Bạn đã từng trò chuyện với chatbot thông minh, yêu cầu trí tuệ nhân tạo (AI) viết một đoạn văn hay thậm chí thấy nó tạo ra mã code? Rất có thể bạn đã tương tác với một Mô hình Ngôn ngữ Lớn, hay còn gọi là LLM (Large Language Model).

Trong thời đại AI, LLMs đã trở nên cực kỳ phổ biến, đặc biệt là nhờ vai trò trung tâm của chúng trong việc đưa công nghệ AI Tạo Sinh (Generative AI) đến gần hơn với công chúng. Nhưng chính xác thì chúng là gì, và khả năng của chúng ra sao? Bài viết này sẽ trả lời những câu hỏi đó cho bạn! 

Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (Large Language Models – LLMs) là một loại mô hình nền tảng (foundation models) được huấn luyện trên lượng dữ liệu văn bản khổng lồ. Điều này cho phép chúng học được các quy luật phức tạp trong ngôn ngữ tự nhiên giống như con người.

Nói một cách dễ hiểu, hãy tưởng tượng bạn đang học một ngôn ngữ mới bằng cách đọc hàng tỷ trang sách, báo, trang web... từ khắp nơi trên thế giới. Sau khi đọc xong lượng dữ liệu khổng lồ này, bạn sẽ có khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ một cách đáng kinh ngạc, đúng không? Đó chính là ý tưởng cốt lõi đằng sau LLMs. 

LLMs không xuất hiện đột ngột. Nhiều công ty đã dành nhiều năm để phát triển khả năng hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLU và NLP) bằng cách sử dụng LLMs ở các cấp độ khác nhau, song song với sự tiến bộ của học máy (machine learning) và mạng nơ-ron nhân tạo (ANN).

Lưu ý: Bạn cần phân biệt rõ giữa mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và các sản phẩm ứng dụng LLM. Những cái tên như ChatGPT, DeepSeek, Grok hay Claude đều là ứng dụng được xây dựng dựa trên các LLMs, chứ không phải là mô hình ngôn ngữ độc lập. Ví dụ: ChatGPT là sản phẩm của OpenAI, sử dụng các mô hình như GPT-4 hoặc GPT-4o – vốn là các LLM thực thụ đứng sau. Việc hiểu đúng sự khác biệt này sẽ giúp tránh nhầm lẫn giữa công nghệ cốt lõi và ứng dụng giao diện người dùng.

Để hiểu sâu hơn về các AI trên, bạn có thể xem thêm “Khóa Học Trọn Bộ AI Thế Hệ Mới Cho Người Mới Bắt Đầu” bên dưới nha!

Nguyên lý hoạt động của LLMs nghe có vẻ phức tạp, nhưng ý tưởng cơ bản thì khá đơn giản. Chúng hoạt động bằng cách sử dụng kỹ thuật học sâu (deep learning) và lượng lớn dữ liệu văn bản để học cách dự đoán từ tiếp theo trong câu.

Cấu trúc phổ biến của LLMs là kiến trúc Transformer, nổi bật nhờ khả năng xử lý chuỗi văn bản hiệu quả. Mỗi mô hình thường bao gồm nhiều lớp mạng nơ-ron sâu và hàng tỷ tham số – những "nút điều chỉnh" giúp mô hình ghi nhớ và học được các quy luật phức tạp trong ngôn ngữ tự nhiên.

Tuy nhiên, vì được huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu không có cấu trúc, LLMs đôi khi có thể tạo ra những nội dung không mong muốn như sai lệch, ngôn ngữ thù địch hoặc thông tin không chính xác mà người ta thường gọi là "ảo giác AI" (hallucinations). 

Ví dụ, một LLM có thể tự tin tuyên bố rằng "Albert Einstein từng giành giải Nobel Văn học", dù điều này hoàn toàn sai sự thật. Những lỗi như vậy có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến độ tin cậy của ứng dụng nếu không được kiểm soát.

Để nâng cao hiệu suất và hạn chế các lỗi như thông tin sai hoặc ngôn ngữ không phù hợp, người ta áp dụng nhiều kỹ thuật khác nhau. Các phương pháp phổ biến bao gồm kỹ thuật viết prompt (prompt engineering), tinh chỉnh prompt (prompt-tuning), huấn luyện lại mô hình (fine-tuning), và học tăng cường với phản hồi từ con người (reinforcement learning with human feedback - RLHF).

Những kỹ thuật này đặc biệt quan trọng khi triển khai LLMs trong môi trường doanh nghiệp, nơi tính chính xác, độ tin cậy và danh tiếng của thương hiệu là yếu tố then chốt.

LLMs có thể đảm nhận nhiều nhiệm vụ liên quan đến xử lý ngôn ngữ, từ việc tạo ra văn bản, tóm tắt thông tin cho đến dịch thuật và hỗ trợ trò chuyện tự nhiên.

Nhờ vào những khả năng này, chúng đang thay đổi cách con người tương tác với công nghệ, đồng thời cải tiến đáng kể các quy trình trong nhiều lĩnh vực như tiếp thị, chăm sóc khách hàng, và quản lý dữ liệu doanh nghiệp.

Dưới đây là một số khả năng và trường hợp sử dụng quan trọng của LLMs:

Và các ứng dụng khác.

LLMs không đơn thuần là một làn sóng công nghệ, mà là nền tảng của kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo. Nhờ khả năng xử lý và tạo sinh ngôn ngữ tự nhiên vượt trội, chúng đang định hình lại cách con người làm việc, học tập và tương tác với máy móc.

Từ chăm sóc khách hàng, marketing đến nghiên cứu và tự động hóa, LLMs không chỉ giúp tiết kiệm thời gian và chi phí mà còn mở ra tiềm năng sáng tạo không giới hạn. Tuy nhiên, để tận dụng hiệu quả, việc sử dụng LLMs cần đi kèm với quy trình giám sát và quản trị rõ ràng, đặc biệt trong môi trường doanh nghiệp.

Việc hiểu và ứng dụng đúng cách LLMs sẽ là bước đệm quan trọng trong hành trình chuyển đổi số của bất kỳ tổ chức nào.