Không thể xử lý yêu cầu: Văn bản đầu vào không phải tiếng Việt
Lê Lân0
50 Câu Hỏi Quan Trọng Về Large Language Models (LLMs) Cho Phỏng Vấn Và Ứng Dụng Thực Tiễn
Mở Đầu
Nếu bạn từng chuẩn bị phỏng vấn về Large Language Models (LLMs) và kết quả là mở đến 30 tab trình duyệt để tìm hiểu về các cơ chế attention, LoRA, hay tokenization, bạn không hề đơn độc. Việc tiếp nhận kiến thức nhiều khi lại khiến bạn rối loạn, không biết bắt đầu từ đâu vì thông tin phân tán và phức tạp.
Trong bài viết này, chúng tôi tổng hợp 50 câu hỏi thường gặp và thiết yếu nhất về LLM — những câu hỏi được trích xuất từ các buổi phỏng vấn, thảo luận thực tế và các dự án ứng dụng. Mỗi câu hỏi đều có một câu trả lời ngắn gọn, dễ hiểu, giúp bạn nắm bắt được bản chất mà không bị sa đà vào những thuật ngữ phức tạp. Cho dù bạn là người học mới, ứng viên phỏng vấn hay chuyên gia muốn củng cố kiến thức, đây sẽ là tài liệu giúp tiết kiệm thời gian và tập trung vào những điểm trọng yếu.
1. Tokenization: Quá Trình Và Vai Trò Cốt Lõi
1.1 Tokenization Là Gì?
Tokenization là quá trình phân tách văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn được gọi là token. Các token có thể là từ nguyên, từ con (subword) hoặc ký tự riêng lẻ. Ví dụ, từ "artificial" có thể được tách thành “art”, “ific”, và “ial”.
1.2 Tại Sao Tokenization Lại Quan Trọng Trong LLMs?
LLMs hoạt động trên các biểu diễn số học của token chứ không phải văn bản thô. Việc token hóa giúp:
- Xử lý đa dạng ngôn ngữ và biến thể từ vựng
- Giải quyết từ hiếm, từ mới
- Giảm kích thước từ điển, tăng hiệu quả tính toán
Tokenization là nền tảng để LLM hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên một cách chính xác và hiệu quả.
2. Attention Mechanism Trong Transformer
2.1 Cách Hoạt Động Của Attention
Attention cho phép mô hình xác định trọng số quan trọng của các token khác nhau trong câu khi xử lý hoặc tạo văn bản. Bằng cách tính điểm tương tự giữa vectors truy vấn (query), khóa (key), và giá trị (value), mô hình tập trung hơn vào các phần thông tin liên quan.
2.2 Ví Dụ Minh Họa
Trong câu “The cat chased the mouse”, attention giúp mô hình liên kết “chased” với “mouse” để hiểu nghĩa đúng.
3. Context Window: Ý Nghĩa Và Tác Động
Context window là số lượng token mà LLM có thể xử lý cùng lúc, tương tự như bộ nhớ ngắn hạn để hiểu hoặc sinh văn bản.
Kích thước Context Window | Ưu điểm | Nhược điểm |
|---|---|---|
Nhỏ (vd. 512 tokens) | Nhanh, ít tài nguyên | Giới hạn thông tin, dễ mất ngữ cảnh |
Lớn (vd. 32,000 tokens) | Hiểu sâu ngữ cảnh, phù hợp tóm tắt tài liệu dài | Tốn nhiều tài nguyên tính toán |
Cân bằng giữa kích thước context window và chi phí tính toán là yếu tố quan trọng trong triển khai LLM hiệu quả.
4. Phương Pháp Fine-Tuning: LoRA và QLoRA
4.1 LoRA (Low-Rank Adaptation)
LoRA thêm các ma trận trọng số có thứ hạng thấp vào các lớp của mô hình, giúp điều chỉnh hiệu quả mà không cần cập nhật toàn bộ tham số, tiết kiệm mức độ tài nguyên cần thiết.
4.2 QLoRA
QLoRA mở rộng LoRA bằng cách áp dụng kỹ thuật quantization (ví dụ 4-bit), giảm yêu cầu bộ nhớ tối đa mà vẫn giữ hiệu suất chính xác cao.
Ví dụ: QLoRA cho phép fine-tune một mô hình 70 tỷ tham số chỉ trên một GPU đơn, thích hợp cho môi trường hạn chế tài nguyên.
5. Tối Ưu Sinh Văn Bản: Beam Search So Với Greedy Decoding
5.1 Greedy Decoding
Chọn token có xác suất cao nhất tại mỗi bước, dễ dẫn đến kết quả kém đa dạng và đôi lúc không tự nhiên.
5.2 Beam Search
Tìm kiếm theo nhiều chuỗi token cùng lúc, giữ lại k chuỗi tốt nhất (ví dụ k=5), từ đó sinh kết quả cân bằng giữa độ chính xác và sự đa dạng.
6. Tham Số Nhiệt Độ (Temperature) Trong Điều Khiển Đầu Ra
Nhiệt độ điều chỉnh mức độ ngẫu nhiên khi chọn token trong tạo văn bản:
- Nhiệt độ thấp (0.3): Tập trung vào token có xác suất cao, đầu ra ổn định.
- Nhiệt độ cao (1.5): Tăng sự đa dạng, sáng tạo nhưng có thể kém chính xác hơn.
- Nhiệt độ trung bình (0.8): Cân bằng giữa sáng tạo và mạch lạc.
7. Masked Language Modeling (MLM)
7.1 Định Nghĩa
MLM là kỹ thuật che giấu một số token trong câu và yêu cầu mô hình dự đoán các token bị ẩn đó dựa trên ngữ cảnh.
7.2 Ứng Dụng
Được dùng trong những mô hình như BERT để xây dựng khả năng hiểu ngôn ngữ hai chiều, phục vụ các nhiệm vụ như phân tích cảm xúc hoặc hỏi đáp.
8. Sequence-to-Sequence Models Và Ứng Dụng
Seq2Seq là mô hình biến đổi chuỗi đầu vào thành chuỗi đầu ra có thể khác độ dài, gồm:
- Encoder: Mã hóa chuỗi đầu vào
- Decoder: Sinh chuỗi đầu ra
Ứng dụng phổ biến gồm dịch máy, tóm tắt văn bản, và chatbot.
9. So Sánh Autoregressive Và Masked Models Trong Huấn Luyện LLM
Đặc điểm | Autoregressive (GPT) | Masked Models (BERT) |
|---|---|---|
Phương pháp | Dự đoán token kế tiếp theo thứ tự | Dự đoán token bị che khuất trong câu |
Ưu điểm | Xuất sắc trong sinh văn bản (generation) | Phù hợp cho hiểu ngôn ngữ (comprehension) |
Mục tiêu huấn luyện | Tăng độ chính xác dự đoán chuỗi | Tăng khả năng hiểu ngữ cảnh toàn vẹn |
10. Embeddings Trong LLMs
10.1 Định Nghĩa
Embeddings là vector thể hiện các token trong không gian liên tục, phản ánh đặc tính ngữ nghĩa và ngữ pháp.
10.2 Khởi Tạo Và Huấn Luyện
Thông thường embeddings được khởi tạo ngẫu nhiên hoặc dùng embedding trước như GloVe, sau đó được điều chỉnh trong quá trình huấn luyện để phù hợp nhiệm vụ.
11. Next Sentence Prediction (NSP)
NSP giúp mô hình phân biệt hai câu có liên tiếp hay không, tăng cường độ mạch lạc trong các nhiệm vụ như hội thoại hoặc tóm tắt tài liệu.
12. Top-k Và Top-p Sampling Trong Tạo Văn Bản
- Top-k sampling: Lựa chọn ngẫu nhiên trong số k token phổ biến nhất.
- Top-p sampling (nucleus): Chọn token có tổng xác suất tích lũy đến ngưỡng p (ví dụ 0.95), linh hoạt hơn trong tạo nội dung đa dạng.
13. Prompt Engineering: Chìa Khóa Tối Ưu Phản Hồi LLM
Thiết kế câu lệnh đầu vào rõ ràng, cụ thể để hướng LLM sản sinh kết quả chính xác và phù hợp nhất.
Ví dụ: “Tóm tắt bài viết này trong 100 từ” hiệu quả hơn nhiều so với chỉ “Tóm tắt”.
14. Giữ Kiến Thức Cũ: Tránh Quá Khớp Khi Fine-tuning
Các kỹ thuật như:
- Rehearsal: Trộn dữ liệu cũ và mới
- Elastic Weight Consolidation: Bảo vệ tham số quan trọng
- Modular Architectures: Thêm mô-đun mới
giúp tránh mất kiến thức đã học.
15. Model Distillation: Thu Nhỏ Mô Hình Nhưng Giữ Hiệu Suất
Dùng mô hình “student” nhỏ học theo “teacher” lớn, giảm yêu cầu bộ nhớ và tính toán, phù hợp với thiết bị di động.
16. Xử Lý Từ Vựng Ngoài Tập Tin (OOV)
Sử dụng kỹ thuật token hóa theo subword như Byte-Pair Encoding để phân tách từ mới thành các phần đã biết, giữ tính linh hoạt của mô hình.
17. Transformer Vượt Trội So Với Mô Hình Seq2Seq Truyền Thống Như Thế Nào?
- Xử lý song song thay vì tuần tự
- Nắm bắt quan hệ dài hạn qua attention
- Sử dụng positional encoding trong việc duy trì trình tự
18. Phòng Chống Overfitting Trong LLMs
Các kỹ thuật phổ biến:
- Regularization (L1, L2)
- Dropout
- Early stopping khi hiệu năng kiểm tra không tăng
19. Generative và Discriminative Models Trong NLP
Loại mô hình | Chức năng | Ví dụ |
|---|---|---|
Generative | Tạo dữ liệu mới | GPT |
Discriminative | Phân loại, dự đoán nhãn | BERT |
20. Sự Khác Biệt Giữa GPT-4 Và GPT-3
- Hỗ trợ đa phương tiện (văn bản và hình ảnh)
- Context window lớn hơn (25,000 tokens so với 4,096)
- Độ chính xác cao hơn, giảm lỗi dữ liệu
Kết Luận
Qua 50 câu hỏi và câu trả lời này, bạn đã có một nền tảng vững chắc để tiếp cận và làm chủ Large Language Models. Hãy nhớ rằng sự hiểu biết sâu sắc về các khái niệm cơ bản là chiếc chìa khóa thành công trong phỏng vấn và phát triển dự án liên quan đến LLM. Tập trung vào kiến thức thực tế giúp bạn tránh được sự hỗn loạn của thông tin và nâng cao hiệu quả học tập.
Chúc bạn thành công trên con đường chinh phục trí tuệ nhân tạo và Large Language Models!
Tham Khảo
- Vaswani et al., “Attention Is All You Need,” 2017
- Raffel et al., “Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer,” 2020
- Hu et al., “LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models,” 2021
- Dettmers et al., “QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs,” 2023
- Radford et al., “Language Models are Few-Shot Learners,” 2021
- Devlin et al., “BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding,” 2019
- OpenAI, “GPT-4 Technical Report,” 2023
- Peters et al., “Deep Contextualized Word Representations,” 2018
1
100%
Loading...