Chúng ta thường nghe nói đến những con số ví dụ như GPT3.5-turbo có 175 tỉ tham số, GPT-4 có 1.000 tỉ tham số và còn khủng khiếp hơn nữa GPT-5 dự kiến được huấn luyện vào cuối năm 2023 sẽ có khoảng hơn 2000 tỉ tham số, vậy tham số đó là cái gì? Hãy theo dõi bài viết dưới đây của myGPT để tìm hiểu thêm bạn nhé!
Chi tiết về con số 175 tỉ tham số
GPT-3.5 là phiên bản nâng cao của mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) được phát triển bởi OpenAI. Điểm đặc biệt của GPT-3.5 đó là nó sử dụng một mạng nơ-ron nhân tạo có số lượng tham số lớn nhất trong các mô hình ngôn ngữ hiện nay.
Cụ thể, GPT-3.5 có khoảng 175 tỷ tham số, nhiều hơn gấp khoảng 10 lần so với phiên bản GPT-3 trước đó. Mỗi tham số là một giá trị số trong mạng nơ-ron được điều chỉnh trong quá trình huấn luyện để tối ưu hóa hiệu suất của mô hình.
Mạng nơ-ron của GPT-3.5 được thiết kế dựa trên kiến trúc Transformer, một loại mô hình ngôn ngữ sử dụng trong các ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đặc biệt là trong các tác vụ dịch thuật và sinh văn bản tự động. Kiến trúc Transformer sử dụng nhiều lớp biến đổi nơ-ron và một cơ chế trích xuất sự chú ý (attention mechanism) để xử lý các chuỗi đầu vào.
Nhờ vào số lượng tham số lớn, GPT-3.5 có khả năng tự động tạo ra các văn bản tự nhiên với độ chính xác và đa dạng ngữ pháp rất cao, từ đó giúp nâng cao hiệu quả trong các tác vụ liên quan đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Tuy nhiên, cũng cần lưu ý rằng việc sử dụng mô hình có số lượng tham số lớn cũng đòi hỏi một nguồn tài nguyên tính toán và lưu trữ khá lớn để hoạt động hiệu quả.
Các nơ-ron được biểu diễn thế nào?
Các nơ-ron trong mạng nơ-ron của GPT-3.5 được biểu diễn dưới dạng vector. Trong mạng Transformer, mỗi từ được biểu diễn dưới dạng một vector số học. Tập hợp các vector này được đưa vào các lớp biến đổi nơ-ron (neural transformation layers), và kết quả được truyền đến các lớp tiếp theo để thực hiện các phép tính toán phức tạp hơn. Khi đến lớp output, các vector được biến đổi lại thành các từ hoặc câu tương ứng với nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ được giao.
Các vector này được học thông qua quá trình huấn luyện, và được điều chỉnh sao cho mô hình đạt được hiệu suất tốt nhất trong các tác vụ xử lý ngôn ngữ. Trong quá trình này, mạng nơ-ron được huấn luyện trên một tập dữ liệu lớn, bao gồm các câu hoặc đoạn văn bản tiếng Anh, để học các quy luật ngữ nghĩa và cấu trúc ngữ pháp của ngôn ngữ. Khi đã được huấn luyện, mô hình có thể dùng để tạo ra các đoạn văn bản mới, hoặc thực hiện các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác.
Chu trình biến đổi một vector trở lại thành một câu như thế nào?
Khi các vector đại diện cho các từ được xử lý bởi các lớp biến đổi nơ-ron trong mạng Transformer, kết quả cuối cùng là một vector đại diện cho toàn bộ câu hoặc đoạn văn bản đó. Cụ thể, vector cuối cùng này thường được truyền đến một lớp Fully Connected Layer (FCL), còn được gọi là lớp Dense Layer, để kết hợp thông tin của tất cả các từ trong câu hoặc đoạn văn bản.
Lớp FCL thường được kết nối với một lớp Softmax hoặc Sigmoid, tùy thuộc vào loại tác vụ xử lý ngôn ngữ đang được thực hiện. Lớp Softmax thường được sử dụng cho các tác vụ như dự đoán từ tiếp theo trong câu hoặc phân loại văn bản theo các nhãn khác nhau, trong khi lớp Sigmoid được sử dụng cho các tác vụ như dự đoán xác suất của một sự kiện.
Sau khi đưa vector đại diện cho toàn bộ câu hoặc đoạn văn bản qua lớp FCL, chúng ta sẽ thu được đầu ra là một vector có kích thước tương ứng với số lượng lớp đầu ra. Nếu mục tiêu là tạo ra một câu hoặc đoạn văn bản mới, thì vector đầu ra này sẽ được giải mã để tạo ra các từ hoặc câu tương ứng. Quá trình giải mã này thường được thực hiện bằng cách sử dụng một mô hình tạo văn bản tự động (text generation model), chẳng hạn như mô hình autoregressive, để tạo ra các từ hoặc câu tiếp theo dựa trên vector đầu ra và một số điều kiện đầu vào khác.
1 vector trong gpt-3.5 được biểu diễn thành bao nhiêu chiều?
Với mô hình GPT, mỗi vector trong mô hình được biểu diễn thành 2048 chiều (hay còn gọi là kích thước của vector embedding). Điều này có nghĩa là mỗi từ (một từ là một tập hợp các ký tự ghép lại và có nghĩa) trong văn bản được mã hóa thành một vector có kích thước 2048 chiều, được sử dụng để tính toán và xử lý thông tin trong quá trình huấn luyện và dự đoán.
Với dữ liệu huấn luyện riêng, liệu có cần biểu diễn nhiều chiều như GPT hay không?
Việc biểu diễn một vector có nhiều chiều hay không phụ thuộc vào bài toán và mô hình bạn sử dụng để huấn luyện.
Trong trường hợp của GPT (Generative Pre-trained Transformer), đó là một mô hình ngôn ngữ được huấn luyện sâu với mục đích dự đoán từ tiếp theo của một đoạn văn bản dựa trên những từ trước đó, thì việc biểu diễn một vector có nhiều chiều (ví dụ như 2048 chiều trong mô hình GPT-3.5) là cần thiết để mô hình có thể học được các mẫu phức tạp trong ngôn ngữ.
Tuy nhiên, nếu bạn sử dụng một mô hình khác hoặc một bài toán khác, thì có thể sẽ không cần thiết phải biểu diễn một vector có nhiều chiều. Việc chọn kích thước của vector biểu diễn cũng phụ thuộc vào kích thước của dữ liệu và tính phức tạp của bài toán.
Kết luận
Đọc đến đây bạn có thể hiểu được điều gì không? Nếu hiểu được chút chút thôi thì chúng tôi cũng xin chúc mừng bạn, bạn đã bước đầu gia nhập và thế giới của Trí tuệ nhân tạo rồi đấy và việc chúng tôi đang làm đó là tính toán các tham số phù hợp với dữ liệu mà bạn có sao cho đáp ứng các yêu cầu ứng dụng cụ thể trong thực tế có thể xẩy ra, ở các miền kiến thức riêng biệt, của từng tổ chức riêng biệt mà bản thân GPT không có hoặc không được đào tạo.
