Các doanh nghiệp trên khắp thế giới đang nhanh chóng áp dụng tiềm năng của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT của OpenAI, Claude của Anthropic và Jurassic của AI12Lab để nâng cao các mục tiêu kinh doanh như nghiên cứu thị trường, dịch vụ chăm sóc khách hàng và sản xuất nội dung. Tuy nhiên, triển khai một ứng dụng LLM ở quy mô doanh nghiệp đòi hỏi một bộ công cụ và hiểu biết riêng biệt so với các ứng dụng học máy (ML) truyền thống.

Đối với lãnh đạo doanh nghiệp muốn duy trì sự nhất quán thương hiệu và chất lượng dịch vụ, việc hiểu rõ cách LLM hoạt động và ưu nhược điểm của các công cụ LLM khác nhau là cực kỳ quan trọng. Trong bài viết này, VNG Cloud sẽ cung cấp tổng quan về chiến lược cấp cao và các công cụ cần thiết để phát triển và vận hành một ứng dụng LLM được tùy chỉnh cho nhu cầu kinh doanh của bạn.

4 bước để phát triển ứng dụng LLM

Việc phát triển ứng dụng LLM bao gồm 4 bước cơ bản:

• Chọn một mô hình nền tảng phù hợp: Việc lựa chọn một mô hình nền tảng là quan trọng vì nó xác định hiệu suất ứng dụng LLM của bạn.
• Tùy chỉnh mô hình: Điều chỉnh hoặc tăng cường kiến thức bổ sung cho mô hình để điều chỉnh nó theo yêu cầu cụ thể của bạn.
• Thiết lập cơ sở hạ tầng ML: Bước này bao gồm việc thiết lập phần cứng và phần mềm cần thiết, bao gồm bán dẫn, vi xử lý, lưu trữ đám mây, và nền tảng triển khai, để chạy ứng dụng của bạn một cách hiệu quả.
• Tích hợp các công cụ bổ sung: Tích hợp các công cụ bổ sung nhằm tăng cường hiệu suất, hiệu quả và tính bảo mật cho ứng dụng của bạn.

Bây giờ, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu các giải pháp công nghệ tương ứng với các bước trên.

1. Chọn một mô hình nền tảng phù hợp

Việc lựa chọn 1 mô hình nền tảng phù hợp cho ứng dụng LLM của bạn liên quan đến nhiều yếu tố cần xem xét. Có 2 loại mô hình nền tảng chính: độc quyền và mã nguồn mở.

Mô hình độc quyền, như các mô hình GPT của OpenAI, các mô hình Claude của Anthropic và các mô hình Jurassic của AI21 Labs, thuộc sở hữu của các doanh nghiệp cụ thể và thường tính phí. Mô hình mã nguồn mở, như mô hình Llama của Meta, mô hình Falcon và mô hình StableLM, được sử dụng miễn phí, nhưng có thể có các hạn chế về việc sử dụng, như bị giới hạn cho mục đích nghiên cứu hoặc các tiêu chí sử dụng thương mại cụ thể.

Để đưa ra lựa chọn trong quá trình này, bạn có thể tuân theo các bước sau:

• Chọn giữa các mô hình độc quyền hay mã nguồn mở: Các mô hình độc quyền thường mạnh hơn nhưng đi kèm với chi phí cao và có thể thiếu minh bạch trong mã nguồn của họ. Các mô hình mã nguồn mở, mặc dù miễn phí, có thể ít được cập nhật hơn và ít hỗ trợ từ các nhà phát triển.
• Xác định kích thước mô hình: Hãy xem xét độ phức tạp của công việc, các mô hình lớn nổi bật trong các yêu cầu cần nhiều kiến thức nhưng cũng đòi hỏi nhiều tài nguyên máy tính hơn. Bắt đầu với việc thử nghiệm trên các mô hình lớn và giảm bớt nếu hiệu suất của chúng đáp ứng yêu cầu của bạn mà không gây áp lực về tài nguyên.
• Chọn 1 mô hình cụ thể: Bắt đầu bằng việc xem xét các đánh giá chung, từ đó chọn ra các mô hình để thử nghiệm. Sau đó, tiến hành các kiểm tra cụ thể được tùy chỉnh cho nhu cầu ứng dụng của bạn để xác định mô hình phù hợp nhất.

Xem xét cẩn thận trong từng bước này đảm bảo rằng mô hình nền tảng được chọn sẽ hoàn toàn phù hợp với yêu cầu của ứng dụng LLM của bạn.

2. Điều chỉnh mô hình

Việc điều chỉnh một mô hình ngôn ngữ cơ sở có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của nó đối với các trường hợp sử dụng cụ thể. Dưới đây là một số tình huống khi cần tùy chỉnh:

• Tối ưu hóa theo lĩnh vực: Điều chỉnh từ vựng của mô hình theo các lĩnh vực cụ thể như pháp lý, tài chính hoặc y tế giúp nó hiểu rõ hơn và phản hồi tốt hơn đối với các câu hỏi từ người dùng trong những lĩnh vực đó.
• Tùy chỉnh cụ thể theo tác vụ: Đối với các công việc như tạo chiến dịch marketing, việc cung cấp cho mô hình các ví dụ marketing trước đó của thương hiệu giúp nó học các mẫu và phong cách thích hợp liên quan đến công ty và khán giả của bạn.
• Tùy chỉnh tông giọng: Nếu yêu cầu một tông giọng cụ thể, mô hình có thể được tùy chỉnh bằng cách sử dụng một bộ dữ liệu chứa các mẫu của phong cách ngôn ngữ mong muốn.

Có 3 phương pháp để tùy chỉnh một mô hình ngôn ngữ cơ sở:

• Tinh chỉnh (Fine-tune): Bao gồm việc cập nhật các trọng số của mô hình bằng cách sử dụng một tập dữ liệu được gán nhãn cụ thể cho lĩnh vực đó (khoảng 100-500 bản ghi), nâng cao hiệu suất của nó trong các công việc được đào tạo với tập dữ liệu.
• Thích ứng theo lĩnh vực (domain adaptation): Liên quan đến việc cập nhật các trọng số của mô hình bằng cách sử dụng một tập dữ liệu không được gán nhãn chuyên ngành chứa dữ liệu từ lĩnh vực liên quan.
• Truy vấn thông tin: Cải thiện mô hình với kiến thức trong lĩnh vực đó mà không cần huấn luyện lại nó. Mô hình có thể truy vấn thông tin từ một cơ sở dữ liệu vector chứa dữ liệu liên quan.

Fine-tune và domain adaptation đòi hỏi tài nguyên máy tính và chuyên môn kỹ thuật đáng kể, nên chúng phù hợp với các công ty lớn. Các doanh nghiệp nhỏ thường chọn bổ sung cho mô hình với kiến thức lĩnh vực thông qua cơ sở dữ liệu vector, một phương pháp tiếp cận dễ tiếp cận được mô tả chi tiết trong phần 4 về các công cụ LLM của bài viết này.

3. Thiết lập cơ sở hạ tầng ML

Việc thiết lập cơ sở hạ tầng học máy (ML) là một thành phần quan trọng của LLMOps, bao gồm các nền tảng đám mây, phần cứng vi xử lý và các tài nguyên cần thiết để triển khai và vận hành các LLM. Khía cạnh này trở nên quan trọng, đặc biệt nếu bạn đang xem xét việc sử dụng các mô hình mã nguồn mở hoặc tùy chỉnh mô hình cho ứng dụng cụ thể của bạn. Tài nguyên máy tính đầy đủ là điều kiện quan trọng cho các hoạt động tinh chỉnh và chạy mô hình một cách hiệu quả.

Các nền tảng đám mây khác nhau, như Google Cloud Platform, Amazon Web Services và Microsoft Azure, cung cấp các dịch vụ được điều chỉnh để triển khai LLM. Những nền tảng này bao gồm:

• Các mô hình đã được huấn luyện trước: Các mô hình này có thể được tinh chỉnh để phù hợp với yêu cầu cụ thể của ứng dụng của bạn.
• Cơ sở hạ tầng được quản lý: Các dịch vụ quản lý phần cứng và phần mềm cơ bản, đảm bảo hoạt động mượt mà.
• Công cụ giám sát và gỡ lỗi: Công cụ và dịch vụ giúp giám sát và gỡ lỗi hiệu quả cho LLM của bạn.

Tài nguyên máy tính phụ thuộc vào các yếu tố như kích thước của mô hình, độ phức tạp, tác vụ yêu cầu và quy mô triển khai trong các hoạt động kinh doanh của bạn. Những yếu tố này xác định yêu cầu về cơ sở hạ tầng để triển khai và vận hành một cách thành công.

4. Tích hợp các công cụ bổ sung

Việc tăng cường hiệu suất của ứng dụng LLM đòi hỏi việc tận dụng các công cụ bổ sung để tối ưu hóa khả năng của nó.

Pipeline dữ liệu
Việc tích hợp dữ liệu của bạn vào LLM đòi hỏi một pipeline tiền xử lý dữ liệu mạnh mẽ. Những công cụ này bao gồm các kết nối để truy xuất dữ liệu từ các nguồn đa dạng, một lớp transform dữ liệu và các kết nối phía sau (downstream). Các nhà cung cấp đã được công nhận như Databricks và Snowflake, cùng với các đối thủ mới như Unstructured, giúp tích hợp dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên phong phú và đa dạng, chẳng hạn như các file PDF, nhật ký trò chuyện hoặc các file HTML. Những pipeline này tập trung dữ liệu vào các định dạng có thể truy cập để sử dụng một cách mượt mà bởi các ứng dụng LLM.

Cơ sở dữ liệu vector
Trong việc xử lý các tài liệu lớn vượt quá khả năng của LLM, các cơ sở dữ liệu vector đóng một vai trò then chốt. Những hệ thống lưu trữ này chuyển đổi các tài liệu phức tạp thành các vector hoặc nhúng thông qua các pipeline dữ liệu. Ứng dụng LLM sau đó có thể truy vấn các cơ sở dữ liệu này, trích xuất thông tin liên quan. Các cơ sở dữ liệu vector đáng chú ý như Pinecone, Chroma và Weaviate giúp doanh nghiệp thu thập những thông tin cần thiết một cách hiệu quả.

Công cụ điều phối
Để tạo ra các truy vấn hiệu quả cho ứng dụng LLM, các công cụ điều phối là không thể thiếu. Các công cụ này giúp tối giản hóa quá trình tạo ra câu hỏi, kết hợp các prompt xác định bởi lập trình viên, các ví dụ few-shot, thông tin từ các API bên ngoài và các tài liệu liên quan từ các cơ sở dữ liệu vector. Các bên như LangChain và LlamaIndex cung cấp các framework giúp đơn giản hóa quá trình này, đảm bảo quản lý và thực thi prompt một cách mạch lạc.

Tinh chỉnh
Tùy chỉnh LLM cho các lĩnh vực cụ thể như y học hoặc luật làm tăng cường độ chính xác của chúng. Tinh chỉnh trên các bộ dữ liệu cho từng lĩnh vực cải thiện sự hiểu biết của chúng, cho phép tạo ra văn bản có liên quan tới ngữ cảnh. Mặc dù quá trình này có thể yêu cầu nhiều tài nguyên, các nền tảng như Weights & Biases và OctoML cung cấp các giải pháp tinh chỉnh hiệu quả và tối giản, loại bỏ nhu cầu về việc đầu tư cơ sở hạ tầng lớn.

Các công cụ khác
Các công cụ khác đóng một vai trò quan trọng với các ứng dụng LLM, bao gồm các công cụ gán nhãn để tinh chỉnh với các mẫu dữ liệu, công cụ giám sát hiệu suất để theo dõi sự phản ứng của mô hình, và các công cụ giám sát an toàn để ngăn chặn việc quảng cáo nội dung có hại hoặc thiên hướng lệch lạc. Sự lựa chọn của các công cụ này phụ thuộc vào ứng dụng cụ thể của bạn và các yêu cầu riêng biệt, đảm bảo sự phù hợp trong việc phát triển và vận hành ứng dụng LLM.

Lời cuối

Nhìn chung, việc xây dựng LLM cho các ứng dụng của doanh nghiệp đòi hỏi một phương pháp toàn diện, bao gồm hiểu biết cơ bản, khả năng tùy chỉnh, cơ sở hạ tầng mạnh mẽ và tích hợp các công cụ chiến lược. Khi các doanh nghiệp trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ dịch vụ khách hàng đến phân tích dữ liệu, ứng dụng được sức mạnh đột phá của LLM, những mô hình ngôn ngữ thông minh này sẽ làm thay đổi môi trường số.

Bằng cách lựa chọn các mô hình cơ sở phù hợp, tinh chỉnh chúng cho các ứng dụng cụ thể, thiết lập cơ sở hạ tầng ML mạnh mẽ và bổ sung bằng các công cụ thiết yếu, doanh nghiệp có thể tận dụng hết tiềm năng của LLM. Những ứng dụng này không chỉ tối giản các nhiệm vụ phức tạp mà còn mở đường cho các tương tác cá nhân với khách hàng, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và các giải pháp đổi mới.