Dưới đây là bản tóm tắt rõ ràng, bằng tiếng Anh đơn giản gồm 12 khái niệm AI cốt lõi được sử dụng rộng rãi giúp bạn hiểu cách các hệ thống AI hiện đại — đặc biệt là AI tổng quát và LLM — thực sự hoạt động.
1. AI tổng quát (GenAI)
AI tạo nội dung mới: văn bản, hình ảnh, mã, âm thanh hoặc video, thay vì chỉ phân loại hoặc dự đoán.
Sử dụng điển hình: viết bài, tạo bản sao tiếp thị, tạo hình minh họa và tự động mã hóa.
2. Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)
Một mô hình dựa trên mạng nơ-ron khổng lồ được đào tạo trên một lượng lớn văn bản để hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người.
Ví dụ: các mô hình đằng sau trợ lý kiểu ChatGPT, chẳng hạn như các phiên bản như GPT-5, Claude, Gemini và các phiên bản khác.
3. Mô hình nền tảng
Một mô hình được đào tạo trước đóng vai trò là “cơ sở” chung cho nhiều tác vụ xuôi dòng (ví dụ: dịch, tóm tắt, mã hóa).
Nó có thể được tinh chỉnh hoặc điều chỉnh thông qua lời nhắc, RAG hoặc đào tạo bổ sung nhỏ để phù hợp với các lĩnh vực cụ thể.
4. Tinh chỉnh
Tùy chỉnh mô hình chung trên một tập dữ liệu cụ thể để nó hoạt động tốt hơn cho một nhiệm vụ hẹp (ví dụ: chatbot hỗ trợ y tế).
So với đào tạo lại đầy đủ, nó chỉ cập nhật các phần của mô hình để giữ cho nó hiệu quả.
5. Thế hệ tăng cường truy xuất (RAG)
Tăng cường LLM bằng cách tìm nạp các tài liệu liên quan từ cơ sở kiến thức bên ngoài trước khi tạo câu trả lời.
Điều này cho phép mô hình trả lời các câu hỏi “cập nhật” hoặc miền cụ thể mà không cần đào tạo lại toàn bộ mô hình.
6. Kỹ thuật nhanh chóng
Tạo các hướng dẫn rõ ràng, có cấu trúc (lời nhắc) để hướng dẫn cách mô hình AI diễn giải và phản hồi nhiệm vụ.
Lời nhắc tốt có thể cải thiện đáng kể độ chính xác, kiểu dáng và độ an toàn của đầu ra.
7. Cửa sổ ngữ cảnh
Số lượng văn bản hạn chế mà LLM có thể “nhìn thấy” cùng một lúc (thường được đo bằng mã thông báo).
Điều này ảnh hưởng đến thời lượng các cuộc hội thoại hoặc tài liệu mà mô hình có thể suy luận trong một bước duy nhất.
8. Ảo giác
Khi một AI tự tin tạo ra thông tin nghe có vẻ hợp lý nhưng sai lệch hoặc bịa đặt.
Đây là một rủi ro chính trong việc sử dụng LLM cho các nhiệm vụ thực tế hoặc quan trọng về an toàn.
9. Nhúng
Biểu diễn vectơ số nắm bắt “ý nghĩa” của văn bản, hình ảnh hoặc dữ liệu khác trong một không gian liên tục.
Nhúng cho phép các tác vụ như tìm kiếm ngữ nghĩa, đối sánh tương tự và hệ thống đề xuất.
10. Mã thông báo
Các đơn vị văn bản nhỏ nhất mà LLM xử lý (đại khái là các từ hoặc các đoạn từ phụ).
Số lượng token ảnh hưởng đến chi phí, mức sử dụng cửa sổ ngữ cảnh và tốc độ mô hình.
11. AI đa phương thức
AI có thể hiểu và tạo trên nhiều phương thức cùng một lúc, chẳng hạn như văn bản + hình ảnh + âm thanh.
Ví dụ sử dụng: mô hình phụ đề hình ảnh, phân tích video và hệ thống tìm kiếm trực quan.
12. Học không đưa ra ví dụ (hoặc ít đưa ra ví dụ)
Khả năng thực hiện các nhiệm vụ của một mô hình mà nó không được đào tạo rõ ràng bằng cách sử dụng kiến thức chung và một hướng dẫn ngắn.
Zero-shot có nghĩa là “không đưa ra ví dụ”; Few shot có nghĩa là bạn cung cấp một số ví dụ bên trong lời nhắc.
AI không phức tạp.
Chỉ là nó được giải thích không tốt mà thôi.
Nếu bạn đang xây dựng ứng dụng với AI, đây là 12 khái niệm cốt lõi bạn cần biết 👇
1/ LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn)
Mạng nơ-ron khổng lồ được huấn luyện trên hàng tỷ từ để dự đoán và tạo ra văn bản giống con người.
Được sử dụng trong: ChatGPT, Claude, Gemini, GitHub Copilot
2/ Transformers
Kiến trúc sức mạnh của AI hiện đại. Cơ chế tự chú ý cho phép mô hình cân nhắc xem từ nào quan trọng nhất trong một câu: “bank” có nghĩa khác khi đứng gần “river” so với “money”.
Được sử dụng trong: Tất cả các LLM hiện đại, Google Search
3/ Kỹ thuật gợi ý
Cách bạn hỏi cũng quan trọng như câu hỏi bạn đặt ra. Tôi đã nhận được các kết quả hoàn toàn khác nhau từ cùng một mô hình chỉ bằng cách cấu trúc lại một câu.
Ứng dụng trong: Tạo nội dung, tự động hóa kinh doanh, tạo hình ảnh
4/ Tinh chỉnh
Huấn luyện một mô hình tổng quát trên dữ liệu cụ thể để nó giỏi một việc. Một mô hình cơ bản biết mọi thứ một cách tổng quát. Một mô hình được tinh chỉnh biết lĩnh vực của bạn.
Ứng dụng trong: Chẩn đoán y tế, chatbot tùy chỉnh, công cụ ngành
5/ Nhúng dữ liệu
Văn bản được chuyển đổi thành các con số thể hiện ý nghĩa. “Dog” và “puppy” sẽ gần nhau hơn so với “dog” và “spreadsheet”.
Ứng dụng trong: Công cụ tìm kiếm, hệ thống đề xuất, so sánh tài liệu
6/ RAG (Retrieval Augmented Generation)
Thay vì chỉ dựa vào dữ liệu huấn luyện, RAG tìm nạp thông tin liên quan trước khi trả lời. Giúp ích rất nhiều về độ chính xác và cập nhật thông tin.
Ứng dụng trong: Chatbot doanh nghiệp, hỗ trợ khách hàng, công cụ tài liệu
7/ Token
AI đọc theo từng đoạn, không phải từng ký tự. “Unbelievable” có thể là 3 token. Mỗi token đều tốn tài nguyên tính toán và tiền bạc.
Ứng dụng: Lập kế hoạch mô hình, định giá API, quản lý ngữ cảnh
8/ Ảo giác
AI không biết những gì nó không biết. Nó lấp đầy những khoảng trống bằng những câu trả lời nghe có vẻ hợp lý, đôi khi hoàn toàn sai. Đó là lý do tại sao việc xem xét của con người vẫn quan trọng.
Tác động: Niềm tin, độ chính xác, quyết định kinh doanh
9/ Tác nhân AI
Các mô hình lập kế hoạch, thực hiện hành động và lặp lại kết quả mà không cần con người nhấp vào nút tiếp theo ở mỗi bước.
Ứng dụng: Tự động hóa quy trình làm việc, nghiên cứu, các tác vụ nhiều bước
10/ Đa phương thức
Một mô hình xử lý văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Bạn có thể mô tả một bức ảnh, phiên âm lời nói và tạo báo cáo trong một quy trình duy nhất.
Ứng dụng: Tìm kiếm trực quan, phân tích video, công cụ hỗ trợ tiếp cận
11/ Cửa sổ ngữ cảnh
Hãy nghĩ về nó như bộ nhớ làm việc. Cửa sổ càng lớn, mô hình càng có thể lưu giữ và suy luận nhiều văn bản cùng một lúc. GPT-4 bắt đầu với 8K token. Một số mô hình hiện nay xử lý hơn 1 triệu token.
12/ Điều chỉnh AI
Dạy các mô hình hoạt động theo cách thực sự an toàn và hữu ích. Đây có lẽ là vấn đề khó khăn nhất trong lĩnh vực này.
——
(St.)
Ý kiến bạn đọc (0)