Top 8 Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nổi bật trong Công Nghệ Trí Tuệ Nhân Tạo
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có tầm ảnh hưởng quan trọng trong lĩnh vực công nghệ trí tuệ nhân tạo. Hiểu rõ lợi ích của LLM mã nguồn mở với LLM độc quyền sẽ giúp bạn lựa chọn mô hình phù hợp.
Khi công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và những mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang nổi lên, việc tìm hiểu về các dự án mã nguồn mở sẽ mở ra cánh cửa lớn đầy tiềm năng. Các LLM mã nguồn mở là công cụ mạnh mẽ để tạo ra và xử lý ngôn ngữ, đồng thời cũng là nguồn động lực thúc đẩy sự minh bạch và sáng tạo trong lĩnh vực này. Cùng NativeX tìm hiểu về các mô hình ngôn ngữ lớn, mã nguồn mở và tầm ảnh hưởng của chúng đối với tương lai của công nghệ.
NativeX – Học tiếng Anh online toàn diện “4 kỹ năng ngôn ngữ” cho người đi làm.
Với mô hình “Lớp Học Nén” độc quyền:
- Tăng hơn 20 lần chạm “điểm kiến thức”, giúp hiểu sâu và nhớ lâu hơn gấp 5 lần.
- Tăng khả năng tiếp thu và tập trung qua các bài học cô đọng 3 – 5 phút.
- Rút ngắn gần 400 giờ học lý thuyết, tăng hơn 200 giờ thực hành.
- Hơn 10.000 hoạt động cải thiện 4 kỹ năng ngoại ngữ theo giáo trình chuẩn Quốc tế từ National Geographic Learning và Macmillan Education.
LLM (Large language model) là gì?
LLM là nền tảng của các chatbot phổ biến như: ChatGPT và Google Bard. ChatGPT chạy trên GPT-4 và được phát triển và sở hữu bởi OpenAI, còn Google Bard dựa trên mô hình PaLM 2 của Google.
Cả ChatGPT, Bard và nhiều chatbot khác thường sử dụng các LLM độc quyền. Có nghĩa là chúng thuộc về một công ty và chỉ có thể sử dụng sau khi mua bản quyền. Bản quyền này đi kèm với các quyền lợi nhưng cũng có các hạn chế về cách sử dụng LLM, cũng như thông tin hạn chế do các quy định liên quan.
Tuy nhiên, có một xu hướng đang nổi lên trong lĩnh vực LLM: Đó là LLM mã nguồn mở. Công nghệ trí tuệ nhân tạo này giải quyết những lo ngại về việc các LLM độc quyền thường do các tập đoàn lớn như: Microsoft, Google và Meta kiểm soát thường thiếu minh bạch và hạn chế người dùng.
Lợi ích khi sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)
Chọn các mã nguồn mở thay vì mô hình độc quyền mang lại nhiều lợi ích quan trọng, cả trong ngắn hạn và dài hạn như:
Tăng cường bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu
Một trong những điều khiến nhiều người lo lắng nhất khi dùng các LLM độc quyền là nguy cơ rò rỉ thông tin cá nhân bị hoặc truy cập trái phép từ phía nhà cung cấp LLM. Thực tế, đã có nhiều tranh luận xoay quanh việc dùng dữ liệu cá nhân và dữ liệu quan trọng để đào tạo mô hình.
Nhưng khi sử dụng LLM mã nguồn mở, các công ty sẽ tự chịu trách nhiệm bảo vệ thông tin cá nhân. Họ sở hữu quyền kiểm soát tuyệt đối đối với dữ liệu này, giúp tăng cường bảo mật để đảm bảo quyền riêng tư của bạn.
Tiết kiệm chi phí và giảm phụ thuộc vào nhà cung cấp
Đa số các LLM độc quyền đều yêu cầu bạn phải có giấy phép trước khi sử dụng. Trong tương lai, chi phí này có thể trở thành gánh nặng đối với các công ty nhỏ và vừa, bởi họ không có khả năng chi trả. Nhưng khi sử dụng các LLM mã nguồn mở, bạn không cần lo lắng về chi phí vì chúng thường miễn phí.
Tuy vậy, cần nhớ rằng vận hành LLM luôn yêu cầu nhiều tài nguyên, ngay cả khi chỉ để dự đoán. Có nghĩa là bạn sẽ vẫn phải trả phí cho việc sử dụng máy chủ đám mây (cloud services) hay cơ sở hạ tầng mạnh mẽ.
Sự trong suốt trong mã nguồn và tùy chỉnh mô hình ngôn ngữ
Các công ty chọn lựa mã nguồn mở sẽ có quyền truy cập vào cách hoạt động của mô hình, bao gồm: Mã nguồn, cấu trúc, dữ liệu đào tạo và cơ chế để huấn luyện cũng như dự đoán. Tính minh bạch này sẽ giúp bạn kiểm tra và tạo cơ hội cho việc tùy chỉnh hiệu quả hơn.
Bởi vì LLM mã nguồn mở có sẵn cho mọi người, bao gồm cả mã nguồn, do đó các công ty sử dụng có thể điều chỉnh chúng để phù hợp với nhu cầu sử dụng cụ thể.
Hỗ trợ cộng đồng tích cực và khuyến khích sự đổi mới
Phong trào mã nguồn mở hứa hẹn làm cho quá trình sử dụng và tiếp cận công nghệ LLM và công nghệ trí tuệ nhân tạo trở nên rộng rãi hơn khi cho phép các nhà phát triển kiểm tra cách hoạt động bên trong của LLM. Bằng cách giảm rào cản đối với các lập trình viên trên toàn thế giới, mã nguồn mở có thể thúc đẩy sáng tạo và cải thiện mô hình bằng cách loại bỏ định kiến, tăng độ chính xác và hiệu suất tổng thể.
Đối mặt với dấu chân môi trường và trí tuệ nhân tạo
Khi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) trở nên phổ biến, các nhà nghiên cứu và các tổ chức theo dõi môi trường càng lo ngại về lượng khí thải carbon và lượng nước tiêu thụ cần thiết để vận hành các công nghệ này. Thường thì các LLM độc quyền không tiết lộ thông tin về nguồn lực cần để đào tạo và vận hành chúng, cũng như tác động của chúng đối với môi trường.
Với LLM mã nguồn mở, những nhà nghiên cứu luôn có những thông tin này, giúp mở ra cơ hội cho những cải tiến mới nhằm giảm thiểu tác động của công nghệ trí tuệ nhân tạo lên môi trường.
Top 8 mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong năm 2024
Tình hình phát triển của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trong năm 2024 tiếp tục chứng kiến sự gia tăng về khả năng hiểu biết và tương tác. Các mô hình đang được điều chỉnh để đáp ứng đa dạng nhu cầu sử dụng của mọi người. Những mô hình ngôn ngữ lớn nổi bật nhất trong năm 2024:
1. LLaMA 2
Hầu hết các đội ngũ hàng đầu trong lĩnh vực mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đều chọn xây dựng LLM của họ trong bí mật. Không giống với họ, Meta sẵn sàng tung ra mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở mạnh mẽ với tên gọi là Large Language Model Meta AI (LLaMA) và phiên bản cải tiến (LLaMA 2).
Được ra mắt vào tháng 7 năm 2023 để sử dụng trong nghiên cứu và thương mại, LLaMA 2 loại mô hình văn bản sẵn có với từ 7 đến 70 tỷ tham số. Mô hình này đã được điều chỉnh thông qua việc sử dụng phản hồi từ con người (RLHF).
Đây cũng là một loại mô hình tạo văn bản tự động có thể hoạt động như một chatbot và có thể được điều chỉnh cho nhiều nhiệm vụ tạo văn bản tự nhiên khác nhau, thậm chí còn tạo ra mã lập trình. Meta đã phát hành hai phiên bản mã nguồn mở và được điều chỉnh của LLaMA 2, bao gồm: Llama Chat và Code Llama.
2. BLOOM
Được là sản phẩm ra mắt vào năm 2022 sau dự án hợp tác kéo dài một năm với sự tham gia của hơn 70 quốc gia và các nhà nghiên cứu từ Hugging Face. BLOOM là một mô hình LLM tự hồi quy (autoregressive), được đào tạo để viết tiếp văn bản dựa trên đoạn gợi ý từ lượng lớn dữ liệu văn bản, sử dụng nguồn lực tính toán quy mô lớn.
Khi BLOOM được phát hành đã đánh dấu một cột mốc quan trọng khiến công nghệ trí tuệ nhân tạo trở nên phổ biến hơn. Với 176 tỷ tham số, BLOOM là một trong những mô hình LLM mã nguồn mở mạnh nhất vì có khả năng cung cấp văn bản rõ ràng và chính xác trong 46 ngôn ngữ và 13 ngôn ngữ lập trình.
Tính minh bạch là điểm mạnh của BLOOM, bạn có quyền truy cập mã nguồn và dữ liệu đào tạo để sử dụng, nghiên cứu và cải tiến. Bạn có thể sử dụng miễn phí BLOOM thông qua hệ sinh thái của Hugging Face.
NativeX – Học tiếng Anh online toàn diện “4 kỹ năng ngôn ngữ” cho người đi làm.
Với mô hình “Lớp Học Nén” độc quyền:
- Tăng hơn 20 lần chạm “điểm kiến thức”, giúp hiểu sâu và nhớ lâu hơn gấp 5 lần.
- Tăng khả năng tiếp thu và tập trung qua các bài học cô đọng 3 – 5 phút.
- Rút ngắn gần 400 giờ học lý thuyết, tăng hơn 200 giờ thực hành.
- Hơn 10.000 hoạt động cải thiện 4 kỹ năng ngoại ngữ theo giáo trình chuẩn Quốc tế từ National Geographic Learning và Macmillan Education.
3. BERT
Công nghệ cơ bản của LLM là một loại kiến trúc nơ-ron được gọi là transformer (mô hình học máy). Mô hình này được giới thiệu vào năm 2017 do các nhà nghiên cứu của Google phát triển trong bài báo “Attention is All You Need”. Và một trong những thí nghiệm đầu tiên để kiểm tra tiềm năng của transformers là BERT.
Được ra mắt vào năm 2018 bởi Google như là một LLM mã nguồn mở, BERT (viết tắt của Bidirectional Encoder Representations from Transformers) đã nhanh chóng đạt được hiệu suất hàng đầu trong nhiều nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Nhờ những tính năng tiên tiến từ khi mới ra đời, Bert đã trở thành một trong những công cụ được ưa chuộng và sử dụng rộng rãi nhất trong lĩnh vực ngôn ngữ máy tính. Vào năm 2020, Google cũng đã thông báo rằng họ đã tích hợp Bert vào Google Search với hơn 70 ngôn ngữ khác nhau.
Hiện tại, có hàng ngàn mô hình Bert miễn phí và được huấn luyện sẵn cho nhiều mục đích khác nhau, chẳng hạn như: Phân tích cảm xúc, đọc và hiểu ghi chú lâm sàng, cũng như phát hiện comment có nội dung độc hại.
4. Falcon 180B
Nếu Falcon 40B đã gây ấn tượng trong cộng đồng LLM mã nguồn mở, thì Falcon 180B mới ra mắt gần đây sẽ là minh chứng cho khoảng cách giữa các LLM độc quyền và mã nguồn mở đang được thu hẹp một cách nhanh chóng.
Falcon 180B được phát hành bởi Viện Đổi Mới Công Nghệ của Các Tiểu Vương Quốc Ả Rập Thống Nhất (Technology Innovation Institute of the United Arab Emirates) vào tháng 9 năm 2023. Với 180 tỷ tham số và 3,5 nghìn tỷ mã thông tin, mô hình này đã vượt qua LLaMA 2 và GPT-3.5 trong nhiều nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác nhau.
Ngoài ra, Hugging Face cho rằng Falcon 180B có thể cạnh tranh với PaLM 2 của Google và LLM làm nên sức mạnh của Google Bard. Mặc dù Falcon 180B miễn phí trong quá trình sử dụng thương mại và nghiên cứu, nhưng cần lưu ý rằng mô hình này vẫn đòi hỏi tài nguyên tính toán quan trọng để hoạt động.
5. OPT-175B
Open Pre-trained Transformers Language Models (OPT) ra mắt vào năm 2022 đánh dấu một bước quan trọng khác trong chiến lược của Meta để thúc đẩy sự cạnh tranh LLM thông qua mã nguồn mở.
OPT là bộ công cụ gồm nhiều mô hình giải mã transformer và có từ 125 triệu đến 175 tỷ thông số khác nhau. OPT-175B là một trong những mô hình LLM mã nguồn mở tiên tiến nhất hiện nay, có hiệu suất tương tự như GPT-3. GPT-3. Cả hai mô hình được đào tạo sẵn và mã nguồn đều được công khai để mọi người có thể sử dụng.
Nếu bạn muốn xây dựng một công ty sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo với LLM, thì không nên chọn OPT-175B. Lí do là mô hình này chỉ được sử dụng cho nghiên cứu và không được phép áp dụng vào mục đích kinh doanh hoặc thương mại.
6. XGen-7B
Hiện nay, có rất nhiều công ty đua nhau phát triển các Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Một trong những công ty gần đây nhất tham gia vào cuộc đua là Salesforce với mô hình XGen-7B của mình vào tháng 7 năm 2023.
Theo các nhà nghiên cứu, hầu hết các LLM mã nguồn mở thường tập trung đưa ra câu trả lời dài mặc dù chỉ có ít thông tin (tức là, đoạn văn ngắn với ít bối cảnh). Ý tưởng của XGen-7B là tạo ra một công cụ hỗ trợ hiểu thông tin trong một ngữ cảnh rộng hơn. Đặc biệt, phiên bản cao cấp nhất của XGen (XGen-7B-8K-base) có khả năng xử lý phạm vi văn bản rộng lên đến 8K ký tự, bao gồm cả văn bản đầu vào và kết quả đầu ra.
Ngoài ra, XGen cũng đặt hiệu quả lên hàng đầu khi chỉ dùng 7 tỷ thông số để đào tạo, ít hơn rất nhiều so với các mô hình LLM mã nguồn mở mạnh khác như: LLaMA 2 hay Falcon.
Mặc dù XGen có kích thước tương đối nhỏ nhưng vẫn có thể đem lại kết quả tốt. Mô hình này có sẵn để sử dụng trong mục đích thương mại và nghiên cứu, trừ phiên bản XGen-7B-{4K,8K}-inst.
7. GPT-NeoX and GPT-J
GPT-NeoX và GPT-J là hai lựa chọn mã nguồn mở tuyệt vời để thay thế tốt cho GPT. Hai mô hình này được phát triển bởi các nhà nghiên cứu tại EleutherAI, là tổ chức nghiên cứu công nghệ trí tuệ nhân tạo phi lợi nhuận.
GPT-NeoX sở hữu 20 tỷ tham số, trong khi GPT-J chỉ có 6 tỷ tham số. Mặc dù hầu hết các mô hình ngôn ngữ lớn hiện đại có thể được huấn luyện với hơn 100 tỷ tham số, nhưng cả hai mô hình này vẫn có khả năng cung cấp kết quả với độ chính xác cao.
Hai mô hình này đã được đào tạo với 22 bộ dữ liệu chất lượng cao từ nhiều nguồn khác nhau. Vậy nên, bạn có thể sử dụng chúng trong nhiều lĩnh vực và nhiều trường hợp sử dụng khác nhau. Khác với GPT-3, GPT-NeoX và GPT-J đều không được huấn luyện với RLHF. Cả hai mô hình ngôn ngữ lớn này đều có sẵn miễn phí tại API NLP Cloud.
8. Vicuna 13-B
Vicuna-13B là mô hình trò chuyện mã nguồn mở được đào tạo thông qua điều chỉnh mô hình LLaMa 13B từ các cuộc trò chuyện mà người dùng đã chia sẻ trên ShareGPT.
Bạn có thể sử dụng Vicuna-13B trong rất nhiều lĩnh vực khác nhau như: Dịch vụ khách hàng, chăm sóc sức khỏe, giáo dục, tài chính, du lịch và nghỉ dưỡng.
Một đánh giá sơ bộ được thực hiện bằng GPT-4 đã chỉ ra rằng: Vicuna-13B đạt hơn 90% chất lượng so với ChatGPT và Google Bard. Sau đó, mô hình này vượt trội hơn các mô hình khác như: LLaMa và Alpaca trong hơn 90% các tình huống được kiểm tra.
Cách chọn mô hình ngôn ngữ lớn đúng với nhu cầu của người dùng
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang nhanh chóng mở rộng. Hiện nay, có nhiều LLM mã nguồn mở hơn so với các phiên bản độc quyền. Và sự khoảng cách về hiệu suất sẽ sớm được rút ngắn khi các nhà phát triển trên toàn cầu hợp hợp tác cải tiến những LLM hiện tại và tạo ra những phiên bản tốt hơn.
Trong bối cảnh này, thật khó để lựa chọn LLM mã nguồn mở phù hợp với mục đích của bạn. Vậy nên, một số yếu tố bạn nên cân nhắc trước khi chọn một LLM mã nguồn mở:
- Bạn muốn làm gì? Đây là câu hỏi đầu tiên bạn nên tự đặt ra. Một số LLM mã nguồn mở chỉ được phát hành để nghiên cứu, không sử dụng trong mục đích kinh doanh. Vì vậy, nếu bạn dự định thành lập một công ty, hãy xem xét cẩn thận về các ràng buộc về giấy phép có thể áp dụng.
- Tại sao bạn cần một LLM? Đây cũng là vấn đề cực kỳ quan trọng. Hiện nay, LLM đang rất phổ biến với những cơ hội mà chúng mang lại. Tuy nhiên, nếu bạn có thể tự phát triển ý tưởng của mình mà không cần sử dụng LLM, hãy xem xét điều đó để tiết kiệm tiền và tài nguyên.
- Bạn cần độ chính xác bao nhiêu? Kích thước của các LLM sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến mức độ chính xác của chúng. Nói một cách đơn giản, LLM càng lớn về số lượng tham số và dữ liệu đào tạo, thì mô hình cũng sẽ càng chuẩn. Vì thế, nếu bạn cần độ chính xác cao, bạn nên xem xét các LLM lớn hơn như: LLaMA hoặc Falcon.
- Bạn muốn đầu tư bao nhiêu tiền? Vấn đề này liên quan mật thiết đến câu hỏi trước đó. Vì kích thước của mô hình LLM phụ thuộc vào nguồn lực cần thiết cho việc huấn luyện và vận hành nó. Khi mô hình lớn, bạn có thể cần sử dụng nhiều tài nguyên hơn từ máy chủ đám mây với chi phí cao hơn. Mặc dù LLM rất mạnh mẽ, nhưng các phiên bản mã nguồn mở cũng đòi hỏi rất nhiều tài nguyên để hoạt động tốt.
- Bạn có thể đạt được mục tiêu của mình với mô hình được đào tạo sẵn không? Tại sao lại dành thời gian và tiền bạc để phát triển một LLM lại từ đầu trong khi có thể sử dụng ngay một mô hình đã được đào tạo trước đó? Ngoài kia, có nhiều phiên bản của LLM mã nguồn mở đã được điều chỉnh cho các ứng dụng cụ thể. Nếu ý tưởng của bạn phù hợp với một trong những ứng dụng này, hãy tận dụng chúng.
Với sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và sự xuất hiện của các phiên bản mã nguồn mở, cơ hội và tiềm năng của công nghệ trí tuệ nhân tạo đã được mở rộng rất nhiều. Hy vọng với những thông tin mà NativeX chia sẻ, bạn sẽ có cái nhìn tổng quan về các LLM nổi bật và cách chọn một mô hình phù hợp với nhu cầu của mình trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.
NativeX – Học tiếng Anh online toàn diện “4 kỹ năng ngôn ngữ” cho người đi làm.
Với mô hình “Lớp Học Nén” độc quyền:
- Tăng hơn 20 lần chạm “điểm kiến thức”, giúp hiểu sâu và nhớ lâu hơn gấp 5 lần.
- Tăng khả năng tiếp thu và tập trung qua các bài học cô đọng 3 – 5 phút.
- Rút ngắn gần 400 giờ học lý thuyết, tăng hơn 200 giờ thực hành.
- Hơn 10.000 hoạt động cải thiện 4 kỹ năng ngoại ngữ theo giáo trình chuẩn Quốc tế từ National Geographic Learning và Macmillan Education.
Tác giả: NativeX
