Mô hình ngôn ngữ lớn và ứng dụng đầy tiềm năng
Mục Lục
- Giới thiệu về mô hình ngôn ngữ lớn và ứng dụng của chúng
- Trí tuệ nhân tạo hội thoại - giao diện máy tính quan trọng nhất
- Mô hình ngôn ngữ lớn và tiềm năng đáng kinh ngạc của chúng
- Ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn trong giải quyết vấn đề
- Quy trình đào tạo mô hình ngôn ngữ lớn
1. Giới thiệu về mô hình ngôn ngữ lớn và ứng dụng của chúng
Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models) và trí tuệ nhân tạo hội thoại đang trở thành giao diện máy tính quan trọng nhất hiện nay. Ta cần có khả năng làm việc với máy tính để giải quyết các vấn đề và để làm điều này, ta cần máy tính có khả năng hiểu được những gì chúng ta nói, có thể tạo ra các câu trả lời có ích và phát âm chúng trở lại cho chúng ta. Sự tiềm năng của các giao diện này để thay đổi cách ta làm việc là vô cùng lớn, tuy nhiên đây cũng là một vấn đề khó khăn vì ngôn ngữ rất phức tạp và có nhiều ý nghĩa khác nhau. Để có thể đạt được máy tính có thể hiểu và phản hồi một cách phù hợp, ta cần có những mô hình tốt đã được đào tạo trên lượng dữ liệu ngôn ngữ rất lớn.
Trong những năm gần đây, có cuộc cách mạng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên dựa trên các mô hình biến dạng lớn (Large Transformer Models). Mọi người đã nhận ra rằng, những mô hình này là một trong những cách tốt nhất để tiến bộ công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên và chúng ta đã chứng kiến mức độ phát triển đáng kinh ngạc trong những năm gần đây. Kích thước của các mô hình này tăng gần như hàng chục lần mỗi năm. Gần đây, OpenAI đã ra một mô hình GPT-3 với 175 tỉ siêu tham số, việc huấn luyện mô hình này rất tốn sức tính toán nhưng ứng dụng của nó thực sự rất tuyệt vời.
2. Trí tuệ nhân tạo hội thoại - giao diện máy tính quan trọng nhất
Trí tuệ nhân tạo hội thoại (Conversational AI) là giao diện máy tính quan trọng nhất hiện nay. Để phát triển thế hệ ứng dụng tiếp theo dựa trên giao diện hội thoại, chúng ta cần có các mô hình có khả năng hiểu câu hỏi mà mọi người đặt ra. Chúng ta cần có khả năng suy nghĩ về câu hỏi đó, truy cập vào cơ sở dữ liệu và các sự kiện để tạo ra những câu trả lời hữu ích và tổng hợp kết quả theo cách mà nó trở thành câu chuyện. Điều này khiến cho tương tác trở nên tự nhiên hơn và ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn đang đóng một vai trò rất quan trọng trong điều này.
3. Mô hình ngôn ngữ lớn và tiềm năng đáng kinh ngạc của chúng
Có rất nhiều ứng dụng cho các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-3. Các mô hình này có khả năng tiến xa hơn cho việc hiểu và giải quyết các vấn đề ngôn ngữ hơn rất nhiều. Chúng có khả năng hiểu rất sâu về cấu trúc ngôn ngữ và về các đối tượng trong thế giới thực. Chúng có thể tổng hợp kết quả một cách có ý nghĩa trong ngữ cảnh. Với sự phát triển này, chúng ta có thể áp dụng các mô hình ngôn ngữ lớn để giải quyết các vấn đề như:
-
Tạo ra văn bản tự động: Các mô hình ngôn ngữ lớn rất giỏi trong việc tạo ra văn bản. Chúng có khả năng học cấu trúc ngôn ngữ và ý nghĩa của ngôn ngữ, và khi được huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu văn bản từ Internet, chúng trở nên rất giỏi trong việc tạo ra những văn bản mà thực sự mang ý nghĩa trong ngữ cảnh.
-
Trả lời câu hỏi: Các mô hình như GPT-2, GPT-3 có khả năng trả lời các câu hỏi một cách tự động. Chúng được huấn luyện bằng cách dự đoán từ tiếp theo trong văn bản, sử dụng phần văn bản trước đó. Chúng giỏi trong việc tổng hợp và biết cách tạo ra các câu trả lời hợp lý trong ngữ cảnh.
-
Chatbot: Gần đây đã có nhiều nghiên cứu về chatbot, trong đó các mô hình ngôn ngữ lớn đóng một vai trò quan trọng. Các nhà nghiên cứu đã huấn luyện mô hình trên dữ liệu từ Reddit và khám phá ra rằng kết quả của nó rất gần giống với cuộc trò chuyện giữa con người. Điều này chứng tỏ khả năng tương tác mạnh mẽ của mô hình ngôn ngữ lớn trong việc xây dựng chatbot.
4. Ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn trong giải quyết vấn đề
4.1 Mô hình ngôn ngữ từ trái sang phải
Mô hình ngôn ngữ như GPT-2 hoặc GPT-3 hoạt động theo hướng từ trái sang phải. Nhiệm vụ của mô hình là dự đoán từ tiếp theo dựa trên từ trước đó, theo thứ tự từ trái sang phải như ngôn ngữ mà ta đọc. Các mô hình này rất giỏi trong việc tổng hợp và hiểu cấu trúc của ngôn ngữ.
4.2 Ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn trong việc trả lời câu hỏi
Các mô hình ngôn ngữ lớn như BERT được sử dụng rất rộng rãi trong việc giải quyết các câu hỏi có tính phân loại. Các mô hình này được huấn luyện bằng cách loại bỏ một phần lượng từ trong câu và yêu cầu mô hình điền vào những từ đó. Điều này giúp mô hình hiểu rõ về cấu trúc của câu và cách phân loại nó. Kết quả của việc áp dụng các mô hình này cho thấy tính hiệu quả của chúng đối với nhiều nhiệm vụ phân loại ngôn ngữ.
4.3 Chatbot và khả năng tương tác
Các mô hình ngôn ngữ lớn cũng được sử dụng để phát triển chatbot. Các mô hình này được huấn luyện trên dữ liệu từ các bài viết và cuộc trò chuyện thực tế từ Reddit, từ đó chúng có khả năng tiếp tục cuộc trò chuyện tự động dựa trên nhân cách của người sử dụng. Kết quả của các mô hình này rất gần giống với cuộc trò chuyện giữa con người, đóng góp quan trọng vào tính tương tác mạnh mẽ của chatbot.
5. Quy trình đào tạo mô hình ngôn ngữ lớn
5.1 Khung Megatron và mô hình Parallerism
Để đào tạo mô hình ngôn ngữ lớn, chúng ta sử dụng khung Megatron xây dựng trên PyTorch. Megatron giúp chúng ta đạt được hiệu năng tốt trên các GPU. Để tận dụng tối đa sức mạnh tính toán của các GPU, chúng ta sử dụng phương pháp chia tách mô hình, gọi là model parallelism và data parallelism. Quá trình huấn luyện được thực hiện trên mạng GPU với hàng nghìn GPU.
5.2 Cách chia mạng và ảnh hưởng đến kết quả
Trong quá trình chia mạng, chúng ta có Hai phương pháp chia khác nhau là chia theo hàng và chia theo cột. Hai phương pháp này có sự khác biệt trong việc truyền thông giữa các GPU. Chúng cần phải truyền thông qua tất cả các GPU hoặc tổng hợp thông qua tất cả các GPU. Với mô hình Transfomer, chúng ta có thể sử dụng cả hai phương pháp và tối ưu hóa kết quả qua việc giảm thiểu thông tin truyền.
5.3 Các thách thức khi đào tạo mô hình ngôn ngữ lớn
Đào tạo mô hình ngôn ngữ lớn đối mặt với nhiều thách thức. Khi chia mạng, chúng ta phải đối mặt với thách thức về trật tự tính toán. Nếu chia mạng quá nhỏ, hiệu suất tính toán giảm. Chúng ta cũng cần chú ý đến việc xử lý số ngẫu nhiên trong quá trình đào tạo và yếu tố xáo trộn dữ liệu để tránh sự tương quan trong dữ liệu huấn luyện. Đau đầu cuối cùng mà chúng ta phải đối mặt là đạt được sự cân bằng giữa kích thước mô hình và hiệu suất tính toán.
Để đảm bảo quá trình đào tạo hiệu quả, chúng ta cần tập trung vào việc phát triển cả hệ thống lẫn mô hình. Cơ sở hạ tầng hỗ trợ là điều rất quan trọng để đào tạo mô hình ngôn ngữ lớn và chúng ta cần đảm bảo rằng cả hai được phát triển cùng nhau để đạt được những tiến bộ đáng kể trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
No difficulty
WHY YOU SHOULD CHOOSE TOOLIFY
