Các mô hình ngôn ngữ lớn vô cùng linh hoạt. Một mô hình có thể thực hiện các tác vụ hoàn toàn khác nhau, ví dụ như trả lời câu hỏi, tóm tắt tài liệu, dịch ngôn ngữ và hoàn thành câu. LLM có khả năng làm gián đoạn việc sáng tạo nội dung và cách thức mọi người sử dụng công cụ tìm kiếm và trợ lý ảo.
Mặc dù không hoàn hảo, nhưng LLM đang thể hiện khả năng đáng kinh ngạc của mình trong việc đưa ra các dự đoán dựa trên một số lượng câu lệnh hoặc dữ liệu đầu vào tương đối nhỏ. LLM có thể được sử dụng cho AI (trí tuệ nhân tạo) tạo sinh để tạo ra nội dung dựa trên câu lệnh được nhập vào bằng ngôn ngữ của con người.
LLM rất lớn, vô cùng lớn. Chúng có thể xem xét hàng tỷ tham số và có nhiều cách sử dụng tiềm năng. Sau đây là một số ví dụ:
- Mô hình GPT-3 của Open AI có 175 tỷ tham số. Người anh em họ của nó là ChatGPT có thể xác định các nhiều mô hình từ dữ liệu, từ đó tạo ra kết quả tự nhiên và có thể đọc được. Mặc dù chúng tôi không biết kích thước của Claude 2, nhưng nó có thể nhận dữ liệu đầu vào lên đến 100.000 token trong mỗi câu lệnh, có nghĩa là nó có thể đọc hàng trăm trang tài liệu kỹ thuật hoặc thậm chí toàn bộ cuốn sách.
- Mô hình Jurassic-1 của AI21 Labs có 178 tỷ tham số và một kho từ vựng token gồm 250.000 thành phần từ cùng khả năng trò chuyện tương tự.
- Mô hình Command của Cohere có khả năng tương tự và có thể hoạt động trong hơn 100 ngôn ngữ khác nhau.
- Nền tảng Paradigm của LightOn cung cấp các mô hình nền tảng với các tính năng được công bố là vượt trội so với các tính năng của mô hình GPT-3. Tất cả các LLM này đều đi kèm với API cho phép các nhà phát triển tạo ra các ứng dụng AI tạo sinh độc đáo.
Đọc thêm về AI tạo sinh »
Đọc thêm về các mô hình nền tảng »
