Ngay cả khi bạn sử dụng hàng ngày, bạn có thể vẫn thắc mắc về cách ChatGPT vận hành.
Hãy cùng khám phá phía sau hậu trường của AI chatbot phổ biến nhất thế giới.
Tổng quan: ChatGPT hoạt động như thế nào
Nếu bạn chỉ có 20 giây, đây là cách ChatGPT hoạt động:
- Bạn gửi một yêu cầu. 'Hãy viết một email.'
- ChatGPT phân tách đầu vào thành các token để xử lý.
- Nó sử dụng NLP để phân tích đầu vào và hiểu ngữ cảnh.
- Nó dự đoán từ tiếp theo dựa trên các mẫu đã học từ dữ liệu huấn luyện.
- Nó tập trung vào những phần quan trọng nhất trong đầu vào của bạn (sử dụng cơ chế attention).
- ChatGPT tạo ra phản hồi hoàn chỉnh, từng từ một, rồi gửi lại cho bạn.
Đây là các bước cơ bản về cách ChatGPT nhận và phản hồi các truy vấn.
GPT là viết tắt của gì?
GPT trong ChatGPT là viết tắt của ‘generative pre-trained transformer’. Cả 3 yếu tố này đều quan trọng để hiểu cách ChatGPT hoạt động.
1. Sinh (Generative)
ChatGPT là một mô hình AI sinh – nó có thể tạo ra văn bản, mã, hình ảnh và âm thanh. Các ví dụ khác về AI sinh là công cụ tạo hình ảnh như DALL-E hoặc công cụ tạo âm thanh.
2. Được huấn luyện trước (Pre-Trained)
Yếu tố 'huấn luyện trước' của ChatGPT là lý do tại sao nó dường như biết mọi thứ trên internet. Mô hình GPT được huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu thông qua quá trình gọi là 'học không giám sát'.
Trước ChatGPT, các mô hình AI được xây dựng bằng học có giám sát – chúng được cung cấp các đầu vào và đầu ra đã được gắn nhãn rõ ràng và được dạy để liên kết chúng với nhau. Quá trình này khá chậm vì dữ liệu phải do con người tổng hợp.
Khi các mô hình GPT đầu tiên được tiếp xúc với các bộ dữ liệu lớn mà chúng được huấn luyện, chúng đã hấp thụ các mẫu ngôn ngữ và ý nghĩa ngữ cảnh từ nhiều nguồn khác nhau.
Đó là lý do ChatGPT là một chatbot kiến thức tổng quát – nó đã được huấn luyện trên bộ dữ liệu khổng lồ trước khi ra mắt công chúng.
Người dùng muốn huấn luyện thêm cho GPT – để chuyên biệt hóa cho các nhiệm vụ như viết báo cáo cho tổ chức của bạn – có thể sử dụng các kỹ thuật tùy chỉnh LLM.
3. Transformer
Transformers là một loại kiến trúc mạng nơ-ron được giới thiệu trong bài báo năm 2017 có tên "Attention is All You Need" của Vaswani và cộng sự. Trước transformers, các mô hình như mạng nơ-ron hồi tiếp (RNN) và mạng bộ nhớ dài-ngắn hạn (LSTM) thường được dùng để xử lý chuỗi văn bản.
RNN và LSTM đọc đầu vào văn bản tuần tự, giống như con người. Nhưng kiến trúc transformer có thể xử lý và đánh giá từng từ trong câu cùng lúc, cho phép nó xác định từ nào quan trọng hơn, dù ở giữa hay cuối câu. Điều này gọi là cơ chế tự chú ý (self-attention).
Ví dụ câu: “Con chuột không chui vừa vào lồng vì nó quá to.”
Một transformer có thể đánh giá từ ‘chuột’ quan trọng hơn ‘lồng’, và xác định đúng ‘nó’ trong câu ám chỉ con chuột.
Nhưng một mô hình như RNN có thể hiểu ‘nó’ là cái lồng, vì đó là danh từ được xử lý gần nhất.
Yếu tố ‘transformer’ giúp ChatGPT hiểu ngữ cảnh tốt hơn và tạo ra phản hồi thông minh hơn các thế hệ trước.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Một phần khiến ChatGPT trở nên kỳ diệu là nó sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó có thể trò chuyện qua lại với chúng ta vì nó xử lý và hiểu được ngôn ngữ tự nhiên của con người.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì?
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo tập trung vào tương tác giữa máy tính và con người thông qua ngôn ngữ tự nhiên.
Nó giúp máy móc hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ của con người theo cách có ý nghĩa và hữu ích.
NLP, NLU và NLG khác nhau như thế nào
NLP là một lĩnh vực rộng bao gồm nhiều phân ngành, trong đó có hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) và sinh ngôn ngữ tự nhiên (NLG).
NLP là lĩnh vực tổng quát, còn NLU và NLG là các lĩnh vực chuyên sâu bên trong. Bởi vì xử lý ngôn ngữ tự nhiên phải bao gồm cả hiểu và sinh ngôn ngữ trong một cuộc hội thoại qua lại.
NLP hoạt động như thế nào?
NLU phân tích ngôn ngữ con người để diễn giải ý nghĩa và mục đích. Quá trình này gồm các bước sau:
- Văn bản được tiền xử lý để loại bỏ các yếu tố không cần thiết (như dấu câu và từ dừng).
- Hệ thống xác định các thành phần chính như thực thể, từ khóa và cụm từ trong văn bản.
- Nó phân tích cấu trúc câu để hiểu mối quan hệ giữa các từ và khái niệm.
- Mô hình NLU ánh xạ các thành phần nhận diện được tới các ý định hoặc mục tiêu cụ thể.
- Động cơ NLU tinh chỉnh sự hiểu biết dựa trên ngữ cảnh và lịch sử tương tác của người dùng.
Hệ thống cung cấp đầu ra có cấu trúc để kích hoạt các hành động hoặc phản hồi phù hợp.
Quy trình huấn luyện ChatGPT
ChatGPT được huấn luyện qua hai giai đoạn: huấn luyện trước và tinh chỉnh.
Huấn luyện trước
Đầu tiên, mô hình AI được tiếp xúc với lượng lớn dữ liệu văn bản – từ sách, trang web và các tệp khác.
Trong giai đoạn huấn luyện trước, mô hình học cách dự đoán từ tiếp theo trong câu, giúp nó hiểu các mẫu ngôn ngữ. Về cơ bản, nó xây dựng sự hiểu biết thống kê về ngôn ngữ, cho phép tạo ra văn bản mạch lạc.
Tinh chỉnh
Sau khi huấn luyện trước, mô hình được tinh chỉnh trên các bộ dữ liệu cụ thể hơn. Với ChatGPT, điều này bao gồm các bộ dữ liệu được chọn lọc cho hội thoại.
Một phần quan trọng của bước này là Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF), nơi các huấn luyện viên xếp hạng phản hồi của mô hình. Vòng lặp phản hồi này giúp ChatGPT cải thiện khả năng tạo ra phản hồi phù hợp, hữu ích và chính xác theo ngữ cảnh.
Các thuật ngữ chính về ChatGPT
Token
Đơn vị văn bản (từ hoặc phần của từ) mà mô hình xử lý. Đầu vào và đầu ra của ChatGPT đều được chuyển thành token để tính toán hiệu quả.
Zero-shot learning
Khả năng của mô hình thực hiện các nhiệm vụ mà nó chưa từng được huấn luyện cụ thể, dựa vào kiến thức tổng quát.
One-shot learning là cung cấp cho mô hình một ví dụ, còn n-shot learning là cung cấp nhiều ví dụ để mô hình học.
Cơ chế attention (attention mechanism)
Một thành phần của mô hình transformer cho phép nó tập trung vào các phần khác nhau của văn bản đầu vào khi tạo phản hồi.
Hallucination
Mô hình AI ‘hallucinate’ khi tạo ra thông tin sai hoặc vô nghĩa. Có thể giảm hiện tượng này bằng các chiến lược như retrieval-augmented generation (RAG).
Lý luận theo chuỗi suy nghĩ (Chain of thought reasoning)
Một phương pháp giúp mô hình suy nghĩ từng bước, nâng cao khả năng xử lý các yêu cầu hoặc nhiệm vụ phức tạp.
Một số mô hình ChatGPT được trang bị sẵn chiến lược này – như các mô hình OpenAI o1 mới nhất. Nhưng bạn có thể yêu cầu bất kỳ phiên bản nào thực hiện lý luận theo chuỗi suy nghĩ: chỉ cần yêu cầu nó giải thích lý do từng bước.
Huấn luyện trước
Giai đoạn đầu tiên, mô hình được huấn luyện trên bộ dữ liệu khổng lồ để học các mẫu ngôn ngữ trước khi được tinh chỉnh cho các nhiệm vụ cụ thể.
Tinh chỉnh
Quá trình tinh chỉnh mô hình trên bộ dữ liệu hoặc nhiệm vụ hẹp hơn để nâng cao hiệu suất cho các trường hợp sử dụng cụ thể.
Cửa sổ ngữ cảnh
Giới hạn về lượng văn bản đầu vào mà mô hình có thể xem xét khi tạo phản hồi.
Cửa sổ ngữ cảnh nhỏ nghĩa là bạn không thể gửi một báo cáo dài và yêu cầu tóm tắt – mô hình sẽ ‘quên’ phần đầu của tài liệu.
Cách tùy chỉnh ChatGPT
Có một số cách khác nhau để tùy chỉnh các LLM mạnh mẽ, như động cơ GPT vận hành ChatGPT. Tùy chỉnh tác nhân LLM của riêng bạn không khó như bạn nghĩ.
GPT tùy chỉnh
OpenAI cho phép người dùng tùy chỉnh GPT theo ý muốn. Bạn có thể hướng dẫn GPT tùy chỉnh giúp bạn học luật chơi một trò board game, thiết kế poster ban nhạc rock metal, hoặc dạy bạn các khái niệm về AI.
Tác nhân AI tùy chỉnh
Với sự phát triển của công nghệ AI, việc tạo tác nhân AI sử dụng LLM của riêng bạn trở nên dễ dàng (và miễn phí).
Từ các công cụ kéo-thả không cần code đến hệ sinh thái lập trình nâng cao, có rất nhiều nền tảng xây dựng AI phù hợp với mọi nhu cầu và trình độ.
Tự xây dựng tác nhân sử dụng LLM nghĩa là bạn có thể thiết kế trợ lý AI riêng để lên lịch họp và tạo báo cáo số liệu hàng tuần. Hoặc bạn có thể xây dựng tác nhân AI hỗ trợ khách hàng để triển khai trên WhatsApp. Khả năng là vô tận.
Tạo Chatbot sử dụng GPT miễn phí
ChatGPT là chatbot đa năng, nhưng bạn có thể sử dụng công nghệ GPT mạnh mẽ của OpenAI để xây dựng chatbot AI tùy chỉnh cho riêng mình.
Khai thác sức mạnh của các LLM mới nhất với chatbot tùy chỉnh của bạn.
Botpress là nền tảng chatbot AI linh hoạt và có khả năng mở rộng không giới hạn. Nó cho phép người dùng xây dựng bất kỳ loại tác nhân AI hoặc chatbot nào cho mọi nhu cầu.
Tích hợp chatbot của bạn vào bất kỳ nền tảng hoặc kênh nào, hoặc chọn từ thư viện tích hợp sẵn. Bắt đầu với các hướng dẫn trên kênh YouTube của Botpress hoặc các khóa học miễn phí từ Botpress Academy.
Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay. Miễn phí.
Câu hỏi thường gặp
1. ChatGPT so với các chatbot AI khác như Google Bard hoặc Claude thì như thế nào?
ChatGPT vượt trội về lý luận có cấu trúc và lập trình, Bard (của Google) tích hợp chặt chẽ với tìm kiếm và dữ liệu thời gian thực từ Google, còn Claude (Anthropic) được thiết kế chú trọng an toàn và ghi nhớ dài hạn.
2. ChatGPT có thể hiểu và tạo văn bản bằng nhiều ngôn ngữ với chất lượng như nhau không?
ChatGPT có thể hiểu và tạo văn bản ở nhiều ngôn ngữ, nhưng độ trôi chảy và chính xác cao nhất là tiếng Anh. Dù hoạt động khá tốt với các ngôn ngữ phổ biến như Tây Ban Nha, Pháp hoặc Đức, hiệu suất có thể giảm với các ngôn ngữ phức tạp hơn.
3. ChatGPT có "suy nghĩ" hoặc "hiểu" như con người không?
ChatGPT không suy nghĩ hay hiểu như con người. Nó không có ý thức hay sự hiểu biết thực sự. ChatGPT tạo phản hồi bằng cách dự đoán từ tiếp theo dựa trên các mẫu đã học, mà không có sự hiểu biết thực sự.
4. ChatGPT có thiên vị không? Làm sao đo lường hoặc xử lý thiên vị trong LLM?
Có, ChatGPT có thể thể hiện thiên vị xuất phát từ dữ liệu huấn luyện, bao gồm cả thiên vị xã hội hoặc văn hóa. OpenAI giảm thiểu điều này bằng các kỹ thuật như học tăng cường từ phản hồi con người (RLHF), kiểm thử bảo mật và giám sát liên tục, dù việc loại bỏ hoàn toàn thiên vị là một thách thức.
5. ChatGPT được cập nhật thông tin mới thường xuyên như thế nào?
ChatGPT không được cập nhật theo thời gian thực; kiến thức của nó là tĩnh và dựa trên dữ liệu huấn luyện đến một thời điểm nhất định. Chỉ khi OpenAI phát hành phiên bản mới hoặc huấn luyện lại mô hình thì mới có cập nhật, nên nó có thể không phản ánh các sự kiện mới nhất trừ khi bật duyệt web ở một số phiên bản.
.webp)
