Giai đoạn Tiền đào tạo và Hậu đào tạo LLM

Để giải thích các giai đoạn Tiền đào tạo (Pre-training) và Hậu đào tạo (Post-training) của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), chúng ta cần hiểu rõ quá trình phát triển của một LLM. Hai giai đoạn này là cốt lõi trong việc xây dựng và tối ưu hóa LLM để chúng có thể xử lý ngôn ngữ tự nhiên một cách hiệu quả. Dưới đây là giải thích chi tiết, rõ ràng và dễ hiểu:

---

1. Tiền đào tạo (Pre-training)

1.1. Khái niệm

Tiền đào tạo là giai đoạn đầu tiên và quan trọng nhất trong việc xây dựng một LLM. Trong giai đoạn này, mô hình được huấn luyện trên một khối lượng dữ liệu văn bản khổng lồ, thường không gắn với một nhiệm vụ cụ thể, để học các mẫu ngôn ngữ, ngữ pháp, và kiến thức chung từ dữ liệu. Có thể ví giai đoạn này như việc dạy một đứa trẻ đọc và hiểu hàng triệu cuốn sách trước khi chúng được giao nhiệm vụ cụ thể.

1.2. Các đặc điểm chính

• Dữ liệu đầu vào:
  • Dữ liệu được thu thập từ các nguồn mở như Wikipedia, sách, bài báo, trang web công cộng, diễn đàn (như Reddit), hoặc các bài đăng trên mạng xã hội (như X).
  • Khối lượng dữ liệu thường lên đến hàng terabyte, bao gồm văn bản đa dạng từ nhiều lĩnh vực và ngôn ngữ.
• Phương pháp huấn luyện:
  • Sử dụng học tự giám sát (self-supervised learning), trong đó mô hình tự học từ dữ liệu mà không cần nhãn (label) do con người cung cấp.
  • Hai kỹ thuật phổ biến:
    • Dự đoán token tiếp theo (Next Token Prediction): Mô hình học cách dự đoán từ hoặc token tiếp theo trong một chuỗi văn bản. Ví dụ: Với câu “Tôi yêu công…”, mô hình sẽ dự đoán token tiếp theo là “nghệ”.
    • Mặt nạ ngôn ngữ (Masked Language Modeling): Một số token trong câu được che đi (masked), và mô hình phải dự đoán các token bị che dựa trên ngữ cảnh. Ví dụ: “Tôi [MASK] công nghệ” → mô hình dự đoán [MASK] là “yêu”.
• Kiến trúc mô hình:
  • Hầu hết các LLM hiện đại sử dụng kiến trúc Transformer, với các lớp attention (chú ý) để xử lý mối quan hệ giữa các token trong chuỗi.
  • Các tham số (parameters) của mô hình (thường hàng tỷ) được tối ưu hóa trong giai đoạn này để “nén” kiến thức từ dữ liệu.
• Tài nguyên cần thiết:
  • Phần cứng: Cụm GPU/TPU mạnh mẽ (như NVIDIA A100, Google TPU) để xử lý tính toán song song.
  • Thời gian: Có thể mất hàng tuần hoặc hàng tháng, tùy thuộc vào kích thước mô hình và dữ liệu.
  • Năng lượng: Tiêu tốn lượng điện lớn, tương đương với hàng trăm hộ gia đình.
• Kết quả:
  • Một mô hình tổng quát với khả năng hiểu ngôn ngữ và kiến thức rộng, nhưng chưa được tối ưu cho các nhiệm vụ cụ thể.
  • Ví dụ: Một mô hình sau tiền đào tạo có thể hiểu “Paris là thủ đô của Pháp” nhưng chưa biết cách trả lời câu hỏi hoặc viết bài thơ một cách tối ưu.

1.3. Ví dụ minh họa

• Dữ liệu: Một mô hình như GPT-3 được huấn luyện trên hàng trăm gigabyte văn bản từ Common Crawl (dữ liệu web), Wikipedia, và sách.
• Quy trình: Mô hình học cách dự đoán từ tiếp theo trong câu, ví dụ: “Mặt trời mọc ở…” → “phía đông”.
• Kết quả: Mô hình có kiến thức chung về ngôn ngữ và thế giới, nhưng câu trả lời có thể chung chung hoặc thiếu chính xác nếu không được tinh chỉnh.

---

2. Hậu đào tạo (Post-training)

2.1. Khái niệm

Hậu đào tạo là giai đoạn tiếp theo, nơi mô hình đã được tiền đào tạo được tinh chỉnh (fine-tuned) hoặc tối ưu hóa để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể, cải thiện hiệu suất, và đảm bảo câu trả lời phù hợp hơn với nhu cầu người dùng. Giai đoạn này giống như việc dạy một đứa trẻ đã đọc nhiều sách cách trả lời câu hỏi, viết bài luận, hoặc thực hiện một công việc cụ thể.

2.2. Các đặc điểm chính

Hậu đào tạo thường bao gồm hai bước chính: Tinh chỉnh có giám sát (Supervised Fine-tuning) và Học tăng cường với phản hồi từ con người (Reinforcement Learning with Human Feedback – RLHF).

2.2.1. Tinh chỉnh có giám sát (Supervised Fine-tuning – SFT)

• Mục đích: Dạy mô hình thực hiện các nhiệm vụ cụ thể như trả lời câu hỏi, viết văn bản, dịch thuật, hoặc viết mã.
• Quy trình:
  • Sử dụng tập dữ liệu có nhãn (labeled dataset), trong đó các cặp đầu vào-đầu ra được chuẩn bị sẵn. Ví dụ:
    • Đầu vào: “Viết một bài thơ về mùa thu.”
    • Đầu ra: Một bài thơ thực tế.
  • Mô hình được huấn luyện để dự đoán đầu ra chính xác dựa trên đầu vào.
• Dữ liệu:
  • Tập dữ liệu nhỏ hơn nhiều so với tiền đào tạo, nhưng chất lượng cao và tập trung vào nhiệm vụ cụ thể.
  • Ví dụ: Dữ liệu từ các cuộc hội thoại, bài viết mẫu, hoặc mã lập trình.
• Kết quả:
  • Mô hình trở nên chuyên biệt hơn, ví dụ: có thể trả lời câu hỏi chính xác hơn hoặc tạo ra văn bản sáng tạo theo yêu cầu.

2.2.2. Học tăng cường với phản hồi từ con người (RLHF)

• Mục đích: Cải thiện chất lượng câu trả lời, đảm bảo chúng phù hợp, hữu ích, và an toàn hơn.
• Quy trình:
  • Người đánh giá (human annotators) xếp hạng các câu trả lời của mô hình dựa trên độ chính xác, tính hữu ích, và tính phù hợp.
  • Một mô hình thưởng (reward model) được huấn luyện dựa trên các xếp hạng này.
  • Mô hình LLM được tối ưu hóa bằng cách sử dụng thuật toán học tăng cường (reinforcement learning) để tối đa hóa điểm thưởng.
• Ví dụ:
  • Nếu mô hình trả lời “Paris là thủ đô của nước nào?” bằng “Florida”, người đánh giá sẽ cho điểm thấp. Mô hình học cách ưu tiên câu trả lời đúng như “Pháp”.
• Kết quả:
  • Mô hình trở nên thân thiện hơn với người dùng, giảm thiểu thiên kiến, và tránh các câu trả lời không phù hợp hoặc gây hại.

2.3. Các kỹ thuật bổ sung trong hậu đào tạo

• Căn chỉnh giá trị (Alignment): Đảm bảo mô hình phù hợp với các giá trị con người, như trung thực, an toàn, và tôn trọng văn hóa.
• Tối ưu hóa hiệu quả: Giảm kích thước mô hình (thông qua kỹ thuật như cắt tỉa – pruning hoặc lượng tử hóa – quantization) để triển khai trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế.
• Cập nhật liên tục: Một số LLM được tinh chỉnh định kỳ với dữ liệu mới (như bài đăng trên X) để giữ thông tin cập nhật.

2.4. Tài nguyên cần thiết

• Dữ liệu: Tập dữ liệu có nhãn chất lượng cao, thường nhỏ hơn nhưng được chuẩn bị cẩn thận.
• Phần cứng: Yêu cầu thấp hơn so với tiền đào tạo, nhưng vẫn cần GPU/TPU để tinh chỉnh.
• Nhân lực: Chuyên gia dữ liệu và người đánh giá con người để tạo nhãn và xếp hạng câu trả lời.
• Thời gian: Thường nhanh hơn tiền đào tạo, kéo dài từ vài ngày đến vài tuần.

2.5. Ví dụ minh họa

• Trước hậu đào tạo: Một LLM có thể trả lời “Viết một bài thơ về mùa thu” bằng một đoạn văn bản chung chung hoặc không đúng định dạng thơ.
• Sau hậu đào tạo: Mô hình tạo ra một bài thơ có vần điệu, đúng cấu trúc, và phù hợp với chủ đề mùa thu, nhờ được tinh chỉnh trên các bài thơ mẫu và nhận phản hồi từ con người.

---

3. So sánh Tiền đào tạo và Hậu đào tạo

---

4. Thách Thức và Hạn Chế

4.1. Tiền đào tạo

• Chi phí cao: Huấn luyện trên dữ liệu lớn đòi hỏi tài nguyên tính toán và năng lượng khổng lồ.
• Thiên kiến dữ liệu: Nếu dữ liệu đầu vào chứa thiên kiến (ví dụ: nội dung sai lệch từ Internet), mô hình sẽ học những thiên kiến này.
• Khó cập nhật: Một khi hoàn thành, việc cập nhật kiến thức mới thường yêu cầu huấn luyện lại từ đầu.

4.2. Hậu đào tạo

• Chất lượng dữ liệu nhãn: Nếu dữ liệu tinh chỉnh không đủ đa dạng hoặc chất lượng thấp, mô hình có thể hoạt động kém trong một số trường hợp.
• Thiên kiến con người: Phản hồi từ người đánh giá có thể mang tính chủ quan, ảnh hưởng đến căn chỉnh của mô hình.
• Hạn chế về phạm vi: Một mô hình được tinh chỉnh cho một nhiệm vụ cụ thể có thể kém hiệu quả ở các nhiệm vụ khác.

---

5. Ứng dụng Thực Tế

• Tiền đào tạo: Tạo nền tảng cho các mô hình như GPT, BERT, hoặc Grok, cho phép chúng hiểu ngôn ngữ và kiến thức tổng quát.
• Hậu đào tạo: Tạo ra các trợ lý AI như ChatGPT, Grok, hoặc các mô hình chuyên biệt cho dịch thuật, viết mã, hoặc hỗ trợ khách hàng.

---

6. Kết Luận

Tiền đào tạo và hậu đào tạo là hai giai đoạn bổ sung lẫn nhau trong việc xây dựng LLM. Tiền đào tạo cung cấp nền tảng kiến thức rộng lớn, trong khi hậu đào tạo tối ưu hóa mô hình để đáp ứng các nhu cầu cụ thể và nâng cao trải nghiệm người dùng. Hiểu rõ hai giai đoạn này giúp chúng ta đánh giá được sức mạnh và hạn chế của LLM, đồng thời mở ra cơ hội cải tiến công nghệ AI trong tương lai.

Nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về một khía cạnh cụ thể (ví dụ: kỹ thuật RLHF, tokenization trong tiền đào tạo, hoặc cách tối ưu hóa hiệu suất), hãy cho tôi biết!