Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)

Định nghĩa

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một mạng nơ-ron được đào tạo trên khối lượng văn bản khổng lồ để hiểu và tạo ra ngôn ngữ con người. LLM sử dụng hàng tỷ tham số để nắm bắt các mẫu ngôn ngữ.

Mục đích

Mục đích là hỗ trợ các tác vụ NLP nâng cao như tạo văn bản, tóm tắt và dịch thuật. LLM được sử dụng trong chatbot, công cụ tìm kiếm và công cụ năng suất.

Tầm quan trọng

• Hỗ trợ AI đàm thoại hiện đại.
• Nguy cơ thiên vị, thông tin sai lệch và ảo giác.
• Chi phí tính toán và môi trường cao.
• Cần có sự liên kết và quản lý cẩn thận.

Quy trình triển khai

1. Thu thập các tập dữ liệu văn bản quy mô lớn.
2. Phân chia văn bản thành dạng số.
3. Đào tạo các mô hình máy biến áp với hàng tỷ tham số.
4. Học cách dự đoán mã thông báo tiếp theo theo ngữ cảnh.
5. Tinh chỉnh hoặc thích ứng với các nhiệm vụ tiếp theo.

Ví dụ (Thực tế)

• GPT-4 (OpenAI): được sử dụng trong ChatGPT.
• PaLM (Google): chương trình LLM quy mô lớn về nghiên cứu và sản phẩm.
• LLaMA (Meta): LLM tập trung vào nghiên cứu mở.

Tài liệu tham khảo / Đọc thêm

• Vaswani và cộng sự. “Sự chú ý là tất cả những gì bạn cần.” NeurIPS 2017.
• Thẻ hệ thống OpenAI GPT-4.
• Stanford CRFM. “Mô hình nền tảng.”
• Mọi thứ bạn cần biết về LLM