LLM là gì và cách tích hợp mô hình ngôn ngữ lớn cho doanh nghiệp

LLM là viết tắt của Large Language Model, tiếng Việt là mô hình ngôn ngữ lớn. Đây là loại mô hình trí tuệ nhân tạo được huấn luyện trên lượng dữ liệu văn bản khổng lồ để hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên: trả lời các câu hỏi, viết, tóm tắt, dịch, phân loại, trích xuất thông tin. GPT của OpenAI, Claude của Anthropic, Gemini của Google, Llama của Meta, Qwen của Alibaba là những mô hình ngôn ngữ lớn phổ biến.

Chữ "lớn" chỉ hai thứ: lượng dữ liệu huấn luyện và số tham số của mô hình. Tham số là những con số bên trong mạng nơ ron được điều chỉnh trong quá trình huấn luyện; các mô hình hiện nay có từ vài tỷ tới hàng trăm tỷ tham số hoặc hơn. Nhờ quy mô đó, LLM nắm được ngữ pháp, kiến thức phổ thông và cả cách lập luận thường gặp trong văn bản.

LLM là một nhánh của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Trước LLM, mỗi việc như phân loại email, dịch, trích xuất tên riêng cần một mô hình riêng huấn luyện cho đúng việc đó. LLM làm được nhiều việc với cùng một mô hình, chỉ cần mô tả việc cần làm bằng lời trong câu lệnh (prompt).

Ở mức cơ bản, LLM làm một việc: dựa trên đoạn văn bản đã có, dự đoán từ tiếp theo (chính xác hơn là token, một mảnh từ). Nó chọn token tiếp theo, nối vào, rồi lại dự đoán token sau đó, cứ thế cho tới khi hết câu trả lời. Việc tưởng đơn giản này, khi mô hình đủ lớn và được huấn luyện trên đủ nhiều văn bản, cho ra khả năng viết mạch lạc và trả lời phù hợp với ngữ cảnh.

Các LLM hiện nay dựa trên kiến trúc mạng nơ ron Transformer, công bố năm 2017. Thành phần chính của mô hình là cơ chế chú ý (attention), cho phép mô hình xét mối quan hệ giữa các từ ở bất kỳ vị trí nào trong đoạn văn cùng lúc. So với các mô hình trước như mạng nơ ron hồi quy (RNN) đọc văn bản lần lượt từng từ và dễ quên phần đầu của đoạn dài, Transformer xử lý song song và giữ ngữ cảnh dài tốt hơn, nên huấn luyện được ở quy mô rất lớn.

Mỗi lần gọi, LLM chỉ "nhìn thấy" một lượng văn bản giới hạn gọi là cửa sổ ngữ cảnh, gồm câu lệnh, tài liệu đưa kèm và câu trả lời. Muốn LLM trả lời dựa trên tài liệu của doanh nghiệp, phải đưa đúng đoạn tài liệu vào cửa sổ này; đó là việc kỹ thuật RAG làm.

Nhiều mô hình mới là đa phương thức: ngoài văn bản còn đọc được hình ảnh, tệp PDF, âm thanh. Điều này mở ra việc đọc hoá đơn chụp bằng điện thoại, chuyển ghi âm cuộc họp thành biên bản, hỏi đáp trên sơ đồ, bảng biểu.

Giới hạn quan trọng nhất cần nhớ: LLM không tra cứu sự thật, nó tạo ra văn bản có khả năng đúng cao nhất theo những gì đã học. Khi thiếu thông tin, nó vẫn có thể viết ra một câu trả lời trôi chảy nhưng sai. Vì vậy mọi hệ thống dùng LLM cho việc quan trọng cần nguồn dữ liệu đáng tin đưa kèm, đầu ra có kiểm tra, và người duyệt ở bước ảnh hưởng tới tiền hoặc khách hàng.

Giá API thay đổi thường xuyên theo từng phiên bản mô hình. Công cụ So sánh giá API LLM trong ALODEV Lab giúp ước tính chi phí theo số lượt gọi và độ dài văn bản trước khi chọn mô hình.

Điểm chung của các ứng dụng hiệu quả: LLM không thay người ra quyết định mà làm phần đọc, tóm tắt, soạn nháp lặp đi lặp lại, để người làm phần cần phán đoán. Làm như vậy vừa giảm rủi ro khi mô hình sai, vừa dễ đo được giờ công tiết kiệm.

Doanh nghiệp muốn đi sâu vào cách để LLM trả lời dựa trên tài liệu nội bộ có thể đọc thêm bài RAG là gì trên mục Tin tức của ALODEV.