Khám Phá Cách Hoạt Động Của AI Sinh Tạo
Giới thiệu
AI sinh tạo (Generative AI) đã trở thành một trong những công nghệ hot nhất trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) trong những năm gần đây. Tuy nhiên, để hiểu rõ cách hoạt động của AI sinh tạo, chúng ta cần đi sâu vào các cơ chế chính của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Bài viết này sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về các kiến trúc LLM, cách thức hoạt động của chúng, và các phương pháp tối ưu hóa để đạt được hiệu suất tốt nhất.
Kiến trúc LLM
Kiến trúc LLM chủ yếu dựa vào cơ chế attention, cho phép mô hình đánh giá tầm quan trọng của từng từ trong văn bản đầu vào khi xử lý và sinh ngôn ngữ. Mô hình Transformer, được sử dụng phổ biến trong các LLM hiện đại như GPT và BERT, bao gồm hai thành phần chính: Encoder và Decoder. Tùy thuộc vào các mục đích cụ thể, các mô hình này sẽ sử dụng các thành phần này theo những cách khác nhau.
Định nghĩa các khái niệm chính
- Văn bản/Tài liệu: Chuỗi từ mà bạn đang làm việc.
- Token: Đơn vị nhỏ nhất mà mô hình xử lý. Sau khi phân tách, một câu sẽ được chia thành các phần nhỏ này. Một token thường là một từ (như “Họ”) hoặc một phần của từ (như “ing” trong “đang chạy”).
- Embedding: Một vector số đại diện cho ý nghĩa ngữ nghĩa của một token hoặc một chuỗi token.
Các thành phần Encoder và Decoder
Encoder
Embedding là gì?
Mô hình chuyển đổi chuỗi từ thành một embedding (một đại diện vector của các từ). Ví dụ, chuỗi từ “Họ đã gửi cho tôi một” sẽ được phân tách thành các token.
Mỗi token và toàn bộ câu sẽ được nhúng, tạo ra một đại diện vector từ chúng.
Vector Embeddings và lợi ích của chúng
Vector embedding là một khái niệm mạnh mẽ, nơi một từ, câu, hoặc thậm chí một tài liệu hoàn chỉnh được chuyển đổi thành một đại diện số — một danh sách số gọi là vector. Vector này được thiết kế để nắm bắt ý nghĩa ngữ nghĩa phong phú và ngữ cảnh của văn bản gốc.
Hãy tưởng tượng một không gian đa chiều rộng lớn (thường có hàng trăm chiều, chẳng hạn như 300 hoặc hơn). Trong không gian này, mỗi khái niệm có một vị trí cụ thể, được đại diện bởi vector của nó. Nguyên tắc chính là các khái niệm có ý nghĩa tương tự sẽ có các vector gần nhau.
Decoder
Mô hình loại này nhận một chuỗi từ và xuất ra từ tiếp theo. Điều này dựa trên xác suất của từ vựng mà mô hình tính toán.
Quan trọng là hiểu rằng, Decoder chỉ tạo ra một token tại một thời điểm! Chúng ta có thể kích hoạt một decoder để tạo ra bao nhiêu token mới tùy ý. Để tạo ra một chuỗi token mới, trước tiên, chúng ta cần cung cấp cho mô hình decoder một chuỗi token ban đầu (prompt) và kích hoạt mô hình để sản xuất token tiếp theo.
Các mô hình Encoder-Decoder
Các mô hình này mã hóa một chuỗi từ và sử dụng mã hóa để xuất ra từ tiếp theo. Mô hình Encoder-Decoder thường được sử dụng cho các tác vụ tuần tự đến tuần tự, như dịch thuật.
Tối ưu hóa Prompt và Kỹ thuật Prompt
Học trong ngữ cảnh và Few-shot Prompting
- Học trong ngữ cảnh — điều kiện hóa (prompt) một LLM với các hướng dẫn và/hoặc ví dụ về nhiệm vụ mà nó cần hoàn thành.
- K-shot prompting — cung cấp rõ ràng k ví dụ về nhiệm vụ dự kiến trong prompt.
Chiến lược Prompting Nâng cao
Chain-of-Thought (CoT) — Kích thích LLM để phát ra các bước lý luận trung gian. Đây là một cách hiệu quả để giúp mô hình tạo ra kết quả chính xác hơn thông qua việc hướng dẫn nó “nghĩ từng bước.”
Vấn đề với Prompting
Mặc dù prompting là một công cụ mạnh mẽ, nó cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro như tiêm prompt, sự thiên lệch và thông tin sai lệch. Chúng ta cần phải hiểu và quản lý những rủi ro này.
Đào tạo LLM
Khi cần một LLM trở thành một chuyên gia thực thụ trong một lĩnh vực cụ thể hoặc thực hiện một nhiệm vụ chuyên biệt, quy trình đào tạo là rất quan trọng. Đào tạo không chỉ là việc cung cấp ngữ cảnh mà còn thay đổi vĩnh viễn các tham số bên trong của mô hình.
Các phương pháp đào tạo
- Tiếp tục Đào tạo: Kỹ thuật này tiếp tục đào tạo LLM ban đầu nhưng sử dụng một tập dữ liệu chuyên ngành mới.
- Tuning Đầy Đủ: Đây là cách đào tạo cổ điển để tối ưu hóa cho một nhiệm vụ cụ thể.
- Fine-Tuning Hiệu Quả Tham Số (PEFT): Phương pháp PEFT cho phép đạt được lợi ích tối ưu mà không tốn kém quá nhiều chi phí.
Chiến lược Giải mã
Giải mã là quá trình mà một LLM sử dụng để chọn từ từ phân phối xác suất để sinh văn bản. Có hai chiến lược chính: Giải mã tham lam và Sampling.
Kết luận
AI sinh tạo mở ra nhiều khả năng ứng dụng trong lĩnh vực công nghệ hiện đại. Để tối ưu hóa hiệu suất và tính chính xác của các mô hình này, việc hiểu rõ cách thức hoạt động và các chiến lược tối ưu là rất quan trọng. Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về AI sinh tạo, hãy theo dõi các bài viết tiếp theo của chúng tôi!
Câu hỏi thường gặp (FAQ)
- AI sinh tạo là gì?
- Cách hoạt động của LLM như thế nào?
- Có những phương pháp nào để tối ưu hóa mô hình?
Hãy liên hệ với tôi nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào! Đừng quên theo dõi để cập nhật các thông tin mới nhất về AI sinh tạo.
