Kiến trúc chủ chốt thường dựa trên trình tự Transformer, sử dụng cơ chế tự chú ý để kết nối từng phần của văn bản. Các lớp chú ý và mạng feed-forward được xếp chồng giúp mô hình học được các mẫu ngữ pháp và ngữ nghĩa ở phạm vi lớn. Việc có 66 tỷ tham số cho phép giữ lại nhiều đặc trưng của ngôn ngữ, nhưng nó cũng đặt thách thức về tối ưu hoá, năng lượng và hiệu quả triển khai.\nỨng dụng và thách thức
\nNhững ứng dụng phổ biến gồm dịch máy, tóm tắt văn bản, trả lời câu hỏi, trợ lý ảo và hỗ trợ soạn thảo nội dung. Tuy nhiên, các mô hình lớn như vậy vẫn đối mặt với các vấn đề về tin cậy, thiên kiến dữ liệu và sự phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện.
" width="800" height="400">Kiến trúc chủ chốt thường dựa trên trình tự Transformer, sử dụng cơ chế tự chú ý để kết nối từng phần của văn bản. Các lớp chú ý và mạng feed-forward được xếp chồng giúp mô hình học được các mẫu ngữ pháp và ngữ nghĩa ở phạm vi lớn. Việc có 66 tỷ tham số cho phép giữ lại nhiều đặc trưng của ngôn ngữ, nhưng nó cũng đặt thách thức về tối ưu hoá, năng lượng và hiệu quả triển khai.
\nỨng dụng và thách thức
\nNhững ứng dụng phổ biến gồm dịch máy, tóm tắt văn bản, trả lời câu hỏi, trợ lý ảo và hỗ trợ soạn thảo nội dung. Tuy nhiên, các mô hình lớn như vậy vẫn đối mặt với các vấn đề về tin cậy, thiên kiến dữ liệu và sự phụ thuộc vào dữ liệu huấn luyện.