Data & AI

Mô hình ngôn ngữ là gì? Ứng dụng & các loại mô hình ngôn ngữ phổ biến

Ngày 08/08/2025

Mô hình ngôn ngữ đang trở thành nền tảng cốt lõi trong nhiều ứng dụng trí tuệ nhân tạo hiện nay. Vậy mô hình ngôn ngữ là gì, chúng hoạt động ra sao và được ứng dụng như thế nào trong thực tế? Hãy cùng FPT IS giải đáp chi tiết trong bài viết dưới đây!

1. Khái niệm mô hình ngôn ngữ & vai trò của mô hình ngôn ngữ

Dưới đây là định nghĩa cơ bản và vai trò quan trọng của mô hình ngôn ngữ trong việc xử lý và sinh ngôn ngữ tự nhiên:

1.1. Khái niệm và cách mô hình ngôn ngữ hoạt động

Khái niệm mô hình ngôn ngữ

Mô hình ngôn ngữ là một hệ thống trí tuệ nhân tạo được huấn luyện trên khối lượng lớn dữ liệu văn bản để hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên. Nói một cách đơn giản, mô hình ngôn ngữ được huấn luyện để dự đoán xác suất xuất hiện của từ tiếp theo trong câu, dựa trên ngữ cảnh của câu hoặc đoạn văn từ trước đó.

Ví dụ: Trong câu: “Jenny ghé qua văn phòng để lấy chìa khóa nên tôi đã đưa cho […]”,
mô hình ngôn ngữ tốt sẽ hiểu rằng chỗ trống cần điền là “cô ấy”, vì trước đó đã nhắc đến Jenny.

Cách mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) hoạt động

LLM sử dụng học sâu và kiến trúc transformer để học ngữ cảnh từ dữ liệu văn bản quy mô lớn. Quy trình gồm 3 bước:

Tiền xử lý: Chuyển văn bản thành token, sau đó mã hóa số.
Dự đoán: Dựa vào ngữ cảnh để đoán từ kế tiếp, đồng thời học cấu trúc và ý nghĩa ngôn ngữ.
Tối ưu hóa: Tăng độ chính xác và an toàn bằng các kỹ thuật như fine-tuning, prompt engineering và RLHF.

Từ đó, LLM có thể tạo ra nội dung tự nhiên, mạch lạc và ứng dụng hiệu quả trong các tác vụ như chatbot, tạo văn bản, phân tích dữ liệu,…

Khai Niem Ve Mo Hinh Ngon Ngu Lon 1754578007 — *Khái niệm và cách mô hình ngôn ngữ hoạt động*

1.2. Vai trò của mô hình ngôn ngữ

Các mô hình ngôn ngữ được sử dụng trong nhiều tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), như nhận dạng giọng nói, dịch máy và tóm tắt văn bản.

Tạo nội dung: Viết bài, blog, thơ, kịch bản, tóm tắt học thuật… phù hợp phong cách và giọng điệu thương hiệu.
Gắn nhãn từ loại (POS tagging): Xác định vai trò ngữ pháp để hỗ trợ dịch thuật, phân tích cú pháp, trích xuất thông tin.
Trả lời câu hỏi: Trích xuất, tổng hợp câu trả lời từ văn bản, hình ảnh, bảng biểu, ghi âm…
Tóm tắt nội dung: Cô đọng bài viết, podcast, video thành bản tóm tắt ngắn gọn, giữ ý chính và sắc thái.
Phân tích cảm xúc: Nhận diện cảm xúc, ý định, mỉa mai – ứng dụng trong chăm sóc khách hàng, marketing…
AI đàm thoại: Tạo chatbot, trợ lý ảo có thể ghi nhớ ngữ cảnh và duy trì hội thoại nhiều lượt.
Dịch máy: Dịch chính xác, tự nhiên giữa nhiều ngôn ngữ, tùy chỉnh theo vùng miền, ngữ cảnh, mức độ trang trọng.
Lập trình với AI: Hỗ trợ viết, gỡ lỗi, tái cấu trúc mã; tích hợp IDE và hỗ trợ thiết kế phần mềm.

2. Các loại mô hình ngôn ngữ phổ biến hiện nay

Dưới đây là 3 loại mô hình ngôn ngữ đang được sử dụng rộng rãi với các ưu điểm, hạn chế khác nhau:

2.1. Large language models (LLM) – Mô hình ngôn ngữ lớn

Large Language Models (LLM) là mô hình AI gồm hàng tỷ tham số, được huấn luyện trên kho văn bản lớn để hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên. Chúng có thể xử lý nhiều tác vụ như: trả lời câu hỏi, tóm tắt, dịch thuật, viết nội dung và lập trình.

Ưu điểm	Hạn chế
Thực hiện đa nhiệm chỉ với một mô hình Hiệu quả trong môi trường ít hoặc không có dữ liệu huấn luyện (few-shot, zero-shot). Độ chính xác cải thiện khi tăng tham số và dữ liệu huấn luyện.	Chi phí phát triển và vận hành rất cao. Yêu cầu hạ tầng tính toán mạnh. Có thể tạo ra thông tin sai lệch nếu không kiểm soát tốt.

Ví dụ thực tiễn:

GPT-3 (OpenAI): tạo văn bản, chatbot, viết code
GPT-J (EleutherAI): dịch, viết blog, gợi ý mã nguồn
MT-NLG (Microsoft & Nvidia): đọc hiểu và suy luận ngôn ngữ

Phù hợp với: Doanh nghiệp lớn xử lý ngôn ngữ ở quy mô lớn như ngân hàng, thương mại điện tử, truyền thông, edtech, công nghệ AI.

Large Language Models Llms 1754578228 — *Large language models (LLM) – Mô hình ngôn ngữ lớn*

2.2. Fine-tuned language models – Mô hình ngôn ngữ tinh chỉnh

Fine-tuned Language Models là các mô hình ngôn ngữ được điều chỉnh từ mô hình nền (như GPT-3) để tối ưu cho một tác vụ cụ thể như lập trình, dịch thuật, hay nghiên cứu y sinh.

Ưu điểm	Hạn chế
Hiệu quả cao trong các tác vụ chuyên biệt. Tốn ít tài nguyên tính toán và dữ liệu hơn so với LLM. Thời gian huấn luyện và triển khai nhanh hơn.	Ít linh hoạt, chỉ tối ưu trong phạm vi tác vụ được điều chỉnh. Cần bộ dữ liệu huấn luyện chất lượng và đúng mục tiêu.

Ví dụ thực tiễn:

Codex (OpenAI): sinh và hoàn tất mã lập trình.
InstructGPT (OpenAI): cải thiện đầu ra theo hướng dẫn người dùng.
FLAN (Google): mô hình nhỏ nhưng vượt trội GPT-3 trên nhiều tác vụ.

Doanh nghiệp phù hợp: Doanh nghiệp vừa và lớn có nhu cầu chuyên sâu theo ngành (y tế, pháp lý, lập trình…), đặc biệt khi đã có sẵn dữ liệu đặc thù để huấn luyện mô hình.

2.3. Edge language models – Mô hình ngôn ngữ tại biên

Theo AltexSoft, Edge language models là các mô hình ngôn ngữ được huấn luyện từ đầu trên tập dữ liệu nhỏ, tối ưu cho phần cứng hạn chế như điện thoại hoặc máy chủ cục bộ.

Ưu điểm	Hạn chế
Không tốn phí cloud, tiết kiệm chi phí vận hành. Bảo mật cao do xử lý dữ liệu nội bộ, không cần gửi lên đám mây. Phản hồi nhanh, phù hợp với các tác vụ yêu cầu độ trễ thấp như dịch thuật ngoại	Hiệu suất thấp hơn so với các mô hình lớn. Bị giới hạn bởi năng lực phần cứng. Có thể phát sinh thiên kiến thuật toán do kỹ thuật huấn luyện đặc thù.

Ví dụ thực tiễn: Google Translate cung cấp bản dịch ngoại tuyến nhờ sử dụng Edge models.

Doanh nghiệp phù hợp: Doanh nghiệp yêu cầu bảo mật, chi phí tối ưu hoặc hoạt động trong môi trường hạn chế kết nối (startup, y tế, quốc phòng, dịch thuật).

3. Ứng dụng của mô hình ngôn ngữ trong thực tế

Theo tổng hợp từ trang TechTarget, dưới đây là 3 mô hình ngôn ngữ tiêu biểu mà người dùng Việt Nam có thể dễ dàng tiếp cận và ứng dụng hiệu quả:

Claude (Anthropic): Nổi bật với khả năng hiểu ngữ cảnh, suy luận tốt và tuân thủ chỉ dẫn. Bản Opus 4, Sonnet 4 hỗ trợ lập trình, dùng công cụ và ghi nhớ dài hạn – phù hợp làm AI agent, trợ lý kỹ thuật.
Grok (xAI): Grok 3 có hai chế độ suy luận, mạnh về toán học và lập trình (Rust/Python), vận hành trên siêu máy Colossus. Phù hợp nghiên cứu và trợ lý cấp cao.
DeepSeek-R1: Mã nguồn mở, tối ưu hóa cho toán học và logic nhờ kỹ thuật tự xác minh và suy luận chuỗi. Ứng dụng trong giáo dục, nghiên cứu và công cụ kỹ thuật.

Ngoài ra, nhiều mô hình khác như BERT, GPT-4, GPT-4o, Claude… đang được ứng dụng mạnh mẽ trong cá nhân hóa trải nghiệm, tăng năng suất và thúc đẩy đổi mới sáng tạo.

Ung Dung Mo Hinh Ngon Ngu Lon Vao Thuc Te 1754578326 — *Ứng dụng của mô hình ngôn ngữ trong thực tế*

4. Xu hướng phát triển mô hình ngôn ngữ trong tương lai

Từ năm 2025 trở đi, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được dự đoán sẽ phát triển theo các hướng chính sau:

Khả năng đa phương thức (Multimodal Capabilities): Các mô hình AI đa phương thức có thể xử lý đồng thời nhiều loại dữ liệu như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video… thay vì chỉ một dạng như mô hình truyền thống.
Mô hình nhỏ, chuyên biệt (Smaller, Specialized Models): Thay vì dùng mô hình cực lớn cần tới petabyte dữ liệu, xu hướng chuyển sang các mô hình nhỏ (SLM) chuyên cho từng lĩnh vực. Chúng phản hồi gần như tức thì, chính xác và tiết kiệm tài nguyên.
Tác nhân tự động (Agentic Workflows): AI tác nhân (AI agent) ngày càng phổ biến, có thể tự động hóa nhiều công việc phức tạp mà ít cần can thiệp của con người. Nhờ khả năng học liên tục và cảm nhận môi trường, chúng phù hợp với các quy trình nhiều giai đoạn.
Triển khai thời gian thực & tại biên (Real-Time & Edge Deployment): Thay vì chỉ hoạt động trên cloud, các mô hình LLM đang được triển khai trên thiết bị biên (edge devices) như IoT, smartphone để đảm bảo độ trễ thấp, tăng bảo mật – đặc biệt quan trọng trong y tế, robot và xe tự hành.
Bảo mật dữ liệu & tinh chỉnh (Data Privacy & Fine-Tuning): Các mô hình tương lai sẽ chú trọng đến quyền riêng tư bằng các phương pháp như differential privacy, federated learning, hay LoRA (Low-Rank Adaptation) để tối ưu mà vẫn đảm bảo bảo mật.
Tăng tốc mã nguồn mở (Open-Source Momentum): LLM mã nguồn mở ngày càng phổ biến nhờ khả năng tùy chỉnh cao, tiết kiệm chi phí và bảo mật tốt. Dự kiến xu hướng này sẽ tiếp tục tăng trong dài hạn.
Công cụ hỗ trợ lập trình bằng AI (AI-Powered Development Tools): Các công cụ như GitHub Copilot, Replit Agent, Tabnine… đang trở thành trợ thủ đắc lực của lập trình viên trong việc viết code, tạo thuật toán, thiết lập môi trường và debug.
Tăng cường đạo đức & tính chính xác (Alignment & Ethics Enhancements): Đảm bảo LLM hoạt động công bằng, không thiên lệch là ưu tiên lớn. Các công ty công nghệ tăng cường kiểm duyệt dữ liệu huấn luyện, audit định kỳ và xây dựng vòng phản hồi để giảm thiểu định kiến và phân biệt.

Kết luận: Tương lai, LLM sẽ thông minh hơn, linh hoạt, cá nhân hóa sâu và phổ cập rộng rãi, đi kèm với cơ chế kiểm soát đạo đức rõ ràng.

Xu Huong Cua Mo Hinh Ngon Ngu Lon 1754578440 — *Xu hướng phát triển mô hình ngôn ngữ trong tương lai*

Mô hình ngôn ngữ ngày càng chứng minh vai trò trung tâm trong quá trình ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào đời sống và hoạt động doanh nghiệp. Trong tương lai, sự phát triển mạnh mẽ của các LLM sẽ tiếp tục định hình lại cách con người và máy móc tương tác với nhau, đưa AI trở thành trợ lý thiết yếu trong mọi lĩnh vực.

FPT đồng hành cùng doanh nghiệp ứng dụng AI xuyên suốt hành trình – từ sản xuất đến phân phối, từ quản trị nội bộ đến trải nghiệm khách hàng – thúc đẩy chuyển đổi số toàn diện, bền vững và hiệu quả. Doanh nghiệp có nhu cầu vui lòng để lại thông tin TẠI ĐÂY để được FPT IS tư vấn giải pháp phù hợp nhất. Hãy để AI trở thành lợi thế cạnh tranh của bạn – bắt đầu từ hôm nay!

FPT IS

Đăng ký nhận tin tức mới nhất từ FPT IS