1. Transformer trong ChatGPT, AI là cái gì?

Transformer là một kiến trúc mạng nơ-ron được giới thiệu trong bài báo nổi tiếng “Attention is All You Need” của Vaswani và các cộng sự vào năm 2017. Đây là nền tảng của nhiều mô hình AI hiện đại, bao gồm ChatGPT và các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác. Transformer mang lại sự đột phá trong việc xử lý dữ liệu chuỗi (sequence), như văn bản hoặc giọng nói, nhờ cơ chế Attention (chú ý). Dưới đây là chi tiết:

1. Kiến trúc Transformer

Transformer bao gồm hai thành phần chính:

• Encoder: Phần mã hóa, xử lý đầu vào và tạo ra các biểu diễn đặc trưng (representations).
• Decoder: Phần giải mã, sử dụng các đặc trưng đó để tạo ra đầu ra (ví dụ: trả lời câu hỏi hoặc sinh văn bản).

Mỗi thành phần bao gồm nhiều lớp (layers), với các khối xây dựng quan trọng như:

• Self-Attention: Cho phép mô hình tập trung vào các phần khác nhau của chuỗi đầu vào để hiểu ngữ cảnh.
• Feedforward Neural Network (FFN): Mạng nơ-ron cơ bản để học các mẫu phi tuyến tính.
• Positional Encoding: Thêm thông tin về vị trí của các từ, vì Transformer không có cơ chế tuần tự tự nhiên như RNN.

2. Cơ chế Attention

Attention là trọng tâm của Transformer, cho phép mô hình học cách “chú ý” đến các phần quan trọng nhất trong chuỗi đầu vào. Một biến thể phổ biến là Self-Attention, hoạt động như sau:

• Mỗi từ trong câu “chú ý” đến các từ khác để xác định ngữ cảnh.
• Sử dụng ma trận trọng số để xác định mức độ liên quan giữa các từ.

Ví dụ: Trong câu “ChatGPT là mô hình AI tiên tiến”, từ “tiên tiến” cần liên quan đến “AI” để hiểu đúng nghĩa.

3. Ưu điểm của Transformer

• Song song hóa tốt: Không phải xử lý tuần tự từng từ như RNN, giúp tăng tốc độ đào tạo và dự đoán.
• Hiệu quả trong ngữ cảnh dài: Transformer có khả năng xử lý chuỗi dài tốt hơn các mô hình cũ như LSTM/GRU.
• Khả năng mở rộng: Mô hình Transformer có thể được mở rộng lên hàng tỷ tham số, như ChatGPT hoặc GPT-4.

4. Transformer trong ChatGPT

ChatGPT sử dụng kiến trúc Transformer Decoder, được tối ưu hóa để sinh văn bản. Quy trình làm việc của nó:

1. Xử lý đầu vào: Chuyển văn bản người dùng thành chuỗi vector (embedding).
2. Attention: Tính toán ngữ cảnh và ý nghĩa của từng từ trong câu.
3. Sinh đầu ra: Dựa trên ngữ cảnh đã hiểu, mô hình dự đoán từ tiếp theo và tạo thành câu trả lời.

5. Ứng dụng của Transformer

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Dịch máy, tạo văn bản, tóm tắt văn bản.
• Thị giác máy tính (CV): Hiểu hình ảnh, tạo hình ảnh (Vision Transformer – ViT).
• Âm thanh: Nhận diện giọng nói, tổng hợp âm thanh.

Tóm lại, Transformer là nền tảng công nghệ đã cách mạng hóa AI, đặc biệt là trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên. ChatGPT là một trong những ứng dụng điển hình, sử dụng các kỹ thuật từ Transformer để hiểu và sinh ngôn ngữ một cách tự nhiên.

2. Ví dụ Transformer xử lý một câu hỏi trong ChatGPT

Khi ChatGPT nhận một câu hỏi từ người dùng, nó sử dụng kiến trúc Transformer để phân tích và tạo ra câu trả lời. Dưới đây là một ví dụ minh họa chi tiết về cách Transformer xử lý câu hỏi:

2.1. Câu hỏi từ người dùng

“Transformer hoạt động như thế nào trong ChatGPT?”

2.2. Các bước xử lý trong Transformer

2.2.1. Nhập dữ liệu và mã hóa từ (Tokenization)

Mã hóa từ (Tokenization): Câu hỏi được chia nhỏ thành các từ hoặc ký tự riêng lẻ gọi là tokens:

["Transformer", "hoạt", "động", "như", "thế", "nào", "trong", "ChatGPT", "?"]

Chuyển đổi thành số (Encoding): Mỗi token được chuyển đổi thành một giá trị số dựa trên từ điển (vocabulary) của mô hình:

[5291, 789, 1034, 592, 746, 1087, 930, 40321, 32]

2.2.2. Thêm thông tin vị trí (Positional Encoding)

• Vì Transformer không xử lý tuần tự như RNN, Positional Encoding được thêm vào để biểu diễn vị trí của các từ trong câu:

[5291+PE1, 789+PE2, 1034+PE3, ..., 32+PE9]

2.2.3. Self-Attention

Mỗi token “chú ý” đến các token khác trong câu để hiểu mối quan hệ ngữ nghĩa. Ví dụ:

• Từ “Transformer” có thể chú ý mạnh đến “ChatGPT” vì chúng có liên quan ngữ nghĩa chặt chẽ.
• Hệ số chú ý (Attention Weights) có thể như sau:

["Transformer": {ChatGPT: 0.8, hoạt động: 0.6, như thế nào: 0.4, ...}]

2.2.4. Xử lý qua các lớp (Layers) của Transformer

• Các thông tin từ Self-Attention được xử lý qua các lớp Transformer để trích xuất đặc trưng ngữ cảnh.
• Feedforward Neural Network (FFN): Mạng nơ-ron áp dụng phi tuyến tính để học các mẫu phức tạp.

2.2.5. Sinh văn bản (Decoding)

• Transformer Decoder dự đoán token tiếp theo dựa trên các token đã có. Quá trình này lặp lại từng bước cho đến khi hoàn thành câu trả lời.
• Ví dụ:
  • Dự đoán đầu tiên: “Transformer”
  • Dự đoán tiếp theo: “là”
  • Sau cùng: “Transformer là một kiến trúc mạng nơ-ron mạnh mẽ…”

2.3. Quy trình tổng quát

1. Nhập câu hỏi: Câu hỏi của người dùng được chuyển đổi thành vector số.
2. Xử lý ngữ cảnh: Các lớp Self-Attention và FFN phân tích ngữ nghĩa toàn cục.
3. Sinh văn bản: Token tiếp theo được dự đoán lần lượt, kết hợp với ngữ cảnh.
4. Trả lời: Văn bản được ghép lại và trả về dưới dạng câu trả lời hoàn chỉnh.

2.4. Ví dụ trực quan

Input: “Transformer hoạt động như thế nào trong ChatGPT?”

Output (trả lời từ ChatGPT): “Transformer là một kiến trúc mạng nơ-ron mạnh mẽ, sử dụng cơ chế Attention để phân tích ngữ cảnh và tạo ra câu trả lời phù hợp.”

Tóm lại, Transformer trong ChatGPT hoạt động dựa trên việc hiểu ngữ cảnh của câu hỏi thông qua Self-Attention, sau đó tạo ra câu trả lời bằng cách dự đoán từng từ tiếp theo dựa trên ngữ cảnh đã hiểu.

Nguyễn Tuấn Minh

Xin chào,

99,99% bài viết tại website là kết quả của khai thác dữ liệu từ AI ChatGPT sau đó được lựa chọn, biên tập lại nội dung, chỉ vài bài là không dùng AI. Nội dung thể hiện ý chí cá nhân về các vấn đề, giải pháp. Tôi lưu tại website này để học, tra cứu và chia sẻ.

Các bạn có thể tải app của tôi trên App Store hoặc Google Play:

QuestionBank-Ôn thi vào 10: phiên bản iOS, phiên bản Android
TypingTest by QuestionBank: phiên bản iOS, phiên bản Android

Xin cảm ơn,

Minh