Transformer là gì? Bí mật công nghệ của ChatGPT

Bạn biết ChatGPT và GPT là viết tắt của Generative Pre-trained Transformer. Nhưng bạn biết Transformer là gì ở trong đó hay không?

Bật mí nha Transformer ở đây không phải là các Autobot bắn nhau cháy nổ đùng đùng của Michael Bay đâu nha:)) Chúng ta sẽ tìm hiểu ngay trong bài viết này về Transformer là gì và liên hệ của nó với mô hình GPT nha.

Transformer là gì?

Trong ngữ cảnh của AI, Transformer là một kiến trúc mạng thần kinh nhân tạo (Neural Network) và nó nổi bật đến mức đã biến đổi lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP – Natural Language Processing). Được giới thiệu trong một bài báo năm 2017 của Vaswani và đồng nghiệp, Transformer đã trở thành kiến trúc được sử dụng phổ biến cho nhiều nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Các thành phần chính của một Transformer là cơ chế attention, encoders, và decoders.

Cơ chế chú ý – attention cho phép Transformer tập trung vào các phần liên quan của chuỗi đầu vào khi xử lý từng từ, giúp nắm bắt được các phụ thuộc xa và ngữ cảnh hiệu quả hơn so với các kiến trúc trước đây như recurrent neural networks (RNNs) và long short-term memory (LSTM) networks.

Cách hoạt động của Transformer

Để hiểu cách hoạt động của Transformer, chúng ta hãy phân tích quá trình xử lý của nó:

1. Input Embedding – Nhúng đầu vào: Chuỗi đầu vào (ví dụ: một câu) được chuyển đổi thành một biểu diễn số gọi là embedding.
2. Positional Encoding – Mã hóa vị trí: Vì Transformer không có hiểu biết về thứ tự của chuỗi đầu vào, positional encoding được thêm vào embedding đầu vào để cung cấp thông tin về vị trí của từng từ.
3. Encoder – Mã hoá: Đầu vào đã được mã hóa đi qua một ngăn xếp các lớp encoder, mỗi lớp bao gồm một cơ chế multi-head self-attention và một mạng neural feed-forward. Cơ chế tự chú ý (self-attention) cho phép encoder tập trung vào các vị trí khác nhau của chuỗi đầu vào, nắm bắt ngữ cảnh và mối quan hệ giữa các từ.
4. Decoder – Giải mã: Decoder nhận đầu ra của encoder và tạo ra chuỗi đầu ra từng từ một. Nó bao gồm một ngăn xếp các lớp decoder, mỗi lớp có một cơ chế masked multi-head self-attention, encoder-decoder attention, và một mạng neural feed-forward.

Kiến trúc encoder-decoder cho phép Transformer xử lý chuỗi đầu vào và tạo ra một chuỗi đầu ra phù hợp, làm cho nó phù hợp cho các nhiệm vụ như dịch máy, tóm tắt văn bản và trả lời câu hỏi.

Ví dụ về việc dịch đoạn văn

Để dễ hiểu hơn thì mình sẽ ví dụ về dịch cụm từ tiếng Việt “tôi là wibu” sang cụm từ tiếng Anh để minh họa cách hoạt động của Transformer ha:

1. Nhúng đầu vào:
   • Chuỗi đầu vào “tôi là wibu” được chia thành các từ riêng biệt: [“tôi”, “là”, “wibu”].
   • Mỗi từ sau đó được chuyển đổi thành một biểu diễn số (embedding) mô tả ý nghĩa của nó trong tiếng Việt. Ví dụ:
     • “tôi” → [0.1, -0.3, 0.2, …]
     • “là” → [-0.2, 0.4, 0.1, …]
     • “wibu” → [0.3, -0.1, 0.5, …]
2. Mã hoá vị trí:
   • Mã hóa vị trí được thêm vào các embeddings đầu vào để cung cấp thông tin về vị trí của từng từ trong chuỗi.
   • Positional encoding giúp Transformer hiểu rằng “tôi” đứng trước, tiếp theo là “là” và sau đó là “wibu”.
3. Mã hoá:
   • Đầu vào tiếng Việt đã được mã hóa đi qua các lớp encoder.
   • Trong mỗi lớp encoder, cơ chế self-attention cho phép Transformer tập trung vào các từ liên quan trong chuỗi đầu vào tiếng Việt.
   • Ví dụ, khi xử lý từ “wibu”, cơ chế self-attention có thể tập trung nhiều hơn vào từ “là” để hiểu ngữ cảnh tốt hơn.
   • Các lớp encoder nắm bắt mối quan hệ và phụ thuộc giữa các từ trong chuỗi đầu vào tiếng Việt.
4. Giải mã:
   • Decoder nhận đầu ra của encoder và tạo ra chuỗi đầu ra tiếng Anh từng từ một.
   • Trong trường hợp này, decoder sẽ tạo ra chuỗi “I am a weeaboo”.
   • Cơ chế self-attention của decoder tập trung vào các từ tiếng Anh đã được tạo ra trước đó để duy trì sự liên kết.
   • Cơ chế encoder-decoder attention cho phép decoder tập trung vào các phần liên quan của chuỗi đầu vào tiếng Việt khi tạo ra từng từ tiếng Anh.
   • Ví dụ, khi tạo ra từ “weeaboo”, decoder có thể tập trung nhiều hơn vào từ “wibu” trong chuỗi đầu vào tiếng Việt.
5. Kết quả đầu ra:
   • Transformer sẽ tạo chuỗi đầu ra tiếng Anh cuối cùng là “I am a weeaboo”.

Ví dụ này minh họa cách một Transformer có thể xử lý các nhiệm vụ dịch bằng cách xử lý chuỗi đầu vào trong một ngôn ngữ (tiếng Việt), nắm bắt ngữ cảnh và mối quan hệ giữa các từ bằng cơ chế attention, và tạo ra chuỗi đầu ra trong một ngôn ngữ khác (tiếng Anh) trong khi duy trì sự liên kết và độ chính xác.

Đây chỉ là một ví dụ rất nhỏ về khả năng của Transformer, trong thực tế, GPT xử lý một lượng dữ liệu siêu to khổng lồ chứ không phải chỉ một câu vài chữ như thế này. Đơn giản là khi bạn hỏi và ChatGPT trả lời ấy.

Ứng dụng của Transformer

Không chỉ ứng dụng vào việc dịch văn bản, tạo văn bản mà Transformer còn có rất nhiều ứng dụng khác nếu không tìm hiểu sẽ không biết nó là gì luôn, mình đọc qua rồi nên tổng hợp lại để các bạn cùng tham khảo ha.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên mới thực sự là thứ khiến Transformer tỏa sáng. Chúng đã cách mạng hóa cách máy móc hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người. Dưới đây là một số ứng dụng của Transformer trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên:

1. Tạo văn bản: ngày xửa ngày xưa tầm 2017 mình có nghe về việc trí tuệ nhân tạo bắt đầu có khả năng viết lách và đây cũng chính là ứng dụng khiến mình “dấn thân” đi tìm hiểu về Generative AI nói chung. Khả năng tạo văn bản là ứng dụng nổi tiếng nhất của Transformer rồi và không cần phải bàn cãi gì luôn.
2. Dịch thuật: Transformer đã nâng cao dịch ngôn ngữ lên một tầm cao mới. Các công cụ như Google Translate và DeepL sử dụng các mô hình dựa trên Transformer để cung cấp các bản dịch chính xác và tự nhiên giữa các ngôn ngữ.
3. Tóm tắt: Muốn nhanh chóng nắm bắt các điểm chính của một bài viết dài? Các công cụ sử dụng Transformer như Pegasus của Hugging Face có thể tạo ra các bản tóm tắt ngắn gọn, tiết kiệm thời gian và công sức của bạn.
4. Phân tích cảm xúc: Transformer có thể giúp các doanh nghiệp hiểu được cảm xúc của khách hàng bằng cách phân tích dữ liệu văn bản từ đánh giá và mạng xã hội. Các công cụ như VADER và TextBlob sử dụng các mô hình Transformer để xác định cảm xúc là tích cực, tiêu cực hay trung lập.
5. Nhận dạng thực thể được đặt tên – Named Entity Recognition: Transformer có thể nhận diện và phân loại các thực thể được đặt tên như người, tổ chức và địa điểm trong văn bản. Điều này hữu ích cho việc trích xuất thông tin và phân tích dữ liệu. Hãy thử các công cụ như spaCy và Flair sử dụng Transformer để nhận diện thực thể chính xác.
6. Trả lời câu hỏi: Transformer có thể hiểu các câu hỏi và cung cấp câu trả lời chính xác dựa trên văn bản đã cho. Điều này hỗ trợ các chatbot và cải thiện hệ thống truy xuất thông tin. Hãy thử thư viện Transformer của Hugging Face để xây dựng hệ thống hỏi đáp của riêng bạn.
7. Language Modeling: Transformer đã nâng cao mô hình ngôn ngữ lên một tầm cao mới, cho phép hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người tốt hơn. Các công cụ như BERT và XLNet là những lựa chọn phổ biến cho các nhiệm vụ mô hình ngôn ngữ.
8. Phân loại văn bản: Cần phân loại văn bản, email vào các danh mục như spam hay không spam? Transformer cũng có thể làm điều đó! Các thư viện như fastText và ULMFiT giúp việc phân loại văn bản trở nên dễ dàng.
9. Học chuyển tiếp đa ngôn ngữ: Transformer cho phép chuyển giao kiến thức giữa các ngôn ngữ. Bạn có thể huấn luyện một mô hình trên một ngôn ngữ và tinh chỉnh nó cho các ngôn ngữ khác. Đây là một bước đột phá cho các ngôn ngữ ít tài nguyên.
10. Dialogue Systems: Transformer đã làm cho AI hội thoại trở nên tự nhiên và hấp dẫn hơn. Các nền tảng như Rasa và Conversational AI của Hugging Face có thể giúp bạn xây dựng các chatbot thông minh được hỗ trợ bởi Transformer.

Thị giác máy tính

Transformer không chỉ giới hạn ở dữ liệu văn bản. Chúng cũng đã đạt được những tiến bộ đáng kể trong thế giới thị giác máy tính – Computer Vision.

1. Chú thích hình ảnh: Transformer có thể tạo ra các chú thích mô tả cho hình ảnh. Điều này rất hữu ích cho khả năng tiếp cận và tìm kiếm hình ảnh. Các công cụ như CaptionBot của Microsoft và MAX Image Caption Generator của IBM sử dụng các mô hình Transformer để tạo ra các chú thích chính xác.
2. Nhận diện vật thể: Transformer có thể phát hiện và định vị các đối tượng cụ thể trong một hình ảnh. Điều này có ứng dụng trong các phương tiện tự hành, giám sát và nhiều lĩnh vực khác. Các công cụ phổ biến như YOLO và Faster R-CNN tích hợp các kiến trúc Transformer để phát hiện đối tượng hiệu quả.
3. Phân loại ảnh: Transformer đã đạt được kết quả ấn tượng trong các nhiệm vụ phân loại hình ảnh. Chúng có thể phân loại chính xác các hình ảnh vào các danh mục khác nhau. Các thư viện như timm (PyTorch Image Models) cung cấp các mô hình Transformer đã được huấn luyện trước cho nhiệm vụ phân loại hình ảnh.
4. Phân đoạn ngữ nghĩa: Transformer có thể phân đoạn hình ảnh thành các vùng có ý nghĩa, cho phép các ứng dụng như phân tích hình ảnh y tế và lái xe tự hành. Các công cụ như MMSegmentation và DeepLabV3+ sử dụng Transformer để phân đoạn ngữ nghĩa chính xác.
5. Phân tích video: Transformer không chỉ giới hạn ở hình ảnh tĩnh. Chúng cũng có thể phân tích và hiểu dữ liệu video. Điều này bao gồm các nhiệm vụ như nhận diện hành động và tạo chú thích video. Hãy thử các công cụ như MMAction2 và VidTransformer để hiểu video bằng cách sử dụng Transformer.

Các lĩnh vực khác

Sự đa dạng của Transformer mở rộng ra ngoài NLP và thị giác máy tính. Dưới đây là một số lĩnh vực thú vị khác mà Transformer đang tạo ra ảnh hưởng:

1. Nhận diện giọng nói: Transformer đã cải thiện đáng kể độ chính xác của các hệ thống chuyển giọng nói thành văn bản. Các công cụ như Google Speech-to-Text API và Amazon Transcribe sử dụng các mô hình Transformer để nhận diện giọng nói chính xác trên nhiều ngôn ngữ và giọng điệu khác nhau.
2. Time Series Forecasting: Transformer có thể phân tích các mẫu trong dữ liệu chuỗi thời gian và đưa ra dự đoán. Điều này có giá trị trong các lĩnh vực như tài chính và dự báo thời tiết. Các công cụ như Prophet của Facebook và Amazon Forecast sử dụng Transformer để dự báo chuỗi thời gian chính xác.
3. Bioinformatics: Transformer đang cách mạng hóa nghiên cứu trong khoa học đời sống. Chúng đã được áp dụng cho các nhiệm vụ như dự đoán cấu trúc protein và khám phá thuốc. Các thư viện như ESM (Evolutionary Scale Modeling) và ProtTrans sử dụng Transformer để tiến bộ nghiên cứu tin sinh học.
4. Đề xuất cá nhân hoá: Transformer có thể nắm bắt sở thích của người dùng và sự tương đồng của các mục để cung cấp các đề xuất cá nhân hóa. Các nền tảng như Spotify và Netflix sử dụng các mô hình dựa trên Transformer để cải thiện hệ thống đề xuất của họ.
5. Nhận diện bất thường: Transformer có thể nhận diện các mẫu bất thường hoặc các điểm ngoại lệ trong dữ liệu, làm cho chúng hữu ích cho việc phát hiện gian lận và giám sát hệ thống. Các công cụ như Seldon Core và Luckey của Airbnb sử dụng Transformer để phát hiện bất thường hiệu quả.
6. Robotics: Transformer đang được khám phá trong lĩnh vực robot cho các nhiệm vụ như điều khiển robot và nhận thức. Chúng có thể giúp robot hiểu và tương tác với môi trường của chúng hiệu quả hơn. Các thư viện như RLBench và Habitat sử dụng Transformer cho học tập và mô phỏng robot.
7. An ninh mạng: Transformer có thể phát hiện và ngăn chặn các mối đe dọa mạng bằng cách phân tích lưu lượng mạng và nhận diện các hoạt động độc hại. Các công cụ như CHASE của DARPA và QRadar của IBM sử dụng các mô hình Transformer để tăng cường an ninh mạng.

Ví dụ như khả năng nhận diện giọng nói của các trợ lý ảo và thậm chí ứng dụng ChatGPT giờ còn tích hợp luôn phần nhận diện giọng nói và phản hồi lại bằng giọng nói luôn.

Đây chỉ là một vài ví dụ về cách Transformer đã được áp dụng trong các lĩnh vực khác nhau và các công cụ tận dụng khả năng của chúng. Khi nghiên cứu về Transformer tiếp tục tiến bộ, chúng ta có thể mong đợi thấy nhiều ứng dụng và công cụ sáng tạo hơn nữa xuất hiện, cách mạng hóa cách chúng ta tương tác và xử lý dữ liệu.

Mối quan hệ giữa Transformer và GPT

Có vẻ chúng ta đã đủ hiểu về Transformer rồi he, giờ chúng ta sẽ đi nói đến liên hệ giữa Transformer và GPT cũng như cách nó có khả năng hiểu câu hỏi, yêu cầu của bạn và trả lời một cách rất “con người”.

GPT là gì? Generative Pre-trained Transformer là gì?

Hãy tưởng tượng bạn có một người bạn robot siêu thông minh có thể viết truyện, trả lời câu hỏi và thậm chí giúp bạn làm bài tập về nhà. Đó chính là GPT! GPT là viết tắt của Generative Pre-trained Transformer, một cách nói hoa mỹ để chỉ một chương trình máy tính rất giỏi trong việc hiểu và tạo ra văn bản giống như con người.

GPT khá giống với một chuyên gia ngôn ngữ. Nó đã đọc một lượng lớn văn bản từ internet, như sách, bài báo và trang web. Bằng cách nghiên cứu tất cả các văn bản này, GPT đã học cách hiểu và sử dụng ngôn ngữ của con người theo cách rất giống với cách chúng ta làm.

Bí mật của GPT – kiến trúc Transformer

Bây giờ, bạn có thể tự hỏi, “Làm thế nào GPT có thể làm được tất cả những điều tuyệt vời này?” Bí mật nằm ở kiến trúc của nó, dựa trên một thứ gọi là Transformer.

Transformer giống như những khối xây dựng của GPT. Chúng giúp GPT hiểu mối quan hệ giữa các từ trong một câu. Nó giống như cách bạn hiểu ý nghĩa của một câu bằng cách nhìn vào cách các từ kết nối với nhau.

Hãy tưởng tượng bạn có một câu đố mà mỗi mảnh đại diện cho một từ trong một câu. Transformer giúp GPT tìm ra cách các mảnh ghép này khớp với nhau để tạo ra ý nghĩa tổng thể của câu. Điều này cho phép GPT tạo ra văn bản có ý nghĩa và nghe tự nhiên, giống như cách một con người viết hoặc nói.

Sự phát triển của các mô hình GPT

Theo thời gian, OpenAI đã làm cho mô hình GPT ngày càng tốt hơn và tính đến tháng 6/2024 đã có GPT-1, GPT-2, GPT-3, GPT-3.5 GPT-4 và mới nhất là GPT-4o, ngay sau đây chúng ta sẽ tìm hiểu về thời gian ra mắt cũng như điểm mạnh của nó tại thời điểm đó ha.

GPT-1: Được giới thiệu vào năm 2018, GPT-1 đã cho thấy tiềm năng của việc tiền huấn luyện sinh ngữ cho mô hình ngôn ngữ. Nó đặt nền tảng cho những tiến bộ tiếp theo trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

GPT-2: Ra mắt vào năm 2019, GPT-2 đại diện cho một bước tiến lớn với 1,5 tỷ tham số, cho phép nó tạo ra văn bản phức tạp và mạch lạc hơn.

GPT-3: Năm 2020, GPT-3 đã đặt ra tiêu chuẩn mới cho việc tạo ngôn ngữ với 175 tỷ tham số đáng kinh ngạc. Nó cho thấy khả năng học few-shot đáng chú ý và khả năng tạo ra văn bản với độ sâu và hiện thực chưa từng có. Dĩ nhiên là trong giai đoạn này OpenAI có công bố và flop… Vì đại dịch COVID-19, nhưng dựa trên API GPT-3 mà có vài chục ứng dụng tạo nội dung tự động ra đời như Jasper, Copy AI, Rytr me,… và đến sau dịch họ mở cho mọi người “chơi” ChatGPT thì cục diện thay đổi hoàn toàn luôn.

GPT-3.5: GPT-3.5 ra mắt khoản gần giữa năm 2023 là phiên bản kết hợp các kỹ thuật học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF). Nó nhằm cải thiện các phản hồi của mô hình ngôn ngữ về mặt mạch lạc và liên quan và cũng rẻ hơn.

GPT-4: Ra mắt năm 2023, GPT-4 đại diện cho một bước đột phá của OpenAI, tiếp tục nâng cao trạng thái của nghệ thuật trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nó cho thấy hiệu suất vượt trội so với GPT-3.5 về nội dung không được phép và các phản hồi thực tế.

GPT-4o: OpenAI đã giới thiệu GPT-4o chỉ vài tuần trước vào đầu tháng 5/2024 với cửa sổ ngữ cảnh 128K và giá cả rẻ hơn rất nhiều. GPT-4o, còn được gọi là GPT-4 Omni, là một bước tiến đáng kể có khả năng xử lý và tạo ra đầu ra trên các phương thức văn bản, âm thanh và hình ảnh trong thời gian thực.

Tác động của GPT đối với việc tạo và hiểu ngôn ngữ tự nhiên

Vậy, tại sao GPT lại quan trọng đến vậy? Nó đang thay đổi cách máy tính hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người. Trước GPT, máy tính gặp khó khăn trong việc hiểu các sắc thái và phức tạp của cách chúng ta giao tiếp. Nhưng bây giờ, với GPT, máy tính có thể tạo ra văn bản nghe giống như được viết bởi một người!

Điều này có rất nhiều ứng dụng thú vị. Ví dụ, GPT có thể được sử dụng để tạo ra các chatbot có thể có các cuộc trò chuyện tự nhiên với con người, giúp các nhà văn tạo ra ý tưởng cho câu chuyện, hoặc thậm chí hỗ trợ dịch ngôn ngữ. Nó giống như có một trợ lý ngôn ngữ siêu thông minh có thể giúp chúng ta với mọi loại nhiệm vụ.

Khi GPT tiếp tục phát triển và cải thiện, nó sẽ mở ra nhiều khả năng hơn nữa cho cách chúng ta tương tác với máy tính và cách chúng có thể giúp chúng ta trong cuộc sống hàng ngày. Đây là một thời gian thú vị để chứng kiến những tiến bộ đáng kinh ngạc trong trí tuệ nhân tạo!

Tóm lại

Chúng ta đã hiểu về Transformer là gì và cách của nó hoạt động ra sao cũng như hiểu về mô hình GPT xây dựng dựa trên kiến trúc Transformer và nó có khả năng tạo và hiểu ngôn ngữ đáng kinh ngạc mà bạn cũng khó lòng để không khen nó.

Cảm ơn bạn đã đọc bài viết nha, nếu bạn thấy trong nội dung có thiếu sót hay sai sót gì, bạn giúp mình bình luận để mình chỉnh sửa nội dung nha. Cảm ơn bạn rất nhiều ❤️❤️❤️

Câu hỏi thường gặp về Transformer và GPT