Claude sử dụng LLM nào?

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã trở thành xu hướng nổi bật trong trí tuệ nhân tạo gần đây với sự ra đời của GPT-3 và những tiến bộ tiếp theo đó. Trong số đó, Claude là một trợ lý AI đàm thoại do Anthropic phát triển để trở nên hữu ích, vô hại và ngày càng thông minh. Vậy chính xác thì LLM nào đang năng lượng cho Claude?

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về kiến trúc, quá trình đào tạo và những nỗ lực giảm thiểu rủi ro đằng sau Claude. Điều này sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về công nghệ then chốt giúp Claude thể hiện trí thông minh xã hội và khả năng đàm thoại ấn tượng.

Tổng quan về các mô hình ngôn ngữ lớn

LLM là các mô hình AI được huấn luyện trên khối lượng dữ liệu văn bản lớn, cho phép chúng hiểu được các mô hình thống kê và mối quan hệ trong ngôn ngữ tự nhiên của con người. Các LLM hiện đại như GPT-3 chứa hàng tỷ tham số và được huấn luyện bằng học sâu trên các tập dữ liệu quy mô lớn.

Khả năng tạo ra ngôn ngữ tự nhiên khiến LLM hữu ích trong nhiều ứng dụng như tóm tắt, dịch thuật, trả lời câu hỏi và hội thoại. Các công ty như Anthropic, OpenAI, Google, Microsoft đang tích cực phát triển các ứng dụng LLM.

Kiến trúc của Claude dựa trên LLM

Cụ thể, LLM đằng sau Claude của Anthropic vẫn chưa được tiết lộ. Nhưng dựa trên các thông tin có sẵn, có thể suy luận Claude sử dụng kiến trúc Transformer – kiến trúc thống trị trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Transformer sử dụng cơ chế chú ý, cho phép nắm bắt các phụ thuộc tầm xa trong ngữ cảnh. Điều này giúp Claude hiểu ngữ cảnh và đưa ra phản hồi hợp lý.

Bên cạnh đó, năng lực của Claude cho thấy việc huấn luyện trên khối lượng dữ liệu đa dạng lớn từ nhiều lĩnh vực. Cuối cùng là quá trình tinh chỉnh mô hình để tối ưu hóa khả năng đàm thoại.

Quá trình đào tạo Claude

Để phát triển LLM phức tạp như Claude, Anthropic cần tận dụng các nguồn lực tính toán mạnh mẽ, có khả năng tiếp cận các cụm GPU/TPU tốc độ cao.

Quá trình đào tạo bao gồm huấn luyện trước trên khối lượng dữ liệu lớn, sau đó tinh chỉnh mô hình cho khả năng đàm thoại thông qua tối ưu hóa liên tục dựa trên kiểm tra chặt chẽ.

Các cuộc hội thoại thực tế của Claude với người dùng cũng được sử dụng làm dữ liệu phản hồi để cải thiện thêm kỹ năng xã hội và sự nhất quán logic.

Các nỗ lực giảm thiểu rủi ro

Anthropic áp dụng các biện pháp đa dạng để ngăn ngừa các rủi ro tiềm ẩn của Claude:

• Lọc nội dung không an toàn, độc hại khỏi dữ liệu huấn luyện
• Áp dụng các ràng buộc tham số và quy tắc cứng để ngăn cản các phản hồi nguy hiểm
• Sử dụng các hàm mất mát tùy chỉnh để điều chỉnh hành vi mô hình mong muốn
• Thiết lập mục tiêu tự giảm bớt để tránh các thành kiến trong quá trình học
• Có sự giám sát của con người để gắn cờ và cải thiện mô hình
• Ghi nhận lại các cuộc hội thoại để giám sát liên tục hành vi Claude

Những nỗ lực này nhằm đảm bảo Claude luôn tuân thủ các nguyên tắc về AI an toàn và có đạo đức của Anthropic.

So sánh với các LLM khác

So với các LLM hàng đầu khác, Claude thể hiện ưu thế về:

• Kiến thức chính xác và sâu rộng
• Khả năng xã hội và đồng cảm vượt trội
• Ít rủi ro hơn nhờ thiết kế tập trung vào an toàn
• Cung cấp thông tin xây dựng và tránh sai lệch thực tế
• Kích thước mô hình nhỏ hơn cho phép kiểm soát tốt hơn

Nói chung, Claude thể hiện trí tuệ xã hội, tính hữu ích cao trong khi vẫn đảm bảo an toàn.

Triển vọng phát triển tiếp theo

Claude đang ở phiên bản đầu tiên và sẽ tiếp tục phát triển các khả năng thông qua đào tạo, thử nghiệm và phản hồi.

Các hướng phát triển bao gồm mở rộng kiến thức, nâng cao kỹ năng đàm thoại, lý luận logic, khả năng nhận thức đa giác quan. Đồng thời, Anthropic sẽ tiếp tục tăng cường các biện pháp bảo mật để Claude ngày càng trở nên hữu ích, vô hại và đáng tin cậy.

Kết luận

LLM đằng sau Claude kết hợp nền tảng Transformer, khối lượng dữ liệu lớn và quy trình đào tạo nghiêm ngặt cùng các cơ chế giảm thiểu rủi ro. Điều này cho phép Claude thể hiện khả năng xã hội và đàm thoại ấn tượng, vượt trội hơn so với các LLM đương đại khác.

Với sự đổi mới liên tục của Anthropic, Claude hứa hẹn sẽ ngày càng hoàn thiện để trở thành trợ lý AI thông minh, hữu ích và đáng tin cậy.