Mô hình ngôn ngữ Gopher, với kích thước từ 44 triệu đến 280 tỷ tham số, được phát triển bởi nhóm nghiên cứu DeepMind, đánh dấu một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Gopher đã được huấn luyện trên một lượng dữ liệu khổng lồ từ tập dữ liệu MassiveText, với hơn 2,3 nghìn tỷ token.
Kết quả cho thấy Gopher vượt trội hơn so với các mô hình trước đó trong hầu hết các nhiệm vụ đặt ra. Sự cải thiện này đặc biệt rõ ràng đối với các nhiệm vụ liên quan đến kiểm tra sự thật, STEM, và y học. Trong số 152 nhiệm vụ kiểm tra, Gopher đã cải thiện hiệu suất so với trạng thái nghệ thuật trong 100 trong số 124 nhiệm vụ.
Tuy nhiên, cũng cần nhấn mạnh rằng hiệu suất của Gopher không phải lúc nào cũng tăng lên khi kích thước của mô hình tăng lên.
Một điểm đáng chú ý trong nghiên cứu là sự khác biệt trong hiệu suất giữa các kích thước mô hình trên các nhiệm vụ khác nhau. Trong khi các nhiệm vụ như kiểm tra sự thật và đọc hiểu được cải thiện rõ rệt với kích thước mô hình lớn hơn, các nhiệm vụ liên quan đến toán học và lý trí thông thường không thể tận dụng sự tăng kích thước này.
Tuy nhiên, việc so sánh giữa Gopher và GPT-3 chỉ ra rằng Gopher thường hiệu quả hơn trong các nhiệm vụ đòi hỏi dữ liệu nhiều hơn. Điều này đặt ra câu hỏi về sự cân nhắc giữa kích thước mô hình và hiệu suất trong các ứng dụng thực tế.
Tóm lại, sự ra đời của Gopher đánh dấu một bước tiến lớn trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo, nhưng cũng đặt ra nhiều thách thức và cân nhắc về cách tiếp cận và phát triển các mô hình ngôn ngữ trong tương lai.
Mô hình ngôn ngữ Gopher: Mô hình ngôn ngữ Gopher: Sự tiến bộ và hạn chế
DeepMind: DeepMind
Transformers: Chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên với Transformers: Hành trình tinh tế từ BERT đến GPT-3
Kiểm tra sự thật: Khám phá tiềm năng và nhược điểm của GPT-3
Mô hình ngôn ngữ lớn: Khám phá sâu sắc sức mạnh và thách thức của các mô hình ngôn ngữ lớn
Trí tuệ nhân tạo: Cuộc cách mạng Big Data trong kinh doanh và sáng tạo chiến lược
Tác giả Hồ Đức Duy. © Sao chép luôn giữ tác quyền
