Transformer Model là gì? Ứng dụng nổi bật của mô hình Transformer trong AI

Trong thế giới trí tuệ nhân tạo hiện đại, cái tên Transformer xuất hiện ngày càng nhiều, từ các công cụ nổi tiếng như Chat GPT, Bard, cho đến các hệ thống dịch tự động hay phân tích văn bản nâng cao. Vậy mô hình Transformer là gì và vì sao nó lại tạo nên bước ngoặt cho ngành xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)? Trong bài viết này, FPT.AI sẽ giới thiệu chi tiết về kiến trúc Transformer, cách thức hoạt động, so sánh ưu điểm của nó so với các mô hình truyền thống và khám phá ứng dụng rộng rãi của mô hình Transformer.

Transformer Model là gì?

Mô hình Transformer là một kiến trúc mạng nơ-ron đột phá, sử dụng cơ chế “tự chú ý” (self-attention) để xử lý dữ liệu tuần tự một cách hiệu quả hơn. Thay vì xử lý từng từ một như các mô hình truyền thống, Transformer xem xét toàn bộ chuỗi dữ liệu cùng lúc, giúp mô hình nắm bắt tốt hơn ngữ cảnh và mối quan hệ giữa các phần tử dù cách xa nhau.

Mô hình này được giới thiệu lần đầu tiên vào năm 2017 bởi nhóm nghiên cứu của Google Brain trong bài báo nổi tiếng “Attention is All You Need”. Kể từ đó, Transformer đã trở thành nền tảng cốt lõi cho hàng loạt mô hình AI tiên tiến như GPT, BERT, T5, ChatGPT, Bard…, góp phần cách mạng hóa toàn diện ngành NLP và trí tuệ nhân tạo hiện đại.

Các kiến trúc Transformer là một sự phát triển của các mô hình sequence-to-sequence dựa trên mạng nơ-ron hồi quy (RNN) dùng cho dịch máy (Machine Translation). Hiện tại, thuật toán Transformer đã được ứng dụng rộng rãi học máy (Machine Learning) và nhiều lĩnh vực khác của trí tuệ nhân tạo (AI), như thị giác máy tính (Computer Vision), nhận dạng giọng nói và dự báo chuỗi thời gian.

Transformer vượt trội hơn RNNs, CNNs như thế nào?

Trước khi mô hình Transformer ra đời, hầu hết các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đều dựa vào mạng nơ-ron hồi quy (RNNs) và mạng nơ-ron tích chập (CNNs). Tuy nhiên, các mô hình này đều có những hạn chế cố hữu, khiến quá trình huấn luyện chậm và khó xử lý được các chuỗi dữ liệu dài, phức tạp.

Ưu điểm vượt trội của mô hình Transformer

Transformer ra đời như một bước ngoặt trong lĩnh vực Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP), với những lợi thế rõ rệt so với các mô hình truyền thống:

• Hiểu ngữ cảnh toàn cục tốt hơn nhờ cơ chế self-attention: Transformer không xử lý dữ liệu theo thứ tự như RNN/LSTM, mà phân tích toàn bộ chuỗi văn bản cùng lúc. Cơ chế self-attention cho phép mô hình xác định chính xác mối liên hệ giữa các từ dù ở xa nhau trong câu, từ đó hiểu ngữ nghĩa sâu hơn.
• Tăng tốc xử lý nhờ khả năng song song hóa: Khác với các mô hình tuần tự, Transformer cho phép tính toán đồng thời nhiều phần tử trong chuỗi, tối ưu hiệu suất trên GPU. Điều này giúp rút ngắn đáng kể thời gian huấn luyện và suy luận, nhất là với dữ liệu lớn.
• Khả năng mở rộng linh hoạt: Nhờ kiến trúc song song và không bị giới hạn bởi độ dài chuỗi đầu vào, Transformer dễ dàng huấn luyện trên các tập dữ liệu quy mô cực lớn. Đây là tiền đề cho các mô hình AI khổng lồ như GPT, BERT, T5 ra đời và đạt hiệu suất vượt trội trong nhiều tác vụ NLP.
• Tính ứng dụng cao và hiệu quả rõ rệt: Transformer hiện là nền tảng của hầu hết các mô hình ngôn ngữ tiên tiến. Theo thống kê, hơn 70% các công trình AI trên arXiv trong những năm gần đây đều ứng dụng hoặc cải tiến từ kiến trúc này. Điều đó cho thấy tính ưu việt và sức ảnh hưởng trên diện rộng của Transformer trong cộng đồng nghiên cứu và công nghiệp.

Nhược điểm của các mô hình truyền thống

• RNN (Recurrent Neural Network): RNN xử lý văn bản theo thứ tự từng từ, nên phải đợi từ đầu đến cuối mới hiểu được câu. Điều này khiến mô hình:
  • Dễ bị “mất dấu” những thông tin ở đầu câu khi đọc đến cuối.
  • Khó nhận ra mối liên hệ giữa các từ cách nhau quá xa.

• LSTM ((Long Short-Term Memory): Đây là phiên bản cải tiến hơn so với RNN, được tạo ra để cải thiện trí nhớ của RNN, giúp mô hình giữ lại thông tin lâu hơn. Tuy nhiên:
  • Vẫn phải xử lý tuần tự từ đầu đến cuối, nên khó tăng tốc độ tính toán.
  • Khó mở rộng cho dữ liệu lớn vì tốn thời gian xử lý.
• CNN (Convolutional Neural Network): CNN thường dùng trong xử lý hình ảnh, nhưng cũng được thử nghiệm cho NLP. Tuy nhiên:
  • Phù hợp với dữ liệu hình ảnh hơn là văn bản.
  • Chỉ nhận diện được mối quan hệ cục bộ, không hiệu quả trong việc phát hiện các liên kết ngữ nghĩa xa nhau trong câu.

Tầm quan trọng của Transformer Model

Transformer được xem là bước tiến đột phá trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), khi giải quyết được những hạn chế cố hữu của các mô hình truyền thống như RNN hay LSTM. Khác với các mô hình cũ chỉ hiểu từng từ theo thứ tự, Transformer hiểu cả câu cùng lúc, giúp mô hình nắm bắt ngữ nghĩa toàn diện hơn. Chính khả năng này đã mở ra hàng loạt ứng dụng AI vượt trội trong nhiều lĩnh vực:

Tìm kiếm thông minh trong doanh nghiệp: Các hệ thống cũ chỉ dựa vào từ khóa đơn lẻ, dễ hiểu sai ý. Ví dụ: câu hỏi “Bạn có thể lấy đơn hàng thay người khác không?” thường bị hiểu là “đơn hàng” hoặc “người khác” rời rạc. Với Transformer, mô hình có thể hiểu chính xác người dùng đang hỏi về chính sách nhận hàng hộ, nhờ phân tích toàn bộ câu.

Trợ lý ảo & AI hội thoại: các mô hình dựa trên Transformer giúp cải thiện khả năng duy trì ngữ cảnh. Khi được triển khai đúng cách, chúng có thể cung cấp câu trả lời mạch lạc và chính xác, ngay cả khi chủ đề trò chuyện thay đổi liên tục theo thời gian.

Dịch thuật ngôn ngữ: Transformer cải thiện độ chính xác trong dịch văn bản bằng cách hiểu nghĩa theo ngữ cảnh đầy đủ. Ví dụ: từ “avocat” trong tiếng Pháp có thể là luật sư hoặc trái bơ – mô hình sẽ chọn đúng nghĩa dựa vào câu xung quanh.

Phân tích tài liệu chuyên ngành (y tế, pháp lý…): Transformer giúp mô hình xử lý những văn bản dài, phức tạp. Khi phân tích bệnh án, đơn thuốc hoặc hợp đồng pháp lý, Transformer đảm bảo trích xuất đúng các chi tiết quan trọng, từ đó hỗ trợ quá trình tóm tắt, phân tích và đưa ra quyết định hiệu quả hơn.

Các thành phần cốt lõi của kiến trúc Transformer

Để hiểu cách mô hình Transformer hoạt động, bạn cần nắm rõ 3 thành phần chính sau:

Token – Đơn vị cơ bản của văn bản

Trong khi con người sử dụng chữ cái hoặc từ để biểu đạt ngôn ngữ, các mô hình AI như Transformer lại xử lý văn bản thông qua token. Mỗi token là một phần nhỏ của câu (có thể là từ, cụm từ hoặc thậm chí là một âm tiết) và được mã hóa thành một ID số duy nhất.

Việc chia nhỏ văn bản thành token (gọi là tokenization) giúp mô hình xử lý thông tin nhanh và hiệu quả hơn, tiết kiệm đáng kể tài nguyên tính toán.

Positional Encoding – Mã hóa vị trí từ trong câu

Transformer không xử lý từ theo thứ tự tuần tự như RNN, mà xử lý toàn bộ câu cùng lúc. Do đó, để hiểu thứ tự từ trong câu (vốn ảnh hưởng đến ý nghĩa), mô hình cần một cơ chế gọi là mã hóa vị trí (positional encoding).

Ví dụ: “Con mèo đuổi con chuột” khác hoàn toàn “Con chuột đuổi con mèo”, dù cùng từ ngữ.

Positional encoding giúp mô hình hiểu từ nào đứng trước, từ nào theo sau và từ nào liên kết chặt với nhau trong câu. Điều này rất quan trọng để giữ đúng ngữ nghĩa và ngữ pháp khi xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Multi-head Attention – Cơ chế tự chú ý đa chiều

Đây là thành phần quan trọng tạo nên sức mạnh của Transformer. Attention cho phép mô hình xác định từ nào trong câu cần tập trung vào khi xử lý một từ cụ thể.

Với multi-head attention, mô hình có thể nhìn nhận các mối quan hệ giữa từ ở nhiều “góc độ” khác nhau cùng lúc. Mỗi “đầu attention” sẽ học một khía cạnh riêng biệt, chẳng hạn như ngữ pháp, ngữ nghĩa, hoặc vị trí trong câu.

Kết quả từ các “đầu” attention này được gộp lại để đưa ra dự đoán chính xác hơn về ngữ cảnh của từng token. Cơ chế này giúp Transformer hiểu ý nghĩa tổng thể câu văn tốt hơn so với mô hình cũ như RNN hoặc LSTM.

Cơ chế hoạt động của mô hình Transformer

Mô hình Transformer hoạt động chủ yếu dựa trên các khối mã hóa/giải mã (encoder/decoder), tương tự như các mạng nơ-ron truyền thống. Điểm đặc biệt là Transformer sử dụng cơ chế self-attention để hiểu và xác định nên chú ý đến phần nào của chuỗi dữ liệu tại bất kỳ thời điểm cụ thể nào. Cách thức hoạt động của mô hình gồm 4 bước như sau:

• Bước 1: Mô hình “đọc” các chuỗi dữ liệu thô và chuyển đổi chúng thành các vector nhúng, sau đó sử dụng chúng để tính toán trọng số attention thông qua một loạt phép nhân ma trận. Các vector chính bao gồm:
  • Vector truy vấn: Thông tin mà một token cụ thể đang tìm kiếm, được sử dụng để tính toán cách các token khác có thể ảnh hưởng đến ý nghĩa, sự kết hợp hoặc ý nghĩa ngầm của chính token này trong ngữ cảnh.
  • Vector khóa: Thông tin mà mỗi token chứa. Sự căn chỉnh giữa truy vấn và khóa được sử dụng để tính toán trọng số attention phản ánh mức độ liên quan của chúng trong ngữ cảnh.
  • Vector giá trị: Vector trả lại thông tin từ mỗi vector khóa, được điều chỉnh theo trọng số attention tương ứng. Đóng góp từ các khóa căn chỉnh mạnh với truy vấn được cân nhắc nặng hơn; đóng góp từ các khóa không liên quan đến truy vấn sẽ được cân nhắc gần với không.
• Bước 2: Mô hình xác định các điểm tương đồng, tương quan và các phụ thuộc khác giữa mỗi vector bằng cách tính tích vô hướng giữa mỗi vector. Nếu các vector được căn chỉnh tốt, nhân chúng với nhau sẽ cho ra giá trị lớn. Nếu chúng không căn chỉnh, tích vô hướng của chúng sẽ nhỏ hoặc âm.
• Bước 3: Các điểm căn chỉnh được chuyển đổi thành trọng số attention thông qua hàm kích hoạt softmax. Hàm này chuẩn hóa tất cả các giá trị về phạm vi từ 0 – 1 sao cho chúng tổng hợp lại bằng 1. Gán trọng số attention 0 giữa “Vector A” và “Vector B” có nghĩa là Vector B nên bị bỏ qua khi đưa ra dự đoán về Vector A. Gán cho Vector B trọng số attention 1 có nghĩa là nó nên nhận 100% sự chú ý của mô hình khi đưa ra quyết định về Vector A.
• Bước 4: Các trọng số attention được sử dụng để nhấn mạnh hoặc giảm bớt ảnh hưởng của các phần tử đầu, giúp các mô hình Transformer tập trung vào hoặc bỏ qua thông tin cụ thể tại một thời điểm cụ thể.

Để hiểu rõ hơn, hãy xem xét câu: “Cô ấy đổ nước từ bình vào cốc cho đến khi nó đầy.”

Khi Transformer tiếp nhận câu này, mô hình sẽ sử dụng cơ chế self-attention để xác định mối quan hệ giữa các từ trong câu. Từ “nó” trong câu này sẽ được xác định là ám chỉ “cốc”, vì từ “nó” gần “cốc” và mang ý nghĩa ngữ pháp phù hợp.

Trong khi đó, nếu câu là “Cô ấy đổ nước từ bình vào cốc cho đến khi nó rỗng”, mô hình sẽ hiểu rằng “nó” ở đây chỉ về “bình”, thay vì “cốc”, vì trong ngữ cảnh này “bình” là thứ có thể rỗng.

Các đổi mới và biến thể từ mô hình Transformer

Mô hình Transformer đã cách mạng hóa hầu hết các tác vụ NLP, bao gồm:

• AI Chatbot
• Tạo văn bản
• Tóm tắt văn bản
• Dịch văn bản theo thời gian thực, mở ra cơ hội cho các cuộc họp và lớp học có sự tham gia của người khuyết tật thính giác.
• Trả lời câu hỏi
• Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis)
• Dịch máy (Machine Translation)

Trong thực tế triển khai, nhiều hệ thống NLP hiện đại tận dụng mô hình đã được huấn luyện trước và điều chỉnh cho bài toán cụ thể; đây cũng là ngữ cảnh thường gặp khi người đọc tìm hiểu Transfer Learning là gì trong các mô hình dựa trên Transformer.

Các mô hình ngôn ngữ được phát triển dựa trên kiến trúc Transformer bao gồm:

Hiện nay, các mô hình ngôn ngữ dựa trên Transformer đang chiếm ưu thế tuyệt đối trong các bảng xếp hạng hiệu suất xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), nổi bật là SuperGLUE – một bộ tiêu chuẩn đánh giá năng lực AI được ra mắt năm 2019.

Những mô hình như BERT hay XLNet đã đạt kết quả vượt cả con người trong nhiều tác vụ NLP như phân tích ngữ nghĩa, trả lời câu hỏi, hiểu ngữ cảnh,…Đặc biệt, Google và Microsoft Bing cũng đang ứng dụng BERT và các phiên bản cải tiến của nó để nâng cao chất lượng kết quả tìm kiếm, mang lại trải nghiệm truy vấn chính xác và thông minh hơn cho người dùng.

Tiến bộ của các mô hình dựa trên Transformer như BERT và XLNet so với hiệu suất của con người theo GLUE Benchmark Performance

Ứng dụng của Transformer trong các lĩnh vực khác

Không chỉ giới hạn trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, mô hình Transformer còn được ứng dụng mạnh mẽ trong nhiều lĩnh vực khác nhờ khả năng xử lý dữ liệu tuần tự (sequence data). Cụ thể:

• Chuỗi thời gian: Bao gồm dữ liệu thị trường chứng khoán, nhiệt độ theo thời gian
• Âm thanh: Chuỗi các sóng âm theo thời gian
• Video: Chuỗi các khung hình liên tiếp

Điều này đã dẫn đến sự phát triển của các mô hình dựa trên kiến trúc Transformer trong các lĩnh vực khác, từ việc tinh chỉnh LLM thành các hệ thống đa phương thức (thường được nhắc đến như: Fine-tuning là gì trong bối cảnh điều chỉnh mô hình cho dữ liệu/nhiệm vụ chuyên biệt) đến các mô hình dự báo chuỗi thời gian chuyên dụng và ViT cho thị giác máy tính, bao gồm chú thích hình ảnh, phát hiện đối tượng, phân đoạn hình ảnh và trả lời câu hỏi trực quan.

Ngoài ra, trong y tế Transformer Model giúp các nhà nghiên cứu hiểu các chuỗi gen trong DNA và các axit amin trong protein để thúc đẩy quy trình chế tạo thuốc. Mô hình này cũng hỗ trợ phát hiện các bất thường để ngăn chặn gian lận, cải thiện quy trình sản xuất, đưa ra các khuyến nghị trực tuyến hoặc cải thiện chăm sóc sức khỏe.

Có thể thấy, nhờ khả năng học sâu trên dữ liệu tuần tự, mô hình Transformer đang dần trở thành nền tảng cốt lõi cho nhiều ứng dụng AI đa lĩnh vực.

Tóm lại, Transformer Model đã thực sự tạo ra một cuộc cách mạng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo nhờ cơ chế self-attention đột phá. Sự ra đời của các mô hình như BERT và GPT dựa trên nền tảng Transformer đã đưa AI tiến xa hơn, vượt qua hiệu suất của con người trong nhiều nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ.

Với khả năng song song hóa, hiểu ngữ cảnh sâu sắc, và khả năng thích ứng với nhiều loại dữ liệu khác nhau, Transformer không chỉ là một bước ngoặt trong khoa học máy tính mà còn mở ra vô số khả năng ứng dụng thực tiễn, đóng vai trò then chốt trong sự phát triển của AI hiện đại và tương lai.