LLM là gì? Top 4 mô hình ngôn ngữ lớn phổ biến nhất

Trong thời đại bùng nổ công nghệ, cụm từ “mô hình ngôn ngữ lớn” (Large Language Model – LLM) đang ngày càng được quan tâm bởi tiềm năng ứng dụng vượt trội trong nhiều lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dịch thuật, tổng hợp văn bản và sáng tạo nội dung. Với khả năng phân tích dữ liệu khổng lồ và tự động hóa quy trình thông minh, LLM đang góp phần thay đổi cách con người tương tác với công nghệ mỗi ngày.

Vậy cụ thể LLM là gì, hoạt động như thế nào và đâu là những mô hình ngôn ngữ lớn phổ biến nhất hiện nay? Hãy cùng MP Transformation khám phá chi tiết trong bài viết dưới đây.

LLM là gì?

Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLM) là một loại mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) được phát triển để xử lý và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên giống con người. Các mô hình này được huấn luyện trên một lượng dữ liệu khổng lồ gồm sách, bài báo, trang web và nhiều nguồn tài nguyên ngôn ngữ khác.

LLM – một loại mô hình xử lý và tạo ra ngô nghữ tự nhiên giống con người

LLM không chỉ học cách xử lý các mẫu ngôn ngữ phức tạp mà còn hiểu được ngữ cảnh, ngữ nghĩa và bối cảnh văn hóa trong nhiều ngôn ngữ khác nhau. Khác với các mô hình truyền thống chỉ thực hiện một tác vụ cụ thể, LLM có thể thực hiện đa nhiệm từ hoàn thành câu, trả lời câu hỏi, dịch thuật, tóm tắt nội dung cho tới sáng tác văn bản, viết mã lập trình hay phân tích cảm xúc.

>>> Tìm hiểu thêm bài viết về các mô hình khác:

Các thành phần cơ bản của LLM:

• Mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Networks): Là nền tảng của LLM, gồm nhiều lớp nơ-ron liên kết chặt chẽ, cho phép mô hình xử lý dữ liệu lớn, nhận diện mẫu ngôn ngữ, ngữ pháp, ngữ nghĩa và tạo ra văn bản có cấu trúc tự nhiên như con người. Ví dụ: Mạng nơ-ron sâu giúp LLM phân biệt sự khác biệt giữa “đặt hàng” và “đặt câu hỏi” trong cùng một câu chứa từ “đặt”.
• Dữ liệu huấn luyện quy mô lớn (Massive Training Data): LLM được huấn luyện trên hàng tỷ từ từ sách, báo, website, tài liệu học thuật và cả mã lập trình. Dữ liệu này giúp mô hình học được cú pháp ngôn ngữ, tiếp thu các kiến thức nền tảng, ngữ cảnh xã hội và yếu tố văn hóa từ nhiều lĩnh vực. Ví dụ: Nhờ được huấn luyện trên dữ liệu từ Wikipedia, sách và diễn đàn như Reddit, LLM có thể trả lời cả câu hỏi học thuật như “phản ứng oxi hóa khử là gì?” và câu hỏi đời sống như “làm sao để ngủ ngon hơn?”.
• Thuật toán tối ưu hóa (Optimization Algorithms): Để mô hình hoạt động hiệu quả, các thuật toán tối ưu hóa như Stochastic Gradient Descent được sử dụng để điều chỉnh hàng triệu tới hàng tỷ tham số để giảm thiểu sai số dự đoán và tăng độ chính xác trong quá trình sinh ngôn ngữ. Ví dụ: Khi mô hình dự đoán sai nghĩa từ “bóng” trong câu “bóng đá và bóng đèn”, thuật toán sẽ cập nhật tham số để cải thiện kết quả trong những lần tiếp theo.
• Cơ chế Attention: Cơ chế Self-Attention cho phép LLM tập trung vào những từ, cụm từ có giá trị ngữ nghĩa nổi bật trong câu. Nhờ vậy, mô hình có thể hiểu rõ mối quan hệ ngữ nghĩa phức tạp giữa các thành phần trong văn bản. Ví dụ: Trong câu “Lan đưa Mai quyển sách vì cô ấy quên mang theo”, lúc này Attention giúp LLM xác định “cô ấy” là “Mai”, không phải “Lan”.

Các loại mô hình LLM chính

Dựa trên cách huấn luyện và tối ưu hóa, LLM sẽ được phân chia thành 3 loại mô hình chính sau đây.

Mô hình ngôn ngữ cơ bản (generic/raw)

Đây là dạng LLM “thô” được huấn luyện trên khối lượng dữ liệu văn bản lớn mà không có mục đích cụ thể. Chúng được thiết kế để dự đoán từ tiếp theo trong chuỗi văn bản, nắm bắt mẫu ngôn ngữ tổng quát như ngữ pháp, ngữ nghĩa và ngữ cảnh. 

Đặc điểm:

• Chưa được điều chỉnh để làm theo hướng dẫn.
• Dễ bị lệch hướng nếu prompt không rõ ràng.
• Phù hợp cho bài toán tổng quát hoặc nghiên cứu mô hình.

Ví dụ: GPT-3 giai đoạn đầu chỉ có khả năng tạo văn bản dựa trên prompt ngắn, nhưng không hiểu rõ yêu cầu như “viết email xin nghỉ phép”.

Mô hình ngôn ngữ có hướng dẫn (instruction-tuned)

Đây là mô hình được điều chỉnh (fine-tuned) để làm theo chỉ dẫn cụ thể từ người dùng. Thông qua quá trình huấn luyện bổ sung (fine-tuning) với tập dữ liệu chứa các cặp “hướng dẫn – phản hồi”, mô hình học cách hiểu ý định và thực hiện các yêu cầu phức tạp như viết bài quảng cáo, giải bài toán, tạo mã lập trình. 

Đặc điểm:

• Được huấn luyện thêm bằng các kỹ thuật Supervised Fine-Tuning (SFT).
• Phản hồi tốt hơn cho những yêu cầu rõ ràng, cụ thể.
• Là nền tảng cho ứng dụng thực tế như trợ lý ảo, tự động hóa văn bản.

Ví dụ: Một mô hình instruction-tuned như ChatGPT có thể dễ dàng hiểu và thực hiện yêu cầu như: “Hãy tóm tắt bài viết này trong 3 câu”, từ đó tạo ra nội dung súc tích, mạch lạc và đúng trọng tâm.

Mô hình ngôn ngữ dành cho đối thoại (dialog-tuned)

Đây là một phiên bản đặc biệt của mô hình có hướng dẫn, được tối ưu hóa để đối thoại tự nhiên, tương tác liên tục với người dùng. Mô hình này thường dùng kỹ thuật như Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) để tạo ra phản hồi mượt mà, mạch lạc và phù hợp với ngữ cảnh hội thoại. 

Đặc điểm:

• Giao tiếp linh hoạt giữa ngữ cảnh hội thoại.
• Phản hồi giàu cảm xúc, phù hợp với trải nghiệm người dùng.
• Phù hợp cho chatbot, trợ lý ảo và chăm sóc khách hàng tự động.

Ví dụ: ChatGPT có thể nhớ nội dung cuộc trò chuyện trước đó và điều chỉnh câu trả lời theo phong cách, cảm xúc hay mục tiêu của người dùng.

Nguyên lý hoạt động của hệ thống LLM

LLM hoạt động dựa trên quy trình phức tạp gồm 3 bước chính: mã hóa đầu vào, xử lý và giải mã để đưa ra dự đoán đầu ra. Tuy nhiên, để đạt được hiệu suất cao, mỗi LLM phải trải qua các giai đoạn huấn luyện quan trọng sau.

Giai đoạn đào tạo (Training)

Trong giai đoạn đầu tiên, LLM được huấn luyện dựa trên khối lượng dữ liệu văn bản khổng lồ từ các nguồn mở như Wikipedia, GitHub, báo chí, sách điện tử và các kho tài liệu học thuật. Dữ liệu này có thể lên tới hàng tỷ từ, đại diện cho ngôn ngữ, kiến thức và văn hóa đa dạng.

Điểm nổi bật trong giai đoạn này là mô hình học không giám sát nghĩa là không cần dữ liệu cụ thể. Thay vào đó, mô hình sẽ tự học cách hiểu các từ xuất hiện trong ngữ cảnh, cấu trúc ngữ pháp cũng như mối quan hệ giữa các đơn vị ngôn ngữ. Từ đó, LLM hình thành khả năng dự đoán từ tiếp theo, xây dựng nền tảng cho việc hiểu và tạo ngôn ngữ giống con người.

Giai đoạn tinh chỉnh (Fine-tuning)

Sau khi được huấn luyện, LLM cần được tinh chỉnh để phục vụ cho các mục tiêu cụ thể như dịch thuật, hỗ trợ khách hàng và phân tích pháp lý. Trong giai đoạn này, LLM sẽ học cách thực hiện tốt hơn tác vụ chuyên biệt, từ đó cải thiện độ chính xác, hiệu quả và dễ kiểm soát hơn trong môi trường thực tế.

Kỹ thuật tinh chỉnh câu lệnh (Prompt-Tuning)

Bên cạnh fine-tuning, prompt-tuning là một kỹ thuật hiện đại cho phép điều chỉnh hành vi của LLM thông qua hướng dẫn đầu vào (prompts) mà không cần thay đổi toàn bộ mô hình. Có 2 dạng phổ biến:

Few-shot Prompting: Mô hình được cung cấp một vài ví dụ cụ thể để tự suy luận ra quy tắc chung nhằm áp dụng cho các trường hợp tương tự. 

Ví dụ – Phân tích cảm xúc khách hàng:

• “Trời hôm nay thật đẹp!” → Tâm lý: Tích cực
• “Trời âm u và buồn chán.” → Tâm lý: Tiêu cực

Từ đó, LLM có thể hiểu cách phân tích cảm xúc của các câu khác có cấu trúc tương đồng.

Zero-shot Prompting: Mô hình không được cung cấp ví dụ trước mà phải trực tiếp thực hiện yêu cầu dựa trên những gì đã học trong quá trình đào tạo.

Ví dụ: Yêu cầu: Hãy xác định cảm xúc trong câu: “Hôm nay thời tiết thật đẹp!”
LLM sẽ phản hồi: Tích cực, dựa trên kiến thức và các mẫu ngôn ngữ đã học.

Ưu và nhược điểm của mô hình ngôn ngữ lớn

LLM đang dần trở thành công cụ quan trọng trong nhiều lĩnh vực nhờ khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên vượt trội. Tuy nhiên, giống như bất kỳ công nghệ nào, LLM cũng có những điểm mạnh và hạn chế riêng. Việc hiểu rõ cả hai mặt sẽ giúp chúng ta khai thác LLM hiệu quả hơn.

Ưu điểm

• Tự động hóa quy mô lớn: LLM có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn và thực hiện các tác vụ ngôn ngữ tự động. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn tăng năng suất cho doanh nghiệp và cá nhân.
• Khả năng hiểu sâu, tương tác tự nhiên: Dựa trên dữ liệu huấn luyện khổng lồ, LLM có thể nắm bắt sắc thái ngữ nghĩa, logic văn bản và ngữ cảnh phức tạp, từ đó phản hồi linh hoạt và giống con người. Điều này giúp cải thiện trải nghiệm người dùng trong ứng dụng đối thoại, giảng dạy và phân tích nội dung chuyên sâu.

Nhược điểm

• Tốn tài nguyên tính toán: Việc huấn luyện và vận hành LLM đòi hỏi hệ thống phần cứng mạnh mẽ, tiêu tốn nhiều thời gian và chi phí vận hành. Điều này tạo ra rào cản lớn đối với cá nhân, doanh nghiệp nhỏ muốn triển khai mô hình.
• Rủi ro đạo đức, thiên lệch dữ liệu: Do được học từ dữ liệu thực tế trên Internet, LLM dễ bị ảnh hưởng bởi thiên lệch, định kiến hay nội dung không phù hợp trong dữ liệu huấn luyện. Điều này có thể dẫn đến việc tạo ra nội dung thiếu công bằng và quan điểm sai lệch.

Một số ứng dụng của LLM hiện nay

Dưới đây là một số ứng dụng tiêu biểu của LLM đang được triển khai rộng rãi.

Chăm sóc khách hàng

Trong lĩnh vực dịch vụ, LLM được tích hợp vào hệ thống chatbot và AI đối thoại để hiểu rõ nhu cầu người dùng và đưa ra phản hồi tự nhiên, chính xác. Điều này giúp nâng cao trải nghiệm khách hàng và giảm tải khối lượng công việc cho đội ngũ chăm sóc.

Marketing

LLM hỗ trợ đội ngũ marketing trong các công việc như phân tích tâm lý khách hàng, lên ý tưởng chiến dịch hoặc viết nội dung quảng cáo. Nhờ khả năng hiểu ngôn ngữ và sáng tạo linh hoạt, mô hình đã giúp tối ưu hóa chiến lược nội dung và tăng hiệu quả tiếp cận khách hàng mục tiêu.

Công nghệ

Trong lĩnh vực công nghệ, LLM đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện trải nghiệm tìm kiếm, tự động hóa tác vụ lập trình và hỗ trợ viết code. Các kỹ sư phần mềm có thể tận dụng LLM để giải quyết các truy vấn phức tạp, từ đó tăng hiệu suất làm việc và độ chính xác trong phát triển sản phẩm.

Pháp lý

LLM đang chứng tỏ giá trị trong ngành pháp lý trong việc hỗ trợ xử lý hợp đồng, điều khoản và tài liệu pháp lý một cách nhanh chóng. Các luật sư và trợ lý pháp lý có thể dùng mô hình này để trích xuất thông tin, sàng lọc văn bản, thậm chí soạn thảo tài liệu chuẩn xác, giúp tiết kiệm thời gian và công sức đáng kể.

Top 4 mô hình ngôn ngữ lớn nổi bật hiện nay

Các LLM đang không ngừng phát triển, mang lại nhiều lựa chọn để phục vụ cho đa dạng nhu cầu. Dưới đây là 4 mô hình ngôn ngữ lớn đang dẫn đầu hiện nay.

GPT (OpenAI) – Đa nhiệm, đa phương thức (Unique Attribute)

OpenAI vừa ra mắt ChatGPT o3 và phiên bản thu gọn o3-mini, có khả năng lập luận logic vượt trội và hỗ trợ mã hóa, toán học nâng cao. ChatGPT o3-mini là phiên bản nhỏ gọn, tối ưu chi phí và độ trễ, lý tưởng cho các tác vụ kỹ thuật. Ngoài ra, OpenAI còn cho ra mắt công cụ Deep Research, có khả năng tạo báo cáo chuyên sâu trong 5 – 30 phút từ nhiều nguồn dữ liệu.

Gemini (Google) – Tích hợp tìm kiếm

Gemini gồm nhiều phiên bản như Nano, Flash, Pro và Ultra, tối ưu cho thiết bị di động và máy chủ với quy mô lên tới 1,5 nghìn tỷ tham số. Tuy nhiên, vì là mô hình mã nguồn đóng, người sử dụng cần chú ý đến bảo mật và tiêu chuẩn dữ liệu. Với ngân sách hạn chế, doanh nghiệp có thể chọn Gemma 2 với mô hình mã nguồn mở nhẹ hơn cùng hiệu năng tốt và chi phí hợp lý.

LLaMA (Meta) – Mô hình mã nguồn mở mạnh mẽ (Rare Attribute)

LLaMA 3.2 hỗ trợ văn bản và hình ảnh, thích hợp sử dụng cho các tác vụ như dịch ảnh, phân tích biểu đồ,… với phiên bản 8, 70 và 405 tỉ tham số, cùng cửa sổ ngữ cảnh 128.000 token. LLaMA 3.2 là mô hình mã nguồn mở, cho phép tùy chỉnh và triển khai linh hoạt trong nhiều lĩnh vực như giáo dục, chăm sóc khách hàng và marketing.

Claude (Anthropic) – Ưu tiên an toàn và đạo đức AI

Claude của Anthropic nổi bật với thiết kế hướng tới sự an toàn và tính đạo đức, giảm thiểu rủi ro trong quá trình dùng AI. Với khả năng xử lý thông tin sâu, mô hình phù hợp cho tổ chức yêu cầu cao về độ tin cậy, bảo mật và kiểm soát nội dung trong môi trường chuyên nghiệp.

>>> Tìm hiểu thêm bài viết về các mô hình khác:

Thông qua bài viết “LLM là gì?”, MP Transformation hy vọng đã giúp bạn hiểu rõ hơn về khái niệm, nguyên lý hoạt động và tiềm năng ứng dụng của các LLM. Trong tương lai, LLM hứa hẹn mở rộng sang các lĩnh vực như xử lý hình ảnh, âm thanh và video, mang đến trải nghiệm tương tác ngày càng phong phú và hiệu quả hơn.