Khái niệm cốt lõi

1. Khái niệm về Mô hình

Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, "mô hình" thường ám chỉ đến một mô hình tính toán, là biểu diễn trừu tượng của sự kiện hoặc dữ liệu trong thế giới thực. Trong học máy và học sâu, mô hình nhận diện mẫu trong dữ liệu và sử dụng những mẫu này để dự đoán hành vi hoặc xu hướng của dữ liệu mới. Tầm quan trọng của mô hình là quyết định, vì nó trực tiếp ảnh hưởng đến hiệu suất và độ chính xác của các hệ thống thông minh.

Mô hình = Dữ liệu + Cấu trúc + Thuật toán Học

Công thức này tiết lộ rằng mô hình bao gồm ba thành phần cốt lõi: dữ liệu (nơi nó học từ), cấu trúc (cấu trúc bên trong), và thuật toán học (cách nó học từ dữ liệu). Kết hợp hiệu quả ba yếu tố này có thể phát triển mô hình có khả năng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, chẳng hạn như nhận dạng hình ảnh và dịch ngôn ngữ.

Trong khoa học máy tính, một hàm là một khối mã đóng gói một chuỗi các hoạt động. Nó chấp nhận tham số đầu vào, xử lý chúng và tạo ra đầu ra. Tương tự, chúng ta có thể nghĩ về các mô hình của OpenAI như một loại "hàm" đặc biệt. Những mô hình này, chẳng hạn như GPT-4, có thể được xem như các hàm với đầu vào (câu gợi ý) và đầu ra (phản hồi). Các nhà phát triển cung cấp đầu vào, và mô hình, được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu, xử lý thông tin đầu vào bằng các thuật toán phức tạp và trả về đầu ra rất liên quan.

2. Mô hình Sinh văn bản (GPT)

2.1 Giới thiệu về Mô hình GPT

Mô hình GPT là một mô hình sinh văn bản đáng chú ý được phát triển bởi OpenAI, với phiên bản nổi tiếng nhất là GPT-4 và GPT-3.5. Những mô hình này, được huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu, có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên và thậm chí là tài liệu hình thức. Khi sử dụng một mô hình như vậy, chúng ta cung cấp cho nó một "câu gợi ý", và nó tạo ra văn bản dựa trên câu gợi ý này. Ví dụ, khi bạn đặt một câu hỏi cho GPT-4, nó sẽ cố gắng cung cấp một câu trả lời chính xác và hữu ích.

2.2 Ứng dụng của Mô hình GPT

Mô hình GPT có thể được áp dụng vào một loạt các nhiệm vụ, bao gồm nhưng không giới hạn:

Sinh nội dung: Tự động tạo ra bài báo, bài đăng blog, và mọi loại nội dung gốc.
Tóm tắt: Sản xuất tóm tắt ngắn gọn của bài báo, báo cáo, hoặc văn bản dài.
Cuộc trò chuyện: Mô phỏng trò chuyện, cung cấp hỗ trợ khách hàng, hoặc tham gia trong cuộc tư vấn ảo.

3. Trợ lý

Trợ lý thường ám chỉ đến những thực thể có thể thực hiện các nhiệm vụ thay mặt cho người dùng. Trong API của OpenAI, những trợ lý này được định bởi các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4. Các nhiệm vụ được thực thi bởi trợ lý phụ thuộc vào các hướng dẫn được nhúng trong cửa sổ ngữ cảnh của mô hình. Ngoài ra, trợ lý thường có thể truy cập vào các công cụ cho phép chúng thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn, chẳng hạn như chạy mã hoặc lấy thông tin từ các tập tin.

Ví dụ, bạn có thể thiết kế một trợ lý để trả lời tự động những câu hỏi thường gặp trong dịch vụ khách hàng, hoặc tóm tắt các điểm chính của một báo cáo dài cho bạn. Sử dụng trợ lý có thể nâng cao hiệu suất làm việc đáng kể, cho phép con người tập trung vào các nhiệm vụ sáng tạo và chiến lược hơn.

import openai

openai.api_key = 'Your API key'

response = openai.Completion.create(
  engine="text-davinci-004",  # sử dụng một phiên bản của mô hình GPT-4 ở đây
  prompt="Đây là một ví dụ đơn giản để minh họa cách sử dụng một trợ lý. Bạn có thể giúp tôi tóm tắt nội dung chính của đoạn văn sau không? 'Trong thị trường ngày nay, đầu tư đa dạng là một phần quan trọng của kế hoạch tài chính, và phân bổ tài sản trên các thị trường khác nhau có thể cân bằng rủi ro và lợi nhuận một cách hiệu quả.'",
  max_tokens=150
)

print(response.choices[0].text.strip())

Trong ví dụ này, chúng ta gọi một phiên bản của OpenAI API và thiết kế một câu gợi ý đơn giản để trợ lý tóm tắt nội dung chính của một đoạn văn cho chúng ta. Trong thực tế, tính năng này có thể được mở rộng sang các nhiệm vụ xử lý văn bản khác nhau như viết, chỉnh sửa, dịch, và nhiều hơn nữa.

4. Nhúng (Embeddings)

Nhúng (Embeddings) đề cập đến việc chuyển đổi dữ liệu (như một đoạn văn bản) thành một biểu diễn vector, nhằm mục đích bảo tồn các khía cạnh ngữ nghĩa và đặc tính của dữ liệu. Qua việc nhúng, các khối dữ liệu có nội dung tương tự sẽ gần nhau hơn trong không gian vector. OpenAI cung cấp một mô hình nhúng văn bản có thể nhận một chuỗi văn bản làm đầu vào và tạo ra một vector nhúng làm đầu ra. Nhúng rất hữu ích cho các nhiệm vụ như tìm kiếm, phân nhóm, hệ thống đề xuất, phát hiện bất thường và phân loại.

Ví dụ, chúng ta có thể sử dụng nhúng để cải thiện một hệ thống đề xuất. Hệ thống có thể tìm ra các mục phù hợp nhất bằng cách so sánh khoảng cách giữa các vector nhúng của mô tả đầu vào của người dùng và các mô tả mục.

Nhúng thường được áp dụng trong các tình huống sau:

Truy Xuất Thông Tin (Tìm Kiếm): So sánh các nhúng của các tài liệu khác nhau để tìm ra tài liệu phù hợp nhất cho một truy vấn.
Phân Nhóm Văn Bản: Nhóm các tài liệu hoặc đoạn văn dựa trên nội dung hoặc tương đồng về ngữ nghĩa.
Hệ Thống Đề Xuất: Phân tích hành vi và sở thích của người dùng để tìm ra các mục hoặc nội dung có thể gây quan tâm bằng cách so sánh các nhúng.
Phát Hiện Bất Thường: Xác định các điểm dữ liệu không bình thường trong không gian vector, có thể chỉ ra lỗi hoặc phát hiện quan trọng.
Phân Loại: Sau khi nhúng tài liệu thành các vector, các mô hình phân loại học máy như SVM hoặc mạng neural có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ phân loại.

Công nghệ nhúng là một khái niệm quan trọng trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy, đặc biệt khi xử lý dữ liệu văn bản quy mô lớn, vì nó hiệu quả giảm chiều và trích xuất thông tin đặc tính hữu ích.

5. Đoạn (Tokens)

Đoạn (Tokens) đóng vai trò quan trọng trong các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Đơn giản, đoạn là đơn vị cơ bản để mô hình xử lý và hiểu thông tin văn bản. Trong các mô hình OpenAI, đoạn thường đại diện cho các chuỗi ký tự phổ biến. Ví dụ, từ "máy tính" có thể được phân tích thành hai đoạn: "máy" và "tính". Quá trình này được gọi là phân đoạn.

Trong các ứng dụng của OpenAI, việc tính phí sử dụng mô hình cũng dựa trên đoạn. Chi phí của mỗi yêu cầu được tính dựa trên số đoạn đã xử lý - tức là tổng số đoạn trong đầu vào và văn bản được tạo ra. Điều này có nghĩa rằng, đầu vào càng dài, số đoạn sử dụng càng nhiều, và do đó, chi phí cũng càng cao.

6. Tinh Chỉnh Mô Hình (Model Fine-tuning)

6.1 Tổng Quan về Tinh Chỉnh

Tinh chỉnh là một chiến lược phổ biến trong lĩnh vực học sâu. Trong các ứng dụng dựa trên các mô hình GPT, tinh chỉnh có nghĩa là huấn luyện thêm trên mô hình gốc, nhưng sử dụng các bộ dữ liệu cụ thể để điều chỉnh mô hình tốt hơn cho các nhiệm vụ cụ thể hoặc nhu cầu ngành nghề.

6.2 Tại Sao Cần Tinh Chỉnh?

Mặc dù mô hình GPT do OpenAI cung cấp linh hoạt và có khả năng xử lý nhiều nhiệm vụ văn bản, hiệu suất của nó có thể không được hài lòng trong các kịch bản cụ thể. Ví dụ, một công ty có thể muốn tự động hóa việc phản hồi cho email của khách hàng, nhưng mô hình chuẩn có thể không hiểu đầy đủ các thuật ngữ chuyên nghiệp trong ngành hoặc dự đoán các yêu cầu cụ thể của khách hàng.

Trong những trường hợp như vậy, thông qua tinh chỉnh, công ty có thể huấn luyện mô hình bằng dữ liệu email đã thu thập. Kết quả, mô hình có thể học cách biểu diễn phong cách của công ty một cách tốt hơn trong việc phản hồi email, và thể hiện độ chính xác và hiệu quả cao hơn khi xử lý các vấn đề tương tự. Đây là ý nghĩa của tinh chỉnh - tùy chỉnh mô hình để cung cấp kết quả chính xác và chất lượng cao hơn.