AI Model là gì?
Trí tuệ nhân tạo (AI) hiện nay đang trở thành một lĩnh vực cực kỳ phát triển và nhận được sự chú ý lớn từ cộng đồng. Sự ra đời của các ứng dụng như Chat-GPT đã khẳng định vị thế của AI trong nhiều lĩnh vực trong đời sống. Việc áp dụng AI đúng cách không chỉ giúp nâng cao hiệu quả công việc mà còn mở ra nhiều cơ hội mới cho cá nhân và doanh nghiệp.
Khái niệm về AI Model
AI model là một chương trình máy tính được thiết kế để mô phỏng trí thông minh của con người. Mô hình AI gồm các thành phần quan trọng sau:
- Tham số: Các giá trị được điều chỉnh trong quá trình huấn luyện nhằm tối ưu hóa hiệu suất của mô hình.
- Kiến trúc: Cấu trúc của mạng nơ-ron, xác định cách các tham số kết nối với nhau.
- Trọng số: Giá trị của các kết nối giữa các nơ-ron.
Sau khi trải qua quá trình huấn luyện, mô hình sẽ được lưu trữ dưới dạng file với nhiều định dạng thông dụng như .gguf, .h5, .ckpt, .pb, và .onnx. Mỗi định dạng có thể phụ thuộc vào thư viện hoặc framework được sử dụng.
Quá trình huấn luyện AI Model
Để huấn luyện một AI model, cần có một tập dữ liệu lớn, chứa nhiều loại thông tin đã được phân loại và sàng lọc. Quá trình này thường sử dụng các thuật toán tối ưu hóa để điều chỉnh trọng số của mô hình. Kích thước và chất lượng của tập dữ liệu là yếu tố quyết định đến độ chính xác của mô hình. Bên cạnh đó, kiến trúc của mô hình cũng là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hoạt động và hiệu suất của nó. Một số kiến trúc phổ biến:
- ANN (Artificial Neural Network): Kiến trúc đơn giản cho các nhiệm vụ phân loại và hồi quy.
- CNN (Convolutional Neural Network): Dùng cho xử lý ảnh và video.
- RNN (Recurrent Neural Network): Thích hợp cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
- Transformer: Kiến trúc hiện đại, ứng dụng trong nhiều nhiệm vụ khác nhau như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dịch máy, và tạo văn bản, thường thấy trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
Việc huấn luyện một mô hình đòi hỏi sức mạnh tính toán cao, thường sử dụng GPU hoặc TPU, và tiêu tốn nhiều thời gian, năng lượng. Chi phí này cũng khiến việc huấn luyện mô hình thường chỉ được thực hiện bởi các công ty lớn như Meta, Google, và OpenAI.
Cách thức hoạt động của AI Model
Tùy thuộc vào kiến trúc, mỗi model sẽ có cách thức hoạt động khác nhau. Các mô hình LLM (Large Language Models) thường hoạt động bằng cách dựa vào số lượng kết nối lớn trong mạng nơ-ron để dự đoán từ tiếp theo có xác suất cao nhất trong một ngữ cảnh cụ thể. Ví dụ, khi bạn nhập từ vào thanh tìm kiếm, Google sẽ gợi ý từ tiếp theo dựa trên thông tin đã nhập.
Các mô hình CNN, thích hợp cho xử lý dữ liệu media (hình ảnh, video), hoạt động bằng cách trích xuất các đặc điểm của đối tượng và áp dụng các thuật toán thời gian để đưa ra kết quả dự đoán.
Tham số kỹ thuật của AI Model
Khi tìm hiểu và sử dụng một AI model, bạn cần nắm rõ các khái niệm cơ bản sau:
- Token: Đơn vị nhỏ nhất đại diện cho dữ liệu ngôn ngữ, thường là một từ hoặc một phần của từ.
- Prompt: Đầu vào cung cấp cho model để tạo ra dự đoán, có thể là câu hoặc đoạn văn.
- Context size: Số lượng token mà model có thể nhớ, giúp model hiểu rõ hơn về ngữ cảnh.
- Model size: Kích thước của mô hình, thể hiện số lượng tham số trong model, thể hiện qua ký hiệu như 3B, 7B, 70B.
- Temperature: Giá trị cho thấy độ ngẫu nhiên trong quá trình sinh văn bản, ảnh hưởng đến sự đa dạng và đặc trưng của văn bản được tạo ra.
Tương tác với AI Model
Như đã đề cập, việc tạo ra một mô hình AI cần chi phí cao, nhưng nhiều công ty và tổ chức hiện nay cung cấp tài nguyên phong phú, từ dữ liệu huấn luyện đến các model đã được huấn luyện sẵn. Bạn có thể tìm thấy những tài nguyên này trên các kho lưu trữ nổi tiếng như Hugging Face, Model Hub, hay TensorFlow Hub.
Để tương tác với một AI model, bạn cần sử dụng các thư viện hoặc framework cụ thể. Trong quá trình huấn luyện, các thư viện như TensorFlow, PyTorch và Keras thường được sử dụng, trong khi đó, để khai thác sức mạnh của một model đã huấn luyện, các thư viện như Hugging Face Transformers, TensorFlow Serving, và Llama.cpp sẽ là lựa chọn hợp lý với giao diện thân thiện.
Kết luận
AI model chứa đựng nhiều công nghệ và kỹ thuật phức tạp. Ngay cả khi bạn không phải là chuyên gia trong lĩnh vực này, nếu nắm vững các khái niệm cơ bản, bạn hoàn toàn có thể khai thác được sức mạnh của một AI model. Trong bài viết tiếp theo, chúng ta sẽ trực tiếp làm quen với việc cài đặt và sử dụng một mô hình LLM.
source: viblo
