Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: lợi ích, ứng dụng, cách tăng tốc

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo, được xây dựng phát triển để giúp máy tính có khả năng phân tích, xử lý và hiểu ngôn ngữ con người.

Lợi ích của xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Tăng cường trải nghiệm người dùng

Trải nghiệm người dùng (User Experience – UX) là một yếu tố quan trọng trong thành công của một sản phẩm hay dịch vụ.

NLP có thể đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện trải nghiệm người dùng bằng cách:

Giao tiếp tự nhiên với chatbot

  • Chatbot là một ứng dụng sử dụng NLP để tương tác với người dùng thông qua giao diện chat.
  • Nhờ vào NLP, chatbot có thể hiểu và phản hồi tự nhiên với người dùng, giúp cung cấp thông tin và hỗ trợ qua các câu hỏi, yêu cầu của người dùng.
  • Điều này mang lại trải nghiệm tương tự như việc giao tiếp với một con người thực.

Dịch thuật tự động

  • NLP cũng được sử dụng rộng rãi trong các công cụ dịch thuật tự động.
  • Các công nghệ như Google Translate và Microsoft Translator sử dụng NLP để xử lý và hiểu các câu và ngữ cảnh trong ngôn ngữ tự nhiên, từ đó tạo ra các bản dịch chính xác và tự nhiên.
  • Điều này giúp người dùng có thể giao tiếp và làm việc qua các ngôn ngữ khác nhau một cách thuận tiện và hiệu quả.

Tự động hóa quy trình công việc

Tự động hóa quy trình công việc là một xu hướng quan trọng trong các doanh nghiệp hiện đại.

Sử dụng NLP có thể giúp tự động hóa các quy trình công việc theo cách sau:

Xử lý công việc qua email

  • Với sự phát triển của NLP, các công cụ giám sát email như Gmail của Google có thể hiểu và tự động xử lý các tác vụ trong email như lập lịch cuộc họp, gửi email theo yêu cầu, hay quản lý danh sách công việc.
  • Điều này giúp giảm thời gian và công sức cho người dùng khi xử lý hàng loạt email hàng ngày.

Tự động phân loại và quản lý văn bản

NLP có khả năng phân loại và quản lý các văn bản theo nội dung hoặc chủ đề.

Ví dụ: trong lĩnh vực pháp luật, NLP có thể giúp tự động phân loại hồ sơ luật sư, tài liệu pháp lý hay biên bản phiên tòa.

  • Điều này giúp tiết kiệm thời gian và tăng hiệu suất làm việc cho nhân viên.
Lợi ích ngôn ngữ tự nhiên

Phân tích và thu thập thông tin

Việc phân tích và thu thập thông tin là một yếu tố quan trọng trong quản lý dữ liệu và hiểu biết về khách hàng.

NLP có thể hỗ trợ trong việc này bằng cách:

Phân tích ý kiến

  • NLP có thể phân tích ý kiến từ các bài viết, bình luận hay đánh giá của người dùng để hiểu được sự đánh giá của khách hàng về một sản phẩm hay dịch vụ.
  • Điều này giúp doanh nghiệp có cái nhìn tổng quan về ý kiến của khách hàng và từ đó cải thiện chất lượng sản phẩm hay dịch vụ.

Xác định thông tin từ văn bản

  • NLP có khả năng xác định thông tin từ các văn bản như email, bài viết hay báo cáo.

Ví dụ: NLP có thể phân loại các loại thông tin như tên riêng, địa chỉ, số điện thoại hay ngày tháng từ các văn bản tương tự như con người.

Tăng cường an ninh thông tin

An ninh thông tin là một vấn đề quan trọng trong thế giới kỹ thuật số hiện nay.

Sử dụng NLP có thể giúp tăng cường an ninh thông tin theo các cách sau:

Phân loại và phát hiện tin tức giả mạo

  • NLP có khả năng phân loại và phát hiện tin tức giả mạo từ các nguồn tin tức trên mạng.
  • Điều này giúp người dùng có khả năng xác định được tin tức có đáng tin cậy hay không, từ đó tránh được sự lừa đảo hay lan truyền thông tin sai lệch.

Phát hiện hành vi gian lận

  • NLP có thể phân tích và xác định các biểu hiện của hành vi gian lận từ các văn bản như email hay bình luận.
  • Điều này giúp doanh nghiệp có khả năng xác định được sự gian lận hay đe dọa an ninh thông tin từ bên trong hoặc bên ngoài tổ chức.
Ứng dụng ngôn ngữ tự nhiên

Ứng dụng của  xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Tạo ra nội dung tự động

Một trong những ứng dụng rất mạnh của NLP là khả năng tạo ra nội dung tự động.

Đây là quá trình mà máy tính có thể tạo ra văn bản hoặc nội dung viết theo yêu cầu từ người dùng hoặc từ các nguồn dữ liệu có sẵn.

Ví dụ: các công cụ tạo nội dung tự động như Chat GPT của OpenAI có thể tạo ra các bài viết, tin tức hoặc câu chuyện một cách tự nhiên và logic.

Tuy nhiên, việc tạo ra nội dung tự động cũng gặp phải một số thách thức.

Máy tính chỉ có thể tạo ra nội dung dựa trên dữ liệu đã được huấn luyện và không có khả năng tư duy hay sáng tạo như con người.

Do đó, việc kiểm soát chất lượng nội dung và đảm bảo tính chính xác là rất quan trọng.

Phân loại và xử lý thông tin

Một ứng dụng quan trọng khác của NLP là khả năng phân loại và xử lý thông tin.

NLP giúp máy tính hiểu và phân loại các văn bản theo chủ đề, ý kiến hoặc tình cảm của người viết.

Điều này rất hữu ích trong việc phân tích ý kiến khách hàng, theo dõi xu hướng công nghệ và xử lý dữ liệu lớn.

Các thuật toán phân loại NLP như Support Vector Machines (SVM) hoặc Naive Bayes Classifier đã được sử dụng rộng rãi để phân loại văn bản.

Bằng cách phân loại và xử lý thông tin, NLP giúp con người tiết kiệm thời gian và công sức trong việc hiểu và xử lý dữ liệu lớn.

Tương tác con người – máy tính

NLP còn được sử dụng để tạo ra các giao diện tương tác giữa con người và máy tính.

Ví dụ phổ biến nhất về ứng dụng này là trợ lý ảo như Siri của Apple hoặc Alexa của Amazon.

Nhờ vào NLP, chúng ta có thể giao tiếp và điều khiển máy tính bằng giọng nói, yêu cầu thông tin hoặc thực hiện các tác vụ đơn giản.

Tuy nhiên, việc xây dựng một hệ thống tương tác con người – máy tính thông qua NLP không hề dễ dàng.

Vấn đề chính là hiểu rõ ngôn ngữ tự nhiên của con người và đưa ra phản hồi phù hợp.

Do đó, việc phát triển các thuật toán giao tiếp NLP hiệu quả vẫn là một thách thức lớn đối với các nhà nghiên cứu.

Dịch thuật tự động

Một trong những ứng dụng quan trọng của NLP là dịch thuật tự động.

NLP giúp máy tính hiểu và dịch các văn bản từ một ngôn ngữ sang ngôn ngữ khác một cách tự động và chính xác.

Điều này đã mang lại sự tiện ích lớn cho việc giao tiếp và trao đổi thông tin giữa các quốc gia và văn hóa khác nhau.

Công nghệ dịch thuật tự động đã phát triển rất nhanh trong những năm gần đây, đặc biệt là với sự xuất hiện của các công ty công nghệ lớn như Google hoặc Microsoft.

Các hệ thống dịch thuật tự động ngày càng chính xác và linh hoạt, giúp con người tiết kiệm thời gian và công sức khi giao tiếp qua ngôn ngữ khác nhau.

Khó khăn khi xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Khó khăn khi xử lý ngôn ngữ tự nhiên trên CPU

Độ trễ cao

Trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên, độ trễ thấp là một trong những yếu tố quan trọng để đảm bảo hiệu suất và phản hồi nhanh của hệ thống.

Tuy nhiên, khi chạy ngôn ngữ tự nhiên trên CPU, chúng ta thường gặp phải độ trễ cao do các yếu tố sau:

Xử lý chuỗi ký tự

  • Trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, việc xử lý chuỗi ký tự là một trong những công việc quan trọng nhất.
  • Tuy nhiên, xử lý chuỗi ký tự trên CPU có thể gây ra độ trễ cao do tốc độ xử lý của CPU không đủ nhanh để xử lý hàng loạt các ký tự trong một thời gian ngắn.
  • Để giảm độ trễ trong xử lý chuỗi ký tự trên CPU, chúng ta có thể sử dụng các thuật toán tối ưu hóa,

Xử lý ngữ cảnh

  • Xử lý ngữ cảnh là một phần quan trọng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
  • Việc phân tích và hiểu ngữ cảnh của câu hoặc văn bản có thể tốn rất nhiều thời gian và tài nguyên tính toán.

Suy diễn và phân loại

  • Suy diễn và phân loại là hai công việc quan trọng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
  • Việc suy diễn và phân loại các câu hoặc văn bản có thể yêu cầu tính toán phức tạp và tốn nhiều thời gian.

Tài liệu dài và dung lượng lớn

Quá tải bộ nhớ

  • Khi chạy ngôn ngữ tự nhiên trên CPU với tài liệu dài và dung lượng lớn, có nguy cơ gây quá tải bộ nhớ do việc lưu trữ và xử lý dữ liệu quá lớn.
  • Để giải quyết vấn đề quá tải bộ nhớ, chúng ta có thể sử dụng các kỹ thuật tối ưu bộ nhớ như sử dụng các cấu trúc dữ liệu hiệu quả và chỉ load lên bộ nhớ các phần cần thiết của tài liệu.

Tốn kém dung lượng ổ đĩa

  • Khi chạy ngôn ngữ tự nhiên trên CPU với tài liệu dài và dung lượng lớn, việc lưu trữ và quản lý dữ liệu có thể tốn kém dung lượng ổ đĩa.
  • Để giảm việc tốn kém dung lượng ổ đĩa, chúng ta có thể sử dụng các kỹ thuật nén dữ liệu, như gzip hay zlib, để giảm kích thước của tài liệu trước khi lưu trữ.

Tốn nhiều thời gian xử lý

  • Khi chạy ngôn ngữ tự nhiên trên CPU với tài liệu dài và dung lượng lớn, việc xử lý dữ liệu có thể tốn nhiều thời gian do việc tính toán và so sánh các phần tử của dữ liệu.
  • Để giảm thời gian xử lý, chúng ta có thể sử dụng các thuật toán tối ưu hóa, như thuật toán sắp xếp nhanh (quick sort) hay thuật toán chia để trị (divide and conquer), để xử lý dữ liệu một cách hiệu quả và nhanh chóng.
Vấn đề của mô hình Transformer

Vấn đề của mô hình Transformer

Kích thước dữ liệu đầu vào

Khi áp dụng các mô hình Transformer trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, một trong những yếu tố quan trọng là kích thước dữ liệu đầu vào.

Mô hình Transformer không hoạt động trực tiếp trên dữ liệu văn bản mà thay vào đó, dữ liệu đầu vào được mã hóa và chuyển đổi thành chuỗi các vector nhúng (embedding), sau đó được đưa vào mô hình.

Với mô hình BERT-Large, mỗi vector nhúng bao gồm 1.024 phần tử và khi sử dụng FP32 để biểu diễn, mỗi token sẽ yêu cầu 4 KB bộ nhớ.

BERT-Large có thể xử lý các chuỗi văn bản lên đến 512 tokens, tương đương với 2 MB bộ nhớ cho các phép tính trên các chuỗi có độ dài lớn.

Dữ liệu đầu vào này sẽ được truyền qua các lớp Transformer từ lớp này sang lớp khác, và thậm chí có thể được mở rộng khi tương tác với các lớp tuyến tính nhất định.

Yêu cầu về bộ nhớ và tài nguyên tính toán

Đối với các mô hình GPT mới hơn, cả kích thước tối đa của chuỗi và kích thước của các vector nhúng đã tăng lên.

Ví dụ: với GPT-J-6B, một chuỗi có thể chứa tối đa 2.048 tokens, với mỗi vector nhúng biểu diễn 16 KB bộ nhớ, tổng cộng là 32 MB cho các phép tính sử dụng độ dài chuỗi tối đa.

Do đó, đặc biệt khi xử lý đầu vào văn bản lớn, bộ nhớ làm việc liên quan đến một phép tính có thể rất lớn.

Nếu chúng ta xem xét một máy chủ xử lý nhiều luồng đầu vào song song, trong khi trọng số của mô hình có thể được chia sẻ giữa các phép tính, trạng thái đầu vào là duy nhất cho mỗi luồng, tăng theo tỉ lệ tuyến tính với số phép tính cùng lúc.

Điều này làm tăng yêu cầu về bộ nhớ cho mỗi phép tính.

Kích thước batch

Một khác biệt khác giữa các không gian ứng dụng là kích thước batch thông thường.

Đối với các ứng dụng thời gian thực, kích thước batch nhỏ, thường chỉ là 1 (xử lý thời gian thực tối thiểu, phản hồi ngay lập tức cho tương tác người dùng).

Tuy nhiên, cho việc xử lý ngoại tuyến (offline processing), tổng công suất có thể được cải thiện (với sự hy sinh về độ trễ) bằng cách tăng kích thước batch, ví dụ xử lý song song 64, 128 hoặc thậm chí 256 truy vấn cùng một lúc.

 Chính vì lý do này làm tăng yêu cầu về bộ nhớ làm việc cho mỗi phép tính.

Tài nguyên bộ nhớ chia sẻ

Trên các bộ xử lý đa nhân hiện nay, các tài nguyên bộ nhớ trong bộ vi xử lý được chia sẻ giữa các nhân (cores).

Ví dụ, một bộ xử lý Intel Xeon thế hệ thứ 4 có 56 nhân có thể tích hợp bộ nhớ cache cấp 3 (~112 MB) trên chip.

Mặc dù đây là một số lượng cache đáng kể, tài nguyên cho từng nhân chỉ chiếm khoảng 2 MB cache khi mỗi nhân được sử dụng.

Do đó, đối với các mô hình Transformer lớn hơn, đặc biệt là khi xử lý các tài liệu lớn, không đủ cache để chứa toàn bộ trạng thái cần thiết và yêu cầu phải liên tục di chuyển dữ liệu giữa bộ nhớ và cache.

Điều này dẫn đến việc sử dụng băng thông bộ nhớ rất lớn.

Hiệu suất tính toán

Khi kích thước công việc là đủ nhỏ, hiệu suất tổng hợp được cung cấp bởi một bộ xử lý có thể bị ràng buộc tính toán, với số FLOPs (Floating Point Operations per second) có thể đạt được tiến gần đến các giá trị được nêu trên tài liệu của công ty sản xuất.

Tuy nhiên, khi kích thước công việc quá lớn để chứa được trên chip, hiệu suất ứng dụng thường bị ràng buộc bởi băng thông bộ nhớ khả dụng và không đạt được kết quả như mong đợi chỉ dựa trên sức mạnh tính toán của bộ xử lý.

Do đó, khả năng tính toán của một bộ xử lý thường không được tận dụng triệt để khi thực hiện các phép tính suy luận với các mô hình Transformer lớn trên quy mô lớn.

Tăng tốc xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Giải pháp tăng tốc xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Kiến trúc, cấu trúc dữ liệu và thuật toán tối ưu

Numenta đã phát triển kiến trúc, cấu trúc dữ liệu và thuật toán mới dựa trên hơn hai thập kỷ nghiên cứu não học.

Các thành tựu này mang lại hiệu suất đột phá khi áp dụng vào các mô hình như GPT-3 hoặc BERT-Large.

Các mô hình này trở nên hiệu quả hơn đáng kể cho quá trình suy diễn mà không làm giảm độ chính xác.

Một phần của giải pháp này là huấn luyện mô hình với thuật toán được tối ưu cho phần cứng.

Một phần khác là tối ưu hóa thời gian chạy để tận dụng tối đa nền tảng tính toán cho quá trình suy diễn.

Hiệu suất tăng đáng kể trên CPU AMD Milan

Các kỹ thuật dựa trên não bộ áp dụng vào phiên bản BERT-Large được huấn luyện tùy chỉnh đã giúp tăng khả năng xử lý sản xuất.

Tuy nhiên, việc chạy các mô hình này trên các nền tảng CPU thế hệ trước như AMD Milan không luôn đạt được khả năng xử lý đủ để đáp ứng nhu cầu của khách hàng.

Kết quả là, nhiều người buộc phải chạy với Nvidia A100s trong quá trình sản xuất, điều này không hiệu quả về chi phí và yêu cầu nhiều thời gian hơn để duy trì.

Ví dụ: việc thiết lập hệ thống GPU cho suy diễn NLP có thể mất hàng tuần công việc kỹ thuật.

Trong khi đó, việc chạy trên nền tảng CPU tương tự chỉ mất một hoặc hai ngày.

Tương tự như vậy, việc thay đổi mã code để đáp ứng yêu cầu của các tập dữ liệu hoặc yêu cầu của khách hàng cũng yêu cầu nhiều công sức kỹ thuật hơn trên nền tảng GPU.

Sử dụng Intel Xeon Max Series CPU

Mô hình của Numenta có hiệu suất tính toán cao hơn so với các mô hình truyền thống, nhưng sự hiệu suất cao này thường đặt yêu cầu cao về băng thông bộ nhớ.

Khi chạy các mô hình deep learning lớn với quy mô lớn, băng thông bộ nhớ thường trở thành rào cản trong quá trình mở rộng.

HBM (High Bandwidth Memory) gia tăng gấp ba băng thông bộ nhớ, cho phép Numenta tận dụng tốt hơn các nguồn tài nguyên tính toán.

Đây là lúc Intel Xeon Max Series CPU mới mang lại sự khác biệt đáng kể.

Với HBM tích hợp, tổng băng thông ngoại vi có thể duy trì cao hơn 3 lần so với những bộ xử lý không có công nghệ HBM.

Sử dụng Intel AMX với hiệu suất tính toán cao

Bộ vi xử lý Intel Xeon Max Series chứa những đổi mới khác giúp gia tăng hiệu suất ứng dụng deep learning, bao gồm việc hỗ trợ Intel AMX.

Intel AMX không chỉ giới thiệu hỗ trợ cho các hoạt động BF16 16-bit, giảm bộ nhớ được sử dụng cho hoạt động kích hoạt.

Ngoài ra còn cung cấp hiệu năng tính toán cao hơn đáng kể so với những gì thông thường có thể làm được với Intel Advanced Vector Extensions 512 (Intel AVX-512).

Intel AMX cũng được thiết kế để tương thích tốt với CPU Xeon Max Series.

Intel AMX mang lại hiệu suất tính toán cao đáng kể, từ đó biến vấn đề suy diễn AI từ vấn đề tính toán thành vấn đề băng thông.

Việc chuyển từ  32-bit sang 16-bit với Intel AMX giảm yêu cầu băng thông một nửa và trong quá trình này, mang lại hiệu suất suy diễn cải thiện với các mô hình lớn.

Tuy nhiên, sự gia tăng đáng kể về hiệu suất tính toán tiềm năng này lại tăng yêu cầu về băng thông bộ nhớ để tận dụng hoàn toàn Intel AMX, từ đó biến vấn đề thành vấn đề bị ràng buộc bởi băng thông.

CPU Xeon Max Series, với HBM tích hợp, được thiết kế để xử lý linh hoạt thách thức này.

Có thể bạn quan tâm

Trụ sở chính công ty Comlink

Liên hệ

Comlink_Adress_Logo

Địa chỉ

Tầng 3 Toà nhà VNCC 243A Đê La Thành Str Q. Đống Đa-TP. Hà Nội
Comlink_Workingtime_Logo

Giờ làm việc

Thứ Hai đến Thứ Sáu Từ 8:00 đến 17:30 Hỗ trợ trực tuyến: 24/7
Comlink_Email_Logo

E-mail

info@comlink.com.vn
Comlink_Phone_Logo

Phone

+84 98 58 58 247

Tư vấn

Please enable JavaScript in your browser to complete this form.