10 Bước đơn giản để khai thác giá trị từ Generative AI

Việc ra mắt ChatGPT của OpenAI đã mở toang chiếc hộp Pandora các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Giờ đây, hàng xóm không chỉ làm phiền bạn bằng những cuộc nói chuyện nhỏ về trí tuệ nhân tạo, mà các sếp của bạn giờ đây cũng đang chú ý đến việc sử dụng Generative AI để cải thiện trải nghiệm của khách hàng và hiệu quả vận hành.

Mặc dù Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM, Large Language Model) đã và đang tạo ra những bước đột phá đáng kể với tốc độ ấn tượng, nhưng không phải lúc nào chúng cũng có thể được tùy chỉnh cho các lĩnh vực cụ thể. Tinh chỉnh, bao gồm việc điều chỉnh mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước (pre-trained language model) cho một nhiệm vụ hoặc lĩnh vực cụ thể, là rất quan trọng đối với các ứng dụng NLP.

Hầu hết các doanh nghiệp đều yêu cầu các mô hình có độ chính xác cao trước khi họ có đủ tin tưởng để đưa vào sản xuất và các mô hình ‘mì ăn liền’, nói đơn giản, là không đủ khả năng mang lại kết quả phù hợp.

Để đảm bảo rằng các mô hình này đáng tin cậy, cần phải tinh chỉnh và tối ưu hóa chúng để cải thiện mức độ chính xác. Các nghiên cứu điển hình đã chứng minh rằng hiệu suất của một mô hình có thể được cải thiện đáng kể bằng cách tinh chỉnh nó, khiến cho việc thực hiện như vậy mang lại nhiều lợi ích.

Ngoài ra, việc cải thiện độ chính xác có thể đảm bảo rằng mô hình phù hợp với nhiều trường hợp sử dụng khác nhau và có thể được tin cậy để mang lại kết quả khả quan. Điều quan trọng cần lưu ý là việc tinh chỉnh như vậy không phải là không có chi phí – thời gian và công sức phải được đầu tư để đảm bảo độ chính xác của mô hình. Tuy nhiên, với những phần thưởng tiềm năng, việc đầu tư để gặt hái những lợi ích lâu dài chắc chắn là đáng giá.

Đầu tư vào quy trình này ngay từ đầu đảm bảo rằng các doanh nghiệp không lãng phí tài nguyên cho các mô hình không hoạt động như mong đợi, dẫn đến ROI cao hơn: Vậy, làm thế nào bạn có thể chuẩn bị cho mình thành công và bắt đầu thu được giá trị từ Generative AI? Đây là một cẩm nang 10 bước đơn giản mà bạn có thể bắt tay vào làm ngay.

10 Bước khai thác giá trị từ Generative AI

Bước 1: Lựa chọn mô hình nền tảng

Các mô hình nền tảng là các LLM được đào tạo trước trên một lượng lớn dữ liệu có thể được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ phía sau (downstream task). Nhiệm vụ đầu tiên của bạn là chọn một mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước (pre-trained) hiện có làm nền tảng cho dự án của bạn.

Mặc dù các mô hình phổ biến như GPT-3 của OpenAI hoặc BERT của Google đóng vai trò là điểm khởi đầu tốt, nhưng bạn có thể cần dành thời gian nghiên cứu và thử nghiệm nhiều giải pháp thay thế khác nhau để tìm ra mô hình phù hợp nhất cho ứng dụng cụ thể của mình.

Khi bạn đã quyết định chọn đúng mô hình, team của bạn có thể bắt đầu tùy chỉnh mô hình đó theo nhu cầu cụ thể của họ.

Bước 2: Định nghĩa các tác vụ phía sau

Các mô hình ngôn ngữ dài (LLM) là một loại trí tuệ nhân tạo (AI) có thể được sử dụng cho nhiều tác vụ khác nhau, chẳng hạn như tạo mô tả sản phẩm, tạo nội dung tiếp thị, trả lời các truy vấn của khách hàng,…

Có nhiều ứng dụng tận dụng LLM, từ chatbot đến trợ lý viết để chỉnh sửa hoặc tóm tắt, trợ lý lập trình để viết và gỡ lỗi mã, đến tìm kiếm các mối đe dọa bảo mật.

Khi bạn tiếp tục xác định các nhiệm vụ phía sau cho LLM của mình, điều quan trọng là phải xác định trước các kết quả chính và chỉ số hiệu suất để có một tầm nhìn rõ ràng khi đến lúc bắt đầu thử nghiệm và tinh chỉnh mô hình. Điều này sẽ giúp đảm bảo kết quả tốt nhất có thể khi sử dụng LLM.

Bước 3: Chuẩn bị dữ liệu

Chuẩn bị dữ liệu là một bước thiết yếu trong việc phát triển bất kỳ mô hình học máy nào và các mô hình dành riêng cho ngôn ngữ (LLM) cũng không ngoại lệ.

Để tạo tập dữ liệu phản ánh chính xác các nhiệm vụ mà LLM sẽ được sử dụng, dữ liệu phải được thu thập từ các nguồn có liên quan, được xử lý trước để loại bỏ nhiễu, được gắn nhãn để tạo các bộ huấn luyện và kiểm tra, đồng thời được lưu ở định dạng mà mô hình có thể xử lý.

Bước 4: Chiến lược tinh chỉnh

Cuối cùng, việc chọn một chiến lược tinh chỉnh phù hợp khi đào tạo LLM của bạn là rất quan trọng.

Tùy thuộc vào kích thước của tập dữ liệu, hãy bắt đầu với một mô hình được đào tạo trước và sau đó chỉ sửa đổi một vài lớp cuối cùng. Ngoài ra, bạn có thể sử dụng một kỹ thuật như học chuyển giao (transfer learning) trên các bộ dữ liệu nhỏ hơn.

Bất kể cách tiếp cận của bạn là gì, điều quan trọng là phải xem xét tốc độ và độ chính xác của mô hình khi quyết định chiến lược tinh chỉnh.

Bước 5: Định cấu hình mô hình

Khi bạn đã tạo tập dữ liệu của mình và xác định chiến lược tinh chỉnh phù hợp, bạn có thể bắt đầu tự thiết lập mô hình.

Điều này liên quan đến việc cấu hình kiến trúc mô hình (nghĩa là loại lớp nào và số lượng nút trong mỗi lớp), siêu tham số (chẳng hạn như tốc độ học và kích thước lô), loại trình tối ưu hóa (optimizer type) và các cài đặt khác.

Tùy thuộc vào nhiệm vụ, các thành phần bổ sung cũng có thể cần được tích hợp vào mô hình, chẳng hạn như cơ chế chú ý hoặc mạng bộ nhớ.

Bước 6: Tinh chỉnh mô hình

Sau khi mô hình được thiết lập, đã đến lúc bắt đầu đào tạo nó. Trong quá trình này, bạn nên theo dõi hiệu suất của nó trên tập dữ liệu thử nghiệm của mình và khả năng khái quát hóa của nó bằng cách đánh giá hiệu suất của nó trên các tập dữ liệu hoặc tác vụ khác.

Điều này sẽ giúp bạn xác định và giải quyết mọi vấn đề với mô hình trước khi triển khai vào sản xuất. Nếu cần, bạn cũng có thể cần điều chỉnh siêu tham số hoặc kiến trúc mô hình để tối ưu hóa chức năng của nó.

Bước 7: Đánh giá

Bước cuối cùng trong quy trình là đánh giá mức độ hiệu quả của mô hình đối với nhiệm vụ dự định của nó.

Điều này có thể liên quan đến việc kiểm tra thủ công đầu ra từ mô hình, chẳng hạn như mô tả bằng văn bản hoặc đoạn mã hoặc các số liệu phức tạp hơn tùy thuộc vào nhiệm vụ cụ thể.

Ngoài ra, hãy so sánh hiệu suất của mô hình của bạn với hiệu suất của các LLM khác cho cùng một nhiệm vụ để đảm bảo rằng mô hình của bạn hoạt động ở mức chấp nhận được. Khi bạn chắc chắn rằng mô hình đã sẵn sàng để triển khai, bạn có thể triển khai nó vào sản xuất.

Bước 8: Lặp lại và cải thiện

Đảm bảo theo dõi hiệu suất của mô hình và điều chỉnh lặp đi lặp lại cho đến khi bạn đạt được mức độ chính xác có thể chấp nhận được.

Ngoài ra, hãy siêng năng theo dõi các vấn đề có thể phát sinh khi sử dụng LLM của bạn trong sản xuất để có thể giải quyết chúng một cách nhanh chóng.

Cuối cùng, hãy sẵn sàng kết hợp các kỹ thuật hoặc công nghệ mới vào mô hình của bạn khi chúng có sẵn; điều này sẽ giúp giữ cho mô hình của bạn luôn cập nhật và có thể xử lý các tác vụ ngày càng phức tạp.

Bước 9: Kiểm tra mô hình

Khi mô hình đã được đào tạo và tối ưu hóa, việc đánh giá hiệu suất của mô hình trên dữ liệu không nhìn thấy là rất quan trọng. Để thực hiện điều này, phải tạo một bộ kiểm tra đã tổ chức có chứa dữ liệu đại diện cho các nhiệm vụ mà mô hình sẽ được sử dụng.

Bộ kiểm tra này không được nhìn thấy hoặc sử dụng dưới bất kỳ hình thức nào trong quá trình đào tạo để đảm bảo kết quả chính xác.

Khi mô hình được đánh giá trên bộ thử nghiệm, hiệu suất của mô hình có thể được so sánh với dữ liệu xác thực để xác định cách thức hoạt động của mô hình khi được triển khai trong sản xuất.

Thử nghiệm mô hình trên các tác vụ và tập dữ liệu khác cũng có thể giúp đánh giá khả năng khái quát hóa của mô hình và đảm bảo rằng mô hình hoạt động như dự kiến trong quá trình sản xuất.

Bước 10: Triển khai mô hình

Bước cuối cùng trong quá trình tạo LLM là triển khai nó vào sản xuất. Điều này liên quan đến việc lưu trữ mô hình trên một máy chủ phù hợp và tạo giao diện để tương tác với nó.

Tùy thuộc vào ứng dụng, giao diện này có thể đơn giản như cung cấp đầu vào văn bản hoặc hình ảnh để nhận đầu ra từ mô hình hoặc phức tạp hơn như cho phép người dùng tương tác trực tiếp với mô hình.

Ngoài ra, có thể cần thực hiện các biện pháp để bảo vệ mô hình khỏi việc sử dụng có hại hoặc truy cập trái phép.

Sau khi mô hình được triển khai và hoạt động như dự định, giờ đây nó có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực.

Các bước này phác thảo quy trình cơ bản để tạo LLM; tuy nhiên, tùy vào nhiệm vụ và LLM cụ thể được xây dựng, có thể có sự khác biệt đáng kể trong cách thực hiện từng bước. Tuy nhiên, bằng cách làm theo các bước này, bạn sẽ tiếp tục tạo ra một LLM mạnh mẽ và hiệu quả cho bất kỳ nhiệm vụ nào bạn có trong đầu.

Tham khảo: Prem Naraindas (Linkedin)