Mở đầu

Bạn đã bao giờ kinh ngạc trước khả năng viết thơ, tóm tắt một văn bản dài, trả lời những câu hỏi phức tạp, hay thậm chí tạo ra một bức ảnh chỉ từ vài dòng mô tả của trí tuệ nhân tạo (AI)? Ngày nay, các công cụ AI như ChatGPT, Gemini, Claude,… đang ngày càng trở nên phổ biến và có tác động sâu sắc đến cuộc sống của chúng ta.  Đằng sau nhiều ứng dụng AI ấn tượng này là một công nghệ cốt lõi mang tên Mô hình Ngôn ngữ Lớn (Large Language Model – LLM).  Bài viết này sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn tổng quan, dễ hiểu về LLM: chúng là gì, hoạt động ra sao, sở hữu những khả năng nào, tầm quan trọng, những thách thức đi kèm và tương lai đầy hứa hẹn của chúng.

LLM là gì?

Định nghĩa

Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) được định nghĩa là một thuật toán Học sâu (Deep Learning) tiên tiến, một dạng của Trí tuệ Nhân tạo, được thiết kế với khả năng xử lý, hiểu và tạo ra văn bản cũng như ngôn ngữ tự nhiên một cách tinh vi, mô phỏng khả năng của con người. Chúng thường được gọi là mạng nơ-ron (neural networks – NN), những hệ thống tính toán phức tạp lấy cảm hứng từ cấu trúc và hoạt động của não bộ con người.

Giải thích đơn giản: Bạn có thể hình dung LLM như một “bộ não” kỹ thuật số siêu lớn, được đào tạo chuyên sâu về ngôn ngữ.  Về cơ bản, chúng hoạt động bằng cách dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi văn bản, dựa trên những kiến thức đã học được từ kho dữ liệu khổng lồ trong quá trình huấn luyện. 

Các đặc điểm chính làm nên sự khác biệt của LLM bao gồm:

• Số lượng tham số khổng lồ: Đây là một trong những đặc trưng nổi bật nhất. Các tham số này có thể được hình dung như những “ký ức” hay “ngân hàng kiến thức” mà mô hình tích lũy được trong quá trình huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu. Số lượng tham số càng lớn, mô hình càng có khả năng nắm bắt các sắc thái phức tạp của ngôn ngữ và kiến thức.
• Khả năng học trong ngữ cảnh (in-context learning) và học ít mẫu (few-shot learning): LLM hiện đại có thể học từ các ví dụ hoặc hướng dẫn được cung cấp trực tiếp trong câu lệnh đầu vào (prompt) mà không cần phải huấn luyện lại hay cập nhật các tham số của mô hình. Điều này cho phép chúng liên tục học hỏi và thích ứng nhanh chóng với các tác vụ mới chỉ với một vài ví dụ minh họa.
• Xây dựng dựa trên lượng dữ liệu cực lớn: LLM được huấn luyện trên các tập dữ liệu văn bản khổng lồ, bao gồm sách, các trang web, bài báo khoa học, và nhiều nguồn thông tin khác. Quá trình này giúp mô hình nắm bắt được cú pháp, ngữ nghĩa, cấu trúc từ ngữ, và thậm chí là các khía cạnh của kiến thức phổ thông, từ đó có khả năng xử lý và tạo ra văn bản một cách tự nhiên và mạch lạc.
• Là một dạng của Trí tuệ Nhân tạo Tạo sinh (Generative AI): LLM thuộc về một nhánh rộng hơn của AI là Generative AI, tập trung vào việc tạo ra nội dung mới, trong trường hợp này là nội dung văn bản. ChatGPT là một ví dụ điển hình và phổ biến minh họa cho khả năng này của LLM.

LLM hoạt động như thế nào?

Nền tảng của LLM là Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks), đặc biệt là một kiến trúc mang tính cách mạng có tên là Transformer.  Kiến trúc Transformer, xuất hiện vào năm 2017, là một bước đột phá lớn.  Nó cho phép mô hình xử lý các chuỗi dữ liệu (như văn bản) một cách song song, thay vì tuần tự như các mô hình trước đó.  Điểm mấu chốt của Transformer là Cơ chế “Chú ý” (Attention Mechanism), giúp mô hình xác định và tập trung vào những phần quan trọng nhất của văn bản đầu vào, từ đó đưa ra dự đoán hoặc tạo ra kết quả đầu ra chính xác và mạch lạc hơn. 

Quá trình tạo ra một LLM thường gồm hai giai đoạn chính:

1. Huấn luyện (Training):
   • Tiền huấn luyện (Pre-training): Ở giai đoạn này, mô hình “học” các quy tắc ngữ pháp cơ bản, kiến thức phổ thông, cách các từ ngữ liên kết với nhau từ kho dữ liệu văn bản khổng lồ.  Quá trình này thường là tự giám sát, ví dụ như yêu cầu mô hình dự đoán các từ bị ẩn đi trong một câu. 
   • Tinh chỉnh (Fine-tuning): Sau khi tiền huấn luyện, mô hình được huấn luyện thêm trên một tập dữ liệu nhỏ hơn và chuyên biệt hơn để thực hiện tốt một tác vụ cụ thể, chẳng hạn như trả lời câu hỏi, dịch thuật, hay tóm tắt văn bản. 
2. Suy luận (Inference): Khi bạn đưa ra một yêu cầu (gọi là “prompt”), mô hình sẽ vận dụng những kiến thức đã học để tạo ra phản hồi. Nó làm điều này bằng cách dự đoán liên tiếp các từ (hoặc “token” – đơn vị nhỏ của văn bản) cho đến khi hoàn thành câu trả lời.

Khả năng và ứng dụng của LLM

Một số ứng dụng tiêu biểu bao gồm:

• Truy xuất thông tin và Tìm kiếm: LLM là nền tảng cho các công cụ tìm kiếm hiện đại, giúp hiểu rõ hơn ý định của người dùng và cung cấp kết quả tìm kiếm chính xác, phù hợp hơn.
• Tạo nội dung: LLM có khả năng tạo ra nhiều loại nội dung văn bản khác nhau, từ email, bài đăng blog, báo cáo, đến kịch bản, thơ ca, thậm chí cả mã nguồn phần mềm.
• Dịch thuật ngôn ngữ: Các mô hình này có thể dịch văn bản giữa nhiều ngôn ngữ khác nhau với độ trôi chảy và chính xác ngày càng cao, hỗ trợ giao tiếp đa ngôn ngữ trong các ứng dụng và trang web.
• Chatbot và Trợ lý ảo: LLM là công nghệ cốt lõi đằng sau các chatbot dịch vụ khách hàng và trợ lý ảo thông minh, có khả năng tương tác với người dùng một cách tự nhiên, hiểu câu hỏi và đưa ra phản hồi phù hợp.
• Phân tích tình cảm (Sentiment Analysis): LLM giúp các công ty phân tích cảm xúc và thái độ của khách hàng từ dữ liệu văn bản (ví dụ: đánh giá sản phẩm, bình luận trên mạng xã hội) để hiểu rõ hơn về phản hồi của thị trường và quản lý danh tiếng thương hiệu.
• Tóm tắt văn bản: Khả năng tóm tắt các tài liệu dài thành những đoạn ngắn gọn, súc tích mà vẫn giữ được ý chính là một ứng dụng giá trị, giúp tiết kiệm thời gian và công sức.
• Hỗ trợ trong các lĩnh vực chuyên ngành:
  • Y tế: LLM được sử dụng để phân tích hồ sơ bệnh án điện tử, hỗ trợ chẩn đoán, tự động hóa việc tạo tài liệu y khoa, và cung cấp thông tin y tế cho bệnh nhân.
  • Tài chính: LLM hỗ trợ phân tích báo cáo tài chính, phát hiện gian lận, đánh giá rủi ro, cung cấp tư vấn tài chính cá nhân hóa, và đảm bảo tuân thủ quy định.
  • Giáo dục: LLM được ứng dụng để tạo ra các hệ thống dạy kèm thông minh, cá nhân hóa lộ trình học tập, tự động chấm điểm, và cung cấp phản hồi cho học sinh.
  • Pháp lý: LLM giúp sàng lọc và phân tích tài liệu pháp lý, hợp đồng, hỗ trợ nghiên cứu và tìm kiếm tiền lệ pháp.
  • Nghiên cứu khoa học: LLM hỗ trợ rà soát tài liệu khoa học, phân tích dữ liệu, tạo giả thuyết, và thậm chí là viết các phần của bài báo khoa học.

Các LLM nổi bật hiện nay

Thế giới LLM đang phát triển nhanh chóng với nhiều mô hình nổi bật:

• Dòng GPT (OpenAI): Nổi tiếng nhất là GPT-3 và GPT-4, nền tảng sức mạnh cho ChatGPT. 
• Gemini (Google): Mô hình đa phương thức (multimodal) mới nhất từ Google, có khả năng xử lý nhiều loại thông tin (văn bản, hình ảnh, âm thanh,…). 
• Llama (Meta): Một mô hình mã nguồn mở quan trọng, thúc đẩy sự phát triển và nghiên cứu trong cộng đồng. 
• Claude (Anthropic): Mô hình tập trung vào việc xây dựng AI an toàn và có đạo đức. 

(Lưu ý: Danh sách này không đầy đủ và các mô hình mới liên tục xuất hiện.)

Thách thức và Hạn chế

Bên cạnh những lợi ích to lớn, LLM cũng đối mặt với nhiều thách thức và hạn chế cần giải quyết:

• Ảo giác (Hallucinations): LLM có thể tạo ra thông tin sai lệch hoặc không có thật một cách rất tự tin, hiện tượng này được gọi là “ảo giác”. Điều này đặc biệt nguy hiểm trong các lĩnh vực nhạy cảm như y tế hay tài chính.
• Thiên kiến (Bias): LLM được huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu từ internet, vốn chứa đựng những thiên kiến tiềm ẩn của con người về giới tính, chủng tộc, văn hóa, v.v. Do đó, LLM có thể học và tái tạo lại những thiên kiến này trong các nội dung mà chúng tạo ra, dẫn đến sự phân biệt đối xử hoặc củng cố các định kiến tiêu cực. Việc xác định và giảm thiểu thiên kiến là một thách thức lớn.
• Chi phí tính toán và năng lượng: Việc huấn luyện và vận hành các LLM quy mô lớn đòi hỏi nguồn tài nguyên tính toán và năng lượng khổng lồ, gây ra những lo ngại về tác động môi trường và sự tập trung quyền lực công nghệ vào tay một số ít tổ chức có đủ khả năng chi trả.
• Khả năng giải thích (Interpretability) và Tính minh bạch (Transparency): LLM thường được coi là các “hộp đen” (black boxes) do kiến trúc phức tạp và số lượng tham số khổng lồ của chúng. Việc hiểu được tại sao một LLM lại đưa ra một dự đoán hoặc câu trả lời cụ thể là rất khó khăn, gây cản trở cho việc gỡ lỗi, đảm bảo tính tin cậy và quy trách nhiệm.
• An toàn và Bảo mật: Nguy cơ LLM bị sử dụng cho các mục đích xấu như tạo tin giả, lừa đảo, hoặc tấn công mạng là một mối lo ngại hiện hữu. Việc đảm bảo an toàn và bảo mật trong quá trình phát triển và triển khai LLM là vô cùng quan trọng.
• Vấn đề bản quyền và sở hữu trí tuệ: LLM học từ lượng lớn dữ liệu có bản quyền, và nội dung chúng tạo ra có thể tương tự hoặc dựa trên các tác phẩm gốc, đặt ra những câu hỏi phức tạp về quyền sở hữu trí tuệ.
• Tác động đến việc làm: Khả năng tự động hóa nhiều tác vụ của LLM có thể dẫn đến sự thay thế lao động trong một số ngành nghề, đòi hỏi sự chuẩn bị và thích ứng từ xã hội.

Tương lai của LLM

Lĩnh vực LLM vẫn đang phát triển với tốc độ chóng mặt, với nhiều hướng nghiên cứu và xu hướng hứa hẹn sẽ định hình tương lai của công nghệ này:

• Tối ưu hóa và Hiệu quả: Một xu hướng quan trọng là phát triển các LLM nhỏ hơn, hiệu quả hơn (Small Language Models – SLMs) mà vẫn duy trì được hiệu suất cao. Các kỹ thuật như lượng tử hóa (quantization), tỉa thưa (pruning), và chưng cất kiến thức (knowledge distillation) đang được nghiên cứu để giảm kích thước mô hình và yêu cầu tính toán, giúp LLM có thể triển khai trên nhiều thiết bị và ứng dụng hơn, bao gồm cả các thiết bị biên (edge devices).
• Chất lượng dữ liệu hơn là số lượng: Nhận thức rằng không phải tất cả dữ liệu đều đóng góp như nhau vào hiệu suất mô hình đang dẫn đến sự thay đổi từ việc chỉ tập trung vào số lượng dữ liệu sang ưu tiên chất lượng dữ liệu. Các kỹ thuật chọn lọc, làm sạch và tăng cường dữ liệu chất lượng cao đang được chú trọng.
• Khả năng Đa phương thức (Multimodality): Các LLM trong tương lai sẽ không chỉ xử lý văn bản mà còn có khả năng hiểu và tạo ra nội dung từ nhiều loại dữ liệu khác nhau như hình ảnh, âm thanh, video (Multimodal LLMs – MLLMs). Điều này mở ra các ứng dụng mới trong việc phân tích dữ liệu đa dạng và tương tác người-máy phong phú hơn. Các mô hình như Google Gemini 2.0, Grok 3, DeepSeek V3 là những ví dụ về MLLM tiên tiến.
• Cải thiện khả năng Suy luận và Lập kế hoạch: Mặc dù LLM hiện tại rất giỏi trong việc tạo ngôn ngữ, khả năng suy luận logic và lập kế hoạch phức tạp của chúng vẫn còn hạn chế. Các nghiên cứu đang tập trung vào việc tăng cường những khả năng này, ví dụ như các mô hình có khả năng tạo ra các “chuỗi tư duy” (chain-of-thought) dài hơn trước khi đưa ra câu trả lời cuối cùng.
• Tăng cường Tính tương tác và Khả năng đối thoại: Các LLM trong tương lai được kỳ vọng sẽ có khả năng đối thoại tương tác với con người một cách tự nhiên và mạch lạc hơn, không chỉ tạo ra văn bản một chiều.
• Học hỏi liên tục và Thích ứng: Phát triển các LLM có khả năng học hỏi liên tục từ các tương tác mới và dữ liệu mới mà không cần huấn luyện lại từ đầu (continual learning) là một hướng đi quan trọng.
• Tính minh bạch, An toàn và Đạo đức: Việc đảm bảo tính minh bạch trong hoạt động của LLM, an toàn trong việc xử lý thông tin, tạo ra đầu ra chính xác và giải quyết các vấn đề đạo đức như thiên kiến và ảo giác sẽ tiếp tục là ưu tiên hàng đầu trong nghiên cứu. Các hội nghị lớn như ICLR, EMNLP, ACL đang tích cực thảo luận và nghiên cứu các vấn đề này.
• Tích hợp kiến thức cấu trúc: Một câu hỏi nghiên cứu quan trọng là liệu việc mô hình hóa các cấu trúc ngôn ngữ tường minh (ví dụ: cú pháp, ngữ nghĩa) có còn cần thiết và hữu ích trong kỷ nguyên LLM hay không, và làm thế nào để tích hợp kiến thức cấu trúc này vào LLM để cải thiện hiệu suất hoặc khả năng giải thích.

Kết luận

Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) đại diện cho một bước tiến vượt bậc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Chúng sở hữu những khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên đáng kinh ngạc, mang lại vô vàn ứng dụng và lợi ích thiết thực.  LLM đang định hình lại cách chúng ta làm việc, học tập, sáng tạo và tương tác với công nghệ cũng như thông tin.  Mặc dù vẫn còn đó những thách thức và hạn chế cần khắc phục, tiềm năng phát triển và tầm ảnh hưởng của LLM trong tương lai là vô cùng to lớn.  Chúng ta hãy cùng tiếp tục tìm hiểu và sử dụng công nghệ mạnh mẽ này một cách có hiểu biết và trách nhiệm.

Nguồn tham khảo

1. What Are Large Language Models (LLMs)? | IBM, accessed June 4, 2025, https://www.ibm.com/think/topics/large-language-models
2. Exploring the Diverse Use Cases of LLMs Across Industries – FXMedia, accessed June 4, 2025, https://www.fxmweb.com/insights/exploring-the-diverse-use-cases-of-llms-across-industries.html
3. What Are Multimodal Large Language Models? Applications, Challenges, and How They Work – Shaip, accessed June 4, 2025, https://www.shaip.com/blog/multimodal-large-language-models-mllms/
4. LLM: Mô hình ngôn ngữ lớn là gì? | Machine Learning | Google for …, accessed June 4, 2025, https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/llm/transformers?hl=vi
5. arXiv:2409.06857v5 [cs.CL] 15 Apr 2025, accessed June 4, 2025, https://arxiv.org/pdf/2409.06857
6. What Are Multimodal Large Language Models? Applications, Challenges, and How They Work – Shaip, accessed June 4, 2025, https://www.shaip.com/blog/multimodal-large-language-models-mllms/
7. Top 10 Multimodal LLMs to Explore in 2025 – Analytics Vidhya, accessed June 4, 2025, https://www.analyticsvidhya.com/blog/2025/03/top-multimodal-llms/
8. Large language model – Wikipedia, accessed June 4, 2025, https://en.wikipedia.org/wiki/Large_language_model
9. XLLM Workshop @ ACL 2025, accessed June 4, 2025, https://xllms.github.io/