Large Language Model · Mô hình ngôn ngữ lớn
Mô hình AI được huấn luyện trên khối lượng văn bản khổng lồ để hiểu và tạo ra ngôn ngữ.
Định nghĩa
<p>LLM là loại mô hình AI học từ lượng văn bản rất lớn để dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi. Từ khả năng đơn giản đó, nó làm được nhiều việc phức tạp: trả lời câu hỏi, tóm tắt, dịch, viết mã, phân loại. ChatGPT, Claude, Gemini đều là sản phẩm được xây trên LLM.</p>
Tại sao nó quan trọng
<p>Hiểu LLM hoạt động bằng dự đoán chứ không phải tra cứu sẽ giải thích được mọi hành vi lạ của nó: vì sao nó bịa ra thông tin nghe rất thuyết phục, vì sao cùng một câu hỏi cho hai câu trả lời khác nhau, vì sao nó giỏi viết nhưng dở tính toán. Không hiểu điều này, người dùng sẽ tin nhầm chỗ.</p>
Nó hoạt động như thế nào
<p>Văn bản được cắt thành các token, mô hình xử lý toàn bộ nội dung nằm trong cửa sổ ngữ cảnh của nó và dự đoán token tiếp theo, lặp lại cho tới khi hoàn thành câu trả lời. Cửa sổ ngữ cảnh có giới hạn: nội dung vượt quá sẽ bị bỏ ra ngoài. Mô hình không nhớ gì giữa các cuộc trò chuyện trừ khi được cung cấp lại.</p>
Ví dụ thực tế
- Dán một hợp đồng 20 trang vào và yêu cầu liệt kê các điều khoản bất lợi, mô hình đọc trong ngữ cảnh nên trả lời chính xác hơn hỏi chay.
- Hỏi mô hình về một số liệu thị trường mà không cung cấp nguồn, nó đưa ra con số nghe hợp lý nhưng sai. Đây là hiện tượng ảo giác.
- Yêu cầu viết lại một email theo ba giọng khác nhau, mô hình làm rất tốt vì đây là việc thuần ngôn ngữ.
Khái niệm liên quan
Ứng dụng thực tế
<p>Nguyên tắc dùng LLM an toàn: mọi con số, tên riêng, ngày tháng và trích dẫn pháp lý đều phải kiểm chứng lại từ nguồn gốc. Càng cung cấp nhiều ngữ cảnh thật trong câu hỏi, tỷ lệ bịa càng giảm.</p>
Hướng dẫn & công cụ liên quan
Công cụ ChatGPT · Claude · Gemini