ChatGPT hoạt động như thế nào? Tận dụng tối đa ChatGPT!

Hãy quay lại vài bước để nhớ lại thời kỳ trước ChatGPT.

Chắc chắn đây không phải là cách sử dụng thời gian hiệu quả nhất, đặc biệt là khi bạn phải xử lý nhiều công việc cùng một lúc.

Nhờ ChatGPT, dù bạn đang tóm tắt các tài liệu khác hay tạo bài viết blog từ đầu, bạn sẽ có được nội dung giống như do con người viết chỉ trong vài giây.

Cho dù bạn là người đam mê AI muốn tìm hiểu về mô hình ngôn ngữ ChatGPT, nhà phát triển muốn tận dụng khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên hay người dùng kinh doanh đang tìm kiếm giải pháp thay thế ChatGPT, chúng tôi sẽ trả lời tất cả các truy vấn của bạn trong bài viết này.

ChatGPT là gì?

ChatGPT, còn được gọi là Chat Generative Pre-trained Transformer, là một công cụ AI được phát triển bởi OpenAI, một công ty nghiên cứu AI được hỗ trợ bởi Microsoft.

ChatGPT, ra mắt vào tháng 11 năm 2022, là một chatbot thông minh có thể ghi nhớ các cuộc hội thoại trong quá khứ, bắt chước các cuộc hội thoại đó, tạo ra các phản hồi phù hợp và ý tưởng mới, đồng thời phát triển các ý tưởng hiện có.

Hãy xem hình ảnh dưới đây để biết ví dụ.

Chúng tôi đã yêu cầu ChatGPT chia sẻ ba ý tưởng tập podcast liên quan đến tiếp thị nội dung SaaS. ChatGPT cung cấp ý tưởng nội dung cùng với kế hoạch sơ bộ để cấu trúc từng tập.

ChatGPT sử dụng mô hình ngôn ngữ GPT để hỗ trợ bạn giải quyết các vấn đề thực tế và các trường hợp sử dụng phức tạp như:

ChatGPT hiện có hai mô hình: ChatGPT 3. 5 là phiên bản Beta miễn phí và ChatGPT 4 là phiên bản cao cấp, có giá 20 đô la mỗi tháng.

Hiểu về công nghệ đằng sau ChatGPT

OpenAI đã phát hành ba mẫu đầu tiên của dòng GPT, đó là GPT 1, 2 và 3, lần lượt vào năm 2018, 2019 và 2020. Trong khi GPT 1 chỉ chứa 117 triệu tham số, GPT 3 là phiên bản tiên tiến hơn nhiều với 175 tỷ tham số, có khả năng cung cấp các phản hồi ở mức độ con người cho các công việc khác nhau.

Tất cả các mô hình GPT này đều được xây dựng dựa trên công nghệ Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) và mạng nơ-ron.

LLM được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu giống như bất kỳ hệ thống dựa trên trí tuệ nhân tạo nào khác [hãy nghĩ đến các trợ lý ảo Alexa và Siri — những người nhận ra giọng nói của bạn, ghi nhớ sinh nhật của bạn và thông báo cho bạn về các cuộc họp].

Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model) xử lý tất cả dữ liệu đào tạo (sẽ được giải thích chi tiết hơn trong phần tiếp theo) thông qua mạng thần kinh (một chương trình máy tính mô phỏng cấu trúc của não người) và học sâu để thu thập dữ liệu. ChatGPT sử dụng một mạng thần kinh phức tạp gọi là transformer và quá trình đào tạo trước (pre-training).

Kiến trúc Transformer

Kiến trúc biến đổi phức tạp của OpenAI đọc khối lượng văn bản khổng lồ, xác định các mẫu về mối liên quan giữa các văn bản và cụm từ, đồng thời dự đoán từ tiếp theo. ChatGPT rất giỏi trong việc dự đoán văn bản để tạo ra các phản hồi giống với kiến thức của con người.

Tuy nhiên, đối với cùng một câu hỏi, các mô hình AI của ChatGPT cung cấp các phản hồi cá nhân hóa, tương tự nhau nhưng không hoàn toàn giống nhau.

Có một số ngẫu nhiên trong mã được viết để kích hoạt tính năng tự động sửa lỗi. Sắp tới, các mô hình LLM sẽ cạnh tranh gay gắt với các công cụ tự động sửa lỗi siêu mạnh vì chúng có thể xử lý lượng dữ liệu khổng lồ dựa trên hàng triệu truy vấn của người dùng cho một công việc cụ thể.

Đào tạo trước

Quá trình tiền đào tạo bao gồm hai phương pháp: không giám sát và giám sát.

Trong phương pháp có giám sát, mô hình tổng thể được huấn luyện để học các hàm bản đồ nhằm bản đồ hóa trực tiếp đầu vào thành đầu ra. Học có giám sát được sử dụng cho các công việc phân loại, hồi quy và dán nhãn chuỗi.

Mặt khác, trong phương pháp học không có giám sát, mô hình AI được huấn luyện trên dữ liệu không có kết quả cụ thể liên quan đến từng đầu vào. Thay vào đó, mô hình học cấu trúc và mẫu cơ bản trong dữ liệu đầu vào mà không có công việc cụ thể.

Phân cụm, phát hiện bất thường và giảm chiều sử dụng phương pháp đào tạo này.

Về mô hình hóa ngôn ngữ, quá trình huấn luyện trước không có giám sát được sử dụng để huấn luyện mô hình hiểu cú pháp và ngữ nghĩa của ngôn ngữ tự nhiên. Bằng cách này, mô hình có thể tạo ra văn bản mạch lạc và có ý nghĩa trong bối cảnh cuộc hội thoại.

Vì không thể dự đoán tất cả các câu hỏi mà người dùng sẽ hỏi, ChatGPT không thể được huấn luyện bằng mô hình học có giám sát. Thay vào đó, nó sử dụng huấn luyện trước không có giám sát để giúp ChatGPT có kiến thức vô hạn.

Trong phần tiếp theo, chúng tôi sẽ giới thiệu cách thức hoạt động của ChatGPT, cách OpenAI huấn luyện các mô hình AI về mô hình hóa ngôn ngữ ẩn, dự đoán token tiếp theo và các bộ dữ liệu mà OpenAI sử dụng để huấn luyện ChatGPT tạo ra văn bản mạch lạc.

ChatGPT hoạt động như thế nào?

Về cơ bản, ChatGPT không thể phân biệt giữa 'đúng' và 'sai'. ChatGPT tìm kiếm các câu trả lời khả thi, mạch lạc và gần nhất với dữ liệu đào tạo và phản hồi của con người mỗi khi bạn nhập truy vấn của người dùng.

OpenAI đã sử dụng bốn bộ dữ liệu để đào tạo ChatGPT:

Bây giờ, hãy đi sâu vào quá trình đào tạo, bao gồm hai bước: Tokenization và đào tạo mô hình thông qua phương pháp Reinforcement Learning.

Token hóa

Trước khi dữ liệu đào tạo đi qua mạng nơ-ron, có một quá trình khác gọi là Tokenization, trong đó các khối dữ liệu lớn được chia thành các dữ liệu nhỏ hoặc token.

Quá trình token hóa giúp các mô hình LLM phân tích dữ liệu nhanh hơn.

Phát triển Mạng nơ-ron

Sau khi các token được chia thành các ký tự và gán cho một số nguyên, bộ chuyển đổi của OpenAI sẽ xử lý các tập dữ liệu này thành văn bản có ý nghĩa.

Trước khi quá trình đào tạo chính thức bắt đầu, có một giai đoạn ngắn gọi là "Tiền đào tạo". Trong giai đoạn này, mạng nơ-ron xác định mối quan hệ giữa các token và dự đoán các từ và cụm từ còn thiếu.

Ví dụ, ChatGPT có thể học được rằng trong ngôn ngữ của con người, 'have' luôn được sử dụng với 'they', còn 'has' luôn được sử dụng với 'he' và 'she'. ChatGPT ghi lại và lưu trữ các tham số này để đưa ra dự đoán phù hợp hơn trong các tình huống trong tương lai.

Trong giai đoạn cuối cùng, OpenAI đã sử dụng phương pháp Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF) trong học máy để đào tạo cả hai mô hình này.

Mô hình Học tăng cường từ phản hồi của con người có ba bước riêng biệt:

Hình ảnh trên có vẻ kỹ thuật quá không? Hãy để chúng tôi giải thích cho bạn bằng cách diễn giải đơn giản hơn về các mô hình học máy.

Bước 1: Huấn luyện Mô hình ngôn ngữ lớn với nhiều bộ dữ liệu cuộc hội thoại của con người. Huấn luyện dựa trên học tăng cường này giúp các mô hình ChatGPT tạo ra các phản hồi giống con người dựa trên cơ sở kiến thức và các mẫu dữ liệu hiện có.

Bước 2: Chỉ định một huấn luyện viên con người để so sánh dữ liệu. Người này sẽ so sánh các câu trả lời của GPT với câu trả lời của con người và xếp hạng chúng từ tốt nhất đến kém nhất về khả năng hiểu văn bản. OpenAI sau đó sẽ sử dụng dữ liệu phản hồi của con người này để huấn luyện mô hình phần thưởng.

Bước 3: Đào tạo lại các mô hình phần thưởng để tinh chỉnh phản hồi của chúng bằng cách sử dụng Proximal Policy Optimization (PPO), một thuật toán để đào tạo máy tính trong việc ra quyết định phức tạp bằng cách tận dụng phản hồi của con người.

Ưu điểm và nhược điểm của ChatGPT

"Trong cuộc đời mình, tôi đã chứng kiến hai sự kiện công nghệ khiến tôi cảm thấy đó là một cuộc cách mạng. Lần đầu tiên là vào năm 1980, khi tôi được giới thiệu giao diện người dùng đồ họa. Điều bất ngờ lớn thứ hai đến vào năm ngoái. Chúng tôi đã hỏi ChatGPT một câu hỏi không liên quan đến khoa học: "Bạn sẽ nói gì với một người cha có con bị ốm?" Nó đã viết một câu trả lời chu đáo, có lẽ còn hay hơn câu trả lời của hầu hết chúng tôi trong phòng. Toàn bộ trải nghiệm thật sự tuyệt vời. Tôi biết rằng mình vừa chứng kiến bước tiến quan trọng nhất trong công nghệ kể từ giao diện người dùng đồ họa. Điều này đã truyền cảm hứng cho tôi nghĩ về tất cả những điều mà AI có thể đạt được trong 5 đến 10 năm tới. " – Bill Gates viết về ChatGPT trong GatesNotes.

ChatGPT là ứng dụng phát triển nhanh nhất mọi thời đại. Trong khi Instagram mất hơn hai năm để đạt 100 triệu người dùng, ChatGPT chỉ mất hai tháng để đạt được con số này.

Dưới đây là cách các mô hình ngôn ngữ của ChatGPT giúp cuộc sống của bạn trở nên đơn giản hơn.

Lợi ích

Tiết kiệm thời gian

Bạn đang cạn kiệt ý tưởng? ChatGPT sẽ là người bạn đồng hành trong quá trình brainstorming của bạn.

Giả sử bạn là nhân viên bán hàng gửi email cho khách hàng tiềm năng về các tính năng mới của sản phẩm. Nếu không có ChatGPT, bạn sẽ phải thực hiện toàn bộ quá trình viết email bằng tay. Bạn sẽ viết email, sau đó yêu cầu nhóm tiếp thị chỉnh sửa bản sao cho phù hợp. Quá trình này tốn thời gian, nỗ lực và nguồn lực.

Với ChatGPT, bạn có thể tự động hóa các công việc như viết email để tăng năng suất mà không cần phụ thuộc vào sự trợ giúp của các bộ phận khác.

Tất cả những gì bạn cần làm là yêu cầu ChatGPT tạo một chuỗi email có thể được tạo mẫu thêm. Bạn có thể điều chỉnh cấu trúc cơ bản và kết quả mô hình cho các công việc cụ thể dựa trên yêu cầu của mình.

Có một số mẫu AI miễn phí phù hợp với trường hợp sử dụng của bạn.

Ngoài ra, với tính năng nhận dạng giọng nói tích hợp, ChatGPT cho phép người dùng tương tác với trợ lý AI.

ChatGPT hiện có sẵn cho tích hợp

Với các ứng dụng như Zapier, kết nối ChatGPT với tất cả các công cụ yêu thích của bạn như Microsoft Excel, Discord, Facebook Messenger, ClickUp, Slack, Notion và Microsoft Teams.

Các nhà quản lý dự án, cơ quan, nhà phát triển và chuyên gia B2B phải tích hợp ChatGPT vào không gian làm việc của họ để tự động hóa các hoạt động thường ngày, làm việc nhanh hơn và phát triển quy trình làm việc được cá nhân hóa mà không cần chuyển đổi giữa các ứng dụng.

Luôn được cập nhật hàng ngày

ChatGPT đang được huấn luyện bằng dữ liệu mới và phát triển hàng ngày. Điều tuyệt vời nhất là, với tư cách là người dùng, bạn cũng có cơ hội đóng góp vào quá trình cải tiến ChatGPT.

Mỗi khi ChatGPT chia sẻ câu trả lời cho câu hỏi của bạn, sẽ có các tùy chọn để đánh giá cao hoặc đánh giá thấp câu trả lời đó. Đây là cách bạn cung cấp phản hồi của con người cho ChatGPT về hiệu suất của nó và tinh chỉnh để cải thiện hơn nữa khả năng của mô hình GPT.

Tuy nhiên, các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT vẫn còn nhiều hạn chế và cần được phát triển thêm.

Trước khi quá phụ thuộc vào công cụ này, hãy ghi chú một số giới hạn của nó.

Nhược điểm

Các phản hồi không phải lúc nào cũng khớp với ý định tìm kiếm

ChatGPT đọc câu hỏi của bạn và tạo ra câu trả lời gần nhất với dữ liệu đào tạo của nó. Không giống như công cụ tìm kiếm tập trung vào ý định của người dùng, xử lý ngôn ngữ tự nhiên thường không thể khớp với ý định tìm kiếm, chủ yếu là do nó không có thông tin về bạn, nghề nghiệp, tuổi tác, địa điểm hoặc các thông tin nhân khẩu học khác.

Kết quả là, nội dung được tạo bằng ChatGPT thường nghe có vẻ hời hợt. Hãy đảm bảo kiểm tra chất lượng và chỉnh sửa bản sao do AI tạo ra để phù hợp với ý định của bạn.

Khả năng giới hạn

ChatGPT 3. 5, ra mắt vào tháng 11 năm 2022, có quyền truy cập vào thông tin và sự kiện cho đến tháng 1 năm 2022. Bạn vẫn sẽ phải dựa vào công cụ tìm kiếm để thực hiện các truy vấn gần đây hơn.

Các vấn đề đạo đức là không thể tránh khỏi

ChatGPT có thiên hướng thiên vị đối với dữ liệu đào tạo và không thể diễn đạt các sự kiện và thông tin một cách khách quan. Đây là lý do tại sao bạn không thể hoàn toàn tin tưởng vào kết quả của mô hình ChatGPT.

Nhiều cơ sở giáo dục đã cấm sinh viên sử dụng công cụ này vì nó có thể ảnh hưởng đến trải nghiệm học tập của họ.

Một mối lo ngại nghiêm trọng khác là các vấn đề bảo mật khi sử dụng mô hình ngôn ngữ của ChatGPT để tạo ra các phản hồi. Một số ngành công nghiệp có yêu cầu bảo mật cao, chẳng hạn như an ninh chính phủ và sản xuất thiết bị quân sự, đã cấm sử dụng ChatGPT vì họ không muốn dữ liệu nhạy cảm về hoạt động nội bộ của mình được thêm vào các Mô hình ngôn ngữ lớn.

Tương tự, nếu bạn sử dụng ChatGPT để quản lý dịch vụ khách hàng hoặc nhân viên, khả năng cung cấp thông tin không chính xác, thiên vị vẫn tồn tại.

Các ứng dụng phổ biến của ChatGPT

ChatGPT có thể là trợ lý kỹ thuật số hiệu quả nhất hoặc là cơn ác mộng tồi tệ nhất của bạn, tùy thuộc vào cách bạn sử dụng công cụ này.

Dưới đây là một số trường hợp sử dụng ChatGPT để giúp bạn tận dụng tối đa công cụ này.

Quản lý dự án

Các công ty marketing

Nhà phát triển

Các lựa chọn thay thế cho ChatGPT

Hãy cùng xem một trong những lựa chọn thay thế ChatGPT tốt nhất — ClickUp AI và những điểm khác biệt của nó so với các trợ lý viết AI khác.

Không giống như các phản hồi chung chung của ChatGPT, trợ lý AI của ClickUp được thiết kế riêng cho nhu cầu kinh doanh của bạn.

Trợ lý viết chuyên nghiệp

Trợ lý viết AI của ClickUp giúp bạn tạo ra nội dung và bản sao rõ ràng, định dạng tốt. Trợ lý viết tập trung vào trí tuệ nhân tạo tích hợp sẵn của ClickUp giúp bạn:

Thêm một chút sáng tạo (hoặc rất nhiều!)

Dưới đây là cách ClickUp thêm nét sáng tạo vào chiến lược nội dung của bạn bằng cách trở thành đối tác brainstorming của bạn:

Tiết kiệm thời gian và làm việc nhanh hơn

Công cụ quản lý dự án dựa trên AI của ClickUp hoàn thành các công việc dài 30 phút chỉ trong vài giây. Cách thực hiện như sau:

Vẫn còn thắc mắc tại sao ClickUp lại tốt hơn ChatGPT? Hãy xem phân tích chi tiết dưới đây:

Sẵn sàng sử dụng một giải pháp thay thế cho ChatGPT?

Đối với người dùng muốn tích hợp các tính năng quản lý dự án và ChatGPT để tối đa hóa năng suất, ClickUp AI là lựa chọn tốt nhất.

Các tính năng tốt nhất của ClickUp dành cho các chuyên gia bận rộn và chủ doanh nghiệp là:

Vượt qua những giới hạn của ChatGPT với ClickUp AI.

Đăng ký ClickUp miễn phí.