Giới Thiệu
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM - Large Language Model) đang là một trong những chủ đề hot nhất hiện nay. Trong vài năm qua, nếu bạn tìm kiếm chủ đề này, bạn sẽ thấy một bức tranh rất khác so với ngày nay. Phát triển LLM trước đây là một hoạt động chuyên biệt cho nghiên cứu AI. Nhưng hiện nay, nếu bạn tìm kiếm "Cách xây dựng LLM từ đầu" hoặc "Có nên xây dựng LLM không?", bạn sẽ thấy một câu chuyện rất khác.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ cùng nhau khám phá bốn bước chính để xây dựng một LLM:
- Thu thập dữ liệu
- Kiến trúc mô hình
- Huấn luyện quy mô lớn
- Đánh giá
1. Thu Thập Dữ Liệu
Bước đầu tiên trong việc xây dựng một LLM là thu thập dữ liệu. Đây cũng là bước quan trọng và tốn thời gian nhất trong quá trình này. Có câu nói rằng: “Chất lượng của mô hình được quyết định bởi chất lượng của dữ liệu.”
Ví dụ:
- GPT-3 được huấn luyện trên 300 tỷ token
- LLaMA 2 được huấn luyện trên 2 triệu tỷ token
Token là gì?
Một token đơn giản chỉ là một đoạn văn bản. Ví dụ, "Câu lạc bộ máy tính PCIU" có thể trở thành 4 token:
["PCI", "U", "Máy tính", "Câu lạc bộ"]
Các câu hỏi phát sinh:
Chúng ta cần loại dữ liệu gì?
Điều này phụ thuộc vào mục tiêu của LLM. Có thể là:
- Mục đích chung
- Cụ thể theo miền (ví dụ: y tế, tài chính)
Nơi thu thập dữ liệu ở đâu?
Thông thường, dữ liệu được thu thập từ:
- Sách
- Bài báo khoa học
- Cơ sở mã (ví dụ: GitHub, GitLab)
- Websites
Ngoài ra, có thể sử dụng các tập dữ liệu công cộng như Hugging Face datasets và Common Crawl.
Tăng cường dữ liệu:
Sau khi thu thập, dữ liệu sẽ được làm sạch bằng cách:
- Loại bỏ văn bản trùng lặp
- Loại bỏ văn bản kém chất lượng
Cuối cùng, văn bản sẽ được chuyển đổi thành token bằng cách sử dụng tokenizer.
2. Kiến Trúc Mô Hình
Như tên gọi, ở bước này, chúng ta sẽ thiết kế hoặc chọn kiến trúc của mô hình. Các mô hình phổ biến nhất hiện nay thường dựa trên kiến trúc Transformer.
Kiến trúc Transformer là gì?
Về mặt khái niệm, đây là một cách để đọc và hiểu ngôn ngữ bằng cách chú ý đến mối quan hệ giữa các từ thay vì đọc từng từ một. Đó là lý do mà Transformers làm nền tảng cho hầu hết các LLM hiện đại.
Ví dụ:
- “Tôi đánh bóng rổ bằng cây gậy” (gậy = một cây)
- “Tôi đánh gậy bằng bóng rổ” (gậy = một con vật)
Mô hình sẽ không ghi nhớ nghĩa của từng từ. Thay vào đó, nó sẽ tìm kiếm mối quan hệ:
- Ai là người thực hiện hành động? (Anh ấy / Tôi)
- Cái gì đang bị đánh? (bóng rổ / gậy)
- Công cụ nào được sử dụng? (gậy / bóng rổ)
Bằng cách chú ý đến những liên kết này, Transformer sẽ xác định được “gậy” nào được đề cập (cây vs. động vật).
Để đơn giản hóa bài viết này, chúng ta sẽ không đi sâu vào các khía cạnh kỹ thuật của Transformers và các biến thể của nó.
3. Huấn Luyện Quy Mô Lớn
Ở bước này, chúng ta sẽ cung cấp dữ liệu cho mô hình và điều chỉnh các tham số của nó cho đến khi nó trở nên giỏi trong việc dự đoán và tạo ra văn bản.
Thách thức thiết yếu trong việc xây dựng một LLM chính là quy mô của nó. Khi chúng ta huấn luyện trên hàng triệu tỷ token và hàng tỷ tham số, chi phí tính toán là rất lớn.
Điều này gần như không thể thực hiện mà không áp dụng các mẹo tính toán như:
- Độ chính xác hỗn hợp
- Kiểm tra gradient
- Tính toán song song
Những kỹ thuật này giúp giảm chi phí trong khi vẫn giữ hiệu suất cao.
4. Đánh Giá
Ở bước này, chúng ta sẽ đánh giá xem mô hình có hoạt động cho mục đích sử dụng mong muốn hay không và liệu nó có tạo ra những đầu ra độc hại hoặc thiên lệch hay không.
Đây là nơi mà việc đánh giá mô hình trở nên quan trọng. Có nhiều tập dữ liệu chuẩn để đánh giá, ví dụ:
- Open LLM Leaderboard
Đánh giá là rất quan trọng trước khi triển khai một LLM để đảm bảo rằng nó an toàn, đáng tin cậy và hữu ích.
Thực Tiễn Tốt Nhất
- Luôn đảm bảo dữ liệu đầu vào có chất lượng cao.
- Thử nghiệm với các kiến trúc khác nhau để tìm ra mô hình phù hợp nhất.
- Theo dõi hiệu suất mô hình thường xuyên sau khi triển khai.
Những Cạm Bẫy Thường Gặp
- Không làm sạch dữ liệu kỹ lưỡng có thể dẫn đến mô hình kém.
- Thiếu đánh giá mô hình có thể dẫn đến việc triển khai một mô hình không phù hợp.
Mẹo Tối Ưu Hiệu Suất
- Sử dụng GPU để tăng tốc độ huấn luyện.
- Tinh chỉnh tham số để đạt được hiệu suất tốt nhất.
Khắc Phục Sự Cố
- Kiểm tra dữ liệu đầu vào nếu mô hình không tạo ra đầu ra mong đợi.
- Điều chỉnh kiến trúc mô hình nếu gặp khó khăn trong việc tối ưu hóa.
Câu Hỏi Thường Gặp
Q1: LLM có thể được sử dụng cho những ứng dụng nào?
A: LLM có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng như chatbot, tạo nội dung tự động, và phân tích ngữ nghĩa.
Q2: Có cần nhiều dữ liệu để xây dựng một LLM không?
A: Có, chất lượng và số lượng dữ liệu đầu vào rất quan trọng cho hiệu suất của LLM.
Kết Luận
Việc xây dựng một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một quá trình phức tạp nhưng thú vị. Bằng cách tuân theo các bước đã trình bày trong bài viết này và chú ý đến những thực tiễn tốt nhất, bạn có thể tạo ra một mô hình hiệu quả và hữu ích. Hãy bắt tay vào thực hành và khám phá thế giới của AI ngay hôm nay!
