Bạn đang tò mò không biết Google LaMDA là gì? Hiểu đơn giản, đây là công nghệ giúp cải thiện độ thông minh của các mô hình ngôn ngữ.
Nhờ sở hữu số lượng tham số khủng, Google LaMDA đã mở ra cánh cửa mới cho việc giao tiếp giữa con người và máy móc. Hãy cùng mình xem tiếp nội dung này để hiểu rõ hơn về Google LaMDA!
Google LaMDA là gì?
LaMDA (Language Models for Dialog Application) là công nghệ được phát triển để nâng cao khả năng giao tiếp tự nhiên và linh hoạt của mô hình ngôn ngữ trong các cuộc đối thoại.
Điểm chung của LaMDA so với các mô hình ngôn ngữ khác như BERT hay GPT-3 là sở hữu cơ sở kiến trúc Transformer. Đặc biệt, LaMDA được huấn luyện để nắm bắt ý nghĩa và sắc thái trong các cuộc hội thoại đa dạng chủ đề.
Với mô hình ngôn ngữ thông thường, cuộc trò chuyện có thể dễ dàng chuyển hướng sang chủ đề hoàn toàn khác (ngay cả khi nó bắt đầu từ một chủ đề cụ thể). Điều này có thể gây rối và khó chịu cho người dùng.
Trong sự kiện Google I/O năm 2021, Google thông báo rằng LaMDA được thiết kế đặc biệt để giải quyết những vấn đề như vậy.
Mô hình ngôn ngữ
LaMDA là một dạng của mô hình ngôn ngữ, được sử dụng để xử lý và phân tích ngôn từ tự nhiên.
Cụ thể, nó hoạt động như một hàm toán học hoặc công cụ thống kê. Google LaMDA sẽ dự đoán các từ sẽ xuất hiện tiếp theo, trình tự của các đoạn văn dựa trên chuỗi ký tự liên tiếp phía trước.
GPT-3 của OpenAI là một ví dụ khác của mô hình ngôn ngữ. Với GPT-3, người dùng có thể đặt chủ đề và hướng dẫn để mô hình viết theo phong cách của một tác giả xác định, từ đó tạo ra câu chuyện hoặc bài luận ngắn.
Tuy nhiên, LaMDA có điểm đặc biệt khi so sánh với các mô hình ngôn ngữ khác: Nó được huấn luyện dựa trên đối thoại, chứ không phải dựa trên văn bản.
Hiểu đơn giản, trong khi GPT-3 chủ yếu tập trung vào việc tạo ra văn bản, thì LaMDA được tối ưu hóa để tạo ra các đoạn hội thoại.
Đột phá lớn của Google LaMDA là gì?
Điểm làm cho LaMDA trở thành một đột phá đáng chú ý nằm ở khả năng tạo ra cuộc trò chuyện tự do. Trong đó các thông số phản hồi không bị hạn chế theo nhiệm vụ cụ thể.
Đây là mô hình ngôn ngữ phục vụ việc hội thoại có khả năng hiểu được các yếu tố như: Ý định của người dùng, đa phương tiện, học tăng cường và có các đề xuất để cuộc trò chuyện chuyển đổi linh hoạt giữa các chủ đề không liên quan đến nhau (tùy nhu cầu).
Công nghệ Transformer của LaMDA
LaMDA được xây dựng dựa trên kiến trúc mạng nơ-ron Transformer, tương tự như các mô hình ngôn ngữ khác (MUM và GPT-3).
Theo Google, kiến trúc này cho phép mô hình ngôn ngữ được huấn luyện để đọc một lượng lớn từ. Đó có thể là một câu hoặc đoạn văn, chú ý đến cách các từ này tương quan với nhau. Sau đó, LaMDA dự đoán các từ phù hợp sẽ xuất hiện tiếp theo.
Cách hoạt động của Google LaMDA là gì?
Kiến trúc mạng nơ-ron Transformer là một dự án mã nguồn mở của Google, với mục tiêu hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Mô hình này được huấn luyện để phát hiện các mẫu ngữ pháp trong câu, hiểu mối liên hệ giữa các từ,…
Điều này được thực hiện thông qua việc phân tích các tập dữ liệu chứa các đoạn hội thoại, chứ không chỉ là từng từ độc lập.
Mặc dù LaMDA có nhiều điểm tương đồng với các phần mềm chatbot dựa trên trí tuệ nhân tạo, nhưng cũng có nhiều khác biệt quan trọng giữa chúng.
Ví dụ:
Các chatbot thường được huấn luyện trên dữ liệu rất cụ thể và hạn chế. Do đó, nó chỉ có thể tham gia vào các cuộc trò chuyện liên quan đến dữ liệu và câu hỏi được đào tạo.
Trái lại, LaMDA được huấn luyện trên các tập dữ liệu đa dạng, cho phép nó tham gia vào các cuộc hội thoại mở và linh hoạt hơn.
Qua quá trình huấn luyện, LaMDA đã tiếp thu, điều chỉnh các nét đặc trưng và sắc thái trò chuyện. Nó đáp ứng các câu hỏi về nhiều chủ đề, tùy thuộc vào “hướng” của cuộc đối thoại đang diễn ra.
Vì vậy, LaMDA có khả năng cung cấp một trải nghiệm trò chuyện tự nhiên và gần gũi như tương tác người với người.
Các đạo tạo Google LaMDA là gì?
Việc đào tạo LaMDA được Google mô tả qua hai giai đoạn chính: Đào tạo trước và tinh chỉnh. Trong suốt quá trình này, mô hình được “học” trên 1,56 nghìn tỷ từ và có 137 tỷ thông số.
Tập huấn trước
Trong giai đoạn này, nhóm kỹ sư Google đã sử dụng tập dữ liệu gồm 1,56 nghìn tỷ từ, được lấy từ nhiều nguồn tài liệu công khai. Dữ liệu này được chuyển đổi (mã hóa) thành 2,81 nghìn tỷ mã thông báo – đơn vị dữ liệu mà LaMDA sẽ được đào tạo.
Ngoài ra, mô hình được thiết lập để sử dụng song song/chung và có khả năng mở rộng. Vì thế, nó học được cách dự đoán phần tiếp theo của cuộc trò chuyện dựa trên các mã thông báo đã xuất hiện trước đó.
Tinh chỉnh
Trong giai đoạn tinh chỉnh, LaMDA được huấn luyện để hoàn thành các nhiệm vụ liên quan đến tạo và phân loại. Cụ thể, trình tạo trong mô hình này có nhiệm vụ dự đoán và đưa ra các phản hồi liên quan đến cuộc trò chuyện đang diễn ra.
Bên cạnh đó, bộ phân loại trong LaMDA sẽ đánh giá “điểm an toàn” và chất lượng cho mỗi phản hồi mà trình tạo đã sản xuất. Các phản hồi có “điểm an toàn” thấp sẽ bị loại bỏ. Chỉ phản hồi có điểm cao nhất sẽ được chọn để trả lời trong cuộc trò chuyện.
Điểm này được tính toán dựa trên các yếu tố như: Độ an toàn, độ nhạy cảm, độ cụ thể và mức độ thú vị. Mục tiêu cuối cùng là để đảm bảo rằng phản hồi được cung cấp phù hợp, chất lượng và độ chính xác cao.
Yếu tố quan trọng đối với Google LaMDA
Phẩm chất
Chỉ số chất lượng của bản thân mô hình bao gồm ba yếu tố cụ thể:
- Độ nhạy cảm
- Tính cụ thể
- Hấp dẫn
Theo bài nghiên cứu, nhóm nghiên cứu đã thu thập dữ liệu được chú thích, diễn tả mức độ hợp lệ, độ cụ thể và sự thú vị của các phản hồi trong một bối cảnh có nhiều lượt đối thoại.
Các chú thích này sau đó được áp dụng để tinh chỉnh một thuật toán Google giúp phân loại với mục tiêu xếp hạng các phản hồi từ người ứng cử viên.
Sự an toàn
Google đã thuê các nhân viên từ nhiều nơi để phân loại các phản hồi không an toàn. Các dữ liệu này được sử dụng trong quá trình đào tạo LaMDA.
Như bài nghiên cứu nêu rõ: “Chúng tôi đã sử dụng các nhãn này để tinh chỉnh một thuật toán phân loại với mục tiêu phát hiện và loại bỏ các phản hồi không an toàn”.
Nền tảng
Nền tảng đào tạo được thiết kế để hướng dẫn LaMDA hiểu rõ về giá trị thực tế, tức là các câu trả lời được xác minh qua “nguồn uy tín”.
Điều này quan trọng vì các mô hình ngôn ngữ nơ-ron có thể tạo ra các câu trả lời có vẻ đúng nhưng thực sự là không chính xác.
Để giải quyết vấn đề trên, Google đã thuê hàng loạt nhân viên sử dụng hệ thống truy xuất thông tin để xác nhận sự chính xác của câu trả lời.
Họ nói:
“Chúng tôi đã tìm hiểu rằng việc nâng cao khả năng đầu ra của mô hình thông qua việc sử dụng các công cụ bên ngoài, chẳng hạn như các hệ thống truy xuất thông tin, là một phương pháp có triển vọng để đạt được mục tiêu này.
Vì vậy, chúng tôi đã thu thập dữ liệu trong bối cảnh nơi hàng loạt nhân viên có thể sử dụng các công cụ bên ngoài để kiểm tra thông tin thực tế và sau đó đào tạo mô hình để mô phỏng hành vi của họ”.
Sự đánh giá
Đánh giá là một quy trình không ngừng nghỉ, trong đó các phản hồi được tạo ra từ Google LaMDA đã được đào tạo và tinh chỉnh sẽ được xem xét bởi con người.
Mục tiêu là đánh giá các phản hồi này dựa trên các yếu tố như: Chất lượng, an toàn/chính xác và các cơ sở đã được đề cập ở phần trước.
Theo đó, các nhà nghiên cứu đã rút ra được kết luận sau:
- Chất lượng phản hồi tăng cao khi số lượng tham số trong mô hình tăng lên.
- Các phản hồi trở nên đúng hơn sau khi áp dụng các biện pháp tinh chỉnh.
- Khả năng tiếp thu của LaMDA có xu hướng cải thiện khi kích thước của nó được mở rộng.
Ý nghĩa SEO của Google LaMDA là gì?
Bằng việc chú trọng vào mô hình ngôn ngữ và hội thoại, Google đưa ra cái nhìn chi tiết về hướng đi mà họ lựa chọn cho tương lai của công cụ tìm kiếm.
Đồng nghĩa, trong thời gian tới có khả năng sẽ thay đổi cách người dùng thực hiện tìm kiếm. Ngoài ra, Google còn đầu tư nâng cao hiểu biết về Search Intent. Từ đó, giúp người dùng có được kết quả phù hợp nhất khi truy vấn.
Mô hình LaMDA đang được xem là công cụ quan trọng để hiểu rõ câu hỏi người tìm kiếm có thể đặt ra. Điều này càng chứng tỏ việc tối ưu hóa nội dung phải đặt người xem làm mục tiêu chính, chứ không phải yếu tố kỹ thuật làm SEO.
Hiểu đơn giản hơn, nội dung phải có tính đối thoại và được viết dựa trên nhu cầu của đối tượng mục tiêu để đảm bảo nó vẫn hiệu quả khi Google cập nhật điều gì đó. Ngoài ra, bạn nên thường xuyên cập nhật nội dung để nó phát triển theo thời gian.
Trong bài báo “Suy nghĩ lại về Tìm kiếm: Làm cho các chuyên gia từ Dilettantes”, các kỹ sư Google đã kỳ vọng rằng các tiến bộ trong AI như LaMDA có thể giúp việc tìm kiếm trở nên hiệu quả hơn.
Họ cũng đã đề cập đến một ví dụ truy vấn: Rượu vang đỏ có những lợi ích và rủi ro nào đối với sức khỏe?
Theo Google, trong tương lai đáp án cho câu hỏi này có thể không chỉ là một danh sách động từ, mà là đoạn văn rõ ràng giải thích về lợi ích, rủi ro, các nguồn thông tin đính kèm.
Một số khó khăn khi phát triển Google LaMDA
An toàn – Tránh thiên vị
Đối với Google LaMDA, trách nhiệm là một yếu tố quan trọng khi mô hình có khả năng lấy thông tin từ khắp mọi nơi trên web. Do đó, có nguy cơ rằng kết quả trả về có thể phản ánh và khuếch đại các quan điểm thiên vị hoặc thông tin không chính xác.
Vì thế, Google đã quy định các nguồn tài nguyên được sử dụng trong việc phân tích và đào tạo dữ liệu. Cách làm này giúp các nhóm đa dạng có cơ hội tham gia vào việc xây dựng bộ dữ liệu, từ đó phát hiện và giảm bớt sự “ưu ái” vô lý.
Cơ sở thực tế
Như đã nói ở trên, xác thực thông tin từ AI là một thách thức khá lớn, vì nó lấy dữ liệu từ mọi nơi, không phải lúc nào cũng đúng. Google hiểu điều đó và tạo ra LaMDA với khả năng tham khảo thông tin từ nhiều nơi đáng tin cậy.
Hơn nữa, các chỉ số cơ sở từ LaMDA giúp đảm bảo câu trả lời được tạo ra đã qua kiểm chứng. Từ đó giúp người dùng an tâm hơn, ngăn chặn việc lan truyền thông tin sai lệch.
Vì sao LaMDA có thể hiểu cuộc trò chuyện?
BERT và LaMDA đều là các mô hình ngôn ngữ, nhưng chúng có mục tiêu và cách tiếp cận khác nhau. BERT chủ yếu tập trung vào việc hiểu cụm từ và từ vựng mơ hồ, còn LaMDA lại được thiết kế để hiểu rõ ngữ cảnh/ý nghĩa trong cuộc đối thoại.
Chính vì điều đó đã giúp LaMDA có khả năng tiếp tục cuộc trò chuyện một cách mượt mà, mang lại cảm giác như nó thực sự đang lắng nghe và phản hồi.
Theo Google:
“Khác với phần lớn các mô hình ngôn ngữ khác, LaMDA được chuyên môn hóa trong việc đối thoại. Trong quá trình đào tạo, mô hình đã học cách nhận diện một số yếu tố quan trọng, ví dụ như tính hợp lý của cuộc trò chuyện.
Điều này có nghĩa là mô hình có thể đặt câu hỏi: Phản hồi đó có hợp lý không? Ngoài ra, các câu trả lời mà nó tạo ra thường cụ thể và liên quan chặt chẽ đến chủ đề trò chuyện.”
LaMDA mô phỏng phản ứng của con người
Jeff Coyle – người đồng sáng lập MarketMuse, chuyên gia AI đã phân tích:
“Những mô hình ngôn ngữ tiên tiến đang cải thiện khả năng mô phỏng các biểu hiện của con người. Từ đó cho phép các nhà phát triển tạo ra chatbot trò chuyện rất giống như con người, và có thể mô phỏng sự quan tâm hay tình cảm.
Tuy nhiên, điều này chỉ là sự bắt chước theo những gì được học.”
LaMDA tạo ra các phản hồi có ý nghĩa và cụ thể đối với ngữ cảnh hiện tại. Vì thế nhiều người nhìn nhận là hình như nó có tri giác.
Jeff Coyle lại khẳng định đó chỉ là một dạng “nói dối” về mặt tri giác.
Tri giác và Google LaMDA
Google đặt mục tiêu xây dựng một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng nắm bắt ngữ cảnh trong văn bản, nhận diện hình ảnh và thực hiện cuộc đối thoại,… Nó được gọi là “Kiến trúc AI Pathways”.
Theo Google:
“Các mô hình AI hiện tại thường được đào tạo để giải quyết một vấn đề cụ thể, dẫn đến sự xuất hiện tràn lan hàng trăm công cụ khác nhau.
Tuy nhiên, Google muốn tạo ra một mô hình AI có khả năng giải quyết nhiều nhiệm vụ riêng biệt, sử dụng kiến thức đã có để nhanh chóng học các công việc mới.”
Cách này cho phép AI sử dụng kỹ năng sẵn có để phát triển và thực hiện được nhiều tác vụ khác.
Ví dụ: Mô hình đã học dự đoán độ cao trên hình ảnh từ nhiệm vụ A có thể được áp dụng để dự đoán cách nước lũ sẽ di chuyển qua địa hình đó.
Kiến trúc AI Pathways có mục tiêu học các khái niệm và nhiệm vụ mà mô hình chưa từng được đào tạo, giống như khả năng học của con người. Và có thể áp dụng cho mọi loại dữ liệu như hình ảnh, âm thanh, văn bản, và đối thoại.
Ví dụ: Các mô hình ngôn ngữ và mạng nơ-ron như BERT chỉ có thể giải thích ngữ cảnh mơ hồ, còn GPT-3 chỉ tạo văn bản. Hiện tại chưa có mô hình nào đạt được độ linh hoạt và hiệu quả như Kiến trúc AI Pathways của Google.
LaMDA có sức mạnh lớn như thế nào?
Transformer Neural Network
Được thiết kế với mục tiêu giải quyết vấn để xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng tiếng nói, kiến trúc mạng nơ-ron Transformer là một “mô hình học sâu”.
Trong quá khứ, mô hình Recurrent Neural Networks (RNNs) đã được sử dụng, nhưng chúng có nhược điểm là phải xử lý các từ một cách tuần tự. Điều này làm giảm tốc độ và khả năng biểu diễn các mối quan hệ giữa các từ có khoảng cách xa trong câu.
Ngược lại, Transformer sử dụng cơ chế self-attention để xem xét các từ đồng thời. Nó giúp mô hình nắm bắt được mối quan hệ giữa các yếu tố trong nội dung.
Kiến trúc này được LaMDA sử dụng như nền tảng để xây dựng mô hình có khả năng đọc và hiểu ngữ cảnh văn bản và sau đó đưa ra dự đoán cho các từ tiếp theo.
Tham số khủng của Google LaMDA là gì?
Meena – mô hình tiền thân của LaMDA đã được cung cấp lượng lớn dữ liệu đào tạo từ Google, bao gồm 341GB văn bản từ các cuộc trò chuyện mạng xã hội. Vì thế, Meena có khả năng học cách trả lời các câu hỏi một cách có ý nghĩa và tự nhiên nhất.
Tuy nhiên, nó chỉ có 2.6 tỷ tham số, trong khi LaMDA có tới 137 tỷ tham số và đã được đào tạo với hơn 1.56 nghìn tỷ từ.
Bên cạnh đó, Google cũng đã tiết lộ về hệ thống PaLM – một mô hình lớn hơn với 540 tỷ tham số. Và đảm bảo nó có khả năng cung cấp độ chính xác cao hơn nhiều so với các công cụ hiện tại.
Lời kết
Cuối cùng, mình và bạn đã tìm hiểu được Google LaMDA là gì. Điều này giúp bạn cập nhật thông tin công nghệ mới, nhìn nhận sự phát triển của trí tuệ nhân tạo.
Đừng lơ với Google LaMDA, vì nó là cầu nối giữa thế giới số và con người. Hãy tìm cách tận dụng công nghệ này để tối ưu website và đưa từ khóa lên top Google.
Bên cạnh đó, hãy theo dõi Kind Content để liên tục nắm bắt thông tin và kiến thức hữu ích khác!
