Các mô hình nền tảng (Foundation models) được coi là bước tiến vượt bậc trong Trí tuệ Nhân tạo (AI) và hứa hẹn sẽ thay đổi cách con người tương tác với máy tính. Những mô hình này được xây dựng thông qua quá trình học tự giám sát (self-supervised learning) trên một lượng lớn dữ liệu không gán nhãn, từ đó nắm bắt các đặc trưng và mối quan hệ với độ chính xác đáng kinh ngạc. Mô hình nền tảng vượt trội trong các tác vụ như phân loại hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và trả lời câu hỏi.
Mô hình nền tảng là cốt lõi của AI tạo sinh (Generative AI), cho phép chúng tạo ra văn bản, âm nhạc và hình ảnh bằng cách dự đoán các thành tố tiếp theo trong một chuỗi dựa trên gợi ý có sẵn. Tương lai, các mô hình nền tảng hứa hẹn vẫn sẽ tiếp đà phát triển mạnh, nhờ vào các yếu tố như khả năng tiếp cận các bộ dữ liệu khổng lồ, những tiến bộ trong cơ sở hạ tầng điện toán và nhu cầu ngày càng tăng đối với các ứng dụng AI.
Mô hình nền tảng (Foundation models) là gì?
Mô hình nền tảng thực chất là những mô hình học máy đồ sộ được huấn luyện trên các bộ dữ liệu khổng lồ, cho phép chúng thích ứng với nhiều tác vụ khác nhau. So với các mô hình chuyên biệt cho từng tác vụ, những mô hình này thường được huấn luyện bằng phương pháp học tự giám sát hoặc học bán giám sát, tận dụng lợi thế của lượng dữ liệu không gán nhãn khổng lồ để tăng tính khái quát của mô hình tốt hơn. Mô hình nền tảng đã chứng minh hiệu quả vượt trội trong các lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính và robot. Các ví dụ nổi bật bao gồm GPT-4, mô hình này xuất sắc trong việc tạo ra văn bản, dịch thuật và sáng tạo nội dung, và BERT, mô hình cho thấy những tiến bộ đáng kể trong các tác vụ như trả lời câu hỏi và phân tích cảm xúc. DALL-E 2, một mô hình đáng chú ý khác, có thể tạo ra hình ảnh chân thực dựa trên mô tả bằng văn bản.
Các mô hình nền tảng thường sử dụng deep neural networks gồm các lớp nơ-ron được kết nối với nhau để nắm bắt các mẫu dữ liệu phức tạp. Quy mô của các mạng này có thể rất lớn, với hàng triệu hoặc thậm chí hàng tỷ tham số, đòi hỏi tài nguyên tính toán đáng kể để đào tạo. Tuy nhiên, kích thước lớn cho phép chúng nắm bắt hiệu quả các mẫu và mối quan hệ phức tạp, góp phần tạo ra hiệu suất vượt trội trên các tác vụ đa dạng.
Phân loại mô hình nền tảng
Mặc dù có nhiều mô hình nền tảng khác nhau, ta có thể phân chúng thành 3 nhóm chính:
- Mô hình ngôn ngữ (Language models): Những mô hình này được thiết kế để xử lý và hiểu ngôn ngữ tự nhiên, cho phép chúng thực hiện các tác vụ như dịch, trả lời câu hỏi và tạo văn bản. Các ví dụ về các mô hình ngôn ngữ phổ biến bao gồm BERT, GPT-3, T5 hay ViGPT.
- Mô hình thị giác máy tính (Computer vision models): Loại mô hình này được thiết kế để xử lý và hiểu dữ liệu hình ảnh, cho phép chúng thực hiện các tác vụ như phân loại ảnh, nhận dạng đối tượng và hiểu bối cảnh trong ảnh. Các ví dụ về mô hình thị giác máy tính phổ biến bao gồm ResNet, VGG và Inception.
- Mô hình đa phương thức (Multimodal models): Đây là những mô hình được thiết kế để có thể đồng thời xử lý nhiều dạng dữ liệu khác nhau như văn bản, hình ảnh, voice, hay video, cho phép chúng thực hiện các tác vụ như tổng hợp văn bản thành ảnh hoặc video, chú thích ảnh và trả lời câu hỏi liên quan đến hình ảnh. Các ví dụ về các mô hình đa phương thức phổ biến bao gồm DALL-E 2, Flamingo và Florence.
Mô hình nền tảng hoạt động như thế nào?
Các mô hình nền tảng là một dạng của AI tạo sinh. Chúng tạo ra kết quả dựa trên một hoặc nhiều đầu vào (gợi ý) dưới dạng hướng dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên. Các mô hình này được xây dựng dựa trên các mạng nơ-ron phức tạp bao gồm generative adversarial networks (GANs), transformers, variational encoders.
Mặc dù mỗi loại mạng hoạt động khác nhau, nguyên tắc hoạt động của chúng có những điểm tương đồng. Nhìn chung, một mô hình nền tảng sử dụng các mẫu và mối quan hệ đã học được để dự đoán phần tử tiếp theo trong một chuỗi. Ví dụ, với việc tạo hình ảnh, mô hình sẽ phân tích hình ảnh và tạo ra phiên bản sắc nét, rõ ràng hơn của hình ảnh đó. Tương tự với văn bản, mô hình dự đoán từ tiếp theo trong chuỗi văn bản dựa trên các từ trước đó và ngữ cảnh của nó. Sau đó, nó chọn từ tiếp theo bằng các kỹ thuật phân phối xác suất.
Điểm đặc biệt của các mô hình nền tảng là chúng sử dụng học tự giám sát để tạo nhãn từ dữ liệu đầu vào. Điều này có nghĩa là không ai hướng dẫn hoặc đào tạo mô hình với các bộ dữ liệu huấn luyện được gán nhãn sẵn. Điểm này phân biệt các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) với các kiến trúc Học máy (ML) trước đây, vốn sử dụng phương pháp học có giám sát hoặc không giám sát.
Mô hình nền tảng có thể làm những gì?
Các mô hình nền tảng mặc dù được đào tạo trước nhưng vẫn có khả năng học hỏi thêm từ dữ liệu đầu vào hoặc các gợi ý trong quá trình suy luận. Điều này cho phép bạn tạo ra các kết quả hoàn thiện thông qua các prompt được thiết kế và tinh chỉnh cẩn thận. Các tác vụ mà mô hình nền tảng có thể thực hiện bao gồm xử lý ngôn ngữ, tư duy hình ảnh, tạo code và tương tác hỗ trợ con người.
- Xử lý ngôn ngữ (Language processing): Các mô hình này có khả năng trả lời các câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên và thậm chí có thể viết các kịch bản hoặc bài báo ngắn theo gợi ý. Chúng cũng có thể dịch ngôn ngữ nhờ công nghệ Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP).
- Tư duy hình ảnh (Visual comprehension): Các mô hình nền tảng vượt trội trong lĩnh vực thị giác máy tính, đặc biệt liên quan đến việc nhận dạng hình ảnh và vật thể. Khả năng này có thể được sử dụng trong các ứng dụng như xe tự lái và robot học. Một khả năng khác là tạo hình ảnh từ văn bản nhập vào, cũng như chỉnh sửa ảnh và video.
- Tạo code (Code generation): Các mô hình nền tảng có thể tạo code bằng các ngôn ngữ lập trình khác nhau dựa trên đầu vào bằng ngôn ngữ tự nhiên. Cũng có thể sử dụng các mô hình nền tảng để đánh giá và sửa lỗi code.
- Tương tác hỗ trợ con người (Human-centered engagement): Các mô hình AI tạo sinh sử dụng đầu vào của con người để học hỏi và cải thiện khả năng dự đoán. Một ứng dụng quan trọng và đôi khi bị bỏ qua là khả năng hỗ trợ con người ra quyết định. Các ứng dụng tiềm năng bao gồm chẩn đoán lâm sàng, hệ thống hỗ trợ quyết định và phân tích dữ liệu.
Một khả năng khác là phát triển các ứng dụng AI mới bằng cách tinh chỉnh các mô hình nền tảng hiện có.
- Chuyển đổi giọng nói thành văn bản (Speech to text): Với khả năng hiểu ngôn ngữ, các mô hình nền tảng có thể được sử dụng cho các tác vụ chuyển đổi giọng nói thành văn bản như ghi âm và chú thích video bằng nhiều ngôn ngữ.
Hạn chế của các mô hình nền tảng
Các mô hình nền tảng mặc dù có khả năng phản hồi logic đối với các prompt về chủ đề thậm chí chưa được đào tạo rõ ràng, nhưng vẫn tồn tại một số hạn chế. Dưới đây là một số thách thức mà các mô hình nền tảng đang gặp phải:
- Đòi hỏi tài nguyên (Infrastructure requirements): Xây dựng một mô hình nền tảng từ đầu tốn kém và đòi hỏi tài nguyên khổng lồ, quá trình huấn luyện có thể kéo dài hàng tháng.
- Phát triển giao diện (Front-end development): Để ứng dụng thực tế, các nhà phát triển cần tích hợp các mô hình nền tảng vào một bộ công cụ phần mềm, bao gồm các công cụ prompt engineering, fine-tuning, và pipeline engineering.
- Thiếu khả năng tư duy toàn diện (Lack of comprehension): Mặc dù có thể đưa ra câu trả lời chính xác về ngữ pháp và nội dung thực tế, các mô hình nền tảng gặp khó khăn trong việc hiểu ngữ cảnh của prompt. Chúng cũng không có nhận thức về mặt xã hội hoặc tâm lý.
- Câu trả lời không đáng tin cậy (Unreliable answers): Trả lời cho các câu hỏi về một số chủ đề nhất định có thể không đáng tin cậy, đôi khi không phù hợp, độc hại hoặc không chính xác.
- Thiên kiến (Bias): Sự thiên kiến là một khả năng rõ ràng vì các mô hình có thể tiếp thu ngôn ngữ kích động thù địch và những hàm ý không phù hợp từ các bộ dữ liệu huấn luyện. Để tránh điều này, các nhà phát triển cần lọc cẩn thận dữ liệu huấn luyện và mã hóa các chuẩn mực cụ thể vào các mô hình của họ.
Tương lai của các mô hình nền tảng
- Phát triển liên tục
Các mô hình nền tảng được dự đoán sẽ liên tục tiến bộ về quy mô mô hình, phương pháp huấn luyện, ứng dụng, khả năng diễn giải và bảo mật. Điều này mang đến các hệ thống AI mạnh mẽ hơn, hiệu quả hơn và có thể áp dụng rộng rãi hơn.
- Khả năng đa phương thức
Các mô hình nền tảng tương lai dự kiến sẽ kết hợp học tập đa phương thức, cho phép chúng xử lý và hiểu không chỉ văn bản mà còn cả hình ảnh, âm thanh và video. Điều này sẽ mở ra những cơ hội mới cho các ứng dụng như chú thích ảnh, tóm tắt video và nhận dạng giọng nói.
- Đóng góp của cộng đồng
Sự hợp tác giữa các nhà nghiên cứu, nhà phát triển và cộng đồng nguồn mở sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy việc phát triển và cải thiện các mô hình nền tảng trong tương lai. Các nỗ lực của cộng đồng sẽ thúc đẩy đổi mới, chia sẻ kiến thức và dân chủ hóa công nghệ AI.