Giới thiệu

Công nghệ Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) đã bùng nổ trong những năm gần đây, đóng vai trò quan trọng trong nhiều ứng dụng từ chatbot, hệ thống gợi ý đến các tác nhân tự động và các công cụ tạo hình ảnh. Nếu bạn mới bắt đầu tìm hiểu về AI, các thuật ngữ có thể khiến bạn cảm thấy choáng ngợp. Những từ như transformers, embeddings, RAG, và fine-tuning xuất hiện mọi nơi. Bài viết này sẽ phân tích 20 khái niệm cơ bản về AI theo cách dễ hiểu nhất.

1. Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLMs)

Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn như GPT, Claude và Llama là trung tâm của cuộc cách mạng AI hiện nay. Chúng thực chất là những mạng nơ-ron khổng lồ được huấn luyện để dự đoán từ tiếp theo.

Ví dụ:

• Đầu vào: "Tất cả những gì lấp lánh..."
• Đầu ra: "...không phải vàng."

Cơ chế dự đoán đơn giản này mở ra những khả năng thông minh đáng kinh ngạc.

2. Chia Nhỏ (Tokenization)

Trước khi văn bản được đưa vào mô hình, nó sẽ được cắt thành token (các mảnh văn bản nhỏ).

Ví dụ: "nhảy múa" → ["nhảy", "múa"]

Điều này cho phép mô hình làm việc với ngôn ngữ ở cấp độ chi tiết và có cấu trúc.

3. Vectors (Embeddings)

Mô hình chuyển đổi các token thành vectors, những điểm số trong không gian đa chiều.

• Từ có ý nghĩa tương tự sẽ nằm gần nhau:
  • "vui vẻ" gần "hạnh phúc"
  • "buồn" thì xa hơn.

Đây là cách mà AI "hiểu" ý nghĩa.

4. Bộ Nhớ

Bộ nhớ cho phép LLMs giữ lại thông tin từ các tương tác trước đó.

Nó giúp mô hình nhớ ngữ cảnh, sở thích hoặc sự kiện qua các cuộc trò chuyện, làm cho AI trở nên cá nhân hóa và nhất quán theo thời gian.

5. Học Tự Giám Sát

Thay vì con người gán nhãn dữ liệu, các mô hình học bằng cách điền vào chỗ trống:

"Tất cả những gì lấp lánh ___ không phải vàng."

Phương pháp tự giám sát này có thể mở rộng đến hàng triệu token mà không cần gán nhãn thủ công.

6. Công Cụ

Công cụ là các chức năng hoặc API bên ngoài mà LLM có thể gọi.

Chúng mở rộng khả năng của mô hình, như truy xuất dữ liệu hoặc truy vấn cơ sở dữ liệu.

Có thể coi chúng như "bàn tay" của mô hình để tương tác với thế giới.

7. Tinh Chỉnh (Fine-Tuning)

Mô hình cơ bản là đa mục đích.
Tinh chỉnh = huấn luyện lại nó trên dữ liệu chuyên biệt (pháp lý, y tế, tài chính, v.v.).

Kết quả: một mô hình được điều chỉnh cho miền của bạn.

8. Few-Shot Prompting

Thay vì huấn luyện lại, đôi khi bạn chỉ cần đưa ra ví dụ trong prompt:

Câu hỏi: "Gói hàng của tôi ở đâu?"
Ví dụ → Phong cách trả lời

Mô hình sẽ học cách bắt chước mẫu ngay lập tức.

9. Khai Thác Tăng Cường (RAG)

LLMs không biết thông tin theo thời gian thực.
RAG khắc phục điều này bằng cách:

1. Truy xuất tài liệu liên quan từ cơ sở dữ liệu
2. Đưa chúng vào mô hình
3. Tạo ra các câu trả lời có căn cứ

Đây là nền tảng của nhiều ứng dụng AI hiện nay.

10. Cơ Sở Dữ Liệu Vector

Để hỗ trợ RAG, chúng ta cần các cơ sở dữ liệu đặc biệt.

Chúng lưu trữ document embeddings (vectors) và nhanh chóng tìm ra những cái phù hợp nhất.

Ví dụ: Pinecone, Weaviate, Milvus, FAISS.

11. Giao Thức Ngữ Cảnh Mô Hình (MCP)

LLMs không thể duyệt web hoặc hành động một mình.
MCP cho phép chúng kết nối với các công cụ và API bên ngoài, mở rộng khả năng của chúng.

Ví dụ: Hỏi AI: "Đặt cho tôi một chuyến bay vào ngày mai."
MCP khiến điều đó trở nên khả thi.

12. Kỹ Thuật Ngữ Cảnh

Kỹ thuật tạo prompt chỉ là khởi đầu.
Kỹ thuật ngữ cảnh có nghĩa là hình thành cẩn thận thông tin được đưa vào LLM:

• RAG
• Ví dụ few-shot
• Tóm tắt
• Công cụ bên ngoài

Mục tiêu: cung cấp ngữ cảnh đúng vào đúng thời điểm.

13. Tác Nhân

Tác nhân là các chương trình được hỗ trợ bởi LLM có thể sử dụng công cụ, gọi API và tổ chức các nhiệm vụ. Chúng không chỉ trả lời; chúng lập kế hoạch, truy xuất dữ liệu và thực hiện hành động.

Ví dụ: một đại lý du lịch:

• Tìm chuyến bay
• Đặt khách sạn
• Gửi email lịch trình của bạn

14. Học Tăng Cường Từ Phản Hồi Của Con Người (RLHF)

Làm thế nào để các mô hình trở nên phù hợp hơn với con người?

Chúng tạo ra nhiều đầu ra.
Con người đánh giá chúng:

• Câu trả lời tốt → được thưởng
• Câu trả lời kém → bị phạt

Theo thời gian, mô hình học sở thích của con người.

15. Chuỗi Tư Duy (CoT)

Thay vì chỉ đưa ra câu trả lời, các mô hình thể hiện tư duy từng bước.
Điều này giúp giải quyết các vấn đề về toán học, logic và giải quyết vấn đề phức tạp.

16. Mô Hình Đa Chế Độ

Tương lai không chỉ là văn bản.
AI đa chế độ xử lý văn bản, hình ảnh, âm thanh và video.

Bạn có thể:

• Tải lên một biểu đồ → nhận tóm tắt
• Hỏi nó tạo ra nhạc
• Mô tả một hình ảnh → nhận các biến thể

17. Mô Hình Ngôn Ngữ Nhỏ (SLMs)

Không phải tất cả các mô hình đều cần phải lớn.
SLMs là nhỏ gọn, chuyên biệt cho miền và rẻ hơn để vận hành.

Rất phù hợp cho các doanh nghiệp cần AI riêng tư, hiệu quả.

18. Chưng Cất

Làm thế nào để làm cho các mô hình lớn nhỏ hơn mà không mất đi trí thông minh?
Chưng cất = huấn luyện một mô hình "sinh viên" nhỏ để bắt chước một mô hình "giáo viên" lớn.

Điều này giúp việc triển khai nhẹ hơn và nhanh hơn.

19. Mô Hình Lý Do

Vượt qua việc dự đoán.
Mô hình lý do có thể lập kế hoạch, phân tách vấn đề và khám phá giải pháp.

Hãy nghĩ về chúng như AI "suy nghĩ" nhiều hơn là chỉ "đoán".

20. Mô Hình Nền Tảng

Những gã khổng lồ khởi đầu mọi thứ.
Được huấn luyện trên các tập dữ liệu khổng lồ, chúng đóng vai trò là các lớp cơ sở.

Từ đó, các nhà phát triển tinh chỉnh hoặc điều chỉnh chúng thành các mô hình nhỏ hơn chuyên biệt.

Thực Tiễn Tốt Nhất

• Thường xuyên cập nhật kiến thức: AI là lĩnh vực thay đổi nhanh chóng.
• Thử nghiệm với các mô hình: Đừng ngần ngại thử nghiệm với các loại mô hình khác nhau để hiểu rõ hơn.

Cạm Bẫy Thường Gặp

• Quá phụ thuộc vào dữ liệu: Hãy nhớ rằng mô hình chỉ tốt bằng dữ liệu mà nó đã học.
• Thiếu ngữ cảnh: Đừng quên cung cấp đủ ngữ cảnh cho mô hình.

Mẹo Hiệu Suất

• Tối ưu hóa dữ liệu đầu vào: Dữ liệu sạch và có tổ chức giúp mô hình hoạt động hiệu quả hơn.
• Giảm thiểu độ phức tạp: Lựa chọn mô hình đơn giản hơn nếu không cần thiết phải sử dụng mô hình lớn.

Giải Quyết Vấn Đề

• Mô hình không trả lời đúng: Kiểm tra lại dữ liệu đầu vào và đảm bảo cung cấp đủ ngữ cảnh.
• Hiệu suất chậm: Đánh giá lại cấu hình hệ thống và tối ưu hóa mã.

Kết luận

AI có thể cảm thấy đáng sợ, nhưng cốt lõi của nó là về các mẫu, ngữ cảnh và lý luận. Nếu bạn hiểu những khái niệm này, bạn sẽ có nền tảng vững chắc để khám phá sâu hơn, cho dù bạn đang xây dựng sản phẩm AI, nghiên cứu, hay chỉ đơn giản là tò mò về công nghệ đang định hình tương lai của chúng ta.