Chat GPT là gì? Ứng dụng tuyệt vời và cách chatGPT hoạt động

ChatGPT là gì mà khiến anh em bà con không chỉ trong mà còn cả ngoài ngành phải thử ít nhất một lần? Điều gì khiến Chat GPT trở nên hot như vậy?

Trong thế giới công nghệ hiện nay, trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần trở thành một phần không thể thiếu của cuộc sống. Một trong những công nghệ AI đang thu hút sự chú ý là ChatGPT. Vậy Chat GPT là gì? Nó có thể làm gì và ứng dụng như thế nào? Hãy cùng tìm hiểu trong bài viết này

Chat GPT là gì?

Chat GPT hay chatGPT, viết tắt của Chat Generative Pre-trained Transformer là một mô hình AI được phát triển bởi OpenAI. Nó sử dụng các thuật toán deep learning để hiểu và tạo ra văn bản tự nhiên giống như con người. Chat GPT có khả năng trả lời câu hỏi, viết văn bản, dịch ngôn ngữ, và thậm chí tham gia vào các cuộc trò chuyện phức tạp.

ChatGPT là mô hình được đào tạo để có thể tương tác theo cách đàm thoại. Ở định dạng đối thoại, Chat GPT có thể trả lời các câu hỏi tiếp theo (có tính kế tiếp), thừa nhận lỗi nếu nó có lỗi. Từ chối các yêu cầu không phù hợp. Chat GPT là mô hình anh em với InstructGPT, được đào tạo để làm theo hướng dẫn ngay lập tức và cung cấp phản hồi chi tiết.

OpenAI, một công ty nghiên cứu và phát triển về AI có trụ sở ở San Francisco đã ra mắt ChatGPT vào ngày 30 tháng 11 năm 2022. Bản chất của chatGPT vẫn đang là một mô hình sử dụng trí tuệ nhân tạo. Hằng ngày vẫn đang học hỏi chứ không phải là đã hoàn thành.

Chat GPT cho phép người dùng đặt câu hỏi hoặc kể lại một câu chuyện. Từ đó BOT sẽ trả lời bằng câu chuyện hoặc câu trả lời có liên quan. Giao diện được thiết kế cho gần giống nhất với cuộc trò chuyện giữa con người với con người.

Các phiên bản chatGPT hiện nay

Kể từ khi ra mắt, Chat GPT đã trải qua nhiều phiên bản nâng cấp để cải thiện hiệu suất và khả năng xử lý. Các phiên bản chính bao gồm:

GPT-1

• Giới thiệu: GPT-1 là phiên bản đầu tiên của mô hình GPT được phát triển bởi OpenAI và ra mắt vào năm 2018. Đây là bước đầu tiên trong việc sử dụng kiến trúc Transformer để xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
• Cải tiến chính: GPT-1 sử dụng 117 triệu tham số, đánh dấu sự chuyển đổi từ các mô hình truyền thống sang kiến trúc Transformer, giúp cải thiện đáng kể hiệu suất xử lý ngôn ngữ.

GPT-2

• Giới thiệu: Ra mắt vào năm 2019, GPT-2 là phiên bản cải tiến của GPT-1 với khả năng xử lý ngôn ngữ mạnh mẽ hơn.
• Cải tiến chính: GPT-2 có 1,5 tỷ tham số, lớn hơn nhiều so với GPT-1, cho phép mô hình tạo ra văn bản tự nhiên hơn và phản hồi phức tạp hơn. GPT-2 có khả năng hoàn thành các nhiệm vụ như viết tiếp câu, trả lời câu hỏi, và thậm chí tạo ra đoạn văn từ một số gợi ý ban đầu.

GPT-3

• Giới thiệu: GPT-3 được ra mắt vào năm 2020 và là phiên bản phổ biến nhất hiện nay của OpenAI.
• Cải tiến chính: GPT-3 sử dụng tới 175 tỷ tham số, một bước nhảy vọt lớn so với GPT-2. Điều này giúp GPT-3 có khả năng hiểu và tạo ra văn bản với mức độ phức tạp và chính xác cao hơn nhiều. Nó có thể thực hiện nhiều tác vụ phức tạp như dịch ngôn ngữ, viết bài, sáng tác nhạc, và tham gia vào các cuộc trò chuyện dài và chi tiết.

GPT-4

• • Giới thiệu: GPT-4 là phiên bản mới nhất, ra mắt vào năm 2023.
  • Cải tiến chính: GPT-4 tiếp tục nâng cao khả năng xử lý ngôn ngữ và tích hợp nhiều cải tiến về hiệu suất và độ chính xác. Mặc dù OpenAI không tiết lộ chính xác số lượng tham số của GPT-4, nhưng nó được cho là lớn hơn và hiệu quả hơn GPT-3. GPT-4 có khả năng hiểu ngữ cảnh tốt hơn, giảm thiểu lỗi và cung cấp các phản hồi mượt mà và tự nhiên hơn.

Tìm hiểu thêm về các phiên bản GPT-4 phát hành mới nhất: GPT-4o và GPT-4o mini

GPT-5

Chat GPT-5 dự kiến được ra mắt vào cuối năm 2025 hoặc đầu năm 2026 (theo Giám đốc công nghệ (CTO) của OpenAI - Mira Murati cho biết). Bà Mira tiết lộ rằng GPT-5 sẽ là thế hệ có thể đạt được trí thông minh của một tiến sĩ trong một số lĩnh vực nghiên cứu cụ thể. Để so sánh, GPT-3 tương đương với mức độ thông minh của một đứa trẻ, trong khi GPT-4 giống với mức độ thông minh của học sinh trung học.

Chat GPT hoạt động ra sao?

Chat GPT hoạt động dựa trên mô hình học máy tiên tiến gọi là Transformer, được huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu văn bản để hiểu và tạo ra văn bản tự nhiên. Dưới đây là mô tả chi tiết về cách thức hoạt động của Chat GPT:

Kiến trúc Transformer

Kiến trúc Transformer là nền tảng của Chat GPT, được giới thiệu trong bài báo “Attention is All You Need” bởi Vaswani et al. vào năm 2017. Transformer sử dụng cơ chế Attention, cho phép mô hình tập trung vào các phần quan trọng của văn bản đầu vào trong quá trình xử lý.

Quá trình huấn luyện

Chat GPT được huấn luyện thông qua hai giai đoạn chính: tiền huấn luyện (pre-training) và tinh chỉnh (fine-tuning).

1. Tiền huấn luyện (Pre-training)

Trong giai đoạn này, mô hình được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu văn bản từ internet. Mục tiêu là giúp mô hình học cách dự đoán từ tiếp theo trong một câu. Cụ thể, GPT sử dụng phương pháp học máy không giám sát để huấn luyện trên các cặp câu liên tiếp, qua đó học được các cấu trúc ngữ pháp, ngữ nghĩa và thông tin ngữ cảnh từ dữ liệu đầu vào.

1. Tinh chỉnh (Fine-tuning)

Sau khi hoàn thành giai đoạn tiền huấn luyện, mô hình được tinh chỉnh trên một tập dữ liệu nhỏ hơn, có giám sát, để cải thiện độ chính xác và khả năng đáp ứng cho các tác vụ cụ thể. Giai đoạn này sử dụng các dữ liệu đã được gán nhãn, bao gồm các câu hỏi và câu trả lời hoặc các đoạn văn bản có chủ đề nhất định. Điều này giúp mô hình hiểu rõ hơn về các yêu cầu cụ thể và cải thiện khả năng phản hồi chính xác.

Cơ chế Attention

Cơ chế Attention là một phần quan trọng của Transformer, cho phép mô hình tập trung vào các từ quan trọng trong câu để hiểu ngữ cảnh và mối quan hệ giữa các từ. Attention giúp mô hình xác định và tập trung vào các từ có liên quan trực tiếp đến từ đang được dự đoán, qua đó cải thiện độ chính xác của phản hồi.

Tạo văn bản

Khi nhận được đầu vào từ người dùng, Chat GPT sử dụng các kiến thức đã học trong quá trình huấn luyện để tạo ra văn bản đầu ra. Quá trình này bao gồm các bước sau:

1. Tiếp nhận đầu vào: Chat GPT nhận một câu hỏi hoặc yêu cầu từ người dùng.
2. Phân tích ngữ cảnh: Mô hình sử dụng các kiến thức đã học để phân tích ngữ cảnh và hiểu yêu cầu của người dùng.
3. Tạo văn bản: Sử dụng cơ chế Attention và các tham số đã được huấn luyện, Chat GPT dự đoán từ tiếp theo và tạo ra câu trả lời phù hợp.
4. Phản hồi: Mô hình gửi câu trả lời trở lại cho người dùng.

Tham khảo việc làm AI hấp dẫn trên TopDev!

Chúng ta có thể sử dụng Chat GPT như thế nào?

ChatGPT cũng có thể được sử dụng để tạo trải nghiệm kể chuyện tương tác, cho phép người dùng khám phá và học hỏi từ thế giới ảo.

Với Chat GPT, anh em có thể sử dụng vào các mục đích dưới đây:

• Tạo phản hồi trong chatbot hoặc trợ lý ảo để cung cấp tương tác tự nhiên và hấp dẫn hơn với người dùng (kiểu con bot này nói chuyện như thật zậy chời).
• Lên ý tưởng nội dung về từ khóa hoặc chủ đề (thời đại viết bài bằng AI tới đây rồi đấy thôi)
• Tạo thông tin liên lạc được cá nhân hóa, chẳng hạn như phản hồi email hoặc đề xuất sản phẩm (hỏi phát biết ngay bố mày là ai)?

• Tạo nội dung tiếp thị như bài đăng trên blog hoặc cập nhật trên mạng xã hội (nghề content writer có thể ra đi).
• Dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác (học nhiều học lâu có khi google dịch cũng ra đi luôn).
• Tóm tắt tài liệu dài bằng cách cung cấp toàn văn và yêu cầu ChatGPT tạo bản tóm tắt ngắn hơn (rồi nhà báo ngày viết trăm bài lun)
• Sử dụng câu trả lời do chatbot tạo ra để tạo công cụ chăm sóc khách hàng tự động (rồi mẹ chăm sóc khách hàng hoạt động năm 365 ngày lun)

Hạn chế của ChatGPT

Mặc dù Chat GPT có nhiều ưu điểm và ứng dụng hữu ích, nó cũng gặp phải một số hạn chế đáng kể. Dưới đây là các hạn chế chính của Chat GPT:

1. Thiếu hiểu biết ngữ cảnh sâu

Chat GPT, dù có khả năng xử lý và tạo ra văn bản tự nhiên, đôi khi vẫn gặp khó khăn trong việc hiểu ngữ cảnh phức tạp hoặc đa nghĩa. Nó có thể đưa ra các phản hồi không chính xác hoặc không phù hợp nếu ngữ cảnh không được xác định rõ ràng từ đầu.

2. Phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện

Chất lượng và độ chính xác của Chat GPT phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu huấn luyện. Nếu dữ liệu đầu vào có sai sót hoặc thiên lệch, kết quả đầu ra của mô hình cũng sẽ bị ảnh hưởng. Điều này có thể dẫn đến việc mô hình tạo ra thông tin không chính xác hoặc phản ánh các thiên lệch có trong dữ liệu.

3. Rủi ro bảo mật

Chat GPT có thể bị lợi dụng để tạo ra thông tin sai lệch, spam, hoặc thực hiện các hành vi lừa đảo. Khả năng tạo ra văn bản giống như con người khiến nó trở thành công cụ tiềm năng cho các hoạt động không lành mạnh nếu không được kiểm soát chặt chẽ.

4. Thiếu tính sáng tạo thực sự

Mặc dù Chat GPT có thể tạo ra văn bản mới từ dữ liệu đã học, nó vẫn dựa vào các mẫu và thông tin đã có trong dữ liệu huấn luyện. Điều này nghĩa là mô hình có thể thiếu tính sáng tạo thực sự và khó có thể đưa ra các ý tưởng hoàn toàn mới mẻ hoặc khác biệt.

5. Hiệu suất không ổn định

Hiệu suất của Chat GPT có thể không nhất quán trong các tình huống khác nhau. Đôi khi, mô hình có thể cung cấp các phản hồi xuất sắc, nhưng trong những trường hợp khác, nó lại có thể tạo ra các câu trả lời thiếu logic hoặc không liên quan.

6. Giới hạn về kiến thức cập nhật

Chat GPT không thể truy cập trực tiếp vào các sự kiện hoặc thông tin mới nhất sau khi quá trình huấn luyện kết thúc. Điều này có nghĩa là nó có thể không biết về các sự kiện hiện tại hoặc những thay đổi gần đây trong các lĩnh vực khác nhau.

7. Khả năng xử lý đa ngôn ngữ hạn chế

Mặc dù Chat GPT có thể xử lý nhiều ngôn ngữ, khả năng hiểu và tạo văn bản có thể không đồng đều giữa các ngôn ngữ khác nhau. Ngôn ngữ nào có ít dữ liệu huấn luyện hơn sẽ dẫn đến hiệu suất thấp hơn trong việc tạo ra các phản hồi chất lượng.

9. Thiếu khả năng tương tác đa phương thức

Hiện tại, Chat GPT chủ yếu xử lý văn bản. Nó không thể dễ dàng tương tác hoặc hiểu các dạng dữ liệu khác như hình ảnh, âm thanh, hoặc video, hạn chế khả năng ứng dụng trong các tình huống yêu cầu tương tác đa phương thức.

10. Phản hồi quá mức (Overfitting)

Trong một số trường hợp, Chat GPT có thể phản hồi quá mức, tạo ra văn bản dài hơn hoặc phức tạp hơn mức cần thiết. Điều này có thể dẫn đến sự mất mạch lạc và gây khó khăn cho người dùng trong việc hiểu rõ ý nghĩa của phản hồi.

Chat GPT là một công cụ mạnh mẽ nhưng cũng có những hạn chế cần được cân nhắc khi sử dụng. Việc nhận thức và hiểu rõ những hạn chế này sẽ giúp người dùng áp dụng Chat GPT một cách hiệu quả và tránh các rủi ro tiềm ẩn.

Chat GPT có khả dụng ở Việt Nam không?

Ngày đầu ra mắt, chatGPT chỉ truy cập và đăng kí tài khoản sử dụng ở một số quốc gia, và Việt Nam không nằm trong danh sách đó, nếu muốn sử dụng chúng ta phải mua tài khoản được đăng kí ở quốc gia khác.

Tuy nhiên vào ngày 02/11/2023, chat GPT đã chính thức có mặt ở Việt Nam, bạn có thể đăng ký và sử dụng miễn phí ChatGPT tại Việt Nam trên nền tảng website chat.openai.com, ứng dụng ChatGPT trên Android, iOS.

Chat GPT vs Google - nên dùng cái nào?

Chat GPT và Google là hai công cụ mạnh mẽ được sử dụng rộng rãi trên toàn thế giới. Tuy nhiên, mỗi công cụ có những ưu điểm và hạn chế riêng biệt, phục vụ cho các mục đích khác nhau. Dưới đây là sự so sánh chi tiết giữa Chat GPT và Google để giúp bạn quyết định nên sử dụng công cụ nào trong từng tình huống cụ thể.

Chat GPT Google

Mục đích sử dụng

• Tạo văn bản tự nhiên: Chat GPT được thiết kế để tạo ra văn bản tự nhiên giống như con người. Nó có thể tham gia vào các cuộc trò chuyện, trả lời câu hỏi, viết bài, sáng tác và dịch ngôn ngữ.
• Hỗ trợ khách hàng: Chat GPT có thể được tích hợp vào các hệ thống hỗ trợ khách hàng để trả lời câu hỏi và giải quyết các vấn đề của người dùng.
• Giáo dục và học tập: Chat GPT có thể cung cấp thông tin học thuật, giải đáp thắc mắc và giúp học sinh, sinh viên trong việc học tập.

• Tìm kiếm thông tin: Google là công cụ tìm kiếm thông tin mạnh mẽ nhất thế giới, giúp người dùng tìm kiếm thông tin trên internet một cách nhanh chóng và hiệu quả.
• Dịch vụ trực tuyến: Google cung cấp nhiều dịch vụ trực tuyến khác nhau như Gmail, Google Docs, Google Drive, Google Maps và YouTube.
• Quảng cáo và kinh doanh: Google Ads và Google Analytics là công cụ quan trọng giúp doanh nghiệp quảng cáo sản phẩm và phân tích dữ liệu khách hàng.

Cách thức hoạt động

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Sử dụng mô hình học máy và kiến trúc Transformer để hiểu và tạo ra văn bản tự nhiên dựa trên ngữ cảnh của câu hỏi hoặc yêu cầu.
• Tương tác theo ngữ cảnh: Có khả năng duy trì ngữ cảnh trong cuộc trò chuyện, giúp phản hồi một cách mạch lạc và logic.

• Thu thập và lập chỉ mục dữ liệu: Sử dụng các thuật toán tìm kiếm để thu thập, lập chỉ mục và xếp hạng hàng tỷ trang web trên internet.
• Cung cấp kết quả tìm kiếm: Trả về danh sách các liên kết web liên quan đến từ khóa mà người dùng tìm kiếm, thường kèm theo các đoạn trích dẫn và thông tin bổ sung.

Ưu điểm

• Tương tác tự nhiên: Có khả năng tạo ra văn bản tự nhiên và tham gia vào các cuộc trò chuyện phức tạp.
• Linh hoạt: Ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau từ hỗ trợ khách hàng đến sáng tác nghệ thuật.
• Không yêu cầu từ khóa chính xác: Có thể hiểu và phản hồi dựa trên ngữ cảnh mà không cần từ khóa chính xác.

• Tìm kiếm thông tin nhanh chóng: Có thể tìm kiếm thông tin từ hàng tỷ trang web chỉ trong vài giây.
• Kiến thức cập nhật: Kết quả tìm kiếm thường xuyên được cập nhật, đảm bảo người dùng nhận được thông tin mới nhất.
• Nhiều dịch vụ hỗ trợ: Cung cấp nhiều dịch vụ trực tuyến hữu ích cho cả cá nhân và doanh nghiệp.

Hạn chế

• Thiếu kiến thức cập nhật: Kiến thức bị giới hạn trong phạm vi dữ liệu huấn luyện và không thể cập nhật theo thời gian thực.
• Chi phí sử dụng cao: Việc sử dụng mô hình lớn như GPT-3 hoặc GPT-4 có thể tốn kém, đặc biệt khi sử dụng API

• Phụ thuộc vào từ khóa: Cần sử dụng từ khóa chính xác để nhận được kết quả tìm kiếm phù hợp.
• Không tương tác theo ngữ cảnh: Không thể duy trì ngữ cảnh cuộc trò chuyện và cung cấp phản hồi như con người.

Cập nhật và chỉnh sửa từ bài viết của tác giả: Kiên Nguyễn

Xem thêm:

• 2023 tới rồi - Dưới đây là 5 startup tech trend sẽ phát triển
• Tổng hợp 5 xu hướng dẫn dắt “làn sóng” công nghệ trong năm 2023
• Thông não về các khái niệm Web1, Web2, Web3

Tìm kiếm việc làm IT mới nhất tại TopDev!