Phân biệt NLP & LLM. Khi nào nên dùng thuật ngữ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing), khi nào dùng Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model)

Số người xem bài viết (Post Views): 463

Phân biệt Natural Language Processing (NLP) và Large Language Model (LLM)

Table of Contents

Natural Language Processing (NLP) và Large Language Model (LLM) là gì?

Natural Language Processing (NLP) là một lĩnh vực khoa học máy tính tập trung vào việc tạo ra các hệ thống máy tính có thể hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên của con người. NLP bao gồm nhiều nhiệm vụ khác nhau, như:

Phân loại văn bản: Xác định chủ đề, thể loại hoặc ý định của một đoạn văn bản.
Tóm tắt văn bản: Tạo ra bản tóm tắt ngắn gọn và súc tích của một đoạn văn bản dài.
Trích xuất thông tin: Xác định và trích xuất các thông tin quan trọng từ một đoạn văn bản.
Dịch máy: Tự động dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác.
Trò chuyện với máy: Cho phép con người giao tiếp với máy tính bằng ngôn ngữ tự nhiên.

Large Language Model (LLM) là một loại mô hình học máy được sử dụng cho các nhiệm vụ NLP. LLM được đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu văn bản để học cách dự đoán các từ tiếp theo trong một chuỗi. LLM có thể được sử dụng cho nhiều nhiệm vụ NLP khác nhau, như:

Tạo văn bản: Tạo ra văn bản mới, như bài báo, email, hoặc bài thơ.
Trả lời câu hỏi: Trả lời các câu hỏi được đặt ra bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Tóm tắt văn bản: Tạo ra bản tóm tắt ngắn gọn và súc tích của một đoạn văn bản dài.
Dịch máy: Tự động dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác.

Sự khác nhau giữa NLP và LLM

Decoding the Relationship: Language Models and Natural Language Processing | by Deepthi Sudharsan | Medium

Cách nhanh nhất để hiểu được sự khác nhau giữa NLP và LLM là bằng cách nhìn vào hình bên trên. LLM là một phần của NLP, nói rõ hơn thì LLM = sự giao thoa giữa NLP và Machine Learning / Deep Learning.

Khi nào nên dùng NLP?

Nên sử dụng NLP khi bạn cần giải quyết một nhiệm vụ cụ thể liên quan đến ngôn ngữ tự nhiên, như:

Phân loại văn bản
Tóm tắt văn bản
Trích xuất thông tin
Dịch máy
Trò chuyện với máy

Khi nào nên dùng LLM?

Nên sử dụng LLM khi bạn cần một mô hình học máy có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ NLP khác nhau, như:

Tạo văn bản
Trả lời câu hỏi
Tóm tắt văn bản
Dịch máy

Bảng so sánh NLP và LLM

Tính năng	NLP	LLM
Mục tiêu	Xử lý ngôn ngữ tự nhiên	Tạo ra mô hình học máy
Nhiệm vụ	Phân loại văn bản, tóm tắt văn bản, trích xuất thông tin, dịch máy, trò chuyện với máy	Tạo văn bản, trả lời câu hỏi, tóm tắt văn bản, dịch máy
Ứng dụng	Chatbots, trợ lý ảo, công cụ dịch thuật, hệ thống tóm tắt văn bản	Chatbots, trợ lý ảo, công cụ dịch thuật, hệ thống tóm tắt văn bản, hệ thống trả lời câu hỏi

Bảng so sánh NLP và LLM

Ví dụ

Giả sử bạn muốn tạo ra một chatbot có thể trả lời các câu hỏi của khách hàng về sản phẩm của bạn. Trong trường hợp này, bạn sẽ cần sử dụng cả NLP và LLM. NLP sẽ được sử dụng để hiểu các câu hỏi của khách hàng, và LLM sẽ được sử dụng để tạo ra các câu trả lời.

Lời kết

NLP và LLM là hai công nghệ quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. NLP tập trung vào việc tạo ra các hệ thống máy tính có thể hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, trong khi LLM là một loại mô hình học máy được sử dụng cho các nhiệm vụ NLP. Nên sử dụng NLP khi bạn cần giải quyết một nhiệm vụ cụ thể liên quan đến ngôn ngữ tự nhiên, và nên sử dụng LLM khi bạn cần một mô hình học máy có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ NLP khác nhau.

Đọc thêm kiến thức về NLP, AI, Machine Learning
Nếu bạn cần Dịch vụ marketing AI, liên hệ ngay tại đây.
Hoặc đầu tư vào trí tuệ nhân tạo bằng cách mua token Saigon (ký hiệu: SGN) thông qua sàn giao dịch Pancakeswap: https://t.co/KJbk71cFe8 (đừng lo lắng về low liquidity, hãy trở thành nhà đầu tư sớm) (cách mua: tìm hiểu trên Google về thao tác giao dịch trên sàn phi tập trung Pancakeswap, cực kỳ an toàn).
Được hỗ trợ bởi Công ty Click Digital
Nâng cao kiến thức về AI + Machine Learning
Địa chỉ token trên mạng BSC: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
Staking SGN: http://135web.net/

Invest in Artificial Intelligence by BUYING Saigon token (symbol: SGN) through the Pancakeswap exchange: https://t.co/KJbk71cFe8 (do not worry about low liquidity, be an early investor) (how to buy: search on Google for instructions on trading on the decentralized Pancakeswap exchange, it’s secure).
Backed by Click Digital Company
Enhancing AI + Machine Learning knowledge
BSC address: 0xa29c5da6673fd66e96065f44da94e351a3e2af65
Twitter: https://twitter.com/SaigonSGN135/
Staking SGN: http://135web.net/