Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như ChatGPT đã cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với công nghệ, cung cấp khả năng tạo văn bản giống con người, khả năng dịch thuật và giao diện hội thoại. Nhưng câu hỏi mà ai cũng thắc mắc là: ChatGPT lấy dữ liệu từ đâu? Câu trả lời rất phức tạp và liên tục phát triển, bao gồm một tập hợp thông tin rộng lớn và đa dạng thu thập từ internet và hơn thế nữa. Hiểu rõ các nguồn và quy trình phía sau nền tảng dữ liệu của ChatGPT là rất quan trọng để đánh giá khả năng, giới hạn và các thiên lệch tiềm ẩn của nó. Nó cũng giúp chúng ta nắm bắt các vấn đề đạo đức liên quan đến việc sử dụng các hệ thống AI mạnh mẽ như vậy. Về cơ bản, việc hiểu nguồn gốc của cơ sở kiến thức của ChatGPT là chìa khóa để sử dụng nó một cách có trách nhiệm và phê phán trong thế giới ngày càng số hóa của chúng ta. Hãy cùng đi sâu vào mạng lưới thông tin phức tạp nuôi dưỡng công nghệ đột phá này.
Anakin AI
Nguồn kiến thức chính của ChatGPT nằm trong giai đoạn tiền huấn luyện rộng lớn của nó. Giai đoạn đào tạo ban đầu này giống như một sinh viên theo học tại trường đại học trong nhiều năm, hấp thụ một lượng lớn kiến thức tổng quát trước khi chuyên môn hóa trong bất kỳ lĩnh vực cụ thể nào. Dữ liệu được sử dụng trong giai đoạn này được chọn lọc và xử lý tỉ mỉ để cung cấp cho mô hình một sự hiểu biết rộng về ngôn ngữ, ngữ cảnh và thế giới. Mục tiêu là tạo ra một nền tảng mà từ đó có thể xây dựng thêm để học hỏi và tinh chỉnh sau này. Nếu không có một tập dữ liệu tiền huấn luyện đa dạng và mạnh mẽ, mô hình sẽ thiếu kiến thức nền tảng cần thiết để thực hiện hiệu quả các công việc như tạo văn bản, dịch thuật và trả lời câu hỏi. Do đó, chất lượng và số lượng dữ liệu tiền huấn luyện là rất quan trọng đối với hiệu suất cuối cùng của LLM.
Một phần đáng kể dữ liệu tiền huấn luyện của ChatGPT đến từ việc thu thập dữ liệu từ internet. Điều này bao gồm các chương trình tự động, thường được gọi là trình thu thập thông tin web hoặc nhện, tự động điều hướng web và trích xuất văn bản từ vô số trang web. Hãy nghĩ về nó như một thư viện kỹ thuật số khổng lồ chứa đầy sách, bài viết, thảo luận diễn đàn, bài blog và vô số hình thức văn bản viết khác. Dữ liệu này cung cấp cho ChatGPT sự tiếp xúc với một loạt các chủ đề, phong cách viết và quan điểm khác nhau. Bản chất động của internet có nghĩa là mô hình có thể tiếp xúc với thông tin cập nhật và các sự kiện hiện tại, cho phép nó tạo ra văn bản phản ánh các xu hướng và phát triển mới nhất. Tuy nhiên, điều này cũng đặt ra thách thức trong việc lọc bỏ các nội dung không liên quan hoặc có hại, chẳng hạn như thông tin sai lệch, lời nói thù hận và quan điểm thiên lệch, có thể làm ô nhiễm cơ sở kiến thức của mô hình.
Một nguồn văn bản web nổi bật là Common Crawl, một kho lưu trữ công khai về dữ liệu thu thập web. Common Crawl thường xuyên lập chỉ mục hàng tỷ trang web, làm cho dữ liệu này có sẵn cho nghiên cứu và phát triển. Điều này cung cấp một tài nguyên quý giá cho việc đào tạo LLMs, cung cấp một cái nhìn tổng quan về internet tại một thời điểm cụ thể. Việc sử dụng dữ liệu từ Common Crawl cho phép tính minh bạch và khả năng tái tạo trong nghiên cứu AI, vì các nhà nghiên cứu khác có thể truy cập cùng một dữ liệu được sử dụng để đào tạo các mô hình. Điều này giúp dễ dàng xác định và giải quyết các thiên lệch trong dữ liệu đào tạo của mô hình và thúc đẩy sự hợp tác và đổi mới trong cộng đồng AI. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng Common Crawl bao gồm một phạm vi nội dung rộng lớn, bao gồm thông tin lỗi thời hoặc chất lượng thấp.
Ngoài internet, ChatGPT cũng được đào tạo trên một bộ sưu tập sách và tài liệu rộng lớn. Điều này cung cấp cho mô hình sự tiếp xúc với văn bản được viết, biên tập và cấu trúc tốt, giúp nó học các quy tắc ngữ pháp, quy ước viết và các sắc thái phong cách. Việc đưa vào sách và tài liệu mang lại một mức độ kiểm soát chất lượng mà có thể không có trong dữ liệu dựa trên web, thường ít được chọn lọc hơn. Hơn nữa, sách và tài liệu cung cấp một loạt các ý tưởng và quan điểm, giúp mô hình tiếp xúc với nhiều chủ đề và lĩnh vực khác nhau hơn. Điều này có thể làm sâu sắc thêm sự hiểu biết của mô hình về thế giới và cải thiện khả năng của nó trong việc tạo ra các phản hồi tinh vi và thông minh. Hơn nữa, sách cũng cung cấp cho ChatGPT thông tin sâu về nhiều chủ đề khác nhau. Ví dụ, nếu bạn muốn thông tin về tài chính, ChatGPT sẽ sử dụng dữ liệu từ sách để cung cấp điều đó, vốn chứa kiến thức từ lĩnh vực này.
Sau giai đoạn tiền huấn luyện ban đầu, ChatGPT trải qua một quy trình tinh chỉnh để tối ưu hóa hiệu suất của nó cho các nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như chatbot hội thoại hoặc tóm tắt tài liệu. Điều này bao gồm việc đưa vào mô hình một tập dữ liệu nhỏ hơn nhưng được nhắm đến nhiều hơn, được thiết kế để điều chỉnh các phản hồi của nó với các đặc tính mong muốn, chẳng hạn như hữu ích, chính xác và an toàn. Giai đoạn tinh chỉnh giúp mô hình học cách phân biệt giữa các loại truy vấn khác nhau và tạo ra các phản hồi phù hợp với ngữ cảnh. Hơn nữa, nó giúp giảm thiểu các thiên lệch có thể đã tồn tại trong dữ liệu tiền huấn luyện và làm cho mô hình trở nên đáng tin cậy và thân thiện với người dùng hơn.
Một kỹ thuật tinh chỉnh phổ biến là tinh chỉnh có giám sát, liên quan đến việc đào tạo mô hình trên một tập dữ liệu các cặp đầu vào - đầu ra, trong đó đầu ra là phản hồi do con người tạo ra cho đầu vào. Điều này cho phép mô hình học phong cách và nội dung mong muốn của các phản hồi của nó. Trong trường hợp này, các chuyên gia đã thiết kế và biên soạn nhiều câu hỏi và câu trả lời mà ChatGPT được đào tạo. Bằng cách học từ các phản hồi do con người viết ra, mô hình có thể tạo ra văn bản gần gũi với mong đợi của con người hơn. Các ví dụ đóng vai trò như một hướng dẫn, chỉ dẫn mô hình về giọng điệu, định dạng và mức độ chi tiết phù hợp cho các loại truy vấn khác nhau.
Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF) là một kỹ thuật tinh chỉnh mạnh mẽ khác. Trong phương pháp này, các đánh giá viên con người đánh giá các phản hồi khác nhau do mô hình tạo ra, và các đánh giá này được sử dụng để đào tạo một mô hình phần thưởng. Mô hình phần thưởng sau đó hướng dẫn LLM tạo ra các phản hồi phù hợp hơn với sở thích của con người. Lợi ích của việc sử dụng RLHF là nó cho phép mô hình học từ phản hồi chủ quan, chẳng hạn như sở thích về sự hữu ích, sự thật và tính vô hại, thay vì chỉ dựa vào các chỉ số khách quan. Điều này giúp tạo ra các mô hình không chỉ chính xác mà còn hấp dẫn và thông tin.
Một trong những thách thức chính trong việc đào tạo LLMs là sự hiện diện của thiên lệch và độc hại trong dữ liệu đào tạo. Để giải quyết vấn đề này, OpenAI và các tổ chức khác áp dụng một loạt các kỹ thuật lọc dữ liệu để loại bỏ nội dung có hại hoặc không phù hợp. Điều này có thể bao gồm việc xác định và loại bỏ lời nói thù hận, ngôn ngữ xúc phạm và các hình thức nội dung không mong muốn khác khỏi dữ liệu đào tạo. Việc lọc dữ liệu đảm bảo rằng mô hình tạo ra các phản hồi an toàn và tôn trọng. Việc loại bỏ thiên lệch trong dữ liệu sẽ có nghĩa là các hệ thống AI sẽ không tiếp tục duy trì các khuôn mẫu và giả định không công bằng, điều thường phổ biến trong xã hội của chúng ta.
Bên cạnh việc lọc dữ liệu, OpenAI cũng đã phát triển các hướng dẫn quản lý nội dung xác định các loại nội dung bị cấm không được tạo ra bởi ChatGPT. Các hướng dẫn này hoạt động như các rào cản, ngăn chặn mô hình không bị sử dụng để tạo ra nội dung có hại hoặc xúc phạm. Các nhà phát triển đã đảm bảo rằng khi ChatGPT được hỏi về một vấn đề không phù hợp, mô hình sẽ không trả lời câu hỏi đã hỏi, hoặc thậm chí từ chối câu hỏi đó. Việc sử dụng các hướng dẫn quản lý giúp đảm bảo rằng ChatGPT được sử dụng một cách có trách nhiệm và đạo đức. Các hướng dẫn này liên tục được tinh chỉnh và cập nhật khi có các thách thức và mối quan tâm mới xuất hiện.
Thiên lệch thuật toán là một thách thức vốn có trong việc đào tạo LLMs, vì các mô hình có thể vô tình học và duy trì các thiên lệch có trong dữ liệu đào tạo của chúng. Thiên lệch thường xảy ra do dữ liệu đào tạo có thiên lệch, có nghĩa là dữ liệu chứa các khuôn mẫu và thông tin sai lệch. Giải quyết thiên lệch thuật toán yêu cầu một cách tiếp cận đa diện, bao gồm phân tích cẩn thận dữ liệu đào tạo để tìm kiếm các thiên lệch tiềm ẩn, áp dụng các kỹ thuật để giảm thiểu các thiên lệch này trong quá trình đào tạo mô hình, và đánh giá đầu ra của mô hình để đảm bảo công bằng. Các kỹ thuật như đào tạo đối kháng và hàm mất mát nhận thức về thiên lệch có thể được sử dụng để giảm thiểu thiên lệch trong đầu ra của mô hình.
ChatGPT không phải là một thực thể tĩnh; nó liên tục học hỏi và phát triển. Sau khi đào tạo ban đầu, mô hình tiếp tục được cập nhật với thông tin mới, đảm bảo rằng nó luôn hiện tại và có liên quan. Quy trình học liên tục này bao gồm việc đào tạo lại định kỳ mô hình trên dữ liệu mới, cho phép nó tích hợp các xu hướng, sự kiện và phát triển mới nhất vào cơ sở kiến thức của mình. Quy trình học liên tục là một yếu tố quan trọng trong việc duy trì hiệu quả và độ tin cậy của hệ thống. Một mô hình AI trở nên vô dụng nếu nó chứa dữ liệu từ nhiều năm về trước.
Một cách mà ChatGPT học là thông qua các vòng phản hồi, liên quan đến việc kết hợp đầu vào từ người dùng để cải thiện hiệu suất của mô hình. Người dùng có thể cung cấp phản hồi về các phản hồi của mô hình, chỉ ra liệu chúng có hữu ích, chính xác và an toàn hay không. Phản hồi này sau đó được sử dụng để tinh chỉnh dữ liệu đào tạo của mô hình và cải thiện các phản hồi trong tương lai của nó. Bằng cách lắng nghe phản hồi của người dùng, các nhà phát triển có thể xác định các lĩnh vực mà mô hình cần cải thiện và thực hiện điều chỉnh cụ thể để nâng cao hiệu suất của nó. Phản hồi này rất quý giá vì nó cung cấp cái nhìn và ngữ cảnh mà có thể không rõ ràng thông qua phân tích tự động.
Tài liệu dữ liệu là khía cạnh thiết yếu của phát triển AI có trách nhiệm. Bằng cách tài liệu hóa các nguồn, các bước xử lý và các phương pháp lọc được sử dụng để tạo ra dữ liệu đào tạo, các tổ chức có thể tăng cường tính minh bạch và trách nhiệm. Tài liệu dữ liệu giúp dễ dàng hiểu nguồn gốc của kiến thức của mô hình, xác định các thiên lệch tiềm ẩn và truy xuất nguồn gốc của bất kỳ lỗi hoặc sự không nhất quán nào. Hơn nữa, tài liệu rõ ràng cho phép các nhà nghiên cứu và nhà phát triển khác tái tạo kết quả của các mô hình và xác thực hiệu suất của chúng. Tính minh bạch là điều rất quan trọng để xây dựng niềm tin vào các hệ thống AI và đảm bảo rằng chúng được sử dụng có trách nhiệm.
Tóm lại, dữ liệu nuôi dưỡng ChatGPT đến từ một loạt các nguồn khác nhau, bao gồm văn bản web, sách, ấn phẩm và phản hồi của con người. Dữ liệu này được chọn lọc và xử lý cẩn thận để cung cấp cho mô hình một sự hiểu biết rộng về ngôn ngữ, ngữ cảnh và thế giới. Mặc dù ChatGPT đã đạt được những bước tiến ấn tượng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhưng đây vẫn là một hành trình chưa dừng lại. Cần có nỗ lực liên tục để cải thiện chất lượng, sự đa dạng và sự công bằng của dữ liệu đào tạo, cũng như phát triển các kỹ thuật mới để giảm thiểu thiên lệch và đảm bảo an toàn. Khi các LLM như ChatGPT ngày càng được tích hợp vào cuộc sống của chúng ta, việc hiểu nguồn gốc kiến thức của chúng và cách chúng được sử dụng để tạo ra văn bản là rất quan trọng. Bằng cách áp dụng các thực hành phát triển có trách nhiệm, chúng ta có thể khai thác sức mạnh của AI để mang lại lợi ích cho xã hội đồng thời giảm thiểu các rủi ro tiềm ẩn.
