Kỹ sư AI đã đến, học cách để nó làm việc cho bạn mới là vấn đề chính!

Trên toàn cầu, phần mềm kỹ sư AI hoàn toàn tự chủ đầu tiên đã được ra mắt, đó là sản phẩm của công ty khởi nghiệp Cognition – Devin. Tên này đã gây tiếng vang trong giới công nghệ. Devin có thể thực hiện dự án từ đầu đến cuối, nghĩa là chỉ cần một lệnh, Devin có thể xây dựng ứng dụng internet hoàn chỉnh từ không và tự động tìm kiếm và sửa lỗi trong mã. Thậm chí, nó còn có khả năng đào tạo và tinh chỉnh mô hình AI của chính mình.

Điều ấn tượng hơn nữa là Devin đã vượt qua cuộc phỏng vấn kỹ thuật của một công ty AI và hoàn thành công việc thực tế trên Upwork. Điều này đã khiến các lập trình viên lo lắng liệu AI có thể nhanh chóng cướp mất công việc của họ hay không.

Những người trong ngành đang suy đoán về nguyên lý công nghệ của Devin, và đa số đồng ý rằng nó liên quan đến việc áp dụng học máy và học sâu, giúp nó có thể lấy lệnh từ cơ sở dữ liệu, xây dựng và tinh chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn.

Thể hiện của Devin thực sự ấn tượng, nhưng cũng hoàn toàn phù hợp với xu hướng phát triển của mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model, LLM). Vì vậy, thay vì lo lắng về việc công việc hiện tại của bạn có thể bị mất hay không, hãy hiểu rõ bản chất công nghệ của LLM, suy nghĩ về cách nó có thể cải thiện công việc của bạn, để nắm bắt cơ hội trong tương lai.

Cuốn sách “Mô hình Ngôn ngữ Lớn: Cơ sở và Tiên tiến” phân tích cơ chế công nghệ của LLM, giới thiệu kết quả nghiên cứu tiên tiến, thảo luận về vấn đề cân đối giá trị của LLM, cũng như các vấn đề môi trường, giúp chúng ta hiểu đầy đủ về nguyên lý và ứng dụng của LLM.

Hãy cùng nhìn vào hướng phát triển công nghệ của LLM và cách nó sẽ thay đổi thế giới của chúng ta. Tại sao LLM có thể thực hiện việc hiểu, tạo và suy luận về ngôn ngữ tự nhiên? Đó là do LLM dựa trên các thuật toán mạng thần kinh phức tạp, thông qua việc huấn luyện dữ liệu lớn, để sau đó thể hiện khả năng đáng kinh ngạc trong nhiều ứng dụng.

Hiện tại, kiến trúc Transformer đang tỏa sáng trong LLM, loại kiến trúc này có khả năng mô hình hóa mạnh mẽ và hiệu suất tính toán song song. Thông qua cơ chế chú ý tự động và mã hóa vị trí, LLM có thể hiệu quả bắt giữ mối phụ thuộc dài hạn trong chuỗi văn bản, từ đó thực hiện việc hiểu và diễn giải văn bản một cách liền mạch.

OpenAI đã nổi tiếng nhờ ChatGPT và sau đó ra mắt GPT-4, công cụ tạo ảnh DALL-E và gần đây nhất là công cụ tạo video Sora. Những sản phẩm này đều sử dụng kiến trúc Transformer, điều này đã giúp OpenAI đạt được vị trí độc tôn trong ngành AI.

Tuy nhiên, có một rào cản có thể dự đoán trước trong con đường phát triển của LLM, đó là dữ liệu chất lượng cao có thể cạn kiệt trước năm 2026. Điều này có thể làm chậm sự phát triển của LLM, vì nó phụ thuộc vào các bộ dữ liệu lớn.

Vì vậy, một lĩnh vực mới của nghiên cứu AI, đó là làm cho LLM có thể tạo ra dữ liệu đào tạo của riêng mình và sử dụng nó để cải thiện hiệu suất. Các nghiên cứu gần đây cho thấy LLM có thể cải thiện bản thân bằng cách tạo ra một tập hợp câu hỏi và đáp án, lọc ra kết quả tốt nhất và tinh chỉnh những câu trả lời được chọn kỹ lưỡng.

Ngoài ra, để mở rộng thêm LLM, một phương pháp mới gọi là mô hình chuyên gia mỏng (sparse expert model) đang thu hút sự chú ý ngày càng tăng trong cộng đồng AI. Mô hình chuyên gia mỏng có đặc điểm là chỉ kích hoạt các tham số cần thiết để xử lý đầu vào cụ thể, so với mô hình dày đặc, mô hình chuyên gia mỏng có hiệu suất tính toán mạnh hơn.

Vì vậy, xu hướng phát triển của LLM là mức độ trí tuệ tăng lên, khả năng tự tạo thông tin tăng lên, trong khi năng lượng cần thiết để tạo thông tin giảm đi. Thế giới của chúng ta sẽ được tái cấu trúc, và cách sống và làm việc của chúng ta cũng sẽ được cải tiến.

Hiện tại, LLM đang trở nên mạnh mẽ và phức tạp hơn. Tác giả của cuốn sách, Xiong Tao, cảm thấy cần phải giới thiệu đầy đủ kiến thức cơ bản và tiên tiến của các mô hình này cho độc giả, giúp họ hiểu rõ khái niệm cơ bản, nhận ra giới hạn của LLM, tối đa hóa lợi ích và đột phá sáng tạo trong tương lai.

Bây giờ, chúng ta bắt đầu hành trình khám phá toàn diện về LLM.

Tóm lại, những công việc lặp đi lặp lại và dễ mắc lỗi sẽ được AI thay thế. Ví dụ, phát triển phần mềm sẽ không còn là một hoạt động nguy cơ cao, mỗi người đều có thể trở thành kỹ sư phần mềm thông qua LLM để tạo ra phần mềm ổn định và có thể sử dụng. Các ngành khác cũng tương tự, điều này đòi hỏi chúng ta phải hiểu rõ LLM, tìm ra điểm khởi đầu, và nâng cao hiệu suất.

Hiện tại, rất nhiều công việc của chúng ta đang bị LLM thay thế, ví dụ như tự động hóa văn bản, dịch vụ khách hàng thông minh, phân tích dữ liệu và dự đoán. Điều này dự báo rằng LLM sẽ trở thành hạ tầng duy trì xã hội nhân loại, và những LLM thông minh hơn Devin sẽ xuất hiện. Bây giờ, chúng ta cần làm là hiểu rõ nguyên lý, và vận dụng nó một cách linh hoạt.

Cuốn sách “Mô hình Ngôn ngữ Lớn: Cơ sở và Tiên tiến” không chỉ giải thích sâu sắc về công nghệ LLM mà còn mở rộng đến góc độ con người và xã hội, toàn diện đưa ra cách LLM sẽ thay đổi cuộc sống của chúng ta như thế nào.

Cuốn sách này bắt đầu từ cuộc tranh luận, tranh chấp và hướng phát triển tương lai của LLM, dẫn dắt người đọc có cái nhìn toàn diện về lĩnh vực này. Tiếp theo, nó thảo luận về kiến thức cơ bản của mô hình ngôn ngữ và phân đoạn từ, tạo nền tảng lý thuyết vững chắc cho người đọc.

Tiếp theo, cuốn sách đi sâu vào giải thích kiến trúc Transformer, thông qua việc phân tích kiến trúc mã hóa-giải mã, cũng như giải thích về bộ nhớ bên ngoài và tối ưu hóa suy luận, làm rõ vai trò quan trọng và phương pháp áp dụng trong LLM. Cuốn sách cũng phân tích chi tiết quá trình tiền huấn luyện, mục tiêu đặt ra, học tập ngữ cảnh và tinh chỉnh nhẹ của LLM.

Cuốn sách còn bao gồm một số tiến bộ tiên tiến trong lĩnh vực LLM, bao gồm song song, hỗn hợp chuyên gia mỏng, mô hình ngôn ngữ tăng cường bằng tìm kiếm, và cách điều chỉnh mô hình ngôn ngữ theo sở thích của con người. Tác giả cũng thảo luận về cách LLM giúp giảm thiểu sự thiên kiến và tính chất hại, đây là một khía cạnh ngày càng quan trọng trong lĩnh vực AI.

Cuối cùng, cuốn sách tập trung vào mô hình ngôn ngữ thị giác, thảo luận về cách tích hợp thông tin thị giác vào mô hình ngôn ngữ. Cuốn sách cũng thảo luận về tác động của LLM đối với môi trường, bao gồm tiêu thụ năng lượng, khí nhà kính, và khuyến khích suy nghĩ về sự phát triển công nghệ và phát triển bền vững.

Tóm lại, những công việc lặp đi lặp lại và dễ mắc lỗi sẽ được AI thay thế. Ví dụ, phát triển phần mềm sẽ không còn là một hoạt động nguy cơ cao, mỗi người đều có thể trở thành kỹ sư phần mềm thông qua LLM để tạo ra phần mềm ổn định và có thể sử dụng. Các ngành khác cũng tương tự, điều này đòi hỏi chúng ta phải hiểu rõ LLM, tìm ra điểm khởi đầu, và nâng cao hiệu suất.

Tóm tắt 5 từ khóa:
– Mô hình Ngôn ngữ Lớn
– Devin
– Học máy
– Transformer
– Phát triển bền vững