 của Microsoft là những đột phá trong lĩnh vực này. Mixtral 8x7B, mặc dù kích thước nhỏ, nhưng vẫn sánh kịp với chất lượng của GPT-3.5 ở một số chỉ số đánh giá. Phi-2 đi một bước xa hơn, chạy trên điện thoại di động chỉ với 2.7 tỷ tham số. Những mô hình này làm nổi bật sự tập trung ngày càng tăng của ngành công nghiệp vào việc đạt được nhiều hơn với ít hơn.

Orca 2 của Microsoft là một minh họa khác về xu hướng này. Xây dựng trên mô hình gốc Orca, Orca 2 cải thiện khả năng lý luận trong các mô hình ngôn ngữ nhỏ, đẩy ranh giới của nghiên cứu trí tuệ nhân tạo.

Tóm lại, sự nổi lên của các mô hình ngôn ngữ nhỏ đại diện cho một sự chuyển đổi mô hình trong cảnh trí tuệ nhân tạo. Khi những mô hình này tiếp tục phát triển và thể hiện khả năng của mình, chúng không chỉ thách thức sự ưu thế của các mô hình lớn hơn mà còn định hình lại sự hiểu biết của chúng ta về những gì có thể đạt được trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

Động Cơ để Áp Dụng Các Mô Hình Ngôn ngữ Nhỏ

Sự quan tâm ngày càng tăng về các mô hình ngôn ngữ nhỏ (SLMs) đang được thúc đẩy bởi một số yếu tố chính, đặc biệt là hiệu quả, chi phí và khả năng tùy chỉnh. Những khía cạnh này đặt SLMs làm lựa chọn hấp dẫn thay thế cho các đối thủ lớn hơn của chúng trong nhiều ứng dụng khác nhau.

Hiệu Quả: Một Yếu Tố Chủ Động

SLMs, do số lượng tham số ít hơn, mang lại hiệu quả tính toán đáng kể so với các mô hình lớn. Những hiệu quả này bao gồm tốc độ suy luận nhanh hơn, yêu cầu bộ nhớ và lưu trữ giảm đi, và nhu cầu dữ liệu đào tạo giảm bớt. Do đó, những mô hình này không chỉ nhanh hơn mà còn hiệu quả tài nguyên hơn, điều này đặc biệt hữu ích trong các ứng dụng nơi tốc độ và sử dụng tài nguyên là quan trọng.

Hiệu Quả Chi Phí

Số lượng tài nguyên tính toán lớn cần thiết để đào tạo và triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như GPT-4 dẫn đến chi phí đáng kể. Ngược lại, SLMs có thể được đào tạo và chạy trên phần cứng phổ biến hơn, làm cho chúng trở nên truy cập và tài chính hơn cho một loạt rộng rãi các doanh nghiệp. Yêu cầu tài nguyên giảm bớt cũng mở ra các khả năng trong tính toán biên, nơi mà các mô hình cần hoạt động hiệu quả trên các thiết bị có công suất thấp.

Khả Năng Tùy Chỉnh: Một Ưu Thế Chiến Lược

Một trong những ưu điểm lớn nhất của SLMs so với LLMs là khả năng tùy chỉnh của chúng. Khác với LLMs, mang lại khả năng rộng lớn nhưng tổng quát, SLMs có thể được điều chỉnh cho các lĩnh vực và ứng dụng cụ thể. Sự linh hoạt này được hỗ trợ bởi chu kỳ lặp nhanh hơn và khả năng điều chỉnh mô hình cho các nhiệm vụ chuyên sâu. Điều này khiến cho SLMs trở nên đặc biệt hữu ích cho các ứng dụng chuyên ngành nơi mà hiệu suất cụ thể và hướng dẫn mục tiêu có giá trị hơn so với khả năng tổng quát.

Giảm Kích Thước Của Các Mô Hình Ngôn ngữ Mà Không Tổn Thất Về Khả Năng

Việc giảm thiểu kích thước của mô hình ngôn ngữ mà không làm giảm đi khả năng là một chủ đề trung tâm trong nghiên cứu trí tuệ nhân tạo hiện nay. Câu hỏi là, mô hình ngôn ngữ có thể nhỏ đến mức nào mà vẫn duy trì hiệu suất của chúng?

Xác Định Giới Hạn Dưới của Quy Mô Mô Hình

Các nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng các mô hình chỉ với 1-10 triệu tham số có thể đạt được khả năng cơ bản về ngôn ngữ. Ví dụ, một mô hình chỉ với 8 triệu tham số đã đạt được khoảng 59% độ chính xác trên bảng đánh giá GLUE vào năm 2023. Những kết quả này gợi ý rằng ngay cả các mô hình tương đối nhỏ có thể hiệu quả trong một số nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ cụ thể.

Hiệu suất dường như ổn định sau khi đạt được một quy mô nhất định, khoảng 200-300 triệu tham số, cho thấy rằng việc tăng kích thước tiếp tục không mang lại sự trở lại đáng kể. Điều này đại diện cho một điểm lợi nhuận cho SLMs có thể triển khai thương mại, cân nhắc giữa khả năng và hiệu suất.

Đào Tạo Các Mô hình Ngôn ngữ Nhỏ Hiệu Quả

Nhiều phương pháp đào tạo đã đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các SLMs có hiệu suất cao. Học chuyển giao cho phép các mô hình đạt được năng lực rộng lớn trong quá trình tiền huấn luyện, sau đó có thể được điều chỉnh cho các ứng dụng cụ thể. Học tự giám sát, đặc biệt hiệu quả đối với các mô hình nhỏ, buộc chúng phải tổng quát sâu sắc từ mỗi ví dụ dữ liệu, kích thích sự đầy đủ của khả năng mô hình trong quá trình đào tạo.

Lựa chọn kiến trúc cũng đóng một vai trò quyết định. Các Transformer hiệu quả, ví dụ như, đạt được hiệu suất tương đương với các mô hình cơ sở với số lượng tham số ít hơn đáng kể. Những kỹ thuật này cùng nhau cho phép tạo ra các mô hình ngôn ngữ nhỏ nhưng có khả năng phù hợp cho nhiều ứng dụng khác nhau.

Một đột phá gần đây trong lĩnh vực này là việc giới thiệu cơ chế “Distilling step-by-step”. Phương pháp mới này cung cấp hiệu suất nâng cao với yêu cầu dữ liệu giảm đi.

Phương pháp “Distilling step-by-step” sử dụng LLMs không chỉ như là nguồn nhãn nhiễu mà còn như là các tác nhân có khả năng lý luận. Phương pháp này sử dụng các lý luận ngôn ngữ tự nhiên được tạo ra bởi LLMs để giải thích dự đoán của chúng, sử dụng chúng như sự giám sát bổ sung để đào tạo các mô hình nhỏ. Bằng cách tích hợp những lý luận này, các mô hình nhỏ có thể học được kiến thức nhiệm vụ liên quan một cách hiệu quả hơn, giảm thiểu nhu cầu về dữ liệu đào tạo rộng lớn.

Các Frameworks và Mô Hình Chuyên Ngành

Các frameworks như Hugging Face Hub, Anthropic Claude, Cohere for AI và Assembler đang làm cho việc tạo ra các SLMs tùy chỉnh trở nên dễ dàng hơn đối với các nhà phát triển. Những nền tảng này cung cấp các công cụ cho việc đào tạo, triển khai và theo dõi SLMs, làm cho trí tuệ nhân tạo về ngôn ngữ trở nên truy cập hơn cho một loạt rộng rãi các ngành công nghiệp.

Các SLMs chuyên ngành đặc biệt có lợi thế lớn trong các ngành như tài chính, nơi độ chính xác, tính bảo mật và tính phản hồi nhanh chóng được ưu tiên hàng đầu. Những mô hình này có thể được điều chỉnh cho các nhiệm vụ cụ thể và thường hiệu quả và an toàn hơn so với các đối tác lớn của chúng.

Nhìn Nhận Về Tương Lai

Việc khám phá về SLMs không chỉ là một nỗ lực kỹ thuật mà còn là một bước di chuyển chiến lược hướng tới các giải pháp trí tuệ nhân tạo bền vững, hiệu quả và có thể tùy chỉnh hơn. Khi trí tuệ nhân tạo tiếp tục phát triển, sự tập trung vào các mô hình nhỏ, chuyên ngành hơn có khả năng sẽ tăng lên, mang lại cơ hội và thách thức mới trong việc phát triển và ứng dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo.