GPT là gì?

Các mô hình GPT, và đặc biệt là kiến trúc dịch chuyển đổi mà họ sử dụng, đại diện cho một bước đột phá đáng kể trong nghiên cứu AI. Sự gia tăng của các mô hình GPT là một điểm biến đổi trong việc áp dụng rộng rãi ML vì ngày nay công nghệ này có thể được sử dụng để tự động hóa và cải thiện một loạt các tác vụ khác nhau, từ dịch ngôn ngữ và tóm tắt tài liệu đến viết bài viết blog, xây dựng trang web, thiết kế hình ảnh, tạo hình ảnh động, viết mã, nghiên cứu các chủ đề phức tạp, và thậm chí soạn thơ. Giá trị của các mô hình này nằm ở tốc độ và quy mô mà chúng có thể hoạt động. Ví dụ, khi bạn có thể cần vài giờ để nghiên cứu, viết và chỉnh sửa một bài viết về vật lý hạt nhân, một mô hình GPT có thể tạo ra một bài viết trong vài giây. Các mô hình GPT đã khơi dậy sự nghiên cứu về AI hướng tới việc đạt được trí tuệ tổng quát nhân tạo, có nghĩa là máy móc có thể giúp các tổ chức đạt đến mức năng suất mới và tái tạo lại các ứng dụng và trải nghiệm khách hàng của họ.

Mặc dù việc mô tả các mô hình GPT là trí thông minh nhân tạo (AI) là chính xác nhưng đây là một mô tả rộng. Cụ thể hơn, các mô hình GPT là các mô hình dự đoán ngôn ngữ dựa trên mạng nơ-ron được xây dựng trên kiến trúc Transformer. Các mô hình phân tích truy vấn ngôn ngữ tự nhiên, được gọi là lời nhắc và dự đoán phản ứng tốt nhất có thể dựa trên hiểu biết của họ về ngôn ngữ.

Để làm được điều đó, các mô hình GPT dựa vào kiến thức mà họ có được sau khi được đào tạo với hàng trăm tỷ tham số trên các tập dữ liệu ngôn ngữ khổng lồ. Các mô hình có thể tính đến ngữ cảnh nhập liệu và tự động tham gia vào các phần khác nhau của nhập liệu, khiến cho chúng có khả năng tạo ra các phản hồi dài, không chỉ là từ tiếp theo trong một trình tự. Ví dụ, khi được yêu cầu tạo ra một đoạn nội dung lấy cảm hứng từ Shakespeare, mô hình GPT làm như vậy bằng cách ghi nhớ và tái tạo lại các cụm từ và toàn bộ câu mới bằng phong cách văn học tương tự.

Có nhiều loại mạng nơ-ron khác nhau, như hồi quy và tích chập. Các mô hình GPT là các mạng nơ-ron biến đổi. Kiến trúc mạng nơ-ron biến đổi sử dụng các cơ chế tự tập trung để tập trung vào các phần khác nhau của văn bản nhập liệu trong mỗi bước xử lý. Mô hình biến đổi nắm bắt nhiều bối cảnh hơn và cải thiện hiệu suất trên các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Mô hình này có hai mô-đun chính, mà chúng tôi sẽ giải thích ở phần sau.

Tìm hiểu về mạng nơ-ron »

Tìm hiểu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) »

Bộ mã hóa 

Transformers xử lý trước các nhập liệu văn bản dưới dạng nhúng, biểu diễn một từ trên phương diện toán học. Khi được mã hóa trong không gian vectơ, các từ gần nhau hơn dự kiến sẽ có nghĩa gần giống nhau. Những phần nhúng này được xử lý thông qua thành phần bộ mã hóa, nắm bắt thông tin ngữ cảnh từ một trình tự nhập liệu. Khi nhận được dữ liệu nhập, bộ mã hóa của mạng biến đổi tách các từ thành nhúng và gán trọng số cho mỗi từ. Trọng số là các tham số biểu thị sự liên quan của các từ trong một câu.

Ngoài ra, bộ mã hóa vị trí cho phép các mô hình GPT ngăn chặn các nghĩa mơ hồ khi một từ được sử dụng trong các phần khác của câu. Ví dụ, mã hóa vị trí cho phép mô hình biến đổi phân biệt sự khác biệt về ngữ nghĩa giữa các câu này: 

• Một con chó đuổi theo một con mèo
• Một con mèo đuổi theo một con chó

Vì vậy, bộ mã hóa xử lý câu nhập liệu và tạo ra một biểu diễn vectơ có độ dài cố định, được gọi là phần nhúng. Biểu diễn này được sử dụng bởi mô-đun bộ giải mã.

Bộ giải mã

Bộ giải mã sử dụng biểu diễn vectơ để dự đoán đầu ra theo yêu cầu. Bộ giải mã có các cơ chế tự tập trung để tập trung vào các phần nhập liệu khác nhau và đoán đầu ra phù hợp. Các kỹ thuật toán học phức tạp giúp bộ giải mã ước tính một số đầu ra khác nhau và dự đoán đầu ra chính xác nhất.

So với các phiên bản tiền nhiệm của bộ giải mã, như mạng nơ-ron hồi quy, các transformer có thể song song hơn vì chúng không xử lý các từ tuần tự từng từ một, mà thay vào đó, sẽ xử lý toàn bộ đầu vào cùng một lúc trong chu kỳ học. Do đó và hàng nghìn giờ làm việc của các kỹ sư để tinh chỉnh và đào tạo các mô hình GPT, họ có thể đưa ra câu trả lời lưu loát cho hầu hết các dữ liệu đầu vào bạn cung cấp.

Kể từ khi ra mắt, các mô hình GPT đã mang trí tuệ nhân tạo (AI) đến nhiều ứng dụng trong các ngành công nghiệp khác nhau. Dưới đây là một số ví dụ:

• Có thể sử dụng các mô hình GPT để phân tích phản hồi của khách hàng và tóm tắt thành văn bản dễ hiểu. Trước tiên, bạn có thể thu thập dữ liệu cảm xúc của khách hàng từ các nguồn như khảo sát, đánh giá và trò chuyện trực tiếp, sau đó bạn có thể yêu cầu mô hình GPT tóm tắt dữ liệu.
• Có thể sử dụng các mô hình GPT để cho phép các nhân vật ảo trò chuyện một cách tự nhiên với người tham gia trong môi trường thực tế ảo.
• Có thể sử dụng các mô hình GPT để cung cấp trải nghiệm tìm kiếm tốt hơn cho nhân viên bộ phận trợ giúp. Họ có thể truy vấn cơ sở kiến thức sản phẩm bằng ngôn ngữ đàm thoại để truy xuất thông tin sản phẩm liên quan.