Tùy chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs): So sánh giữa kỹ thuật Fine-Tuning và RAG (Retrieval-Augmented Generation) cho doanh nghiệp

Sự bùng nổ của các mô hình ngôn ngữ Lớn (Large Language Models - LLMs) như GPT-4 đã mở ra tiềm năng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) trong vô số các quy trình nghiệp vụ. Tuy nhiên, một trong những hạn chế cố hữu của các mô hình được huấn luyện trước này là sự thiếu hụt kiến thức chuyên biệt, đặc thù của từng doanh nghiệp. Một mô hình LLM đa dụng không thể tự mình trả lời các câu hỏi về chính sách nội bộ, thông số kỹ thuật sản phẩm độc quyền, hay dữ liệu khách hàng riêng tư.

Để giải quyết bài toán này, cộng đồng AI đã phát triển hai phương pháp tiếp cận chính nhằm "dạy" cho LLMs những kiến thức chuyên biệt: Fine-tuning (Tinh chỉnh) và Retrieval-Augmented Generation (RAG). Mỗi phương pháp có cơ chế hoạt động, ưu nhược điểm, và các trường hợp sử dụng tối ưu khác nhau.

Việc lựa chọn giữa Fine-tuning và RAG không chỉ là một quyết định về mặt kỹ thuật, mà còn là một quyết định chiến lược, ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí, hiệu quả và khả năng kiểm soát của hệ thống AI. Bài viết này sẽ cung cấp một sự so sánh chi tiết và chuyên sâu giữa hai kỹ thuật này, nhằm đưa ra một khung tham chiếu giúp doanh nghiệp đưa ra lựa chọn phù hợp.

Xem thêm:

• Data-driven business analysis: Kỹ thuật khai thác dữ liệu để xác định yêu cầu và đánh giá giải pháp chính xác hơn 

• Ứng dụng phân tích Big Data và AI để cá nhân hóa trải nghiệm nội dung

• Ứng dụng AI trong phân tích thị trường ngách: Khám phá cơ hội kinh doanh tiềm ẩn và xây dựng chiến lược thâm nhập hiệu quả

1. Phân tích kỹ thuật Fine-Tuning (tinh chỉnh)

A. Định nghĩa và cơ chế hoạt động 

Fine-tuning là quá trình lấy một mô hình ngôn ngữ lớn đã được huấn luyện trước và tiếp tục huấn luyện (training) nó trên một tập dữ liệu nhỏ hơn, chuyên biệt và có dán nhãn. Quá trình này sẽ điều chỉnh các trọng số và tham số bên trong mạng nơ-ron của mô hình để nó "học" và tích hợp các mẫu hình, phong cách và kiến thức từ bộ dữ liệu mới.

Kết quả của quá trình fine-tuning là một mô hình mới, độc lập, đã được chuyên môn hóa cho một nhiệm vụ hoặc một lĩnh vực kiến thức cụ thể. Mô hình mới này đã mã hóa tri thức mới vào chính cấu trúc nội tại của nó.

B. Ưu điểm

• Học sâu về phong cách, định dạng và hành vi: Fine-tuning cực kỳ hiệu quả trong việc dạy cho mô hình một phong cách hành văn, một tông giọng, hoặc một định dạng đầu ra cụ thể. Ví dụ, bạn có thể fine-tune để mô hình luôn trả lời theo văn phong pháp lý, hoặc luôn tạo ra mã nguồn theo một framework lập trình nội bộ.

• Tích hợp tri thức vào mô hình: Vì kiến thức đã được "nung" vào các tham số của mô hình, quá trình suy luận có thể nhanh hơn do không cần truy vấn một cơ sở dữ liệu bên ngoài tại thời điểm chạy.

C. Nhược điểm

• Chi phí và tài nguyên cao: Quá trình huấn luyện lại mô hình đòi hỏi một năng lực tính toán đáng kể (thường là các GPU mạnh mẽ) và tốn nhiều thời gian.

• Yêu cầu dữ liệu huấn luyện có cấu trúc: Để fine-tuning hiệu quả, cần phải chuẩn bị một bộ dữ liệu huấn luyện chất lượng cao, thường ở dạng các cặp "câu lệnh - đầu ra mong muốn".

• Khó cập nhật và kiểm soát ("Hộp đen"): Khi có thông tin mới, toàn bộ quá trình fine-tuning phải được thực hiện lại. Hơn nữa, rất khó để truy vết và xác định tại sao mô hình lại đưa ra một câu trả lời cụ thể, làm tăng rủi ro về tính chính xác và khả năng giải thích.

2. Phân tích kỹ thuật RAG (Retrieval-Augmented Generation)

A. Định nghĩa và Cơ chế hoạt động 

RAG là một phương pháp mà ở đó, mô hình LLM không được thay đổi, thay vào đó, nó được cung cấp thêm ngữ cảnh "just-in-time" từ một cơ sở tri thức bên ngoài để tạo ra câu trả lời.

Quy trình hoạt động của RAG bao gồm hai giai đoạn chính:

1. Giai đoạn truy xuất (Retrieval): Khi người dùng gửi một câu hỏi, hệ thống không gửi ngay đến LLM. Thay vào đó, nó sử dụng câu hỏi đó để tìm kiếm và truy xuất những thông tin liên quan nhất từ một cơ sở tri thức đã được chuẩn bị trước (thường là một cơ sở dữ liệu vector chứa các tài liệu của công ty).

2. Giai đoạn tạo sinh (Generation): Hệ thống sẽ kết hợp câu hỏi ban đầu của người dùng với các thông tin vừa được truy xuất để tạo thành một câu lệnh (prompt) mới, đầy đủ ngữ cảnh hơn. Câu lệnh được "làm giàu" này sau đó mới được gửi đến mô hình LLM để tạo ra câu trả lời cuối cùng.

B. Ưu điểm

• Chi phí thấp và dễ dàng cập nhật: Việc cập nhật kiến thức cho hệ thống chỉ đơn giản là thêm, xóa, hoặc sửa các tài liệu trong cơ sở tri thức mà không cần tái huấn luyện mô hình.

• Giảm thiểu hiện tượng "ảo giác": Bằng cách "neo" câu trả lời vào các văn bản thực tế được truy xuất, RAG làm giảm đáng kể khả năng LLM tự bịa đặt thông tin.

• Tăng khả năng giải thích và kiểm chứng: Hệ thống RAG có thể trích dẫn nguồn - tức là chỉ ra chính xác đoạn văn bản nào trong cơ sở tri thức đã được sử dụng để tạo ra câu trả lời, cho phép người dùng kiểm chứng thông tin.

• Bảo mật và kiểm soát truy cập: Có thể triển khai các cơ chế kiểm soát quyền truy cập ngay ở giai đoạn truy xuất, đảm bảo người dùng chỉ nhận được câu trả lời dựa trên những tài liệu mà họ được phép xem.

C. Nhược điểm

• Phụ thuộc vào chất lượng của giai đoạn truy xuất: Hiệu quả của toàn bộ hệ thống phụ thuộc rất nhiều vào việc giai đoạn đầu tiên có tìm được đúng thông tin liên quan hay không. Nếu truy xuất sai, câu trả lời cũng sẽ sai ("garbage in, garbage out").

• Độ trễ tiềm tàng: Quy trình hai bước (truy xuất rồi mới tạo sinh) có thể làm tăng độ trễ của hệ thống so với việc truy vấn trực tiếp một mô hình đã được fine-tune.

3. Bảng So Sánh Trực Tiếp: Fine-Tuning vs. RAG

4. Khung ra quyết định: lựa chọn phương pháp phù hợp

Việc lựa chọn giữa Fine-tuning và RAG phụ thuộc trực tiếp vào bài toán kinh doanh cụ thể.

Hãy ưu tiên lựa chọn Fine-tuning khi:

Mục tiêu chính của bạn là dạy cho mô hình một phong cách, một định dạng, hoặc một hành vi mới mà rất khó để mô tả trong một câu lệnh.

Ví dụ: Buộc mô hình luôn trả lời dưới dạng JSON, luôn sử dụng giọng văn của một nhân vật cụ thể, hoặc học một ngôn ngữ lập trình độc quyền.

Hãy ưu tiên lựa chọn RAG khi:

Mục tiêu chính của bạn là cung cấp cho mô hình khả năng trả lời các câu hỏi dựa trên một kho kiến thức lớn và thường xuyên thay đổi.

Ví dụ: Xây dựng một chatbot hỗ trợ khách hàng dựa trên tài liệu sản phẩm, một trợ lý tra cứu chính sách nhân sự nội bộ, hoặc một hệ thống hỏi-đáp về các báo cáo tài chính.

=> Đây là trường hợp chiếm đại đa số các ứng dụng trong doanh nghiệp.

Phương pháp kết hợp (Hybrid Approach): Trong các hệ thống phức tạp, doanh nghiệp có thể kết hợp cả hai: sử dụng một mô hình đã được fine-tune để có phong cách và hành vi mong muốn, sau đó tích hợp nó vào một quy trình RAG để cung cấp kiến thức thực tế.

Xem thêm:

• Ứng dụng AI để tự động hóa & tối ưu hiệu suất công việc

• Tự động hoá công việc với AI - bí quyết làm việc thông minh thời 4.0

• AI không phải phép màu - đó là tấm gương phản chiếu trí tuệ của bạn

5. Kết luận

Việc tùy chỉnh Mô hình Ngôn ngữ Lớn là một yêu cầu tất yếu để có thể ứng dụng công nghệ này một cách hiệu quả và an toàn trong môi trường doanh nghiệp. Fine-tuning và RAG là hai phương pháp tiếp cận với những triết lý và đặc tính kỹ thuật khác biệt. Fine-tuning thay đổi bản chất của mô hình, trong khi RAG thay đổi bối cảnh kiến thức mà mô hình được tiếp cận.

Đối với hầu hết các bài toán doanh nghiệp đòi hỏi tính chính xác, cập nhật và kiểm chứng, RAG thường là lựa chọn khởi đầu hợp lý và hiệu quả hơn. Tuy nhiên, việc thấu hiểu sâu sắc cả hai kỹ thuật sẽ cho phép các tổ chức xây dựng được những giải pháp AI tùy chỉnh, mạnh mẽ và thực sự phù hợp với các nhu cầu nghiệp vụ đặc thù, từ đó biến dữ liệu độc quyền thành một lợi thế cạnh tranh bền vững.