Mô hình Optimus là một khung phát triển mạnh mẽ kết hợp giữa các kỹ thuật học nhúng (embedding) và mô hình biến đổi biến ẩn (variational autoencoder - VAE), được sử dụng chủ yếu để tạo ra các biểu diễn ngữ nghĩa cho câu văn trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Điểm nổi bật của Optimus là khả năng huấn luyện trên cả dạng có giám sát và không giám sát, tận dụng sức mạnh của hai hướng tiếp cận này để nâng cao chất lượng biểu diễn. Thay vì chỉ sử dụng mục tiêu tái tạo từ VAE truyền thống, Optimus còn bổ sung các đích sinh văn bản giống như GPT, giúp tăng sự linh hoạt trong việc ứng dụng vào đa dạng các nhiệm vụ, từ sinh văn bản sáng tạo đến phân tích cảm xúc, trả lời câu hỏi và dịch máy.

Đi sâu hơn vào kiến trúc, Optimus sử dụng một bộ mã hóa để chuyển đổi bất kỳ câu văn nào thành một biến ngẫu nhiên tiềm ẩn với phân phối chuẩn hóa. Biến ngẫu nhiên này chứa đựng các đặc trưng ngữ nghĩa sâu sắc mà mô hình đã học được qua quá trình huấn luyện trên lượng lớn dữ liệu văn bản. Sau đó, bộ giải mã có thể sử dụng biến tiềm ẩn này để sinh ra các câu mới hoặc hoàn thiện những ý đang dang dở. Khả năng tổng quát hóa xuất sắc của Optimus xuất phát từ việc kiểm soát tính ngẫu nhiên trong biểu diễn, hỗ trợ mô hình tạo ra các kết quả phong phú, sáng tạo nhưng vẫn đảm bảo giữ nguyên ý nghĩa và ngữ cảnh ban đầu.

Ứng dụng thực tế của Optimus rất đa dạng, chẳng hạn như tạo chatbot có khả năng giao tiếp tự nhiên, hệ thống hỏi đáp thông minh, tự động tóm tắt tài liệu, hay thậm chí giúp kiểm duyệt nội dung tự động trên mạng xã hội. Việc tận dụng biến tiềm ẩn giúp cho quá trình tùy biến và mở rộng chức năng của các hệ thống AI trở nên dễ dàng hơn, bởi nhà phát triển có thể huấn luyện thêm trên tập dữ liệu chuyên biệt để tạo ra những phiên bản Optimus phục vụ cho các lĩnh vực khác nhau như y tế, giáo dục hoặc sáng tác nội dung quảng cáo. Đây chính là nền tảng mở ra nhiều hướng đi mới cho việc ứng dụng các mô hình ngôn ngữ tiên tiến trong thời đại số.