Nó được đào tạo trên một tập dữ liệukhổng lồ gồm văn bản và mã, cho phép nó thực hiện nhiều tác vụ xử lý ngôn ngữ tựnhiên NLP phức tạp.. - Hoạt động của mô hình GPT : GPT hoạt động bằng
Trang 1ĐẠI HỌC DUY TÂN TRƯỜNG KHOA HỌC MÁY TÍNH KHOA KỸ THUẬT MẠNG MÁY TÍNH & TRUYỀN THÔNG
Trang 2 Lợi ích học tập và nghiên cứu:
o Cung cấp kiến thức nền tảng về mô hình học sâu, kiến trúc Transformer, và các
kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến
o Phát triển kỹ năng nghiên cứu khoa học, thu thập và tổng hợp thông tin, trình bàykết quả một cách hiệu quả
2 Mục tiêu của đề tài :
Mục tiêu chung: Nắm vững kiến thức về mô hình sâu GPT và ứng dụng của nó
trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Mục tiêu cụ thể:
o Hiểu rõ nguyên tắc hoạt động và cấu trúc của mô hình GPT
o Nắm được các kỹ thuật huấn luyện và đánh giá mô hình GPT
o Khám phá các ứng dụng tiêu biểu của GPT trong NLP, bao gồm tạo văn bản, dịchthuật, tóm tắt văn bản, trả lời câu hỏi, phân loại văn bản
o Phân tích ưu và nhược điểm của mô hình GPT so với các mô hình NLP khác
o Đánh giá tác động tiềm năng của GPT đối với xã hội và các lĩnh vực khác nhau
o Thực hiện một dự án nghiên cứu ứng dụng GPT để giải quyết một vấn đề thực tếtrong NLP
Trang 3MỤC LỤC
MỞ ĐẦU 1
1 Lý do chọn đề tài : 1
2 Mục tiêu của đề tài : 1
CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU/TỔNG QUAN VỀ LÝ THUYẾT LIÊN QUAN ĐẾN ĐỀ TÀI 4
1.1 Giới thiệu tổng quan các vấn đề liên quan 4
1.1.1 Giới thiệu về mô hình GPT : 5
1.1.2 Hoạt động của mô hình GPT : 6
1.1.3 Ứng dụng của mô hình GPT : 7
1.2 Phân tích / trình bày các nội dung : 7
1.2.1 Mô hình GPT hoạt động như thế nào? 7
1.2.2 Ứng dụng của mô hình GPT 8
1.2.3 Một số ví dụ về ứng dụng của mô hình GPT 8
1.2.4 Lợi ích của mô hình GPT 9
1.2.5 Hạn chế của mô hình GPT 9
CHƯƠNG 2 TRÌNH BÀY NỘI DUNG CHÍNH CỦA ĐỀ TÀI 10
2.1 Giới thiệu/Tổng quan nội dung chính của đề tài 10
2.1.1 Mô hình sâu GPT (Generative Pre-trained Transformer) 10
2.1.2 Ứng dụng của mô hình GPT trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên 10
2.2 Phân tích/Trình bày/Cơ chế/Cách thức hoạt động 10
2.3 Thách thức và hạn chế của mô hình GPT 11
2.3.1 Thách thức kỹ thuật 11
2.3.2 Hạn chế về nội dung và đạo đức 11
2.4 Tiềm năng phát triển của mô hình GPT trong tương lai 12
2.4.1 Cải thiện hiệu suất và khả năng mở rộng 12
2.4.2 Ứng dụng mới và triển vọng 12
2.4.3 Đạo đức và quy định 13
CHƯƠNG 3 : TRIỂN KHAI THỬ NGHIỆM/KHẮC PHỤC/PHÒNG CHỐNG 14
3.1 Triển khai thử nghiệm 14
3.1.1 Chuẩn bị dữ liệu 14
3.1.2 Đào tạo mô hình GPT 14
3.1.3 Đánh giá hiệu suất 15
3.2 Khắc phục/Phòng chống 15
3.2.1 Khắc phục các hạn chế kỹ thuật 15
Trang 43.2.2 Phòng chống các vấn đề về nội dung 16
3.2.3 Đảm bảo an toàn và bảo mật 16
3.3 Đánh giá và cải tiến liên tục 16
3.4 Ứng dụng mô hình GPT vào thực tế 17
3.5 Đánh giá tác động xã hội và đạo đức 17
3.6 Lập kế hoạch phát triển tương lai 18
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 19
1 Kết luận đề tài 19
2 Hướng phát triển của đề tài 20
2.1 Nghiên cứu và phát triển các phiên bản GPT mới 20
2.2 Mở rộng ứng dụng thực tiễn 20
2.3 Tích hợp tri thức bên ngoài vào GPT 21
2.4 Cải thiện khả năng xử lý ngữ cảnh dài 21
2.5 Giảm thiểu thiên vị và định kiến 21
2.6 Tăng cường bảo mật và an toàn 22
2.7 Phát triển công cụ hỗ trợ kiểm duyệt nội dung 22
TÀI LIỆU THAM KHẢO 23
PHÂN CÔNG CÔNG VIỆC 24
Trang 5CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU/TỔNG QUAN VỀ LÝ THUYẾT LIÊN QUAN ĐẾN
ĐỀ TÀI
1.1 Giới thiệu tổng quan các vấn đề liên quan
- Mô hình GPT là gì ?
GPT là viết tắt của Generative Pre-training Transformer, là một mô hình ngôn
ngữ tự hồi quy được phát triển bởi OpenAI Nó được đào tạo trên một tập dữ liệukhổng lồ gồm văn bản và mã, cho phép nó thực hiện nhiều tác vụ xử lý ngôn ngữ tựnhiên (NLP) phức tạp
- Hoạt động của mô hình GPT :
GPT hoạt động bằng cách học các mối quan hệ thống kê giữa các từ trong một câu.Khi được cung cấp một lời nhắc hoặc một đoạn văn bản ngắn, GPT có thể dự đoán
từ tiếp theo có khả năng xuất hiện nhất Khả năng này cho phép GPT thực hiệnnhiều tác vụ NLP, bao gồm:
Tạo văn bản: GPT có thể tạo ra văn bản giống như con người, bao gồm các bài
báo, bài thơ, kịch bản, email, thư, v.v
Dịch thuật: GPT có thể dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác.
Tóm tắt văn bản: GPT có thể tóm tắt các đoạn văn bản dài thành các đoạn văn
bản ngắn hơn, giữ nguyên ý chính
Trả lời câu hỏi: GPT có thể trả lời các câu hỏi về một đoạn văn bản.
Phân loại văn bản: GPT có thể phân loại văn bản thành các chủ đề hoặc danh
mục khác nhau
- Ứng dụng của mô hình GPT
Mô hình sâu GPT có nhiều ứng dụng tiềm năng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, baogồm:
Trợ lý ảo: GPT có thể được sử dụng để tạo ra các trợ lý ảo có thể trò chuyện với
con người một cách tự nhiên và thông minh
Chatbots: GPT có thể được sử dụng để tạo ra các chatbots có thể hỗ trợ khách
hàng hoặc cung cấp thông tin
Công cụ sáng tạo: GPT có thể được sử dụng để hỗ trợ con người trong các công
việc sáng tạo như viết lách, sáng tác nhạc hoặc thiết kế
Trang 6 Giáo dục: GPT có thể được sử dụng để tạo ra các tài liệu giáo dục được cá nhân
hóa hoặc cung cấp phản hồi cho học sinh
Phân tích dữ liệu: GPT có thể được sử dụng để phân tích các lượng lớn dữ liệu
văn bản, chẳng hạn như đánh giá sản phẩm hoặc phương tiện truyền thông xã hội
1.1.1 Giới thiệu về mô hình GPT :
- Định nghĩa : GPT là viết tắt của Generative Pre-training Transformer, là một
mô hình ngôn ngữ tự hồi quy được phát triển bởi OpenAI Nó được đào tạo trênmột tập dữ liệu khổng lồ gồm văn bản và mã, cho phép nó thực hiện nhiều tác vụ xử
lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) phức tạp
- Đặc điểm chính :
• Học từ dữ liệu khổng lồ: GPT được đào tạo trên một tập dữ liệu khổng lồ gồm
ăn bản và mã, bao gồm sách, bài báo, mã nguồn, v.v Điều này cho phép nó học hỏicác mối quan hệ thống kê giữa các từ và cụm từ, từ đó có thể thực hiện các tác vụNLP một cách chính xác và hiệu quả
• Sử dụng kiến trúc Transformer: GPT sử dụng kiến trúc mạng nơ-ron nhân tạo
Transformer, được thiết kế để xử lý các chuỗi dữ liệu dài như văn bản Kiến trúcnày cho phép GPT học hỏi các mối quan hệ phụ thuộc tầm xa giữa các từ trong mộtcâu, giúp nó hiểu rõ hơn về bối cảnh và ý nghĩa của văn bản
• Có khả năng thực hiện nhiều tác vụ NLP: GPT có thể thực hiện nhiều tác vụ
NLP khác nhau, bao gồm:
Tạo văn bản: GPT có thể tạo ra văn bản giống như con người, bao gồm các bài
báo, bài thơ, kịch bản, email, thư, v.v
Dịch thuật: GPT có thể dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác.
Tóm tắt văn bản: GPT có thể tóm tắt các đoạn văn bản dài thành các đoạn văn
bản ngắn hơn, giữ nguyên ý chính
Trả lời câu hỏi: GPT có thể trả lời các câu hỏi về một đoạn văn bản.
Phân loại văn bản: GPT có thể phân loại văn bản thành các chủ đề hoặc danh
mục khác nhau
- So sánh với các mô hình ngôn ngữ khác :
So với các mô hình ngôn ngữ truyền thống, GPT có một số ưu điểm sau:
Khả năng học hỏi cao hơn: GPT có thể học hỏi từ một lượng lớn dữ liệu, cho
phép nó thực hiện các tác vụ NLP phức tạp hơn
Trang 7 Tính linh hoạt: GPT có thể được sử dụng cho nhiều tác vụ NLP khác nhau, trong khi
các mô hình ngôn ngữ truyền thống thường chỉ được thiết kế cho một tác vụ cụ thể
Độ chính xác cao hơn: GPT có thể thực hiện các tác vụ NLP với độ chính xác
cao hơn so với các mô hình ngôn ngữ truyền thống
1.1.2 Hoạt động của mô hình GPT :
- Kiến trúc mạng nơ-ron Transformer : GPT sử dụng kiến trúc mạng nơ-ron nhân
tạo Transformer, được thiết kế để xử lý các chuỗi dữ liệu dài như văn bản Kiến trúcnày bao gồm hai thành phần chính:
· Encoder: Encoder có nhiệm vụ mã hóa văn bản đầu vào thành một tập hợp
các vector biểu diễn Các vector này đại diện cho ý nghĩa của các từ và cụm
từ trong văn bản
· Decoder: Decoder có nhiệm vụ giải mã các vector biểu diễn từ encoder thành văn
bản đầu ra Decoder sử dụng một cơ chế chú ý để tập trung vào các phần quan trọngnhất của văn bản đầu vào khi tạo văn bản đầu ra
- Quá trình đào tạo :
Quá trình đào tạo mô hình GPT bao gồm các bước sau :
· Chuẩn bị dữ liệu: Dữ liệu đào tạo được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao
gồm sách, bài báo, mã nguồn, v.v Dữ liệu sau đó được chia thành các đoạn văn bảnngắn và được chuyển đổi thành dạng mã số
· Đào tạo mô hình: Mô hình GPT được đào tạo bằng cách sử dụng thuật toán học
máy Thuật toán này điều chỉnh các trọng số của mạng nơ-ron để giảm thiểu lỗi giữavăn bản đầu ra dự đoán và văn bản đầu vào thực tế
· Đánh giá mô hình: Hiệu suất của mô hình GPT được đánh giá trên một tập dữ
liệu riêng biệt Việc đánh giá này giúp đảm bảo rằng mô hình có thể thực hiện tốtcác tác vụ NLP trên dữ liệu chưa từng gặp trước đây
- Cơ chế chú ý :Cơ chế chú ý là một phần quan trọng của mô hình GPT Nó cho
phép decoder tập trung vào các phần quan trọng nhất của văn bản đầu vào khi tạovăn bản đầu ra Cơ chế chú ý hoạt động bằng cách gán trọng số cho từng từ trongvăn bản đầu vào Các từ có trọng số cao hơn sẽ được chú ý nhiều hơn khi tạo vănbản đầu ra
- Lợi ích của cơ chế chú ý : Cơ chế chú ý giúp mô hình GPT có thể thực hiện các
tác vụ NLP chính xác và hiệu quả hơn Nó cho phép mô hình tập trung vào các phầnquan trọng nhất của văn bản đầu vào, từ đó tạo ra văn bản đầu ra có ý nghĩa và phùhợp với ngữ cảnh
Trang 8- Tóm tắt văn bản:
GPT có thể tóm tắt các đoạn văn bản dài thành các đoạn văn bản ngắn hơn, giữnguyên ý chính Khả năng tóm tắt văn bản của GPT có thể được sử dụng để tạo racác tóm tắt tin tức, tài liệu học tập hoặc các tài liệu dài khác
- Trả lời câu hỏi:
GPT có thể trả lời các câu hỏi về một đoạn văn bản Khả năng trả lời câu hỏi củaGPT có thể được sử dụng để tạo ra các chatbot, hệ thống hỗ trợ khách hàng hoặccác công cụ giáo dục
- Phân loại văn bản:
GPT có thể phân loại văn bản thành các chủ đề hoặc danh mục khác nhau Khảnăng phân loại văn bản của GPT có thể được sử dụng để tổ chức dữ liệu, lọc spamhoặc phân tích tâm trạng
1.2 Phân tích / trình bày các nội dung :
1.2.1 Mô hình GPT hoạt động như thế nào?
GPT sử dụng kiến trúc mạng nơ-ron nhân tạo Transformer để học hỏi từ dữ liệu
Trang 9 Transformer là một kiến trúc mạng nơ-ron được phát triển bởi Google Researchvào năm 2017 Nó được thiết kế để xử lý các chuỗi dữ liệu dài, chẳng hạn như vănbản.
GPT được đào tạo trên một tập dữ liệu khổng lồ gồm văn bản và mã Tập dữ liệunày bao gồm sách, bài báo, mã nguồn và các dạng văn bản khác
Khi GPT được cung cấp một lời nhắc hoặc một đoạn văn bản ngắn, nó sẽ sử dụngkiến thức đã học để dự đoán từ tiếp theo có khả năng xuất hiện nhất
GPT có thể thực hiện nhiều tác vụ NLP khác nhau, bao gồm tạo văn bản, dịchthuật, tóm tắt văn bản, trả lời câu hỏi và phân loại văn bản
1.2.2 Ứng dụng của mô hình GPT
GPT có nhiều ứng dụng tiềm năng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm:
o Trợ lý ảo: GPT có thể được sử dụng để tạo ra các trợ lý ảo có thể trò chuyện với
con người một cách tự nhiên và thông minh
o Chatbots: GPT có thể được sử dụng để tạo ra các chatbots có thể hỗ trợ khách
hàng hoặc cung cấp thông tin
o Công cụ sáng tạo: GPT có thể được sử dụng để hỗ trợ con người trong các công
việc sáng tạo như viết lách, sáng tác nhạc hoặc thiết kế
o Giáo dục: GPT có thể được sử dụng để tạo ra các tài liệu giáo dục được cá nhân
hóa hoặc cung cấp phản hồi cho học sinh
o Phân tích dữ liệu: GPT có thể được sử dụng để phân tích các lượng lớn dữ liệu
văn bản, chẳng hạn như đánh giá sản phẩm hoặc phương tiện truyền thông xã hội
1.2.3 Một số ví dụ về ứng dụng của mô hình GPT
GPT-3: GPT-3 là một mô hình GPT được phát triển bởi OpenAI Nó là một trong
những mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ nhất hiện có và đã được sử dụng cho nhiều mụcđích khác nhau, bao gồm tạo ra các bài báo tin tức giả mạo, viết các bài hát và thậmchí viết mã
ChatGPT: ChatGPT là một chatbot được phát triển bởi OpenAI Nó sử dụng
GPT-3 để tạo ra các cuộc trò chuyện trò chuyện thực tế và mạch lạc
Jasper: Jasper là một công cụ viết lách được phát triển bởi Jarvis AI Nó sử dụng
GPT-3 để giúp người dùng viết các bài đăng trên blog, email, quảng cáo và các nộidung tiếp thị khác
Trang 101.2.4 Lợi ích của mô hình GPT
Khả năng học hỏi: GPT có thể học hỏi từ một lượng lớn dữ liệu, cho phép nó
thực hiện các tác vụ NLP phức tạp hơn
Tính linh hoạt: GPT có thể được sử dụng cho nhiều tác vụ NLP khác nhau, bao
gồm tạo văn bản, dịch thuật, tóm tắt văn bản và trả lời câu hỏi
Độ chính xác: GPT có thể thực hiện các tác vụ NLP với độ chính xác cao.
1.2.5 Hạn chế của mô hình GPT
Thiên vị: GPT có thể bị thiên vị theo dữ liệu mà nó được đào tạo Điều này có
nghĩa là nó có thể tạo ra văn bản có thiên vị hoặc xúc phạm
Tính minh bạch: Có thể khó hiểu cách GPT đưa ra quyết định Điều này có thể
khiến nó khó tin
Trang 11CHƯƠNG 2 TRÌNH BÀY NỘI DUNG CHÍNH CỦA ĐỀ TÀI
2.1 Giới thiệu/Tổng quan nội dung chính của đề tài
2.1.1 Mô hình sâu GPT (Generative Pre-trained Transformer)
Mô hình GPT là một trong những thành tựu quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhântạo và xử lý ngôn ngữ tự nhiên Được phát triển bởi OpenAI, GPT sử dụng kiến trúcTransformer, một kiến trúc mạng nơ-ron sâu cho phép xử lý dữ liệu tuần tự mộtcách hiệu quả Điểm nổi bật của GPT là khả năng học từ dữ liệu lớn thông qua quátrình pre-training và fine-tuning, giúp nó có thể hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên với
độ chính xác cao
GPT được xây dựng trên nền tảng của nhiều lớp Transformer encoder, trong đó mỗilớp bao gồm các cơ chế attention và các mạng nơ-ron feed-forward Cơ chếattention giúp mô hình xác định và tập trung vào các phần quan trọng của dữ liệuđầu vào, trong khi mạng nơ-ron feed-forward thực hiện các phép biến đổi phi tuyếntính trên dữ liệu này
2.1.2 Ứng dụng của mô hình GPT trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Mô hình GPT đã chứng tỏ sự hiệu quả vượt trội trong nhiều ứng dụng xử lý ngônngữ tự nhiên (NLP) Một số ứng dụng nổi bật bao gồm:
Tạo văn bản tự động: GPT có khả năng tạo ra các đoạn văn bản mạch lạc và có ýnghĩa, được sử dụng trong viết bài tự động, trả lời câu hỏi, và tạo nội dung chochatbot
Dịch máy: Với khả năng hiểu ngữ cảnh và ngữ nghĩa của từ, GPT giúp cải thiệnchất lượng dịch thuật tự động giữa các ngôn ngữ
Tóm tắt văn bản: Mô hình này có thể tóm tắt các đoạn văn bản dài thành các đoạnngắn hơn nhưng vẫn giữ được nội dung chính, hỗ trợ trong việc đọc và hiểu tài liệunhanh chóng
Phân loại văn bản: GPT có thể phân loại văn bản vào các danh mục cụ thể, hữu íchtrong việc phân tích dữ liệu và tổ chức thông tin
2.2 Phân tích/Trình bày/Cơ chế/Cách thức hoạt động
- Phân tích cơ chế hoạt động của mô hình GPT
Mô hình GPT hoạt động dựa trên hai giai đoạn chính: Pre-training và Fine-tuning
Trang 12Pre-training: Trong giai đoạn này, mô hình GPT được đào tạo trên một lượng lớn dữliệu văn bản không có nhãn để học các mẫu ngôn ngữ chung Quá trình này sử dụng
7
bài toán dự đoán từ tiếp theo trong một câu (next word prediction) Bằng cách này,
mô hình học cách dự đoán từ kế tiếp dựa trên ngữ cảnh của các từ trước đó trongcâu
Fine-tuning: Sau khi quá trình pre-training hoàn thành, mô hình sẽ được tinh chỉnhtrên một tập dữ liệu nhỏ hơn nhưng có nhãn cho các nhiệm vụ cụ thể Quá trình nàygiúp mô hình điều chỉnh các trọng số đã học từ giai đoạn pre-training để phù hợpvới các nhiệm vụ như phân loại văn bản, trả lời câu hỏi, hoặc tóm tắt văn bản
- Cơ chế Attention trong GPT
Cơ chế Attention là yếu tố cốt lõi giúp GPT hiểu ngữ cảnh và ngữ nghĩa của từtrong một câu Có ba bước chính trong cơ chế Attention:
Tính toán các điểm tương tự (similarity scores): Đối với mỗi từ trong câu, mô hìnhtính toán điểm tương tự với tất cả các từ khác trong câu
Tạo ra các trọng số Attention: Sử dụng các điểm tương tự này, mô hình tạo ra các trọng
số Attention, cho biết mức độ quan trọng của mỗi từ đối với từ hiện tại đang xét
Tổng hợp thông tin: Cuối cùng, mô hình sử dụng các trọng số này để tổng hợpthông tin từ tất cả các từ trong câu, giúp hiểu rõ hơn về ngữ cảnh của từ hiện tại
Xử lý ngữ cảnh dài: GPT hoạt động tốt với các đoạn văn ngắn và trung bình, nhưnggặp khó khăn khi xử lý các đoạn văn rất dài do giới hạn về kích thước ngữ cảnh.Overfitting: Khi đào tạo trên các tập dữ liệu nhỏ hoặc không đa dạng, mô hình cóthể dễ bị overfitting, dẫn đến hiệu suất kém khi áp dụng vào các tập dữ liệu thực tếkhác
2.3.2 Hạn chế về nội dung và đạo đức