Series này tập trung vào các công nghệ cốt lõi cần thiết để tùy chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cho một trường hợp sử dụng cụ thể, giúp đạt được độ chính xác và độ tin cậy đủ để triển khai trên quy mô lớn. Cụ thể, tôi sẽ đề cập đến kỹ thuật nhắc lệnh (prompt engineering), tinh chỉnh mô hình (fine-tuning), và tạo văn bản kết hợp truy xuất dữ liệu (retrieval-augmented generation - RAG).

Việc xây dựng các ứng dụng và sản phẩm sẵn sàng đưa vào sản xuất bằng cách sử dụng các mô hình này vẫn đòi hỏi một nỗ lực phát triển đáng kể. Vì vậy, series này yêu cầu kiến thức trung cấp về Python. Mặc dù bạn không cần có nền tảng lập trình để hiểu các khái niệm AI và LLM, nhưng tôi khuyến khích bạn tận dụng các tài nguyên Python miễn phí để có trải nghiệm thực hành tốt hơn.

Tôi cũng đang phát triển một khóa học về Python dành riêng cho LLMs. Trong thời gian chờ đợi, những phần đầu tiên trong series này sẽ vẫn dễ tiếp cận. Tôi khuyên bạn nên tìm hiểu thêm về Python và các công cụ AI để cải thiện kỹ năng kỹ thuật của mình. Khi đã tự tin hơn với lập trình, bạn có thể quay lại các phần tập trung vào mã nguồn để đào sâu hơn.

Các mô hình LLM như GPT-4 thường gặp một số hạn chế, chẳng hạn như:

• Thiếu kiến thức chuyên môn về một số lĩnh vực, dẫn đến câu trả lời kém chính xác.

• Khó xử lý khối lượng dữ liệu lớn, làm giảm hiệu quả trong các tác vụ yêu cầu dữ liệu chuyên sâu.

• Gặp khó khăn với các thuật ngữ kỹ thuật hoặc từ mới, có thể gây hiểu sai hoặc cung cấp thông tin không chính xác.

• "Ảo giác AI" (hallucinations) – mô hình có thể tự tạo ra thông tin không có thật, làm giảm độ tin cậy.

Vì vậy, LLM chủ yếu được sử dụng trong các tình huống hỗ trợ con người (co-pilot use cases) để cải thiện năng suất, thay vì hoàn toàn tự động hóa quy trình.

Để nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của LLM, cần có một lộ trình cải tiến, thường được gọi là "hành trình chinh phục các số 9" ("march of 9s"), mô phỏng cách các hệ thống xe tự lái đạt được độ chính xác 99.9%, 99.99%... để tiệm cận hiệu suất của con người.

Bộ công cụ quan trọng giúp tối ưu hóa LLM gồm:

• Kỹ thuật nhắc lệnh (prompt engineering)

• Tạo văn bản kết hợp truy xuất dữ liệu (retrieval-augmented generation - RAG)

• Tinh chỉnh mô hình (fine-tuning)

• Tùy chỉnh giao diện người dùng/UX (custom UI/UX)

Tôi tin rằng các doanh nghiệp AI thành công nhất sẽ tập trung vào các giải pháp chuyên biệt cho từng ngành nghề, đồng thời kết hợp dữ liệu và kinh nghiệm đặc thù vào sản phẩm để nâng cao chất lượng mô hình.

RAG là phương pháp giúp LLM sử dụng dữ liệu bên ngoài thay vì chỉ dựa vào dữ liệu sẵn có trong mô hình. Điều này mang lại một số lợi ích quan trọng:

• Giảm lỗi "ảo giác AI", vì mô hình chỉ trả lời dựa trên dữ liệu đã được chọn lọc.

• Cải thiện tính minh bạch và khả năng kiểm tra lỗi, vì nguồn thông tin rõ ràng.

• Cho phép cập nhật dữ liệu mới và dữ liệu riêng tư nhanh chóng.

• Không phụ thuộc quá nhiều vào quá trình huấn luyện gốc của mô hình.

Prompt engineering giúp hướng dẫn LLM bằng cách cung cấp chỉ dẫn rõ ràng hoặc phân chia nhiệm vụ thành các phần nhỏ hơn. Một số phương pháp phổ biến bao gồm:

• Chuỗi suy nghĩ (Chain of Thought - CoT): Yêu cầu mô hình giải quyết vấn đề từng bước trước khi đưa ra câu trả lời.

• Few-Shot Prompting: Cung cấp một số ví dụ về cách trả lời để mô hình học theo.

• Self-Consistency: Yêu cầu mô hình trả lời nhiều lần và chọn kết quả xuất hiện nhiều nhất.

Fine-tuning giúp huấn luyện lại LLM với dữ liệu mới để cải thiện hiệu suất trong các tác vụ cụ thể, chẳng hạn như:

• Biến câu văn thông thường thành câu lệnh SQL.

• Yêu cầu mô hình trả lời bằng định dạng JSON.

• Nâng cao hiểu biết chuyên sâu trong một lĩnh vực cụ thể.

Mặc dù fine-tuning có thể tăng hiệu suất của LLM, nhưng RAG thường là lựa chọn tối ưu hơn khi cần bổ sung kiến thức nhanh chóng và linh hoạt.

Để làm theo các phần mã trong series này, bạn cần Python 3.8.1 trở lên. Bạn có thể chọn:

• Cài đặt trình soạn thảo mã trên máy tính, chẳng hạn như Visual Studio Code.

• Sử dụng Google Colab, một nền tảng đám mây hỗ trợ GPU miễn phí.

Nếu chạy code trên máy tính, hãy thiết lập môi trường ảo và cài đặt các thư viện:

Nếu sử dụng Google Colab, bạn có thể chạy lệnh sau:

Google Colab là một nền tảng đám mây miễn phí, giúp bạn chạy mã AI mà không cần phần cứng mạnh. Một số ưu điểm của Google Colab:

• Hỗ trợ GPU/TPU miễn phí, tăng tốc độ huấn luyện mô hình.

• Không cần cài đặt phần mềm trên máy tính.

• Tích hợp với Google Drive và GitHub để dễ dàng lưu trữ và chia sẻ mã nguồn.

• Prompt engineering, fine-tuning, và RAG là những công nghệ quan trọng để tối ưu hóa LLM.

• RAG giúp giảm lỗi và cập nhật dữ liệu nhanh chóng.

• Google Colab là một công cụ mạnh mẽ giúp bạn thực hành AI dễ dàng.

• Hiểu Python là cần thiết để làm việc hiệu quả với LLM.

Hãy tiếp tục theo dõi series này để tìm hiểu sâu hơn về cách tối ưu hóa mô hình LLM nhé! 🚀