Mô hình Ngôn ngữ Lớn: Khám phá Kiến trúc Transformer

Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) đã cách mạng hóa lĩnh vực Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP), cho phép máy móc hiểu, tạo ra và tương tác với ngôn ngữ của con người theo những cách chưa từng có. Trọng tâm của các mô hình mạnh mẽ này là kiến trúc Transformer, một sự đổi mới đột phá đã khắc phục những hạn chế của các mô hình sequence-to-sequence trước đây. Bài viết này đi sâu vào sự phức tạp của kiến trúc Transformer, khám phá lịch sử, các thành phần cốt lõi và tác động của nó đối với thế giới AI.

Sự trỗi dậy của các Mô hình Sequence-to-Sequence

Trước Transformer, Mạng Nơ-ron Hồi quy (RNN) và các biến thể của nó, như LSTM (Long Short-Term Memory) và GRU (Gated Recurrent Units), là các kiến trúc thống trị cho các tác vụ sequence-to-sequence. Các mô hình này xử lý các chuỗi đầu vào từng phần tử một, duy trì một trạng thái ẩn để nắm bắt thông tin về quá khứ. Tuy nhiên, RNN gặp phải một số hạn chế:

• Tiêu biến và Bùng nổ Gradient (Vanishing and Exploding Gradients): Huấn luyện các RNN sâu rất khó khăn do các vấn đề về tiêu biến và bùng nổ gradient, khiến mô hình khó học được các phụ thuộc tầm xa.
• Tính toán Tuần tự: RNN xử lý các chuỗi một cách tuần tự, hạn chế khả năng song song hóa và làm cho việc huấn luyện chậm và tốn kém về mặt tính toán.
• Khó xử lý các Chuỗi dài: RNN gặp khó khăn trong việc nắm bắt các phụ thuộc tầm xa trong các chuỗi dài, vì thông tin từ đầu chuỗi có thể bị mất khi nó lan truyền qua mạng.

Transformer: Một sự thay đổi Mô thức

Năm 2017, một nhóm các nhà nghiên cứu tại Google Brain đã giới thiệu kiến trúc Transformer trong bài báo kinh điển của họ "Attention is All You Need." Transformer đã loại bỏ hoàn toàn tính hồi quy và chỉ dựa vào cơ chế chú ý (attention mechanism) để nắm bắt các mối quan hệ giữa các phần khác nhau của chuỗi đầu vào. Cách tiếp cận mang tính cách mạng này mang lại một số lợi thế:

• Song song hóa: Transformer có thể xử lý toàn bộ chuỗi đầu vào song song, giúp tăng tốc đáng kể quá trình huấn luyện và suy luận.
• Phụ thuộc Tầm xa: Cơ chế chú ý cho phép mô hình trực tiếp chú ý đến bất kỳ phần nào của chuỗi đầu vào, bất kể khoảng cách, giúp nắm bắt hiệu quả các phụ thuộc tầm xa.
• Khả năng Diễn giải: Các trọng số chú ý cung cấp cái nhìn sâu sắc về những phần nào của chuỗi đầu vào mà mô hình đang tập trung vào, làm cho mô hình dễ diễn giải hơn.

Các Thành phần Cốt lõi của Transformer

The Transformer architecture consists of several key components that work together to process and generate text. These components include:

1. Nhúng Đầu vào (Input Embedding)

Chuỗi đầu vào đầu tiên được chuyển đổi thành một chuỗi các vector dày đặc bằng cách sử dụng một lớp nhúng (embedding layer). Mỗi từ hoặc mã thông báo phụ (subword token) được ánh xạ tới một biểu diễn vector đa chiều nắm bắt ý nghĩa ngữ nghĩa của nó. Ví dụ, từ "vua" có thể được biểu diễn bằng một vector gần với các vector của "nữ hoàng" và "người cai trị".

2. Mã hóa Vị trí (Positional Encoding)

Vì Transformer không dựa vào tính hồi quy, nó cần một cơ chế để mã hóa vị trí của mỗi từ trong chuỗi. Điều này đạt được thông qua mã hóa vị trí, bằng cách thêm một vector vào mỗi phần nhúng từ để biểu thị vị trí của nó trong chuỗi. Các phần nhúng vị trí này thường dựa trên các hàm sin và cosin với các tần số khác nhau. Ví dụ, từ đầu tiên trong câu có thể có mã hóa vị trí khác với từ thứ hai, v.v.

3. Bộ mã hóa (Encoder)

Bộ mã hóa chịu trách nhiệm xử lý chuỗi đầu vào và tạo ra một biểu diễn theo ngữ cảnh của mỗi từ. Nó bao gồm nhiều lớp khối giống hệt nhau. Mỗi khối chứa hai lớp con:

• Tự chú ý Đa đầu (Multi-Head Self-Attention): Lớp này tính toán các trọng số chú ý giữa mỗi từ trong chuỗi đầu vào và tất cả các từ khác trong chuỗi. Các trọng số chú ý cho biết mỗi từ nên chú ý đến các từ khác bao nhiêu khi hình thành biểu diễn theo ngữ cảnh của nó. Khía cạnh "đa đầu" có nghĩa là cơ chế chú ý được áp dụng nhiều lần song song, với mỗi đầu học các mẫu chú ý khác nhau.
• Mạng Truyền thẳng (Feed Forward Network): Lớp này áp dụng một mạng nơ-ron truyền thẳng cho mỗi phần nhúng từ một cách độc lập. Mạng này thường bao gồm hai lớp kết nối đầy đủ với một hàm kích hoạt ReLU ở giữa.

Mỗi lớp con này được theo sau bởi một kết nối dư (residual connection) và chuẩn hóa lớp (layer normalization). Kết nối dư giúp giảm bớt vấn đề tiêu biến gradient, trong khi chuẩn hóa lớp giúp ổn định quá trình huấn luyện.

4. Bộ giải mã (Decoder)

Bộ giải mã chịu trách nhiệm tạo ra chuỗi đầu ra, dựa trên các biểu diễn theo ngữ cảnh do bộ mã hóa tạo ra. Nó cũng bao gồm nhiều lớp khối giống hệt nhau. Mỗi khối chứa ba lớp con:

• Tự chú ý Đa đầu Che giấu (Masked Multi-Head Self-Attention): Lớp này tương tự như lớp tự chú ý đa đầu trong bộ mã hóa, nhưng nó bao gồm một mặt nạ ngăn mỗi từ chú ý đến các từ trong tương lai trong chuỗi. Điều này là cần thiết để đảm bảo rằng bộ giải mã chỉ sử dụng thông tin từ quá khứ khi tạo chuỗi đầu ra.
• Chú ý Đa đầu (Multi-Head Attention): Lớp này tính toán các trọng số chú ý giữa đầu ra của lớp tự chú ý đa đầu che giấu và đầu ra của bộ mã hóa. Điều này cho phép bộ giải mã chú ý đến các phần liên quan của chuỗi đầu vào khi tạo chuỗi đầu ra.
• Mạng Truyền thẳng (Feed Forward Network): Lớp này giống như mạng truyền thẳng trong bộ mã hóa.

Giống như trong bộ mã hóa, mỗi lớp con này đều được theo sau bởi một kết nối dư và chuẩn hóa lớp.

5. Lớp Đầu ra (Output Layer)

Lớp cuối cùng của bộ giải mã là một lớp tuyến tính theo sau bởi một hàm kích hoạt softmax. Lớp này xuất ra một phân phối xác suất trên tất cả các từ có thể có trong từ vựng. Từ có xác suất cao nhất được chọn làm từ tiếp theo trong chuỗi đầu ra.

Cơ chế Chú ý: Chìa khóa thành công của Transformer

Cơ chế chú ý là sự đổi mới cốt lõi của kiến trúc Transformer. Nó cho phép mô hình tập trung vào các phần phù hợp nhất của chuỗi đầu vào khi xử lý mỗi từ. Cơ chế chú ý hoạt động bằng cách tính toán một tập hợp các trọng số chú ý cho biết mỗi từ nên chú ý đến các từ khác trong chuỗi bao nhiêu.

Các trọng số chú ý được tính bằng công thức sau:

Attention(Q, K, V) = softmax((QK^T) / sqrt(d_k))V

Trong đó:

• Q là ma trận các truy vấn (queries)
• K là ma trận các khóa (keys)
• V là ma trận các giá trị (values)
• d_k là chiều của các khóa

Các truy vấn, khóa và giá trị đều được lấy từ các phần nhúng đầu vào. Các truy vấn đại diện cho các từ đang được chú ý, các khóa đại diện cho các từ được chú ý từ, và các giá trị đại diện cho thông tin đang được chú ý. Các trọng số chú ý được tính bằng cách lấy tích vô hướng của các truy vấn và khóa, chia tỷ lệ kết quả cho căn bậc hai của chiều của các khóa, và sau đó áp dụng hàm softmax. Hàm softmax đảm bảo rằng tổng các trọng số chú ý bằng 1. Các trọng số chú ý sau đó được nhân với các giá trị để tạo ra tổng có trọng số của các giá trị, đại diện cho biểu diễn theo ngữ cảnh của từ.

Chú ý Đa đầu (Multi-Head Attention)

Transformer sử dụng chú ý đa đầu, có nghĩa là cơ chế chú ý được áp dụng nhiều lần song song, với mỗi đầu học các mẫu chú ý khác nhau. Điều này cho phép mô hình nắm bắt các loại mối quan hệ khác nhau giữa các từ trong chuỗi đầu vào. Ví dụ, một đầu có thể học cách chú ý đến các mối quan hệ cú pháp, trong khi một đầu khác có thể học cách chú ý đến các mối quan hệ ngữ nghĩa.

Đầu ra của nhiều đầu chú ý được nối lại với nhau và sau đó được đưa qua một lớp tuyến tính để tạo ra biểu diễn theo ngữ cảnh cuối cùng của từ.

Ứng dụng của LLM dựa trên Transformer

Kiến trúc Transformer đã cho phép phát triển các LLM mạnh mẽ đạt được kết quả tiên tiến trên một loạt các tác vụ NLP. Một số ứng dụng đáng chú ý nhất của LLM dựa trên Transformer bao gồm:

• Tạo Văn bản: LLM có thể tạo ra văn bản thực tế và mạch lạc, làm cho chúng hữu ích cho các tác vụ như viết bài, tạo nội dung tiếp thị và tạo nội dung sáng tạo. Ví dụ, các hệ thống như GPT-3 và LaMDA có thể tạo ra các định dạng văn bản sáng tạo khác nhau, như thơ, mã, kịch bản, tác phẩm âm nhạc, email, thư, v.v.
• Dịch máy: LLM đã cải thiện đáng kể độ chính xác của các hệ thống dịch máy, cho phép giao tiếp liền mạch giữa những người nói các ngôn ngữ khác nhau. Các dịch vụ như Google Translate và DeepL tận dụng kiến trúc transformer cho khả năng dịch của họ.
• Hỏi-Đáp: LLM có thể trả lời các câu hỏi dựa trên một ngữ cảnh nhất định, làm cho chúng hữu ích cho các tác vụ như hỗ trợ khách hàng và truy xuất thông tin. Ví dụ bao gồm các hệ thống có thể trả lời các câu hỏi về một tài liệu hoặc một trang web.
• Tóm tắt Văn bản: LLM có thể tạo ra các bản tóm tắt ngắn gọn của các tài liệu dài, tiết kiệm thời gian và công sức cho người đọc. Điều này có thể được sử dụng để tóm tắt các bài báo, bài nghiên cứu hoặc tài liệu pháp lý.
• Phân tích Tình cảm: LLM có thể xác định tình cảm (tích cực, tiêu cực hoặc trung tính) được thể hiện trong một đoạn văn bản, cho phép các doanh nghiệp hiểu được ý kiến và phản hồi của khách hàng. Điều này thường được sử dụng trong việc theo dõi mạng xã hội và phân tích đánh giá của khách hàng.
• Tạo Mã nguồn: Một số LLM, như Codex, có khả năng tạo mã nguồn bằng nhiều ngôn ngữ lập trình khác nhau, hỗ trợ các nhà phát triển trong việc viết và gỡ lỗi phần mềm.

Tác động của LLM vượt xa các ứng dụng cụ thể này. Chúng cũng đang được sử dụng trong các lĩnh vực như khám phá thuốc, khoa học vật liệu và mô hình hóa tài chính, thể hiện tính linh hoạt và tiềm năng đổi mới của chúng.

Ví dụ về các Mô hình dựa trên Transformer

Một số LLM nổi bật dựa trên kiến trúc Transformer. Dưới đây là một vài ví dụ đáng chú ý:

• BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers): Được phát triển bởi Google, BERT là một mô hình được huấn luyện trước có thể được tinh chỉnh cho nhiều tác vụ NLP khác nhau. Nó được biết đến với khả năng hiểu ngữ cảnh của các từ trong một câu, dẫn đến hiệu suất cải thiện trong các tác vụ như hỏi-đáp và phân tích tình cảm.
• Dòng GPT (Generative Pre-trained Transformer) (GPT-2, GPT-3, GPT-4): Được phát triển bởi OpenAI, các mô hình GPT được biết đến với khả năng tạo văn bản ấn tượng. Chúng có thể tạo ra văn bản thực tế và mạch lạc về nhiều chủ đề.
• T5 (Text-to-Text Transfer Transformer): Được phát triển bởi Google, T5 là một mô hình coi tất cả các tác vụ NLP là các vấn đề từ văn bản sang văn bản. Điều này cho phép nó dễ dàng được tinh chỉnh cho nhiều tác vụ khác nhau bằng một mô hình duy nhất.
• LaMDA (Language Model for Dialogue Applications): Một mô hình khác từ Google, LaMDA được thiết kế cho các ứng dụng đối thoại và được biết đến với khả năng tạo ra các cuộc trò chuyện tự nhiên và hấp dẫn.
• BART (Bidirectional and Auto-Regressive Transformer): Được phát triển bởi Facebook, BART là một mô hình được thiết kế cho cả tác vụ tạo văn bản và hiểu văn bản. Nó thường được sử dụng cho các tác vụ như tóm tắt văn bản và dịch máy.

Thách thức và Hướng đi Tương lai

Mặc dù các LLM dựa trên Transformer đã đạt được những tiến bộ đáng kể, chúng cũng phải đối mặt với một số thách thức:

• Chi phí Tính toán: Việc huấn luyện và triển khai LLM có thể tốn kém về mặt tính toán, đòi hỏi tài nguyên và năng lượng đáng kể. Điều này hạn chế khả năng tiếp cận của các mô hình này đối với các tổ chức có ngân sách và cơ sở hạ tầng lớn.
• Yêu cầu Dữ liệu: LLM yêu cầu một lượng lớn dữ liệu để huấn luyện hiệu quả. Đây có thể là một thách thức đối với các tác vụ mà dữ liệu khan hiếm hoặc khó thu thập.
• Thành kiến và Công bằng: LLM có thể kế thừa các thành kiến từ dữ liệu mà chúng được huấn luyện, dẫn đến các kết quả không công bằng hoặc phân biệt đối xử. Việc giải quyết các thành kiến này là rất quan trọng để đảm bảo rằng LLM được sử dụng một cách có trách nhiệm và đạo đức.
• Khả năng Diễn giải: Mặc dù cơ chế chú ý cung cấp một số cái nhìn sâu sắc về quá trình ra quyết định của mô hình, LLM vẫn phần lớn là các "hộp đen". Cải thiện khả năng diễn giải của các mô hình này là quan trọng để xây dựng lòng tin và hiểu được những hạn chế của chúng.
• Tính xác thực và Ảo giác: LLM đôi khi có thể tạo ra thông tin không chính xác hoặc vô nghĩa, một hiện tượng được gọi là "ảo giác". Cải thiện tính xác thực của LLM là một lĩnh vực nghiên cứu đang diễn ra.

Các hướng nghiên cứu trong tương lai trong lĩnh vực LLM dựa trên Transformer bao gồm:

• Kiến trúc Hiệu quả: Phát triển các kiến trúc hiệu quả hơn đòi hỏi ít tài nguyên tính toán và dữ liệu hơn.
• AI có thể giải thích (XAI): Cải thiện khả năng diễn giải của LLM để hiểu các quá trình ra quyết định của chúng.
• Giảm thiểu Thành kiến: Phát triển các kỹ thuật để giảm thiểu thành kiến trong LLM và đảm bảo sự công bằng.
• Tích hợp Tri thức: Tích hợp các nguồn tri thức bên ngoài vào LLM để cải thiện tính xác thực và khả năng suy luận của chúng.
• Học Đa phương thức: Mở rộng LLM để xử lý nhiều phương thức, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh và âm thanh.

Kết luận

Kiến trúc Transformer đã cách mạng hóa lĩnh vực NLP, cho phép phát triển các LLM mạnh mẽ có thể hiểu, tạo ra và tương tác với ngôn ngữ của con người theo những cách chưa từng có. Mặc dù các thách thức vẫn còn, Transformer đã mở đường cho một kỷ nguyên mới của các công nghệ ngôn ngữ do AI cung cấp có tiềm năng biến đổi các ngành công nghiệp và các khía cạnh khác nhau của cuộc sống chúng ta. Khi nghiên cứu tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi sẽ thấy những đổi mới đáng chú ý hơn nữa trong những năm tới, mở khóa toàn bộ tiềm năng của các mô hình ngôn ngữ và các ứng dụng của chúng trên toàn thế giới. Tác động của LLM sẽ được cảm nhận trên toàn cầu, ảnh hưởng đến cách chúng ta giao tiếp, học hỏi và tương tác với công nghệ.