Language
Country/Area
No result found
nan
Với sự gia tăng nhanh chóng của các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM), các mô hình này đã đạt được những thành tựu chưa từng có trong nhiều nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, cho phép chúng ta suy nghĩ lại về sự hiểu biết và tạo ra quá trình tạo ngôn ngữ của con người.Làm thế nào những mô hình này có thể học các mô hình và quy tắc mà con người chưa học được trong đại dương thông tin và ngôn ngữ?Hoặc, khả năng học tập của máy móc thực sự có thể vượt qua trực giác và hiểu biết của con người?
Lịch sử phát triển của mô hình ngôn ngữ
Mô hình ngôn ngữ có từ những năm 1980, khi IBM thực hiện các thí nghiệm "Shannon Style" nhằm quan sát hiệu suất của con người trong việc dự đoán và sửa đổi các văn bản để tìm ra những cải tiến tiềm năng.Các mô hình thống kê ban đầu này đã đặt nền tảng cho sự phát triển sau này, đặc biệt là các mô hình thống kê thuần túy sử dụng N-Gram, cũng như các phương pháp tiếp theo như mô hình entropy tối đa và mô hình mạng thần kinh.
"Các mô hình ngôn ngữ rất quan trọng đối với nhiều nhiệm vụ như nhận dạng giọng nói, dịch máy và tạo ngôn ngữ tự nhiên."
Sự gia tăng của các mô hình ngôn ngữ lớn
Các mô hình ngôn ngữ chính ngày nay dựa trên các bộ dữ liệu lớn hơn và kiến trúc máy biến áp kết hợp văn bản được thu thập dữ liệu từ internet công cộng.Những mô hình này vượt qua các mạng thần kinh đệ quy trước đó và các mô hình N-gram truyền thống về hiệu suất.Các mô hình ngôn ngữ lớn sử dụng dữ liệu đào tạo khổng lồ của họ và các thuật toán tiên tiến để giải quyết nhiều nhiệm vụ ngôn ngữ ban đầu làm khổ con người.
Khả năng học tập của máy móc và trực giác của con người
Mặc dù các mô hình ngôn ngữ lớn đã đạt được gần với hiệu suất của con người trong một số nhiệm vụ, điều đó có nghĩa là chúng bắt chước các quá trình nhận thức của con người ở một mức độ nào đó?Một số nghiên cứu cho thấy những mô hình này đôi khi học các mô hình mà con người không thành thạo, nhưng trong một số trường hợp, họ không thể học các quy tắc thường được con người hiểu.
"Các phương pháp học tập của các mô hình ngôn ngữ lớn đôi khi rất khó để con người hiểu được."
Đánh giá và điểm chuẩn
Để đánh giá chất lượng của các mô hình ngôn ngữ, các nhà nghiên cứu thường so sánh nó với các điểm chuẩn mẫu do con người tạo ra từ các nhiệm vụ ngôn ngữ khác nhau.Các bộ dữ liệu khác nhau được sử dụng để kiểm tra và đánh giá các hệ thống xử lý ngôn ngữ, bao gồm Hiểu ngôn ngữ đa nhiệm quy mô lớn (MMLU), Corpus chấp nhận ngôn ngữ và các điểm chuẩn khác.Những đánh giá này không chỉ là một bài kiểm tra công nghệ, mà còn là một cuộc kiểm tra về khả năng của mô hình trong quá trình học tập động.
Những thách thức và suy nghĩ trong tương lai
Mặc dù sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn đã đạt đến tầm cao đáng kinh ngạc, nhưng vẫn có nhiều thách thức, một trong số đó là làm thế nào để hiểu hiệu quả về bối cảnh và sự khác biệt về văn hóa.Với sự tiến bộ nhanh chóng của công nghệ, chúng ta có thể giúp đỡ nhưng nghĩ rằng: các máy móc sẽ dần đi qua các rào cản ngôn ngữ của con người, do đó thay đổi định nghĩa của chúng ta về bản chất của sự hiểu biết và giao tiếp của con người?
