Giới thiệu
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá các khái niệm cơ bản về trí tuệ nhân tạo (AI), máy học (Machine Learning), học sâu (Deep Learning) và mạng nơ-ron (Neural Networks). Làm thế nào mà AI có thể học để tạo ra mã, đề xuất giải pháp hoặc phát hiện gian lận? Hãy cùng tìm hiểu bốn khái niệm quan trọng giúp AI học tập: model, dữ liệu huấn luyện, token và các loại học tập.
Mục đích của loạt bài viết này là giúp bạn nắm bắt từng khái niệm một cách dễ dàng và hiệu quả. Thay vì đưa tất cả vào một bài viết dài, chúng ta sẽ phân chia thành các phần nhỏ hơn để dễ tiếp thu. Hãy bắt đầu nhé! 🚀
1. Model
Model là gì? Hãy hình dung model như bộ não của AI. Đây là “sản phẩm cuối cùng” sau quá trình huấn luyện, nơi thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Tuy nhiên, model không được sinh ra đã biết mọi thứ; nó cần học từ các ví dụ.
Ví dụ thực tế:
- GitHub Copilot: Là một model được huấn luyện để tự động hoàn thành và đề xuất mã. Nó được đào tạo với dữ liệu mã nguồn cụ thể.
2. Dữ liệu Huấn luyện
Nếu model là bộ não, thì dữ liệu huấn luyện chính là lớp học. Chất lượng và tính đa dạng của dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác của model.
Ví dụ:
- Nếu bạn chỉ huấn luyện model với hình ảnh của những chú mèo trắng, rất có thể nó sẽ không nhận diện được mèo đen. Điều này giải thích tại sao AI vẫn còn nhiều độ thiên lệch khi tạo ra hình ảnh.
3. Tokens
Khi AI xử lý văn bản, nó không đọc từng từ một cách riêng lẻ. Thay vào đó, văn bản được chia thành các token, là những phần nhỏ hơn có thể là âm tiết, phần của từ hoặc cả từ.
Ví dụ:
- Câu “Tôi yêu lập trình” có thể được phân tách thành
Tôi | yêu | lập | trình.
Điều quan trọng là: model không suy nghĩ bằng từ, mà bằng tokens. Và tokens có thể là từ hoàn chỉnh hoặc một phần của chúng.
4. Các loại Học tập
Không phải tất cả các phương pháp học máy đều giống nhau. Hai loại chính là:
4.1 Học có Giám sát (Supervised Learning)
Trong phương pháp này, chúng ta cung cấp các ví dụ kèm theo câu trả lời đúng. Ví dụ: Dạy một model phân loại email thành “spam” hoặc “không spam” bằng cách sử dụng các email đã được phân loại.
4.2 Học không Giám sát (Unsupervised Learning)
Trong trường hợp này, chúng ta cung cấp dữ liệu mà không có câu trả lời và model phải tự tìm ra các mẫu. Ví dụ: Phân nhóm các bài hát theo thể loại mà không chỉ định trước thể loại của từng bài.
Thực hành Tốt nhất
- Đảm bảo dữ liệu huấn luyện đa dạng: Sử dụng các loại dữ liệu khác nhau sẽ giúp model hoạt động chính xác hơn.
- Theo dõi và đánh giá model: Sử dụng các chỉ số để theo dõi hiệu suất của model trong thời gian thực.
Những Cạm bẫy Thường gặp
- Thiên lệch dữ liệu: Sử dụng dữ liệu không đại diện có thể dẫn đến kết quả không chính xác.
- Quá khớp (Overfitting): Khi model học quá nhiều từ dữ liệu huấn luyện và không hoạt động tốt trên dữ liệu mới.
Mẹo Tối ưu Hiệu suất
- Sử dụng kỹ thuật tăng cường dữ liệu: Để cải thiện tính đa dạng của dữ liệu mà không cần thu thập thêm dữ liệu.
- Tinh chỉnh tham số: Thực hiện tối ưu hóa tham số để cải thiện kết quả học tập của model.
Giải quyết Vấn đề
Khi làm việc với AI, bạn có thể gặp một số vấn đề như:
- Model không đạt độ chính xác mong muốn: Kiểm tra lại dữ liệu huấn luyện và các tham số của model.
- Thời gian huấn luyện lâu: Cân nhắc sử dụng các mô hình đơn giản hơn hoặc tối ưu hóa mã.
Kết luận
Bạn đã nắm được khái niệm về model, cách mà nó học từ dữ liệu, cũng như cách mà tokens hoạt động và các loại học tập chính. Chúng ta sẽ tiếp tục khám phá thêm về cách mà máy tính hiểu ngôn ngữ trong phần tiếp theo: Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và ngữ cảnh.
Cảm ơn bạn đã đọc! Hãy theo dõi để cập nhật những bài viết tiếp theo nhé! 🥑
