hệ thống tạo biên bản cuộc họp sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn và kỹ thuật tái lập lời hướng dẫn

TÓM TẮT Luận văn đề xuất hệ thống tạo biên bản cuộc họp tự động thông minh, sử dụng các công nghệ tiên tiến như nhận diện giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy, tích hợp đám mây và

Giới thiệu

Tình hình thực tế

Trong môi trường kinh doanh hiện nay, nơi mà tốc độ và thông tin là yếu tố then chốt, biên bản cuộc họp tự động đã trở thành một công cụ thiết yếu cho các tổ chức ở mọi quy mô Việc áp dụng công cụ này giúp giải quyết nhiều thách thức liên quan đến việc ghi chép thủ công truyền thống, dẫn đến tăng hiệu quả, độ chính xác và sự hợp tác

Một trong những lợi ích chính của biên bản cuộc họp tự động là tiết kiệm thời gian đáng kể Ghi chép thủ công trong các cuộc họp có thể là một công việc tốn nhiều công sức, thường yêu cầu một người chuyên trách để ghi lại tất cả các chi tiết một cách chính xác Điều này không chỉ làm phân tán nguồn nhân lực quý giá mà còn thường dẫn đến các bản ghi không đầy đủ hoặc không chính xác Hệ thống tự động hóa quy trình này, cho phép tất cả các thành viên tham gia tập trung vào thảo luận thay vì ghi chép Bằng cách này, các tổ chức có thể đảm bảo rằng các cuộc họp diễn ra hiệu quả hơn và thời gian của nhân viên được sử dụng hiệu quả hơn

Hơn nữa, độ chính xác và nhất quán được cung cấp bởi biên bản cuộc họp tự động là vô song Những người ghi chép thủ công thường mắc sai sót và có thể bỏ qua các điểm quan trọng hoặc hiểu sai các chi tiết cuộc thảo luận Các hệ thống tự động tiên tiến, sử dụng các công nghệ như nhận diện giọng nói và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, có thể cung cấp một bản ghi đáng tin cậy và nhất quán hơn của cuộc họp Điều này đảm bảo rằng tất cả các thông tin liên quan được ghi lại một cách chính xác, điều này là rất quan trọng để duy trì tính toàn vẹn của biên bản cuộc họp

Tài liệu toàn diện là một lợi ích quan trọng khác của việc sử dụng biên bản cuộc họp tự động Các hệ thống này có khả năng ghi lại mọi lời nói trong cuộc họp, đảm bảo rằng không có chi tiết nào bị bỏ sót Mức độ chi tiết này có giá trị cho việc xem xét lại các quyết định, hiểu rõ bối cảnh của các cuộc thảo luận và

2 đảm bảo trách nhiệm giữa các thành viên trong nhóm Các hồ sơ toàn diện giúp xem lại từng lời nói và chi tiết cụ thể của các thỏa thuận đã đạt được trong các cuộc họp, điều này rất cần thiết cho việc theo dõi và tham chiếu sau này

Khả năng truy xuất và tổ chức dễ dàng các hồ sơ cuộc họp cũng được cải thiện đáng kể với biên bản cuộc họp tự động Không giống như các ghi chép viết tay hoặc đánh máy truyền thống, các bản ghi kỹ thuật số có thể được lưu trữ có hệ thống và truy cập nhanh chóng khi cần Điều này giúp quản lý kiến thức tốt hơn trong tổ chức và hỗ trợ theo dõi tiến độ của các dự án đang diễn ra Với khả năng tìm kiếm dễ dàng qua các hồ sơ cuộc họp trước đây, các đội nhóm có thể dễ dàng tham chiếu các cuộc thảo luận trước đó và đảm bảo tính liên tục trong công việc

Tăng cường sự hợp tác là một lợi ích quan trọng khác được cung cấp bởi biên bản cuộc họp tự động Các hệ thống này đảm bảo rằng tất cả các thành viên trong nhóm, bao gồm cả những người không thể tham dự cuộc họp, có thể nhanh chóng cập nhật những gì đã được thảo luận Điều này thúc đẩy sự minh bạch và giữ cho mọi người được thông báo, điều này là thiết yếu cho công việc nhóm hiệu quả Bằng cách cung cấp một bản ghi chi tiết của cuộc họp, biên bản tự động đảm bảo rằng không ai bị bỏ lỡ, tạo ra một môi trường làm việc bao trùm và hợp tác hơn

Trong nhiều ngành công nghiệp, việc ghi chép chính xác không chỉ là một thông lệ tốt mà còn là một yêu cầu pháp lý Biên bản cuộc họp tự động giúp các tổ chức tuân thủ các tiêu chuẩn pháp lý và quy định bằng cách cung cấp các bản ghi chính xác và có sẵn ngay lập tức của các cuộc họp Điều này có thể rất quan trọng cho các cuộc kiểm toán, các thủ tục pháp lý, và tuân thủ quy định, nơi mà tài liệu chi tiết thường được yêu cầu để xác minh các hành động và quyết định của tổ chức

Các giải pháp biên bản cuộc họp tự động hiện đại cũng cung cấp khả năng tích hợp liền mạch với các công cụ năng suất khác như lịch, phần mềm quản lý dự án, và khách hàng email Việc tích hợp này giúp đồng bộ hóa các nhiệm vụ, đặt lời nhắc và theo dõi các mục hành động được thảo luận trong cuộc họp Bằng cách kết nối biên bản cuộc họp với các công cụ khác, các tổ chức có thể tạo ra một luồng

3 công việc liên kết hơn và đảm bảo rằng các nhiệm vụ được theo dõi và hoàn thành một cách hiệu quả

Cuối cùng, việc có các bản ghi chi tiết và chính xác của các cuộc họp trước đây cải thiện đáng kể quá trình ra quyết định Các bên liên quan có thể dễ dàng tham chiếu các cuộc thảo luận và quyết định trước đây, đảm bảo rằng lý do đằng sau các quyết định được rõ ràng và có thể được xem lại nếu cần Bối cảnh lịch sử này rất có giá trị cho việc đưa ra các quyết định thông minh và duy trì hồ sơ rõ ràng về hướng chiến lược của tổ chức theo thời gian

Tóm lại, biên bản cuộc họp tự động là một công cụ quan trọng giúp nâng cao hiệu quả, độ chính xác và hiệu quả của việc ghi chép cuộc họp Chúng giải phóng nguồn lực nhân sự, đảm bảo các bản ghi toàn diện và chính xác, và thúc đẩy sự hợp tác và ra quyết định tốt hơn Bằng cách tích hợp với các công cụ khác và hỗ trợ tuân thủ, chúng cung cấp một giải pháp toàn diện đáp ứng nhu cầu của các tổ chức hiện đại Việc áp dụng biên bản cuộc họp tự động là một bước đi chiến lược có thể dẫn đến cải thiện đáng kể về năng suất và minh bạch trong tổ chức.

Phương pháp giải quyết

Sự ra đời của biên bản cuộc họp tự động được hỗ trợ bởi nhiều công nghệ và phương pháp tiên tiến Những công nghệ và phương pháp này kết hợp để cung cấp các giải pháp toàn diện nhằm ghi lại, tóm tắt và quản lý nội dung cuộc họp Dưới đây, chúng ta sẽ tìm hiểu các kỹ thuật và công cụ chính hiện đang được sử dụng để tự động hóa quá trình tạo biên bản cuộc họp

Công nghệ nhận diện giọng nói nằm ở trung tâm của biên bản cuộc họp tự động Công nghệ này chuyển đổi ngôn ngữ nói thành văn bản viết, hiệu quả ghi lại từng lời nói trong cuộc họp Các hệ thống nhận diện giọng nói hiện đại sử dụng thuật toán học sâu và các bộ dữ liệu lớn để nâng cao độ chính xác và hiểu nhiều loại giọng điệu, phương ngữ và kiểu phát âm khác nhau Những ví dụ hàng đầu của công nghệ này bao gồm Google Speech-to-Text, Microsoft Azure Speech Services và IBM Watson Speech to Text [1] Các hệ thống này được thiết kế để phiên âm các cuộc trò chuyện trong thời gian thực, đảm bảo rằng không có chi tiết nào bị bỏ sót, điều này rất quan trọng để ghi lại cuộc họp chính xác

Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) là một thành phần quan trọng giúp phân tích và hiểu ngôn ngữ con người theo cách mà máy tính có thể sử dụng hiệu quả Trong bối cảnh biên bản cuộc họp tự động, NLP đóng vai trò then chốt trong việc tóm tắt, phân loại và trích xuất thông tin chính từ văn bản phiên âm Điều này bao gồm nhiều kỹ thuật cụ thể, như tóm tắt văn bản, giúp cô đọng các bản phiên âm dài thành các bản tóm tắt ngắn gọn hơn mà vẫn giữ lại thông tin cần thiết Một kỹ thuật khác là nhận diện thực thể, giúp xác định và phân loại các thực thể như ngày tháng, tên và nhiệm vụ trong văn bản Ngoài ra, phân tích cảm xúc đánh giá giọng điệu của cuộc trò chuyện, cung cấp ngữ cảnh có giá trị để hiểu các sắc thái của cuộc thảo luận

Thuật toán học máy nâng cao đáng kể khả năng của các giải pháp biên bản cuộc họp tự động bằng cách cho phép hệ thống học từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất theo thời gian Trong lĩnh vực này, các mô hình học máy được đào tạo trên khối lượng lớn dữ liệu cuộc họp để hiểu ngữ cảnh, mức độ liên quan và tầm quan trọng của các phần khác nhau trong cuộc trò chuyện Các thuật toán này giúp dự đoán tầm quan trọng của các điểm thảo luận, tự động phân loại nội dung cuộc họp và liên tục cải thiện độ chính xác của cả nhận diện giọng nói và các nhiệm vụ NLP Kết quả là, các biên bản cuộc họp được tạo ra trở nên chính xác hơn và có giá trị hơn cho việc tham chiếu sau này

Hiệu quả của biên bản cuộc họp tự động được tăng cường thêm thông qua tích hợp với các công cụ hợp tác và năng suất phổ biến Sự tích hợp liền mạch này cho phép việc ghi lại và chia sẻ biên bản cuộc họp một cách dễ dàng trong hệ sinh thái kỹ thuật số hiện có của tổ chức Các tích hợp phổ biến bao gồm các công cụ như Microsoft Teams, Zoom, Slack và Google Workspace Bằng cách nhúng các giải pháp này vào các nền tảng mà các nhóm đã sử dụng để giao tiếp và hợp tác, các tổ chức có thể đảm bảo rằng biên bản cuộc họp luôn sẵn sàng, dễ dàng truy cập và có thể hành động được

Dịch vụ đám mây là nền tảng của các giải pháp biên bản cuộc họp tự động hiện đại, cung cấp khả năng mở rộng, khả năng truy cập và khả năng xử lý thời gian thực Các dịch vụ này đảm bảo rằng dữ liệu cuộc họp được lưu trữ an toàn và

5 có thể truy cập từ bất cứ đâu, đặc biệt có lợi trong môi trường làm việc từ xa và kết hợp Các giải pháp đám mây cung cấp các tính năng bổ sung như phiên âm thời gian thực, chú thích trực tiếp trong các cuộc họp và lưu trữ và truy xuất các hồ sơ cuộc họp lịch sử Điều này không chỉ tạo điều kiện cho việc truy cập ngay lập tức vào thông tin cuộc họp mà còn hỗ trợ quản lý dữ liệu dài hạn và các yêu cầu tuân thủ

Trợ lý Trí tuệ Nhân tạo (AI) là một tiến bộ đáng kể khác trong lĩnh vực biên bản cuộc họp tự động Các công cụ như Otter.ai, dịch vụ phiên âm của Zoom và Cortana của Microsoft được thiết kế để hỗ trợ việc ghi chú cuộc họp Các trợ lý AI này có thể tham gia vào các cuộc họp, ghi âm, phiên âm lời nói thành văn bản và đánh dấu các điểm chính Chúng cung cấp các chức năng như nhận diện tự động người nói, đánh dấu các mục hành động và quyết định, và cung cấp các bản tóm tắt cuộc họp toàn diện Những khả năng này khiến trợ lý AI trở nên vô giá trong việc đảm bảo rằng biên bản cuộc họp không chỉ chính xác mà còn có thể hành động và sâu sắc

Một số công cụ và giải pháp phổ biến kết hợp hiệu quả các công nghệ này để cung cấp các biên bản cuộc họp tự động mạnh mẽ Otter.ai sử dụng AI để phiên âm các cuộc trò chuyện trong thời gian thực, nhận diện người nói và tạo ra các bản tóm tắt Fireflies.ai tích hợp với nhiều công cụ hội nghị video để ghi lại và phiên âm các cuộc họp, và đánh dấu các thông tin quan trọng Microsoft Teams cung cấp các tính năng phiên âm và chú thích thời gian thực tích hợp sẵn, trong khi Zoom cung cấp các dịch vụ phiên âm trực tiếp trong các cuộc họp và lưu trữ các phiên âm để tham khảo sau này Notiv ghi lại âm thanh cuộc họp, phiên âm các cuộc trò chuyện và sử dụng AI để tóm tắt và đánh dấu các điểm quan trọng Những công cụ này thể hiện việc áp dụng thực tế của các công nghệ tiên tiến trong việc nâng cao quá trình ghi chép cuộc họp

Các phương pháp hiện tại để xử lý biên bản cuộc họp tự động tận dụng một sự kết hợp tinh vi của các công nghệ, bao gồm nhận diện giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy và tích hợp với các dịch vụ đám mây và công cụ hợp tác

Những công nghệ này hoạt động cùng nhau để cung cấp tài liệu cuộc họp chính xác, hiệu quả và toàn diện Bằng cách chuyển đổi cách các tổ chức ghi lại và quản lý các cuộc họp của họ, các giải pháp biên bản cuộc họp tự động không chỉ tiết kiệm thời gian và giảm thiểu sai sót mà còn tăng cường sự hợp tác, tuân thủ và ra quyết định Khi các công nghệ này tiếp tục phát triển, tác động của chúng trong việc cải thiện hiệu quả và năng suất của tổ chức dự kiến sẽ còn tăng thêm nữa.

Mục đích nghiên cứu

Phần lớn các phương pháp hiện tại tập trung vào việc người dùng nhập vào một đoạn hội thoại của một cuộc họp nhất định, và kết quả trả về là một văn bản biên bản cuộc họp cụ thể Một số phần mềm hiện nay còn có thể thêm các trường thông tin như loại văn bản, cách viết (chủ động hay bị động), mức độ chi tiết, v.v Tuy nhiên, khi người dùng không hài lòng với kết quả, họ không thể yêu cầu một bản khác Việc nhập lại đầu vào cho hệ thống vẫn chỉ dẫn đến kết quả tương tự như ban đầu, điều này gây ra sự bất tiện và thiếu linh hoạt

Hình 1.1: Hệ thống theo phương pháp truyền thống

Mục tiêu cơ bản nhất của biên bản cuộc họp là cung cấp cho cả những người tham gia và không tham gia cuộc họp một cái nhìn tổng quan và chi tiết về những thông tin quan trọng đã được thảo luận Do đó, hệ thống đề xuất sẽ cung cấp khả năng tương tác trực tiếp với người dùng, cho phép họ đặt câu hỏi và yêu cầu thông tin cần thiết một cách cụ thể Người dùng cũng sẽ có thể linh hoạt điều chỉnh các

7 thông tin trong biên bản cuộc họp sao cho phù hợp với nhu cầu và mong muốn cá nhân

Hình 1.2: Phương pháp đề xuất mới của hệ thống

Hệ thống đề xuất này không chỉ nâng cao sự linh hoạt trong việc truy xuất thông tin và điều chỉnh kết quả trả về mà còn giải quyết được một vấn đề quan trọng khác: tính ngẫu nhiên của kết quả từ các mô hình ngôn ngữ lớn Hiện nay, người dùng phổ thông thường thiếu kỹ năng viết lời nhắc hiệu quả, dẫn đến việc kết quả không như mong đợi Để khắc phục điều này, hệ thống sẽ tích hợp phần hướng dẫn viết lời nhắc hợp lý và hiệu quả Chi tiết về phần hướng dẫn này sẽ được trình bày trong chương 3

Mục đích nghiên cứu này nhằm xây dựng một hệ thống thông minh, linh hoạt, giúp người dùng tạo ra các biên bản cuộc họp chính xác và phù hợp với nhu cầu cá nhân, đồng thời hướng dẫn học cách sử dụng hệ thống một cách hiệu quả

Hệ thống không chỉ cải thiện trải nghiệm người dùng mà còn tăng cường khả năng nắm bắt thông tin, góp phần nâng cao hiệu quả của các cuộc họp.

Giới hạn đề tài

Mặc dù hệ thống đề xuất hướng tới việc nâng cao trải nghiệm người dùng trong việc tạo và điều chỉnh biên bản cuộc họp, đề tài nghiên cứu này sẽ gặp phải một số giới hạn nhất định Những giới hạn này bao gồm các khía cạnh sau:

1 Phạm vi tương tác người dùng: Hệ thống tập trung vào việc cho phép người dùng đặt câu hỏi và yêu cầu thông tin cần thiết từ biên bản cuộc họp Tuy nhiên, khả năng tương tác này chủ yếu giới hạn ở việc điều chỉnh các thông tin có sẵn và không bao gồm khả năng thay đổi cấu trúc cơ bản của biên bản cuộc họp

2 Kỹ năng viết lời nhắc: Mặc dù hệ thống sẽ tích hợp phần hướng dẫn viết lời nhắc, sự thành công của việc sử dụng hệ thống vẫn phụ thuộc nhiều vào khả năng của người dùng trong việc áp dụng các hướng dẫn này Những người dùng thiếu kỹ năng ngôn ngữ có thể gặp khó khăn trong việc tạo ra các lời nhắc hiệu quả

3 Độ chính xác của kết quả: Kết quả trả về từ các mô hình ngôn ngữ lớn có thể không luôn chính xác hoặc phù hợp với mong muốn của người dùng

Hệ thống sẽ cố gắng cải thiện sự linh hoạt và độ chính xác, nhưng không thể đảm bảo hoàn toàn mọi kết quả đều đáp ứng được yêu cầu của mọi người dùng

4 Hạn chế công nghệ hiện tại: Các mô hình ngôn ngữ lớn hiện nay vẫn còn nhiều hạn chế về khả năng hiểu ngữ cảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên một cách hoàn hảo Những hạn chế này có thể ảnh hưởng đến chất lượng biên bản cuộc họp được tạo ra

5 Phạm vi ứng dụng: Nghiên cứu này tập trung vào các cuộc họp bằng tiếng Anh và có thể không áp dụng được cho các ngôn ngữ khác mà không có sự điều chỉnh thích hợp Hơn nữa, hệ thống sẽ được thử nghiệm chủ yếu trong môi trường doanh nghiệp và có thể gặp khó khăn khi áp dụng vào các bối cảnh khác như giáo dục hoặc y tế

6 Chi phí và thời gian phát triển: Việc phát triển và triển khai một hệ thống hoàn chỉnh có thể yêu cầu nguồn tài chính và thời gian đáng kể Điều này có thể hạn chế phạm vi và tốc độ triển khai của hệ thống trong thực tế

7 Bảo mật và quyền riêng tư: Việc xử lý thông tin từ các cuộc họp cần đảm bảo các yêu cầu về bảo mật và quyền riêng tư Đây là một thách thức lớn

9 và có thể đòi hỏi các biện pháp kỹ thuật và pháp lý phức tạp để đảm bảo tuân thủ các quy định hiện hành

Những giới hạn trên cần được xem xét và đánh giá kỹ lưỡng trong quá trình nghiên cứu và phát triển hệ thống Mặc dù có những hạn chế, đề tài này vẫn mang lại tiềm năng lớn trong việc cải thiện hiệu quả và sự linh hoạt của quá trình tạo biên bản cuộc họp, đồng thời cung cấp hướng dẫn hữu ích cho người dùng

Cơ sở lý thuyết

Chuyển dữ liệu âm thanh qua dữ liệu văn bản

Dịch văn bản từ đầu đến cuối theo phương pháp truyền thống dựa vào quy trình hai giai đoạn: Nhận dạng Tự động Tiếng nói (ASR) trước tiên chuyển đổi ngôn ngữ nói thành văn bản, sau đó Dịch Máy (MT) dịch văn bản sang ngôn ngữ đích Mặc dù cách tiếp cận theo tầng cascade này đã từng thống trị trong nhiều thập kỷ, nhưng nó lộ ra một số hạn chế đáng kể Lỗi do ASR gây ra có thể ảnh hưởng nghiêm trọng và làm lệch lạc bản dịch cuối cùng Ngay cả những sai sót nhỏ trong việc nhận dạng ngữ âm hoặc từ ngữ cũng có thể dẫn đến những sai lệch đáng kể trong bản dịch Bên cạnh đó, việc đào tạo và tối ưu hóa riêng rẽ hai mô hình ASR và MT đòi hỏi rất nhiều tài nguyên tính toán và dữ liệu Quan trọng hơn, cách tiếp cận theo tầng cascade không tận dụng được mối liên hệ vốn có giữa các đặc điểm âm thanh của lời nói và bản dịch tương ứng của chúng trong ngôn ngữ đích Điều này dẫn đến hiệu suất không tối ưu, kết quả là văn bản dịch có thể đúng ngữ pháp nhưng lại thiếu đi tính trôi chảy tự nhiên hoặc không truyền tải được đúng ý định của người nói Thêm vào đó, các hệ thống ASR và MT riêng biệt này thường hoạt động độc lập, bỏ qua mối quan hệ giữa các sắc thái của ngôn ngữ và các đặc điểm của ngôn ngữ nói Hệ quả là bản dịch có thể đúng về mặt ngữ pháp nhưng nghe không tự nhiên hoặc không thể truyền tải được cảm xúc của người nói

Các mô hình đầu-cuối khắc phục những hạn chế này bằng cách dịch trực tiếp tín hiệu âm thanh lời nói thành văn bản ngôn ngữ đích trong một khuôn khổ thống nhất Cách tiếp cận này mang lại nhiều lợi thế, chẳng hạn như loại bỏ hiện tượng lan truyền lỗi và cải thiện đáng kể hiệu quả

● Kiến trúc Mã hóa-Giải mã với Cơ chế Chú ý: Lấy cảm hứng từ những thành tựu của dịch máy neuron, các mô hình đầu-cuối thường sử dụng cấu trúc mã hóa-giải mã Bộ mã hóa, thường là một mạng nơ-ron tích chập (CNN), đóng vai trò trích xuất các đặc điểm có liên quan từ dạng sóng âm thanh đầu vào Các đặc điểm này bao gồm nội dung ngữ âm của lời nói, đặc điểm của

11 người nói, tiếng ồn nền và thậm chí cả các tín hiệu cảm xúc Bộ giải mã, thường dựa trên kiến trúc transformer [2][3][4], sử dụng cơ chế chú ý để tập trung vào các phần chứa nhiều thông tin nhất trong biểu diễn âm thanh đã được mã hóa Điều này cho phép bộ giải mã tập trung vào các phần cụ thể của lời nói có liên quan nhất đến từ đang được tạo trong ngôn ngữ đích, dẫn đến bản dịch chính xác và tinh tế hơn

● Học Trình tự-Seq đến Trình tự với Mạng Nơ-ron Hồi quy hoặc Transformer: Mạng Nơ-ron Hồi quy (RNN) [5]hoặc transformer là những lựa chọn ưu việt cho các tác vụ học tập trình tự-seq đến trình tự, trong đó một trình tự đầu vào được chuyển đổi thành một trình tự đầu ra có bản chất khác nhau Trong dịch văn bản từ đầu đến cuối, RNN hoặc transformer được tích hợp vào bộ giải mã Chúng xử lý tuần tự các đặc điểm âm thanh được mã hóa và tạo văn bản ngôn ngữ đích từng từ một Các kiến trúc này có khả năng học các mối phụ thuộc dài hạn trong chuỗi âm thanh, điều cần thiết cho việc dịch chính xác Bằng cách xem xét toàn bộ chuỗi âm thanh, bộ giải mã có thể nắm bắt ngữ cảnh và mối quan hệ giữa các từ, dẫn đến bản dịch tự nhiên và mạch lạc hơn trong ngôn ngữ đích

● Tăng cường Dữ liệu để Cải thiện Khả năng Tổng quát hóa: Sự thành công của các mô hình học sâu phụ thuộc rất nhiều vào việc sẵn có của một lượng lớn dữ liệu đào tạo Đối với dịch văn bản, dữ liệu này thường bao gồm các bản ghi âm thanh được ghép nối với bản dịch tương ứng của chúng Các kỹ thuật gia tăng dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc mở rộng nhân tạo dữ liệu đào tạo để cải thiện độ mạnh và khả năng tổng quát hóa của mô hình Những kỹ thuật này có thể bao gồm

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một loại trí tuệ nhân tạo (AI) được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu văn bản để học cách xử lý và tạo ngôn ngữ một cách tự nhiên LLM đã trở thành một công cụ mạnh mẽ trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) với khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ phức tạp như tóm tắt văn bản, dịch máy, trả lời câu hỏi và tạo nội dung sáng tạo

Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) đã trải qua một hành trình phát triển đầy ấn tượng, từ những mô hình thống kê đơn giản đến các kiến trúc mạng nơ-ron tiên tiến như Transformer

Giai đoạn sơ khai: LLM khởi đầu với các mô hình ngôn ngữ thống kê như N-gram, sử dụng kỹ thuật thống kê để dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi văn bản Tuy nhiên, khả năng xử lý các câu văn phức tạp và ngữ cảnh của chúng còn hạn chế

Giai đoạn phát triển: Sự ra đời của học máy vào những năm 2000 đã mở ra kỷ nguyên mới cho LLM Các mô hình ngôn ngữ dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) như LSTM và GRU [6]được phát triển, mang đến khả năng xử lý ngôn ngữ tốt hơn và mở rộng ứng dụng trong NLP

Giai đoạn bùng nổ: Năm 2017, kiến trúc Transformer do Google Research phát minh đã tạo nên bước ngoặt cho LLM Transformer có khả năng học tập các mối quan hệ tầm xa giữa các từ trong một câu, giúp cải thiện đáng kể độ chính xác và tính linh hoạt của mô hình Kiến trúc này được ứng dụng rộng rãi trong các mô hình ngôn ngữ hiện đại như BERT, GPT-3 và Jurassic-1 Jumbo[7][8], góp phần thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của LLM trong nhiều lĩnh vực

● 2013: Google Brain phát triển Word2Vec, mô hình ngôn ngữ RNN đầu tiên

● 2017: OpenAI ra mắt GPT-2, mô hình ngôn ngữ có khả năng tạo văn bản chất lượng người

● 2018: Google AI giới thiệu BERT, đạt hiệu suất vượt trội trong các bài toán NLP tiêu chuẩn

● 2020: OpenAI phát hành GPT-3, mô hình ngôn ngữ lớn nhất với 175 tỷ tham số

● 2022: AI21 Labs ra mắt Jurassic-1 Jumbo, mô hình ngôn ngữ lớn nhất với

Lịch sử phát triển LLM là minh chứng cho sự sáng tạo và nỗ lực không ngừng của các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực AI LLM ngày càng đóng vai trò

13 quan trọng trong nhiều lĩnh vực và hứa hẹn sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ trong tương lai, mở ra những tiềm năng to lớn cho ứng dụng thực tế

Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) sử dụng các kiến trúc mạng nơ-ron tiên tiến để xử lý và tạo ngôn ngữ một cách tự nhiên, đóng vai trò then chốt trong việc xác định khả năng và hiệu suất của mô hình

Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) mô phỏng cấu trúc não bộ con người, bao gồm các nơron kết nối với nhau bởi các trọng số Thông tin được truyền qua mạng lưới nơron và xử lý bằng các hàm kích hoạt

Kiến trúc Transformer nổi bật với khả năng học tập mối quan hệ tầm xa giữa các từ trong câu, thông qua bộ mã hóa và bộ giải mã Bộ mã hóa chuyển đổi chuỗi đầu vào thành vectơ biểu diễn ngữ nghĩa, trong khi bộ giải mã sử dụng vectơ này để tạo chuỗi đầu ra Cơ chế chú ý đóng vai trò quan trọng, giúp mô hình tập trung vào các phần quan trọng nhất của chuỗi đầu vào

Một số kiến trúc LLM phổ biến:

● BERT: Mô hình ngôn ngữ mã hóa trước, được đào tạo để dự đoán từ bị che khuất và từ tiếp theo

● GPT-3: Mô hình ngôn ngữ tự hồi quy, được đào tạo để dự đoán từ tiếp theo trong chuỗi văn bản

● Jurassic-1 Jumbo: Mô hình ngôn ngữ lớn nhất với 178 tỷ tham số, được đào tạo trên tập dữ liệu khổng lồ gồm văn bản và mã

Yếu tố quan trọng trong kiến trúc LLM:

● Số lượng tham số: Ảnh hưởng đến độ phức tạp và khả năng học hỏi của mô hình

● Kiến trúc bộ mã hóa và bộ giải mã: Xác định cách thức mô hình xử lý và tạo văn bản

● Cơ chế chú ý: Loại cơ chế chú ý ảnh hưởng đến cách mô hình tập trung vào các phần quan trọng của chuỗi đầu vào

● Kỹ thuật huấn luyện: Học tăng cường, học tập đa nhiệm giúp cải thiện hiệu suất mô hình

● Mở rộng quy mô mô hình: Phát triển mô hình LLM lớn hơn với nhiều tham số hơn để cải thiện hiệu suất

● Cải thiện khả năng giải thích: Giải thích cách thức hoạt động của LLM để tăng cường sự tin tưởng và hiểu biết về mô hình

● Phát triển LLM an toàn và có đạo đức: Đảm bảo LLM được sử dụng một cách an toàn và có đạo đức.

Kỹ thuật lời nhắc

Kể từ khi các LLM tiên tiến ra đời, một lượng lớn nghiên cứu đã tập trung vào kỹ thuật Prompt Engineering (Kỹ thuật Thiết kế Lời nhắc nhở) cho LLM Các hướng dẫn thủ công đã xuất hiện để hướng dẫn người dùng thiết kế và sửa đổi lời nhắc nhở của họ[7][8][9][10][11][12] Đặc biệt, các nghiên cứu đã chỉ ra rằng một lời nhắc nhở được thiết kế tốt, chẳng hạn như "Bạn là một trợ lý hữu ích luôn cung cấp giải thích" trước truy vấn chính, có thể khuyến khích LLM phản hồi với chuyên môn về chủ đề cao hơn OpenAI cũng đã đưa ra các khuyến nghị chung để xây dựng các truy vấn, nhấn mạnh tính cụ thể, chi tiết và chính xác

Tuy nhiên, người dùng thường gặp khó khăn trong việc tinh chỉnh các câu hỏi của riêng họ để rõ ràng hoặc bao gồm các chi tiết cần thiết cho LLM, vì các câu hỏi đó đã đủ rõ ràng đối với con người

Các nghiên cứu tiếp theo tập trung vào việc tự động tinh chỉnh lời nhắc nhở Các phương pháp này thường sử dụng nhiều LLM để tạo các lời nhắc nhở dự kiến, đánh giá và chấm điểm các lời nhắc nhở này, và tinh chỉnh chúng theo từng bước cho đến khi tạo ra một lời nhắc nhở thỏa đáng Việc đánh giá một lời nhắc nhở thường dựa trên độ chính xác của phản hồi của LLM (có giám sát) hoặc thông tin tương hỗ của câu hỏi (không giám sát) Do bản chất của tính toán lặp và sự cần thiết đánh giá chất lượng, các phương pháp như vậy được sử dụng để tinh chỉnh các mẫu lời nhắc nhở đơn lẻ; áp dụng chúng cho tất cả các câu hỏi sẽ tốn kém Do đó, các kỹ thuật này ít được áp dụng hơn trong các trường hợp người dùng hàng ngày

Phương pháp được người dùng sử dụng nhiều nhất và phù hợp với cách tiếp cận của chúng tôi là Prompting Chuỗi Tư duy (CoT), có thể là không cần dữ liệu

15 học (zero-shot) hoặc ít dữ liệu học (few-shot) Do các kỹ thuật này không yêu cầu đánh giá và lựa chọn lặp lại, chúng đã trở nên phổ biến rộng rãi và truyền cảm hứng cho một loạt các nghiên cứu tiếp theo Tuy nhiên, các phương pháp CoT cũng có những hạn chế, như được quan sát trong nghiên cứu của chúng tôi Các nghiên cứu gần đây cũng nhấn mạnh những thách thức về độ tin cậy của cả CoT không cần dữ liệu học và CoT ít dữ liệu học Gần đây nhất, tác giả Zhou đề xuất Foresee and Reflect [15]tương tự như một phương pháp nhắc nhở không cần dữ liệu học nhắm vào nhiệm vụ được đề xuất Thinking for Doing (T4D).

Mô hình tóm tắt văn bản

Tóm tắt hội thoại là nhiệm vụ tạo ra một bản tóm tắt ngắn gọn và lưu loát về cuộc trò chuyện giữa hai hoặc nhiều người tham gia Nó nhận được sự quan tâm đáng kể do khả năng ứng dụng rộng rãi và tính sẵn có của các bộ dữ liệu liên quan

Các giải pháp về tóm tắt hội thoại chủ yếu dựa trên các mô hình chuỗi tới chuỗi, bao gồm mạng tạo trỏ, T5 và BART[16][17] Tuy nhiên, đây vẫn là một nhiệm vụ đầy thách thức do bản chất dài dòng và không cấu trúc của các hội thoại Chen và Yang đề xuất trích xuất cấu trúc hội thoại từ các góc độ khác nhau trước khi tóm tắt Các cách tiếp cận khác cố gắng kết hợp thông tin tham chiếu chéo và tận dụng các mục tiêu hiểu hội thoại để nâng cao tính xác thực và tính thông tin

Tương tự như tóm tắt văn bản, quá trình tạo tóm tắt hội thoại không thể kiểm soát được và đặt ra những thách thức trong việc kết hợp sở thích của người dùng Các nỗ lực đã được thực hiện để tăng cường khả năng kiểm soát của việc tóm tắt hội thoại Tuy nhiên, những cách tiếp cận này thường ít tập trung vào các thực thể được đặt tên riêng và tính cô đọng

Thách thức chính trong việc tóm tắt hội thoại hướng dẫn nằm ở tính sẵn có của sự giám sát phù hợp Mặc dù QMSum [18]giới thiệu phương pháp tóm tắt cuộc họp dựa trên truy vấn đầu tiên, nhưng nó tập trung vào các cuộc họp dài và chỉ bao gồm 232 mẫu cuộc họp.

Bộ dữ liệu và kỹ thuật đánh giá

Thách thức mô phỏng (BIG-bench) là một bước đột phá trong việc đánh giá các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) Nó vượt qua các tiêu chuẩn chỉ đơn thuần đo

16 lường khả năng bắt chước hiệu suất của con người của LLM trên một nhiệm vụ cụ thể BIG-bench mong muốn trở thành một công cụ đánh giá toàn diện, được thiết kế không chỉ để đo lường các khả năng hiện tại mà còn dự đoán tiềm năng tương lai của các mô hình ngày càng tinh vi này

Quy mô của BIG-bench thực sự hoành tráng Đây là một nỗ lực hợp tác của hơn 450 nhà nghiên cứu từ 130 tổ chức, tất cả đều đóng góp vào bộ công cụ đang không ngừng mở rộng với hơn 200 nhiệm vụ Bộ sưu tập khổng lồ này đánh giá các LLM trên nhiều lĩnh vực khác nhau, vượt ra ngoài ngôn ngữ và đi vào các lĩnh vực như, giải quyết vấn đề trong các lĩnh vực khác nhau như toán học và vật lý, hiểu các tín hiệu xã hội và thậm chí cả những phức tạp của phát triển phần mềm Để điều hướng danh sách rộng rãi này, BIG-bench phân loại các nhiệm vụ theo từ khóa và cho phép duyệt theo tên

Nhận thức được khả năng tốn thời gian khi đánh giá tất cả 200 nhiệm vụ, BIG-bench cung cấp một tập hợp được lựa chọn cẩn thận gọi là BIG-bench Lite (BBL) Bộ nhỏ hơn gồm 24 nhiệm vụ này sử dụng định dạng JSON được chuẩn hóa, giúp chúng dễ dàng tích hợp hơn vào các quy trình nghiên cứu hiện có BBL cung cấp một cách hiệu quả hơn để đánh giá hiệu suất của LLM Các nhà nghiên cứu có thể thu được những hiểu biết giá trị về điểm mạnh và điểm yếu của LLM mà không cần đánh giá toàn diện, cho phép họ tập trung nỗ lực vào các lĩnh vực cụ thể quan tâm

Tác động của BIG-bench vượt xa việc đơn giản đo lường hiệu suất LLM hiện tại Lượng dữ liệu khổng lồ mà nó tạo ra phục vụ hai mục đích: tinh chỉnh các phương pháp đào tạo LLM hiện có và truyền cảm hứng cho việc phát triển các cách tiếp cận hoàn toàn mới Nguồn thông tin phong phú này cho phép các nhà nghiên cứu xác định những lĩnh vực mà LLM gặp khó khăn và điều chỉnh dữ liệu đào tạo hoặc thuật toán để giải quyết những điểm yếu cụ thể đó Khi BIG-bench tiếp tục phát triển và kết hợp các nhiệm vụ mới, nó chắc chắn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của phát triển LLM

Tại đây, BIG-bench thực sự tỏa sáng Bằng cách phân tích hiệu suất của LLM trên nhiều nhiệm vụ khó khăn như vậy, BIG-bench có thể xác định các lĩnh

17 vực mà các mô hình vượt trội và ngược lại, nơi chúng kém hiệu quả Phân tích chi tiết này cho phép các nhà nghiên cứu xác định chính xác các hạn chế và phát triển các chiến lược đào tạo hiệu quả hơn Hãy tưởng tượng một LLM xuất sắc trong việc giải các bài toán toán phức tạp nhưng lại gặp khó khăn với các tín hiệu xã hội cơ bản BIG-bench sẽ tiết lộ sự bất cập này, thúc đẩy các nhà nghiên cứu tập trung vào việc kết hợp dữ liệu xã hội và các tình huống thực tế vào các chế độ đào tạo LLM

Hơn nữa, dữ liệu rộng rãi của BIG-bench có thể truyền cảm hứng cho các cách tiếp cận hoàn toàn mới để phát triển LLM Bằng cách phân tích cách các mô hình hiện tại thành công và thất bại trên các nhiệm vụ cụ thể, các nhà nghiên cứu có thể thu được những hiểu biết giá trị về các quá trình nhận thức cơ bản cần thiết cho các nhiệm vụ đó Kiến thức này sau đó có thể được sử dụng để phát triển các kiến trúc LLM mới hoặc phương pháp đào tạo đặc biệt nhắm vào các khả năng nhận thức này Về bản chất, BIG-bench đóng vai trò như bàn đạp cho sự đổi mới, thúc đẩy lĩnh vực AI hướng tới những tiến bộ đột phá hơn nữa

BIG-bench là một công cụ chuyển đổi vượt ra ngoài việc đơn giản đo lường hiệu suất LLM hiện tại Nó cung cấp cho các nhà nghiên cứu một cửa sổ nhìn vào tiềm năng của các mô hình này, một cách để xác định các lĩnh vực xuất sắc và các lĩnh vực cần cải thiện Cuối cùng, nó đóng vai trò như một công cụ mạnh mẽ để dự đoán những khả năng thú vị sắp tới trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo BIG-bench là một bước đệm, giúp chúng ta không chỉ hiểu được vị trí hiện tại của LLM mà còn có thể đưa chúng ta đến đâu trên con đường

Bộ công cụ Streamlit

Streamlit là thư viện Python mã nguồn mở giúp bạn dễ dàng tạo và triển khai các ứng dụng web tương tác chỉ với vài dòng mã Nó cung cấp một nền tảng mạnh mẽ và linh hoạt để xây dựng các ứng dụng web từ đơn giản đến phức tạp, đáp ứng nhiều nhu cầu khác nhau của người dùng Điểm nổi bật của Streamlit:

● Tốc độ phát triển: Streamlit giúp bạn tạo ứng dụng web nhanh chóng và hiệu quả Nhờ cú pháp Python đơn giản và trực quan, người dùng có thể tập trung vào logic ứng dụng mà không cần loay hoay với các chi tiết phức tạp về giao diện người dùng

● Giao diện trực quan: Streamlit cung cấp nhiều widget sẵn có để tạo các giao diện người dùng trực quan và tương tác, bao gồm thanh trượt, hộp chọn, nút bấm, biểu đồ, v.v Nhờ đó, bạn có thể dễ dàng xây dựng các ứng dụng web bắt mắt và dễ sử dụng

● Hiển thị dữ liệu phong phú: Streamlit hỗ trợ hiển thị nhiều loại dữ liệu khác nhau một cách trực quan và sinh động, bao gồm bảng, biểu đồ, hình ảnh và văn bản Nhờ đó, bạn có thể truyền tải thông tin một cách hiệu quả đến người dùng

● Hỗ trợ khoa học dữ liệu: Streamlit tích hợp tốt với các thư viện khoa học dữ liệu phổ biến như Pandas, NumPy và Matplotlib Nhờ đó, bạn có thể dễ dàng phân tích, xử lý và trực quan hóa dữ liệu trong ứng dụng web của mình

● Triển khai dễ dàng: Streamlit cho phép bạn triển khai ứng dụng web của mình một cách dễ dàng lên Streamlit Cloud hoặc bất kỳ máy chủ web nào khác Nhờ đó, bạn có thể chia sẻ ứng dụng của mình với mọi người chỉ với vài cú nhấp chuột.

Bộ công cụ Langchain

Langchain không chỉ đơn thuần là một bộ công cụ; nó là một nền tảng mạnh mẽ mở ra cánh cửa cho vô số ứng dụng sáng tạo trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và trí tuệ nhân tạo (AI) Nhờ sự kết hợp độc đáo giữa các tính năng tiên tiến, khả năng tích hợp linh hoạt và cộng đồng hỗ trợ năng động, Langchain trao quyền cho các nhà phát triển ở mọi cấp độ để biến ý tưởng của họ thành hiện thực

Hãy tưởng tượng khả năng xây dựng những chatbot thông minh có thể tham gia vào các cuộc trò chuyện tự nhiên, vượt qua rào cản ngôn ngữ với hệ thống dịch máy tiên tiến, hoặc tự động hóa các tác vụ tẻ nhạt bằng các công cụ học máy mạnh

19 mẽ Langchain biến những viễn cảnh này thành hiện thực, cung cấp cho bạn mọi thứ bạn cần để tạo ra các ứng dụng NLP và AI đột phá

Lấy cảm hứng từ các ví dụ thực tế:

● Tăng cường dịch vụ khách hàng: Xây dựng chatbot hỗ trợ khách hàng 24/7 có thể giải đáp thắc mắc, xử lý khiếu nại và cung cấp hỗ trợ theo thời gian thực, nâng cao trải nghiệm khách hàng và giảm chi phí vận hành

● Phân tích thị trường một cách thông minh: Thu thập và phân tích dữ liệu từ các nguồn khác nhau như đánh giá sản phẩm, bài đăng trên mạng xã hội và cuộc trò chuyện trên mạng xã hội để hiểu rõ hơn về xu hướng thị trường, sở thích của khách hàng và đối thủ cạnh tranh, đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên dữ liệu

● Phát triển nội dung hấp dẫn: Tạo ra các bài đăng trên blog, bài báo và kịch bản thu hút bằng cách sử dụng công cụ hỗ trợ sáng tạo được hỗ trợ bởi AI, thu hút người đọc, tăng tỷ lệ chuyển đổi và xây dựng thương hiệu của bạn

● Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng: Đề xuất sản phẩm phù hợp, tạo nội dung được cá nhân hóa và cung cấp trải nghiệm liền mạch cho từng người dùng, thúc đẩy lòng trung thành của khách hàng và tăng doanh thu

● Bảo vệ thông tin và quyền riêng tư: Tận dụng khả năng tích hợp blockchain của Langchain để bảo mật dữ liệu nhạy cảm, xây dựng hệ thống truy xuất thông tin minh bạch và trao quyền cho người dùng kiểm soát dữ liệu của họ

Langchain không chỉ cung cấp các công cụ mạnh mẽ; nó còn mang đến một hệ sinh thái hỗ trợ toàn diện cho phép bạn phát triển, triển khai và quản lý các ứng dụng NLP và AI của mình một cách hiệu quả

● Cộng đồng năng động: Tham gia vào cộng đồng các nhà phát triển và chuyên gia Langchain đang tích cực chia sẻ kiến thức, hợp tác trong các dự án và hỗ trợ lẫn nhau

● Hỗ trợ chuyên nghiệp: Tiếp cận đội ngũ chuyên gia am hiểu của Langchain để được hỗ trợ kỹ thuật, tư vấn và giải đáp thắc mắc, đảm bảo bạn luôn có được sự trợ giúp cần thiết

● Tài nguyên phong phú: Tận dụng kho tài liệu toàn diện, bao gồm hướng dẫn, bài viết và mã nguồn mở, giúp bạn nhanh chóng bắt đầu và phát triển kỹ năng NLP và AI của mình

Langchain là chìa khóa mở ra cánh cửa đến một thế giới đầy tiềm năng trong lĩnh vực NLP và AI Hãy truy cập trang web Langchain ngay hôm nay để bắt đầu hành trình của bạn và khám phá vô số cơ hội để xây dựng các ứng dụng thông minh, sáng tạo và mang lại tác động tích cực đến thế giới

Phương pháp thực hiện

Tổng quan hệ thống

Hình 3.1: Kiến trúc tổng quát của toàn bộ hệ thống

Hệ thống bao gồm hai phần chính: chuyển dữ liệu âm thanh thành văn bản và xử lý văn bản theo yêu cầu người dùng Đầu tiên, hệ thống nhận đầu vào là dữ liệu âm thanh từ các cuộc họp Dữ liệu âm thanh này được gửi vào mô-đun Audio2Dialogue, nơi mà âm thanh sẽ được chuyển đổi thành các đoạn hội thoại dưới dạng văn bản Mô-đun này sử dụng công nghệ nhận dạng giọng nói tiên tiến, chẳng hạn như Whisper của OpenAI , để đảm bảo độ chính xác cao trong việc nhận diện và phiên âm lời nói của các thành viên tham gia cuộc họp

Sau khi dữ liệu âm thanh được chuyển đổi thành văn bản, hệ thống tiếp tục chuyển văn bản này đến mô-đun Render Ở đây, văn bản được xử lý theo các yêu cầu cụ thể của người dùng Quá trình xử lý có thể bao gồm việc trích xuất các thông tin quan trọng, tóm tắt nội dung cuộc họp, hoặc phân loại các đoạn hội thoại

22 theo các chủ đề khác nhau Kết quả cuối cùng là các biên bản cuộc họp tự động (meeting minutes) được tạo ra và gửi lại cho người dùng

Kiến trúc của hệ thống được thiết kế để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả trong việc chuyển đổi và xử lý dữ liệu âm thanh Hệ thống không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn cải thiện đáng kể hiệu suất làm việc, đặc biệt là trong các cuộc họp trực tuyến hoặc các hội nghị có nhiều người tham gia Với khả năng tự động hóa cao, hệ thống này giúp người dùng tập trung vào nội dung và chất lượng của cuộc họp mà không phải lo lắng về việc ghi chép biên bản.

Chuyển dữ liệu âm thanh thành văn bản

Trong phần chuyển dữ liệu âm thanh thành văn bản sẽ bao gồm hai thử thách lớn: nhận diện được lời nói của mỗi người tham gia trong cuộc họp và chuyển dữ liệu âm thanh thành văn bản Trong các nghiên cứu mới được công bố gần đây, phương pháp Whisper của OpenAI nổi lên như một phương pháp đem lại hiệu quả cao nhất

Whisper là một mô hình nhận dạng giọng nói tự động (ASR) mạnh mẽ, được huấn luyện trên một lượng dữ liệu âm thanh khổng lồ từ nhiều ngôn ngữ và hoàn cảnh khác nhau Điểm mạnh của Whisper nằm ở khả năng nhận diện chính xác lời nói ngay cả trong môi trường có nhiều tiếng ồn và với nhiều giọng nói khác nhau Điều này giúp Whisper vượt trội hơn so với các công nghệ trước đây trong việc chuyển đổi âm thanh thành văn bản một cách nhanh chóng và chính xác

Hình 3.2: Kiến trúc tổng quát của phương pháp Whisper

Phương pháp Whisper thực hiện quá trình nhận dạng giọng nói thông qua các bước chính sau:

1 Tiền xử lý dữ liệu âm thanh: Dữ liệu âm thanh được xử lý để loại bỏ tiếng ồn và chuẩn hóa âm lượng, giúp mô hình nhận dạng dễ dàng hơn Quá trình này bao gồm việc áp dụng các bộ lọc âm thanh để loại bỏ các tạp âm không mong muốn, giúp tăng cường chất lượng tín hiệu giọng nói

2 Mã hóa âm thanh: Âm thanh sau khi được tiền xử lý sẽ được mã hóa thành các đặc trưng tín hiệu âm thanh mà mô hình có thể hiểu được Quá trình này sử dụng các kỹ thuật học sâu để trích xuất các đặc trưng quan trọng từ tín hiệu âm thanh, giúp mô hình có thể nhận diện chính xác nội dung lời nói

3 Phân tích ngữ cảnh: Whisper sử dụng các mô hình ngôn ngữ tiên tiến để phân tích ngữ cảnh của đoạn hội thoại, giúp cải thiện độ chính xác của việc nhận diện lời nói Khả năng hiểu ngữ cảnh này rất quan trọng trong việc phân biệt các từ có cách phát âm giống nhau nhưng mang ý nghĩa khác nhau dựa trên ngữ cảnh

4 Chuyển đổi thành văn bản: Cuối cùng, các đặc trưng tín hiệu âm thanh sẽ được chuyển đổi thành văn bản thông qua các lớp mô hình học sâu, đảm bảo rằng lời nói được nhận diện chính xác và rõ ràng Whisper không chỉ dừng lại ở việc chuyển đổi âm thanh thành văn bản mà còn đảm bảo rằng văn bản này phản ánh chính xác ngữ điệu và ngữ nghĩa của lời nói ban đầu

Whisper còn có khả năng học hỏi và cải thiện liên tục Mỗi lần nó xử lý dữ liệu âm thanh mới, mô hình sẽ tự động cập nhật và tinh chỉnh các thuật toán của mình dựa trên phản hồi từ người dùng và kết quả đầu ra Điều này giúp Whisper ngày càng trở nên thông minh và chính xác hơn qua thời gian

Bên cạnh đó, Whisper được thiết kế để hoạt động hiệu quả trên các nền tảng phần cứng khác nhau, từ các máy chủ mạnh mẽ đến các thiết bị di động có khả năng tính toán hạn chế Điều này mở ra nhiều cơ hội ứng dụng trong các lĩnh vực khác nhau, từ dịch vụ khách hàng, giáo dục trực tuyến, họp trực tuyến, đến các hệ thống điều khiển bằng giọng nói trong các thiết bị thông minh

Ví dụ, trong các cuộc họp trực tuyến, Whisper có thể tự động nhận diện và ghi lại từng lời nói của các thành viên tham gia, tạo ra bản ghi chép chính xác và đầy đủ của cuộc họp Điều này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn tăng cường khả năng truy cứu và phân tích thông tin sau này Đối với các hệ thống điều khiển bằng giọng nói, Whisper giúp cải thiện trải nghiệm người dùng bằng cách hiểu chính xác và thực hiện các lệnh được đưa ra một cách nhanh chóng và hiệu quả

Tóm lại, với khả năng vượt trội trong việc nhận diện và chuyển đổi âm thanh thành văn bản, Whisper của OpenAI không chỉ nâng cao hiệu suất công việc mà còn mở ra nhiều cơ hội mới cho sự phát triển của các ứng dụng công nghệ trong tương lai.

Xử lý dữ liệu văn bản

Hình 3.3: Kiến trúc tổng quát phần xử lý thông tin

Hệ thống tạo biên bản cuộc họp tự động bao gồm ba mô-đun chính: Memory, Self-Rephrase, và Response Mỗi mô-đun này có chức năng và vai trò cụ thể trong quá trình xử lý thông tin và tạo biên bản cuộc họp, giúp giải quyết khoảng cách về kiến thức giữa con người và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), hiểu rõ ý định của người dùng, và hướng dẫn người dùng viết đúng định dạng yêu cầu

25 Đầu tiên, khi người dùng gửi yêu cầu hoặc thông tin liên quan đến cuộc họp, mô-đun Memory sẽ tiếp nhận và lưu trữ dữ liệu này Memory có nhiệm vụ quản lý thông tin, bao gồm các cuộc hội thoại trước đây và các câu hỏi đã được hỏi, nhằm tạo ra ngữ cảnh đầy đủ cho các mô-đun tiếp theo hoạt động hiệu quả Memory không chỉ lưu trữ các thông tin mới mà còn liên tục cập nhật và quản lý các thông tin cũ, đảm bảo rằng ngữ cảnh của các cuộc hội thoại trước đó luôn sẵn sàng để sử dụng khi cần Điều này đảm bảo rằng mọi thông tin liên quan đến cuộc họp đều được ghi nhận và sẵn sàng cho các bước xử lý tiếp theo, giúp hệ thống luôn có ngữ cảnh đầy đủ và chính xác

Tiếp theo, mô-đun Self-Rephrase sẽ xử lý yêu cầu của người dùng Nó phân tích và điều chỉnh lại nội dung yêu cầu để đảm bảo rằng chúng được hiểu đúng và đầy đủ bởi hệ thống Self-Rephrase sử dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phát hiện và sửa chữa các lỗi ngữ pháp, ngữ nghĩa, và cấu trúc trong yêu cầu của người dùng, giúp yêu cầu trở nên rõ ràng và tối ưu hơn Ngoài ra, mô-đun này còn có thể đưa ra gợi ý cho người dùng về cách viết yêu cầu sao cho phù hợp với hệ thống, cải thiện khả năng tương tác của người dùng với hệ thống trong tương lai Self-Rephrase hoạt động như một công cụ tinh chỉnh, giúp đảm bảo rằng các yêu cầu được diễn đạt một cách mạch lạc và dễ hiểu nhất, giảm thiểu sự nhầm lẫn và tăng cường khả năng hiểu đúng của hệ thống

Cuối cùng, mô-đun Response chịu trách nhiệm xử lý và phản hồi lại các yêu cầu của người dùng sau khi đã được tối ưu hóa bởi Self-Rephrase Nó tạo ra các phản hồi hoặc tài liệu cần thiết dựa trên dữ liệu đã lưu trữ và ngữ cảnh hiện tại Response sử dụng các mô hình ngôn ngữ tiên tiến để phân tích nội dung và tạo ra phản hồi chi tiết, đảm bảo rằng tất cả các điểm quan trọng của cuộc họp được ghi lại chính xác Ngoài ra, mô-đun này còn có khả năng phân loại và tổ chức thông tin theo các chủ đề khác nhau, giúp người dùng dễ dàng truy cập và tìm kiếm thông tin cần thiết Response không chỉ đơn thuần tạo ra phản hồi mà còn đảm bảo rằng các phản hồi này có tính tổ chức và dễ dàng truy xuất, giúp người dùng nhanh chóng tìm thấy các thông tin họ cần

Ví dụ cụ thể về quy trình này là khi người dùng gửi yêu cầu tạo biên bản cuộc họp từ một cuộc hội thoại dài Hệ thống sẽ lưu trữ yêu cầu này trong Memory Sau đó, Self-Rephrase sẽ điều chỉnh yêu cầu để đảm bảo rằng nội dung cuộc hội thoại được tóm tắt chính xác và đầy đủ Cuối cùng, Response sẽ tạo ra một biên bản cuộc họp chi tiết, bao gồm các điểm chính và các quyết định quan trọng, và gửi lại cho người dùng Với kiến trúc này, hệ thống không chỉ giúp tạo ra biên bản cuộc họp tự động và chính xác, mà còn đảm bảo rằng yêu cầu của người dùng được hiểu rõ và xử lý một cách hiệu quả nhất, từ đó cải thiện hiệu suất làm việc, giảm thiểu thời gian ghi chép biên bản, và đảm bảo rằng tất cả các thông tin quan trọng từ cuộc họp được ghi lại một cách chi tiết và chính xác

Ngoài ra, hệ thống còn có thể hỗ trợ người dùng trong việc điều chỉnh các yêu cầu phức tạp Chẳng hạn, khi người dùng yêu cầu một bản tóm tắt cụ thể về một chủ đề nào đó trong cuộc họp, Self-Rephrase sẽ tinh chỉnh yêu cầu này để xác định chính xác phần nội dung cần tóm tắt, và Response sẽ tạo ra một bản tóm tắt ngắn gọn, dễ hiểu Điều này đặc biệt hữu ích trong các cuộc họp dài với nhiều chủ đề khác nhau, giúp người dùng nhanh chóng nắm bắt được các thông tin quan trọng mà không cần phải xem lại toàn bộ nội dung cuộc họp

Hệ thống cũng có khả năng tự học và cải thiện theo thời gian Nhờ vào mô- đun Memory, hệ thống có thể ghi nhớ các mẫu yêu cầu thường gặp và các phản hồi phổ biến, từ đó tối ưu hóa quá trình xử lý và phản hồi Điều này giúp hệ thống ngày càng trở nên thông minh hơn, đáp ứng tốt hơn các yêu cầu của người dùng Chẳng hạn, nếu người dùng thường xuyên yêu cầu các bản tóm tắt theo một định dạng cụ thể, hệ thống sẽ tự động nhận ra và áp dụng định dạng đó cho các yêu cầu tương tự trong tương lai

Hơn nữa, với sự hỗ trợ của công nghệ nhận diện giọng nói tiên tiến như Whisper của OpenAI, hệ thống có thể nhận diện và phiên âm lời nói từ các cuộc họp trực tuyến hoặc trực tiếp một cách chính xác Điều này không chỉ giúp tạo ra các biên bản cuộc họp chính xác mà còn giúp lưu trữ toàn bộ nội dung cuộc họp dưới dạng văn bản, tạo điều kiện thuận lợi cho việc tìm kiếm và tham khảo sau này