Trong thế giới hiện đại của trí tuệ nhân tạo và học sâu, hai mô hình ngôn ngữ lớn đình đám đang thu hút sự chú ý: GPT-3 và GLaM. Cả hai mô hình này mang lại những đột phá trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên và thực hiện nhiều nhiệm vụ khác nhau. Để hiểu rõ hơn về sự khác biệt giữa chúng và ảnh hưởng của từng mô hình đối với lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, chúng ta cần phân tích từng yếu tố cụ thể.
Mô hình GPT-3, với khối lượng dữ liệu đào tạo lên đến 2,5 tỷ từ, được xây dựng trên bản sửa đổi của kiến trúc Transformer và mục tiêu chính là học từ dữ liệu văn bản lớn để dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi văn bản. Được đánh giá cao với khả năng học từ vài ví dụ, GPT-3 nổi bật với việc thực hiện tốt trong các nhiệm vụ zero-shot, one-shot, và few-shot learning. Không chỉ có vậy, GPT-3 còn thể hiện khả năng tương tác dễ dàng thông qua việc cung cấp các prompt và thuật toán giải mã để tạo ra các câu trả lời phong phú và đa dạng.
Trong khi đó, GLaM là một gia đình các mô hình ngôn ngữ mới của Google, được thiết kế để giảm chi phí huấn luyện và suy luận bằng cách sử dụng một kiến trúc sự pha trộn các chuyên gia kỹ thuật được kích hoạt thưa thớt. GLaM dựa vào mô hình sự kết hợp của các chuyên gia được kích hoạt thưa thớt, dẫn đến việc tiêu tốn ít năng lượng hơn so với các mô hình dày đặc tương đương. Với kích thước lớn nhất lên đến 1,2 nghìn tỷ tham số, GLaM sử dụng cấu trúc hai thành phần chính: một lớp transformer ở trên và một lớp kết hợp các chuyên gia ở dưới.
So sánh giữa GPT-3 và GLaM đã cung cấp cái nhìn sâu sắc về hai mô hình này. Trong khi GPT-3 nổi bật với khả năng học từ ít ví dụ và tương tác dễ dàng, GLaM đặc biệt với việc giảm thiểu chi phí huấn luyện và suy luận thông qua việc sử dụng một kiến trúc thưa thớt. Tuy nhiên, mỗi mô hình đều có ưu điểm và hạn chế riêng, và sự lựa chọn giữa chúng phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của nhiệm vụ và tài nguyên có sẵn.
Trong tương lai, việc nghiên cứu và phát triển của cả hai mô hình này sẽ tiếp tục định hình bức tranh về học máy và trí tuệ nhân tạo, mở ra những cơ hội mới và thách thức đầy hứa hẹn cho cộng đồng nghiên cứu và ứng dụng.
- Generative AI:
- GPT-3:
- Large language model:
- Machine learning:
- Decision trees:
Tác giả Hồ Đức Duy. © Sao chép luôn giữ tác quyền
