Điều chỉnh theo chỉ dẫn (Instruction Tuning)

Điều chỉnh theo chỉ dẫn là gì?

Điều chỉnh theo chỉ dẫn là một kỹ thuật được sử dụng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm nâng cao năng lực của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs). Quá trình này liên quan đến việc tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ đã được huấn luyện trước trên một bộ dữ liệu gồm các cặp chỉ dẫn-phản hồi. Mục tiêu là huấn luyện mô hình hiểu và tuân thủ tốt hơn các chỉ dẫn của con người, từ đó thu hẹp khoảng cách giữa khả năng dự đoán văn bản của mô hình và khả năng thực hiện các nhiệm vụ cụ thể theo yêu cầu của người dùng.

Cốt lõi của điều chỉnh theo chỉ dẫn là điều chỉnh mô hình ngôn ngữ không chỉ tạo ra văn bản mạch lạc dựa trên các mẫu đã học từ giai đoạn huấn luyện trước, mà còn tạo ra kết quả phù hợp với chỉ dẫn được đưa ra. Điều này giúp mô hình trở nên tương tác hơn, phản hồi tốt hơn và hữu ích hơn cho các ứng dụng thực tiễn, nơi việc tuân thủ chính xác hướng dẫn của người dùng là yếu tố then chốt.

Điều chỉnh theo chỉ dẫn được sử dụng như thế nào?

Điều chỉnh theo chỉ dẫn được áp dụng sau khi mô hình ngôn ngữ đã trải qua giai đoạn huấn luyện trước, thường là học từ lượng lớn dữ liệu văn bản không gán nhãn để dự đoán từ tiếp theo trong chuỗi. Mặc dù giai đoạn huấn luyện trước này giúp mô hình hiểu sâu về cấu trúc ngôn ngữ và kiến thức tổng quát, nhưng nó không giúp mô hình tuân thủ chính xác các chỉ dẫn hoặc thực hiện hiệu quả các nhiệm vụ xác định.

Để giải quyết vấn đề này, điều chỉnh theo chỉ dẫn sẽ tinh chỉnh mô hình bằng cách sử dụng bộ dữ liệu các cặp chỉ dẫn và kết quả đầu ra được chọn lọc. Các bộ dữ liệu này được xây dựng nhằm đại diện cho đa dạng các nhiệm vụ và chỉ dẫn mà người dùng có thể đưa ra. Qua quá trình huấn luyện trên các ví dụ này, mô hình học cách diễn giải chỉ dẫn và tạo ra phản hồi phù hợp.

Các bước chính trong điều chỉnh theo chỉ dẫn

1. Tạo bộ dữ liệu:
   Thu thập bộ dữ liệu chứa các cặp chỉ dẫn-phản hồi đa dạng. Chỉ dẫn có thể bao gồm nhiều nhiệm vụ như dịch thuật, tóm tắt, trả lời câu hỏi, sinh văn bản, v.v.

2. Quy trình tinh chỉnh:
   Sử dụng học có giám sát để huấn luyện mô hình đã được huấn luyện trước trên bộ dữ liệu này. Mô hình sẽ điều chỉnh các tham số nhằm giảm sự khác biệt giữa kết quả sinh ra và phản hồi mong muốn trong bộ dữ liệu.

3. Đánh giá và lặp lại:
   Đánh giá hiệu suất của mô hình trên các nhiệm vụ kiểm thử không có trong dữ liệu huấn luyện để đảm bảo khả năng tổng quát hóa với chỉ dẫn mới. Lặp lại quá trình xây dựng dữ liệu và huấn luyện khi cần để cải thiện hiệu suất.

Ví dụ về điều chỉnh theo chỉ dẫn trong thực tế

• Dịch ngôn ngữ:
  Huấn luyện mô hình dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác dựa trên chỉ dẫn như “Dịch câu sau sang tiếng Pháp.”

• Tóm tắt:
  Tinh chỉnh mô hình để tóm tắt các bài viết dài khi được yêu cầu, ví dụ: “Tóm tắt các ý chính của bài viết về biến đổi khí hậu này.”

• Trả lời câu hỏi:
  Giúp mô hình có thể trả lời các câu hỏi bằng các chỉ dẫn như “Trả lời câu hỏi sau dựa trên ngữ cảnh được cung cấp.”

• Sinh văn bản theo hướng dẫn phong cách:
  Điều chỉnh mô hình để viết theo phong cách hoặc tông giọng nhất định, chẳng hạn: “Viết lại đoạn văn sau theo phong cách học thuật trang trọng.”

Nghiên cứu về điều chỉnh theo chỉ dẫn

Điều chỉnh theo chỉ dẫn đã nổi lên như một kỹ thuật then chốt trong việc hoàn thiện các mô hình ngôn ngữ lớn và đa ngôn ngữ (LLMs), giúp tăng tính ứng dụng trong nhiều ngữ cảnh ngôn ngữ khác nhau. Các nghiên cứu gần đây tập trung vào nhiều khía cạnh của phương pháp này, cung cấp cái nhìn về tiềm năng cũng như thách thức đi kèm.

1. Investigating Multilingual Instruction-Tuning: Do Polyglot Models Demand for Multilingual Instructions?
Bởi Alexander Arno Weber và cộng sự (2024)
Nghiên cứu này khám phá khả năng thích ứng của các mô hình LLM đa ngôn ngữ để trở thành trợ lý hiệu quả trên nhiều ngôn ngữ khác nhau. Nhóm tác giả đã kiểm nghiệm một cách có hệ thống các mô hình đa ngôn ngữ được điều chỉnh theo chỉ dẫn trên các bộ dữ liệu đa ngôn ngữ, tập trung vào các ngôn ngữ Ấn - Âu. Kết quả cho thấy điều chỉnh theo chỉ dẫn trên các bộ song ngữ song song có thể tăng khả năng tuân thủ chỉ dẫn đa ngôn ngữ lên tới 9,9%, thách thức giả thuyết Superficial Alignment. Nghiên cứu cũng nhấn mạnh sự cần thiết của các bộ dữ liệu điều chỉnh theo chỉ dẫn quy mô lớn cho các mô hình đa ngôn ngữ. Ngoài ra, nhóm tác giả thực hiện nghiên cứu gán nhãn con người để so sánh đánh giá giữa con người và GPT-4 trong các kịch bản trò chuyện đa ngữ.
Đọc thêm

2. OpinionGPT: Modelling Explicit Biases in Instruction-Tuned LLMs
Bởi Patrick Haller và cộng sự (2023)
Nghiên cứu này xem xét các thiên kiến tồn tại trong các mô hình LLM đã được điều chỉnh theo chỉ dẫn. Tác giả nhận thấy các vấn đề liên quan đến thiên kiến xuất hiện trong các mô hình được huấn luyện trên dữ liệu chịu ảnh hưởng nhân khẩu học, như thiên kiến chính trị hoặc địa lý. Thay vì cố gắng loại bỏ các thiên kiến này, nhóm tác giả đề xuất làm cho chúng trở nên rõ ràng và minh bạch thông qua OpinionGPT, một ứng dụng web cho phép người dùng khám phá và so sánh phản hồi dựa trên các thiên kiến khác nhau. Phương pháp này bao gồm việc tạo bộ dữ liệu điều chỉnh theo chỉ dẫn phản ánh nhiều thiên kiến, mang lại cái nhìn sâu sắc hơn về thiên kiến trong LLMs.
Đọc thêm