Giải mã AI: 20 Thuật ngữ Quan trọng bạn Cần Biết
Trong thế giới AI, nếu bạn không theo kịp, có thể bạn sẽ cảm thấy như mọi người đang nói một ngôn ngữ khác. Những thuật ngữ như "LLM," "RAG," và "agentic AI" được sử dụng như thể tất cả chúng ta đều hiểu – nhưng thật lòng mà nói, có thể bạn chỉ đang mỉm cười và hy vọng cho điều tốt nhất. Thế giới AI đang phát triển nhanh chóng, và những từ ngữ này có thể khiến bạn cảm thấy hoa mắt. Tuy nhiên, việc hiểu những thuật ngữ này không chỉ là vấn đề thông minh. Những khái niệm này đang định hình cách chúng ta làm việc, học hỏi và sử dụng công nghệ hàng ngày. Trong bài viết này, tôi sẽ giải mã 20 thuật ngữ AI hàng đầu bạn cần biết, được định nghĩa bằng tiếng Việt dễ hiểu với ví dụ thực tế.
1. API (Giao diện lập trình ứng dụng)
Hãy tưởng tượng một API giống như một người phục vụ trong nhà hàng. Bạn (khách hàng) không vào bếp để nấu ăn. Thay vào đó, bạn nói với người phục vụ bạn muốn gì, người phục vụ sẽ đặt hàng trong bếp và sau đó mang lại cho bạn những gì bạn đã yêu cầu. API thực hiện điều tương tự – là cầu nối giúp các chương trình phần mềm khác nhau giao tiếp với nhau. Nếu bạn sử dụng ChatGPT thông qua một trang web, trang web đó gọi API của OpenAI để chuyển tiếp các truy vấn của bạn và nhận lại phản hồi.
2. LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn)
LLM là một chương trình máy tính siêu thông minh rất giỏi trong việc hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người. Hãy tưởng tượng như một người đã đọc gần như mọi thứ có trên internet và có thể soạn email hoặc trả lời câu hỏi dựa trên đó. ChatGPT, Claude và Gemini của Google đều là LLM. Phần "lớn" đề cập đến lượng dữ liệu huấn luyện mà chúng đã được tiếp xúc. Bạn sẽ tìm hiểu thêm về ngữ cảnh lớn hơn trong bài viết này.
3. Ảo giác (Hallucination)
Không, AI không bị ảo giác do thuốc kích thích. Ảo giác trong ngữ cảnh AI là khi một AI tự tin cung cấp dữ liệu mà có vẻ hoàn toàn hợp lý nhưng thực sự là bịa đặt. Nó giống như một người bạn kể những câu chuyện phức tạp nhưng lại tự tin đến mức bạn thường tin tưởng, ngay cả khi họ hoàn toàn sai. Luôn luôn xác minh thông tin quan trọng từ AI!
4. Đa phương thức (Multimodal)
Đây là cách nói fancy để chỉ rằng một AI có khả năng xử lý các loại nội dung khác nhau – không chỉ văn bản, mà còn cả hình ảnh, âm thanh và video. GPT-4 là đa phương thức theo nghĩa là bạn có thể cho nó xem một hình ảnh và sau đó hỏi nó về hình ảnh đó.
5. Mã nguồn mở vs Mã nguồn đóng
Mã nguồn mở giống như một cuốn sách dạy nấu ăn mà mọi người đều có thể xem nguyên liệu và cách thực hiện. Các mô hình như Llama của Meta hay các mô hình của Stability AI là mã nguồn mở. Mã nguồn đóng giống như công thức bí mật của Coca-Cola. Các công ty như OpenAI (ChatGPT) và Anthropic (Claude) giữ bí mật về phương pháp của họ. Mã nguồn mở cho phép các nhà phát triển thử nghiệm và cải tiến, nhưng mã nguồn đóng thì thường là sản phẩm đã được tinh chỉnh nhưng ít minh bạch hơn.
6. Token
Token có thể được coi là cách mà AI phân chia ngôn ngữ thành những phần nhỏ. Một token có thể là một từ, một phần của một từ hoặc thậm chí là dấu câu. Ví dụ, "Hello world!" có thể được chia thành ba token: "Hello," "world," và "!". Điều này giống như cách bạn sẽ phân chia một câu thành các từ cá nhân khi học một ngôn ngữ. Điều này rất quan trọng vì hầu hết các dịch vụ AI tính phí dựa trên số lượng token mà bạn sử dụng – số lượng token càng cao = chi phí càng cao.
7. Cửa sổ ngữ cảnh (Context Window)
Hãy tưởng tượng bạn đang trong một cuộc trò chuyện, nhưng bạn chỉ nhớ 10 phút gần nhất. Đó chính là những gì mà cửa sổ ngữ cảnh thể hiện đối với AI. Đây là lượng cuộc trò chuyện hoặc văn bản gần đây mà AI có thể "nhớ" và xử lý cùng một lúc. Nếu bạn nói chuyện với ChatGPT trong nhiều giờ và sau đó nó đột nhiên quên những gì bạn đã nói trước đó, bạn đã chạm tới giới hạn của cửa sổ ngữ cảnh của nó. Các mô hình gần đây có cửa sổ ngữ cảnh lớn và một số có thể nhớ toàn bộ nội dung của một cuốn sách.
8. Mô hình đã được huấn luyện trước (Pretrained Models)
Hãy coi đây như một AI đã đi học trước khi bạn gặp nó. Một mô hình đã được huấn luyện trước đã biết nhiều điều từ một lượng lớn văn bản – giống như đã đọc một triệu cuốn sách, bài báo và trang web. Nó giống như việc thuê một người đã có bằng đại học thay vì phải đào tạo họ từ đầu. Khi bạn sử dụng ChatGPT hoặc Claude, bạn đang sử dụng các mô hình đã được huấn luyện trước, đã học được những điều chung về thế giới.
9. Suy diễn (Inference)
Đây là thuật ngữ kỹ thuật chỉ khi một AI đang thực sự xử lý và cung cấp cho bạn một phản hồi. Nó giống như khi bạn hỏi một người câu hỏi và họ dừng lại một lúc trước khi trả lời. Khi bạn nhắn tin cho ChatGPT và nó phản hồi lại bạn, đó là suy diễn theo thời gian thực. AI đang sử dụng tất cả những gì nó đã học được trong quá trình huấn luyện để xác định những gì nó sẽ nói tiếp theo.
10. Tham số (Parameter)
Tham số giống như "cài đặt não" của AI – hàng triệu hoặc hàng tỷ điều chỉnh nhỏ kiểm soát cách thức hoạt động của AI và những gì nó biết. Hãy nghĩ chúng giống như sức mạnh của các kết nối neuron trong não. Nếu bạn nói "GPT-4 có 1.8 triệu tham số," bạn đang thực sự nói rằng nó có 1.8 triệu cài đặt khác biệt đã được điều chỉnh trong quá trình huấn luyện. Nhiều tham số thường có nghĩa là một AI mạnh mẽ hơn, nhưng cũng cần nhiều sức mạnh tính toán hơn.
11. Kỹ thuật nhắc (Prompt Engineering)
Đây là nghệ thuật giao tiếp với AI để bạn có thể tận dụng tối đa nó. Nó giống như việc học cách yêu cầu sếp của bạn tăng lương – không phải là bạn hỏi gì, mà là cách bạn hỏi. Thay vì "viết cho tôi một email", một kỹ sư nhắc giỏi có thể sử dụng: "Viết một email thương mại gửi khách hàng về việc hoãn một dự án, với giọng điệu xin lỗi và tự tin, trong 150 từ." Càng chính xác, kết quả càng tốt.
12. Tinh chỉnh (Fine Tuning)
Giả sử bạn có một người bạn thông minh biết mọi thứ, nhưng bạn muốn biến họ thành một đầu bếp giỏi. Tinh chỉnh giống như gửi người bạn đó đến trường nấu ăn để trở thành một chuyên gia. Bạn lấy một mô hình AI đã được huấn luyện trước và huấn luyện lại nó trên dữ liệu chuyên biệt để nó phù hợp hơn cho các nhiệm vụ cụ thể. Một công ty, chẳng hạn, có thể tinh chỉnh một mô hình ngôn ngữ chung trên các báo cáo y tế để tạo ra một AI đặc biệt giỏi trong việc hỗ trợ các bác sĩ. Nếu bạn thấy một AI SaaS chuyên biệt trên internet, khả năng cao là nó đã được tinh chỉnh để thực hiện nhiệm vụ cụ thể đó.
13. Nhúng (Embeddings)
Đó là cách mà ngôn ngữ và các khái niệm được AI chuyển đổi thành các con số có thể được máy tính thao tác. Nó giống như việc gán một vị trí GPS cho mỗi từ hoặc khái niệm. Các từ có nghĩa giống nhau có vị trí gần nhau trong cảnh quan số này. Vì vậy, "mèo" và "chó" sẽ có vị trí gần nhau, nhưng "mèo" và "tiểu hành tinh" sẽ ở xa nhau. Điều này cho phép AI hiểu rằng "cún con" gần với "chó" hơn so với "toán học."
14. Cơ sở dữ liệu vector (Vector Database)
Nhớ những tọa độ số mà chúng ta vừa đề cập đến cho các nhúng không? Một cơ sở dữ liệu vector chỉ là một hệ thống tệp có cấu trúc để lưu trữ tất cả các tọa độ đó. Nó được thiết kế để tìm kiếm thông tin liên quan đến những gì bạn đang tìm kiếm ngay lập tức. Nếu bạn hỏi "Hãy cho tôi biết về mèo," cơ sở dữ liệu vector có thể nhanh chóng tìm thấy tất cả thông tin về mèo vì nó có quyền truy cập vào nơi mà các tọa độ số xung quanh tọa độ "mèo" nằm.
15. RAG (Tạo nội dung tăng cường thông tin)
RAG tương đương với việc cho một AI quyền truy cập vào Google khi nó trả lời câu hỏi của bạn. Thay vì chỉ dựa vào những gì nó đã được huấn luyện, AI có thể tìm kiếm các cơ sở dữ liệu hoặc tài liệu bên ngoài để xác định thông tin nào là phù hợp và sau đó dựa vào thông tin đó để trả lời. Điều này giúp giảm ảo giác và giữ mọi thứ luôn cập nhật.
16. Đại lý AI (AI Agents)
Hãy tưởng tượng một AI agent như một trợ lý cá nhân ảo có thể thực hiện một số việc chứ không chỉ trò chuyện. Trong khi một chatbot thông thường chỉ có thể trò chuyện, một AI agent có thể sắp xếp chuyến đi, soạn email, lên lịch hẹn hoặc đặt hàng trực tuyến. Đây là sự khác biệt giữa việc yêu cầu ai đó chỉ đường và yêu cầu họ lái xe đến đó. AI agents có thể hoạt động trong thế giới thực thông qua các ứng dụng và dịch vụ khác nhau.
17. AI tự động (Agentic AI)
Đây là nơi mà các hệ thống AI có thể hoạt động tự động, đưa ra quyết định và thực hiện mà không cần giám sát con người liên tục. Nó giống như sự khác biệt giữa một chiếc xe điều khiển từ xa (AI truyền thống cần sự đầu vào liên tục) và một chiếc xe tự lái (AI tự động có thể di chuyển từ điểm A đến điểm B độc lập). Các hệ thống như vậy có thể phân chia các nhiệm vụ phức tạp thành các bước nhỏ, học hỏi khi mọi thứ không diễn ra như kế hoạch và tiếp tục tiến về phía trước.
18. Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP)
MCP là một loại bộ dịch toàn cầu giúp các công cụ và hệ thống AI khác nhau tương tác với nhau rất tốt. Hãy tưởng tượng rằng tất cả các ứng dụng trên điện thoại của bạn nói các ngôn ngữ khác nhau và không thể giao tiếp với nhau – MCP giải quyết điều đó cho các hệ thống AI. Nó tạo ra một cách đồng nhất để các mô hình AI truy xuất và chia sẻ dữ liệu giữa các nền tảng và dịch vụ khác nhau, giúp mọi thứ được kết nối và hợp lý hóa.
19. Học củng cố (Reinforcement Learning)
Điều này giống như việc đào tạo một AI thông qua thử nghiệm và sai lầm, phần thưởng và hình phạt. Hãy tưởng tượng bạn đang dạy một con chó học các mẹo – thưởng cho nó khi nó làm đúng và không phản ứng khi nó làm sai. Học củng cố làm điều tương tự: AI cố gắng làm nhiều điều khác nhau, nhận phản hồi về những gì hoạt động tốt và ngày càng tốt hơn theo thời gian. Đây là cách mà ChatGPT đã được huấn luyện để có những cuộc trò chuyện hiệu quả và không tạo ra văn bản ngẫu nhiên.
20. Mô hình suy diễn (Reasoning Models)
Đây là các hệ thống AI được thiết kế đặc biệt để suy nghĩ qua các vấn đề từng bước, giống như việc trình bày công việc của bạn trong một lớp học toán. Thay vì chỉ đưa ra một câu trả lời, các mô hình suy diễn phân chia các vấn đề phức tạp thành các bước logic và giải thích quy trình suy nghĩ của chúng. Mô hình o1 của OpenAI là một ví dụ điển hình, nơi nó có thể dành thời gian "suy nghĩ" về một câu hỏi trước khi phản hồi, tạo ra kết quả chính xác hơn trong các nhiệm vụ khó như lập trình hoặc các câu hỏi khoa học. Gemini Pro của Google, dựa trên phương pháp prompting chuỗi suy nghĩ, và các mô hình học như PaLM-2 với hiệu suất cao trong các tác vụ suy diễn nhiều bước là một số ví dụ.
Việc hiểu những thuật ngữ này sẽ không khiến bạn trở thành một chuyên gia AI ngay lập tức, nhưng chắc chắn sẽ giúp bạn dễ dàng theo kịp khi công nghệ này trở thành một phần lớn hơn trong cuộc sống của chúng ta. Điều quan trọng nhất cần nhớ là dưới lớp từ ngữ rối rắm, chúng ta vẫn đang nói về những công cụ ngày càng có khả năng hiểu và hỗ trợ con người. Chúng từ đơn giản đến phức tạp, nhưng tất cả đều phục vụ cho quá trình thú vị trong việc phát triển các hệ thống AI hiệu quả và mạnh mẽ hơn.
