Trong những năm gần đây, LLM hay mô hình ngôn ngữ lớn có lẽ đã không còn là khái niệm xa lạ, đặc biệt với những ai quan tâm đến AI (trí tuệ nhân tạo). LLM đang thay đổi cách con người, máy móc tương tác với thông tin, từ viết nội dung, dịch thuật đến hỗ trợ ra quyết định quan trọng. Vậy LLM là gì và cách thức mô hình này hoạt động như thế nào? Cùng Base.vn tìm hiểu chi tiết thông tin trong bài viết dưới đây!
1. LLM là gì?
1.1 Khái niệm
LLM (tiếng Anh: Large Language Model) là một mô hình trí tuệ nhân tạo được huấn luyện dựa trên khối lượng văn bản khổng lồ để hiểu và tạo ra ngôn ngữ giống con người. Nói cách khác, LLM giống như một “bộ não” AI với khả năng đọc, hiểu ngữ cảnh và phản hồi bằng văn bản. Từ việc viết thơ, giải thích kiến thức đến lập trình, phân tích hợp đồng, LLM đều có thể làm được.
Một số LLM nổi bật hiện nay bạn có thể đã nghe tới như GPT-4 (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google DeepMind) hay LLaMA (Meta) …
1.2 Một số thuật ngữ nền tảng liên quan đến LLM
Để hiểu đúng về LLM cũng như cách nó hoạt động, bạn hãy làm quen với một số thuật ngữ cơ bản sau đây:
- Token: LLM không đọc từng tư như con người chúng ta, nó chia nhỏ văn bản thành cách đơn vị nhỏ hơn và gọi là token. Đây có thể là từ, ký tự hoặc âm tiết tùy theo. Ví dụ như từ “Marketing” có thể được chia thành 2-3 token.
- Training data: Đây là kho văn bản khổng lồ dùng để huấn luyện mô hình, có thể là sách, website, email, bình luận từ mạng xã hội hay mã nguồn…. LLM sẽ học từ dữ liệu này để “bắt chước” cách con người sử dụng ngôn ngữ.
- Transformer: Đây là kiến trúc mạng nơ-ron để giúp mô hình học được mối quan hệ của các từ trong một câu. Điều này để giúp LLM hiểu toàn bộ ngữ cảnh thay vì từng từ. Có thể nói, transformer chính là công nghệ đột phá đứng sau thành công của các LLM hiện nay.
2. Các thành phần chính của mô hình ngôn ngữ lớn
Về cơ bản, mô hình ngôn ngữ lớn LLM có 4 thành phần chính sau đây đóng vai trò nền tảng cho việc xử lý và sinh ngôn ngữ.
2.1 Embedding Layer: Biến từ ngữ thành con số
Máy tính không thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên như con người chúng ta. Do đó, Embedding Layer sẽ có nhiệm vụ chuyển các từ, cụm từ, token… thành vector số học hay các dãy số có ngữ nghĩa.
Nhờ embedding, mô hình có thể hiểu được mối quan hệ tương đối giữa các từ, ví dụ như:
- “Paris” gần “France” hơn “Apple”
- “Run” liên quan đến “walk” hơn là “banana”
Nói cách khác, Embedding Layer như một cây cầu biến ngôn ngữ thành dạng mà hô hình có thể tính toán và xử lý.
2.2 Feedforward Layer: Xử lý thông tin tại mỗi bước
Sau khi từ được Embedding, các thông tin này cần được xử lý thêm để trích xuất đặc trưng sâu hơn. Đây chính là vai trò của Feedforward Neural Network (FFN) – một mạng nơ-ron đơn giản mà mạnh mẽ.
Trong kiến trúc của Transformer, mỗi token sau khi được attention sẽ được đưa qua mạng Feedforward để giúp bổ sung khả năng học phi tuyến tính và giúp mô hình nắm bắt những mối quan hệ phức tạp hơn giữa các từ.
Cấu trúc của một Feedforward Layer như sau:
Input vector – Linear transformation – Activation (ví dụ: ReLU) – Linear transformation – Output vector.
Có thể nói, Feedforward layer giúp “bẻ cong” không gian dữ liệu, cho phép mô hình học được những mối quan hệ không hiển nhiên.
2.3 Recurrent Layer: Ghi nhớ chuỗi thông tin
Recurrent Layer là thành phần cho phép mô hình ghi nhớ thông tin từ quá khứ (những từ trước đó trong câu) và kết nối giữa các từ theo trình tự thời gian.
Các hoạt động của nó như sau: Ở mỗi bước, mô hình không chỉ nhìn vào từ hiện tại, mà còn nhìn vào trạng thái đã tích lũy từ các bước trước đó. Để dễ hiểu hơn, bạn hãy nhớ đây là bộ nhớ ngắn hạn giúp LLM hiểu dòng chảy của câu chữ. Tuy nhiên ở hiện tại nó đã được thay thế bằng cơ chế attention hiện đại, hiệu quả hơn.
2.4 Attention Mechanism: Chìa khóa của sự hiểu ngữ cảnh
Có thể nói Attention Mechanism chính là phát minh làm nên thành công đột phá của các mô hình ngôn ngữ lớn hiện đại. Attention cho phép mô hình tập trung vào những phần quan trọng của câu khi xử lý từng từ.
Thay vì chỉ dựa vào từ liền kề như Recurrent layer, attention có thể:
- Kết nối bất kỳ từ nào với bất kỳ từ nào
- Tự động đánh giá xem từ nào cần chú ý nhiều hơn trong ngữ cảnh
Có nhiều dạng attention, trong đó phổ biến nhất là Self-Attention. Với loại này, mỗi token tính toán trọng số với mọi token khác trong câu, dựa trên mức độ liên quan ngữ nghĩa.
3. Cơ chế hoạt động của mô hình ngôn ngữ lớn LLM
LLM không suy nghĩ như con người, nó chủ yếu dựa vào việc dự đoán từ tiếp theo trong chuỗi văn bản và trả kết quả. Và đằng sau đó là một chuỗi các bước xử lý phức tạp và tinh vi.
Nhận văn bản đầu vào (Input Text)
Khi bạn gõ một câu hỏi hoặc nhập một đoạn văn, mô hình sẽ:
- Tokenize (chia nhỏ) văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn gọi là token.
- Mỗi token này sẽ được ánh xạ thành các vector số học thông qua embedding layer.
Hiểu ngữ cảnh thông qua Attention
Các vector số học (embedding) sẽ được đưa vào mạng Transformer, nơi mà cơ chế Self-Attention giúp mô hình:
- Xem xét mối liên hệ giữa tất cả các token trong câu.
- Tính toán mức độ “chú ý” (attention weight) mà mỗi token cần dành cho các token khác.
Trong câu “Con mèo ngồi trên chiếc ghế vì nó mệt”, từ “nó” cần attention nhiều nhất vào “con mèo” để hiểu đúng.
Xử lý sâu với các lớp Transformer
Sau bước attention, thông tin tiếp tục được xử lý qua nhiều lớp:
- Feedforward layer: Mỗi token được xử lý riêng biệt qua mạng nơ-ron phi tuyến.
- Normalization + Residual connections: Đảm bảo thông tin không bị biến dạng quá mức trong quá trình truyền qua nhiều lớp.
Thông thường, một mô hình như GPT-4 có hàng trăm lớp Transformer xếp chồng lên nhau để xử lý thông tin ngày càng sâu sắc hơn.
Dự đoán từ tiếp theo
Sau khi xử lý qua hàng loạt lớp, mô hình sẽ:
- Sinh ra một vector xác suất cho tất cả các từ trong từ điển mà nó biết (~ hàng chục nghìn từ).
- Chọn từ có xác suất cao nhất (hoặc dùng sampling để chọn từ ngẫu nhiên trong phạm vi xác suất cao).
Sinh văn bản (Output Generation)
Dựa trên từ vừa dự đoán, mô hình sẽ:
- Thêm từ đó vào văn bản hiện có.
- Tiếp tục dự đoán từ tiếp theo, rồi từ tiếp theo nữa…
- Quá trình lặp lại cho đến khi đạt độ dài mong muốn hoặc gặp dấu hiệu kết thúc câu.
4. Điều gì khiến LLM tạo ra “cú hích” trong ngành AI?
Sự ra đời và phát triển của các mô hình LLM là bước ngoặt trong cách con người xây dựng, ứng dụng cũng như tương tác với AI (trí tuệ nhân tạo). Vậy mô hình ngôn ngữ lớn có gì mà tạo ra sự khác biệt lớn vậy?
4.1 Từ AI truyền thống đến AI “tự học”
Trước LLM, phần lớn hệ thống AI hoạt động theo kiểu Rule-based, tức là con người lập trình sẵn các luật, mẫu câu, từ khóa hoặc logic để máy thực hiện. Dạng này có thể hiệu quả với các tác vụ đơn giản, nhưng rất hạn chế khi đối diện với ngôn ngữ tự nhiên: Nơi mọi thứ đều mơ hồ, linh hoạt và giàu ngữ cảnh.
LLM đánh dấu sự chuyển dịch sang AI learning-based, nơi máy học ngôn ngữ không phải bằng luật cứng, mà bằng cách quan sát hàng tỷ mẫu văn bản thực tế và tự trích xuất quy luật.
Thay vì dạy máy “Nếu thấy A thì phản hồi B”, chúng ta cho máy đọc hàng triệu lần A và B để tự hiểu mối quan hệ đó. Đây chính là lý do LLM có thể sinh ra câu trả lời mềm mại, linh hoạt, đôi khi sáng tạo, vượt xa logic “có gì nói nấy” của AI cũ.
4.2 Những cột mốc của LLM: GPT-2, GPT-3, GPT-4, Claude, Gemini, LLaMA…
Cú hích thực sự bắt đầu từ năm 2018 – 2019 với sự xuất hiện của các mô hình như GPT-2, đánh dấu việc AI có thể sinh ra văn bản trôi chảy và hợp lý. Nhưng GPT-3 (xuất hiện năm 2020) mới là cuộc cách mạng thực sự: Với 175 tỷ tham số, nó đã đủ lớn để biểu hiện các kỹ năng như viết văn, dịch thuật, lập trình, thậm chí… triết lý.
Từ đó đến nay, cuộc đua giữa các “ông lớn” liên tục nóng lên:
- GPT-4: Khả năng lý luận mạnh, hiểu văn cảnh tốt, và hỗ trợ đa modal.
- Claude (Anthropic): Hướng đến AI an toàn, hiểu sâu, context dài.
- Gemini (Google DeepMind): Tích hợp khả năng xử lý văn bản, hình ảnh, âm thanh, hứa hẹn dẫn đầu kỷ nguyên AI đa phương thức.
- LLaMA (Meta): Mã nguồn mở, hiệu suất cao, đang mở ra làn sóng AI democratization.
Mỗi thế hệ LLM mới không chỉ cải thiện chất lượng ngôn ngữ, mà còn mở rộng biên giới ứng dụng, từ trợ lý cá nhân đến lập trình viên ảo hay chuyên viên pháp lý AI.
4.3 Tăng tốc nhờ: Dữ liệu lớn + GPU mạnh + kiến trúc Transformer
Ba yếu tố cốt lõi đã tạo đòn bẩy để LLM phát triển mạnh mẽ như ngày hôm nay gồm:
- Dữ liệu lớn (Big Data): Mô hình được huấn luyện trên hàng trăm tỷ token từ sách, website, email, mã nguồn, diễn đàn… Không cần “giảng bài”, chỉ cần “cho đọc” đủ nhiều, LLM có thể học được ngôn ngữ giống như trẻ em học nói.
- GPU mạnh: Việc huấn luyện mô hình lớn tiêu tốn hàng trăm ngàn giờ GPU. Sự tiến bộ của phần cứng, đặc biệt là GPU và TPU, giúp rút ngắn thời gian huấn luyện từ hàng tháng xuống còn vài tuần.
- Transformer: Ra đời năm 2017, kiến trúc Transformer thay thế hoàn toàn các mạng nơ-ron tuần tự (RNN, LSTM), mở đường cho xử lý song song và attention hiệu quả. Đây là nền tảng cốt lõi của mọi LLM hiện đại, từ GPT đến BERT, Claude hay Gemini.
5. Ứng dụng của mô hình ngôn ngữ lớn trong các lĩnh vực
Không chỉ dừng lại ở phòng thí nghiệm, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã nhanh chóng bước vào đời sống thực tế, trở thành trợ thủ đắc lực trong nhiều lĩnh vực.
5.1 Đối với ngành Marketing
LLM đang mở ra một chương mới trong hoạt động marketing nhờ khả năng:
- Viết nội dung: Tạo bài blog, bài đăng mạng xã hội, mô tả sản phẩm, thậm chí nội dung quảng cáo nhanh chóng và sáng tạo.
- Lên kịch bản email: Soạn thảo chuỗi email marketing theo các luồng hành trình khách hàng, đảm bảo cá nhân hóa và tăng tỷ lệ chuyển đổi.
- Gợi ý CTA (Call-to-Action): Phân tích nội dung và đề xuất các lời kêu gọi hành động hấp dẫn, tối ưu hiệu suất chiến dịch.
Thay vì mất hàng giờ brainstorming, marketer nay có thể sử dụng LLM để tăng tốc quy trình sáng tạo, tập trung nhiều hơn vào chiến lược.
5.2 Đối với Chăm sóc khách hàng
LLM đã giúp cải tiến mạnh mẽ cách doanh nghiệp hỗ trợ khách hàng:
- Trả lời tự động: Tạo ra các phản hồi thông minh, mượt mà, phù hợp với ngữ cảnh yêu cầu của khách hàng.
- Tạo chatbot thông minh: Các chatbot tích hợp LLM có thể xử lý các câu hỏi phức tạp, hiểu ngôn ngữ tự nhiên tốt hơn, cá nhân hóa tương tác và tăng sự hài lòng.
Không chỉ đơn giản hóa quy trình trả lời, LLM còn giúp doanh nghiệp mở rộng dịch vụ 24/7 mà không cần tăng chi phí nhân sự tỉ lệ thuận.
5.3 Đối với lĩnh vực IT
LLM đã trở thành “trợ lý kỹ thuật” đắc lực cho lập trình viên nhờ khả năng:
- Tự động viết code: Gợi ý đoạn mã dựa trên yêu cầu tự nhiên (prompt) bằng tiếng Anh hoặc các mô tả ngắn.
- Gợi ý code: Hỗ trợ khi lập trình viên đang viết dở, hoàn thiện hàm, xử lý lỗi cú pháp.
- Debug: Phân tích và gợi ý cách sửa lỗi trong đoạn code, tiết kiệm đáng kể thời gian fix bug.
Công cụ như GitHub Copilot (dựa trên LLM) đã chứng minh: Lập trình viên không còn đơn độc trước màn hình code.
5.4 Đối với lĩnh vực giáo dục
Trong lĩnh vực giáo dục, LLM mang lại nhiều cách tiếp cận mới:
- Gia sư AI: Trả lời câu hỏi, giải thích kiến thức phức tạp bằng ngôn từ dễ hiểu, điều chỉnh theo trình độ của người học.
- Kiểm tra nội dung: Đánh giá bài viết, nhận xét bài luận, đề xuất cải thiện nội dung.
- Luyện thi: Tạo bộ câu hỏi luyện tập, giải thích đáp án, mô phỏng các bài kiểm tra thực tế.
Với sự hỗ trợ của LLM, việc học trở nên cá nhân hóa hơn, giúp người học tiến bộ theo tốc độ và phong cách riêng của mình.
Đọc thêm: AI trong giáo dục là gì? 7+ Ứng dụng thực tiễn của AI trong dạy và học
6. Một số hạn chế và rủi ro khi sử dụng LLM
Mặc dù các mô hình ngôn ngữ lớn đang mở ra những khả năng ấn tượng, chúng cũng tiềm ẩn nhiều hạn chế và rủi ro mà cá nhân, doanh nghiệp và xã hội cần nhận diện rõ ràng.
- Dễ khiến người dùng gặp sai lệch thông tin: Một trong những hiểu lầm phổ biến về LLM là cho rằng chúng “hiểu” nội dung như con người. Thực tế, LLM không hiểu, chúng chỉ mô phỏng hành vi ngôn ngữ bằng cách dự đoán từ tiếp theo dựa trên xác suất. Do đó, người dùng có thể dễ bị tin vào câu trả lời của LLM mà không kiểm chứng thông tin.
- Rủi ro về thiên kiến dữ liệu: Vì học từ dữ liệu internet và các nguồn mở, LLM dễ bị nhiễm thông tin sai lệch hoặc các thiên kiến về giới tính, tôn giáo, chính trị…. Nếu không được kiểm soát, các mô hình này có thể củng cố các định kiến xã hội, phát tán thông tin sai sự thật ở quy mô lớn….
- Vấn đề bản quyền và đạo văn: LLM có thể tái tạo thông tin, đoạn văn hoặc thậm chí đoạn mã mà nó từng thấy trong dữ liệu huấn luyện, dẫn đến: Rủi ro xâm phạm bản quyền nội dung, nguy cơ đạo văn nếu không ghi rõ nguồn gốc…
7. Tương lai của LLM như thế nào?
Dù còn tồn tại nhiều thách thức, tương lai của LLM vẫn cực kỳ sôi động, với nhiều hướng phát triển hứa hẹn thay đổi toàn bộ cách chúng ta tương tác với công nghệ.
- Mô hình đa modal: Thế hệ mới của AI không chỉ hiểu và sinh văn bản, mà còn xử lý đồng thời nhiều dạng dữ liệu khác nhau: Văn bản: đọc và viết nội dung; Hình ảnh: nhận diện, mô tả, phân tích; Âm thanh: nhận dạng giọng nói, tạo nhạc…
- AI Agent: Thay vì chỉ phản hồi văn bản, thế hệ LLM mới sẽ được “nâng cấp” thành AI Agent: Hiểu yêu cầu phức tạp, lập kế hoạch hành động, thực thi nhiệm vụ tự động…..
- Kết nối dữ liệu riêng của doanh nghiệp: Một hạn chế lớn của LLM hiện tại là: nó không biết về dữ liệu riêng của doanh nghiệp. Do đó, hướng tiếp theo của LLM sẽ là kết nối với cơ sở dữ liệu nội bộ để tìm kiếm và sinh nội dung chính xác, huấn luyện thêm LLM trên dữ liệu chuyên ngành của từng tổ chức, giúp mô hình hiểu sâu và phản hồi chính xác theo yêu cầu nghiệp vụ….
8. Kết luận
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) không chỉ đánh dấu một bước tiến về công nghệ, mà còn mở ra những thay đổi căn bản trong cách con người sáng tạo, học hỏi, giao tiếp và vận hành thế giới số. Hy vọng qua bài viết bạn đã hiểu hơn về LLM và biết cách áp dụng để tối ưu công việc cũng như các hoạt động quản trị doanh nghiệp.
