"ម៉ាស៊ីនមួយអាចមានអង្គចងចាំធំ ប៉ុន្តែវាមិនអាចគិតបានទេ លុះត្រាតែយើងបង្រៀនវា។" — លោក Alan Turing។ ម៉ូដែល AI ទំនើបដូចជា GPT-4 ឬ Llama គឺផ្អែកលើសំណុំទិន្នន័យដ៏ធំ និងរចនាសម្ព័ន្ធគណិតវិទ្យាដ៏ស្មុគស្មាញ។ ប៉ុន្តែអ្វីដែលពិតជានៅពីក្រោយវា? នៅក្នុងអត្ថបទនេះ យើងក្រឡេកមើលសមាសធាតុសំខាន់ៗដែលត្រូវការដើម្បីបង្កើតគំរូភាសាពីដំបូង។
គំរូភាសាធំ (LLMs) គឺជាបណ្តាញសរសៃប្រសាទដែលត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលជាមួយនឹងបរិមាណដ៏ធំនៃអត្ថបទ។ កម្លាំងរបស់ពួកគេស្ថិតនៅលើសមត្ថភាពក្នុងការបង្កើតអត្ថបទដូចមនុស្ស សង្ខេបខ្លឹមសារ និងសរសេរកូដ។ ស្នូលនៃគំរូទាំងនេះគឺ ស្ថាបត្យកម្ម Transformer ដែលអាចឱ្យពួកគេចាប់យកភាពអាស្រ័យនៅក្នុងអត្ថបទ និងធ្វើការព្យាករណ៍តាមបរិបទ។
ទម្ងន់ដែលមានបរិមាណ អនុញ្ញាតឱ្យម៉ូដែលនេះត្រូវបានបង្ហាប់យ៉ាងពិសេសស្ដើងដោយមានប្រសិទ្ធភាពជំនះឧបសគ្គផ្នែករឹង។ ការចម្រាញ់ចំណេះដឹង ក៏កាត់បន្ថយទំហំគំរូផងដែរ៖ គំរូដ៏ធំមួយផ្ទេរចំណេះដឹងរបស់វាទៅជាវ៉ារ្យ៉ង់តូចជាងមុន។ ការ កាត់ចេញយកប៉ារ៉ាម៉ែត្រដែលលែងត្រូវការតទៅទៀត ដែលបណ្តាលឱ្យមានស្ថាបត្យកម្មគ្មានខ្លាញ់ និងមានប្រសិទ្ធភាពដោយមិនលះបង់ភាពត្រឹមត្រូវ។
មនុស្សម្នាក់អាចប្រើ Masked Language Modeling ដើម្បីបង្កើនភាពស៊ីជម្រៅនៃអត្ថន័យ។ គំរូបង្កើតឡើងវិញនូវអត្ថបទដែលមិនពេញលេញ ហើយដូច្នេះយល់ពីលក្ខខណ្ឌជាក់លាក់នៃឧស្សាហកម្ម។ ដូចគ្នានេះដែរ ការទស្សន៍ទាយពាក្យបន្ទាប់ អាចត្រូវបានប្រើសម្រាប់ភាសាបច្ចេកទេសជាក់លាក់នៃឧស្សាហកម្ម។ មុនពេលគំរូអាចត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាល អត្ថបទត្រូវតែត្រូវបានបំប្លែងទៅជាទម្រង់ដែលបណ្តាញសរសៃប្រសាទអាចយល់បានតាមរយៈ ការបំប្លែងនិមិត្តសញ្ញា ការបង្កប់ និង ការអ៊ិនកូដគូបៃ ។
ដើម្បីទូទាត់សងសម្រាប់ការខ្វះខាតទិន្នន័យបណ្តុះបណ្តាលជាក់លាក់ក្នុងឧស្សាហកម្ម ការផ្ទេរការរៀនសូត្រ និង ការបង្កើនទិន្នន័យសិប្បនិម្មិត ត្រូវបានប្រើប្រាស់។ ម៉ូឌុល feedforward គ្មានខ្លាញ់ និងការបង្កប់ដែលបានធ្វើឱ្យប្រសើរឡើង សម្របពួកវាទៅនឹងទិន្នន័យជាក់លាក់នៃឧស្សាហកម្ម។ ធាតុសំខាន់មួយនៃម៉ូដែលប្លែងគឺ យន្តការយកចិត្តទុកដាក់ ។ និមិត្តសញ្ញានីមួយៗមានទម្ងន់ទាក់ទងទៅនឹងនិមិត្តសញ្ញាផ្សេងទៀតទាំងអស់នៅក្នុងប្រយោគ ដែលធ្វើឱ្យបរិបទនៃពាក្យកាន់តែច្បាស់។
ឧទាហរណ៍ប្រយោគដូចជា "ឆ្មាលោតលើតុព្រោះវាឃ្លាន" អាចមានន័យថា "នាង" គឺជាឆ្មា។ គំរូទទួលស្គាល់ទំនាក់ទំនងបែបនេះដោយកំណត់ សារៈសំខាន់ ចំពោះពាក្យនីមួយៗ។ នេះជួយឱ្យវាយល់ពីបរិបទកាន់តែប្រសើរ។ យន្តការនេះអាចឱ្យគំរូរៀនពីភាពអាស្រ័យដ៏ស្មុគស្មាញ និងអត្ថន័យអត្ថន័យនៅក្នុងអត្ថបទ។
គំរូដែលបានបណ្តុះបណ្តាលមុនរួមបញ្ចូលចំណេះដឹងខាងក្នុង។ ការរួមបញ្ចូលគ្នានេះបង្កើនភាពចម្រុះនៃទិន្នន័យ និងធ្វើឱ្យគុណភាពគំរូខ្ពស់ ទោះបីជាសំណុំទិន្នន័យក្នុងស្រុកមានកម្រិតក៏ដោយ។ ការអនុវត្តនៃម៉ូដែល AI ត្រូវបានគេវាយតម្លៃដោយប្រើរង្វាស់ជាក់លាក់៖ Weighted-F1 និង Perplexity វាស់គុណភាពនៃកិច្ចការដំណើរការអត្ថបទ ខណៈដែលពេលវេលាឆ្លើយតប និងអត្រាកំហុសបង្ហាញតម្លាភាពបង្ហាញពីភាពសមស្របជាក់ស្តែង។
ការសម្របខ្លួនជាបន្តបន្ទាប់ទៅនឹងក្របខ័ណ្ឌបទប្បញ្ញត្តិថាមវន្តត្រូវបានសម្រេចតាមរយៈ ការរៀនកំហិត ដែលឧទាហរណ៍ រួមបញ្ចូលគោលការណ៍ណែនាំការពារទិន្នន័យដោយផ្ទាល់ទៅក្នុងគំរូ AI ដោយប្រើ ភាពឯកជនឌីផេរ៉ង់ស្យែល ។ សំណុំនៃច្បាប់ដែលអាចសម្របខ្លួនបាន និងដំណើរការកែតម្រូវដែនជាក់លាក់ អនុញ្ញាតឱ្យយើងឆ្លើយតបទៅនឹងបទប្បញ្ញត្តិថ្មីដោយបត់បែន និងរហ័ស។
ជំហានដំបូងក្នុងដំណើរការបណ្តុះបណ្តាលនៃគំរូភាសាគឺ ការបណ្តុះបណ្តាលជាមុន ។ គំរូនេះត្រូវបានចុកជាមួយនឹងចំនួនដ៏ធំនៃអត្ថបទដែលមិនមានរចនាសម្ព័ន្ធដើម្បីរៀនគំរូភាសាទូទៅ រចនាសម្ព័ន្ធប្រយោគ និងអត្ថន័យនៃពាក្យ។ ក្នុងអំឡុងពេលដំណើរការនេះ គំរូព្យាយាមទស្សន៍ទាយពាក្យបន្ទាប់ក្នុងប្រយោគមួយដោយមិនផ្តោតលើកិច្ចការជាក់លាក់ណាមួយឡើយ។ នេះបង្កើតជាប្រភេទនៃការយល់ដឹងជាសកលនៃភាសា។
ការកែសំរួល គឺជាជំហានទីពីរដែលគំរូដែលបានបណ្តុះបណ្តាលមុនមានឯកទេសសម្រាប់កិច្ចការជាក់លាក់មួយ។ វាត្រូវបានបណ្តុះបណ្តាលជាមួយនឹងសំណុំទិន្នន័យតូចជាង និងជាក់លាក់ជាងនេះ ឧទាហរណ៍ ដើម្បីឆ្លើយសំណួររបស់អតិថិជន ចាត់ថ្នាក់អត្ថបទ ឬបង្កើតសេចក្តីសង្ខេប។ ការកែសំរួលធ្វើឱ្យប្រាកដថាគំរូផ្តល់នូវចម្លើយច្បាស់លាស់ និងបរិបទបន្ថែមទៀតសម្រាប់តំបន់កម្មវិធីដែលបានកំណត់។
ការបណ្តុះបណ្តាល LLM ទាមទារថាមពលកុំព្យូទ័រខ្ពស់។ ដើម្បីធ្វើឱ្យដំណើរការកាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព វិធីសាស្ត្របង្កើនប្រសិទ្ធភាពផ្សេងៗអាចត្រូវបានប្រើ។ នេះអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកសន្សំទម្ងន់គំរូ និងផ្ទុកពួកវានៅពេលក្រោយ ឬទាញយកប៉ារ៉ាម៉ែត្រដែលបានបណ្តុះបណ្តាលជាមុន ដែលបានបោះពុម្ពផ្សាយ។ LoRA (Low-Rank Adaptation) ក៏ត្រូវបានប្រើសម្រាប់ការកែសម្រួលដោយមានការប្រឹងប្រែងក្នុងការគណនាតិចផងដែរ។
រង្វិលជុំសិក្សាតាមអ៊ីនធឺណិតត្រូវបានប្រើប្រាស់សម្រាប់ការអភិវឌ្ឍន៍ជាបន្តបន្ទាប់ និងការសម្របខ្លួនទៅនឹងការរកឃើញ និងតម្រូវការថ្មីៗ។ វាបន្តតាមដានការអនុវត្តគំរូ វិភាគទិន្នន័យថ្មី និងមតិកែលម្អរបស់អ្នកប្រើប្រាស់ និងកែតម្រូវគំរូដោយស្វ័យប្រវត្តិប្រសិនបើចាំបាច់។ ការការពារ និងប្រសិទ្ធភាពទិន្នន័យត្រូវបានធានាតាមរយៈ បច្ចេកទេសឯកជនភាពឌីផេរ៉ង់ស្យែល និង ការដកការតភ្ជាប់ដែលមិនចាំបាច់ចេញ ។
ស្គ្រីប Python ដែលមានកម្មវិធីពិសេសអាចបណ្តុះបណ្តាលគំរូភាសាប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។ វាក៏អាចផ្ទុកទម្ងន់ខាងក្រៅពីគំរូដែលបានហ្វឹកហាត់ជាមុនផងដែរ។ គំរូនេះត្រូវបានធ្វើឱ្យប្រសើរសម្រាប់កិច្ចការជាក់លាក់មួយដោយសម្របវាទៅនឹងទិន្នន័យជាក់លាក់។ បន្ទាប់ពីការបណ្តុះបណ្តាលបានបញ្ចប់ ស្គ្រីបនឹងរក្សាទុកទម្ងន់ដែលបានធ្វើបច្ចុប្បន្នភាព ដូច្នេះពួកវាអាចប្រើប្រាស់បាននាពេលអនាគត។
a0aa20559d62cebe2e1991af1d9d15e0
គំរូភាសាបានធ្វើបដិវត្តឧស្សាហកម្មជាច្រើនរួចហើយ ចាប់ពីសេវាកម្មអតិថិជន រហូតដល់ការបង្កើតខ្លឹមសារ។ តាមរយៈការបណ្តុះបណ្តាលមុនគោលដៅ និងការសម្រួលឱ្យបានល្អ គំរូអាចត្រូវបានកែសម្រួលសម្រាប់កិច្ចការជាច្រើន។ អ្នកទាំងឡាយណាដែលបង្កើតការយល់ដឹងកាន់តែស៊ីជម្រៅអំពីដំណើរការទាំងនេះអាចបង្កើតដំណោះស្រាយ AI ផ្ទាល់ខ្លួនរបស់ពួកគេ និងកំណត់យ៉ាងសកម្មនូវវឌ្ឍនភាពបច្ចេកវិទ្យា។