Mô hình ngôn ngữ lớn là gì? Cách thức hoạt động và ứng dụng của LLMs

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang trở thành xu hướng đột phá trong việc tự động hóa và tối ưu hóa quy trình tương tác khách hàng. Trong bài viết này, FPT.AI sẽ giới thiệu với bạn về cách hoạt động của mô hình ngôn ngữ lớn, các ứng dụng thực tế trong nhiều lĩnh vực khác nhau, cùng với những ưu nhược điểm cần lưu ý khi ứng dụng công nghệ tiên tiến này.

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là gì?

Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLM) là các mô hình học máy (Machine Learning) được đào tạo trên các tập dữ liệu văn bản khổng lồ. Dữ liệu của mô hình đến từ nguồn thông tin như sách, bài viết, trang web và các tài liệu khác trên internet, với số lượng tham số của các mô hình có thể lên đến hàng tỷ, thậm chí hàng nghìn tỷ.

Các LLM lớn và mạnh mẽ nhất hiện nay được xây dựng dựa trên kiến trúc bộ chuyển hóa (Transformer), có khả năng tự học (unsupervised learning) và nắm bắt ngữ nghĩa của văn bản mà không cần dữ liệu được gán nhãn cụ thể. Chúng có thể xử lý dữ liệu song song thay vì theo trình tự tuần tự giống như các mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Network – RNN), tận dụng sức mạnh của GPU để cải thiện tốc độ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Đặc trưng nổi bật của các mô hình ngôn ngữ lớn:

• Khả năng học tập: LLM có thể tự học từ dữ liệu, không ngừng cải thiện khả năng xử lý ngôn ngữ theo thời gian.
• Khả năng khái quát: Mô hình này có thể tổng quát hóa kiến thức từ dữ liệu và áp dụng linh hoạt vào các tình huống mới.
• Khả năng sáng tạo: LLM có thể tạo ra nội dung mới, dịch ngôn ngữ, viết sáng tạo và trả lời câu hỏi một cách thông minh dựa trên ngữ cảnh của câu hỏi.

>>> XEM NGAY: Deep Learning là gì? So sánh học sâu với AI và Machine Learning (Học máy)

Kiến trúc tổng quan của các mô hình ngôn ngữ lớn

Kiến trúc của LLM bao gồm nhiều lớp mạng nơ-ron phối hợp hoạt động để xử lý văn bản đầu vào và tạo ra dự đoán đầu ra. Các thành phần chính bao gồm:

• Embedding Layer: Chuyển đổi từng từ hoặc token trong văn bản đầu vào thành biểu diễn vectơ nhiều chiều (high-dimensional vector). Những vectơ này giúp mô hình nắm bắt thông tin ngữ nghĩa và cú pháp cấu tạo nên từ, câu hoặc token để hiểu được ngữ cảnh của văn bản.
• Feedforward Layers: Gồm nhiều lớp được kết nối với nhau, áp dụng các phép biến đổi phi tuyến tính để trích xuất thông tin trừu tượng từ các vectơ embedding.
• Recurrent Layers: Được thiết kế để xử lý văn bản theo trình tự, duy trì trạng thái ẩn cập nhật liên tục, giúp mô hình hiểu được mối quan hệ giữa các từ trong câu.
• Attention Layers: Thành phần quan trọng cho phép mô hình tập trung vào các phần liên quan nhất trong văn bản đầu vào. Cơ chế này giúp nâng cao độ chính xác khi dự đoán và hiểu ngữ cảnh tốt hơn.

>>> XEM THÊM: Text Preprocessing – Kỹ thuật tiền xử lý văn bản trong NLP (Natural Language Processing)

Cách thức hoạt động của các Large Language Models

Mô hình ngôn ngữ lớn gồm hai thành phần chính: bộ mã hóa (Encoder) và bộ giải mã (Decoder). Bộ mã hóa trích xuất các đặc trưng từ đầu vào còn bộ giải mã sử dụng thông tin này để dự đoán hoặc tạo ra đầu ra.

Khi nhận được một đoạn văn mồi (Prompt), LLM sẽ sử dụng các véc-tơ đa chiều, còn được gọi là nhúng từ (Word Embeddings) để biểu diễn các từ có nghĩa gần giống nhau hoặc có mối quan hệ ngữ cảnh gần nhau trong một không gian vectơ. Điều này giúp mô hình hiểu ngữ nghĩa của từng từ riêng lẻ, mối quan hệ giữa các từ và câu trong văn bản để phản hồi một cách logic.

Trong quá trình đào tạo, mô hình ngôn ngữ lớn sẽ học cách dự đoán chính xác mã thông báo tiếp theo trong chuỗi dữ liệu đầu vào bằng cách liên tục điều chỉnh tham số thông qua kỹ thuật tự học. Mục tiêu cuối cùng của LLM là tạo ra văn bản mạch lạc và phù hợp ngữ cảnh.

>>> CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM: Generative AI là gì? Xu hướng công nghệ AI tạo sinh 2024

Các ứng dụng của mô hình ngôn ngữ lớn là gì?

Mô hình ngôn ngữ lớn được ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau, bao gồm:

• Tạo các AI Chatbot và trợ lý AI có khả năng phản hồi giống con người giúp doanh nghiệp cải thiện dịch vụ và trải nghiệm khách hàng.
• Phân loại ý kiến khách hàng, tìm kiếm tài liệu và sắp xếp dữ liệu văn bản dựa trên ngữ nghĩa.
• Cải thiện độ chính xác của kết quả tìm kiếm bằng cách cung cấp câu trả lời trực tiếp và ngữ cảnh hơn.
• Phân tích các chuỗi protein, phân tử, DNA và RNA trong nghiên cứu sinh học.
• Chuyển đổi lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên thành mã lập trình, tự động hóa việc phát triển phần mềm.
• Phân tích các giao dịch tài chính để phát hiện bất thường và bảo vệ người tiêu dùng.
• Tạo bản ghi các cuộc họp quan trọng hoặc tóm tắt nội dung từ các cuộc gọi.
• Sáng tạo báo, thơ, kịch bản hoặc bài hát.

ChatGPT, dựa trên mô hình GPT-3 (175 tỷ tham số), là một trong những ứng dụng điển hình và phổ biến nhất của LLM. Được phát triển bởi OpenAI, ChatGPT có khả năng trò chuyện với người dùng một cách tự nhiên và tương tác thông minh dựa trên ngữ cảnh của cuộc trò chuyện. Cá nhân và doanh nghiệp có thể dùng ChatGPT để dịch thuật, tóm tắt văn bản hay tạo nội dung mới.

Một số mô hình ngôn ngữ lớn nổi bật khác:

• Claude 2 (Anthropic): Mặc dù số lượng tham số chính xác của Claude 2 chưa được công bố, mô hình này có khả năng nhận đầu vào lên đến 100.000 token, cho phép nó đọc và xử lý hàng trăm trang tài liệu kỹ thuật hoặc thậm chí toàn bộ cuốn sách.
• Jurassic-1 (AI21 Labs): Jurassic-1 là một trong những mô hình LLM lớn nhất hiện nay với 178 tỷ tham số. Nó có kho từ vựng token bao gồm 250.000 thành phần và có khả năng tạo ra văn bản rất tự nhiên, giống như con người.
• Command (Cohere): Mô hình Command của Cohere cũng là một LLM với khả năng hoạt động trên hơn 100 ngôn ngữ khác nhau.
• Paradigm (LightOn): Paradigm là một nền tảng cung cấp các mô hình LLM với những tính năng được công bố là vượt trội so với GPT-3.

>>> XEM THÊM: ChatGPT là gì? Cách tạo tài khoản Chat GPT free

Giải pháp ứng dụng LLMs giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả CSKH

Trong kỷ nguyên số hóa, các ứng dụng hỗ trợ mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như chatbot, trợ lý ảo và công cụ phân tích cảm xúc đang dẫn dắt xu hướng tự động hóa tương tác khách hàng. FPT AI Engage là một ví dụ tiêu biểu, ứng dụng thành công LLM vào lĩnh vực tổng đài tự động, giúp các doanh nghiệp tự động hóa quy trình xử lý cuộc gọi và tương tác với khách hàng.

Tại Lễ trao giải AI Awards 2022 do VnExpress tổ chức, FPT AI Engage đã được vinh danh trong Top 5 dự án xuất sắc nhất. Giải pháp voicebot này được thiết kế để tự động hóa các cuộc gọi đi (Outbound calls), tiếp nhận các cuộc gọi đến (Inbound calls) và chuyển tiếp cuộc gọi thông minh (Smart IVR).

Nhờ khả năng nghe hiểu và tương tác tự nhiên với độ chính xác lên đến 92%, FPT AI Engage giúp xử lý hiệu quả các tác vụ đơn giản, giải đáp thắc mắc của khách hàng, đồng thời giảm tải cho tổng đài viên, cho phép họ tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp hơn.

FPT AI Engage đã được các doanh nghiệp lớn như VIB, SeABank, FWD và HomeCredit Việt Nam tin tưởng sử dụng. Đặc biệt, HomeCredit Việt Nam với hơn 5 triệu cuộc gọi/tháng đã tiết kiệm 50% chi phí vận hành và nâng cao hiệu suất tổng đài viên lên đến 40% nhờ giải pháp này.

FPT AI Engage là bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa vận hành tổng đài và tăng cường trải nghiệm khách hàng. Để tìm hiểu thêm về giải pháp ứng dụng Mô hình ngôn ngữ lớn của FPT.AI hoặc nhận tư vấn chi tiết, vui lòng liên hệ hotline 1900 638 399 hoặc truy cập qua website.

>>> XEM THÊM:

• AI Agents là gì? Sự khác biệt giữa AI Agents và AI Chatbot
• Interactive Voice Response là gì? Ứng dụng & lợi ích của IVR trong các tổng đài chăm sóc khách hàng