Xây Dựng Hệ Thống Trả Lời Câu Hỏi Dựa Trên Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn

• Tác giả: Lê Huỳnh Thanh Dưỡng
• Người hướng dẫn: Th.S Quách Đình Hoàng
• Trường học: Trường Đại Học Sư Phạm Kỹ Thuật Thành Phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công Nghệ Thông Tin
• Đề tài: Xây Dựng Hệ Thống Trả Lời Câu Hỏi Dựa Trên Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn
• Loại tài liệu: Khóa Luận Tốt Nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Tp. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• ĐỀ CƯƠNG KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP
• 1. PHẦN MỞ ĐẦU
• 1.1. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.2. Mục tiêu của đề tài
• 1.3. Phân tích các công trình nghiên cứu
• 1.4. Kết quả dự kiến đạt được
• 1.5. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• PHẦN NỘI DUNG
• 2. CHƯƠNG 1: MÔ HÌNH NGÔN NGỮ LỚN
• 2.1. MÔ HÌNH NGÔN NGỮ LỚN
• 2.2. KIẾN TRÚC TRANSFORMER
• 2.2.1. Multi-Head Attention
• 2.2.2. Feed-Forward Network
• 2.3. SỰ PHÁT TRIỂN CỦA MÔ HÌNH NGÔN NGỮ
• 2.3.1. Phân loại mô hình ngôn ngữ
• 2.3.2. Sự phát triển của mô hình ngôn ngữ lớn
• 2.3.3. Số lượng tham số của các mô hình ngôn ngữ lớn
• 2.4. Decoder-only với GPT (Generative pre-trained Transformer)
• 3. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN HỆ THỐNG TRẢ LỜI CÂU HỎI DỰA TRÊN MÔ HÌNH NGÔN NGỮ LỚN
• 3.1. KỸ THUẬT RAG (RETRIEVAL AUGMENTED GENERATION)
• 3.2. KỸ THUẬT ĐÁNH GIÁ HỆ THỐNG TRẢ LỜI CÂU HỎI
• 4. CHƯƠNG 3: XÂY DỰNG HỆ THỐNG TRẢ LỜI CÂU HỎI HỖ TRỢ NGƯỜI DÙNG LĨNH VỰC PHÁP LUẬT VIỆT NAM
• 4.1. XÂY DỰNG BỘ DỮ LIỆU PHÁP LUẬT
• 4.2. XÂY DỰNG HỆ THỐNG TRẢ LỜI CÂU HỎI VỚI RAG
• 4.2.1. Biến đổi và lưu trữ dữ liệu
• 5. CHƯƠNG 4: XÂY DỰNG WEBSITE HIỆN THỰC HÓA HỆ THỐNG TRẢ LỜI CÂU HỎI
• 5.1. PHÂN TÍCH YÊU CẦU VÀ THIẾT KẾ CƠ SỞ DỮ LIỆU
• 5.2. CÁC CÔNG NGHỆ SỬ DỤNG
• 5.3. XÂY DỰNG WEBSITE
• 5.4. MÔ TẢ GIAO DIỆN VÀ DEMO KẾT QUẢ
• 5.4.1. Mô tả giao diện
• 5.4.2. Demo kết quả
• PHẦN KẾT LUẬN
• Kết quả đạt được. Kết quả đạt được
• Nhược điểm của đề tài. Nhược điểm của đề tài
• Hướng phát triển của đề tài. Hướng phát triển của đề tài
• DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về Xây Dựng Hệ Thống Trả Lời Câu Hỏi Dựa Trên Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn

Hệ thống trả lời câu hỏi dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang trở thành một công cụ quan trọng trong việc tương tác giữa con người và máy tính. Các mô hình này sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo để hiểu và phản hồi các câu hỏi từ người dùng một cách tự nhiên. Việc phát triển hệ thống này không chỉ giúp nâng cao trải nghiệm người dùng mà còn mở ra nhiều cơ hội trong các lĩnh vực như giáo dục, pháp luật và dịch vụ khách hàng.

1.1. Mô hình ngôn ngữ lớn là gì

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là các hệ thống được huấn luyện trên tập dữ liệu khổng lồ, cho phép chúng hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên. Chúng sử dụng kiến trúc Transformer để xử lý thông tin một cách hiệu quả.

1.2. Lợi ích của hệ thống trả lời câu hỏi

Hệ thống này giúp người dùng nhanh chóng tìm kiếm thông tin, tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp.

II. Thách thức trong việc xây dựng hệ thống trả lời câu hỏi

Mặc dù có nhiều lợi ích, việc xây dựng hệ thống trả lời câu hỏi dựa trên LLM cũng gặp phải nhiều thách thức. Một trong những vấn đề lớn nhất là khả năng hiểu ngữ nghĩa và ngữ cảnh của câu hỏi. Các mô hình hiện tại vẫn có thể gặp khó khăn trong việc xử lý các câu hỏi phức tạp hoặc không rõ ràng.

2.1. Vấn đề về dữ liệu

Nhiều mô hình LLM được huấn luyện trên dữ liệu không đầy đủ hoặc không chính xác, dẫn đến việc đưa ra các câu trả lời sai lệch.

2.2. Khả năng hiểu ngữ nghĩa

Các mô hình hiện tại đôi khi không thể hiểu được ngữ nghĩa sâu sắc của câu hỏi, đặc biệt là trong các lĩnh vực chuyên môn như pháp luật.

III. Phương pháp xây dựng hệ thống trả lời câu hỏi hiệu quả

Để xây dựng một hệ thống trả lời câu hỏi hiệu quả, cần áp dụng các phương pháp tiên tiến như Retrieval-Augmented Generation (RAG). Phương pháp này kết hợp khả năng của LLM với các nguồn dữ liệu bên ngoài để cải thiện độ chính xác của câu trả lời.

3.1. Kỹ thuật RAG

RAG cho phép hệ thống truy xuất thông tin từ các nguồn dữ liệu bên ngoài, giúp cải thiện độ chính xác và tính phù hợp của câu trả lời.

3.2. Tinh chỉnh mô hình

Quá trình tinh chỉnh mô hình giúp cải thiện khả năng của LLM trong việc xử lý các câu hỏi cụ thể và nâng cao độ chính xác của phản hồi.

IV. Ứng dụng thực tiễn của hệ thống trả lời câu hỏi

Hệ thống trả lời câu hỏi dựa trên LLM đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ giáo dục đến dịch vụ khách hàng. Chúng giúp người dùng dễ dàng tiếp cận thông tin và giải quyết các vấn đề phức tạp một cách nhanh chóng.

4.1. Ứng dụng trong giáo dục

Hệ thống này có thể hỗ trợ học sinh và sinh viên trong việc tìm kiếm thông tin và giải đáp thắc mắc về bài học.

4.2. Ứng dụng trong pháp luật

Hệ thống giúp người dùng tra cứu thông tin pháp luật một cách nhanh chóng và chính xác, nâng cao hiệu quả trong việc giải quyết các vấn đề pháp lý.

V. Kết luận và tương lai của hệ thống trả lời câu hỏi

Hệ thống trả lời câu hỏi dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn đang phát triển mạnh mẽ và hứa hẹn sẽ mang lại nhiều giá trị cho người dùng. Tương lai của công nghệ này sẽ phụ thuộc vào khả năng cải thiện độ chính xác và khả năng hiểu ngữ nghĩa của các mô hình.

5.1. Hướng phát triển

Cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các mô hình mới để cải thiện khả năng hiểu ngữ nghĩa và ngữ cảnh của câu hỏi.

5.2. Tích hợp công nghệ mới

Việc tích hợp các công nghệ mới như học sâu và trí tuệ nhân tạo sẽ giúp nâng cao hiệu quả của hệ thống trả lời câu hỏi.