Foundation Models là gì? Ứng dụng thực tiễn của Foundation Models trong đời sống

Trong vài năm gần đây, trí tuệ nhân tạo đã có những bước tiến vượt bậc và được ứng dụng ngày càng rộng rãi trong đời sống. Từ việc trò chuyện với Chatbot, tìm kiếm thông tin nhanh chóng cho đến tạo ra hình ảnh hay bản nhạc mới, tất cả đều dựa trên nền tảng công nghệ đặc biệt Foundation Models. Vậy Foundation Models là gì và tại sao nó lại trở thành nền tảng của nhiều ứng dụng AI hiện đại? Hãy cùng VNPT AI khám phá trong bài viết dưới đây.

Foundation Models là gì?

Foundation Models (mô hình nền tảng) là những mô hình trí tuệ nhân tạo quy mô lớn, được huấn luyện trên lượng dữ liệu khổng lồ và đa dạng. Mô hình này đóng vai trò như một nền tảng sẵn có, giúp các nhà khoa học dữ liệu không cần xây dựng mô hình AI từ đầu mà có thể phát triển ứng dụng mới nhanh hơn và tiết kiệm hơn.

Điểm nổi bật của Foundation Models là khả năng học từ dữ liệu tổng quát và không cần gắn nhãn cụ thể. Nhờ đó, mô hình có thể đảm nhận nhiều nhiệm vụ khác nhau như hiểu ngôn ngữ, viết văn bản, tạo hình ảnh hay trò chuyện với con người.

>>> Tìm hiểu thêm: Mô hình ngôn ngữ lớn LLM là gì?

Foundation Models khác gì so với các mô hình học máy truyền thống?

Không giống với các mô hình học máy truyền thống, Foundation Models có những điểm cải tiến khác biệt:

Nguyên lý hoạt động của Foundation Models

Cốt lõi của Foundation Models chính là mô hình transformer. Đây là kiến trúc mạng nơ-ron được Google giới thiệu vào năm 2017, ra đời để thay thế cho các mô hình truyền thống như RNN (Recurrent Neural Networks) và CNN (Convolutional Neural Networks) khi xử lý dữ liệu dạng chuỗi, đặc biệt là văn bản.

Cụ thể, mô hình Transformer trong Foundation Models gồm 2 bước chính: 

Pre-training (Huấn luyện ban đầu)

Trong giai đoạn này, transformer được huấn luyện trên khối lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập từ Internet. Quá trình này diễn ra theo cơ chế self-supervised learning, tức là mô hình tự học từ dữ liệu mà không cần con người gắn nhãn. Nhờ vậy, mô hình dần nắm bắt được các quy luật và cấu trúc ngôn ngữ. 

Fine-tuning (Tinh chỉnh)

Sau giai đoạn pre-training, transformer đã có nền tảng hiểu biết cơ bản về ngôn ngữ nhưng vẫn chưa đủ để giải quyết những nhiệm vụ cụ thể. Vì vậy, mô hình cần trải qua bước fine-tuning, tức là được tinh chỉnh thêm bằng các bộ dữ liệu hẹp hơn, gắn với một lĩnh vực hoặc mục tiêu rõ ràng.

Ứng dụng nổi bật của Foundation Models trong AI

Nhờ khả năng học từ khối lượng dữ liệu khổng lồ và thích ứng linh hoạt, Foundation Models được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo, ví dụ như:

ChatGPT

GPT (Generative Pre-trained Transformer) là một trong những ứng dụng tiêu biểu của Foundation Models. Nhờ được huấn luyện trên kho dữ liệu ngôn ngữ khổng lồ, GPT có khả năng trò chuyện tự nhiên với con người, gần giống như đang nói chuyện với một người thật. Người dùng có thể đặt câu hỏi, thảo luận hoặc yêu cầu GPT viết nội dung và mô hình sẽ đưa câu trả lời mạch lạc, phù hợp với ngữ cảnh.

AudioLM (Google)

Nhờ khả năng xử lý ngôn ngữ và âm thanh ở mức độ phức tạp, Foundation Models đã mở ra ứng dụng nổi bật trong lĩnh vực sáng tạo âm nhạc. Ví dụ, Google đã phát triển AudioLM, cho phép hệ thống hiểu mô tả bằng văn bản và biến thành giai điệu hoàn chỉnh. 

Codex (OpenAI)

Foundation Models như Codex (OpenAI) giúp lập trình viên viết mã nhanh hơn bằng cách gợi ý đoạn code hoặc cả hàm trong thời gian thực. Ứng dụng này hữu ích trong việc tạo prototype, gợi ý thuật toán, sửa lỗi cơ bản và tự động hóa các tác vụ lặp lại. Tuy nhiên, kết quả cần được kiểm tra và hiệu chỉnh bởi con người để đảm bảo an toàn, hiệu năng và tuân thủ chuẩn mã của dự án.

LLaMA (Meta)

LLaMA được thiết kế để hỗ trợ cộng đồng nghiên cứu AI. Nhờ cung cấp một mô hình nền tảng linh hoạt và dễ tinh chỉnh, LLaMA giúp các nhà nghiên cứu thử nghiệm ý tưởng mới, so sánh phương pháp và cải tiến hiệu quả. Mô hình này cũng tạo điều kiện để phát triển kỹ thuật tối ưu hóa, fine-tuning cho từng lĩnh vực cụ thể. Qua đó, LLaMA góp phần thúc đẩy tiến bộ nhanh hơn trong nghiên cứu AI.

Thách thức và rủi ro của Foundation Models

Bên cạnh những tiềm năng, Foundation Models cũng tồn tại không ít thách thức và rủi ro: 

• Chi phí và hạ tầng: Việc xây dựng một Foundation Models từ đầu rất tốn kém, đòi hỏi hạ tầng lớn và thời gian huấn luyện có thể kéo dài hàng tháng.
• Triển khai thực tế: Khi đưa vào ứng dụng, lập trình viên cần tích hợp mô hình với hệ thống phần mềm cùng các công cụ như fine-tuning, prompt engineering và pipeline xử lý.
• Khả năng hiểu hạn chế: Foundation Models có thể đưa ra câu trả lời đúng ngữ pháp và thông tin nhưng thường khó nắm bắt đầy đủ ngữ cảnh của câu hỏi. 
• Độ tin cậy chưa cao: Trong nhiều trường hợp, câu trả lời có thể sai lệch hoặc không phù hợp. Thậm chí mô hình có thể sinh ra nội dung độc hại hay mang tính xúc phạm.
• Thiên lệch dữ liệu: Mô hình có thể học những định kiến và ngôn từ tiêu cực từ dữ liệu huấn luyện, vì vậy việc lọc và chuẩn hóa dữ liệu là rất cần thiết.

>>> Đọc thêm: Transfer Learning là gì?

Tạm kết

Như vậy, bài viết trên của VNPT AI đã giúp bạn đọc nắm được những thông tin về Foundation Models. Đây không chỉ là một khái niệm công nghệ mới mà còn là bước ngoặt trong cách con người xây dựng và ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Với khả năng học từ lượng dữ liệu khổng lồ và thích ứng với nhiều lĩnh vực, Foundation Models hứa hẹn mở ra tương lai AI phát triển mạnh mẽ và gần gũi hơn với đời sống. Tuy vậy, việc khai thác công nghệ này cũng đòi hỏi sự cẩn trọng để hạn chế rủi ro và đảm bảo giá trị bền vững.