Viettel làm chủ mô hình ngôn ngữ lớn để ứng dụng AI vào đời sống xã hội

Là sự kiện thường niên được tổ chức tại trung tâm đổi mới sáng tạo của Mỹ, Tech Summit 2024 do Viet Spark, Viet Tech Society, Trung tâm Dịch vụ dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo Viettel (Viettel AI) đồng tổ chức. Sự kiện thu hút gần 400 chuyên gia, kỹ sư và sinh viên công nghệ tại Mỹ cùng chia sẻ, trao đổi về những vấn đề công nghệ nóng trên thế giới. Tech Summit 2024 quy tụ các chuyên gia công nghệ đầu ngành đến từ Amazon, Tiktok, Microsoft AI, Google DeepMind…

Chia sẻ về kinh nghiệm và thách thức phát triển mô hình ngôn ngữ lớn (LLM - Large Language Model) tiếng Việt, ông Nguyễn Hoàng Hưng, Giám đốc Công nghệ Viettel AI cho biết, mô hình ngôn ngữ lớn đã trở thành một công cụ quan trọng trong việc phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) trên toàn cầu. Từ năm 2023 trở lại đây, LLM đã có những bước phát triển nhảy vọt, với những ứng dụng mang tính đột phá, đặc biệt là trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên. LLM có thể được áp dụng với nhiều mục đích như truy xuất thông tin, phân tích sắc thái, sinh văn bản, sinh đoạn code, tạo chatbot và AI hội thoại…

Nói riêng với việc phát triển chatbot, LLM mang đến hiệu suất vượt trội so với các mô hình chatbot truyền thống cả về khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên, khả năng hội thoại, mức độ thích nghi, hỗ trợ đa ngôn ngữ, hiểu ngữ cảnh, trong khi dữ liệu huấn luyện đầu vào đa dạng hơn, ít phụ thuộc vào các nguyên tắc và kiểu mẫu được đặt sẵn. Tuy nhiên, việc ứng dụng LLM vào ngữ cảnh tiếng Việt lại không phải là một điều dễ dàng.

Trong quá trình nghiên cứu và làm chủ công nghệ này, Viettel AI cũng đối mặt với nhiều thách thức. Các mô hình của LLM thường yêu cầu một lượng lớn dữ liệu để đào tạo, trong khi đó, dữ liệu tiếng Việt có nhiều đặc thù riêng, đòi hỏi nhiều nỗ lực xử lý tỉ mỉ, cẩn thận. Ngoài ra, việc đảm bảo độ chính xác và phù hợp của LLM với ngữ cảnh sử dụng tại Việt Nam là một yếu tố quan trọng, đòi hỏi Viettel AI phải tiến hành nhiều nghiên cứu chuyên sâu và thử nghiệm thực tế. LLM cũng phát sinh một số hạn chế như nhiều thông tin biến tấu, không chính xác, chưa hoàn thiện về kỹ năng lập kế hoạch, phân tích nguyên nhân -kết quả…

Thành công dựa trên chuyên môn hóa và sáng tạo

Để đạt được những kết quả ấn tượng trong việc phát triển LLM, một trong những yếu tố quan trọng là chuyên môn hóa mô hình ngôn ngữ để phù hợp với nhu cầu đặc thù của thị trường Việt Nam, bao gồm tối ưu hóa khả năng tương tác với dữ liệu tiếng Việt và giảm thiểu rào cản ngôn ngữ. Điều này không chỉ giúp mô hình LLM xử lý tốt hơn các vấn đề liên quan đến ngữ cảnh tiếng Việt mà còn giúp tăng tính khả dụng và hiệu quả của các ứng dụng dựa trên AI.

Đến nay, Viettel AI đã thành công trong việc ứng dụng LLM tiếng Việt do đơn vị làm chủ vào các sản phẩm và dịch vụ thực tiễn. Viettel đã phát triển trợ lý ảo hỗ trợ hỏi đáp các vấn đề về pháp luật. Được triển khai tại hệ thống Tòa án trên 100% tỉnh thành tại Việt Nam, trợ lý ảo pháp luật Viettel hỗ trợ các thẩm phán tra cứu văn bản, thông tin pháp luật, tự động hóa quy trình làm việc, đưa ra hướng dẫn ứng dụng pháp luật, đoán định tư pháp… Với khối lượng tri thức pháp luật đồ sộ lên tới hơn 170.000 văn bản pháp luật, 1,4 triệu bản án, 73 án lệ…, trợ lý ảo pháp luật giúp giảm 30% khối lượng công việc của thẩm phán.

Tiếp nối thành công của trợ lý ảo ứng dụng tại Tòa án, Viettel AI đang hoàn thiện phiên bản trợ lý ảo phục vụ cán bộ công chức, hỗ trợ tra cứu thông tin từ hơn 100.000 văn bản pháp luật, tự động cập nhật thông tin và kiến thức pháp luật từ các nguồn đáng tin cậy, giúp tăng đáng kể hiệu suất cũng như tính chính xác trong công việc của các tổ chức chính phủ.

Bài trình bày của ông Nguyễn Hoàng Hưng đã khẳng định những kết quả nghiên cứu đáng kể của Viettel AI trong lĩnh vực AI tại Việt Nam và mở ra một tương lai đầy triển vọng cho ngành công nghiệp này. "Viettel AI cam kết tiếp tục đầu tư vào nghiên cứu và phát triển, nâng cao chất lượng sản phẩm và dịch vụ, đưa AI trở thành một phần không thể thiếu trong công cuộc kiến tạo tương lai số tại Việt Nam và trong khu vực", đại diện Viettel AI khẳng định.