Hiểu về các mô hình ngôn ngữ lớn AI và các máy trạm chính xác

Việc khai thác sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trên các máy trạm Precision là một bước tiến mang tính chuyển đổi cho các doanh nghiệp. Các hệ thống tiên tiến này cho phép xử lý và phân tích dữ liệu nhanh chóng và chính xác, mở khóa những hiểu biết thúc đẩy sự đổi mới và lợi thế cạnh tranh. Việc tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn vào hoạt động cho phép các công ty tự động hóa các tác vụ phức tạp, nâng cao khả năng ra quyết định và thúc đẩy văn hóa hiệu quả, đưa họ đến thành công trong kỷ nguyên số. Những lợi ích rất rõ ràng: năng suất được cải thiện, tiết kiệm chi phí và khả năng dự đoán xu hướng thị trường và nhu cầu của khách hàng với độ chính xác đáng kinh ngạc. Đây không chỉ là một tiến bộ công nghệ; mà còn là một mệnh lệnh chiến lược để phát triển mạnh mẽ trong một thế giới ngày càng dựa trên dữ liệu. 

Quay lại với những điều cơ bản: Mô hình ngôn ngữ lớn là gì và nó hoạt động như thế nào?

LLM là các thuật toán đã làm gián đoạn quá trình tạo nội dung với khả năng không chỉ hiểu ngôn ngữ mà còn tạo ra ngôn ngữ tự nhiên với độ tinh vi đáng kinh ngạc. LLM ban đầu được đào tạo trên các tập dữ liệu thông tin khổng lồ thông qua một quá trình gọi là học sâu, nhưng LLM cũng có thể học theo thời gian khi được cung cấp thêm dữ liệu và được đào tạo lại. Quá trình này tương tự như cách não người học từ việc đọc và trải nghiệm. Mức độ “thông minh” của mô hình tương quan với loại, chất lượng và số lượng dữ liệu mà nó được đào tạo và số lượng tham số mà mô hình có. Các tham số tương tự như các khớp thần kinh trong não người, nhưng nói một cách đơn giản hơn: càng nhiều tham số, não càng phức tạp. Đó là lý do tại sao khi các mô hình tăng về quy mô, chúng cũng tăng về khả năng. 

Biến nó thành hiện thực cho doanh nghiệp của bạn

Các nhiệm vụ kinh doanh hàng ngày đã và đang được cách mạng hóa nhờ khả năng trả lời các câu hỏi về hầu như mọi chủ đề và bằng mọi ngôn ngữ của LLM. Ví dụ, nhiều công cụ năng suất trực tuyến có chức năng Hỏi & Đáp hỗ trợ AI để cung cấp câu trả lời chính xác và gần như ngay lập tức cho các câu hỏi được tạo ra từ dữ liệu được lưu trữ trên nền tảng đó. Trong khi LLM là một công cụ mạnh mẽ ấn tượng, làm thế nào bạn có thể áp dụng hiệu quả của LLM được đào tạo vào dữ liệu cụ thể của doanh nghiệp mình? 

Một quy trình được gọi là tinh chỉnh giúp có thể điều chỉnh LLM để phản hồi dựa trên nhiều nguồn kiến ​​thức cụ thể của công ty. Bằng cách tinh chỉnh LLM được đào tạo trước trên dữ liệu kinh doanh của bạn, bạn biến một mô hình ngôn ngữ chung hiện có thành một chuyên gia của công ty. Dữ liệu bạn đưa vào tùy thuộc vào bạn và trường hợp sử dụng cụ thể, nhưng khả năng tăng năng suất là rất lớn. Một kỹ thuật phổ biến được gọi là thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) sẽ lấy dữ liệu được đưa vào cùng với câu hỏi mà người dùng hỏi, thường dẫn đến câu trả lời chính xác mà không cần phải tuyển chọn, chi phí và sự phức tạp của quy trình tinh chỉnh. 

Mặc dù bản chất của chúng là đàm thoại, LLM có thể làm được nhiều hơn là Q&A. Chúng có thể được sử dụng cho tiếp thị bằng cách tạo và dịch bản sao cho blog hoặc tạo mô tả sản phẩm được thiết kế riêng. Chúng có thể hợp lý hóa đáng kể các nhiệm vụ hành chính bằng cách tóm tắt báo cáo tiến độ, nhật ký công việc hoặc biên bản cuộc họp, cung cấp các mục hành động cho các thành viên nhóm và ban quản lý có liên quan để không bỏ sót điều gì. Chúng đã trở nên vô cùng có giá trị trong kỹ thuật phần mềm bằng cách tái cấu trúc mã, thực hiện đánh giá mã và viết các chức năng mới bằng hầu như mọi ngôn ngữ phần mềm. Các phát triển trong một quy trình được gọi là Stable Diffusion thậm chí đã cho phép LLM dịch văn bản thành nghệ thuật sáng tạo. 

Các nền tảng đầu tiên xuất hiện trong đầu khi ai đó nhắc đến AI thường là các nền tảng AI đàm thoại như ChatGPT của OpenAI, Gemini của Google và Claude 3 từ Anthropic, được hỗ trợ bởi các LLM rất mạnh được lưu trữ trên đám mây. Các dịch vụ này đã có hàng triệu người dùng tương tác với chúng thông qua các trang web và ứng dụng tương ứng của họ. Chúng cũng có thể được truy cập theo chương trình thông qua API, cho phép phần mềm hoặc sản phẩm yêu cầu câu trả lời từ nền tảng AI đàm thoại thông qua các yêu cầu nền tảng chuyên biệt, đưa sức mạnh của AI vào bất kỳ khía cạnh nào của sản phẩm hoặc quy trình làm việc của công ty bạn một cách liền mạch. 

Các LLM dựa trên đám mây có thể có những thách thức của họ

Mặc dù LLM triển khai trên đám mây rất mạnh mẽ và dễ dàng truy cập mà không cần bất kỳ phần cứng đặc biệt nào ngoài kết nối internet, nhưng có một số tình huống kinh doanh mà LLM triển khai trên đám mây có thể không thuận lợi và LLM chạy cục bộ có thể hợp lý. Ví dụ: 

• Các ứng dụng không có kết nối internet ổn định, chẳng hạn như ngành năng lượng, hàng hải, hàng không vũ trụ, khai thác mỏ hoặc nông nghiệp. 

• Bất kỳ ứng dụng nào sẽ được đào tạo hoặc tiếp nhận dữ liệu không phù hợp để chuyển cho bên thứ ba do yêu cầu lưu trữ dữ liệu, thỏa thuận không tiết lộ, lo ngại về sở hữu trí tuệ hoặc luật pháp địa phương. 

• Các ứng dụng nhạy cảm với độ trễ như trợ lý thời gian thực hoặc dịch vụ hỗ trợ AI.  

• Bất kỳ ứng dụng nào mà kết nối internet hoặc độ trễ có thể gây ra vấn đề về an toàn, chẳng hạn như xe tự lái.  

• Các ứng dụng mà việc trả một khoản phí nhỏ cho mỗi giao dịch sẽ làm tăng thêm chi phí không thể đoán trước hoặc quá cao, chẳng hạn như dịch vụ trợ giúp AI, có khả năng bị người dùng hỏi vô số câu hỏi. 

“Các LLM dựa trên đám mây tính phí cho mỗi mã thông báo để đào tạo, tinh chỉnh và chạy suy luận, và chi phí tích lũy liên tục theo thời gian. Mặc dù các giải pháp tại chỗ có chi phí phần cứng trả trước, nhưng những chi phí này có thể dự đoán được nhiều hơn trong suốt vòng đời của dịch vụ.” 

Nếu ứng dụng AI mong muốn của bạn rơi vào bất kỳ tình huống nào tương tự như trên, thì thực sự có một số LLM có thể được sử dụng tại chỗ và điều chỉnh bằng máy trạm để bàn, đáng chú ý nhất là: 

• Gemma 7B, phiên bản nhẹ hơn của Gemini của Google, phù hợp nhất cho các ứng dụng nhẹ, hiệu quả trên các thiết bị có tài nguyên tính toán hạn chế. 

• Llama 3 có hiệu suất cao và tính linh hoạt, phù hợp cho nghiên cứu và các doanh nghiệp lớn. 

• Dòng Mistral hoàn toàn là mã nguồn mở và cung cấp tính linh hoạt cũng như khả năng tùy chỉnh để triển khai tiết kiệm chi phí. 

Hầu hết các mô hình trên cho phép bạn chọn từ một số mô hình được đào tạo trước với số lượng tham số khác nhau. Một mô hình có nhiều tham số hơn thường sẽ hoạt động tốt hơn trên nhiều tác vụ hơn nhưng cũng thường yêu cầu nhiều tài nguyên tính toán hơn (tức là, một mô hình có nhiều tham số hơn sẽ yêu cầu một máy trạm có nhiều GPU VRAM, bộ nhớ và sức mạnh xử lý hơn). Nền tảng điện toán tăng tốc NVIDIA với kiến ​​trúc NVIDIA Ada Lovelace , bao gồm GPU NVIDIA RTX để đào tạo LLM, cung cấp hiệu suất tăng trên toàn bộ bảng so với các kiến ​​trúc trước đó, với hiệu quả năng lượng tốt hơn, chi phí thấp hơn và khả năng mở rộng được cải thiện khi làm việc với nhiều GPU cùng lúc. 

Các máy trạm Dell Precision , chẳng hạn như Precision 5860 Tower , Precision 7875 Tower  và Precision 7960 Tower , có thể cấu hình với GPU NVIDIA RTX Ada Generation đơn, kép hoặc lên đến bốn và có nhiều cấu hình bộ xử lý đơn hoặc kép cũng như cấu hình bộ nhớ lên đến 4 TB (hệ thống thay đổi tùy theo tùy chọn cấu hình). 

Với các máy trạm để bàn này, bạn sẽ có đủ sức mạnh cần thiết để tinh chỉnh LLM bằng mô hình bạn chọn trong khi vẫn đảm bảo quyền riêng tư, lưu trữ dữ liệu và chi phí có thể dự đoán được.