Hướng dẫn sử dụng mô hình AI

Các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển nhanh chóng, vượt xa những tên tuổi quen thuộc trên các phương tiện truyền thông và mạng xã hội. Hiện nay, bối cảnh AI bao gồm hàng trăm mô hình, từ các sáng kiến mã nguồn mở, hệ thống độc quyền đến các sản phẩm của các gã khổng lồ công nghệ như Gemini, Claude, OpenAI, Grok và Deepseek. Về cốt lõi, các mô hình này là mạng nơ-ron được đào tạo tỉ mỉ trên các tập dữ liệu khổng lồ, cho phép chúng nhận ra các mẫu phức tạp. Kỷ nguyên hiện tại mang đến một cơ hội độc đáo để tận dụng những tiến bộ này cho các mục đích khác nhau, từ các ứng dụng kinh doanh đến hỗ trợ cá nhân và tăng cường khả năng sáng tạo. Hướng dẫn này nhằm cung cấp cho những người mới làm quen với lĩnh vực AI một sự hiểu biết cơ bản, trao quyền cho họ để sử dụng công nghệ này một cách hiệu quả. Mục tiêu là cho phép người dùng xây dựng với AI, không chỉ trên nó, tập trung vào việc hiểu các khái niệm cơ bản, ứng dụng thực tế và phương pháp đánh giá độ chính xác.

Hướng dẫn này sẽ đề cập đến các khía cạnh chính sau:

• Phân loại các mô hình AI
• Ghép các mô hình với các tác vụ cụ thể
• Hiểu các quy ước đặt tên mô hình
• Đánh giá hiệu suất độ chính xác của mô hình
• Sử dụng các tài liệu tham khảo chuẩn

Điều quan trọng cần nhận ra là không tồn tại một mô hình AI duy nhất, phổ quát có khả năng xử lý mọi tác vụ có thể hình dung được. Thay vào đó, các mô hình khác nhau được điều chỉnh cho các ứng dụng cụ thể.

Các loại mô hình AI

Các mô hình AI có thể được phân loại rộng rãi thành bốn loại chính:

• Xử lý ngôn ngữ thuần túy (Tổng quát)
• Sinh (Hình ảnh, Video, Âm thanh, Văn bản, Mã)
• Phân biệt (Thị giác máy tính, Phân tích văn bản)
• Học tăng cường

Trong khi nhiều mô hình chuyên về một loại duy nhất, những mô hình khác thể hiện khả năng đa phương thức với các mức độ chính xác khác nhau. Mỗi mô hình trải qua quá trình đào tạo trên các tập dữ liệu cụ thể, cho phép nó thực hiện các tác vụ liên quan đến dữ liệu mà nó đã được tiếp xúc. Danh sách sau đây phác thảo các tác vụ phổ biến liên quan đến mỗi loại.

Xử lý ngôn ngữ thuần túy

Loại này tập trung vào việc cho phép máy tính diễn giải, hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người bằng cách sử dụng mã hóa và các mô hình thống kê. Chatbot là một ví dụ điển hình, với ChatGPT, viết tắt của ‘Generative Pre-trained Transformer,’ là một minh chứng đáng chú ý. Phần lớn các mô hình này dựa trên kiến trúc biến đổi được đào tạo trước. Các mô hình này vượt trội trong việc hiểu ngữ cảnh, sắc thái và sự tinh tế trong ngôn ngữ của con người, khiến chúng trở nên lý tưởng cho các ứng dụng yêu cầu tương tác ngôn ngữ tự nhiên. Chúng có thể được sử dụng cho các tác vụ như:

• Phân tích tình cảm: Xác định giọng điệu cảm xúc của một đoạn văn bản, rất hữu ích để hiểu phản hồi của khách hàng hoặc đánh giá ý kiến công chúng.
• Tóm tắt văn bản: Cô đọng một lượng lớn văn bản thành các bản tóm tắt ngắn hơn, dễ quản lý hơn, tiết kiệm thời gian và công sức trong quá trình xử lý thông tin.
• Dịch máy: Tự động dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác, tạo điều kiện giao tiếp qua các rào cản ngôn ngữ.
• Trả lời câu hỏi: Cung cấp câu trả lời cho các câu hỏi được đặt bằng ngôn ngữ tự nhiên, cho phép người dùng truy cập thông tin một cách nhanh chóng và dễ dàng.
• Tạo nội dung: Tạo nội dung văn bản gốc, chẳng hạn như bài báo, bài đăng trên blog hoặc cập nhật trên mạng xã hội.

Công nghệ cơ bản đằng sau các mô hình xử lý ngôn ngữ thuần túy liên quan đến các thuật toán phức tạp phân tích cấu trúc và ý nghĩa của ngôn ngữ. Các thuật toán này học hỏi từ các tập dữ liệu khổng lồ gồm văn bản và mã, cho phép chúng xác định các mẫu và mối quan hệ giữa các từ và cụm từ. Sau đó, các mô hình sử dụng kiến thức này để tạo ra văn bản mới hoặc để hiểu ý nghĩa của văn bản hiện có.

Mô hình sinh

Các mô hình sinh, bao gồm cả những mô hình tạo ra hình ảnh, video, âm thanh, văn bản và mã, thường sử dụng mạng đối nghịch sinh (GAN). GAN bao gồm hai mô hình con: một bộ tạo và một bộ phân biệt. Các mô hình này có thể tạo ra hình ảnh, âm thanh, văn bản và mã thực tế dựa trên dữ liệu mở rộng mà chúng đã được đào tạo. Khuếch tán ổn định là một kỹ thuật phổ biến để tạo ra hình ảnh và video. Các mô hình này có thể được sử dụng cho:

• Tạo hình ảnh: Tạo ra hình ảnh thực tế hoặc nghệ thuật từ các mô tả văn bản hoặc các đầu vào khác.
• Tạo video: Tạo ra các video ngắn từ các lời nhắc văn bản hoặc các đầu vào khác.
• Tạo âm thanh: Tạo ra âm nhạc, giọng nói hoặc các loại âm thanh khác từ các mô tả văn bản hoặc các đầu vào khác.
• Tạo văn bản: Tạo nội dung văn bản gốc, chẳng hạn như thơ, kịch bản hoặc mã.
• Tạo mã: Tự động tạo mã từ các mô tả ngôn ngữ tự nhiên về chức năng mong muốn.

Mô hình con tạo trong GAN chịu trách nhiệm tạo ra các mẫu dữ liệu mới, trong khi mô hình con phân biệt cố gắng phân biệt giữa các mẫu dữ liệu thực và những mẫu được tạo bởi bộ tạo. Hai mô hình con được đào tạo theo cách đối nghịch, với bộ tạo cố gắng đánh lừa bộ phân biệt và bộ phân biệt cố gắng xác định chính xác các mẫu dữ liệu thực. Quá trình này dẫn đến việc bộ tạo ngày càng có khả năng tạo ra các mẫu dữ liệu thực tế.

Mô hình phân biệt

Các mô hình phân biệt, được sử dụng trong thị giác máy tính và phân tích văn bản, sử dụng các thuật toán được thiết kế để tìm hiểu các lớp riêng biệt từ các tập dữ liệu để đưa ra quyết định. Ví dụ bao gồm phân tích tình cảm, nhận dạng ký tự quang học (OCR) và phân loại hình ảnh. Các mô hình nàyđược thiết kế để phân biệt giữa các loại dữ liệu khác nhau, khiến chúng hữu ích cho một loạt các ứng dụng. Chúng có thể được sử dụng cho:

• Phân loại hình ảnh: Xác định các đối tượng hoặc cảnh có trong hình ảnh.
• Phát hiện đối tượng: Định vị và xác định các đối tượng cụ thể trong một hình ảnh hoặc video.
• Phân tích tình cảm: Xác định giọng điệu cảm xúc của một đoạn văn bản.
• Nhận dạng ký tự quang học (OCR): Chuyển đổi hình ảnh văn bản thành văn bản có thể đọc được bằng máy.
• Phát hiện gian lận: Xác định các giao dịch hoặc hoạt động gian lận.

Các thuật toán được sử dụng trong các mô hình phân biệt học cách xác định các tính năng quan trọng nhất để phân biệt giữa các lớp dữ liệu khác nhau. Các tính năng này có thể được sử dụng để tạo ra một mô hình có thể phân loại chính xác các mẫu dữ liệu mới.

Học tăng cường

Các mô hình học tăng cường sử dụng các phương pháp thử và sai và đầu vào của con người để đạt được kết quả hướng đến mục tiêu, chẳng hạn như trong robot học, trò chơi và lái xe tự động. Cách tiếp cận này liên quan đến một tác nhân học cách đưa ra quyết định trong một môi trường để tối đa hóa phần thưởng. Tác nhân nhận được phản hồi dưới dạng phần thưởng hoặc hình phạt, mà nó sử dụng để điều chỉnh hành vi của mình. Quá trình này cho phép tác nhân học các chiến lược tối ưu để đạt được mục tiêu của mình. Học tăng cường có thể được sử dụng cho:

• Robot học: Đào tạo robot để thực hiện các tác vụ phức tạp, chẳng hạn như đi bộ, nắm bắt đối tượng hoặc điều hướng môi trường.
• Trò chơi: Phát triển các tác nhân AI có thể chơi trò chơi ở cấp độ cao.
• Lái xe tự động: Đào tạo xe tự lái để điều hướng đường và tránh chướng ngại vật.
• Quản lý tài nguyên: Tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên, chẳng hạn như năng lượng hoặc băng thông.
• Đề xuất được cá nhân hóa: Cung cấp các đề xuất được cá nhân hóa cho người dùng dựa trên hành vi trong quá khứ của họ.

Quá trình thử và sai cho phép tác nhân khám phá các chiến lược khác nhau và tìm hiểu những chiến lược nào hiệu quả nhất. Việc sử dụng phần thưởng và hình phạt cung cấp phản hồi hướng dẫn tác nhân đến hành vi tối ưu.

Hiểu các quy ước đặt tên mô hình

Khi bạn hiểu các loại mô hình AI khác nhau và các tác vụ tương ứng của chúng, bước tiếp theo liên quan đến việc đánh giá chất lượng và hiệu suất của chúng. Điều này bắt đầu bằng việc hiểu cách các mô hình được đặt tên. Mặc dù không có quy ước chính thức nào tồn tại để đặt tên cho các mô hình AI, nhưng các mô hình phổ biến thường có một tên đơn giản theo sau là số phiên bản (ví dụ: ChatGPT #, Claude #, Grok #, Gemini #).

Các mô hình nhỏ hơn, mã nguồn mở, dành riêng cho tác vụ thường có tên chi tiết hơn. Những tên này, thường được tìm thấy trên các nền tảng như huggingface.co, thường bao gồm tên tổ chức, tên mô hình, kích thước tham số và kích thước ngữ cảnh.

Dưới đây là một số ví dụ để minh họa điều này:

MISTRALAI/MISTRAL-SMALL-3.1-24B-INSTRUCT-2053

• Mistralai: Tổ chức chịu trách nhiệm phát triển mô hình.
• Mistral-small: Tên của chính mô hình.
• 3.1: Số phiên bản của mô hình.
• 24b-instruct: Số lượng tham số, cho biết mô hình đã được đào tạo trên 24 tỷ điểm dữ liệu và được thiết kế cho các tác vụ tuân theo hướng dẫn.
• 2053: Kích thước ngữ cảnh, hoặc số lượng mã thông báo, đại diện cho lượng thông tin mà mô hình có thể xử lý cùng một lúc.

Google/Gemma-3-27b

• Google: Tổ chức đằng sau mô hình.
• Gemma: Tên của mô hình.
• 3: Số phiên bản.
• 27b: Kích thước tham số, cho biết mô hình đã được đào tạo trên 27 tỷ điểm dữ liệu.

Cân nhắc chính

Hiểu các quy ước đặt tên cung cấp những hiểu biết có giá trị về khả năng và mục đích sử dụng của mô hình. Tên tổ chức cho biết nguồn gốc và độ tin cậy của mô hình. Tên mô hình giúp phân biệt giữa các mô hình khác nhau được phát triển bởi cùng một tổ chức. Số phiên bản biểu thị mức độ phát triển và tinh chỉnh. Kích thước tham số cung cấp một chỉ báo sơ bộ về độ phức tạp và khả năng học tập của mô hình. Kích thước ngữ cảnh xác định độ dài đầu vào mà mô hình có thể xử lý hiệu quả.

Các chi tiết bổ sung bạn có thể gặp phải bao gồm định dạng lượng tử hóa theo bit. Các định dạng lượng tử hóa cao hơn yêu cầu nhiều RAM và bộ nhớ máy tính hơn để vận hành mô hình. Các định dạng lượng tử hóa thường được biểu diễn trong ký hiệu dấu phẩy động, chẳng hạn như 4, 6, 8 và 16. Các định dạng khác, chẳng hạn như GPTQ, NF4 và GGML, cho biết việc sử dụng cho các cấu hình {phần cứng} cụ thể.

• Lượng tử hóa: Điều này đề cập đến kỹ thuật giảm độ chính xác của các số được sử dụng để biểu thị các tham số của mô hình. Điều này có thể làm giảm đáng kể kích thước và dung lượng bộ nhớ của mô hình, giúp dễ dàng triển khai trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế hơn. Tuy nhiên, lượng tử hóa cũng có thể dẫn đến giảm nhẹ độ chính xác.

• Cân nhắc về phần cứng: Các cấu hình phần cứng khác nhau có thể phù hợp hơn cho các định dạng lượng tử hóa khác nhau. Ví dụ: một số phần cứng có thể được tối ưu hóa cho lượng tử hóa 4 bit, trong khi những phần cứng khác có thể phù hợp hơn cho lượng tử hóa 8 bit hoặc 16 bit.

Đánh giá độ chính xác của mô hình

Mặc dù các tiêu đề tin tức về việc phát hành mô hình mới có thể thú vị, nhưng điều cần thiết là phải tiếp cận các kết quả hiệu suất được tuyên bố một cách thận trọng. Bối cảnh hiệu suất AI có tính cạnh tranh cao và các công ty đôi khi thổi phồng các số liệu hiệu suất cho mục đích tiếp thị. Một cách đáng tin cậy hơn để đánh giá chất lượng mô hình là kiểm tra điểm số và bảng xếp hạng từ các bài kiểm tra tiêu chuẩn.

Mặc dù một số bài kiểm tra tuyên bố là tiêu chuẩn, nhưng việc đánh giá các mô hình AI vẫn còn nhiều thách thức do bản chất ‘hộp đen’ của các hệ thống này và nhiều biến số liên quan. Cách tiếp cận đáng tin cậy nhất là xác minh các phản hồi và đầu ra của AI so với các nguồn thực tế và khoa học.

Các trang web bảng xếp hạng cung cấp xếp hạng có thể sắp xếp với các phiếu bầu và điểm số khoảng tin cậy, thường được biểu thị bằng tỷ lệ phần trăm. Các chuẩn phổ biến liên quan đến việc cung cấp câu hỏi cho mô hình AI và đo lường độ chính xác của các câu trả lời của nó. Các chuẩn này bao gồm:

• Thử thách lý luận AI2 (ARC)
• HellaSwag
• MMLU (Hiểu ngôn ngữ đa nhiệm khổng lồ)
• TruthfulQA
• Winogrande
• GSM8K
• HumanEval

Mô tả chuẩn

• Thử thách lý luận AI2 (ARC): Một tập hợp 7787 câu hỏi khoa học trắc nghiệm được thiết kế cho học sinh tiểu học. Chuẩn này kiểm tra khả năng suy luận về các khái niệm khoa học và giải quyết vấn đề của mô hình.

• HellaSwag: Một chuẩn đánh giá khả năng lý luận thông thường thông qua các bài tập hoàn thành câu. Chuẩn này thách thức mô hình hiểu ngữ cảnh của một câu và chọn kết thúc hợp lý nhất.

• MMLU (Hiểu ngôn ngữ đa nhiệm khổng lồ): Chuẩn này kiểm tra khả năng giải quyết vấn đề của mô hình trên một loạt các tác vụ, đòi hỏi sự hiểu biết ngôn ngữ sâu rộng. Các tác vụ bao gồm một loạt các chủ đề đa dạng, bao gồm toán học, lịch sử, khoa học và luật.

• TruthfulQA: Chuẩn này đánh giá tính trung thực của mô hình, xử phạt những điều sai trái và không khuyến khích các câu trả lời né tránh như ‘Tôi không chắc’. Chuẩn này khuyến khích mô hình cung cấp các phản hồi chính xác và trung thực.

• Winogrande: Một thử thách dựa trên lược đồ Winograd, có hai câu gần giống hệt nhau nhưng khác nhau dựa trên một từ kích hoạt. Chuẩn này kiểm tra khả năng hiểu các khác biệt tinh tế về ý nghĩa và giải quyết sự mơ hồ của mô hình.

• GSM8K: Một tập dữ liệu gồm 8.000 câu hỏi toán học ở trường tiểu học. Chuẩn này kiểm tra khả năng giải quyết các vấn đề toán học và thực hiện các phép tính của mô hình.

• HumanEval: Chuẩn này đo lường khả năng tạo mã Python chính xác để đáp ứng 164 thử thách của mô hình. Chuẩn này kiểm tra kỹ năng viết mã của mô hình và khả năng hiểu và thực hiện các kháiniệm lập trình.

Bằng cách kiểm tra cẩn thận các chuẩn này và xác minh các phản hồi của AI so với các nguồn thực tế, bạn có thể hiểu chính xác hơn về khả năng và hạn chế của mô hình. Thông tin này sau đó có thể được sử dụng để đưa ra quyết định sáng suốt về những mô hình nào phù hợp nhất với nhu cầu cụ thể của bạn.