Tuyệt vời! Sau khi biết AI Tạo Sinh là gì ở bài trước, chắc hẳn nhiều bạn đang tò mò không biết “bí mật” bên trong những “cỗ máy sáng tạo” này là gì đúng không? Làm thế nào mà chúng có thể viết thơ, vẽ tranh hay soạn nhạc “ảo diệu” đến vậy? Hôm nay, GiaiMaAI.com sẽ cùng bạn “soi” vào bên trong để khám phá cách AI Tạo Sinh hoạt động nhé!
Nếu bạn chưa xem bài viết trước thì tham khảo ở đây nhé: AI Tạo Sinh Là Gì? “Cỗ Máy Sáng Tạo” Cho Người Mới Bắt Đầu
“Trái tim” của AI Tạo Sinh: Mô hình Máy học và Dữ liệu Đào tạo
Để hiểu cách AI Tạo Sinh hoạt động, trước hết chúng ta cần làm quen với hai “nhân vật” chính: mô hình máy học (machine learning models) và dữ liệu đào tạo (training data).
Mô hình máy học là gì?
Bạn cứ hình dung mô hình máy học như bộ não của AI Tạo Sinh. Đây là những chương trình máy tính rất lớn, được thiết kế để “học” từ dữ liệu. Thay vì được lập trình từng bước cụ thể để làm một việc gì đó, các mô hình này sẽ tự tìm ra các quy luật, các mẫu (patterns) và mối quan hệ ẩn chứa trong dữ liệu mà chúng được “cho ăn”.
Cốt lõi của AI Tạo Sinh chính là các mô hình học máy này, đặc biệt là các mạng nơ-ron nhân tạo (neural networks) và công nghệ học sâu (deep learning). Chúng giúp AI phát hiện và học hỏi các mẫu từ nguồn dữ liệu khổng lồ, rồi từ đó tái tạo hoặc sáng tạo ra nội dung mới.
Dữ liệu đào tạo – “Thức ăn” cho AI
Nếu mô hình máy học là bộ não, thì dữ liệu đào tạo chính là “thức ăn” nuôi dưỡng bộ não đó. Đây là một tập hợp khổng lồ các loại dữ liệu như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video… mà AI sẽ “nghiền ngẫm” để học hỏi.
Chất lượng và số lượng của dữ liệu đào tạo cực kỳ quan trọng. Dữ liệu càng đa dạng, phong phú và chính xác, AI càng “thông minh” và tạo ra sản phẩm càng chất lượng. Giống như chúng ta cần đọc nhiều sách, xem nhiều tranh để có kiến thức và cảm hứng sáng tạo, AI cũng vậy đó! Các nhà khoa học dữ liệu thậm chí dành tới 80% thời gian của họ để chuẩn bị và làm giàu dữ liệu cho việc đào tạo mô hình.
Những “Ngôi Sao” trong Làng Mô Hình: Foundation Models và LLMs
Khi nói về các mô hình máy học “khủng” đằng sau AI Tạo Sinh, không thể không nhắc đến hai khái niệm nổi bật: Mô hình Nền tảng (Foundation Models – FM) và Mô hình Ngôn ngữ Lớn (Large Language Models – LLM).
Mô hình Nền tảng (Foundation Models – FM)
Đây là những mô hình máy học cực lớn, được huấn luyện trên một lượng dữ liệu khổng lồ và đa dạng, không nhất thiết phải được gán nhãn cụ thể. Nhờ vậy, chúng có khả năng thích ứng với rất nhiều tác vụ khác nhau, từ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính đến robot. Chúng giống như những “sinh viên xuất sắc toàn diện”, có thể áp dụng kiến thức vào nhiều lĩnh vực.
Các FM thường sử dụng các mạng nơ-ron sâu (deep neural networks) với hàng triệu, thậm chí hàng tỷ tham số, để nắm bắt các mẫu dữ liệu phức tạp. Một ví dụ điển hình là GPT-4, có khả năng tạo văn bản, dịch thuật, sáng tạo nội dung, hay DALL-E 2 có thể tạo hình ảnh từ mô tả văn bản.
Mô hình Ngôn ngữ Lớn (Large Language Models – LLM)
LLM là một “phân nhánh” chuyên biệt hơn của FM, tập trung chủ yếu vào các tác vụ liên quan đến ngôn ngữ như tóm tắt, tạo văn bản, phân loại, trò chuyện, và trích xuất thông tin. Bạn có thể đã nghe tên ChatGPT của OpenAI, đó chính là một LLM nổi tiếng.
Điểm đặc biệt của LLM là khả năng thực hiện nhiều tác vụ ngôn ngữ khác nhau chỉ với một mô hình duy nhất. Chúng được huấn luyện với lượng dữ liệu văn bản khổng lồ (có thể lên tới hàng terabyte!) để “học” cách hiểu ngữ pháp, cú pháp, ý nghĩa, và thậm chí là cả “phong cách” của ngôn ngữ. Chúng làm điều này bằng cách dự đoán từ tiếp theo trong một câu, dựa trên những từ đã xuất hiện trước đó và ngữ cảnh xung quanh.
Quá trình AI “Học Hỏi” để Sáng Tạo
Vậy cụ thể thì AI “học” như thế nào từ kho dữ liệu khổng lồ đó? Chúng không học thuộc lòng đâu nhé, mà là nhận diện các mẫu (patterns) và mối quan hệ giữa các phần tử dữ liệu để rồi tạo ra những sản phẩm mới mẻ.
- Ví dụ với văn bản: Khi “đọc” hàng tỷ câu văn, một LLM sẽ học được rằng sau từ “bầu trời” thường có thể là “xanh”, “trong”, “đầy sao”, chứ ít khi là “ngon” hay “chạy”. Nó học cách các từ kết hợp với nhau để tạo thành câu có nghĩa, học các cấu trúc ngữ pháp, thậm chí cả những sắc thái tinh tế trong ngôn ngữ để có thể viết thơ, soạn email hay trả lời câu hỏi của bạn một cách tự nhiên. Mô hình sẽ dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi văn bản dựa trên các từ trước đó và ngữ cảnh, sau đó chọn từ tiếp theo bằng các kỹ thuật phân phối xác suất.
- Ví dụ với hình ảnh: Để tạo ra một phiên bản sắc nét hơn của một bức ảnh mờ, AI sẽ phân tích hàng triệu cặp ảnh “mờ – nét” để học được mối liên hệ giữa các điểm ảnh, màu sắc, đường nét. Hoặc khi tạo ảnh động vật mới, mô hình sẽ phân tích các đặc điểm như hình dạng tai, mắt, đuôi, mẫu da từ vô số ảnh động vật đã biết, học các mối quan hệ này để hiểu tổng thể một con vật trông như thế nào, rồi từ đó có thể “vẽ” ra một con vật hoàn toàn mới mà nó chưa từng thấy trong bộ dữ liệu đào tạo.
Quá trình học này giống như một đứa trẻ học nói, học viết, ban đầu còn bỡ ngỡ nhưng dần dần sẽ hình thành được khả năng ngôn ngữ phong phú.
Các Bước Cơ Bản để “Cỗ Máy Sáng Tạo” Vận Hành
Dù có nhiều loại AI Tạo Sinh khác nhau, quy trình hoạt động cơ bản của chúng thường bao gồm các bước chính sau:
- Thu thập và Chuẩn bị Dữ liệu (Data Collection & Preparation): Đây là bước nền tảng. Dữ liệu từ nhiều nguồn đa dạng được thu thập, sau đó được làm sạch, loại bỏ nhiễu, chuẩn hóa định dạng. Đối với một số loại mô hình, dữ liệu còn cần được gán nhãn (ví dụ: phân loại ảnh này là “mèo”, ảnh kia là “chó”) để AI biết cái gì là cái gì.
- Chọn Kiến trúc Mô hình (Model Architecture Selection): Tùy thuộc vào nhiệm vụ cụ thể (ví dụ: tạo văn bản, tạo ảnh, tạo nhạc), các nhà phát triển sẽ lựa chọn kiến trúc mô hình máy học phù hợp. Có thể là một mô hình Transformer cho ngôn ngữ, hay một mô hình GAN cho hình ảnh.
- Đào tạo Mô hình (Model Training): Đây là lúc “phép màu” xảy ra! Dữ liệu đã chuẩn bị được “đưa vào” mô hình để nó bắt đầu quá trình “học”. Mô hình sẽ điều chỉnh các tham số bên trong của nó qua nhiều vòng lặp để cố gắng dự đoán hoặc tạo ra kết quả ngày càng chính xác hơn so với dữ liệu đầu vào. Giống như bạn tập giải một bài toán nhiều lần để tìm ra cách giải đúng nhất vậy.
- Đánh giá và Tinh chỉnh (Evaluation & Fine-tuning): Sau khi đào tạo ban đầu, mô hình sẽ được đánh giá trên một bộ dữ liệu thử nghiệm (mà nó chưa từng thấy) để xem nó hoạt động tốt đến đâu. Nếu kết quả chưa tốt, các nhà phát triển sẽ “tinh chỉnh” lại mô hình, có thể bằng cách cung cấp thêm dữ liệu chuyên biệt hơn hoặc điều chỉnh các thông số học. Ví dụ, một mô hình nền tảng đã được đào tạo trên dữ liệu chung có thể được “điều chỉnh” thêm trên dữ liệu về y khoa để nó giỏi hơn trong việc trả lời các câu hỏi về y tế.
- Tạo Đầu ra (Output Generation/Inference): Cuối cùng, khi mô hình đã sẵn sàng, nó có thể nhận đầu vào từ người dùng (ví dụ: một câu lệnh, một bức ảnh mờ) và tạo ra nội dung mới (ví dụ: một đoạn văn, một bức ảnh nét căng, một bản nhạc).
Lời kết:
Hiểu được “bí mật” bên trong cách AI Tạo Sinh hoạt động giúp chúng ta thấy được sự kỳ diệu của công nghệ này phải không nào? Dù có vẻ phức tạp với những mô hình máy học và thuật toán, nhưng về cơ bản, đó là quá trình AI “học” từ dữ liệu để rồi tự mình “sáng tạo”. Trong các bài viết tiếp theo, GiaiMaAI.com sẽ tiếp tục cùng bạn khám phá những ứng dụng thú vị khác của AI nhé!
