Dung lượng ghi nhớ của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)

Trong làn sóng phát triển trí tuệ nhân tạo thế hệ mới, các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models – LLM) như GPT, Claude, Gemini… đã trở thành tâm điểm đổi mới, đồng thời cũng là trung tâm của nhiều tranh cãi về cách chúng học, ghi nhớ, và sử dụng dữ liệu. Một nghiên cứu hợp tác nổi bật vừa được công bố bởi các nhà khoa học từ Meta, Google DeepMind, Nvidia và Đại học Cornell đã lần đầu tiên xác định, đo lường cụ thể “dung lượng ghi nhớ” của các mô hình này, mang lại cái nhìn nền tảng để định hướng phát triển và giải quyết các tranh chấp pháp lý trong lĩnh vực AI.

Thank you for reading this post, don't forget to subscribe!

Nghiên Cứu Mở Khóa Bí Ẩn: 3,6 Bit/Tham Số – Định Lượng Ghi Nhớ Trong Mô Hình LLM

Các mô hình ngôn ngữ lớn hiện đại, điển hình là kiến trúc transformer như GPT, được huấn luyện trên hàng nghìn tỷ từ vựng với mục tiêu xây dựng sự khái quát hóa, nhận diện mẫu ngôn ngữ và hiểu biết thống kê về thế giới. Tuy nhiên, câu hỏi cốt lõi vẫn luôn ám ảnh cộng đồng khoa học: “Liệu LLM thực sự hiểu và tổng hợp kiến thức, hay chỉ đơn thuần ‘thuộc lòng’ dữ liệu đầu vào một cách cơ học?”

Nghiên cứu do Jack Morris cùng cộng sự tiến hành đã áp dụng một phương pháp độc đáo: huấn luyện các mô hình transformer trên tập dữ liệu là các chuỗi bit hoàn toàn ngẫu nhiên, đảm bảo không hề tồn tại bất kỳ cấu trúc, mẫu lặp, hay quy luật nào có thể khái quát hóa được. Ở bối cảnh này, mọi khả năng mô hình tái tạo chuỗi đã huấn luyện đều đến từ ghi nhớ (memorization) chứ không phải học các quy luật ngôn ngữ.

Kết quả vượt mong đợi:
Qua hàng trăm thí nghiệm trên nhiều mô hình quy mô từ 500 nghìn đến 1,5 tỷ tham số, nhóm tác giả phát hiện dung lượng ghi nhớ cố định vào khoảng 3,6 bit trên mỗi tham số (bit/parameter), với các mô hình độ chính xác cao hơn (float32) có thể đạt tối đa 3,83 bit/parameter. Con số này không đổi dù thay đổi cấu trúc, chiều sâu, hay độ rộng của mô hình – cho thấy đây là một đặc tính căn bản của mô hình transformer.

Ý Nghĩa Thực Tiễn: Đâu Là Giới Hạn Ghi Nhớ Của LLM?

Một bit là đơn vị dữ liệu nhỏ nhất; tám bit tạo thành một byte. Nếu mỗi tham số của mô hình chỉ có thể “ghi nhớ” trung bình 3,6 bit thông tin, thì ngay cả những mô hình khổng lồ nhất cũng có dung lượng ghi nhớ thực tế hạn chế:

• Mô hình 500.000 tham số: Ghi nhớ tối đa ~1,8 triệu bit (tương đương 225 KB thông tin thô).
• Mô hình 1,5 tỷ tham số: Lưu được khoảng 5,4 tỷ bit (~675 MB dữ liệu).

Nếu so sánh, một bức ảnh số phổ thông có dung lượng khoảng 3,6 MB đã bằng 30 triệu bit. Như vậy, LLM không thể lưu trữ nguyên văn toàn bộ tập dữ liệu huấn luyện mà chỉ có thể ghi nhớ “một phần rất nhỏ” và thông tin này chủ yếu phân tán trên hàng triệu mẫu khác nhau.

Dữ Liệu Huấn Luyện Nhiều Hơn: Ghi Nhớ Ít Hơn, Khái Quát Hóa Tốt Hơn

Một phát hiện then chốt khác của nghiên cứu là: Dung lượng ghi nhớ không tăng theo kích thước tập dữ liệu.
Thay vào đó, khi huấn luyện trên nhiều dữ liệu hơn, mỗi mẫu riêng lẻ nhận được ít “không gian ghi nhớ” hơn trong mô hình. Điều này đồng nghĩa: các mô hình lớn, huấn luyện trên tập dữ liệu khổng lồ, ít có khả năng ghi nhớ từng mẫu một cách nguyên vẹn mà buộc phải phát triển khả năng khái quát hóa, học các quy luật phổ quát của ngôn ngữ.

Tác giả Jack Morris nhấn mạnh:

“Training trên nhiều dữ liệu hơn buộc mô hình phải ghi nhớ ít hơn với mỗi mẫu data.”

Hệ Lụy Pháp Lý Và Đạo Đức: Từ “Thuộc Lòng” Đến “Khái Quát Hóa”

Kết quả này đặc biệt quan trọng trong các tranh chấp bản quyền dữ liệu. Nếu LLM chủ yếu tạo ra nội dung bằng việc khái quát hóa thay vì sao chép nguyên văn, nhà phát triển có thể viện dẫn nguyên tắc “fair use”. Ngược lại, nếu mô hình ghi nhớ và tái tạo nguyên xi các mẫu độc đáo (như bài thơ, đoạn mã, văn bản cá biệt…), rủi ro vi phạm bản quyền gia tăng.

Nghiên cứu cũng chỉ ra:

• Các mẫu dữ liệu độc đáo, hiếm gặp hoặc mang dấu ấn cá nhân mạnh dễ bị ghi nhớ hơn (vẫn có nguy cơ bị tái hiện nguyên văn).
• Dữ liệu phổ biến, xuất hiện trùng lặp nhiều lần, được “dung hòa” trong quá trình khái quát hóa.

Phương Pháp Nghiên Cứu: Đo Lường Khoa Học, Loại Bỏ Suy Diễn

Khác với các phép thử trên dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên, nơi khó phân biệt giữa ghi nhớ và học mẫu, nhóm nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu hoàn toàn ngẫu nhiên để xác định giới hạn lý thuyết về ghi nhớ. Đây được xem là một trong những phương pháp khoa học chuẩn xác và chặt chẽ nhất hiện nay để tách bạch hai khái niệm này.

Đồng thời, khi áp dụng lên tập dữ liệu ngôn ngữ thực, nghiên cứu tiếp tục xác nhận:

• Dataset nhỏ khuyến khích ghi nhớ (memorization).
• Dataset lớn thúc đẩy khái quát hóa (generalization) và giảm dần rủi ro “học vẹt”.

Ảnh Hưởng Đến Quyền Riêng Tư Và Tấn Công Suy Luận Thành Viên

Bài báo cũng đề cập các cuộc tấn công “membership inference” – xác định liệu một mẫu có nằm trong tập huấn luyện hay không. Kết quả: khi dataset càng lớn so với dung lượng mô hình, khả năng thành công của tấn công này giảm mạnh, qua đó giảm thiểu rủi ro về quyền riêng tư.

Tóm Lược Kết Quả – Ứng Dụng Thực Tiễn

• Dung lượng ghi nhớ cố định ở mức 3,6 bit/tham số là phát hiện mang tính nền tảng, cung cấp chỉ số định lượng cho các nghiên cứu về bảo mật, đạo đức, và pháp lý AI.
• Huấn luyện trên tập dữ liệu lớn là con đường an toàn hơn, giúp mô hình khái quát hóa tốt hơn, giảm nguy cơ “học vẹt” và rủi ro bản quyền.
• Cần đặc biệt lưu ý với dữ liệu độc đáo, cá biệt, vì chúng có khả năng bị “ghi nhớ” nguyên vẹn cao hơn, tiềm ẩn tranh chấp pháp lý.

Nghiên cứu chung của Meta, Google DeepMind, Nvidia và Cornell đã đặt ra một “giới hạn vật lý” cho khả năng ghi nhớ của các mô hình ngôn ngữ lớn, góp phần quan trọng vào việc minh bạch hóa hoạt động AI, cũng như củng cố luận cứ cho các nhà phát triển và quản lý trong xây dựng chính sách dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư và tuân thủ luật bản quyền.
Tuy nhiên, vẫn cần liên tục kiểm soát, đánh giá và điều chỉnh mô hình phù hợp với từng trường hợp cụ thể, bởi AI luôn tồn tại những “góc khuất” mà khoa học chưa thể đo lường hết bằng con số.

Nguồn tham khảo:

• Morris, J., et al. (2024). “Transformer Memorization Capacity.” arXiv:2406.07341.
• Tổng hợp báo cáo khoa học của Meta, Google DeepMind, Nvidia, Cornell tháng 6–2024.
• Ý kiến chuyên gia và bình luận từ các hội nghị về AI năm 2024.