Mô hình ngôn ngữ lớn có thể có hạn chế gì? Giải pháp khắc phục

Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Model – LLM) giúp doanh nghiệp tăng tốc độ xử lý thông tin dữ liệu dạng văn bản. LLM có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ ngôn ngữ phức tạp nhưng cũng có nguy cơ tạo thông tin sai lệch do hạn chế về khả năng suy luận, cập nhật kiến thức,… Vậy mô hình ngôn ngữ lớn có thể có hạn chế gì và giải pháp khắc phục là gì? Hãy cùng tìm hiểu chi tiết ngay trong bài viết dưới đây.

1. 10 hạn chế của mô hình ngôn ngữ lớn và giải pháp khắc phục

Sau đây là phần phân tích 10 hạn chế lớn của LLM và các giải pháp khắc phục tương ứng nhằm giúp các cá nhân/tổ chức tối ưu hóa việc ứng dụng LLM.

Xem thêm: Ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên

1.1. Hạn chế về khả năng tính toán

Bộ nhớ làm việc của LLM bị hạn chế, chỉ xử lý được một số lượng token nhất định trong cùng một lần  để duy trì hiệu suất và tốc độ phản hồi. Nếu vượt quá giới hạn, mô hình có thể báo lỗi hoặc cắt bớt thông tin, gây gián đoạn khi xử lý văn bản dài hoặc tài liệu phức tạp.

Một số cách khắc phục gồm:

• Chia văn bản thành phần nhỏ và nhập lần lượt.
• Tóm tắt hoặc diễn giải thành các ý chính.
• Giới hạn độ dài đầu ra để tránh phản hồi quá dài.
• Tập trung câu lệnh (prompt) vào từng phần cụ thể thay vì toàn bộ tài liệu.
• Sử dụng kỹ thuật truy xuất dữ liệu đặc biệt để LLM quét và lấy thông tin từ tập dữ liệu lớn.

1.2. Tạo nội dung sai lệch (hiện tượng “hallucination”)

LLM đôi khi tạo ra hiện tượng hallucination – tức là sinh ra những nội dung nghe có vẻ hợp lý, trôi chảy nhưng thực chất lại sai lệch, gây hiểu nhầm hoặc vô nghĩa. Ví dụ, một LLM có thể “bịa” ra các sự kiện lịch sử, diễn giải sai khái niệm khoa học, hoặc tạo nên thông tin tiểu sử không chính xác về một nhân vật có thật.

Nguyên nhân là do LLM được huấn luyện từ một khối lượng dữ liệu khổng lồ trên Internet, trong đó không tránh khỏi việc chứa lỗi, định kiến hoặc thông tin đã lỗi thời. Mô hình chỉ đơn thuần học theo các mẫu ngôn ngữ trong dữ liệu đó, nên đôi khi sẽ “tự tin” khẳng định những điều sai sự thật.

Một số biện pháp giảm rủi ro gồm:

• Kiểm tra chéo thông tin quan trọng với nguồn uy tín.
• Đặt câu hỏi truy vấn sâu để thăm dò mức độ chắc chắn của AI.
• Sử dụng LLM cho nội dung sáng tạo chủ quan, hạn chế dùng để tạo thông tin thực tế.
• Yêu cầu LLM cung cấp nguồn hoặc bằng chứng khi kết quả đáng ngờ.
• Đề nghị LLM kiểm tra lại kết quả của chính nó để đảm bảo tính chính xác.

1.3. Không thể tự cập nhật kiến thức

LLM chỉ biết dữ liệu được cung cấp tại thời điểm huấn luyện, nên thiếu các sự kiện, xu hướng hay nghiên cứu mới diễn ra sau mốc đó.

Ví dụ, mô hình huấn luyện đến 2023 sẽ không tự cập nhật thông tin về chính sách năm 2025 nếu không được cung cấp dữ liệu mới, dẫn đến câu trả lời lỗi thời, đặc biệt hạn chế trong lĩnh vực thời sự hoặc dữ liệu biến đổi nhanh như phân tích thị trường chứng khoán hay báo cáo khoa học mới.

Cách xử lý phổ biến gồm:

• So sánh hoặc đối chiếu thông tin với dữ liệu mới nhất.
• Yêu cầu LLM nêu thời điểm cập nhật dữ liệu cho các truy vấn nhạy cảm về thời gian.
• Ưu tiên dùng LLM cho các chủ đề ít thay đổi theo thời gian thay vì các chủ đề biến động nhanh.
• Tinh chỉnh LLM trên dữ liệu mới nhất cho các ứng dụng cần thông tin cập nhật.
• Kết hợp đầu ra LLM với kiểm tra thực tế của con người.

1.4. Thiếu trí nhớ dài hạn

LLM không có khả năng ghi nhớ các tương tác giữa những phiên làm việc khác nhau. Vì vậy, mỗi lần sử dụng, người dùng đều phải cung cấp lại toàn bộ ngữ cảnh, vừa mất thời gian vừa làm giảm hiệu quả. Trong các tình huống thực tế như chăm sóc khách hàng, lập kế hoạch dự án hay quản lý hồ sơ y tế, việc thiếu trí nhớ dài hạn khiến mô hình khó cá nhân hóa trải nghiệm và làm giảm tính liên tục trong quá trình tư vấn.

Một số hướng khắc phục gồm:

• Tích hợp bộ nhớ phiên làm việc (Session Memory Integration): Lưu giữ thông tin trong suốt phiên để cải thiện mạch lạc hội thoại.
• Lưu trữ ngữ cảnh và hồ sơ người dùng (User Profiles and Context Storage): Ghi nhớ sở thích và lịch sử tương tác, cá nhân hóa trải nghiệm và tạo sự liền mạch trong giao tiếp.
• Kết hợp LLM với cơ sở dữ liệu (Hybrid Approaches with Databases): Lưu trữ và truy xuất thông tin người dùng khi cần, ví dụ Azure Cognitive Services duy trì ngữ cảnh giữa các lần tương tác.
• Hệ thống học tập gia tăng (Incremental Learning Systems): Các LLM đang được nghiên cứu và phát triển theo hướng tích hợp khả năng học tập liên tục, cho phép chúng cập nhật và mở rộng kho tri thức từ các tương tác đang diễn ra, nhờ đó giảm bớt việc người dùng phải cung cấp lại ngữ cảnh nhiều lần.

1.5. Khó xử lý lập luận phức tạp

Mặc dù LLM có thể tạo ra văn bản mạch lạc và trôi chảy, nhưng lại gặp khó khăn với các nhiệm vụ đòi hỏi tư duy logic phức tạp, giải quyết vấn đề nhiều bước hoặc phân tích định lượng, dẫn đến trả lời sai hoặc vô lý trong toán học, luật, y học…

LLM gặp hạn chế khi giải các bài toán phức tạp nhiều bước, chứng minh định lý, viết bằng chứng logic chặt chẽ, giải thích cơ chế khoa học, lập kế hoạch chiến lược hoặc dự báo các chuỗi quan hệ nguyên nhân – hệ quả kéo dài.

Giải pháp gồm:

• Chia nhỏ vấn đề phức tạp thành các bước đơn giản hơn để đưa vào prompt.
• Cung cấp ví dụ về quá trình lý luận mà LLM cần tuân theo.
• Yêu cầu LLM giải thích logic và trình bày công việc.
• Kiểm tra chéo lý luận của LLM với các nguồn khác và phán đoán của bạn.

1.6. Khó xử lý yếu tố ngôn ngữ phức tạp

LLM giỏi mô phỏng giao tiếp con người theo phương pháp thống kê, nhưng không thực sự hiểu hết ngôn ngữ. Nó gặp khó khăn với thành ngữ, ngôn ngữ lóng, biểu đạt bóng gió, châm biếm, mỉa mai, dễ hiểu sai ngữ cảnh và phản hồi không phù hợp.

Ví dụ, khi mỉa mai nói “Ồ, tuyệt vời!” để thể hiện thất vọng, LLM có thể hiểu là tích cực và đáp lại vui vẻ.

Khi giao tiếp với LLM, nên:

• Diễn đạt trực tiếp theo nghĩa đen, tránh mơ hồ hay ẩn dụ.
• Cung cấp bối cảnh và yêu cầu rõ ràng, đầy đủ.
• Tránh phép so sánh hay thành ngữ khó hiểu.
• Yêu cầu LLM hỏi lại nếu khó hiểu.
• Ít nhân cách hóa LLM, không mong LLM có lý luận xã hội như con người.

1.7. Rủi ro về quyền riêng tư

Việc triển khai LLM trong doanh nghiệp tiềm ẩn nguy cơ rò rỉ dữ liệu nhạy cảm, đặc biệt nếu mô hình lưu trữ và xử lý trên nền tảng đám mây công cộng. Kiểm soát quyền truy cập, quản lý phiên bản và tuân thủ tiêu chuẩn bảo mật quốc tế cũng là thách thức. Doanh nghiệp cần chiến lược triển khai chặt chẽ để tránh rủi ro pháp lý và bảo mật thông tin.

Một số biện pháp bảo mật thông tin:

• Bảo mật vi sai (Differential Privacy): Làm nhiễu dữ liệu, khó truy vết cá nhân nhưng vẫn cho mô hình học được các mẫu hữu ích.
• Học liên kết (Federated Learning): Đào tạo mô hình trên nhiều thiết bị hoặc máy chủ, dữ liệu gốc vẫn lưu tại chỗ và không trao đổi trực tiếp.
• Ẩn danh dữ liệu (Data Anonymization): Đảm bảo dữ liệu ẩn danh trước khi sử dụng cho mô hình. Ví dụ, IBM Watson Health ẩn danh dữ liệu bệnh nhân trước khi đào tạo mô hình, đáp ứng yêu cầu pháp lý về bảo mật y tế như HIPAA.
• Tính toán đa bên an toàn (Secure Multi-Party Computation – SMPC): Giao thức mã hóa cho phép nhiều bên cùng tính toán một hàm trên dữ liệu đầu vào của họ trong khi vẫn giữ bí mật các dữ liệu đó

1.8. Thiên kiến và định kiến

Dữ liệu huấn luyện LLM được thu thập từ internet và các nguồn công khai, vốn chứa nhiều định kiến xã hội, khuynh hướng chính trị hoặc nội dung nhạy cảm. Nếu không xử lý kỹ, mô hình có thể vô tình tái tạo và khuếch đại những thiên kiến này, dẫn đến sản xuất nội dung phân biệt, phiến diện, xúc phạm hoặc gây tranh cãi. Rủi ro này đặc biệt lớn khi LLM dùng trong truyền thông, giáo dục hay hệ thống tư vấn công cộng.

Giải pháp khắc phục:

• Sử dụng dữ liệu đào tạo đa dạng và bao quát, đại diện cho nhiều nền văn hóa, sắc tộc, giới tính và bối cảnh xã hội để giảm thiên vị.
• Áp dụng tăng cường dữ liệu và giảm độ lệch, ví dụ bổ sung văn bản phản biện định kiến giới giúp LLM tạo câu trả lời công bằng hơn.
• Đánh giá và kiểm tra định kỳ để phát hiện sai lệch, ví dụ tích hợp khung phát hiện thiên vị (bias detection framework) để đánh dấu đầu ra tiềm ẩn định kiến, cho phép nhà phát triển điều chỉnh kịp thời và nâng cao tính công bằng của mô hình.

1.9. Giới hạn từ dữ liệu huấn luyện

Hiệu quả của LLM phụ thuộc lớn vào chất lượng và độ bao phủ của dữ liệu. Nếu dữ liệu lỗi thời, lệch lạc hoặc quá đơn chiều, mô hình sẽ trả lời sai hoặc thiếu toàn diện. Kiến thức của mô hình cũng chỉ dừng lại tại thời điểm huấn luyện, nên các sự kiện, xu hướng hoặc nghiên cứu mới sau mốc đó sẽ không được biết trừ khi mô hình được cập nhật.

Giải pháp khắc phục:

• Sử dụng dữ liệu huấn luyện chất lượng cao, đa dạng, phong phú và toàn diện, đại diện cho nhiều nguồn. Ví dụ, LLM trong y tế cần dữ liệu bao gồm nghiên cứu mới nhất và tài liệu chuyên ngành từ nhiều khu vực và chuyên khoa.
• Học chuyển giao (Transfer Learning): Tận dụng tri thức từ các nhiệm vụ liên quan. Ví dụ, LLM huấn luyện trên dữ liệu ngôn ngữ tổng quát có thể được tinh chỉnh bằng văn bản y khoa chuyên sâu để nâng cao khả năng xử lý trong chăm sóc sức khỏe.

1.10. Vấn đề đạo đức trong ứng dụng AI

LLM không hiểu cảm xúc, đạo đức hoặc bối cảnh xã hội, nên không thể thay thế con người trong các quyết định nhạy cảm. Việc ứng dụng AI mà không có hướng dẫn đạo đức rõ ràng có thể gây hậu quả nghiêm trọng.

Giải pháp:

• Xây dựng khung đạo đức toàn diện để hướng dẫn triển khai và sử dụng LLM có trách nhiệm; bao gồm quyền riêng tư, giảm thiên vị và trách nhiệm giải trình.
• Đảm bảo minh bạch trong ra quyết định của AI để xây dựng niềm tin. Ví dụ, IBM AI Explainability 360 cung cấp công cụ và phương pháp giải thích kết quả, giúp người dùng hiểu cách AI tạo ra đầu ra và phát hiện vấn đề đạo đức tiềm ẩn.

Xem thêm: Mô hình ngôn ngữ lớn tốt nhất

2. Tương lai của LLM: Hướng phát triển

Tương lai của LLM hướng tới tích hợp dữ liệu thời gian thực, kiến trúc chuyên biệt, đồng thời áp dụng các biện pháp giảm hallucination (ảo giác), tăng khả năng lý luận, và đảm bảo bảo mật, minh bạch.

Các hướng phát triển chính:

• Kiểm chứng thông tin với dữ liệu thời gian thực (Fact‑checking): Kết nối LLM với cơ sở dữ liệu hoặc công cụ tìm kiếm để cập nhật thông tin mới nhất, giảm hiện tượng hallucination (LLM “tưởng tượng” ra thông tin không có thật).
• Tạo dữ liệu huấn luyện tổng hợp (Synthetic data): LLM tự sinh dữ liệu huấn luyện và tinh chỉnh mô hình, giúp tăng hiệu quả và giảm phụ thuộc vào dữ liệu do con người cung cấp.
• Chuyên biệt theo từng lĩnh vực (Sparse expert models): LLM sẽ chỉ kích hoạt những phần tham số liên quan đến nhiệm vụ cụ thể. Cách tiếp cận này giúp tiết kiệm tài nguyên, đồng thời nâng cao khả năng chuyên môn hóa.
• LLM đa phương thức (Hybrid multimodal LLMs): Xu hướng mới là phát triển các mô hình có thể xử lý nhiều loại dữ liệu như văn bản, hình ảnh, âm thanh, nhằm nâng cao khả năng ứng dụng trong thực tế.
• Mô hình lý luận (Reasoning models): Thế hệ tiếp theo của LLM sẽ chuyển từ dự đoán sang lập luận, cho phép giải quyết các nhiệm vụ phức tạp hơn như nghiên cứu khoa học hoặc ra quyết định chiến lược..
• Xây dựng AI có đạo đức và giảm thành kiến: Các công ty công nghệ hàng đầu đang chú trọng đến tính đạo đức và giảm thiên lệch (bias) trong phát triển LLM. Nhiều doanh nghiệp áp dụng các biện pháp như học tăng cường với phản hồi từ con người (Reinforcement Learning from Human Feedback – RLHF), xây dựng nhóm nghiên cứu chuyên về đạo đức AI và bảo vệ dữ liệu người dùng.

Ví dụ: Apple hợp tác nghiên cứu bảo vệ dữ liệu người dùng; Microsoft đầu tư vào thực hành AI an toàn; Meta, IBM và OpenAI dùng RLHF để giảm đầu ra gây hại; Google DeepMind có đội AI Ethics and Society tập trung vào công bằng và giảm bias

Để khai thác tối đa tiềm năng của LLM, doanh nghiệp cần hiểu rõ hạn chế về kỹ thuật, đạo đức và dữ liệu của mô hình. Đây là bước nền tảng để ứng dụng AI hiệu quả và an toàn.

Dù mang lại nhiều đột phá trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các mô hình ngôn ngữ lớn vẫn tồn tại không ít hạn chế như bịa nội dung, khả năng suy luận phức tạp còn yếu, rủi ro về quyền riêng tư và thiên kiến dữ liệu. Những yếu tố này đòi hỏi người dùng phải có sự tỉnh táo, kiểm chứng thông tin và kết hợp với chuyên môn con người. Chỉ khi được sử dụng đúng cách, LLM mới thực sự trở thành công cụ hỗ trợ hiệu quả, an toàn và đáng tin cậy cho học tập, nghiên cứu và ứng dụng trong thực tiễn