Mô hình ngôn ngữ lớn gần đây đã đạt được sự nổi bật lớn sau khi trường hợp sử dụng có thẩm quyền cao ChatGPT của họ đã thành công chỉ sau một đêm. Chứng kiến sự thành công của ChatGPT và các ChatBot khác, vô số người và tổ chức đã bắt đầu quan tâm đến việc khám phá công nghệ hỗ trợ phần mềm đó.
Mô hình ngôn ngữ lớn là xương sống đằng sau phần mềm này cho phép hoạt động của các ứng dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác nhau như dịch máy, nhận dạng giọng nói, trả lời câu hỏi và tóm tắt văn bản. Hãy để chúng tôi tìm hiểu thêm về LLM và cách bạn có thể tối ưu hóa nó để có kết quả tốt nhất.
Mô hình ngôn ngữ lớn hoặc ChatGPT là gì?
Mô hình ngôn ngữ lớn là mô hình học máy tận dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo và kho dữ liệu lớn để cung cấp năng lượng cho các ứng dụng NLP. Sau khi đào tạo về một lượng lớn dữ liệu, LLM có được khả năng nắm bắt các mức độ phức tạp khác nhau của ngôn ngữ tự nhiên, mà nó tiếp tục sử dụng cho:
- Tạo văn bản mới
- Tóm tắt các bài báo và đoạn văn
- Trích xuất dữ liệu
- Viết lại hoặc diễn giải văn bản
- Phân loại dữ liệu
Một số ví dụ phổ biến về LLM là BERT, Trò chuyện GPT-3 và XLNet. Các mô hình này được đào tạo trên hàng trăm triệu văn bản và có thể cung cấp các giải pháp đáng giá cho tất cả các loại truy vấn riêng biệt của người dùng.
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
Mô hình ngôn ngữ lớn sử dụng trí tuệ nhân tạo và kiến thức ngôn ngữ học máy tính để tự động tạo văn bản ngôn ngữ tự nhiên và hoàn thành các yêu cầu giao tiếp khác nhau của người dùng như viết bài, bài hát hoặc thậm chí trò chuyện với người dùng.
Dịch máy
LLM cũng có thể được sử dụng để dịch văn bản giữa hai ngôn ngữ bất kỳ. Các mô hình tận dụng các thuật toán học sâu, chẳng hạn như mạng thần kinh tái phát, để tìm hiểu cấu trúc ngôn ngữ của ngôn ngữ nguồn và ngôn ngữ đích. Theo đó, chúng được sử dụng để dịch văn bản nguồn sang ngôn ngữ đích.
Tạo nội dung
Các LLM hiện đã giúp máy móc có thể tạo nội dung mạch lạc và hợp lý có thể được sử dụng để tạo các bài đăng trên blog, bài báo và các dạng nội dung khác. Các mô hình sử dụng kiến thức học sâu sâu rộng của họ để hiểu và cấu trúc nội dung ở định dạng độc đáo và dễ đọc cho người dùng.
Phân tích tình cảm
Đây là một trường hợp sử dụng thú vị của Mô hình ngôn ngữ lớn trong đó mô hình được đào tạo để xác định và phân loại trạng thái cảm xúc và tình cảm trong văn bản được dán nhãn. Phần mềm có thể phát hiện những cảm xúc như tích cực, tiêu cực, trung lập và những cảm xúc phức tạp khác có thể giúp hiểu rõ hơn về ý kiến và đánh giá của khách hàng về các sản phẩm và dịch vụ khác nhau.
Hiểu, tóm tắt và phân loại văn bản
LLM cung cấp một khuôn khổ thực tế cho phần mềm AI để hiểu văn bản và ngữ cảnh của nó. Bằng cách đào tạo mô hình để hiểu và phân tích khối dữ liệu lớn, LLM cho phép các mô hình AI hiểu, tóm tắt và thậm chí phân loại văn bản ở các dạng và mẫu khác nhau.
Trả lời câu hỏi
Mô hình ngôn ngữ lớn cho phép các hệ thống QA phát hiện và phản hồi chính xác truy vấn ngôn ngữ tự nhiên của người dùng. Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của trường hợp sử dụng này là ChatGPT và BERT, phân tích ngữ cảnh của truy vấn và tìm kiếm thông qua một kho văn bản lớn để tìm câu trả lời phù hợp cho truy vấn của người dùng.
[Cũng đọc: Tương lai của xử lý ngôn ngữ: Các ví dụ & mô hình ngôn ngữ lớn ]
3 điều kiện cần thiết để làm cho LLM thành công
Ba điều kiện sau đây phải được đáp ứng chính xác để nâng cao hiệu quả và làm cho Mô hình ngôn ngữ lớn của bạn thành công:
Sự hiện diện của một lượng lớn dữ liệu để đào tạo người mẫu
LLM cần một lượng lớn dữ liệu để đào tạo các mô hình mang lại kết quả hiệu quả và tối ưu. Có các phương pháp cụ thể, chẳng hạn như học chuyển giao và đào tạo trước tự giám sát, mà các LLM tận dụng để cải thiện hiệu suất và độ chính xác của chúng.
Xây dựng các lớp tế bào thần kinh để tạo điều kiện thuận lợi cho các mẫu phức tạp cho các mô hình
Một Mô hình Ngôn ngữ Lớn phải bao gồm nhiều lớp tế bào thần kinh khác nhau được đào tạo đặc biệt để hiểu các mẫu phức tạp trong dữ liệu. Các tế bào thần kinh ở các lớp sâu hơn có thể hiểu các mẫu phức tạp tốt hơn so với các lớp nông hơn. Mô hình có thể tìm hiểu mối liên hệ giữa các từ, các chủ đề xuất hiện cùng nhau và mối quan hệ giữa các phần của bài phát biểu.
Tối ưu hóa LLM cho các tác vụ dành riêng cho người dùng
LLM có thể được điều chỉnh cho các tác vụ cụ thể bằng cách thay đổi số lượng lớp, nơ-ron và chức năng kích hoạt. Chẳng hạn, một mô hình dự đoán từ tiếp theo trong câu thường sử dụng ít lớp và nơ-ron hơn so với mô hình được thiết kế để tạo câu mới từ đầu.
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
Kết luận
Các LLM nhận thấy tiềm năng cách mạng hóa NLP bằng cách cung cấp các giải pháp và khả năng hiểu ngôn ngữ mạnh mẽ và chính xác nhằm mang lại trải nghiệm người dùng liền mạch. Tuy nhiên, để làm cho LLM hiệu quả hơn, các nhà phát triển phải tận dụng dữ liệu giọng nói chất lượng cao để tạo ra kết quả chính xác hơn và tạo ra các mô hình AI hiệu quả cao.
Shaip là một trong những giải pháp công nghệ AI hàng đầu cung cấp nhiều loại dữ liệu giọng nói ở hơn 50 ngôn ngữ và nhiều định dạng. Tìm hiểu thêm về LLM và nhận hướng dẫn về các dự án của bạn từ Chuyên gia Shaip hôm nay.
