Đây là những điều mọi doanh nghiệp nên biết về mô hình ngôn ngữ lớn

Từ việc định hình các câu chuyện cho đến đơn giản hóa các bài viết phức tạp cho đến việc tham gia vào các cuộc trò chuyện mang cảm giác chân thực của con người, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang thúc đẩy một kỷ nguyên mới của AI.

Trong bài viết này, chúng tôi chia sẻ kinh nghiệm kéo dài hàng thập kỷ của mình với tư cách là một công ty phát triển phần mềm AI và đi sâu vào thế giới LLM, làm sáng tỏ nội bộ của chúng và khám phá cách chúng định hình lại tương lai của trí tuệ nhân tạo.

Hãy bắt đầu với những điều cơ bản: Mô hình ngôn ngữ lớn là gì?

Mô hình ngôn ngữ lớn là một thuật toán được đào tạo để nhận dạng, tóm tắt, dịch, dự đoán và tạo ra bất kỳ dạng văn bản nào.

LLM khác với các mô hình ngôn ngữ truyền thống như thế nào?

Các mô hình ngôn ngữ lớn nằm trong phạm vi của các thuật toán học sâu được gọi là mạng nơ-ron biến áp . Chính kiến trúc Transformer đã giúp vượt qua những hạn chế của các mô hình ngôn ngữ truyền thống đã tồn tại nhiều năm nay.

Các mô hình ngôn ngữ truyền thống hoạt động theo cách tuần tự, xử lý từng từ (hoặc ký tự) một lần và cung cấp đầu ra sau khi toàn bộ văn bản đầu vào đã được sử dụng.

Mặc dù khá hữu dụng nhưng những mô hình này có một lỗ hổng đáng chú ý: chúng thường “quên” phần đầu của một chuỗi khi đến phần cuối.

Mọi chuyện đã thay đổi vào năm 2014 khi cơ chế chú ý lần đầu tiên được giới thiệu và sau đó được Google phổ biến rộng rãi. Cơ chế chú ý cho phép chuyển đổi mô hình từ xử lý tuần tự, cho phép mô hình máy biến áp nhận biết toàn bộ chuỗi cùng một lúc.

Điều này đã cách mạng hóa sự hiểu biết của máy móc về bối cảnh. Bằng cách bao gồm toàn bộ đầu vào cùng một lúc, mô hình máy biến áp có được khả năng hiểu được các sắc thái và mối quan hệ phức tạp giữa các từ trong văn bản.

LLM hoạt động như thế nào?

Mô hình ngôn ngữ lớn học từ dữ liệu.

Các bộ dữ liệu được sử dụng để đào tạo LLM rất lớn. Ví dụ: GPT4 nổi tiếng và được nhiều người yêu thích của OpenAI được cho là đã được đào tạo về khoảng 13 nghìn tỷ mã thông báo (hãy nghĩ: các đơn vị văn bản cơ bản mà một mô hình có thể xử lý.)

Mô hình dần dần học các từ, khái niệm đằng sau chúng và mối quan hệ giữa chúng. Khi một mô hình đã học đủ, nó có thể chuyển “kiến thức” của mình sang giải quyết các vấn đề phức tạp hơn, như dự đoán và tạo văn bản.

Có thể thực hiện được nhờ kiến trúc máy biến áp hai thành phần bao gồm bộ mã hóa và bộ giải mã:

Khi văn bản đầu vào được đưa vào mô hình, nó sẽ được chuyển đổi thành các mã thông báo có thể là một phần của từ, toàn bộ từ, một phần của câu hoặc câu đầy đủ. Các mã thông báo sau đó được chuyển đổi thành các biểu diễn không gian vectơ để duy trì ý nghĩa mã thông báo ban đầu.

Bộ mã hóa cấu trúc các cách biểu diễn này, chọn ra các chi tiết quan trọng và tạo vectơ ngữ cảnh dựa trên đó. Vì vậy, vectơ ngữ cảnh chứa đựng bản chất của toàn bộ văn bản đầu vào.

Dựa trên đầu ra ban đầu và dựa vào vectơ ngữ cảnh, bộ giải mã sẽ tạo ra đầu ra mạch lạc, chẳng hạn như chọn ra từ phù hợp nhất để hoàn thành câu. Bằng cách lặp lại quá trình này, mô hình máy biến áp có thể tạo ra toàn bộ đoạn văn theo từng từ.

Do quá trình đào tạo sâu rộng này, LLM không bị giới hạn trong việc thực hiện bất kỳ nhiệm vụ cụ thể nào và có thể phục vụ nhiều trường hợp sử dụng. Những loại mô hình này còn được gọi là mô hình nền tảng. Tuy nhiên, bạn có thể tinh chỉnh các mô hình nền tảng để thực hiện một nhiệm vụ hẹp bằng cách cung cấp cho chúng những mẩu dữ liệu nhỏ để tập trung vào.

Các mô hình ngôn ngữ lớn được sử dụng như thế nào trong kinh doanh?

Các mô hình ngôn ngữ lớn đang chứng tỏ là tài sản có giá trị trong nhiều lĩnh vực. Đây chỉ là một vài trường hợp sử dụng để cung cấp cho bạn ý tưởng về khả năng của LLM.

1. Chatbot và trợ lý ảo

LLM đang thúc đẩy sự phát triển của dịch vụ khách hàng và sự tương tác. Chatbot và trợ lý ảo do LLM cung cấp có thể xử lý các yêu cầu phức tạp, đưa ra đề xuất được cá nhân hóa và tham gia vào các cuộc trò chuyện giống con người, nâng cao trải nghiệm người dùng và hiệu quả hoạt động.

Các công ty năng lượng, như Essencet, giải quyết nhu cầu dịch vụ khách hàng liên tục. Jeroen Roes, trưởng nhóm quản lý chương trình AI đàm thoại tại Esse nt, nói rằng công ty đã dựa vào điện thoại làm công cụ dịch vụ khách hàng chính trong nhiều thập kỷ.

Tuy nhiên, trước sự cạnh tranh ngày càng gay gắt và sự gia tăng yêu cầu dịch vụ khách hàng, Essencet nhận thấy cần phải đổi mới hoạt động của mình để duy trì lợi thế cạnh tranh.

Công ty đã nhìn thấy cơ hội trong các chatbot dựa trên LLM. Bằng cách khai thác công nghệ tiên tiến này, Essencet đã đáp ứng được nhu cầu dịch vụ khách hàng ngày càng tăng.

2. Phân tích tình cảm, nghiên cứu thị trường và dự đoán xu hướng

Các doanh nghiệp đang tận dụng LLM để phân tích tình cảm nhằm đánh giá dư luận, theo dõi nhận thức về thương hiệu và dự đoán xu hướng thị trường. Bằng cách phân tích các tập dữ liệu khổng lồ, LLM giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt, tối ưu hóa chiến lược tiếp thị và dẫn đầu đối thủ.

Ví dụ: Sprinklr, một nền tảng quản lý phương tiện truyền thông xã hội và tương tác với khách hàng, khai thác các mô hình ngôn ngữ lớn để phân tích tình cảm . Điều này hỗ trợ các doanh nghiệp theo dõi và tham gia vào các cuộc thảo luận liên quan đến thương hiệu hoặc sản phẩm của họ trên mạng xã hội.

Nền tảng của Sprinklr phân tích dữ liệu truyền thông xã hội để xác định các mẫu cảm xúc và cung cấp những hiểu biết sâu sắc có giá trị về hành vi và sở thích của khách hàng.

3. Tạo nội dung

LLM đang thay đổi cách tiếp cận cũ để viết nội dung. Họ có thể tạo ra các bài viết, báo cáo và mô tả sản phẩm chất lượng cao. Nội dung do LLM tạo ra có thể được tùy chỉnh để phù hợp với tiếng nói thương hiệu cụ thể, đảm bảo tính nhất quán và xác thực.

Dưới đây là một số LLM đáng chú ý được sử dụng để tạo nội dung trong các lĩnh vực:

• GPT-3, 4: Những mô hình này vượt trội trong việc tạo đối thoại giống con người, viết quảng cáo, dịch thuật và nhiều nhiệm vụ khác liên quan đến ngôn ngữ.

• LaMDA: LaMDA của Google được thiết kế để thu hút các cuộc trò chuyện và tạo văn bản, cung cấp các ứng dụng có giá trị trong tương tác giữa con người với nhau.

• Megatron-Turing NLG: Một mô hình ngôn ngữ linh hoạt, Megatron-Turing NLG được sử dụng cho nhiều tác vụ dựa trên văn bản và đặc biệt được biết đến nhờ khả năng hỗ trợ mạnh mẽ cho nhiều ngôn ngữ.

• DALL-E, Stable Diffusion, MidJourney: Những mô hình này là chuyên gia trong việc tạo ra hình ảnh dựa trên mô tả văn bản, mở ra những khả năng mới trong việc tạo nội dung sáng tạo

4. Đề xuất được cá nhân hóa

Các nền tảng thương mại điện tử và dịch vụ phát trực tuyến đang khai thác LLM để đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa cho người dùng. Những mô hình này phân tích hành vi và sở thích của người dùng để tuyển chọn nội dung, sản phẩm và dịch vụ phù hợp với sở thích cá nhân, nâng cao sự hài lòng và giữ chân khách hàng.

Ví dụ: Instacart, một dịch vụ giao hàng tạp hóa, sử dụng LLM để giải quyết các truy vấn về dinh dưỡng và đưa ra các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa.

Áp dụng LLM cho doanh nghiệp: Các yếu tố cần xem xét

Việc kết hợp các mô hình ngôn ngữ lớn vào hoạt động kinh doanh của bạn là một bước đi chiến lược có thể mang lại lợi ích đáng kể. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải điều hướng sự chuyển đổi này một cách chu đáo và tỉ mỉ.

Ở đây, chúng tôi đi sâu vào các yếu tố thiết yếu bạn nên xem xét khi áp dụng LLM cho doanh nghiệp của mình.

1. Cơ sở hạ tầng và nguồn lực sẵn có

LLM đang khao khát sức mạnh xử lý, vì vậy chúng yêu cầu cơ sở hạ tầng mạnh mẽ. Trước khi đi sâu vào, hãy đánh giá cơ sở hạ tầng CNTT hiện tại của bạn và xác định xem liệu nó có thể đáp ứng nhu cầu tính toán đáng kể của LLM hay không hoặc liệu có cần nâng cấp hoặc mở rộng hay không.

Ngoài ra, hãy nhớ rằng LLM có thể tiêu tốn nhiều tài nguyên. Khi doanh nghiệp của bạn phát triển và sự phụ thuộc của bạn vào LLM tăng lên, khả năng mở rộng trở nên quan trọng. Đảm bảo rằng cơ sở hạ tầng của bạn không chỉ phù hợp với nhu cầu hiện tại mà còn có thể thích ứng với nhu cầu trong tương lai.

Khả năng mở rộng có thể liên quan đến việc bổ sung thêm các máy chủ mạnh hơn, sử dụng các giải pháp dựa trên đám mây hoặc kết hợp cả hai.

2. Chọn sử dụng nguồn mở hay tùy chỉnh

Có hai cách phổ biến để áp dụng LLM: tinh chỉnh mô hình nguồn mở hoặc đào tạo mô hình tùy chỉnh. Sự lựa chọn của bạn phải phù hợp với mục tiêu kinh doanh của bạn.

Các mô hình nguồn mở, như GPT-3,5, cung cấp điểm đầu vào hiệu quả về mặt chi phí để thử nghiệm các ứng dụng hỗ trợ AI. Họ được đào tạo trước về các bộ dữ liệu phong phú và có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ liên quan đến ngôn ngữ.

Tuy nhiên, chúng có thể không được điều chỉnh theo nhu cầu cụ thể của bạn, điều này đòi hỏi phải tinh chỉnh.

Nếu bạn yêu cầu lợi thế cạnh tranh và tính linh hoạt cao hơn, các mô hình tùy chỉnh là lựa chọn phù hợp. Chúng mang lại sự linh hoạt trong việc triển khai, cho phép bạn điều chỉnh cấu trúc, cấu hình và kích thước của mô hình theo yêu cầu và mục tiêu cụ thể của bạn.

Ví dụ: nếu bạn điều hành một nền tảng thương mại điện tử, LLM tùy chỉnh có thể được đào tạo để hiểu rõ hơn các truy vấn dành riêng cho sản phẩm và tương tác của người dùng.

3. Cân nhắc chuyên môn và kỹ năng sẵn có

Việc triển khai LLM thành công phụ thuộc vào đội ngũ lành nghề. Các chuyên gia xử lý ngôn ngữ tự nhiên , học máy và học sâu là những tài sản quan trọng. Những chuyên gia này có thể tinh chỉnh và tối ưu hóa LLM cho trường hợp sử dụng cụ thể của bạn, đảm bảo chúng đáp ứng các mục tiêu kinh doanh của bạn một cách hiệu quả.

Và nếu bạn thiếu kiến thức chuyên môn nội bộ, hãy cân nhắc hợp tác với các nhà cung cấp dịch vụ AI tổng hợp . Chuyên tạo ra các giải pháp AI, họ có thể cung cấp các kỹ năng và hướng dẫn cần thiết.

4. Đảm bảo xem xét các yêu cầu tuân thủ và quản trị dữ liệu

Các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, tài chính và các ngành được quản lý khác tuân thủ các quy định nghiêm ngặt về quyền riêng tư dữ liệu. Do đó, khi triển khai LLM, họ phải chú ý đến việc quản trị và tuân thủ dữ liệu.

Thiết lập các chính sách quản trị dữ liệu mạnh mẽ và các biện pháp tuân thủ để bảo vệ dữ liệu người dùng và duy trì niềm tin. Mã hóa, kiểm soát truy cập và theo dõi kiểm tra là những thành phần thiết yếu của bảo vệ dữ liệu. Đảm bảo rằng LLM của bạn cũng tuân thủ các quy định cụ thể của ngành, như HIPAA trong chăm sóc sức khỏe .

Những thách thức và rủi ro liên quan đến LLM

Mặc dù LLM mang lại những khả năng vượt trội nhưng chúng cũng đặt ra những thách thức mà các doanh nghiệp phải nhận thức được. Tại đây, chúng tôi xem xét những thách thức này và đưa ra giải pháp để đảm bảo triển khai LLM thành công:

Thử thách 1. Độ lệch trong dữ liệu huấn luyện

LLM học hỏi từ các bộ dữ liệu khổng lồ, nhưng những bộ dữ liệu này có thể chứa thành kiến có trong các nguồn ban đầu. Do đó, nội dung do LLM tạo có thể vô tình duy trì hoặc khuếch đại thành kiến này.

Giảm thiểu : Thường xuyên kiểm tra và tinh chỉnh LLM để xác định và loại bỏ sai lệch. Triển khai các hướng dẫn và thuật toán phát hiện sai lệch trong quá trình đào tạo mô hình để giảm độ lệch ở đầu ra.

Ngoài ra, hãy xem xét đa dạng hóa các tập dữ liệu huấn luyện để giảm thiểu sai lệch vốn có.

Thách thức 2. Những lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu

LLM thường xử lý dữ liệu nhạy cảm của khách hàng hoặc thông tin độc quyền. Các biện pháp bảo mật không đầy đủ có thể dẫn đến vi phạm dữ liệu.

Giảm thiểu : Thực hiện các biện pháp bảo mật dữ liệu nghiêm ngặt, bao gồm mã hóa dữ liệu nhạy cảm, kiểm soát quyền truy cập để hạn chế quyền truy cập dữ liệu chỉ dành cho những người được ủy quyền và tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu có liên quan (ví dụ: GDPR, HIPAA). Thường xuyên cập nhật các giao thức bảo mật để đón đầu các mối đe dọa mới nổi.

Thử thách 3. Đường cong học tập và sự phản kháng của nhân viên

Những nhân viên đã quen với quy trình làm việc truyền thống có thể phản đối việc tích hợp LLM, coi chúng là những kẻ gây rối hoặc đe dọa đến vai trò của họ.

Giảm thiểu : Đầu tư vào các chương trình đào tạo toàn diện để nâng cao kỹ năng của nhân viên và làm quen với công nghệ LLM. Thực hiện các chiến lược quản lý thay đổi có sự tham gia của nhân viên trong quá trình chuyển đổi và nhấn mạnh lợi ích của LLM trong việc nâng cao hiệu quả và năng suất.

Thách thức 4. Nguy cơ phụ thuộc quá mức

Việc phụ thuộc quá nhiều vào LLM, đặc biệt là khi tạo ra thông điệp cho giao tiếp kinh doanh, có thể làm giảm tính xác thực và tính sáng tạo của thương hiệu.

Giảm thiểu : Tạo sự cân bằng giữa tự động hóa và sự sáng tạo của con người. Sử dụng LLM làm công cụ hỗ trợ và nâng cao khả năng sáng tạo của con người thay vì thay thế nó. Liên tục xem xét và chỉnh sửa nội dung do LLM tạo để phù hợp với tiếng nói và giá trị độc đáo của thương hiệu của bạn.

Tóm lại

Mô hình ngôn ngữ lớn là công cụ mạnh mẽ hứa hẹn thúc đẩy đổi mới, nâng cao trải nghiệm của khách hàng và tối ưu hóa hoạt động. Hiểu được sự phức tạp của LLM và những cân nhắc khi áp dụng chúng là điều quan trọng đối với các doanh nghiệp đang tìm kiếm lợi thế cạnh tranh.

Nếu bạn đang cân nhắc bắt tay vào hành trình LLM và khám phá những khả năng vô hạn mà họ mang lại, chúng tôi sẵn sàng trợ giúp! Hãy liên hệ với ITRex Group và chúng tôi sẽ trả lời mọi câu hỏi chưa được giải đáp và giúp bạn nắm bắt tương lai với LLM.