AI không phải là "người" 🤔
Trước khi đi sâu vào chi tiết, điều quan trọng cần nhớ là AI không phải là con người. Chúng không có cảm xúc, suy nghĩ hay ý thức. AI chỉ là những cỗ máy được thiết kế để xử lý thông tin và thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. 🤖
Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) - "Bộ não" của AI 🧠
LLM là một loại mô hình AI được huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu văn bản. Chúng có khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên một cách ấn tượng, gần giống với con người. ChatGPT và GPT-3 là những ví dụ điển hình của LLM.
Cách thức hoạt động của LLM ⚙️
LLM hoạt động dựa trên một loại mạng nơ-ron nhân tạo phức tạp, bao gồm hàng tỷ "nơ-ron" được kết nối với nhau. 🕸️ Mỗi nơ-ron có khả năng xử lý một phần nhỏ thông tin và truyền tín hiệu đến các nơ-ron khác.
Khi bạn đưa ra một prompt (lời nhắc), LLM sẽ phân tích prompt đó và tạo ra một phản hồi dựa trên những gì nó đã học được từ dữ liệu huấn luyện. Quá trình này diễn ra rất nhanh chóng và phức tạp, nhưng có thể được tóm tắt thành các bước sau:
- Phân tích prompt: LLM phân tách prompt thành các từ và cụm từ, sau đó chuyển chúng thành dạng số để máy tính có thể hiểu được.
- Xử lý thông tin: LLM sử dụng các thuật toán phức tạp để xử lý thông tin từ prompt và dữ liệu huấn luyện.
- Tạo phản hồi: LLM tạo ra một phản hồi bằng cách dự đoán từ hoặc cụm từ tiếp theo có khả năng xuất hiện nhất dựa trên ngữ cảnh của prompt và kiến thức đã học.
Tokenization - Chia nhỏ ngôn ngữ 🧩
Để xử lý văn bản, LLM sử dụng một kỹ thuật gọi là tokenization, tức là chia nhỏ văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn gọi là token. Một token có thể là một từ, một dấu câu hoặc một phần của từ. Ví dụ, câu "Tôi yêu Việt Nam" sẽ được chia thành 4 token: "Tôi", "yêu", "Việt", "Nam".
Giới hạn bối cảnh (context length) 📏
Giới hạn bối cảnh là số lượng token tối đa mà LLM có thể xử lý trong một lần. Giới hạn này ảnh hưởng đến khả năng "ghi nhớ" của chatbot và khả năng xử lý văn bản dài của non-chatbot.
Học không ngừng nghỉ 📚
LLM không ngừng học hỏi và cải thiện. Mỗi khi bạn tương tác với chúng, chúng sẽ thu thập thêm dữ liệu và sử dụng dữ liệu đó để tinh chỉnh mô hình của mình. Điều này có nghĩa là LLM sẽ ngày càng trở nên thông minh hơn và có khả năng tạo ra những phản hồi chính xác và phù hợp hơn.
Kết luận 🎉
Hiểu rõ cách thức hoạt động của LLM sẽ giúp bạn sử dụng các công cụ AI một cách hiệu quả hơn. Bạn sẽ biết cách viết prompt tốt hơn, điều chỉnh tham số và đánh giá kết quả một cách chính xác.
Lưu ý:
- LLM vẫn còn nhiều hạn chế và có thể mắc lỗi. Đừng quá tin tưởng vào kết quả mà chúng tạo ra.
- Hãy luôn kiểm tra và xác minh thông tin trước khi sử dụng.
Trong bài học tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu về Kỹ thuật nâng cao Prompting, giúp bạn khai thác tối đa sức mạnh của AI.
