Những Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) đỉnh cao 2023: NVIDIA, OpenAI, Google AI, Deepmind và nhiều hơn nữa.

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) là các chương trình máy tính có khả năng phân tích và tạo ra văn bản. Chúng được huấn luyện bằng một lượng lớn dữ liệu văn bản, giúp cải thiện sự hiệu quả của chúng trong các nhiệm vụ như tạo văn bản. Các mô hình ngôn ngữ cung cấp nền tảng cho nhiều hoạt động xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), bao gồm việc chuyển đổi giữa tiếng nói và văn bản cũng như phân tích tình cảm. Những mô hình này có khả năng xem xét một đoạn văn bản và dự đoán từ tiếp theo. Một số ví dụ về LLMs bao gồm ChatGPT, LaMDA và PaLM.

Thông số trong LLMs giúp mô hình hiểu các mối quan hệ trong văn bản, từ đó giúp dự đoán xuất hiện của các chuỗi từ. Khi số lượng thông số tăng lên, mô hình có khả năng bắt được mối quan hệ phức tạp và xử lý các từ hiếm cũng tốt hơn.

Bạn đang xem: Những Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) đỉnh cao 2023: NVIDIA, OpenAI, Google AI, Deepmind và nhiều hơn nữa.

ChatGPT

ChatGPT là một chatbot mã nguồn mở được cung cấp bởi mô hình ngôn ngữ GPT-3. Nó có khả năng tham gia vào các cuộc trò chuyện tự nhiên với người dùng. ChatGPT được huấn luyện trên nhiều chủ đề khác nhau và có thể hỗ trợ trong nhiều nhiệm vụ khác nhau như trả lời câu hỏi, cung cấp thông tin và tạo nội dung sáng tạo.

Nó được thiết kế để thân thiện và hữu ích và có khả năng thích nghi với các phong cách và ngữ cảnh của các cuộc trò chuyện khác nhau. Với ChatGPT, người dùng có thể có những cuộc trò chuyện thú vị và nhận thông tin về các chủ đề như tin tức mới nhất, sự kiện hiện tại, sở thích và quan tâm cá nhân.

GPT-3 so với ChatGPT

GPT-3 là một mô hình tổng quát hơn có thể được sử dụng trong nhiều tác vụ liên quan đến ngôn ngữ. Trong khi đó, ChatGPT được thiết kế đặc biệt cho các nhiệm vụ trò chuyện. ChatGPT được huấn luyện trên một lượng dữ liệu nhỏ hơn so với GPT-3. Với 1,5 tỷ thông số, ChatGPT yếu hơn GPT-3, có tới 175 tỷ thông số mô hình. Tuy nhiên, GPT-3 mạnh mẽ hơn với khả năng xử lý các tác vụ phức tạp và đa dạng hơn.

Tổng kết lại, cả GPT-3 và ChatGPT đều là những công cụ hữu ích trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Lựa chọn mô hình phù hợp với mục đích sử dụng sẽ phụ thuộc vào yêu cầu của từng tác vụ cụ thể.

Dưới đây là một số công cụ trí tuệ nhân tạo sử dụng mô hình GPT-3:

Jasper

Jasper là một nền tảng trí tuệ nhân tạo cho phép doanh nghiệp tạo nội dung cá nhân hóa, bài đăng blog, bản sao tiếp thị và hình ảnh được tạo bởi trí tuệ nhân tạo. Jasper AI được xây dựng trên nền tảng GPT-3 của OpenAI và khác với ChatGPT, Jasper không miễn phí.

Writesonic

Writesonic là một mô hình khác sử dụng mô hình GPT-3. Nó có thể tạo ra nội dung chất lượng cho mạng xã hội và trang web. Người dùng có thể viết bản sao tiếp thị tối ưu hóa SEO cho các blog, bài luận, quảng cáo Google và email bán hàng để tăng lượt nhấp chuột, chuyển đổi và doanh số.

Auto Bot Builder

Xem thêm : Đại gia Gia Khang từ không có ĐTDĐ, scandal với Tinh tế đến bán siêu sim cho Ngọc Trinh

Auto Bot Builder của Gupshup là một công cụ tận dụng sức mạnh của GPT-3 để tự động xây dựng các chatbot nâng cao cho nhu cầu của doanh nghiệp.

LaMDA là một họ mô hình dựa trên Transformer được đặc biệt hóa cho đối thoại. Những mô hình này có tới 137 tỷ tham số và được huấn luyện trên 1,56 nghìn tỷ từ dữ liệu đối thoại công cộng. LaMDA có thể tham gia vào các cuộc trò chuyện tự do về nhiều chủ đề khác nhau. Khác với các chatbot truyền thống, nó không bị giới hạn bởi các kịch bản được định nghĩa trước và có thể thích nghi với hướng đi của cuộc trò chuyện.

Bard là một chatbot sử dụng công nghệ học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để mô phỏng cuộc trò chuyện với con người và cung cấp câu trả lời cho câu hỏi. Nó được xây dựng dựa trên công nghệ LaMDA và có khả năng cung cấp thông tin mới nhất, khác biệt so với ChatGPT chỉ dựa trên dữ liệu thu thập được đến năm 2021.

PaLM là một mô hình ngôn ngữ có 540 tỷ tham số với khả năng xử lý nhiều tác vụ khác nhau, bao gồm học và lập luận phức tạp. Nó có khả năng vượt trội hơn các mô hình ngôn ngữ và con người tiên tiến nhất trong các bài kiểm tra ngôn ngữ và lập luận. Hệ thống PaLM sử dụng phương pháp học few-shot để tổng quát hóa từ số lượng dữ liệu nhỏ, tương tự như cách con người học và áp dụng kiến thức để giải quyết các vấn đề mới.

mT5 (Multilingual T5) là một mô hình transformer text-to-text với 13 tỷ tham số. Nó được huấn luyện trên tập dữ liệu mC4, bao gồm 101 ngôn ngữ như Amharic, Basque, Xhosa, Zulu, vv. mT5 có khả năng đạt hiệu suất tiên tiến nhất trên nhiều nhiệm vụ NLP đa ngôn ngữ.

Gopher

Gopher là một mô hình ngôn ngữ của DeepMind với độ chính xác đáng chú ý hơn so với các mô hình ngôn ngữ lớn hiện có trên các nhiệm vụ như trả lời câu hỏi về các chủ đề chuyên môn như khoa học và nhân văn, và bằng với chúng trong các nhiệm vụ khác như lập luận logic và toán học. Gopher có 280 tỷ tham số có thể điều chỉnh, lớn hơn so với GPT-3 của OpenAI với 175 tỷ tham số.

Chinchilla

Chinchilla sử dụng cùng nguồn lực tính toán như Gopher, tuy nhiên chỉ có 70 tỷ tham số và dữ liệu gấp bốn lần. Nó vượt qua các mô hình như Gopher, GPT-3, Jurassic-1 và Megatron-Turing NLG trên nhiều nhiệm vụ đánh giá. Chinchilla sử dụng ít tính toán hơn cho tác vụ điều chỉnh và suy diễn, giúp việc sử dụng trở nên dễ dàng hơn ở phía dưới.

Sparrow

Sparrow là một chatbot được phát triển bởi DeepMind với mục tiêu trả lời câu hỏi của người dùng một cách chính xác trong khi giảm thiểu rủi ro của câu trả lời không an toàn và không thích hợp. Động lực sau Sparrow là giải quyết vấn đề các mô hình ngôn ngữ sản xuất kết quả không chính xác, thiên vị hoặc có thể gây hại. Sparrow được huấn luyện thông qua đánh giá của con người để trở nên hữu ích, chính xác và vô hại hơn các mô hình ngôn ngữ tiền huấn luyện.

Claude

Claude là một trợ lý trò chuyện dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) được trang bị khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến. Mục tiêu của Claude là hữu ích, vô hại và trung thực. Nó được huấn luyện bằng một kỹ thuật gọi là Hiến pháp AI. Claude đã bị hạn chế và đánh giá cao khi thực hiện các hành vi đã được đề cập trước trong quá trình huấn luyện sử dụng mô hình tự giám sát và các phương pháp AI an toàn khác.

Xem thêm : Nguyễn Ngọc Thạch: "Gần 40 tuổi còn nói về tình yêu, ai mà tin"

Ernie 3.0 Titan đã được Baidu và Phòng thí nghiệm Peng Cheng phát hành. Nó có 260 tỷ tham số và vượt trội trong việc hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên. Nó được huấn luyện trên dữ liệu không cấu trúc lớn và đạt kết quả xuất sắc nhất trên hơn 60 nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm đọc, phân loại văn bản và tương đồng ngôn ngữ. Ngoài ra, Titan cũng thể hiện khả năng tổng quát hóa trên nhiều nhiệm vụ phụ thuộc vào dữ liệu được gắn nhãn nhỏ và không đánh giá, chứng tỏ khả năng tổng quát hóa trên các nhiệm vụ phụ thuộc khác nhau mà không cần một lượng dữ liệu được gắn nhãn lớn.

Ernie Bot được Baidu, một công ty công nghệ Trung Quốc, công bố rằng sẽ hoàn thành kiểm tra nội bộ của dự án “Ernie Bot” vào tháng 3. Ernie Bot là một mô hình ngôn ngữ dựa trên trí tuệ nhân tạo tương tự như ChatGPT của OpenAI, có khả năng hiểu ngôn ngữ, tạo ngôn ngữ và tạo ra hình ảnh từ văn bản. Công nghệ này là một phần của cuộc đua toàn cầu để phát triển trí tuệ nhân tạo.

PanGu-Alpha là một mô hình ngôn ngữ tương đương với GPT-3 của OpenAI, được phát triển bởi Huawei. Nó dựa trên hơn 1,1 TB nguồn ngôn ngữ tiếng Trung, bao gồm sách, tin tức, mạng xã hội và trang web, và chứa hơn 200 tỷ tham số, nhiều hơn 25 triệu so với GPT-3. PanGu-Alpha rất hiệu quả trong việc thực hiện các nhiệm vụ ngôn ngữ khác nhau như tóm tắt văn bản, trả lời câu hỏi và tạo đối thoại.

OPT-IML

OPT-IML là một mô hình ngôn ngữ được tiền huấn luyện dựa trên mô hình OPT của Meta với 175 tỷ tham số. OPT-IML được điều chỉnh để có hiệu suất tốt hơn trong các nhiệm vụ ngôn ngữ tự nhiên như trả lời câu hỏi, tóm tắt văn bản và dịch thuật thông qua khoảng 2000 nhiệm vụ ngôn ngữ tự nhiên. Nó hiệu quả hơn trong quá trình huấn luyện, với lượng khí thải CO₂ thấp hơn so với GPT-3 của OpenAI.

BlenderBot-3

BlenderBot 3 là một trợ lý trò chuyện có khả năng tương tác với con người và nhận phản hồi về câu trả lời của họ để cải thiện kỹ năng trò chuyện. BlenderBot 3 được xây dựng trên mô hình ngôn ngữ OPT-175B của Meta AI, kích cỡ gấp 58 lần so với phiên bản trước đó, BlenderBot 2. Mô hình bao gồm các kỹ năng trò chuyện như tính cách, đồng cảm và kiến thức, và có thể tiến hành các cuộc trò chuyện có ý nghĩa bằng cách sử dụng bộ nhớ dài hạn và tìm kiếm trên internet.

Jurassic-1 là một nền tảng phát triển được giới thiệu bởi AI21 Labs, cung cấp các mô hình ngôn ngữ tiên tiến nhất để xây dựng các ứng dụng và dịch vụ. Nó cung cấp hai mô hình, bao gồm phiên bản Jumbo, là mô hình ngôn ngữ lớn nhất và tinh vi nhất được phát hành cho việc sử dụng chung. Các mô hình này rất linh hoạt, có khả năng tạo ra văn bản giống con người và giải quyết các nhiệm vụ phức tạp như trả lời câu hỏi và phân loại văn bản.

Exaone là công nghệ AI có khả năng học nhanh thông tin từ các bài báo và bằng sáng chế và tạo thành một cơ sở dữ liệu. Đây là một đột phá đầy sáng tạo để giải quyết các bệnh tật thông qua việc nắm vững kiến thức từ văn bản, công thức và hình ảnh trong các bài báo và công thức hóa học. Sáng kiến này giúp tích lũy dữ liệu tri thức của con người một cách dễ dàng hơn, đồng thời thúc đẩy quá trình phát triển thuốc mới.

Megatron-Turing NLG

Mô hình Megatron-Turing Natural Language Generation (MT-NLG) là các mô hình ngôn ngữ dựa trên transformer với 530 tỷ tham số, là mô hình lớn nhất và mạnh mẽ nhất hiện nay. Nó vượt trội hơn các mô hình tiên tiến trước đó trong các tình huống zero-, one-, và few-shot và thể hiện độ chính xác vượt trội trong các nhiệm vụ ngôn ngữ tự nhiên như dự đoán hoàn thành, lập luận thông thường, đọc hiểu, suy diễn ngôn ngữ tự nhiên và giải quyết độ tương đồng từ.

• Triển khai Generative AI hiệu quả với bộ giải pháp Private AI Foundation từ VMware và NVIDIA
• NVIDIA GPU L40S: Hiệu suất vượt trội về AI và đồ họa trong trung tâm dữ liệu
• Tổng quan về Trí tuệ Nhân tạo – Artificial Intelligence
• Đội Unbox Siêu máy tính AI NVIDIA DGX A100 hàng đầu
• NVIDIA NeMo Framework và Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs): Khám phá Tiềm năng Mạnh mẽ của Hiểu Biết Ngôn ngữ Lớn
• NVIDIA tăng cường các giải pháp thúc đẩy Generative AI và số hóa công nghiệp

Nguồn: https://stamboom-boden.com
Danh mục: Là Ai