Giới thiệu
Trong thời đại mà trí tuệ nhân tạo đang tiến bộ vượt bậc, LLM agents (tác nhân mô hình ngôn ngữ lớn) đã nổi lên như một bước tiến quan trọng, mang đến nhiều lợi ích hơn những mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thông thường. Với khả năng hiểu và xử lý ngôn ngữ, LLM agents không chỉ trả lời câu hỏi mà còn có thể lập kế hoạch và ra quyết định dựa trên ngữ cảnh. Điều này giúp tối ưu hóa quy trình làm việc và tạo ra trải nghiệm người dùng tốt hơn trong các lĩnh vực như kinh doanh và chăm sóc khách hàng.
1. Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (Large Language Model - LLM)
Định nghĩa:
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là những mô hình chứa hàng tỷ tham số, được đào tạo trên lượng dữ liệu phong phú từ hàng triệu tài liệu. Với khả năng hiểu và tạo ra văn bản, các LLM đã chứng minh được sức mạnh của mình trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Các ví dụ nổi bật:
- GPT-4 từ OpenAI
- Gemini từ Google
- Llama từ Meta
Cách thức hoạt động:
Kiến trúc Transformer:
Transformer, được giới thiệu trong bài báo "Attention Is All You Need" (2017), là nền tảng cho hầu hết các LLM, giúp chúng xử lý cấu trúc ngôn ngữ phức tạp.
Quá trình đào tạo:
LLM được đào tạo qua hai giai đoạn chính:
- Pre-training: Mô hình học cách dự đoán từ tiếp theo trong chuỗi từ trên cơ sở dữ liệu lớn.
- Fine-tuning: Tinh chỉnh mô hình để cải thiện khả năng trả lời các câu hỏi từ người dùng.
Khả năng:
LLM có những khả năng nổi bật:
- Hiểu ngữ cảnh rộng rãi.
- Thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau.
- Học hỏi theo ngữ cảnh thông qua các chỉ dẫn đơn giản.
2. LLM Agent Là Gì?
LLM agent là các hệ thống AI tự động, sử dụng LLM làm trung tâm để thực hiện các tác vụ phức tạp. Chúng có khả năng tương tác với các hệ thống khác, lập kế hoạch, học hỏi từ kinh nghiệm, và đưa ra hành động dựa trên ngữ cảnh và mục tiêu.
Quy trình hoạt động:
Khi nhận yêu cầu từ người dùng, LLM agent phân tích ngữ cảnh, sử dụng khả năng reasoning để hiểu ý định của người dùng, và lập kế hoạch hành động cùng các bước cụ thể để hoàn thành nhiệm vụ. Chúng còn có khả năng tương tác với các hệ thống bên ngoài, như tìm kiếm thông tin trên web hoặc gọi API, để hoàn thiện nhiệm vụ.
3. Sự Khác Biệt Giữa LLM Cơ Bản và LLM Agents
LLM Cơ Bản với Hệ Thống RAG:
- Khả năng: Tìm kiếm thông tin để trả lời các câu hỏi cụ thể.
- Hạn chế: Chỉ tập trung vào việc cung cấp thông tin mà không có khả năng phân tích sâu.
LLM Agents:
- Khả năng: Có thể hiểu luật lệ mới, phân tích và đưa ra giải pháp cho các tình huống phức tạp.
- Phương pháp: Thực hiện các nhiệm vụ qua nhiều bước, cải thiện độ chính xác và hiệu quả.
4. Thành Phần Của Một LLM Agent
Một LLM agent hoàn chỉnh thường bao gồm:
- Agent/brain: Trung tâm xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
- Planning: Lập kế hoạch thực hiện nhiệm vụ với các kỹ thuật như Chain of Thought và Tree of Thought.
- Memory: Giúp lưu trữ thông tin từ các tương tác trước đó.
- Tool use: Tương tác với các công cụ và hệ thống bên ngoài.
4.1 Hệ thống Multi-LLM Agent
Khi một LLM không thể hoàn thành nhiệm vụ, các Multi-LLM agents sẽ hợp tác để giải quyết nhiệm vụ.
4.1.1 Hệ thống Thứ Tự (Sequential Multi-agent system)
Mỗi agent sẽ đảm nhận một nhiệm vụ riêng để đạt được mục tiêu cuối cùng, với khả năng tương tác và phản hồi lẫn nhau.
4.1.2 Hệ thống Phân Cấp (Hierarchical Multi-agent system)
Tạo ra một agent quản lý chịu trách nhiệm điều phối công việc và giám sát tiến độ.
4.1.3 Con Người Là Một Phần Trong Hệ Thống (Human in the loop)
LLM agents đôi khi cần sự can thiệp của con người để đưa ra quyết định chính xác và hiệu quả hơn.
5. Sự Phát Triển Của LLM Agents
LLM agents đã có những bước tiến đáng kể trong thời gian qua. Từ WebGPT vào cuối năm 2021 cho đến AutoGPT và AgentGPT trong 2023, sự phát triển này minh chứng cho tiềm năng vượt trội của các tác nhân này trong tương lai.
Kết Luận
LLM agents không chỉ cải thiện hiệu suất mà còn mang lại trải nghiệm tương tác tự nhiên cho người dùng. Sự phát triển của chúng mở ra nhiều khả năng ứng dụng, hứa hẹn tương lai tươi sáng cho trí tuệ nhân tạo.
Tài Liệu Tham Khảo
- AI Pioneer Shows The Power of AI AGENTS
- LLM agent overview
- Understanding LLM-Based Agents and their Multi-Agent Architecture
source: viblo
