Deep Dive into LLMs like ChatGPT
Tóm tắt ngắn:
- Video giới thiệu tổng quan về Mô hình Ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT, giải thích cách chúng hoạt động và những hạn chế của chúng.
- Các điểm chính bao gồm quá trình huấn luyện LLM (tiền huấn luyện, tinh chỉnh có giám sát, học tăng cường), các công nghệ cụ thể như Transformer, GPT-2, Llama 3, và các phương pháp xử lý dữ liệu như token hóa. Video cũng đề cập đến hiện tượng ảo giác (hallucination) trong LLM và các kỹ thuật giảm thiểu.
- Ứng dụng của LLM bao gồm trợ lý ảo, dịch thuật, tạo văn bản sáng tạo, giải quyết vấn đề toán học. Tuy nhiên, video nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kiểm tra kết quả do LLM tạo ra vì chúng không hoàn hảo và có thể mắc lỗi.
- Video mô tả chi tiết toàn bộ đường ống huấn luyện LLM, từ thu thập dữ liệu, token hóa, huấn luyện mô hình thần kinh, đến tinh chỉnh và học tăng cường.
Tóm tắt chi tiết:
Video được chia thành các phần chính sau:
Phần 1: Giới thiệu và Khái niệm cơ bản: Video bắt đầu bằng việc giới thiệu khái niệm về LLM và mục tiêu là cung cấp cho người xem những mô hình tư duy để hiểu cách thức hoạt động của công cụ này. Người thuyết trình nhấn mạnh tính "ma thuật" và khả năng tuyệt vời của LLM ở một số khía cạnh, nhưng cũng cảnh báo về những hạn chế và "góc cạnh sắc bén" cần lưu ý.
Phần 2: Quá trình Tiền huấn luyện (Pre-training): Phần này tập trung vào giai đoạn tiền huấn luyện, bao gồm việc tải xuống và xử lý dữ liệu văn bản khổng lồ từ internet (ví dụ: tập dữ liệu FineWeb). Quá trình này bao gồm các bước lọc URL, trích xuất văn bản, lọc ngôn ngữ, loại bỏ thông tin cá nhân (PII), và khử trùng lặp. Người thuyết trình giải thích quá trình token hóa, chuyển đổi văn bản thô thành chuỗi các mã thông báo (token) mà mô hình có thể xử lý. Ví dụ cụ thể về token hóa được minh họa bằng trang web TickTokenizer.
Phần 3: Huấn luyện Mô hình Thần kinh: Phần này giải thích cách huấn luyện mạng nơ-ron trên tập dữ liệu đã được token hóa. Mô hình Transformer được giới thiệu như một kiến trúc mạng nơ-ron phổ biến. Quá trình huấn luyện liên quan đến việc dự đoán mã thông báo tiếp theo trong chuỗi, cập nhật trọng số của mạng nơ-ron để cải thiện độ chính xác dự đoán, và giảm thiểu hàm mất mát (loss). Người thuyết trình sử dụng ví dụ về GPT-2 và quá trình tái tạo mô hình này để minh họa quá trình huấn luyện.
Phần 4: Suy luận (Inference): Phần này giải thích quá trình suy luận, tức là việc tạo ra văn bản mới từ mô hình đã được huấn luyện. Quá trình này liên quan đến việc lấy mẫu từ phân phối xác suất mà mô hình tạo ra cho mỗi mã thông báo tiếp theo. Tính ngẫu nhiên (stochastic) của quá trình này được nhấn mạnh.
Phần 5: Tinh chỉnh có giám sát (Supervised Fine-tuning): Phần này giải thích giai đoạn tinh chỉnh có giám sát, nhằm biến mô hình cơ sở thành một trợ lý ảo. Quá trình này liên quan đến việc huấn luyện mô hình trên một tập dữ liệu các cuộc hội thoại giữa người dùng và trợ lý. Người thuyết trình nhấn mạnh vai trò của người đánh nhãn dữ liệu và hướng dẫn đánh nhãn. Ví dụ về các tập dữ liệu như InstructGPT và OpenAssistant được đưa ra.
Phần 6: Ảo giác (Hallucination) và các kỹ thuật giảm thiểu: Phần này thảo luận về hiện tượng ảo giác trong LLM, tức là việc mô hình tạo ra thông tin sai lệch hoặc bịa đặt. Người thuyết trình giải thích nguyên nhân của ảo giác và giới thiệu các kỹ thuật giảm thiểu, bao gồm việc bổ sung các ví dụ vào tập dữ liệu huấn luyện trong đó mô hình được phép trả lời "Tôi không biết" khi không chắc chắn, và sử dụng các công cụ như tìm kiếm trên web để xác minh thông tin.
Phần 7: Học tăng cường (Reinforcement Learning): Phần này giới thiệu giai đoạn học tăng cường, một phương pháp huấn luyện khác giúp cải thiện khả năng lập luận và giải quyết vấn đề của LLM. Quá trình này liên quan đến việc tạo ra nhiều giải pháp khác nhau cho một vấn đề, đánh giá chất lượng của các giải pháp này, và cập nhật trọng số của mô hình để ưu tiên các giải pháp tốt hơn. Video sử dụng ví dụ về giải quyết bài toán toán học để minh họa quá trình này. Mô hình DeepSeek được đề cập như một ví dụ về mô hình được huấn luyện bằng học tăng cường. Khái niệm "chuỗi suy nghĩ" (chain of thought) được giới thiệu như một chiến lược giải quyết vấn đề nổi lên trong quá trình học tăng cường.
Phần 8: Học tăng cường từ phản hồi của con người (Reinforcement Learning from Human Feedback - RLHF): Phần này thảo luận về RLHF, một kỹ thuật học tăng cường được sử dụng trong các lĩnh vực không thể kiểm chứng được, chẳng hạn như viết văn sáng tạo. RLHF sử dụng một mô hình phần thưởng (reward model) được huấn luyện để mô phỏng đánh giá của con người, giúp giảm thiểu sự cần thiết phải có sự đánh giá trực tiếp của con người cho mỗi giải pháp. Tuy nhiên, video cũng nhấn mạnh những nhược điểm của RLHF, bao gồm khả năng bị "lừa" bởi các ví dụ đối kháng (adversarial examples).
Phần 9: Tương lai của LLM và nguồn tài nguyên: Phần cuối cùng của video thảo luận về các khả năng trong tương lai của LLM, bao gồm đa phương thức (multimodal), tác tử (agent), tích hợp sâu rộng, và khả năng hành động. Người thuyết trình cũng giới thiệu một số nguồn tài nguyên để cập nhật thông tin về lĩnh vực này, bao gồm bảng xếp hạng LLM (LM-Eval), bản tin AI News, và mạng xã hội X (Twitter). Video kết thúc bằng việc tóm tắt lại toàn bộ quá trình huấn luyện LLM và nhấn mạnh tầm quan trọng của việc sử dụng LLM như một công cụ, đồng thời kiểm tra và xác minh kết quả. Người thuyết trình cũng đề cập đến các nền tảng để truy cập và sử dụng các mô hình LLM khác nhau.
Video này cung cấp một cái nhìn toàn diện và chi tiết về cách thức hoạt động của LLM, từ quá trình huấn luyện đến ứng dụng và những hạn chế của chúng. Việc sử dụng nhiều ví dụ cụ thể và minh họa trực quan giúp người xem dễ dàng hiểu được các khái niệm phức tạp. Tuy nhiên, video khá dài và có thể đòi hỏi người xem có kiến thức cơ bản về học máy và mạng nơ-ron.