"Một cỗ máy có thể có bộ nhớ lớn, nhưng nó không thể suy nghĩ - trừ khi chúng ta dạy nó." – Alan Turing. Các mô hình AI hiện đại như GPT-4 hoặc Llama dựa trên các tập dữ liệu khổng lồ và cấu trúc toán học phức tạp. Nhưng thực sự đằng sau nó là gì? Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét các thành phần chính cần thiết để xây dựng một mô hình ngôn ngữ từ đầu.
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là mạng lưới nơ-ron được đào tạo với lượng văn bản khổng lồ. Điểm mạnh của chúng nằm ở khả năng tạo ra văn bản giống con người, tóm tắt nội dung và viết mã. Cốt lõi của các mô hình này là kiến trúc Transformer , cho phép chúng nắm bắt các mối quan hệ phụ thuộc trong văn bản và đưa ra dự đoán theo ngữ cảnh.
Trọng lượng lượng tử cho phép mô hình được nén cực kỳ mỏng, khắc phục hiệu quả các rào cản về phần cứng. Việc chưng cất kiến thức cũng làm giảm kích thước mô hình: một mô hình lớn chuyển kiến thức của nó sang một biến thể nhỏ gọn hơn. Việc cắt tỉa sẽ loại bỏ các tham số dư thừa, tạo ra một kiến trúc tinh gọn, hiệu quả mà không làm giảm độ chính xác.
Người ta có thể sử dụng Mô hình ngôn ngữ che giấu để tăng chiều sâu ngữ nghĩa. Mô hình này tái tạo lại các văn bản chưa hoàn chỉnh và do đó hiểu được các thuật ngữ chuyên ngành. Tương tự như vậy, Tính năng Dự đoán từ tiếp theo có thể được sử dụng cho ngôn ngữ kỹ thuật chuyên ngành. Trước khi có thể đào tạo một mô hình, văn bản phải được chuyển đổi thành dạng mà mạng nơ-ron có thể hiểu được thông qua mã hóa , nhúng và mã hóa cặp byte .
Để bù đắp cho việc thiếu dữ liệu đào tạo theo ngành cụ thể, phương pháp học chuyển giao và tăng cường dữ liệu nhân tạo được sử dụng. Các mô-đun phản hồi trực tiếp tinh gọn và nhúng được tối ưu hóa sẽ thích ứng với dữ liệu cụ thể của ngành. Một yếu tố thiết yếu của mô hình máy biến áp là cơ chế tự chú ý . Mỗi mã thông báo được đánh giá cao hơn so với tất cả các mã thông báo khác trong câu, giúp ngữ cảnh của từ trở nên rõ ràng hơn.
Ví dụ, một câu như “Con mèo nhảy lên bàn vì đói” có thể có nghĩa là “cô ấy” chính là con mèo. Mô hình nhận ra những kết nối như vậy bằng cách gán mức độ quan trọng cho từng từ. Điều này giúp nó hiểu ngữ cảnh tốt hơn. Cơ chế này cho phép mô hình tìm hiểu các mối quan hệ phụ thuộc phức tạp và ý nghĩa ngữ nghĩa trong một văn bản.
Các mô hình được đào tạo trước sẽ tích hợp kiến thức nội bộ. Sự kết hợp này làm tăng tính đa dạng của dữ liệu và cho phép đạt được chất lượng mô hình cao mặc dù bộ dữ liệu cục bộ có hạn. Hiệu suất của các mô hình AI được đánh giá bằng các số liệu cụ thể: Weighted-F1 và Perplexity đo lường chất lượng của các tác vụ xử lý văn bản, trong khi thời gian phản hồi và tỷ lệ lỗi thể hiện rõ tính phù hợp thực tế.
Việc thích ứng liên tục với các khuôn khổ quản lý động đạt được thông qua việc học ràng buộc , ví dụ, tích hợp các hướng dẫn bảo vệ dữ liệu trực tiếp vào mô hình AI bằng cách sử dụng quyền riêng tư khác biệt . Một bộ quy tắc linh hoạt và các quy trình tinh chỉnh theo từng lĩnh vực cụ thể cho phép chúng tôi phản ứng với các quy định mới một cách linh hoạt và nhanh chóng.
Bước đầu tiên trong quá trình đào tạo mô hình ngôn ngữ là đào tạo trước . Mô hình được cung cấp một lượng lớn văn bản phi cấu trúc để học các mẫu ngôn ngữ chung, cấu trúc câu và nghĩa của từ. Trong quá trình này, mô hình sẽ cố gắng dự đoán những từ tiếp theo trong câu mà không tập trung vào một nhiệm vụ cụ thể nào. Điều này tạo ra một loại hiểu biết chung về ngôn ngữ.
Tinh chỉnh là bước thứ hai trong đó mô hình được đào tạo trước được chuyên biệt hóa cho một nhiệm vụ cụ thể. Hệ thống này được đào tạo với các tập dữ liệu nhỏ hơn, cụ thể hơn, ví dụ như để trả lời các câu hỏi của khách hàng, phân loại văn bản hoặc tạo bản tóm tắt. Việc tinh chỉnh đảm bảo rằng mô hình cung cấp câu trả lời chính xác hơn và phù hợp hơn với ngữ cảnh cho một lĩnh vực ứng dụng được xác định.
Việc đào tạo một LLM đòi hỏi sức mạnh tính toán cao. Để quá trình này hiệu quả hơn, có thể sử dụng nhiều phương pháp tối ưu hóa khác nhau. Tính năng này cho phép bạn lưu trọng số mô hình và tải chúng sau hoặc tải xuống các tham số đã được đào tạo trước và công bố. LoRA (Điều chỉnh bậc thấp) cũng được sử dụng để tinh chỉnh với ít nỗ lực tính toán hơn.
Vòng lặp học tập trực tuyến được sử dụng để phát triển liên tục và thích ứng với những phát hiện và yêu cầu mới. Công cụ này liên tục theo dõi hiệu suất của mô hình, phân tích dữ liệu mới và phản hồi của người dùng, đồng thời tự động điều chỉnh mô hình nếu cần thiết. Bảo vệ dữ liệu và hiệu quả được đảm bảo thông qua các kỹ thuật bảo mật khác biệt và loại bỏ các kết nối không cần thiết .
Một tập lệnh Python được lập trình đặc biệt có thể đào tạo mô hình ngôn ngữ một cách hiệu quả. Nó cũng có thể tải trọng lượng bên ngoài từ một mô hình đã được đào tạo trước. Mô hình được tối ưu hóa cho một nhiệm vụ cụ thể bằng cách điều chỉnh nó theo dữ liệu cụ thể. Sau khi quá trình đào tạo hoàn tất, tập lệnh sẽ lưu các trọng số đã cập nhật để có thể sử dụng trong tương lai.
a0aa20559d62cebe2e1991af1d9d15e0
Mô hình ngôn ngữ đã cách mạng hóa nhiều ngành công nghiệp, từ dịch vụ khách hàng đến sáng tạo nội dung. Thông qua quá trình đào tạo trước và tinh chỉnh có mục tiêu, các mô hình có thể được điều chỉnh cho nhiều loại nhiệm vụ khác nhau. Những người hiểu sâu hơn về các quy trình này có thể tạo ra các giải pháp AI tùy chỉnh của riêng mình và chủ động định hình tiến trình công nghệ.