Trí tuệ nhân tạo (AI) đã không ngừng thay đổi cách chúng ta giao tiếp và tương tác với công nghệ. Một trong những tiến bộ nổi bật trong lĩnh vực này là sự ra đời của các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models - LLMs), với ChatGPT của OpenAI là một ví dụ điển hình. Những hệ thống AI này đang dần trở thành công cụ quan trọng trong nhiều lĩnh vực, từ hỗ trợ khách hàng đến sáng tạo nội dung. Tuy nhiên, mặc dù chúng có tác động sâu rộng, nhưng ít người hiểu rõ về cách chúng thực sự hoạt động và phát triển. Bài viết này sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về các mô hình ngôn ngữ lớn, từ lịch sử hình thành đến những kỹ thuật tiên tiến giúp chúng trở thành những công cụ mạnh mẽ như hiện nay.

Lịch sử hình thành và sự phát triển của mô hình ngôn ngữ

Mô hình ngôn ngữ không phải là một khái niệm mới. Khái niệm đầu tiên về mô hình ngôn ngữ được giới thiệu vào năm 1951 bởi Claude Shannon, một nhà nghiên cứu nổi tiếng trong lĩnh vực lý thuyết thông tin. Shannon đã mô tả mô hình ngôn ngữ thông qua các chuỗi từ đơn giản gọi là "n-gram" (chẳng hạn, bi-gram là chuỗi hai từ, và tri-gram là chuỗi ba từ). Những mô hình này dự đoán xác suất của một từ xuất hiện tiếp theo dựa trên các từ trước đó. Tuy nhiên, các mô hình này gặp khó khăn khi phải xử lý các chuỗi từ dài hơn và những mối liên hệ giữa các từ xa nhau trong câu.

Mạng nơ-ron và sự thay đổi trong cách tiếp cận

Trong những năm 1980 và 1990, các nhà nghiên cứu bắt đầu áp dụng các mạng nơ-ron để giải quyết những vấn đề của mô hình n-gram. Mạng nơ-ron là một mô hình học máy mô phỏng theo cách mà não người hoạt động, có thể học và xác định các mối liên hệ phức tạp giữa các từ trong văn bản. Điều này giúp các mô hình ngôn ngữ hiểu và xử lý các chuỗi từ dài hơn, mặc dù chúng vẫn gặp khó khăn khi xử lý những từ xa nhau.

Sự ra đời của mạng nơ-ron hồi tiếp (RNN) và lưới LSTM (Long Short-Term Memory) đã giúp cải thiện khả năng xử lý chuỗi văn bản dài hơn và lưu trữ thông tin trong thời gian dài. Tuy nhiên, các mô hình này vẫn không thể giải quyết triệt để các vấn đề về hiệu suất và khả năng xử lý song song.

Sự ra đời của Transformer và mô hình ngôn ngữ hiện đại

Bước ngoặt lớn trong sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ là sự ra đời của mô hình Transformer vào năm 2017. Transformer giải quyết nhiều vấn đề mà các mô hình trước đó gặp phải, đặc biệt là khả năng xử lý song song và sự hạn chế về tốc độ đào tạo. Thay vì xử lý văn bản theo trình tự (như RNN), Transformer có thể xử lý tất cả các từ cùng lúc, nhờ đó tăng cường khả năng đào tạo và hiệu quả.

Transformer sử dụng cơ chế gọi là self-attention (tự chú ý), giúp mô hình đánh giá mối quan hệ giữa tất cả các từ trong câu mà không cần phải xử lý chúng theo thứ tự. Điều này giúp mô hình hiểu được ngữ cảnh và các mối liên hệ xa hơn giữa các từ. Đặc biệt, khả năng xử lý song song của Transformer đã mở ra cơ hội đào tạo các mô hình ngôn ngữ với lượng dữ liệu khổng lồ, từ đó tạo ra các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT (Generative Pre-trained Transformer).

Mô hình ngôn ngữ lớn và cách chúng học

Các mô hình ngôn ngữ lớn hiện nay được đào tạo trên lượng dữ liệu cực kỳ lớn, có thể lên tới hàng nghìn tỷ từ từ sách, bài báo, trang web và nhiều nguồn tài liệu khác. Quy trình đào tạo này dựa trên phương pháp học không giám sát, trong đó mô hình tự học từ dữ liệu mà không cần sự can thiệp của con người.

Một khi được đào tạo, các mô hình ngôn ngữ lớn có khả năng tạo sinh văn bản có vẻ hợp lý và tự nhiên. Chúng có thể hoàn thành câu, trả lời câu hỏi, dịch ngôn ngữ, thậm chí tạo ra các câu chuyện mới dựa trên lời nhắc từ người dùng. Tuy nhiên, quá trình đào tạo này không chỉ là việc học các mối quan hệ giữa các từ mà còn là khả năng học các quy tắc ngữ pháp và ngữ nghĩa để tạo ra văn bản phù hợp và chính xác.

Học tăng cường trong mô hình ngôn ngữ

Để các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT có thể phản hồi chính xác và hữu ích với các câu hỏi của người dùng, chúng sử dụng một phương pháp gọi là học tăng cường (Reinforcement Learning). Trong quá trình này, con người sẽ cung cấp phản hồi cho các câu trả lời mà mô hình tạo ra. Phản hồi này, bao gồm cả phần thưởng và hình phạt, giúp mô hình cải thiện khả năng tạo ra các câu trả lời chính xác và phù hợp hơn trong tương lai.

Việc sử dụng học tăng cường giúp các mô hình ngôn ngữ linh hoạt hơn trong việc tương tác với người dùng. Các lời nhắc và phản hồi của người dùng cung cấp dữ liệu quan trọng để mô hình tiếp tục hoàn thiện và cung cấp câu trả lời chính xác hơn.

Chi phí và tác động môi trường

Tuy nhiên, việc đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn không hề rẻ. Các nghiên cứu gần đây cho thấy chi phí đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn có thể lên tới hàng triệu USD. Ngoài ra, quá trình này cũng có ảnh hưởng đáng kể đến môi trường, với lượng khí thải carbon dioxide liên quan đến việc đào tạo mô hình lớn tương đương với nhiều chuyến bay xuyên Đại Tây Dương.

Các mô hình ngôn ngữ lớn, như ChatGPT và các chatbot AI khác, đã mở ra một kỷ nguyên mới trong việc sử dụng AI để giao tiếp và giải quyết các vấn đề phức tạp. Mặc dù chúng đã có một lịch sử phát triển dài và phức tạp, nhưng công nghệ Transformer cùng với phương pháp học tăng cường đã giúp các mô hình này trở thành những công cụ mạnh mẽ, có thể tạo ra văn bản tự nhiên và hữu ích trong nhiều ngữ cảnh khác nhau. Tuy nhiên, việc phát triển và đào tạo các mô hình này cũng đặt ra những thách thức về chi phí và tác động môi trường, điều này yêu cầu sự cải tiến liên tục để mô hình ngôn ngữ không chỉ mạnh mẽ mà còn bền vững hơn trong tương lai.

P.A.T (NASATI), theo https://technologymagazine.com/, 11/2024