Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực nghiên cứu rộng lớn, tương tự như vật lý, bao gồm nhiều lĩnh vực phụ như học máy. Học máy là một phân nhánh của AI, cũng như nhiệt động lực học là một lĩnh vực phụ của vật lý.

Trong học máy, có thêm các phân chia như học có giám sát và học không giám sát. Học có giám sát sử dụng dữ liệu có nhãn để huấn luyện các mô hình có thể đưa ra dự đoán trên dữ liệu mới, trong khi học không giám sát xác định các mẫu trong dữ liệu không có nhãn.

Học sâu, một loại học máy, sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo được lấy cảm hứng từ não người. Các mô hình học sâu có thể là phân biệt, phân loại dữ liệu dựa trên nhãn, hoặc sinh, tạo ra các mẫu dữ liệu mới dựa trên các mẫu trong dữ liệu huấn luyện.

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một loại mô hình học sâu cụ thể được huấn luyện trước trên lượng lớn dữ liệu văn bản và sau đó được tinh chỉnh cho các nhiệm vụ cụ thể. Điều này cho phép chúng vượt trội trong các ứng dụng liên quan đến ngôn ngữ như tạo văn bản, tóm tắt và trả lời câu hỏi.

Tóm lại, AI là một lĩnh vực rộng lớn, học máy là một lĩnh vực phụ của AI, học sâu là một loại học máy, và LLM là một loại mô hình học sâu cụ thể với các khả năng độc đáo.

Học máy là một lĩnh vực phụ của trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc huấn luyện các chương trình máy tính để học từ dữ liệu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định mà không cần được lập trình rõ ràng. Các khía cạnh chính của học máy là:

• Dữ liệu đầu vào: Các mô hình học máy được huấn luyện trên dữ liệu đầu vào, có thể là có nhãn (học có giám sát) hoặc không có nhãn (học không giám sát).
• Huấn luyện: Mô hình học các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu đầu vào thông qua quá trình huấn luyện.
• Dự đoán: Mô hình đã được huấn luyện có thể đưa ra dự đoán hoặc quyết định trên dữ liệu mới, chưa được nhìn thấy.

Có hai loại mô hình học máy chính:

1. Học có giám sát: Các mô hình này được huấn luyện trên dữ liệu có nhãn, nơi dữ liệu đầu vào được ghép cặp với đầu ra mong muốn. Mô hình học cách ánh xạ đầu vào sang đầu ra, và sau đó có thể đưa ra dự đoán trên dữ liệu mới.

2. Học không giám sát: Các mô hình này được huấn luyện trên dữ liệu không có nhãn, và thuật toán khám phá các mẫu và nhóm trong dữ liệu một cách tự động, mà không có nhãn sẵn có.

Các mô hình học máy có thể được chia thành các mô hình phân biệt và sinh:

• Mô hình phân biệt: Các mô hình này học mối quan hệ giữa dữ liệu đầu vào và nhãn, và có thể phân loại các điểm dữ liệu mới vào các danh mục đã học.
• Mô hình sinh: Các mô hình này học các mẫu và phân phối cơ bản trong dữ liệu huấn luyện, và có thể tạo ra các mẫu mới tương tự với dữ liệu gốc.

Nói chung, học máy là một công cụ mạnh mẽ để trích xuất thông tin và đưa ra dự đoán từ dữ liệu, và là một thành phần cơ bản của các hệ thống trí tuệ nhân tạo hiện đại.

Học sâu là một loại học máy sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo để học từ dữ liệu. Các mạng nơ-ron này lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của não người, với các lớp các nút kết nối có thể xử lý và học từ các mẫu phức tạp trong dữ liệu.

Các khía cạnh chính của học sâu là:

1. Mạng nơ-ron nhân tạo: Các mô hình học sâu được xây dựng bằng cách sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo, bao gồm nhiều lớp các nút và kết nối mô phỏng cấu trúc của não người.

2. Học phân cấp: Các mô hình học sâu có thể học các biểu diễn phân cấp của dữ liệu, trong đó các lớp thấp hơn học các đặc trưng đơn giản và các lớp cao hơn học các đặc trưng phức tạp, trừu tượng hơn.

3. Học không giám sát và bán giám sát: Các mô hình học sâu có thể học từ cả dữ liệu có nhãn và không có nhãn, cho phép chúng trích xuất các mẫu có ý nghĩa từ các tập dữ liệu lớn, không có cấu trúc.

4. Mô hình phân biệt và sinh: Học sâu có thể được sử dụng để xây dựng cả các mô hình phân biệt, phân loại dữ liệu, và các mô hình sinh, có thể tạo ra các mẫu dữ liệu mới.

5. Ứng dụng: Học sâu đã được áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực, bao gồm nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói và phân tích dự đoán.

Sức mạnh của học sâu nằm ở khả năng tự động học các đặc trưng từ dữ liệu, mà không cần thiết kế đặc trưng thủ công. Điều này khiến các mô hình học sâu rất linh hoạt và có khả năng giải quyết các vấn đề phức tạp trong nhiều lĩnh vực.

Các mô hình AI sinh là một tập con mạnh mẽ của học sâu có thể tạo ra nội dung mới, như văn bản, hình ảnh và thậm chí là video, dựa trên các mẫu chúng học được từ dữ liệu huấn luyện. Các mô hình này được chia thành hai loại chính: phân biệt và sinh.

Các mô hình phân biệt học mối quan hệ giữa dữ liệu đầu vào và nhãn, và chỉ có thể phân loại các điểm dữ liệu hiện có. Ngược lại, các mô hình sinh học các mẫu cơ bản trong dữ liệu huấn luyện và sau đó có thể tạo ra các mẫu hoàn toàn mới tương tự với dữ liệu gốc.

Một số loại mô hình AI sinh phổ biến bao gồm:

1. Mô hình văn bản sang văn bản: Những mô hình này, như ChatGPT và Google Bard, có thể tạo ra văn bản giống con người dựa trên các lời nhắc đầu vào.

2. Mô hình văn bản sang hình ảnh: Ví dụ như DALL-E, Midjourney và Stable Diffusion, có thể tạo ra hình ảnh từ các mô tả bằng văn bản.

3. Mô hình văn bản sang video: Các mô hình như Cogito và Make-A-Video có thể tạo ra đoạn video từ các lời nhắc bằng văn bản.

4. Mô hình văn bản sang 3D: Những mô hình này, như Shaper, có thể tạo ra các tài sản 3D và đối tượng trò chơi từ đầu vào bằng văn bản.

5. Mô hình văn bản sang nhiệm vụ: Những mô hình này được huấn luyện để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể, như tóm tắt email hoặc trả lời câu hỏi, dựa trên đầu vào bằng văn bản.

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một tập con của học sâu được huấn luyện trước trên lượng lớn dữ liệu và sau đó được tinh chỉnh cho các ứng dụng cụ thể. Điều này cho phép các tổ chức nhỏ hơn tận dụng được sức mạnh của những mô hình này mà không cần phát triển riêng của họ từ đầu.

Sự khác biệt chính giữa AI sinh và LLM là các mô hình sinh có thể tạo ra nội dung mới, trong khi LLM chủ yếu được sử dụng cho các nhiệm vụ như phân loại, trả lời câu hỏi và tạo văn bản.

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một tập con của học sâu, là một loại học máy. LLM được huấn luyện trước trên một lượng lớn dữ liệu, thường là văn bản, để giải quyết các vấn đề ngôn ngữ phổ biến như phân loại văn bản, trả lời câu hỏi, tóm tắt tài liệu và tạo văn bản.

Sau quá trình huấn luyện ban đầu này, LLM có thể được tinh chỉnh trên các tập dữ liệu nhỏ, chuyên ngành để giải quyết các vấn đề chuyên sâu hơn. Ví dụ, một bệnh viện có thể tinh chỉnh một LLM được huấn luyện trước với dữ liệu y tế riêng của mình để cải thiện độ chính xác chẩn đoán từ X-quang và các xét nghiệm khác.

Phương pháp này có lợi ích vì nó cho phép các tổ chức nhỏ hơn, như công ty bán lẻ, ngân hàng và bệnh viện, tận dụng được các khả năng mạnh mẽ của LLM mà không cần phát triển riêng các mô hình của họ từ đầu, vốn có thể tốn nhiều nguồn lực.

Sự khác biệt chính giữa LLM và AI sinh là LLM thường được huấn luyện trước để giải quyết các nhiệm vụ ngôn ngữ phổ biến, trong khi các mô hình AI sinh được huấn luyện để tạo ra nội dung mới, gốc như văn bản, hình ảnh hoặc âm thanh.

Tóm lại, LLM là một công cụ mạnh mẽ có thể được tinh chỉnh cho một loạt ứng dụng rộng, khiến chúng trở thành tài sản quý giá cho các tổ chức không có đủ nguồn lực để phát triển riêng các mô hình ngôn ngữ của họ.

Trong bản tóm tắt ngắn gọn này, chúng tôi đã bao quát các khái niệm và mối quan hệ chính trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Chúng tôi bắt đầu với định nghĩa rộng về AI như một lĩnh vực nghiên cứu, sau đó đi sâu vào các lĩnh vực phụ như học máy, học sâu và mô hình ngôn ngữ lớn.

Chúng tôi đã khám phá sự khác biệt giữa học có giám sát và học không giám sát, cũng như sức mạnh của học bán giám sát sử dụng các mạng nơ-ron sâu. Chúng tôi cũng thảo luận về sự phân biệt giữa các mô hình phân biệt và sinh, và cách những mô hình sau có thể tạo ra nội dung mới như văn bản, hình ảnh và video.

Cuối cùng, chúng tôi nhấn mạnh tầm quan trọng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và cách chúng được huấn