Bảng tỷ giá 
Bạn đang ở:
186 
Khám phá thế giới của các mô hình ngôn ngữ lớn và kỳ quan AI được thiết kế để hiểu và tạo ra văn bản giống con người.
Trong những năm gần đây, thế giới trí tuệ nhân tạo (AI) đã được cách mạng hóa nhờ sự ra đời của các mô hình ngôn ngữ lớn. Những mô hình này, chẳng hạn như OpenAI GPT-3, đã cho thấy tiềm năng to lớn của AI trong việc hiểu và tạo ra văn bản giống con người. Bài viết này sẽ đi sâu vào tìm hiểu chính xác mô hình ngôn ngữ lớn là gì và cách triển khai chúng cho các ứng dụng khác nhau.
Hiểu các mô hình ngôn ngữ lớn
Mô hình ngôn ngữ lớn là một lớp mô hình trí tuệ nhân tạo đã được đào tạo trên lượng lớn dữ liệu văn bản để hiểu, tạo và thao tác ngôn ngữ của con người.
Những mô hình này sử dụng các kỹ thuật học sâu, cụ thể là một loại mạng thần kinh được gọi là máy biến áp, để xử lý và tìm hiểu các mẫu từ dữ liệu văn bản. Kết quả là một mô hình có khả năng hiểu ngữ cảnh, ngữ nghĩa và cú pháp trong ngôn ngữ của con người, cho phép nó tạo ra văn bản mạch lạc và phù hợp với ngữ cảnh.
OpenAI GPT-3 (Generative Pre-training Transformer 3) là một trong những ví dụ nổi bật nhất về mô hình ngôn ngữ lớn. Với 175 tỷ tham số (trọng lượng có thể học), GPT-3 có thể thực hiện nhiều tác vụ khác nhau, từ dịch ngôn ngữ và tạo văn bản đến hoàn thành mã và hội thoại.
In addition to prompting LLMs, many developers are now also experimenting with fine-tuning. I describe in The Batch how to choose from the growing menu of options for building applications with LLMs: Prompting, few-shot, fine-tuning, pre-training. https://t.co/NgPg0snzNt
— Andrew Ng (@AndrewYNg) August 17, 2023
Triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn
Triển khai mô hình ngôn ngữ lớn bao gồm việc giúp người dùng có thể truy cập mô hình này, cho dù thông qua ứng dụng web, chatbot hay các giao diện khác. Dưới đây là hướng dẫn từng bước về cách triển khai mô hình ngôn ngữ lớn:
- Chọn khung: Chọn khung lập trình phù hợp để triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn. Các lựa chọn phổ biến bao gồm thư viện TensorFlow, PyTorch và Hugging Face Transformers.
- Chuẩn bị mô hình: Nếu lập trình viên sử dụng mô hình được đào tạo trước như GPT-3, họ phải đảm bảo rằng họ có quyền truy cập vào các tham số và trọng số của mô hình. Đối với các kiểu máy khác, họ có thể cần tinh chỉnh chúng theo các tác vụ cụ thể.
- Thiết lập giao diện: Quyết định cách người dùng sẽ tương tác với mô hình. Việc này có thể thông qua giao diện web, chatbot hoặc công cụ dòng lệnh.
- Tích hợp giao diện lập trình ứng dụng (API) (dành cho các mô hình được đào tạo trước): Khi sử dụng mô hình được đào tạo trước như GPT-3, người dùng có thể tương tác với mô hình đó bằng lệnh gọi API. OpenAI cung cấp tài liệu và hướng dẫn API để tích hợp các mô hình của nó vào các ứng dụng.
- Triển khai xử lý đầu vào của người dùng: Thiết kế mã để chấp nhận đầu vào của người dùng và chuyển chúng vào mô hình. Mô hình tạo ra phản hồi dựa trên đầu vào và ngữ cảnh của nó.
- Đầu ra sau quá trình: Tùy thuộc vào nhiệm vụ, người dùng có thể cần xử lý hậu kỳ đầu ra của mô hình để làm cho nó mạch lạc hơn hoặc thân thiện với người dùng hơn.
- Khả năng mở rộng và hiệu suất: Xem xét khả năng mở rộng của việc triển khai. Các mô hình ngôn ngữ lớn có thể tiêu tốn nhiều tài nguyên, vì vậy hãy đảm bảo rằng cơ sở hạ tầng có thể xử lý các yêu cầu đồng thời.
- Trải nghiệm người dùng: Thiết kế giao diện thân thiện với người dùng, hướng dẫn người dùng tương tác với mô hình một cách hiệu quả. Điều này rất quan trọng để mang lại trải nghiệm tích cực cho người dùng.
- Bảo mật và quyền riêng tư: Thực hiện các biện pháp bảo mật để bảo vệ dữ liệu người dùng và ngăn chặn việc lạm dụng mô hình. Cần xem xét việc mã hóa, kiểm soát quyền truy cập và ẩn danh dữ liệu.
- Thử nghiệm và tối ưu hóa: test kỹ lưỡng quá trình triển khai để xác định và khắc phục mọi lỗi hoặc sự cố. Tối ưu hóa hiệu suất mô hình để có tốc độ và độ chính xác.
- Giám sát và bảo trì: Thiết lập các công cụ giám sát để theo dõi hiệu suất và cách sử dụng mô hình. Thường xuyên cập nhật và bảo trì mô hình để đảm bảo mô hình luôn cập nhật và hoạt động tốt.
Ứng dụng của mô hình ngôn ngữ lớn
Tính linh hoạt của các mô hình ngôn ngữ lớn cho phép chúng được triển khai trong nhiều ứng dụng khác nhau:
- Chatbot và trợ lý ảo: Các mô hình ngôn ngữ lớn có thể hỗ trợ các chatbot thông minh và trợ lý ảo tham gia vào các cuộc trò chuyện bằng ngôn ngữ tự nhiên với người dùng.
- Tạo nội dung: Họ có thể tạo các bài viết, mô tả sản phẩm, nội dung tiếp thị, v.v. chất lượng cao.
- Tạo mã: Các mô hình ngôn ngữ lớn có thể hỗ trợ các nhà phát triển bằng cách tạo các đoạn mã, hoàn thiện mã và cung cấp các giải thích liên quan đến lập trình.
- Dịch ngôn ngữ: Những mô hình này có thể được tinh chỉnh cho các ngôn ngữ cụ thể và được sử dụng cho tác vụ dịch thuật.
- Tóm tắt nội dung: Mô hình ngôn ngữ lớn có thể tự động tóm tắt các bài viết hoặc tài liệu dài.
- Đề xuất được cá nhân hóa: Họ có thể cung cấp các đề xuất được cá nhân hóa dựa trên sở thích và hành vi của người dùng.
ChatGPT can explain a JavaScript code in plain English. It “understood” the code was computing the pixel differences between a previous and next frame. Really good to start blog posts from code snippets! This function is used in @screenrunapp to detect mouse positions in a video pic.twitter.com/a44r7z5Qoy
— Laurent Denoue (@ldenoue) January 28, 2023
Triển khai cẩn thận các mô hình ngôn ngữ lớn là chìa khóa thành công
Các mô hình ngôn ngữ lớn thể hiện sự tiến bộ mang tính đột phá trong trí tuệ nhân tạo, mang lại khả năng hiểu và tạo ngôn ngữ giống con người cho máy móc.
Việc triển khai các mô hình này đòi hỏi phải lập kế hoạch, mã hóa cẩn thận cũng như cân nhắc về trải nghiệm và bảo mật của người dùng. Việc mạo hiểm bước vào thế giới của các mô hình ngôn ngữ lớn sẽ mở ra tiềm năng biến đổi nhiều ngành công nghiệp và ứng dụng, tăng cường sự tương tác giữa con người và máy móc theo những cách chưa từng có.
Thu thập bài viết này dưới dạng NFT để lưu giữ khoảnh khắc lịch sử này và thể hiện sự ủng hộ của bạn đối với hoạt động báo chí độc lập trong không gian tiền điện tử.
Theo CoinTelegraph
|
|
Tags: Mô hình ngôn ngữ lớn, Triển khai AI, Tạo văn bản, Chatbot,
