Tác giả: Haziqa Sajid
Đã xuất bản cách đây 3 giây vào ngày 17 tháng 5, 2024

Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) đã nổi lên như một lực lượng chuyển đổi, tác động đáng kể đến các ngành công nghiệp như chăm sóc sức khỏe, tài chính và dịch vụ pháp lý. Ví dụ, một nghiên cứu gần đây của McKinsey cho thấy rằng nhiều doanh nghiệp trong ngành tài chính đang tận dụng LLM để tự động hóa các nhiệm vụ và tạo ra các báo cáo tài chính.

Hơn nữa, LLM có thể xử lý và tạo ra các định dạng văn bản chất lượng như con người, dịch ngôn ngữ một cách liền mạch và cung cấp các câu trả lời thông tin cho các câu hỏi phức tạp, ngay cả trong các lĩnh vực khoa học chuyên biệt.

Blog này thảo luận về các nguyên tắc cốt lõi của LLM và khám phá cách tinh chỉnh các mô hình này có thể mở khóa tiềm năng thực sự của chúng, thúc đẩy đổi mới và hiệu quả.

Cách Hoạt Động của LLM: Dự Đoán Từ Tiếp Theo trong Dãy

LLM là những cỗ máy mạnh mẽ dựa trên dữ liệu. Chúng được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu văn bản, bao gồm sách, bài báo, mã nguồn, và các cuộc trò chuyện trên mạng xã hội. Dữ liệu huấn luyện này giúp LLM nhận ra các mẫu và sắc thái phức tạp của ngôn ngữ con người.

Tâm điểm của các LLM này là một kiến trúc mạng nơ-ron tinh vi gọi là transformer. Hãy hình dung transformer như một mạng lưới phức tạp của các kết nối phân tích mối quan hệ giữa các từ trong một câu. Điều này cho phép LLM hiểu được ngữ cảnh của mỗi từ và dự đoán từ có khả năng cao nhất sẽ theo sau trong dãy.

Hãy xem xét như sau: bạn cung cấp cho LLM một câu như “The cat sat on the…” Dựa trên dữ liệu huấn luyện của mình, LLM nhận ra ngữ cảnh (“The cat sat on the“) và dự đoán từ có khả năng cao nhất sẽ theo sau, chẳng hạn như “mat.” Quá trình dự đoán tuần tự này cho phép LLM tạo ra cả câu, đoạn văn, và thậm chí là các định dạng văn bản sáng tạo.

Các Thông Số Cốt Lõi của LLM: Tinh Chỉnh Kết Quả Đầu Ra của LLM

Giờ đây chúng ta đã hiểu cơ bản về cách hoạt động của LLM, hãy khám phá bảng điều khiển chứa các thông số tinh chỉnh đầu ra sáng tạo của chúng. Bằng cách điều chỉnh các thông số này, bạn có thể hướng dẫn LLM tạo ra văn bản phù hợp với yêu cầu của mình.

1. Nhiệt Độ (Temperature)

Hãy tưởng tượng nhiệt độ như một nút điều chỉnh sự ngẫu nhiên trong đầu ra của LLM. Một thiết lập nhiệt độ cao sẽ tiêm thêm một liều sáng tạo, khuyến khích LLM khám phá các lựa chọn từ ít có khả năng nhưng có thể thú vị hơn. Điều này có thể dẫn đến các đầu ra độc đáo và bất ngờ nhưng cũng làm tăng rủi ro xuất hiện văn bản vô nghĩa hoặc không liên quan.

Ngược lại, một thiết lập nhiệt độ thấp giữ cho LLM tập trung vào các từ có khả năng cao nhất, dẫn đến đầu ra dự đoán được nhưng có thể máy móc. Chìa khóa là tìm sự cân bằng giữa sáng tạo và mạch lạc phù hợp với nhu cầu cụ thể của bạn.

2. Top-k

Lấy mẫu top-k hoạt động như một bộ lọc, hạn chế LLM chọn từ tiếp theo từ toàn bộ các khả năng. Thay vào đó, nó giới hạn các lựa chọn vào k từ có xác suất cao nhất dựa trên ngữ cảnh trước đó. Phương pháp này giúp LLM tạo ra văn bản tập trung và mạch lạc hơn bằng cách tránh xa các lựa chọn từ hoàn toàn không liên quan.

Ví dụ, nếu bạn yêu cầu LLM viết một bài thơ, sử dụng lấy mẫu top-k với giá trị k thấp, ví dụ k=3, sẽ hướng LLM về các từ thường được liên kết với thơ ca, như “love” (tình yêu), “heart” (trái tim), hoặc “dream” (giấc mơ), thay vì đi lạc hướng với các thuật ngữ không liên quan như “calculator” (máy tính) hoặc “economics” (kinh tế học).

3. Top-p

Lấy mẫu top-p tiếp cận theo một cách hơi khác. Thay vì hạn chế các tùy chọn vào một số lượng từ cố định, nó đặt ra một ngưỡng xác suất tích lũy. LLM sau đó chỉ xem xét các từ trong ngưỡng xác suất này, đảm bảo sự cân bằng giữa tính đa dạng và sự liên quan.

Giả sử bạn muốn LLM viết một bài blog về trí tuệ nhân tạo (AI). Lấy mẫu top-p cho phép bạn đặt ra một ngưỡng để nắm bắt các từ có xác suất cao nhất liên quan đến AI, như “machine learning” (học máy) và “algorithms” (thuật toán). Tuy nhiên, nó cũng cho phép khám phá các thuật ngữ ít có khả năng nhưng có thể mang lại những thông tin sâu sắc như “ethics” (đạo đức) và “limitations” (giới hạn).

4. Giới Hạn Token

Hãy tưởng tượng một token là một từ hoặc dấu chấm câu đơn lẻ. Thông số giới hạn token cho phép bạn kiểm soát tổng số token mà LLM tạo ra. Đây là một công cụ quan trọng để đảm bảo nội dung do LLM tạo ra tuân theo các yêu cầu về số lượng từ cụ thể. Ví dụ, nếu bạn cần một mô tả sản phẩm dài 500 từ, bạn có thể đặt giới hạn token tương ứng.

5. Các Chuỗi Dừng

Các chuỗi dừng giống như những từ ma thuật đối với LLM. Những cụm từ hoặc ký tự được xác định trước này báo hiệu cho LLM ngừng tạo văn bản. Điều này đặc biệt hữu ích để ngăn LLM bị mắc kẹt trong các vòng lặp vô tận hoặc đi lạc khỏi chủ đề.

Ví dụ, bạn có thể đặt một chuỗi dừng là “END” để chỉ dẫn LLM kết thúc việc tạo văn bản khi gặp phải cụm từ đó.

6. Chặn Các Từ Lăng Mạ

Tham số “chặn các từ lăng mạ” là một biện pháp bảo vệ quan trọng, ngăn LLM tạo ra ngôn ngữ xúc phạm hoặc không phù hợp. Điều này rất cần thiết để duy trì an toàn thương hiệu cho nhiều doanh nghiệp, đặc biệt là những doanh nghiệp phụ thuộc nhiều vào giao tiếp công khai, như các công ty tiếp thị và quảng cáo, dịch vụ khách hàng, v.v.

Hơn nữa, việc chặn các từ lăng mạ hướng LLM tạo ra nội dung hòa nhập và có trách nhiệm, một ưu tiên ngày càng tăng của nhiều doanh nghiệp ngày nay.

Bằng cách hiểu và thử nghiệm với những điều khiển này, các doanh nghiệp trong nhiều lĩnh vực khác nhau có thể tận dụng LLM để tạo ra nội dung chất lượng cao, nhắm đúng mục tiêu và phù hợp với khán giả của họ.

Các Thông Số Bổ Sung của LLM

Mặc dù các thông số đã thảo luận ở trên cung cấp một nền tảng vững chắc để kiểm soát đầu ra của LLM, vẫn còn các thông số bổ sung để tinh chỉnh mô hình cho độ liên quan cao hơn. Dưới đây là một số ví dụ:

• Phạt Tần Suất (Frequency Penalty): Thông số này ngăn LLM lặp lại cùng một từ hoặc cụm từ quá thường xuyên, thúc đẩy một phong cách viết tự nhiên và đa dạng hơn.
• Phạt Sự Hiện Diện (Presence Penalty): Thông số này ngăn LLM sử dụng các từ hoặc cụm từ đã có trong lời nhắc, khuyến khích nó tạo ra nội dung nguyên bản hơn.
• Không Lặp Lại N-Gram (No Repeat N-Gram): Thiết lập này hạn chế LLM tạo ra các chuỗi từ (n-gram) đã xuất hiện trong một cửa sổ cụ thể của văn bản đã tạo ra. Nó giúp ngăn chặn các mẫu lặp lại và thúc đẩy dòng chảy mượt mà hơn.
• Lọc Top-k (Top-k Filtering): Kỹ thuật nâng cao này kết hợp lấy mẫu top-k và lấy mẫu hạt nhân (top-p). Nó cho phép bạn giới hạn số lượng từ ứng cử viên và đặt ngưỡng xác suất tối thiểu trong những tùy chọn đó. Điều này cung cấp sự kiểm soát chi tiết hơn về hướng sáng tạo của LLM.

Việc thử nghiệm và tìm ra sự kết hợp đúng đắn của các thiết lập là chìa khóa để mở khóa tiềm năng đầy đủ của LLM cho các nhu cầu cụ thể của bạn.

LLM là những công cụ mạnh mẽ, nhưng tiềm năng thực sự của chúng có thể được khai thác bằng cách tinh chỉnh các thông số cốt lõi như nhiệt độ, top-k và top-p. Bằng cách điều chỉnh các thông số LLM này, bạn có thể biến các mô hình của mình thành những trợ lý kinh doanh đa năng, có khả năng tạo ra các định dạng nội dung đa dạng được tùy chỉnh theo nhu cầu cụ thể.