Mô hình Nền tảng

Một Mô hình AI Nền tảng, thường được gọi đơn giản là mô hình nền tảng, là một mô hình học máy quy mô lớn được huấn luyện trên lượng dữ liệu khổng lồ và có thể thích ứng để thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau. Những mô hình này đã cách mạng hóa lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) bằng cách trở thành nền tảng linh hoạt cho việc phát triển các ứng dụng AI chuyên biệt trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), thị giác máy tính, robot và nhiều lĩnh vực khác.

Mô hình AI Nền tảng là gì?

Cốt lõi của mô hình AI nền tảng là một mô hình trí tuệ nhân tạo được huấn luyện trên phổ dữ liệu không gán nhãn rộng lớn bằng các kỹ thuật học tự giám sát. Quá trình huấn luyện chuyên sâu này giúp mô hình hiểu được các mẫu, cấu trúc và mối quan hệ trong dữ liệu, cho phép nó thực hiện nhiều nhiệm vụ mà không cần được lập trình cụ thể cho từng nhiệm vụ.

Đặc điểm Chính

• Tiền huấn luyện trên dữ liệu lớn: Các mô hình nền tảng được huấn luyện trên các tập dữ liệu khổng lồ, bao gồm nhiều loại dữ liệu khác nhau như văn bản, hình ảnh, và âm thanh.
• Đa năng: Sau khi huấn luyện, các mô hình này có thể được tinh chỉnh hoặc điều chỉnh cho nhiều nhiệm vụ khác nhau với rất ít quá trình huấn luyện bổ sung.
• Học tự giám sát: Thường sử dụng các phương pháp học tự giám sát, cho phép mô hình học từ dữ liệu không gán nhãn bằng cách dự đoán các phần của dữ liệu đầu vào.
• Khả năng mở rộng: Các mô hình nền tảng được xây dựng để mở rộng quy mô, thường chứa hàng tỷ hoặc thậm chí hàng nghìn tỷ tham số.

Mô hình Nền tảng được sử dụng như thế nào?

Mô hình AI nền tảng đóng vai trò là điểm xuất phát cho việc phát triển các ứng dụng AI. Thay vì xây dựng mô hình từ đầu cho từng nhiệm vụ, nhà phát triển có thể tận dụng các mô hình đã tiền huấn luyện này và tinh chỉnh chúng cho các ứng dụng cụ thể. Cách tiếp cận này giúp giảm đáng kể thời gian, dữ liệu và tài nguyên tính toán để phát triển giải pháp AI.

Thích ứng Thông qua Tinh chỉnh

• Tinh chỉnh: Quá trình điều chỉnh mô hình nền tảng trên một tập dữ liệu nhỏ hơn, dành riêng cho nhiệm vụ cụ thể nhằm nâng cao hiệu suất cho nhiệm vụ đó.
• Kỹ thuật Prompt Engineering: Soạn thảo các đầu vào (prompt) cụ thể để hướng dẫn mô hình tạo ra kết quả mong muốn mà không cần thay đổi tham số của mô hình.

Mô hình Nền tảng hoạt động như thế nào?

Các mô hình nền tảng vận hành bằng cách tận dụng các kiến trúc tiên tiến như transformers và các kỹ thuật huấn luyện giúp chúng học được các biểu diễn tổng quát từ các tập dữ liệu lớn.

Quy trình Huấn luyện

1. Thu thập dữ liệu: Tập hợp lượng lớn dữ liệu không gán nhãn từ các nguồn như internet.
2. Học tự giám sát: Huấn luyện mô hình để dự đoán các phần bị thiếu trong dữ liệu, ví dụ như từ tiếp theo trong câu.
3. Nhận diện mẫu: Mô hình học các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu, xây dựng hiểu biết nền tảng.
4. Tinh chỉnh: Điều chỉnh mô hình đã tiền huấn luyện cho các nhiệm vụ cụ thể bằng các tập dữ liệu nhỏ hơn, có gán nhãn.

Nền tảng Kiến trúc

• Transformers: Một loại kiến trúc mạng nơ-ron xuất sắc trong việc xử lý dữ liệu tuần tự và nắm bắt các phụ thuộc dài hạn.
• Cơ chế Attention: Cho phép mô hình tập trung vào các phần dữ liệu đầu vào liên quan đến nhiệm vụ đang thực hiện.

Các tính năng nổi bật của Mô hình Nền tảng

Mô hình AI nền tảng có nhiều tính năng nổi bật giúp chúng khác biệt so với các mô hình AI truyền thống:

Tổng quát hóa trên nhiều nhiệm vụ

Khác với các mô hình được thiết kế cho nhiệm vụ cụ thể, mô hình nền tảng có thể tổng quát hóa hiểu biết để thực hiện nhiều nhiệm vụ đa dạng, thậm chí cả những nhiệm vụ mà chúng chưa từng được huấn luyện trực tiếp.

Khả năng thích ứng và linh hoạt

Chúng có thể được điều chỉnh cho các lĩnh vực và nhiệm vụ mới với nỗ lực tương đối ít, khiến chúng trở thành công cụ rất linh hoạt trong phát triển AI.

Hành vi nổi bật

Do quy mô và phạm vi dữ liệu mà chúng được huấn luyện, các mô hình nền tảng có thể thể hiện những khả năng bất ngờ, chẳng hạn như học không cần huấn luyện (zero-shot learning)—thực hiện nhiệm vụ chưa từng được huấn luyện chỉ dựa trên hướng dẫn được cung cấp khi chạy.

Ví dụ về các Mô hình AI Nền tảng

Nhiều mô hình nền tảng nổi bật đã tạo ra ảnh hưởng lớn trong các ứng dụng AI đa dạng.

Dòng GPT của OpenAI

• GPT-2 và GPT-3: Các mô hình ngôn ngữ lớn có khả năng tạo văn bản giống con người, dịch ngôn ngữ và trả lời câu hỏi.
• GPT-4: Phiên bản mới nhất với khả năng lập luận và hiểu biết tiên tiến, cung cấp năng lực cho các ứng dụng như ChatGPT.

BERT của Google

• Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT): Chuyên về hiểu ngữ cảnh của từ trong các truy vấn tìm kiếm, nâng cao hiệu quả của công cụ tìm kiếm Google.

DALL·E và DALL·E 2

• Các mô hình có khả năng tạo hình ảnh từ mô tả văn bản, thể hiện tiềm năng của mô hình nền tảng đa phương thức.

Stable Diffusion

• Mô hình chuyển văn bản thành hình ảnh mã nguồn mở, tạo ra hình ảnh độ phân giải cao dựa trên đầu vào văn bản.

Amazon Titan

• Bộ mô hình nền tảng của Amazon dành cho các nhiệm vụ như tạo văn bản, phân loại và cá nhân hóa ứng dụng.

Lợi ích của việc sử dụng Mô hình Nền tảng

Rút ngắn thời gian phát triển

• Triển khai nhanh hơn: Tận dụng mô hình đã tiền huấn luyện giúp đẩy nhanh quá trình phát triển ứng dụng AI.
• Tiết kiệm tài nguyên: Cần ít sức mạnh tính toán và dữ liệu hơn so với việc huấn luyện mô hình từ đầu.

Cải thiện hiệu suất

• Độ chính xác cao: Các mô hình nền tảng thường đạt hiệu suất hàng đầu nhờ quá trình huấn luyện chuyên sâu.
• Đa năng: Có khả năng xử lý nhiều nhiệm vụ khác nhau với điều chỉnh tối thiểu.

Dân chủ hóa AI

• Khả năng tiếp cận: Việc các mô hình nền tảng sẵn có giúp các tổ chức ở mọi quy mô tiếp cận với khả năng AI tiên tiến.
• Thúc đẩy đổi mới: Khuyến khích sự đổi mới bằng cách giảm rào cản tham gia vào phát triển AI.

Nghiên cứu về Mô hình AI Nền tảng

Các mô hình AI nền tảng đã trở thành trọng tâm trong việc định hình tương lai của hệ thống trí tuệ nhân tạo. Những mô hình này đóng vai trò là nền tảng cho việc phát triển các ứng dụng AI phức tạp và thông minh hơn. Dưới đây là một số bài báo khoa học tiêu biểu khám phá các khía cạnh khác nhau của mô hình AI nền tảng, cung cấp góc nhìn về kiến trúc, cân nhắc đạo đức, quản trị và nhiều hơn nữa.

1. A Reference Architecture for Designing Foundation Model based Systems
   Tác giả: Qinghua Lu, Liming Zhu, Xiwei Xu, Zhenchang Xing, Jon Whittle
   Bài báo này thảo luận vai trò ngày càng quan trọng của các mô hình nền tảng như ChatGPT và Gemini với tư cách là thành phần thiết yếu của hệ thống AI trong tương lai. Tác giả nhấn mạnh sự thiếu vắng hướng dẫn hệ thống trong thiết kế kiến trúc và đề cập đến thách thức do khả năng phát triển không ngừng của mô hình nền tảng. Nhóm tác giả đề xuất một kiến trúc tham chiếu theo hướng mẫu để thiết kế hệ thống dựa trên mô hình nền tảng có trách nhiệm, cân bằng giữa lợi ích tiềm năng và rủi ro liên quan.
   Đọc thêm

2. A Bibliometric View of AI Ethics Development
   Tác giả: Di Kevin Gao, Andrew Haverly, Sudip Mittal, Jingdao Chen
   Nghiên cứu này cung cấp phân tích thư mục về Đạo đức AI trong hai thập kỷ qua, nhấn mạnh các giai đoạn phát triển của đạo đức AI nhằm đáp ứng AI sinh và các mô hình nền tảng. Tác giả đề xuất một giai đoạn tương lai tập trung vào việc khiến AI trở nên giống máy hơn khi nó tiến gần năng lực trí tuệ của con người. Góc nhìn hướng về tương lai này mang lại những hiểu biết về quá trình phát triển đạo đức song hành với tiến bộ công nghệ.
   Đọc thêm

3. AI Governance and Accountability: An Analysis of Anthropic’s Claude
   Tác giả: Aman Priyanshu, Yash Maurya, Zuofei Hong
   Bài viết nghiên cứu quản trị và trách nhiệm AI thông qua tình huống điển hình về Claude của Anthropic, một mô hình AI nền tảng. Bằng cách phân tích theo Khung Quản lý Rủi ro AI của NIST và Đạo luật AI của EU, tác giả xác định các mối đe dọa tiềm tàng và đề xuất chiến lược giảm thiểu. Nghiên cứu nhấn mạnh ý nghĩa của minh bạch, đánh giá chuẩn và xử lý dữ liệu trong phát triển AI có trách nhiệm.
   Đọc thêm

4. AI Model Registries: A Foundational Tool for AI Governance
   Tác giả: Elliot McKernon, Gwyn Glasser, Deric Cheng, Gillian Hadfield
   Báo cáo này kêu gọi xây dựng các cơ sở dữ liệu quốc gia cho các mô hình AI hàng đầu nhằm nâng cao quản trị AI. Tác giả đề xuất rằng các cơ sở dữ liệu này có thể cung cấp thông tin quan trọng về kiến trúc mô hình, kích thước và dữ liệu huấn luyện, từ đó giúp quản trị AI phù hợp với các ngành công nghiệp có tác động lớn khác. Các cơ sở dữ liệu này hướng đến mục tiêu tăng cường an toàn AI trong khi vẫn thúc đẩy đổi mới.
   Đọc thêm