Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM): Hướng dẫn đầy đủ vào năm 2023
Mọi thứ bạn cần biết về LLM
Bảng mục lục
- Giới thiệu
- Mô hình Ngôn ngữ Lớn là gì?
- Yếu tố thiết yếu
- Các ví dụ phổ biến về LLM
- Các khối xây dựng của LLM
- Các mô hình LLM được đào tạo như thế nào?
- LLM dựa vào học tập có giám sát hoặc không giám sát
- Đào tạo LLM
- Sự trỗi dậy của LLM
- Các trường hợp sử dụng phổ biến của LLM
- Bảo mật và Tuân thủ
- Tinh chỉnh LLM
- Câu Hỏi Thường Gặp
Tải sách điện tử
Giới thiệu
Bạn đã bao giờ vò đầu bứt tai, ngạc nhiên về cách Google hoặc Alexa dường như 'hiểu' bạn chưa? Hoặc bạn có thấy mình đang đọc một bài luận do máy tính tạo ra nghe có vẻ giống con người một cách kỳ lạ không? Bạn không cô đơn. Đã đến lúc vén bức màn và tiết lộ bí mật: Mô hình ngôn ngữ lớn, hay LLM.
những cái này là gì, bạn hỏi? Hãy nghĩ về LLM như những thuật sĩ ẩn. Họ cung cấp năng lượng cho các cuộc trò chuyện kỹ thuật số của chúng tôi, hiểu các cụm từ lộn xộn của chúng tôi và thậm chí viết giống như chúng tôi. Chúng đang thay đổi cuộc sống của chúng ta, biến khoa học viễn tưởng thành hiện thực.
Hướng dẫn này là về tất cả mọi thứ LLM. Chúng ta sẽ khám phá những gì chúng có thể làm, những gì chúng không thể làm và chúng được sử dụng ở đâu. Chúng ta sẽ xem xét cách chúng tác động đến tất cả chúng ta bằng ngôn ngữ đơn giản và dễ hiểu.
Vì vậy, hãy bắt đầu cuộc hành trình thú vị của chúng ta vào LLM.
Hướng dẫn này dành cho ai?
Hướng dẫn mở rộng này dành cho:
- Tất cả các bạn là các doanh nhân và những người giải trí, những người đang thu thập một lượng lớn dữ liệu thường xuyên
- AI và học máy hoặc các chuyên gia đang bắt đầu với các kỹ thuật tối ưu hóa quy trình
- Các nhà quản lý dự án có ý định triển khai thời gian tiếp thị nhanh hơn cho các mô-đun AI hoặc các sản phẩm do AI của họ điều khiển
- Và những người đam mê công nghệ thích tìm hiểu chi tiết về các lớp liên quan đến quy trình AI.
Mô hình Ngôn ngữ Lớn là gì?
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) tiên tiến được thiết kế để xử lý, hiểu và tạo văn bản giống con người. Chúng dựa trên các kỹ thuật học sâu và được đào tạo trên bộ dữ liệu khổng lồ, thường chứa hàng tỷ từ từ nhiều nguồn khác nhau như trang web, sách và bài báo. Khóa đào tạo mở rộng này cho phép các LLM nắm bắt được các sắc thái của ngôn ngữ, ngữ pháp, ngữ cảnh và thậm chí một số khía cạnh của kiến thức chung.
Một số LLM phổ biến, như GPT-3 của OpenAI, sử dụng một loại mạng thần kinh gọi là máy biến áp, cho phép chúng xử lý các tác vụ ngôn ngữ phức tạp với mức độ thành thạo vượt trội. Những mô hình này có thể thực hiện một loạt các nhiệm vụ, chẳng hạn như:
- Trả lời câu hỏi
- tóm tắt văn bản
- Dịch ngôn ngữ
- Tạo nội dung
- Thậm chí tham gia vào các cuộc trò chuyện tương tác với người dùng
Khi các LLM tiếp tục phát triển, chúng có tiềm năng lớn để tăng cường và tự động hóa các ứng dụng khác nhau trong các ngành, từ dịch vụ khách hàng và sáng tạo nội dung đến giáo dục và nghiên cứu. Tuy nhiên, chúng cũng gây ra những lo ngại về đạo đức và xã hội, chẳng hạn như hành vi thiên vị hoặc lạm dụng, cần được giải quyết khi công nghệ tiến bộ.
Các yếu tố cần thiết trong việc xây dựng kho dữ liệu LLM
Bạn phải xây dựng một kho dữ liệu toàn diện để đào tạo thành công các mô hình ngôn ngữ. Quá trình này bao gồm việc thu thập dữ liệu khổng lồ và đảm bảo chất lượng và mức độ liên quan cao. Hãy xem xét các khía cạnh chính có ảnh hưởng đáng kể đến việc phát triển thư viện dữ liệu hiệu quả để đào tạo mô hình ngôn ngữ.
Ưu tiên chất lượng dữ liệu bên cạnh số lượng
Một tập dữ liệu lớn là nền tảng cho việc đào tạo các mô hình ngôn ngữ. Tuy nhiên, có rất nhiều ý nghĩa gắn liền với chất lượng dữ liệu. Các mô hình được đào tạo trên dữ liệu rộng rãi nhưng có cấu trúc kém có thể mang lại kết quả không chính xác.
Ngược lại, các bộ dữ liệu nhỏ hơn, được quản lý tỉ mỉ thường mang lại hiệu suất vượt trội. Thực tế này cho thấy tầm quan trọng của cách tiếp cận cân bằng trong việc thu thập dữ liệu. Dữ liệu đại diện, đa dạng và phù hợp với phạm vi dự định của mô hình đòi hỏi phải lựa chọn, làm sạch và sắp xếp một cách siêng năng.
Chọn nguồn dữ liệu phù hợp
Việc lựa chọn nguồn dữ liệu phải phù hợp với mục tiêu ứng dụng cụ thể của mô hình.
- Các mô hình tạo ra đối thoại sẽ được hưởng lợi từ các nguồn như cuộc trò chuyện và phỏng vấn là vô giá.
- Các mô hình tập trung vào việc tạo mã sẽ được hưởng lợi từ các kho mã được ghi chép đầy đủ.
- Các tác phẩm văn học và kịch bản cung cấp nhiều tài liệu đào tạo cho những người hướng tới mục tiêu viết sáng tạo.
Bạn phải bao gồm dữ liệu bao gồm các ngôn ngữ và chủ đề dự kiến. Nó giúp bạn điều chỉnh mô hình để hoạt động hiệu quả trong miền được chỉ định.
Sử dụng tính năng tạo dữ liệu tổng hợp
Cải thiện tập dữ liệu của bạn bằng dữ liệu tổng hợp có thể lấp đầy khoảng trống và mở rộng phạm vi của nó. Bạn có thể sử dụng tính năng tăng cường dữ liệu, mô hình tạo văn bản và tạo dựa trên quy tắc để tạo dữ liệu nhân tạo phản ánh các mẫu trong thế giới thực. Chiến lược này mở rộng tính đa dạng của tập huấn luyện để nâng cao khả năng phục hồi của mô hình và giúp giảm bớt thành kiến.
Đảm bảo bạn xác minh chất lượng của dữ liệu tổng hợp để nó đóng góp tích cực vào khả năng hiểu và tạo ngôn ngữ của mô hình trong miền mục tiêu.
Triển khai thu thập dữ liệu tự động
Tự động hóa quy trình thu thập dữ liệu tạo điều kiện thuận lợi cho việc tích hợp nhất quán dữ liệu mới, phù hợp. Cách tiếp cận này hợp lý hóa việc thu thập dữ liệu, tăng khả năng mở rộng và thúc đẩy khả năng tái tạo.
Bạn có thể thu thập các tập dữ liệu khác nhau một cách hiệu quả bằng cách sử dụng các công cụ quét web, API và khung nhập dữ liệu. Bạn có thể tinh chỉnh các công cụ này để tập trung vào dữ liệu có liên quan, chất lượng cao. Họ tối ưu hóa tài liệu đào tạo cho mô hình. Bạn phải liên tục giám sát các hệ thống tự động này để duy trì tính chính xác và tính liêm chính về mặt đạo đức của chúng.
Các ví dụ phổ biến về các mô hình ngôn ngữ lớn
Dưới đây là một vài ví dụ nổi bật về LLM được sử dụng rộng rãi trong các ngành dọc khác nhau:
Hình ảnh Nguồn: Hướng tới khoa học dữ liệu
Hiểu các khối xây dựng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)
Để hiểu đầy đủ các khả năng và hoạt động của LLM, điều quan trọng là phải làm quen với một số khái niệm chính. Bao gồm các:
Từ nhúng
Điều này đề cập đến việc thực hành dịch các từ sang định dạng số mà các mô hình AI có thể diễn giải. Về bản chất, nhúng từ là ngôn ngữ của AI. Mỗi từ được biểu diễn dưới dạng một vectơ chiều cao gói gọn ý nghĩa ngữ nghĩa của nó dựa trên ngữ cảnh của nó trong dữ liệu huấn luyện. Các vectơ này cho phép AI hiểu được mối quan hệ và sự tương đồng giữa các từ, nâng cao khả năng hiểu và hiệu suất của mô hình.
Cơ chế chú ý
Các thành phần phức tạp này giúp mô hình AI ưu tiên các yếu tố nhất định trong văn bản đầu vào so với các yếu tố khác khi tạo đầu ra. Ví dụ: trong một câu chứa nhiều tình cảm khác nhau, một cơ chế chú ý có thể mang lại trọng lượng cao hơn cho các từ chứa tình cảm. Chiến lược này cho phép AI tạo ra các phản hồi sắc thái và chính xác hơn theo ngữ cảnh.
Máy biến áp
Máy biến áp đại diện cho một loại kiến trúc mạng thần kinh tiên tiến được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu LLM. Điều làm nên sự khác biệt của máy biến áp là cơ chế tự chú ý của chúng. Cơ chế này cho phép mô hình cân nhắc và xem xét đồng thời tất cả các phần của dữ liệu đầu vào, thay vì theo thứ tự tuần tự. Kết quả là một cải tiến trong việc xử lý các phụ thuộc tầm xa trong văn bản, một thách thức phổ biến trong các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Tinh chỉnh
Ngay cả những LLM tiên tiến nhất cũng yêu cầu một số điều chỉnh để vượt trội trong các nhiệm vụ hoặc lĩnh vực cụ thể. Đây là lúc tinh chỉnh xuất hiện. Sau khi một mô hình được đào tạo ban đầu trên một tập dữ liệu lớn, nó có thể được tinh chỉnh thêm hoặc 'tinh chỉnh' trên một tập dữ liệu nhỏ hơn, cụ thể hơn. Quá trình này cho phép mô hình điều chỉnh khả năng hiểu ngôn ngữ tổng quát của nó với một nhiệm vụ hoặc bối cảnh chuyên biệt hơn.
Kỹ thuật nhanh chóng
Lời nhắc đầu vào đóng vai trò là điểm bắt đầu để LLM tạo đầu ra. Tạo ra những gợi ý này một cách hiệu quả, một phương pháp được gọi là kỹ thuật nhắc nhở, có thể ảnh hưởng lớn đến chất lượng phản hồi của mô hình. Đó là sự pha trộn giữa nghệ thuật và khoa học đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về cách mô hình diễn giải lời nhắc và tạo phản hồi.
Bias
Khi các LLM học hỏi từ dữ liệu mà họ được đào tạo, bất kỳ sự thiên vị nào có trong dữ liệu này đều có thể xâm nhập vào hành vi của mô hình. Điều này có thể biểu hiện dưới dạng xu hướng phân biệt đối xử hoặc không công bằng trong kết quả đầu ra của mô hình. Giải quyết và giảm thiểu những thành kiến này là một thách thức đáng kể trong lĩnh vực AI và là một khía cạnh quan trọng trong việc phát triển các LLM lành mạnh về mặt đạo đức.
Giải thích
Với sự phức tạp của LLM, việc hiểu lý do tại sao họ đưa ra quyết định nhất định hoặc tạo ra kết quả đầu ra cụ thể có thể là một thách thức. Đặc điểm này, được gọi là khả năng diễn giải, là một lĩnh vực chính của nghiên cứu đang diễn ra. Nâng cao khả năng diễn giải không chỉ hỗ trợ khắc phục sự cố và tinh chỉnh mô hình mà còn củng cố niềm tin và tính minh bạch trong các hệ thống AI.
Các mô hình LLM được đào tạo như thế nào?
Đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một kỳ công bao gồm một số bước quan trọng. Dưới đây là tóm tắt đơn giản, từng bước của quy trình:
- Thu thập dữ liệu văn bản: Đào tạo LLM bắt đầu bằng việc thu thập một lượng lớn dữ liệu văn bản. Dữ liệu này có thể đến từ sách, trang web, bài báo hoặc nền tảng truyền thông xã hội. Mục đích là để nắm bắt được sự đa dạng phong phú của ngôn ngữ loài người.
- Dọn dẹp dữ liệu: Dữ liệu văn bản thô sau đó được sắp xếp gọn gàng trong một quy trình gọi là tiền xử lý. Điều này bao gồm các tác vụ như xóa các ký tự không mong muốn, chia nhỏ văn bản thành các phần nhỏ hơn được gọi là mã thông báo và chuyển tất cả thành định dạng mà mô hình có thể hoạt động.
- Tách dữ liệu: Tiếp theo, dữ liệu sạch được chia thành hai bộ. Một tập dữ liệu huấn luyện sẽ được sử dụng để huấn luyện mô hình. Bộ khác, dữ liệu xác thực, sẽ được sử dụng sau này để kiểm tra hiệu suất của mô hình.
- Thiết lập Mô hình: Cấu trúc của LLM, được gọi là kiến trúc, sau đó được xác định. Điều này liên quan đến việc chọn loại mạng thần kinh và quyết định các tham số khác nhau, chẳng hạn như số lớp và các đơn vị ẩn trong mạng.
- Đào tạo người mẫu: Việc đào tạo thực tế bây giờ bắt đầu. Mô hình LLM học bằng cách xem dữ liệu đào tạo, đưa ra dự đoán dựa trên những gì nó đã học được cho đến nay, sau đó điều chỉnh các tham số bên trong của nó để giảm sự khác biệt giữa dự đoán của nó và dữ liệu thực tế.
- Kiểm tra mô hình: Quá trình học của mô hình LLM được kiểm tra bằng cách sử dụng dữ liệu xác thực. Điều này giúp xem mô hình đang hoạt động tốt như thế nào và điều chỉnh cài đặt của mô hình để có hiệu suất tốt hơn.
- Sử dụng mô hình: Sau khi đào tạo và đánh giá, mô hình LLM đã sẵn sàng để sử dụng. Giờ đây, nó có thể được tích hợp vào các ứng dụng hoặc hệ thống nơi nó sẽ tạo văn bản dựa trên đầu vào mới được cung cấp.
- Cải thiện mô hình: Cuối cùng, luôn có chỗ cho sự cải tiến. Mô hình LLM có thể được tinh chỉnh thêm theo thời gian, sử dụng dữ liệu cập nhật hoặc điều chỉnh cài đặt dựa trên phản hồi và việc sử dụng trong thế giới thực.
Hãy nhớ rằng, quá trình này yêu cầu các tài nguyên tính toán đáng kể, chẳng hạn như các đơn vị xử lý mạnh mẽ và bộ lưu trữ lớn, cũng như kiến thức chuyên môn về học máy. Đó là lý do tại sao nó thường được thực hiện bởi các tổ chức hoặc công ty nghiên cứu chuyên dụng có quyền truy cập vào cơ sở hạ tầng và chuyên môn cần thiết.
LLM có dựa vào học tập có giám sát hoặc không giám sát không?
Các mô hình ngôn ngữ lớn thường được đào tạo bằng phương pháp gọi là học có giám sát. Nói một cách đơn giản, điều này có nghĩa là họ học hỏi từ các ví dụ cho họ câu trả lời đúng.
Hãy tưởng tượng bạn đang dạy một đứa trẻ từ ngữ bằng cách cho chúng xem tranh. Bạn cho chúng xem bức tranh về một con mèo và nói “con mèo” và chúng sẽ học cách liên kết bức tranh đó với từ. Đó là cách học tập có giám sát hoạt động. Mô hình được cung cấp nhiều văn bản (“hình ảnh”) và kết quả đầu ra tương ứng (“từ ngữ”) và mô hình sẽ học cách khớp chúng.
Vì vậy, nếu bạn cung cấp cho LLM một câu, nó sẽ cố gắng dự đoán từ hoặc cụm từ tiếp theo dựa trên những gì nó đã học được từ các ví dụ. Bằng cách này, nó học cách tạo văn bản có ý nghĩa và phù hợp với ngữ cảnh.
Điều đó nói rằng, đôi khi LLM cũng sử dụng một chút học tập không giám sát. Điều này giống như để trẻ khám phá một căn phòng có nhiều đồ chơi khác nhau và tự tìm hiểu về chúng. Mô hình xem xét dữ liệu chưa được gắn nhãn, mô hình học tập và cấu trúc mà không được cho biết câu trả lời “đúng”.
Học có giám sát sử dụng dữ liệu đã được gắn nhãn với đầu vào và đầu ra, trái ngược với học không giám sát, không sử dụng dữ liệu đầu ra được gắn nhãn.
Tóm lại, các LLM chủ yếu được đào tạo bằng cách sử dụng phương pháp học có giám sát, nhưng họ cũng có thể sử dụng phương pháp học không giám sát để nâng cao khả năng của mình, chẳng hạn như để phân tích khám phá và giảm kích thước.
Khối lượng dữ liệu (tính bằng GB) cần thiết để đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn là gì?
Thế giới của khả năng nhận dạng dữ liệu giọng nói và các ứng dụng giọng nói là vô cùng lớn, và chúng đang được sử dụng trong một số ngành công nghiệp với rất nhiều ứng dụng.
Đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn không phải là quy trình một kích cỡ phù hợp với tất cả, đặc biệt là khi nói đến dữ liệu cần thiết. Nó phụ thuộc vào rất nhiều thứ:
- Thiết kế mô hình.
- Nó cần làm công việc gì?
- Loại dữ liệu bạn đang sử dụng.
- Bạn muốn nó hoạt động tốt như thế nào?
Điều đó nói rằng, LLM đào tạo thường yêu cầu một lượng lớn dữ liệu văn bản. Nhưng chúng ta đang nói về khối lượng như thế nào? Chà, hãy nghĩ xa hơn gigabyte (GB). Chúng tôi thường xem xét hàng terabyte (TB) hoặc thậm chí hàng petabyte (PB) dữ liệu.
Hãy xem xét GPT-3, một trong những LLM lớn nhất xung quanh. Nó được đào tạo về 570 GB dữ liệu văn bản. LLM nhỏ hơn có thể cần ít hơn – có thể là 10-20 GB hoặc thậm chí 1 GB gigabyte – nhưng vẫn rất nhiều.
Nhưng nó không chỉ là về kích thước của dữ liệu. Vấn đề chất lượng quá. Dữ liệu cần phải rõ ràng và đa dạng để giúp mô hình học hiệu quả. Và bạn không thể quên những phần quan trọng khác của câu đố, chẳng hạn như sức mạnh tính toán bạn cần, thuật toán bạn sử dụng để đào tạo và thiết lập phần cứng bạn có. Tất cả những yếu tố này đóng một vai trò quan trọng trong việc đào tạo LLM.
Sự trỗi dậy của các mô hình ngôn ngữ lớn: Tại sao chúng lại quan trọng
LLM không còn chỉ là một khái niệm hay một thử nghiệm. Chúng đang ngày càng đóng một vai trò quan trọng trong bối cảnh kỹ thuật số của chúng ta. Nhưng tại sao điều này lại xảy ra? Điều gì làm cho những LLM này trở nên quan trọng? Hãy đi sâu vào một số yếu tố chính.
Bậc thầy trong việc bắt chước văn bản của con người
LLM đã thay đổi cách chúng ta xử lý các nhiệm vụ dựa trên ngôn ngữ. Được xây dựng bằng các thuật toán máy học mạnh mẽ, các mô hình này được trang bị khả năng hiểu các sắc thái của ngôn ngữ con người, bao gồm ngữ cảnh, cảm xúc và thậm chí cả sự châm biếm ở một mức độ nào đó. Khả năng bắt chước ngôn ngữ con người này không chỉ là một điều mới lạ, nó có ý nghĩa quan trọng.
Khả năng tạo văn bản nâng cao của LLM có thể nâng cao mọi thứ, từ tạo nội dung đến tương tác dịch vụ khách hàng.
Hãy tưởng tượng bạn có thể hỏi một trợ lý kỹ thuật số một câu hỏi phức tạp và nhận được câu trả lời không chỉ có ý nghĩa mà còn mạch lạc, phù hợp và được truyền đạt bằng giọng điệu đàm thoại. Đó là những gì LLM đang cho phép. Chúng đang thúc đẩy sự tương tác giữa người và máy trực quan và hấp dẫn hơn, làm phong phú thêm trải nghiệm người dùng và dân chủ hóa quyền truy cập thông tin.
Sức mạnh máy tính phải chăng
Sự gia tăng của LLM sẽ không thể thực hiện được nếu không có sự phát triển song song trong lĩnh vực máy tính. Cụ thể hơn, việc dân chủ hóa các tài nguyên tính toán đã đóng một vai trò quan trọng trong quá trình phát triển và áp dụng LLM.
Các nền tảng dựa trên đám mây đang cung cấp quyền truy cập chưa từng có vào các tài nguyên điện toán hiệu năng cao. Bằng cách này, ngay cả các tổ chức quy mô nhỏ và các nhà nghiên cứu độc lập cũng có thể đào tạo các mô hình học máy phức tạp.
Hơn nữa, những cải tiến trong các đơn vị xử lý (như GPU và TPU), kết hợp với sự gia tăng của điện toán phân tán, đã giúp việc huấn luyện các mô hình với hàng tỷ tham số trở nên khả thi. Khả năng tiếp cận sức mạnh tính toán ngày càng tăng này đang tạo điều kiện cho sự phát triển và thành công của LLM, dẫn đến nhiều đổi mới và ứng dụng hơn trong lĩnh vực này.
Thay đổi sở thích của người tiêu dùng
Người tiêu dùng ngày nay không chỉ muốn câu trả lời; họ muốn các tương tác hấp dẫn và có liên quan. Khi ngày càng có nhiều người lớn lên bằng cách sử dụng công nghệ kỹ thuật số, rõ ràng là nhu cầu về công nghệ mang lại cảm giác tự nhiên và giống con người hơn ngày càng tăng. LLM mang đến cơ hội chưa từng có để đáp ứng những kỳ vọng này. Bằng cách tạo văn bản giống con người, các mô hình này có thể tạo ra trải nghiệm kỹ thuật số hấp dẫn và năng động, có thể làm tăng sự hài lòng và lòng trung thành của người dùng. Cho dù đó là chatbot AI cung cấp dịch vụ khách hàng hay trợ lý giọng nói cung cấp thông tin cập nhật, LLM đang mở ra một kỷ nguyên AI hiểu chúng ta hơn.
Mỏ vàng dữ liệu phi cấu trúc
Dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như email, bài đăng trên mạng xã hội và đánh giá của khách hàng, là một kho tàng thông tin chuyên sâu. Người ta ước tính rằng hơn 80% của dữ liệu doanh nghiệp là không có cấu trúc và phát triển với tốc độ 55% mỗi năm. Dữ liệu này là một mỏ vàng cho các doanh nghiệp nếu được tận dụng đúng cách.
LLM phát huy tác dụng ở đây, với khả năng xử lý và hiểu ý nghĩa của dữ liệu đó trên quy mô lớn. Họ có thể xử lý các tác vụ như phân tích cảm tính, phân loại văn bản, trích xuất thông tin, v.v., từ đó cung cấp thông tin chi tiết có giá trị.
Cho dù đó là xác định xu hướng từ các bài đăng trên mạng xã hội hay đo lường cảm tính của khách hàng từ các bài đánh giá, LLM đang giúp doanh nghiệp điều hướng lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Thị trường NLP đang mở rộng
Tiềm năng của LLM được phản ánh trong thị trường xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đang phát triển nhanh chóng. Các nhà phân tích dự đoán thị trường NLP sẽ mở rộng từ 11 tỷ đô la vào năm 2020 lên hơn 35 tỷ đô la vào năm 2026. Nhưng không chỉ quy mô thị trường đang mở rộng. Bản thân các mô hình cũng đang phát triển, cả về kích thước vật lý và số lượng tham số mà chúng xử lý. Sự phát triển của các LLM trong những năm qua, như thể hiện trong hình bên dưới (nguồn hình ảnh: liên kết), nhấn mạnh mức độ phức tạp và năng lực ngày càng tăng của chúng.
Các trường hợp sử dụng phổ biến của các mô hình ngôn ngữ lớn
Dưới đây là một số trường hợp sử dụng LLM hàng đầu và phổ biến nhất:
- Tạo văn bản ngôn ngữ tự nhiên: Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) kết hợp sức mạnh của trí tuệ nhân tạo và ngôn ngữ học máy tính để tạo ra các văn bản bằng ngôn ngữ tự nhiên một cách tự động. Chúng có thể đáp ứng các nhu cầu đa dạng của người dùng như viết bài, sáng tác bài hát hoặc tham gia vào các cuộc trò chuyện với người dùng.
- Dịch qua máy: LLM có thể được sử dụng hiệu quả để dịch văn bản giữa bất kỳ cặp ngôn ngữ nào. Các mô hình này khai thác các thuật toán học sâu như mạng thần kinh tái phát để hiểu cấu trúc ngôn ngữ của cả ngôn ngữ nguồn và ngôn ngữ đích, từ đó tạo điều kiện thuận lợi cho việc dịch văn bản nguồn sang ngôn ngữ mong muốn.
- Tạo nội dung gốc: LLM đã mở ra con đường cho máy móc tạo ra nội dung hợp lý và chặt chẽ. Nội dung này có thể được sử dụng để tạo các bài đăng trên blog, bài báo và các loại nội dung khác. Các mô hình khai thác trải nghiệm học sâu sâu sắc của họ để định dạng và cấu trúc nội dung theo cách mới lạ và thân thiện với người dùng.
- Phân tích tình cảm: Một ứng dụng hấp dẫn của Mô hình ngôn ngữ lớn là phân tích tình cảm. Trong đó, mô hình được đào tạo để nhận biết và phân loại các trạng thái cảm xúc và tình cảm có trong văn bản chú thích. Phần mềm có thể xác định những cảm xúc như tích cực, tiêu cực, trung lập và những cảm xúc phức tạp khác. Điều này có thể cung cấp thông tin chi tiết có giá trị về phản hồi và quan điểm của khách hàng về các sản phẩm và dịch vụ khác nhau.
- Hiểu, tóm tắt và phân loại văn bản: LLM thiết lập một cấu trúc khả thi cho phần mềm AI để diễn giải văn bản và ngữ cảnh của nó. Bằng cách hướng dẫn mô hình hiểu và xem xét kỹ lưỡng lượng dữ liệu khổng lồ, LLM cho phép các mô hình AI hiểu, tóm tắt và thậm chí phân loại văn bản ở các dạng và mẫu đa dạng.
- Trả lời câu hỏi: Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn trang bị cho các hệ thống Trả lời Câu hỏi (QA) khả năng nhận thức và phản hồi chính xác truy vấn ngôn ngữ tự nhiên của người dùng. Các ví dụ phổ biến về trường hợp sử dụng này bao gồm ChatGPT và BERT, kiểm tra ngữ cảnh của truy vấn và sàng lọc một tập hợp lớn các văn bản để đưa ra câu trả lời phù hợp cho câu hỏi của người dùng.
Tích hợp bảo mật và tuân thủ vào chiến lược dữ liệu LLM
Việc đưa các biện pháp tuân thủ và bảo mật mạnh mẽ vào khuôn khổ thu thập và xử lý dữ liệu LLM có thể giúp bạn đảm bảo việc sử dụng dữ liệu một cách minh bạch, an toàn và có đạo đức. Cách tiếp cận này bao gồm một số hành động chính:
- Triển khai mã hóa mạnh mẽ: Bảo vệ dữ liệu khi lưu trữ và truyền tải bằng các phương pháp mã hóa mạnh. Bước này bảo vệ thông tin khỏi bị truy cập trái phép và vi phạm.
- Thiết lập kiểm soát truy cập và xác thực: Thiết lập hệ thống để xác minh danh tính người dùng và hạn chế quyền truy cập vào dữ liệu. Nó sẽ đảm bảo rằng chỉ những nhân viên được ủy quyền mới có thể tương tác với thông tin nhạy cảm.
- Tích hợp hệ thống ghi nhật ký và giám sát: Triển khai hệ thống để theo dõi việc sử dụng dữ liệu và xác định các mối đe dọa bảo mật tiềm ẩn. Việc giám sát chủ động này hỗ trợ việc duy trì tính toàn vẹn và an toàn của hệ sinh thái dữ liệu.
- Tuân thủ các tiêu chuẩn tuân thủ: Tuân theo các quy định có liên quan như GDPR, HIPAA và PCI DSS, quy định về bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu. Kiểm toán và kiểm tra thường xuyên xác minh sự tuân thủ, đảm bảo các hoạt động đáp ứng các tiêu chuẩn pháp lý và đạo đức cụ thể của ngành.
- Đặt nguyên tắc sử dụng dữ liệu có đạo đức: Phát triển và thực thi các chính sách quy định việc sử dụng dữ liệu một cách công bằng, minh bạch và có trách nhiệm. Những nguyên tắc này giúp duy trì niềm tin của các bên liên quan và hỗ trợ môi trường đào tạo an toàn cho LLM.
Những hành động này cùng nhau củng cố các phương pháp quản lý dữ liệu cho đào tạo LLM. Nó xây dựng nền tảng của sự tin cậy và bảo mật mang lại lợi ích cho tất cả các bên liên quan.
Tinh chỉnh một mô hình ngôn ngữ lớn
Tinh chỉnh một mô hình ngôn ngữ lớn bao gồm một quá trình chú thích tỉ mỉ. Shaip, với chuyên môn của mình trong lĩnh vực này, có thể hỗ trợ đáng kể cho nỗ lực này. Dưới đây là một số phương pháp chú thích được sử dụng để đào tạo các mô hình như ChatGPT:
Gắn thẻ một phần của lời nói (POS)
Các từ trong câu được gắn thẻ với chức năng ngữ pháp của chúng, chẳng hạn như động từ, danh từ, tính từ, v.v. Quá trình này giúp mô hình hiểu ngữ pháp và mối liên kết giữa các từ.
Nhận dạng đối tượng được đặt tên (NER)
Các thực thể được đặt tên như tổ chức, địa điểm và những người trong một câu được đánh dấu. Bài tập này hỗ trợ mô hình giải thích ý nghĩa ngữ nghĩa của các từ và cụm từ và cung cấp các phản hồi chính xác hơn.
Phân tích tình cảm
Dữ liệu văn bản được gán các nhãn cảm xúc như tích cực, trung lập hoặc tiêu cực, giúp mô hình nắm bắt được cảm xúc của câu. Nó đặc biệt hữu ích trong việc trả lời các truy vấn liên quan đến cảm xúc và ý kiến.
Độ phân giải tham chiếu
Xác định và giải quyết các trường hợp trong đó cùng một thực thể được đề cập đến trong các phần khác nhau của văn bản. Bước này giúp người mẫu hiểu ngữ cảnh của câu, từ đó dẫn đến các câu trả lời mạch lạc.
Phân loại văn bản
Dữ liệu văn bản được phân loại thành các nhóm được xác định trước như đánh giá sản phẩm hoặc bài báo. Điều này hỗ trợ người mẫu phân biệt thể loại hoặc chủ đề của văn bản, tạo ra nhiều phản hồi thích hợp hơn.
Shaip có thể thu thập dữ liệu đào tạo thông qua thu thập dữ liệu web từ các lĩnh vực khác nhau như ngân hàng, bảo hiểm, bán lẻ và viễn thông. Chúng tôi có thể cung cấp chú thích văn bản (NER, phân tích tình cảm, v.v.), hỗ trợ LLM đa ngôn ngữ (bản dịch) và hỗ trợ tạo phân loại, trích xuất/kỹ thuật nhắc.
Shaip có một kho lưu trữ rộng lớn các bộ dữ liệu có sẵn. Danh mục dữ liệu y tế của chúng tôi tự hào có một bộ sưu tập rộng lớn gồm dữ liệu không xác định, an toàn và chất lượng phù hợp cho các sáng kiến AI, mô hình máy học và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Tương tự, danh mục dữ liệu giọng nói của chúng tôi là một kho dữ liệu chất lượng cao hoàn hảo cho các sản phẩm nhận dạng giọng nói, cho phép đào tạo các mô hình AI/ML hiệu quả. Chúng tôi cũng có một danh mục dữ liệu thị giác máy tính ấn tượng với nhiều loại dữ liệu hình ảnh và video cho các ứng dụng khác nhau.
Chúng tôi thậm chí còn cung cấp các bộ dữ liệu mở ở dạng có thể sửa đổi và thuận tiện, miễn phí, để sử dụng trong các dự án AI và ML của bạn. Thư viện dữ liệu AI rộng lớn này cho phép bạn phát triển các mô hình AI và ML của mình một cách hiệu quả và chính xác hơn.
Quy trình thu thập và chú thích dữ liệu của Shaip
Khi nói đến việc thu thập và chú thích dữ liệu, Shaip tuân theo một quy trình làm việc hợp lý. Đây là quy trình thu thập dữ liệu trông như thế nào:
Xác định trang web nguồn
Ban đầu, các trang web được xác định chính xác bằng cách sử dụng các nguồn và từ khóa được chọn có liên quan đến dữ liệu được yêu cầu.
Rút trích nội dung trang web
Sau khi xác định được các trang web có liên quan, Shaip sử dụng công cụ độc quyền của mình để thu thập dữ liệu từ các trang web này.
Tiền xử lý văn bản
Dữ liệu được thu thập trải qua quá trình xử lý ban đầu, bao gồm phân tách và phân tích cú pháp câu, giúp dữ liệu phù hợp cho các bước tiếp theo.
Chú thích
Dữ liệu được xử lý trước được chú thích cho Trích xuất thực thể được đặt tên. Quá trình này liên quan đến việc xác định và dán nhãn các yếu tố quan trọng trong văn bản, như tên người, tổ chức, địa điểm, v.v.
Khai thác mối quan hệ
Trong bước cuối cùng, các loại mối quan hệ giữa các thực thể đã xác định được xác định và chú thích tương ứng. Điều này giúp hiểu được các kết nối ngữ nghĩa giữa các thành phần khác nhau của văn bản.
Ưu đãi của Shaip
Shaip cung cấp nhiều loại dịch vụ để giúp các tổ chức quản lý, phân tích và tận dụng tối đa dữ liệu của họ.
Quét web dữ liệu
Một dịch vụ chính do Shaip cung cấp là thu thập dữ liệu. Điều này liên quan đến việc trích xuất dữ liệu từ các URL dành riêng cho tên miền. Bằng cách sử dụng các công cụ và kỹ thuật tự động, Shaip có thể thu thập khối lượng dữ liệu lớn một cách nhanh chóng và hiệu quả từ nhiều trang web khác nhau, Hướng dẫn sử dụng sản phẩm, Tài liệu kỹ thuật, diễn đàn trực tuyến, Đánh giá trực tuyến, Dữ liệu dịch vụ khách hàng, Tài liệu quy định ngành, v.v. Quá trình này có thể là vô giá đối với các doanh nghiệp khi thu thập dữ liệu liên quan và cụ thể từ vô số nguồn.
Dịch máy
Phát triển các mô hình bằng cách sử dụng bộ dữ liệu đa ngôn ngữ mở rộng được ghép nối với các bản phiên âm tương ứng để dịch văn bản qua nhiều ngôn ngữ khác nhau. Quá trình này giúp loại bỏ các trở ngại ngôn ngữ và thúc đẩy khả năng tiếp cận thông tin.
Khai thác & tạo phân loại
Shaip có thể giúp trích xuất và tạo phân loại. Điều này liên quan đến việc phân loại và phân loại dữ liệu thành định dạng có cấu trúc phản ánh mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu khác nhau. Điều này có thể đặc biệt hữu ích cho các doanh nghiệp trong việc tổ chức dữ liệu của họ, giúp dễ truy cập và phân tích dữ liệu hơn. Chẳng hạn, trong một doanh nghiệp thương mại điện tử, dữ liệu sản phẩm có thể được phân loại dựa trên loại sản phẩm, nhãn hiệu, giá cả, v.v., giúp khách hàng dễ dàng điều hướng danh mục sản phẩm hơn.
Thu Thập Dữ Liệu
Các dịch vụ thu thập dữ liệu của chúng tôi cung cấp dữ liệu tổng hợp hoặc thế giới thực quan trọng cần thiết để đào tạo các thuật toán AI tổng quát, đồng thời cải thiện độ chính xác và hiệu quả của các mô hình của bạn. Dữ liệu có nguồn gốc không thiên vị, có đạo đức và có trách nhiệm trong khi vẫn lưu ý đến quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.
Hỏi đáp
Trả lời câu hỏi (QA) là một lĩnh vực con của xử lý ngôn ngữ tự nhiên tập trung vào việc tự động trả lời các câu hỏi bằng ngôn ngữ của con người. Các hệ thống QA được đào tạo về văn bản và mã mở rộng, cho phép họ xử lý nhiều loại câu hỏi khác nhau, bao gồm cả những câu hỏi dựa trên thực tế, định nghĩa và dựa trên ý kiến. Kiến thức miền rất quan trọng để phát triển các mô hình QA phù hợp với các lĩnh vực cụ thể như hỗ trợ khách hàng, chăm sóc sức khỏe hoặc chuỗi cung ứng. Tuy nhiên, các phương pháp QA tổng quát cho phép các mô hình tạo văn bản mà không cần kiến thức về miền, chỉ dựa vào ngữ cảnh.
Đội ngũ chuyên gia của chúng tôi có thể nghiên cứu tỉ mỉ các tài liệu hoặc sách hướng dẫn toàn diện để tạo ra các cặp Câu hỏi-Trả lời, tạo điều kiện thuận lợi cho việc tạo AI Sáng tạo cho doanh nghiệp. Cách tiếp cận này có thể giải quyết hiệu quả các yêu cầu của người dùng bằng cách khai thác thông tin thích hợp từ một kho văn bản mở rộng. Các chuyên gia được chứng nhận của chúng tôi đảm bảo tạo ra các cặp Hỏi & Đáp chất lượng hàng đầu trải rộng trên nhiều chủ đề và lĩnh vực khác nhau.
Tóm tắt văn bản
Các chuyên gia của chúng tôi có khả năng chắt lọc các cuộc trò chuyện toàn diện hoặc các cuộc đối thoại dài, đưa ra các bản tóm tắt ngắn gọn và sâu sắc từ dữ liệu văn bản phong phú.
Tạo văn bản
Huấn luyện các mô hình bằng cách sử dụng tập dữ liệu rộng về văn bản theo nhiều phong cách khác nhau, chẳng hạn như các bài báo, tiểu thuyết và thơ ca. Sau đó, các mô hình này có thể tạo ra nhiều loại nội dung khác nhau, bao gồm các mẩu tin tức, mục blog hoặc bài đăng trên phương tiện truyền thông xã hội, cung cấp giải pháp tiết kiệm thời gian và chi phí hiệu quả cho việc tạo nội dung.
Speech Recognition
Phát triển các mô hình có khả năng hiểu ngôn ngữ nói cho các ứng dụng khác nhau. Điều này bao gồm trợ lý kích hoạt bằng giọng nói, phần mềm đọc chính tả và công cụ dịch thời gian thực. Quá trình này bao gồm việc sử dụng một bộ dữ liệu toàn diện bao gồm các bản ghi âm của ngôn ngữ nói, được ghép nối với các bản phiên âm tương ứng của chúng.
Khuyến nghị sản phẩm
Phát triển các mô hình bằng cách sử dụng bộ dữ liệu mở rộng về lịch sử mua hàng của khách hàng, bao gồm các nhãn chỉ ra các sản phẩm mà khách hàng có xu hướng mua. Mục tiêu là đưa ra những gợi ý chính xác cho khách hàng, từ đó thúc đẩy doanh số bán hàng và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
Chú thích hình ảnh
Cách mạng hóa quy trình giải thích hình ảnh của bạn với dịch vụ Chú thích hình ảnh dựa trên AI hiện đại của chúng tôi. Chúng tôi truyền sức sống vào các bức tranh bằng cách tạo ra các mô tả chính xác và có ý nghĩa theo ngữ cảnh. Điều này mở đường cho khả năng tương tác và tương tác sáng tạo với nội dung trực quan của bạn cho khán giả của bạn.
Dịch vụ chuyển văn bản thành giọng nói
Chúng tôi cung cấp một bộ dữ liệu mở rộng bao gồm các bản ghi âm giọng nói của con người, lý tưởng để đào tạo các mô hình AI. Các mô hình này có khả năng tạo ra giọng nói tự nhiên và hấp dẫn cho các ứng dụng của bạn, do đó mang lại trải nghiệm âm thanh đặc biệt và đắm chìm cho người dùng của bạn.
Danh mục dữ liệu đa dạng của chúng tôi được thiết kế để phục vụ cho nhiều Trường hợp sử dụng AI sáng tạo
Danh mục và cấp phép dữ liệu y tế có sẵn:
- 5M + Bản ghi và tệp âm thanh bác sĩ trong 31 chuyên khoa
- 2M + Hình ảnh y tế trong X quang & các chuyên khoa khác (MRI, CT, USG, XR)
- 30k + tài liệu văn bản lâm sàng với các thực thể giá trị gia tăng và chú thích mối quan hệ
Cấp phép và danh mục dữ liệu giọng nói không có sẵn:
- 40k + giờ dữ liệu giọng nói (hơn 50 ngôn ngữ / 100 + phương ngữ)
- Hơn 55 chủ đề được đề cập
- Tốc độ lấy mẫu - 8/16/44/48 kHz
- Loại âm thanh -Tự phát, có kịch bản, độc thoại, lời cảnh tỉnh
- Bộ dữ liệu âm thanh được sao chép đầy đủ bằng nhiều ngôn ngữ cho cuộc trò chuyện giữa con người với con người, con người-bot, cuộc trò chuyện trong trung tâm cuộc gọi giữa con người với đại lý, độc thoại, bài phát biểu, podcast, v.v.
Cấp phép & Danh mục Dữ liệu Hình ảnh và Video:
- Bộ sưu tập hình ảnh tài liệu / thực phẩm
- Bộ sưu tập video an ninh gia đình
- Bộ sưu tập hình ảnh / video trên khuôn mặt
- Hóa đơn, PO, Bộ sưu tập tài liệu biên nhận cho OCR
- Bộ sưu tập hình ảnh để phát hiện hư hỏng xe
- Bộ sưu tập hình ảnh biển số xe
- Bộ sưu tập hình ảnh nội thất ô tô
- Bộ Sưu Tập Hình Ảnh Với Người Lái Xe Ô Tô Lấy Nét
- Bộ sưu tập hình ảnh liên quan đến thời trang
Hãy nói chuyện
Những câu hỏi thường gặp (FAQ)
DL là một trường con của ML sử dụng các mạng thần kinh nhân tạo có nhiều lớp để tìm hiểu các mẫu phức tạp trong dữ liệu. ML là một tập hợp con của AI tập trung vào các thuật toán và mô hình cho phép máy học từ dữ liệu. Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một tập hợp con của deep learning và chia sẻ điểm chung với AI tổng quát, vì cả hai đều là thành phần của lĩnh vực deep learning rộng lớn hơn.
Các mô hình ngôn ngữ lớn, hay LLM, là các mô hình ngôn ngữ mở rộng và linh hoạt, ban đầu được đào tạo trước về dữ liệu văn bản mở rộng để nắm bắt các khía cạnh cơ bản của ngôn ngữ. Sau đó, chúng được tinh chỉnh cho các ứng dụng hoặc tác vụ cụ thể, cho phép chúng được điều chỉnh và tối ưu hóa cho các mục đích cụ thể.
Thứ nhất, các mô hình ngôn ngữ lớn có khả năng xử lý nhiều loại tác vụ do được đào tạo mở rộng với lượng dữ liệu khổng lồ và hàng tỷ tham số.
Thứ hai, các mô hình này thể hiện khả năng thích ứng vì chúng có thể được tinh chỉnh với dữ liệu đào tạo trường cụ thể tối thiểu.
Cuối cùng, hiệu suất của LLM cho thấy sự cải thiện liên tục khi dữ liệu và thông số bổ sung được kết hợp, nâng cao hiệu quả của chúng theo thời gian.
Thiết kế lời nhắc liên quan đến việc tạo lời nhắc phù hợp với tác vụ cụ thể, chẳng hạn như chỉ định ngôn ngữ đầu ra mong muốn trong tác vụ dịch thuật. Mặt khác, kỹ thuật nhanh chóng tập trung vào việc tối ưu hóa hiệu suất bằng cách kết hợp kiến thức miền, cung cấp các ví dụ đầu ra hoặc sử dụng các từ khóa hiệu quả. Thiết kế nhanh chóng là một khái niệm chung, trong khi kỹ thuật nhanh chóng là một cách tiếp cận chuyên biệt. Mặc dù thiết kế nhanh chóng là điều cần thiết cho tất cả các hệ thống, nhưng kỹ thuật nhanh chóng trở nên quan trọng đối với các hệ thống yêu cầu độ chính xác hoặc hiệu suất cao.
Có ba loại mô hình ngôn ngữ lớn. Mỗi loại yêu cầu một cách tiếp cận khác nhau để thúc đẩy.
- Các mô hình ngôn ngữ chung dự đoán từ tiếp theo dựa trên ngôn ngữ trong dữ liệu huấn luyện.
- Các mô hình điều chỉnh hướng dẫn được đào tạo để dự đoán phản hồi đối với các hướng dẫn được đưa ra trong đầu vào.
- Các mô hình điều chỉnh đối thoại được đào tạo để có một cuộc trò chuyện giống như đối thoại bằng cách tạo phản hồi tiếp theo.