M

MLOG

Tiếng Việt

Khám phá toàn diện về Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) và kiến trúc Transformer, bao gồm lịch sử, cơ chế hoạt động và các ứng dụng.

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:

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:

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:

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:

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:

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:

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:

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:

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

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.