Sự phát triển của Chatbot: ChatGPT Vs. Dựa trên quy tắc

Các mô hình ngôn ngữ lớn phổ biến

GPT3 :  GPT-3 (Generative Pre-training Transformer 3) là mô hình AI xử lý ngôn ngữ được phát triển bởi OpenAI. Nó có 175 tỷ tham số và có khả năng thực hiện một số tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm dịch ngôn ngữ, tóm tắt và trả lời các câu hỏi. GPT-3 đã được ca ngợi vì khả năng tạo văn bản chất lượng cao tương tự như văn bản do con người viết, khiến nó trở thành công cụ mạnh mẽ cho chatbot, tạo nội dung, v.v.

GPT-3.5 Turbo: GPT-3.5 Turbo là phiên bản nâng cấp của GPT-3 được phát triển bởi OpenAI. Nó tự hào có 350 tỷ thông số khổng lồ, khiến nó mạnh hơn nhiều so với người tiền nhiệm. Với sức mạnh xử lý tăng lên này, GPT-3.5 Turbo có khả năng tạo ra các đầu ra ngôn ngữ tự nhiên tinh vi và phức tạp hơn nữa. Mô hình này có tiềm năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm nghiên cứu học thuật, sáng tạo nội dung và dịch vụ khách hàng.

GPT-4 :  tài khoản Chat GPT-4 là thế hệ tiếp theo của dòng mô hình AI xử lý ngôn ngữ GPT của OpenAI. Mặc dù số lượng tham số chưa được OpenAI công bố công khai nhưng nhiều chuyên gia dự đoán số lượng tham số có thể lên tới khoảng 1 nghìn tỷ. GPT-4 đã được đào tạo trên nhiều dữ liệu hơn, có khả năng giải quyết vấn đề tốt hơn, độ chính xác cao hơn và tạo ra nhiều phản hồi thực tế hơn so với các phiên bản trước. Hiện tại, API GPT4 có sẵn thông qua danh sách chờ và cũng có thể được sử dụng với gói đăng ký ChatGPT Plus.

LLaMA:  LLaMA là một mô hình ngôn ngữ lớn do Facebook phát hành, được thiết kế để hỗ trợ các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực con AI này . Nó có nhiều kích cỡ mô hình được đào tạo với các tham số nằm trong khoảng từ 7 tỷ đến 65 tỷ. LLaMA có thể được sử dụng để nghiên cứu các mô hình ngôn ngữ lớn, bao gồm khám phá các ứng dụng tiềm năng như trả lời câu hỏi, hiểu ngôn ngữ tự nhiên, khả năng và hạn chế của các mô hình ngôn ngữ hiện tại cũng như phát triển các kỹ thuật để cải thiện các mô hình đó, đánh giá và giảm thiểu các thành kiến. LLaMa có sẵn theo giấy phép GPL-3 và có thể được truy cập bằng cách đăng ký vào danh sách chờ.

StableLM :  StableLM là mô hình ngôn ngữ lớn được phát hành gần đây bởi Stability AI. Nó hoàn toàn miễn phí và là nguồn mở và được đào tạo với các tham số từ 3 tỷ đến 65 tỷ. StableLM được đào tạo trên tập dữ liệu thử nghiệm mới được xây dựng trên The Pile, nhưng lớn hơn ba lần với 1,5 nghìn tỷ mã thông báo nội dung. Sự phong phú của tập dữ liệu này mang lại cho StableLM hiệu suất cao đáng ngạc nhiên trong các tác vụ đàm thoại và mã hóa, mặc dù kích thước nhỏ từ 3 đến 7 tỷ tham số cho các mô hình nhỏ hơn.

ChatGPT của OpenAI

ChatGPT của OpenAI là một mô hình ngôn ngữ lớn dựa trên kiến ​​trúc GPT-3.5 Turbo, được thiết kế để tạo ra phản hồi giống con người đối với các cuộc hội thoại dựa trên văn bản. Mô hình này được đào tạo trên một kho dữ liệu văn bản khổng lồ bằng cách sử dụng các kỹ thuật học không giám sát, cho phép mô hình học và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên.

ChatGPT được xây dựng bằng kiến ​​trúc DNN với nhiều lớp đơn vị xử lý được gọi là máy biến áp. Các máy biến áp này có nhiệm vụ xử lý văn bản đầu vào và tạo ra văn bản đầu ra. Mô hình được đào tạo bằng cách sử dụng mô hình ngôn ngữ không giám sát, trong đó nó có nhiệm vụ dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi văn bản.

Một trong những tính năng chính của ChatGPT là khả năng tạo phản hồi dài và mạch lạc cho dữ liệu nhập dựa trên văn bản. Điều này đạt được thông qua việc sử dụng MLE, khuyến khích mô hình tạo ra các phản hồi có ý nghĩa cả về mặt ngữ pháp và ngữ nghĩa.

Ngoài khả năng tạo phản hồi bằng ngôn ngữ tự nhiên, ChatGPT có thể xử lý vô số tác vụ đàm thoại. Chúng bao gồm khả năng phát hiện và phản hồi các từ khóa hoặc cụm từ cụ thể, tạo bản tóm tắt dựa trên văn bản của các tài liệu dài và thậm chí thực hiện các phép tính số học đơn giản.

Hãy xem cách chúng ta có thể sử dụng API OpenAI cho GPT3.5 Turbo và GPT4.

API GPT3.5 và GPT4

Hầu hết chúng ta đều biết đến tài khoản ChatGPT Plus và đã dành khá nhiều thời gian để thử nghiệm nó. Hãy xem cách chúng ta có thể trò chuyện với nó bằng API OpenAI. Trước tiên, chúng ta cần tạo một tài khoản trên OpenAI và điều hướng đến Phần Xem khóa API.

Khi bạn có khóa API, hãy đi tới phần thanh toán và thêm thẻ tín dụng của bạn. Bạn có thể tìm thấy giá mỗi nghìn mã thông báo trên trang định giá OpenAI.

Bây giờ hãy xem cách chúng ta có thể gọi các API để sử dụng mô hình GPT3.5-turbo:

Trong đoạn mã trên, lệnh gọi API để gọi Mô hình GPT-3.5 Turbo đã được xác định. Dựa trên nhiệt độ đã đặt và thông tin đầu vào của người dùng, chất lượng và kiểu phản hồi sẽ khác nhau. Bây giờ hãy thử nói chuyện với bot và xem kết quả:

Hãy xem kết quả đầu ra:

Bây giờ hãy chuyển sang GPT-4 và xem một ví dụ khác về khả năng của mô hình này.

Dưới đây là phản hồi từ mô hình kèm theo bằng chứng:

Điều này thể hiện khả năng vượt trội của GPT-3.5 và GPT-4 trong việc vượt qua ranh giới của xử lý ngôn ngữ tự nhiên và mở đường cho các mô hình phức tạp hơn trong tương lai. Với sự phát triển và cải tiến liên tục, GPT-3.5 và GPT-4 sẵn sàng trở thành những nhân tố thay đổi cuộc chơi trong lĩnh vực AI và ngôn ngữ tự nhiên, với những khả năng và tiến bộ chưa từng có trong công nghệ ngôn ngữ. Chúng ta hãy xem xét một số ứng dụng này.

Ứng dụng của ChatGPT

Hãy xem xét một số ứng dụng có thể có của ChatGPT:

• ChatGPT có thể là một tác nhân đàm thoại để hỗ trợ khách hàng về thương mại điện tử, tài chính và chăm sóc sức khỏe. Nó có thể trả lời các câu hỏi, đưa ra đề xuất về sản phẩm và thậm chí hỗ trợ giải quyết các vấn đề phức tạp.
• ChatGPT có thể tạo nội dung như viết blog, tóm tắt và dịch thuật. Nó có thể hỗ trợ các nhà báo, người viết blog và người sáng tạo nội dung bằng cách tạo ra nội dung chất lượng cao chỉ trong vài giây.
• GPT-4 có thể được áp dụng trong lĩnh vực giáo dục để tạo điều kiện cho trải nghiệm học tập được cá nhân hóa. Nó có thể tạo ra nội dung tương tác và hấp dẫn, đưa ra lời giải thích và thậm chí đánh giá phản hồi của học sinh.
• ChatGPT có thể được tích hợp vào trợ lý ảo để thực hiện nhiều tác vụ khác nhau thông qua lệnh thoại. Nó có thể đặt lịch hẹn, đặt lời nhắc và thậm chí điều khiển các thiết bị nhà thông minh.
• Nó cũng có thể được sử dụng trong lĩnh vực sức khỏe tâm thần để cung cấp liệu pháp và hỗ trợ cho bệnh nhân sức khỏe tâm thần. GPT-4 có thể hỗ trợ xác định các triệu chứng, cung cấp cơ chế đối phó và thậm chí đề xuất các nguồn lực trị liệu.
• ChatGPT có thể được sử dụng trong quá trình tuyển dụng, hỗ trợ sàng lọc hồ sơ, lên lịch và tiến hành phỏng vấn. Điều này có thể tiết kiệm thời gian và công sức cho nhà tuyển dụng đồng thời đảm bảo quy trình tuyển dụng công bằng.

Triển vọng và mối quan tâm trong tương lai

Chat GPT-4 và những phiên bản kế nhiệm của nó có tiềm năng phát triển to lớn trong tương lai, cả về khả năng lẫn ứng dụng của chúng. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, những mô hình này sẽ càng trở nên phức tạp hơn về khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên, thậm chí có thể phát triển các tính năng mới như nhận dạng cảm xúc và hiểu ngữ cảnh. Mặc dù khả năng toán học của ChatGPT hiện còn hạn chế nhưng điều này có thể sớm trở thành quá khứ và các nhà giáo dục cũng như sinh viên có thể thấy hữu ích khi có trợ lý AI hướng dẫn họ theo đuổi mục tiêu học tập, tăng cường kiến ​​thức và lý luận.

Tuy nhiên, có một số mối quan tâm lớn:

1. Mối lo ngại về đạo đức: ChatGPT đã nêu lên mối lo ngại về mặt đạo đức về khả năng truyền bá thông tin sai lệch, quảng bá nội dung có hại và thao túng dư luận. Một số chuyên gia lo ngại rằng khả năng tạo ra phản ứng giống con người của mô hình có thể đánh lừa và đánh lừa mọi người.
2. Xu hướng và Công bằng: Một số nhà nghiên cứu đã chỉ ra rằng ChatGPT, giống như các mô hình học máy khác, có thể phản ánh và khuếch đại những thành kiến ​​​​có trong dữ liệu đào tạo của nó. Điều này có thể dẫn đến sự đối xử không công bằng đối với một số nhóm nhất định không được thể hiện đầy đủ trong dữ liệu đào tạo.
3. Quyền riêng tư và bảo mật: ChatGPT dựa vào lượng lớn dữ liệu, bao gồm cả thông tin cá nhân, để tạo phản hồi. Điều này đã làm dấy lên mối lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật của dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình cũng như quyền riêng tư của người dùng tương tác với nó. Cũng có những lo ngại về khả năng các tác nhân độc hại sử dụng ChatGPT để khai thác lỗ hổng và giành quyền truy cập trái phép vào thông tin nhạy cảm.

Phần kết luận

Các chatbot dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT đã cách mạng hóa việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên và đạt được những tiến bộ đáng kể trong việc hiểu và tạo ngôn ngữ. So với các chatbot dựa trên quy tắc, các chatbot dựa trên LLM này đã thể hiện khả năng vượt trội trong việc thực hiện nhiều tác vụ ngôn ngữ, bao gồm hoàn thành văn bản, dịch thuật, tóm tắt, v.v. Dữ liệu đào tạo khổng lồ và các thuật toán phức tạp của họ đã cho phép họ tạo ra kết quả có độ chính xác cao và mạch lạc, bắt chước ngôn ngữ giống con người. Tuy nhiên, kích thước và mức tiêu thụ năng lượng của chúng đã làm dấy lên mối lo ngại về tác động môi trường. Bất chấp những thách thức này, lợi ích tiềm tàng của các mô hình ngôn ngữ lớn là không thể phủ nhận và chúng tiếp tục thúc đẩy sự đổi mới và nghiên cứu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

Điểm mấu chốt:

• Các chatbot dựa trên quy tắc có thể thực hiện các cuộc hội thoại cơ bản với người dùng cuối được xác định trước về mục đích, thực thể và ngữ cảnh.
• Các bot dựa trên quy tắc không giỏi trong việc hiểu các bối cảnh mới và không thể trả lời các câu hỏi phức tạp.
• Mặt khác, các chatbot dựa trên LLM có khả năng tạo ra văn bản giống con người, trả lời các câu hỏi phức tạp và thậm chí thực hiện các cuộc trò chuyện thực tế với người dùng.
• ChatGPT, chatbot dựa trên LLM phổ biến nhất, đã được thiết kế đặc biệt để sử dụng trong đàm thoại và có thể tạo văn bản vừa mạch lạc vừa phù hợp với nhiệm vụ hiện tại.
• GPT-3.5 Turbo và GPT-4 đều có khả năng thực hiện các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên nâng cao với độ chính xác và hiệu quả chưa từng có, chẳng hạn như dịch ngôn ngữ, tóm tắt văn bản, trả lời câu hỏi, giải toán cơ bản, v.v.
• Có những lo ngại liên quan đến đạo đức và quyền riêng tư về các LLM này vì chúng được giám sát và cải thiện dựa trên thông tin đầu vào của người dùng và những thông tin đầu vào này của người dùng có thể chứa thông tin nhạy cảm và riêng tư. Ngoài ra, đôi khi chúng có thể tạo ra dữ liệu không đáng tin cậy hoặc gây hiểu lầm.
• Tuy nhiên, bất chấp những thách thức này, chatbot dựa trên LLM vẫn là một trong những tiến bộ công nghệ phức tạp và quan trọng nhất hiện nay và trong nhiều năm tới.

Người giới thiệu

• Kiến trúc Chatbot dựa trên quy tắc
• Mô hình ngôn ngữ lớn