Transformer là gì? Tìm hiểu kiến trúc AI đứng sau ChatGPT, Gemini và nhiều mô hình khác

Các mô hình AI như ChatGPT, Gemini, Claude hay nhiều công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên hiện nay đều được phát triển dựa trên những công nghệ tiên tiến. Trong đó, Transformer được xem là một bước ngoặt quan trọng, góp phần thay đổi cách máy tính hiểu và xử lý ngôn ngữ của con người. Nếu bạn đang thắc mắc Transformer là gì, cấu trúc ra sao và có những ưu điểm nào so với các mô hình trước đây, bài viết này sẽ giúp bạn có cái nhìn tổng quan và dễ hiểu.

Transformer là gì?

Transformer là một kiến trúc mô hình học sâu (Deep Learning) được thiết kế cho các bài toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP). Mô hình này lần đầu được giới thiệu trong bài báo "Attention Is All You Need" của Google vào năm 2017 và nhanh chóng trở thành nền tảng của nhiều mô hình AI như BERT, GPT, T5, Llama, Gemini và nhiều mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) khác.

Điểm nổi bật của Transformer là sử dụng cơ chế Self-Attention (tự chú ý) để xác định mối quan hệ giữa các từ trong câu. Thay vì xử lý từng từ theo thứ tự như các mô hình truyền thống, Transformer có thể xử lý toàn bộ chuỗi dữ liệu cùng lúc. Nhờ đó, mô hình vừa tăng tốc quá trình huấn luyện, vừa hiểu tốt ngữ cảnh và mối liên hệ giữa các từ, kể cả khi chúng nằm cách xa nhau trong văn bản.

Các kiến trúc AI trước Transformer có hạn chế gì?

Trước khi Transformer ra đời, các mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên chủ yếu dựa trên Recurrent Neural Network (RNN) và các biến thể của nó như Long Short-Term Memory (LSTM) và Gated Recurrent Unit (GRU). Đây là những kiến trúc được thiết kế để xử lý dữ liệu theo trình tự, phù hợp với các tác vụ như dịch máy, nhận dạng giọng nói hay dự đoán văn bản.

Mặc dù đạt được nhiều thành công, các mô hình này vẫn tồn tại nhiều hạn chế khiến việc xử lý văn bản dài và dữ liệu lớn chưa thực sự hiệu quả.

Khó ghi nhớ ngữ cảnh dài

RNN xử lý dữ liệu theo từng bước nên thông tin từ những từ xuất hiện đầu câu có thể bị suy giảm khi mô hình xử lý đến cuối câu. LSTM và GRU đã cải thiện vấn đề này bằng các cơ chế ghi nhớ, nhưng vẫn gặp khó khăn khi phải học mối quan hệ giữa những từ cách nhau quá xa.

Không thể xử lý song song

Do phải xử lý từng từ theo trình tự, RNN, LSTM và GRU không thể tính toán đồng thời trên toàn bộ câu. Điều này làm thời gian huấn luyện kéo dài, đặc biệt khi làm việc với tập dữ liệu lớn hoặc văn bản dài.

Chưa tận dụng tốt phần cứng 

Việc xử lý tuần tự khiến các mô hình truyền thống khó khai thác hết khả năng tính toán song song của GPU và TPU. Điều này làm giảm hiệu suất huấn luyện và suy luận so với các kiến trúc hiện đại.

Transformer khắc phục những hạn chế đó như thế nào?

Transformer được phát triển nhằm giải quyết những điểm yếu của RNN, LSTM và GRU bằng cách thay đổi hoàn toàn cách xử lý dữ liệu. Thay vì đọc văn bản theo từng bước, Transformer sử dụng cơ chế Attention, đặc biệt là Self-Attention, để phân tích toàn bộ chuỗi dữ liệu trong một lần.

Xử lý song song

Transformer xử lý toàn bộ câu hoặc đoạn văn cùng lúc thay vì từng từ một. Điều này giúp rút ngắn đáng kể thời gian huấn luyện và tăng hiệu quả khi làm việc với tập dữ liệu lớn.

Hiểu tốt mối quan hệ giữa các từ

Thông qua cơ chế Self-Attention, mô hình có thể xác định mức độ liên quan giữa mọi từ trong câu, bất kể khoảng cách của chúng. Điều này giúp Transformer hiểu ngữ cảnh và xử lý các câu dài hiệu quả hơn so với RNN hay LSTM.

Tận dụng sức mạnh phần cứng

Khả năng xử lý song song cho phép Transformer khai thác hiệu quả GPU và TPU, từ đó tăng tốc quá trình huấn luyện và suy luận, đồng thời dễ mở rộng sang các mô hình có hàng tỷ tham số.

Cách hoạt động của Transformer là gì?

Cốt lõi trong cách hoạt động của Transformer là attention mechanism, hay còn gọi là cơ chế chú ý. Cơ chế này cho phép mô hình xác định phần nào trong câu hoặc đoạn văn quan trọng hơn để xử lý ngữ cảnh và đưa ra dự đoán chính xác hơn.

Khác với RNN hay LSTM phải đọc dữ liệu theo từng bước, Transformer có thể xử lý toàn bộ chuỗi đầu vào cùng lúc. Để làm được điều đó, mô hình thường gồm hai phần chính là Encoder và Decoder.

Encoder và Decoder là gì?

• Encoder: Đây là phần tiếp nhận và xử lý dữ liệu đầu vào. Encoder biến câu hoặc đoạn văn ban đầu thành các vector biểu diễn giàu thông tin, giúp mô hình hiểu được nội dung, vị trí và mối quan hệ giữa các từ.
• Decoder: Đây là phần tạo ra chuỗi đầu ra. Decoder sử dụng thông tin đã được Encoder xử lý, kết hợp với các token đã sinh trước đó để dự đoán token tiếp theo. Cơ chế này thường xuất hiện trong các bài toán như dịch máy, tóm tắt văn bản hoặc sinh văn bản.

Mỗi Encoder và Decoder đều gồm nhiều lớp xếp chồng lên nhau. Trong từng lớp sẽ có các thành phần như Multi-Head Attention, Feed-Forward Neural Network, Add & Norm và ở Decoder còn có thêm Masked Multi-Head Attention.

Quy trình hoạt động cơ bản của Transformer

Bước 1: Tiền xử lý dữ liệu đầu vào

Trước khi đưa văn bản vào mô hình, dữ liệu cần được chuyển đổi thành dạng số để máy có thể xử lý.

• Tokenization: Văn bản được tách thành các đơn vị nhỏ gọi là token. Token có thể là từ, cụm từ, ký tự hoặc một phần của từ tùy theo cách mã hóa. Ví dụ, câu “ChatGPT là gì?” có thể được tách thành các token như “ChatGPT”, “là”, “gì”, “?”.
• Embedding: Mỗi token được chuyển thành một vector số. Vector này chứa thông tin biểu diễn ý nghĩa của token trong không gian nhiều chiều, giúp mô hình có thể tính toán và so sánh mối quan hệ giữa các token.
• Positional Encoding: Vì Transformer không xử lý văn bản theo thứ tự từng từ như RNN, mô hình cần thêm thông tin về vị trí của mỗi token trong câu. Positional Encoding được cộng vào vector embedding để mô hình biết token nào đứng trước, token nào đứng sau và thứ tự của chúng trong chuỗi.

Bước 2: Encoder xử lý chuỗi đầu vào

Encoder gồm nhiều lớp giống nhau được xếp chồng. Mỗi lớp Encoder thường có hai thành phần chính là Multi-Head Attention và Feed-Forward Neural Network, đi kèm với cơ chế Add & Norm.

• Multi-Head Attention: Thành phần này giúp mô hình xem xét mối quan hệ giữa các token trong cùng một câu. Thay vì chỉ có một cơ chế chú ý, Transformer sử dụng nhiều “head” chú ý khác nhau. Mỗi head có thể tập trung vào một khía cạnh riêng của dữ liệu, chẳng hạn quan hệ ngữ pháp, ý nghĩa, chủ thể, vị trí hoặc ngữ cảnh xa trong câu.
• Feed-Forward Neural Network: Sau khi đi qua attention, dữ liệu tiếp tục được đưa vào mạng nơ-ron truyền thẳng. Thành phần này giúp mô hình học các biểu diễn phức tạp hơn và biến đổi thông tin theo từng vị trí token.
• Add & Norm: Đây là bước kết hợp residual connection và layer normalization. Residual connection giúp thông tin gốc không bị mất khi đi qua nhiều lớp sâu, còn layer normalization giúp quá trình huấn luyện ổn định hơn.

Sau khi đi qua toàn bộ các lớp Encoder, đầu vào ban đầu được chuyển thành một tập vector giàu ngữ cảnh. Các vector này sẽ được chuyển sang Decoder để phục vụ quá trình tạo đầu ra.

Bước 3: Decoder tạo chuỗi đầu ra

Decoder cũng gồm nhiều lớp xếp chồng, nhưng cấu trúc phức tạp hơn Encoder vì nó vừa phải hiểu đầu vào, vừa phải sinh đầu ra theo từng bước.

• Masked Multi-Head Attention: Đây là lớp attention đầu tiên trong Decoder. Từ “masked” có nghĩa là mô hình bị che các token ở phía sau để không nhìn thấy tương lai. Nhờ vậy, khi dự đoán một từ tiếp theo, Decoder chỉ dựa vào những từ đã được sinh trước đó.
• Encoder-Decoder Attention: Lớp này giúp Decoder kết nối với thông tin từ Encoder. Decoder sẽ dùng đầu ra của Encoder để xác định phần nào của chuỗi đầu vào cần chú ý khi sinh từng token đầu ra.
• Feed-Forward Neural Network: Tương tự Encoder, lớp này tiếp tục xử lý và biến đổi vector sau attention để tạo biểu diễn tốt hơn cho việc dự đoán.
• Add & Norm: Thành phần này cũng được sử dụng sau các lớp con trong Decoder để giữ thông tin ổn định và hỗ trợ quá trình học của mô hình.

Bước 4: Dự đoán token đầu ra

Đầu ra của Decoder là các vector biểu diễn cho từng vị trí trong chuỗi đầu ra. Những vector này được đưa qua một lớp tuyến tính và hàm Softmax để tạo ra xác suất cho từng token trong bộ từ vựng.

Mô hình sẽ chọn token có xác suất phù hợp nhất làm kết quả dự đoán tiếp theo. Quá trình này được lặp lại nhiều lần cho đến khi mô hình sinh ra ký hiệu kết thúc câu hoặc đạt đến độ dài tối đa đã được thiết lập.

Tạm kết

Hy vọng bài viết đã giúp bạn hiểu rõ Transformer là gì, cách mô hình này hoạt động cũng như vai trò của nó trong sự phát triển của trí tuệ nhân tạo hiện đại. Với khả năng xử lý ngữ cảnh hiệu quả, hỗ trợ huấn luyện song song và mở rộng quy mô dễ dàng, Transformer đã trở thành nền tảng cho nhiều mô hình AI tiên tiến và tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực công nghệ.

Nếu thường xuyên sử dụng các công cụ AI, lập trình, xử lý dữ liệu hoặc học tập liên quan đến trí tuệ nhân tạo, một chiếc laptop AI sẽ giúp tối ưu hiệu suất làm việc và trải nghiệm sử dụng. Tại FPT Shop, bạn có thể tham khảo nhiều mẫu laptop AI chính hãng được trang bị bộ xử lý thế hệ mới tích hợp NPU, đáp ứng tốt nhu cầu học tập, sáng tạo nội dung và khai thác các tính năng AI trên Windows hiện nay.

Xem thêm:

• AI Model là gì? Khám phá nguyên lý hoạt động, ứng dụng thực tế và lợi ích nổi bật trong đời sống
• GPT-3 là gì? Cách thức hoạt động, ứng dụng thực tế và tiềm năng phát triển trong tương lai