Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và ứng dụng trong đời sống

Trong hai bài viết trước, chúng ta đã tìm hiểu về AI, Machine Learning và Deep Learning. Hôm nay, chúng ta sẽ đi sâu vào một ứng dụng cụ thể và đầy ấn tượng của Deep Learning trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên: các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models - LLM).

## LLM là gì?

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là những hệ thống AI được huấn luyện trên một lượng dữ liệu văn bản khổng lồ, cho phép chúng hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên một cách linh hoạt và đa dạng. LLM sử dụng kiến trúc Transformer, một loại mạng neural được giới thiệu bởi Google vào năm 2017 [1].

Theo Jürgen Schmidhuber, một trong những người tiên phong trong lĩnh vực Deep Learning: "LLM đại diện cho một bước tiến quan trọng trong việc tạo ra AI có khả năng hiểu và tương tác với con người thông qua ngôn ngữ tự nhiên." [2]

## Cách LLM hoạt động

LLM hoạt động bằng cách dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi, dựa trên ngữ cảnh của các từ trước đó. Quá trình này được lặp lại nhiều lần để tạo ra văn bản hoàn chỉnh. Điều khiến LLM trở nên đặc biệt là khả năng nắm bắt các mối quan hệ phức tạp giữa các từ và ý tưởng, cho phép chúng tạo ra nội dung có ý nghĩa và liên quan đến ngữ cảnh.

## Ví dụ về LLM trong cuộc sống hàng ngày

1. Trợ lý ảo thông minh:

- Ví dụ: ChatGPT, Google Bard, hoặc Anthropic's Claude

- Ứng dụng: Trả lời câu hỏi, hỗ trợ viết lách, giải thích các khái niệm phức tạp

2. Dịch thuật nâng cao:

- Ví dụ: DeepL, Google Translate (phiên bản mới)

- Ứng dụng: Dịch văn bản với độ chính xác và tự nhiên cao hơn

3. Tự động tạo nội dung:

- Ví dụ: Jasper, Copy.ai

- Ứng dụng: Viết bài blog, tạo nội dung marketing, tóm tắt văn bản

4. Phân tích và tổng hợp dữ liệu:

- Ví dụ: IBM Watson, OpenAI's GPT-3

- Ứng dụng: Phân tích báo cáo tài chính, tổng hợp nghiên cứu khoa học

Ethan Mollick, Phó Giáo sư tại Đại học Pennsylvania, nhận xét: "LLM đang thay đổi cách chúng ta tương tác với thông tin và kiến thức. Chúng có tiềm năng trở thành công cụ tăng cường trí tuệ cho con người trong nhiều lĩnh vực." [3]

## Tác động của LLM đến đời sống

1. Giáo dục:

- LLM có thể cung cấp hỗ trợ học tập cá nhân hóa, giúp giải thích các khái niệm phức tạp và tạo ra các bài tập phù hợp với từng học sinh.

- Ví dụ: Một học sinh gặp khó khăn với bài toán đại số có thể nhờ LLM giải thích từng bước giải chi tiết.

2. Công việc văn phòng:

- LLM có thể hỗ trợ viết email, báo cáo, và tóm tắt cuộc họp, giúp tăng năng suất làm việc.

- Ví dụ: Một nhân viên marketing có thể sử dụng LLM để tạo ra nhiều phiên bản của một bài đăng mạng xã hội, sau đó chọn và chỉnh sửa phiên bản phù hợp nhất.

3. Chăm sóc sức khỏe:

- LLM có thể hỗ trợ bác sĩ trong việc phân tích hồ sơ bệnh án, đề xuất phương pháp điều trị, và trả lời các câu hỏi của bệnh nhân.

- Ví dụ: Một bác sĩ có thể sử dụng LLM để tóm tắt nhanh lịch sử bệnh án của một bệnh nhân trước khi thăm khám.

4. Sáng tạo và giải trí:

- LLM có thể hỗ trợ trong việc viết kịch bản, sáng tác nhạc, hoặc tạo ra các trò chơi tương tác.

- Ví dụ: Một nhà văn có thể sử dụng LLM để tạo ra các ý tưởng cho cốt truyện hoặc phát triển nhân vật.

Andrew Ng, người sáng lập DeepLearning.AI, nhận xét: "LLM đang mở ra một kỷ nguyên mới trong tương tác giữa người và máy. Chúng ta đang chứng kiến sự ra đời của 'copilots' AI, những trợ lý thông minh có khả năng tăng cường đáng kể khả năng của con người trong nhiều lĩnh vực." [4]

## Thách thức và hạn chế của LLM

1. Độ chính xác và tin cậy:

- LLM có thể tạo ra thông tin không chính xác hoặc thiên vị.

- Ví dụ: Một LLM có thể tự tin đưa ra một sự kiện lịch sử sai lệch nếu nó được huấn luyện trên dữ liệu không chính xác.

2. Vấn đề đạo đức và quyền riêng tư:

- Việc sử dụng LLM có thể dẫn đến các vấn đề về bản quyền và quyền riêng tư dữ liệu.

- Ví dụ: Sử dụng LLM để tạo nội dung dựa trên tác phẩm có bản quyền mà không được phép.

3. Tác động đến việc làm:

- LLM có thể thay thế một số công việc liên quan đến xử lý ngôn ngữ.

- Ví dụ: Các công việc như viết nội dung cơ bản hoặc dịch thuật đơn giản có thể bị ảnh hưởng.

4. Sự phụ thuộc quá mức:

- Người dùng có thể trở nên quá phụ thuộc vào LLM mà không phát triển kỹ năng tư duy độc lập.

- Ví dụ: Học sinh có thể lạm dụng LLM để làm bài tập mà không thực sự hiểu bài.

## Kết luận

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang mang lại một cuộc cách mạng trong cách chúng ta tương tác với thông tin và kiến thức. Chúng mở ra những khả năng mới trong giáo dục, công việc, chăm sóc sức khỏe và nhiều lĩnh vực khác. Tuy nhiên, việc sử dụng LLM cũng đặt ra những thách thức về độ tin cậy, đạo đức và tác động xã hội mà chúng ta cần phải cân nhắc kỹ lưỡng.

Trong bài viết tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu sâu hơn về một trong những thách thức quan trọng khi sử dụng LLM: hiện tượng ảo giác AI (AI hallucination) và cách phòng tránh.

### Tài liệu tham khảo

[1] Vaswani, A., et al. (2017). Attention Is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems.

[2] Schmidhuber, J. (2022). Keynote speech at the International Conference on Machine Learning.

[3] Mollick, E. (2023). Generative AI's impact on knowledge work. Harvard Business Review.

[4] Ng, A. (2023). AI for Everyone. Coursera.