Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) đã đạt được những bước tiến đáng kể trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Một trong những tiến bộ đáng chú ý nhất trong lĩnh vực này là ChatGPT, một chatbot hỗ trợ AI do OpenAI phát triển. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ phân tích công nghệ đằng sau ChatGPT theo cách dễ hiểu.
Để hiểu đầy đủ về ChatGPT, hãy bắt đầu với hiểu biết cơ bản về AI và NLP. Trí tuệ nhân tạo là sự phát triển của các hệ thống máy tính có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, một tập hợp con của AI, nhằm mục đích cho phép máy tính hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ của con người.
ChatGPT, viết tắt của “Chat Generative Pre-training Transformer”, là một mô hình AI tiên tiến được thiết kế đặc biệt để tạo văn bản giống con người. Đây là một chatbot tiên tiến có khả năng thu hút các cuộc trò chuyện tương tác và phù hợp theo ngữ cảnh với người dùng. Để đạt được điều này, ChatGPT dựa trên sự kết hợp của các quy trình đào tạo trước và tinh chỉnh mà chúng ta sẽ đi sâu vào bên dưới.
Đào tạo trước: học từ một lượng lớn dữ liệu văn bản
Bước đầu tiên trong việc xây dựng ChatGPT là đào tạo trước mô hình AI trên một lượng lớn dữ liệu văn bản từ internet. Điều này cho phép mô hình tìm hiểu cấu trúc và sắc thái của ngôn ngữ con người, đồng thời khám phá các mẫu, chủ đề và mối quan hệ giữa các từ và câu.
Trong giai đoạn tiền đào tạo này, mô hình AI được tiếp xúc với hàng tỷ câu, giúp nó hiểu ngữ pháp, cú pháp và thậm chí một số thông tin thực tế. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng ChatGPT không được lập trình rõ ràng với bất kỳ kiến thức hoặc quy tắc cụ thể nào. Thay vào đó, nó học hoàn toàn bằng cách phân tích và xác định các mẫu trong dữ liệu văn bản.
Tinh chỉnh: tinh chỉnh mô hình AI cho các tác vụ cụ thể
Sau khi giai đoạn tiền đào tạo hoàn tất, ChatGPT sẽ được tinh chỉnh thêm thông qua một quy trình được gọi là tinh chỉnh. Trong bước này, mô hình AI được đào tạo trên một tập dữ liệu nhỏ hơn được tạo cẩn thận với sự hỗ trợ của con người. Bộ dữ liệu này bao gồm các ví dụ về câu trả lời đúng cho các lời nhắc khác nhau, cho phép mô hình thích ứng với các tác vụ và ứng dụng cụ thể.
Việc tinh chỉnh là rất quan trọng để cải thiện khả năng của mô hình AI trong việc đưa ra phản hồi chính xác, liên quan và phù hợp với ngữ cảnh trong các cuộc hội thoại. Nó giúp mô hình đưa ra dự đoán tốt hơn bằng cách điều chỉnh các tham số của nó để phù hợp với hành vi mong muốn.
Kiến trúc máy biến áp: Xương sống của ChatGPT
Công nghệ cơ bản của ChatGPT dựa trên kiến trúc mạng thần kinh có tên là Transformer. Máy biến áp được thiết kế để xử lý dữ liệu tuần tự, chẳng hạn như văn bản, hiệu quả hơn so với mạng thần kinh hồi quy truyền thống (RNN) hoặc mạng bộ nhớ ngắn hạn dài hạn (LSTM).
Kiến trúc Transformer sử dụng một cơ chế gọi là tự chú ý, cho phép mô hình AI cân nhắc tầm quan trọng của các từ và cụm từ khác nhau trong văn bản đầu vào. Cơ chế này giúp mô hình hiểu ngữ cảnh của cuộc hội thoại và tạo ra các phản hồi nhất quán và phù hợp với ngữ cảnh hơn.
Tương tác với ChatGPT
Khi người dùng tương tác với ChatGPT, họ sẽ cung cấp lời nhắc văn bản hoặc một loạt lời nhắc làm cơ sở cho cuộc trò chuyện. Mô hình AI xử lý các lời nhắc này và tạo phản hồi dựa trên các mô hình và kiến thức mà nó thu được trong các giai đoạn tiền đào tạo và tinh chỉnh.
ChatGPT lưu giữ hồ sơ về các trao đổi trước đó khi người dùng tiếp tục cuộc trò chuyện, cho phép ChatGPT tạo phản hồi phù hợp với ngữ cảnh. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là mô hình AI không có ký ức cá nhân hoặc hiểu biết về các tương tác trong quá khứ của nó với người dùng cá nhân.
Các ứng dụng tiềm năng của ChatGPT
ChatGPT có nhiều ứng dụng tiềm năng trong các ngành công nghiệp khác nhau. Dưới đây là một số ví dụ:
Hỗ trợ khách hàng: ChatGPT có thể giúp các nhóm dịch vụ khách hàng bằng cách quản lý
Tạo nội dung: ChatGPT có thể được sử dụng để tạo văn bản cho bài báo, bài đăng trên mạng xã hội hoặc tài liệu tiếp thị, phục vụ như một công cụ hữu ích cho người viết quảng cáo và nhà tiếp thị.
Dịch ngôn ngữ: Nhờ khả năng hiểu ngôn ngữ nâng cao, ChatGPT có thể được sử dụng để dịch văn bản giữa các ngôn ngữ khác nhau.
Trợ lý ảo: ChatGPT có thể được tích hợp với trợ lý ảo để cung cấp phản hồi thông minh hơn, phù hợp theo ngữ cảnh và được cá nhân hóa cho các truy vấn của người dùng.
Giới hạn và cân nhắc đạo đức
Mặc dù có những khả năng ấn tượng, ChatGPT vẫn có một số hạn chế. Ví dụ, đôi khi nó có thể tạo ra thông tin không chính xác hoặc vô nghĩa. Nó cũng nhạy cảm với thông tin mà nó nhận được, điều đó có nghĩa là các lời nhắc sai lệch hoặc không phù hợp có thể dẫn đến các phản hồi sai lệch hoặc không phù hợp.
Ngoài ra, là một mô hình AI, ChatGPT không sở hữu trải nghiệm, cảm xúc hay ý thức cá nhân. Do đó, điều cần thiết là phải nhận thức được những hạn chế của nó và sử dụng nó một cách có trách nhiệm, tránh bị cám dỗ nhân cách hóa AI.
OpenAI, tổ chức đứng sau ChatGPT, nhận ra những hạn chế này và có sẵn các biện pháp bảo mật để giảm khả năng tạo ra đầu ra có hại hoặc sai lệch. Ngoài ra, OpenAI khuyến khích phản hồi của người dùng để giúp liên tục cải thiện hiệu suất và các biện pháp bảo mật của mô hình AI.
Nhà khoa học máy tính nổi tiếng Stephen Wolfram nói gì về ChatGPT
Trong cái nhìn sâu sắc của mình tiểu luận trên ChatGPT, nhà khoa học máy tính Stephen Wolfram nêu bật sự đơn giản và phức tạp của mô hình ngôn ngữ AI. Ông giải thích rằng mạng thần kinh phía sau ChatGPT tạo văn bản bằng cách bắt chước các mẫu văn bản lớn do con người tạo ra. Bằng cách làm theo lời nhắc và tạo văn bản dựa trên quá trình đào tạo của nó, mô hình tạo ra ngôn ngữ nhất quán của con người và “nói những điều” sử dụng nội dung mà nó đã “đọc”.
Wolfram nhấn mạnh kết quả bất ngờ của quá trình này: văn bản gắn kết, giống con người “giống như nội dung trên web, trong sách, v.v.” Ông gợi ý rằng kết quả này ngụ ý rằng các kiểu suy nghĩ và ngôn ngữ của con người có thể đơn giản và “đúng quy luật” hơn so với những gì người ta tin trước đây. Mặc dù ChatGPT đã ngầm phát hiện ra các mẫu này, Wolfram lập luận rằng chúng có khả năng bị lộ rõ ràng thông qua ngữ pháp ngữ nghĩa và ngôn ngữ máy tính.
Mặc dù khả năng tạo văn bản của ChatGPT rất ấn tượng, nhưng Wolfram tự hỏi liệu nó có hoạt động giống như bộ não con người hay không. Ông chỉ ra rằng chiến lược đào tạo (hoặc học tập) của mô hình khác biệt đáng kể so với quá trình học tập của bộ não, chủ yếu là do “phần cứng” khác nhau của bộ não và máy tính. Hơn nữa, việc thiếu các vòng lặp bên trong hoặc dữ liệu tính toán lại trong ChatGPT đã hạn chế khả năng tính toán của nó so với bộ não.
Wolfram gợi ý rằng việc khắc phục hạn chế này trong khi duy trì hiệu quả đào tạo có thể giúp các lần lặp lại ChatGPT trong tương lai đạt được nhiều năng lực não bộ hơn. Tuy nhiên, ông thừa nhận rằng bộ não con người và các mô hình AI như ChatGPT cần “các công cụ bên ngoài” để xử lý các phép tính mà chúng không thể thực hiện một cách hiệu quả.
Các nhà nghiên cứu AI của Microsoft nói gì về ChatGPT
BẰNG Hành vi xấu xa báo cáo vào ngày 24 tháng 3, ngày 22 tháng 3, “Các nhà nghiên cứu của Microsoft xuất bản một bài báo trên máy chủ bản in trước của arXiv có tiêu đề “Những tia sáng của trí tuệ nhân tạo chung: Những trải nghiệm ban đầu với GPT-4”, cho biết rằng “GPT-4 đã cho thấy những dấu hiệu ban đầu của trí tuệ nhân tạo chung (AGI), nghĩa là nó có những khả năng bằng hoặc lớn hơn cấp độ con người.”
Trong phần tóm tắt của bài viết, các tác giả nói:
“Chúng tôi chứng minh rằng ngoài khả năng thông thạo ngôn ngữ, GPT-4 có thể giải quyết các nhiệm vụ mới và đầy thách thức bao gồm toán học, mã hóa, tầm nhìn, y học, luật, tâm lý học, v.v. mà không cần động cơ khuyến khích cụ thể… Ngoài ra, trong tất cả các nhiệm vụ này, Hiệu suất của GPT -4 gần với hiệu suất của con người một cách đáng ngạc nhiên và thường vượt xa các mô hình trước đây như ChatGPT. Với bề rộng và chiều sâu của các khả năng của GPT-4, chúng tôi tin rằng nó có thể được coi là phiên bản ban đầu (nhưng vẫn chưa hoàn chỉnh) của hệ thống trí tuệ nhân tạo chung (AGI).“
Trong những năm gần đây, trí tuệ nhân tạo (AI) đã đạt được những bước tiến đáng kể trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Một trong những tiến bộ đáng chú ý nhất trong lĩnh vực này là ChatGPT, một chatbot hỗ trợ AI do OpenAI phát triển. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ phân tích công nghệ đằng sau ChatGPT theo cách dễ hiểu.
Để hiểu đầy đủ về ChatGPT, hãy bắt đầu với hiểu biết cơ bản về AI và NLP. Trí tuệ nhân tạo là sự phát triển của các hệ thống máy tính có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, một tập hợp con của AI, nhằm mục đích cho phép máy tính hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ của con người.
ChatGPT, viết tắt của “Chat Generative Pre-training Transformer”, là một mô hình AI tiên tiến được thiết kế đặc biệt để tạo văn bản giống con người. Đây là một chatbot tiên tiến có khả năng thu hút các cuộc trò chuyện tương tác và phù hợp theo ngữ cảnh với người dùng. Để đạt được điều này, ChatGPT dựa trên sự kết hợp của các quy trình đào tạo trước và tinh chỉnh mà chúng ta sẽ đi sâu vào bên dưới.
Đào tạo trước: học từ một lượng lớn dữ liệu văn bản
Bước đầu tiên trong việc xây dựng ChatGPT là đào tạo trước mô hình AI trên một lượng lớn dữ liệu văn bản từ internet. Điều này cho phép mô hình tìm hiểu cấu trúc và sắc thái của ngôn ngữ con người, đồng thời khám phá các mẫu, chủ đề và mối quan hệ giữa các từ và câu.
Trong giai đoạn tiền đào tạo này, mô hình AI được tiếp xúc với hàng tỷ câu, giúp nó hiểu ngữ pháp, cú pháp và thậm chí một số thông tin thực tế. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng ChatGPT không được lập trình rõ ràng với bất kỳ kiến thức hoặc quy tắc cụ thể nào. Thay vào đó, nó học hoàn toàn bằng cách phân tích và xác định các mẫu trong dữ liệu văn bản.
Tinh chỉnh: tinh chỉnh mô hình AI cho các tác vụ cụ thể
Sau khi giai đoạn tiền đào tạo hoàn tất, ChatGPT sẽ được tinh chỉnh thêm thông qua một quy trình được gọi là tinh chỉnh. Trong bước này, mô hình AI được đào tạo trên một tập dữ liệu nhỏ hơn được tạo cẩn thận với sự hỗ trợ của con người. Bộ dữ liệu này bao gồm các ví dụ về câu trả lời đúng cho các lời nhắc khác nhau, cho phép mô hình thích ứng với các tác vụ và ứng dụng cụ thể.
Việc tinh chỉnh là rất quan trọng để cải thiện khả năng của mô hình AI trong việc đưa ra phản hồi chính xác, liên quan và phù hợp với ngữ cảnh trong các cuộc hội thoại. Nó giúp mô hình đưa ra dự đoán tốt hơn bằng cách điều chỉnh các tham số của nó để phù hợp với hành vi mong muốn.
Kiến trúc máy biến áp: Xương sống của ChatGPT
Công nghệ cơ bản của ChatGPT dựa trên kiến trúc mạng thần kinh có tên là Transformer. Máy biến áp được thiết kế để xử lý dữ liệu tuần tự, chẳng hạn như văn bản, hiệu quả hơn so với mạng thần kinh hồi quy truyền thống (RNN) hoặc mạng bộ nhớ ngắn hạn dài hạn (LSTM).
Kiến trúc Transformer sử dụng một cơ chế gọi là tự chú ý, cho phép mô hình AI cân nhắc tầm quan trọng của các từ và cụm từ khác nhau trong văn bản đầu vào. Cơ chế này giúp mô hình hiểu ngữ cảnh của cuộc hội thoại và tạo ra các phản hồi nhất quán và phù hợp với ngữ cảnh hơn.
Tương tác với ChatGPT
Khi người dùng tương tác với ChatGPT, họ sẽ cung cấp lời nhắc văn bản hoặc một loạt lời nhắc làm cơ sở cho cuộc trò chuyện. Mô hình AI xử lý các lời nhắc này và tạo phản hồi dựa trên các mô hình và kiến thức mà nó thu được trong các giai đoạn tiền đào tạo và tinh chỉnh.
ChatGPT lưu giữ hồ sơ về các trao đổi trước đó khi người dùng tiếp tục cuộc trò chuyện, cho phép ChatGPT tạo phản hồi phù hợp với ngữ cảnh. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là mô hình AI không có ký ức cá nhân hoặc hiểu biết về các tương tác trong quá khứ của nó với người dùng cá nhân.
Các ứng dụng tiềm năng của ChatGPT
ChatGPT có nhiều ứng dụng tiềm năng trong các ngành công nghiệp khác nhau. Dưới đây là một số ví dụ:
Hỗ trợ khách hàng: ChatGPT có thể giúp các nhóm dịch vụ khách hàng bằng cách quản lý
Tạo nội dung: ChatGPT có thể được sử dụng để tạo văn bản cho bài báo, bài đăng trên mạng xã hội hoặc tài liệu tiếp thị, phục vụ như một công cụ hữu ích cho người viết quảng cáo và nhà tiếp thị.
Dịch ngôn ngữ: Nhờ khả năng hiểu ngôn ngữ nâng cao, ChatGPT có thể được sử dụng để dịch văn bản giữa các ngôn ngữ khác nhau.
Trợ lý ảo: ChatGPT có thể được tích hợp với trợ lý ảo để cung cấp phản hồi thông minh hơn, phù hợp theo ngữ cảnh và được cá nhân hóa cho các truy vấn của người dùng.
Giới hạn và cân nhắc đạo đức
Mặc dù có những khả năng ấn tượng, ChatGPT vẫn có một số hạn chế. Ví dụ, đôi khi nó có thể tạo ra thông tin không chính xác hoặc vô nghĩa. Nó cũng nhạy cảm với thông tin mà nó nhận được, điều đó có nghĩa là các lời nhắc sai lệch hoặc không phù hợp có thể dẫn đến các phản hồi sai lệch hoặc không phù hợp.
Ngoài ra, là một mô hình AI, ChatGPT không sở hữu trải nghiệm, cảm xúc hay ý thức cá nhân. Do đó, điều cần thiết là phải nhận thức được những hạn chế của nó và sử dụng nó một cách có trách nhiệm, tránh bị cám dỗ nhân cách hóa AI.
OpenAI, tổ chức đứng sau ChatGPT, nhận ra những hạn chế này và có sẵn các biện pháp bảo mật để giảm khả năng tạo ra đầu ra có hại hoặc sai lệch. Ngoài ra, OpenAI khuyến khích phản hồi của người dùng để giúp liên tục cải thiện hiệu suất và các biện pháp bảo mật của mô hình AI.
Nhà khoa học máy tính nổi tiếng Stephen Wolfram nói gì về ChatGPT
Trong cái nhìn sâu sắc của mình tiểu luận trên ChatGPT, nhà khoa học máy tính Stephen Wolfram nêu bật sự đơn giản và phức tạp của mô hình ngôn ngữ AI. Ông giải thích rằng mạng thần kinh phía sau ChatGPT tạo văn bản bằng cách bắt chước các mẫu văn bản lớn do con người tạo ra. Bằng cách làm theo lời nhắc và tạo văn bản dựa trên quá trình đào tạo của nó, mô hình tạo ra ngôn ngữ nhất quán của con người và “nói những điều” sử dụng nội dung mà nó đã “đọc”.
Wolfram nhấn mạnh kết quả bất ngờ của quá trình này: văn bản gắn kết, giống con người “giống như nội dung trên web, trong sách, v.v.” Ông gợi ý rằng kết quả này ngụ ý rằng các kiểu suy nghĩ và ngôn ngữ của con người có thể đơn giản và “đúng quy luật” hơn so với những gì người ta tin trước đây. Mặc dù ChatGPT đã ngầm phát hiện ra các mẫu này, Wolfram lập luận rằng chúng có khả năng bị lộ rõ ràng thông qua ngữ pháp ngữ nghĩa và ngôn ngữ máy tính.
Mặc dù khả năng tạo văn bản của ChatGPT rất ấn tượng, nhưng Wolfram tự hỏi liệu nó có hoạt động giống như bộ não con người hay không. Ông chỉ ra rằng chiến lược đào tạo (hoặc học tập) của mô hình khác biệt đáng kể so với quá trình học tập của bộ não, chủ yếu là do “phần cứng” khác nhau của bộ não và máy tính. Hơn nữa, việc thiếu các vòng lặp bên trong hoặc dữ liệu tính toán lại trong ChatGPT đã hạn chế khả năng tính toán của nó so với bộ não.
Wolfram gợi ý rằng việc khắc phục hạn chế này trong khi duy trì hiệu quả đào tạo có thể giúp các lần lặp lại ChatGPT trong tương lai đạt được nhiều năng lực não bộ hơn. Tuy nhiên, ông thừa nhận rằng bộ não con người và các mô hình AI như ChatGPT cần “các công cụ bên ngoài” để xử lý các phép tính mà chúng không thể thực hiện một cách hiệu quả.
Các nhà nghiên cứu AI của Microsoft nói gì về ChatGPT
BẰNG Hành vi xấu xa báo cáo vào ngày 24 tháng 3, ngày 22 tháng 3, “Các nhà nghiên cứu của Microsoft xuất bản một bài báo trên máy chủ bản in trước của arXiv có tiêu đề “Những tia sáng của trí tuệ nhân tạo chung: Những trải nghiệm ban đầu với GPT-4”, cho biết rằng “GPT-4 đã cho thấy những dấu hiệu ban đầu của trí tuệ nhân tạo chung (AGI), nghĩa là nó có những khả năng bằng hoặc lớn hơn cấp độ con người.”
Trong phần tóm tắt của bài viết, các tác giả nói:
“Chúng tôi chứng minh rằng ngoài khả năng thông thạo ngôn ngữ, GPT-4 có thể giải quyết các nhiệm vụ mới và đầy thách thức bao gồm toán học, mã hóa, tầm nhìn, y học, luật, tâm lý học, v.v. mà không cần động cơ khuyến khích cụ thể… Ngoài ra, trong tất cả các nhiệm vụ này, Hiệu suất của GPT -4 gần với hiệu suất của con người một cách đáng ngạc nhiên và thường vượt xa các mô hình trước đây như ChatGPT. Với bề rộng và chiều sâu của các khả năng của GPT-4, chúng tôi tin rằng nó có thể được coi là phiên bản ban đầu (nhưng vẫn chưa hoàn chỉnh) của hệ thống trí tuệ nhân tạo chung (AGI).“
