Nâng cao suy luận trong LLMs: Phương pháp & triển vọng

bigseo · 23 Tháng Hai 2025 02:11

Thấy bài hay em lại share lại ạ…

**Bài phân tích này, dựa trên nghiên cứu “Advancing Reasoning in Large Language Models: Promising Methods and Approaches” của Avinash Patil, sẽ trình bày các phương pháp và hướng tiếp cận hiệu quả để nâng cao khả năng suy luận của LLMs.

Những tiến bộ gần đây trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đã cho thấy sự tiến bộ vượt bậc trong nhiều nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tuy nhiên, khả năng suy luận phức tạp của chúng vẫn là một lĩnh vực nghiên cứu và phát triển tích cực. Báo cáo này tổng hợp các phương pháp hiện đại để nâng cao khả năng suy luận trong LLMs, tập trung vào ba loại phương pháp chính: chiến lược gợi ý (prompting strategies), đổi mới kiến trúc (architectural innovations) và mô hình học (learning paradigms). Bằng cách phân tích các kỹ thuật tiên tiến như suy luận Chuỗi Tư duy (Chain-of-Thought reasoning), tích hợp thần kinh-biểu tượng (neuro-symbolic integration) và mục tiêu suy luận tự giám sát (self-supervised reasoning objectives), đánh giá này xác định những bước đột phá quan trọng và những thách thức dai dẳng trong lĩnh vực này. Bằng chứng thực nghiệm từ các nghiên cứu gần đây cho thấy các phương pháp lai kết hợp gợi ý có cấu trúc với kiến trúc mô-đun mang lại những cải tiến đáng kể nhất, đạt được mức tăng hiệu suất đáng kể so với các phương pháp cơ sở trong các nhiệm vụ suy luận toán học và logic.

Các Khái Niệm Nền Tảng trong Suy Luận LLM

Định Nghĩa Suy Luận trong Hệ Thống Trí Tuệ Nhân Tạo

Suy luận trong LLMs bao gồm khả năng xử lý thông tin một cách có hệ thống, đưa ra suy luận logic và giải quyết vấn đề thông qua các quá trình tư duy có cấu trúc. Không giống như nhận dạng mẫu cơ bản, suy luận nâng cao yêu cầu các mô hình:

Phân tách các truy vấn phức tạp thành các bước trung gian
Duy trì tính mạch lạc theo ngữ cảnh qua nhiều giai đoạn suy luận
Áp dụng các quy tắc và ràng buộc logic đặc thù theo miền
Xác minh tính nhất quán nội bộ của các giải pháp được tạo ra

Các chuẩn đánh giá hiện tại cho thấy rằng trong khi các mô hình hiện đại như GPT-4 và LLaMA-2 thể hiện hiệu suất mạnh mẽ trong các nhiệm vụ suy luận bị ràng buộc (ví dụ: các phép toán số học), chúng gặp khó khăn với suy diễn logic mở và suy luận đa bước (multi-hop inference) đòi hỏi tích hợp kiến thức thế giới.

Phân Loại Khả Năng Suy Luận

Các khung đánh giá hiện đại phân loại suy luận LLM thành bốn loại chính: Suy Luận Diễn Dịch (Deductive Reasoning), Suy Luận Quy Nạp (Inductive Reasoning), Suy Luận Giả Định (Abductive Reasoning) và Suy Luận Tương Tự (Analogical Reasoning).

1. Suy Luận Diễn Dịch (Deductive Reasoning) là sự dẫn xuất có hệ thống các kết luận cụ thể từ các tiền đề chung bằng cách sử dụng các quy tắc logic hình thức.

Ví dụ, với tiền đề “Tất cả động vật có vú đều máu nóng” và “Cá voi là động vật có vú”, ta có thể suy ra kết luận “Do đó, cá voi là động vật máu nóng”. Các mô hình hiện tại đạt được độ chính xác đáng kể trên các chuẩn đánh giá tam đoạn luận tổng hợp, nhưng cho thấy sự suy giảm hiệu suất đáng kể khi các tiền đề chứa các giả định ngầm hoặc yêu cầu kiến thức thế giới.

2. Suy Luận Quy Nạp (Inductive Reasoning) là sự hình thành các nguyên tắc tổng quát từ các quan sát cụ thể. Khả năng này rất quan trọng đối với việc tạo ra giả thuyết khoa học và phát hiện dị thường. Khung SR-FoT chứng minh cách gợi ý có cấu trúc có thể cải thiện độ chính xác suy luận quy nạp đáng kể trong các nhiệm vụ giải quyết vấn đề vật lý.

3. Suy Luận Giả Định (Abductive Reasoning) là suy luận để tìm ra lời giải thích tốt nhất dựa trên thông tin không đầy đủ. LLMs sử dụng các chiến lược suy luận bắt cóc cho thấy triển vọng đặc biệt trong các ứng dụng chẩn đoán và hệ thống phát hiện lỗi. Các triển khai gần đây sử dụng kiến trúc tăng cường truy xuất đã giảm tỷ lệ lỗi đáng kể trong các kịch bản khắc phục sự cố ô tô.

4. Suy Luận Tương Tự (Analogical Reasoning) là xác định và áp dụng sự tương đồng về cấu trúc giữa các miền khác nhau. Chuẩn đánh giá ZebraLogic cho thấy các mô hình hiện tại đạt được độ chính xác đáng kể trong các nhiệm vụ tương tự bằng lời nói, nhưng gặp khó khăn với các phép tương tự không gian-trực quan đòi hỏi suy luận hình học.

Những Tiến Bộ Phương Pháp Luận trong Nâng Cao Suy Luận

Chiến Lược Thiết Kế Gợi Ý (Prompt Engineering Strategies)

- Suy Luận Chuỗi Tư Duy (Chain-of-Thought - C.o.T) Reasoning. Mô hình C.o.T đã cách mạng hóa suy luận LLM bằng cách yêu cầu rõ ràng các mô hình diễn đạt các bước suy luận trung gian. Như được chứng minh trong chuẩn đánh giá Game of 24, với vấn đề “Sử dụng các số 4, 5, 6 và 8 với các phép toán số học cơ bản để đạt được 24”, một giải pháp CoT có thể như sau: đầu tiên, 8 trừ 5 bằng 3, sau đó 6 nhân 3 bằng 18, và 18 cộng 4 bằng 22 (lộ trình không chính xác). Quay lại bước 2, 6 chia 3 bằng 2, sau đó 2 nhân 4 nhân 5 bằng 40 (không chính xác). Một phương pháp thay thế là 8 nhân (5 trừ (6 trừ 4)) bằng 24. Các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy C.o.T cải thiện độ chính xác đáng kể đối với các bài toán từ ngữ toán học trong GPT-3.5, với mức tăng lớn hơn được quan sát thấy ở các mô hình lớn hơn. Hiệu quả của kỹ thuật này xuất phát từ sự phù hợp của nó với các quá trình nhận thức của con người, buộc các mô hình phải ngoại hóa các con đường tính toán nội bộ của chúng.

- Tối Ưu Hóa Tính Tự Nhất Quán (Self-Consistency Optimization). Dựa trên CoT, phương pháp tự nhất quán tạo ra nhiều đường dẫn suy luận thông qua lấy mẫu theo tỷ lệ nhiệt độ và chọn câu trả lời cuối cùng thường xuyên nhất. Phương pháp này giảm thiểu các lỗi chuỗi riêng lẻ, cải thiện độ chính xác suy luận toán học đáng kể trên chuẩn đánh giá GSM8K. Các cân nhắc triển khai chính bao gồm cài đặt nhiệt độ tối ưu (thường là 0,7-1,0), sự đánh đổi chi phí tính toán/thông lượng, và heuristic trích xuất câu trả lời cụ thể theo miền. Việc triển khai Mirascope chứng minh cách xác thực câu trả lời tự động có thể giảm yêu cầu giám sát của con người trong khi vẫn duy trì hiệu suất thủ công cao.

- Khung Cây Tư Duy (Tree-of-Thought - T.o.T) Frameworks. Kiến trúc T.o.T mở rộng C.o.T bằng cách duy trì nhiều đường dẫn suy luận song song trong cấu trúc đồ thị, cho phép khám phá có hệ thống các không gian giải pháp. Các thành phần chính bao gồm tạo Tư Duy (tạo ra các bước suy luận trung gian đa dạng), Đánh Giá Trạng Thái (chấm điểm các giải pháp một phần bằng cách sử dụng heuristic được học), và Thuật Toán Tìm Kiếm (triển khai các chiến lược BFS/DFS để khám phá đường dẫn tối ưu). Trong việc triển khai Game of 24, T.o.T với tìm kiếm chùm (b=5) đạt tỷ lệ thành công cao hơn so với C.o.T tiêu chuẩn trong GPT-4. Thiết kế mô-đun của khung cho phép tích hợp với các bộ giải thần kinh-biểu tượng để tăng cường sự thỏa mãn ràng buộc.

Đổi Mới Kiến Trúc (Architectural Innovations)

- Suy Luận Tăng Cường Truy Xuất (Retrieval-Augmented Reasoning). Kiến trúc lai kết hợp truy xuất dày đặc với khả năng tạo ra giải quyết các vấn đề không nhất quán thực tế của LLMs. Khung REALM chứng minh cách tìm nạp kiến thức tích hợp cải thiện độ chính xác suy luận khoa học đáng kể đồng thời giảm tỷ lệ ảo giác.

- Tích Hợp Thần Kinh-Biểu Tượng (Neuro-Symbolic Integration). Các hệ thống gần đây như Neurosymbolic-LLM kết nối nhận dạng mẫu thống kê với suy luận biểu tượng hình thức thông qua tự động dịch ngôn ngữ tự nhiên thành vị từ logic, tích hợp với các bộ giải SAT và bộ chứng minh định lý, và giao tiếp hai chiều giữa các thành phần thần kinh và biểu tượng. Phương pháp này đạt được độ chính xác cao trong các nhiệm vụ suy luận logic LEGALBench, vượt trội hơn các phương pháp thần kinh thuần túy.

- Mạng Suy Luận Mô-đun (Modular Reasoning Networks). Việc phân tách LLMs nguyên khối thành các mô-đun con chuyên dụng cho thấy triển vọng đặc biệt đối với các nhiệm vụ suy luận phức tạp. Điều này bao gồm Bộ Phân Tích Cú Pháp (trích xuất các yêu cầu và ràng buộc nhiệm vụ), Bộ Lập Kế Hoạch (tạo ra các bản thiết kế giải pháp từng bước), Bộ Thực Thi (thực hiện các tính toán cụ thể theo miền), và Bộ Xác Minh (kiểm tra tính hợp lệ và tính nhất quán của giải pháp). Khung RAP sử dụng kiến trúc này cho thấy tỷ lệ thành công cao trong các bài toán Blocksworld.

Mô Hình Học (Learning Paradigms)

- Tinh Chỉnh Cụ Thể Theo Suy Luận (Reasoning-Specific Fine-Tuning). Các bộ dữ liệu được tuyển chọn như MATH-10K và LogicInference-5K cho phép cải thiện có mục tiêu các khả năng suy luận thông qua chiến lược học tập theo chương trình giảng dạy, tăng cường dữ liệu theo hướng phân tích lỗi, và mục tiêu đào tạo tương phản. Các biến thể LLaMA-2 được tinh chỉnh cho thấy sự cải thiện tương đối đáng kể trong các nhiệm vụ suy luận diễn dịch so với các mô hình cơ sở.

- Học Tăng Cường từ Dấu Vết Suy Luận (Reinforcement Learning from Reasoning Traces). Khung RLR-TR sử dụng dữ liệu ưu tiên của con người về chất lượng suy luận để đào tạo các mô hình phần thưởng, cho phép tạo ra đường dẫn suy luận nhận biết chất lượng, tự động xác định các ngụy biện logic, và tối ưu hóa đa mục tiêu (tính chính xác, hiệu quả, rõ ràng). Các ứng dụng trong tạo bằng chứng toán học cho thấy sự giảm đáng kể các bước nhảy không được hỗ trợ so với tinh chỉnh được giám sát.

Phương Pháp Đánh Giá và Điểm Chuẩn (Evaluation Methodologies and Benchmarks)

- Bối Cảnh Đánh Giá Hiện Tại (Current Assessment Landscape). Bảng Chuẩn tập trung vào các lĩnh vực như Bài Toán Từ Ngữ Toán Học, Suy Luận Logic, Suy Luận Khoa Học và Suy Luận Phức Tạp.

- Mô Hình Đánh Giá Mới Nổi (Emerging Evaluation Paradigms). Các mô hình đánh giá mới nổi bao gồm Kiểm Tra Áp Lực (cố ý đưa ra các tiền đề mâu thuẫn và thông tin gây hiểu lầm để đánh giá tính mạnh mẽ), Chuyển Giao Liên Miền (đo lường sự suy giảm hiệu suất khi áp dụng các mô hình vào các miền mới), Chất Lượng Giải Thích (chấm điểm tự động tính mạch lạc và tính hợp lệ logic của dấu vết suy luận), và Hiệu Quả Tài Nguyên (số lượng FLOPs trên mỗi giải pháp chính xác cho các cân nhắc triển khai thực tế). Chuẩn đánh giá JUSTLOGIC giới thiệu các chiều suy luận, cho thấy các mô hình hiện tại chỉ đạt được độ chính xác trung bình trong các nhiệm vụ suy luận logic toàn diện.

Những Thách Thức Dai Dẳng và Định Hướng Tương Lai (Persistent Challenges and Future Directions)

- Giảm Thiểu Ảo Giác (Hallucination Mitigation). Bất chấp những tiến bộ về kiến trúc, LLMs vẫn tiếp tục tạo ra các tuyên bố không nhất quán về mặt thực tế trong quá trình suy luận. Các phương pháp xác minh tập hợp kết hợp chấm điểm độ tin cậy thần kinh, kiểm tra tính nhất quán biểu tượng, và xác thực kiến thức bên ngoài cho thấy hứa hẹn, giảm tỷ lệ ảo giác đáng kể trong các nhiệm vụ suy luận lâm sàng.

- Tổng Quát Hóa Đa Nhiệm Vụ (Cross-Task Generalization). Các mô hình hiện tại thể hiện phương sai hiệu suất đáng kể trên các loại suy luận. Chuẩn đánh giá MATH-ALL cho thấy độ chính xác cao trong thao tác đại số, độ chính xác trung bình trong chứng minh hình học, và độ chính xác thấp trong tối ưu hóa tổ hợp, điều này cho thấy sự thiếu hụt kiến thức cụ thể theo miền hơn là sự thiếu hụt suy luận tổng quát.

- Khung Hợp Tác Con Người-AI (Human-AI Collaboration Frameworks). Các hệ thống lai kết hợp sự giám sát của con người với suy luận tự động thể hiện hiệu suất vượt trội trong các ứng dụng quan trọng. Trong đó, con người chỉ định các ràng buộc vấn đề và tiêu chí xác minh, LLM tạo ra nhiều ứng cử viên giải pháp, và tinh chỉnh chung được thực hiện thông qua các vòng phản hồi tương tác. Việc triển khai thử nghiệm trong phân tích tài liệu pháp lý cho thấy tiết kiệm thời gian đáng kể với độ chính xác tương đương so với các chuyên gia con người.

Kết

Sự phát triển của khả năng suy luận trong LLMs thể hiện một trong những biên giới hoạt động tích cực nhất trong nghiên cứu AI. Trong khi các phương pháp hiện tại như gợi ý C.o.T và kiến trúc thần kinh-biểu tượng đã tiến bộ đáng kể so với hiện trạng, những thách thức cơ bản về tính mạnh mẽ, tính tổng quát hóa và khả năng xác minh vẫn tồn tại. Các quỹ đạo hứa hẹn nhất cho sự phát triển trong tương lai dường như nằm ở:

Kiến Trúc Suy Luận Đa Phương Thức (Multimodal Reasoning Architectures) tích hợp các biểu diễn văn bản, trực quan và biểu tượng.
Khung Siêu Học Tập (Meta-Learning Frameworks) cho phép thích ứng nhanh chóng với các miền suy luận mới.
Thiết Kế Lấy Tính Giải Thích Làm Trung Tâm (Explainability-Centric Design) ưu tiên tạo ra dấu vết suy luận minh bạch.
Chiến lược Triển Khai Tiết Kiệm Năng Lượng (Energy-Efficient Deployment) cho các ứng dụng trong thế giới thực.

Như đã được chứng minh bởi những cải tiến hiệu suất đạt được thông qua các phương pháp lai trong các chuẩn đánh giá gần đây, sự kết hợp chiến lược giữa các chiến lược gợi ý, đổi mới kiến trúc và mô hình học tiên tiến có khả năng thúc đẩy thế hệ hệ thống AI có khả năng suy luận tiếp theo. Tuy nhiên, việc đạt được tính linh hoạt suy luận ở cấp độ con người sẽ đòi hỏi những đột phá trong tổng quát hóa thành phần và tích hợp mô hình thế giới vẫn còn khó nắm bắt với các phương pháp hiện tại.

– Bài của facebook Frank T. Bergmann

bigseo · 27 Tháng Hai 2025 06:23

Thấy bài này hay quá em lại share lại cho anh em đọc ạ…

Hành trình tiến hóa của Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM):

Từ “một cho tất cả” đến hệ sinh thái AI đa dạng

Chúng ta đang sống trong kỷ nguyên AI, nơi những giấc mơ từng bị coi là viển vông nhất đang trở thành hiện thực từng ngày. Trong thế giới ấy, Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) đóng vai trò trung tâm, viết lại cách con người tương tác với công nghệ, mở ra những cánh cửa mới cho tương lai.

Nhưng hành trình ấy không hề đơn giản. Đó là cuộc cách mạng từ những “người khổng lồ đơn độc” đến một hệ sinh thái AI sống động, linh hoạt, và giàu sức sáng tạo.

Khởi đầu vĩ đại: Thời đại của những người khổng lồ

Ban đầu, chúng ta ngỡ ngàng trước sức mạnh của GPT-3, BERT—những mô hình AI khổng lồ mang trên vai tham vọng làm mọi thứ. Từ dịch thuật, sáng tạo nội dung đến trả lời câu hỏi phức tạp, chúng chứng minh sức mạnh của việc đào tạo trên hàng tỷ dữ liệu. Những “người khổng lồ” này mở ra một thế giới mà trong đó ngôn ngữ không chỉ được hiểu, mà còn được tạo ra với sức mạnh gần như vô tận.

Chúng ta đã đứng trước cửa ngõ của tương lai, kinh ngạc với sự bứt phá của trí tuệ nhân tạo.

Thách thức và sự chuyển đổi:

Khi “một cho tất cả” không còn là lựa chọn tối ưu

Nhưng khi ứng dụng LLM ngày càng lan rộng, những giới hạn cũng dần lộ rõ. Những “gã khổng lồ” ấy trở nên cồng kềnh, tốn kém, và thiếu đi khả năng thích ứng với các nhiệm vụ chuyên biệt. Đó là lúc con người nhận ra rằng một mô hình duy nhất không thể làm tốt mọi việc.

Cuộc cách mạng thứ hai bắt đầu. Đó là thời điểm AI nhận ra mình cần chuyên môn hóa, nhỏ gọn hơn, hiệu quả hơn, và mạnh mẽ hơn khi giải quyết những vấn đề cụ thể.

7 tầng tiến hóa của LLM:

Mỗi bước tiến là một câu chuyện đầy cảm hứng, một nấc thang vươn tới tương lai:

Mô hình thống kê (Statistical Language Models) – Bước đầu tiên, ngây thơ và giản dị, nhưng là khởi nguồn cho một hành trình vĩ đại.
Mạng nơ-ron (Neural Language Models) – Bắt đầu học cách “hiểu” ngôn ngữ, vượt qua giới hạn của xác suất, và chạm tới bản chất sâu sắc của từ ngữ.
Mô hình khổng lồ “một cho tất cả” (Giant “One-for-all” LLMs) – Sự xuất hiện của GPT-3 giống như một lời tuyên bố mạnh mẽ rằng: “Chúng tôi có thể làm tất cả!”
Chuyên môn hóa (Specialization) – Nhận ra rằng để vươn xa, AI cần những chuyên gia, những mô hình nhỏ hơn, nhưng sắc bén và hiệu quả hơn trong từng lĩnh vực.
Đa phương thức (Multimodality) – LLM không chỉ dừng lại ở ngôn ngữ, mà còn kết hợp âm thanh, hình ảnh, video, để nhìn thấy và cảm nhận thế giới như con người.
Học tập suốt đời (Lifelong Learning) – AI không còn đứng yên. Chúng liên tục học hỏi, thích nghi và hoàn thiện từng ngày như một sinh vật sống thực thụ.
Tương tác và phối hợp (Interaction and Collaboration) – AI không còn cô đơn. Các mô hình khác nhau phối hợp, tương tác, tạo nên một hệ sinh thái đa dạng và mạnh mẽ chưa từng thấy.

Tầm nhìn của OpenAI:

Thúc đẩy một hệ sinh thái AI phong phú

OpenAI, một trong những tiên phong trong lĩnh vực này, đang dẫn đầu bằng cách đầu tư vào những lĩnh vực trọng yếu nhất, từ công cụ lập trình tiên tiến, tự động hóa doanh nghiệp, robotics, sức khỏe cá nhân, tới giáo dục và sáng tạo nội dung.

Họ đang xây dựng một hệ sinh thái nơi AI không chỉ phục vụ con người, mà còn truyền cảm hứng để con người khám phá ra những tiềm năng mới, sống tốt hơn, sáng tạo nhiều hơn, và vươn xa hơn.

Tương lai AI:

Một hệ sinh thái đa dạng, cùng nhau thay đổi thế giới

Tương lai không thuộc về một mô hình duy nhất. Thay vào đó, tương lai là sự kết hợp của hàng ngàn mô hình AI chuyên biệt, mỗi mô hình là một chuyên gia xuất sắc trong lĩnh vực của mình, phối hợp với nhau để giải quyết những vấn đề phức tạp nhất của nhân loại.

Hãy tưởng tượng một tương lai nơi AI trong y tế giúp kéo dài tuổi thọ con người; AI trong giáo dục cá nhân hóa việc học, AI trong sáng tạo nội dung giúp nghệ sĩ, nhà văn, nhà sáng tạo khám phá ra giới hạn mới của trí tưởng tượng.

Đây không chỉ là hành trình tiến hóa của công nghệ. Đây là hành trình tiến hóa của chính nhân loại.

Hãy cùng nhau bước vào tương lai ấy, nơi AI không chỉ thay đổi cách ta sống, mà còn nâng cao cách ta tồn tại, phát triển, và hạnh phúc.

Bài của Facebook Thái Hưng Nguyễn

bigseo · 3 Tháng Ba 2025 03:29

Gặp bài hay em lại share tiếp nha, tuy nhiên em gộp 1 chủ đề cho dễ đọc ạ…

ANDREJ KARPATHY CHIA SẺ TẤT TẦN TẬT VỀ CÁCH DÙNG LLM: TỪ CƠ BẢN ĐẾN NÂNG CAO

Thánh LLM Andrej Karpathy vừa có video dài 2h “How I use LLMs” chia sẻ về cách dùng LLM. Bài giảng chia thành 4 phần đi từ dễ đến khó.

(Video link trong Comment)

NGƯỜI MỚI BẮT ĐẦU

1. Giới thiệu về Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) và Hệ sinh thái Hiện tại

1.1. LLM dành cho Đại chúng & Ứng dụng Thực tế

Video này tiếp tục loạt video về LLM cho khán giả đại chúng, tập trung vào các ứng dụng thực tế và cách người xem có thể sử dụng chúng trong cuộc sống và công việc.

1.2. Sự trỗi dậy của ChatGPT và Hệ sinh thái LLM đang mở rộng

ChatGPT, được phát triển bởi OpenAI vào năm 2022, đã trở nên phổ biến rộng rãi như một giao diện trò chuyện văn bản với LLM.
Từ đó, hệ sinh thái LLM đã phát triển mạnh mẽ, với nhiều ứng dụng tương tự ChatGPT xuất hiện vào năm 2025.

1.3. Sự đa dạng của các Nhà cung cấp và Mô hình LLM

ChatGPT là LLM tiên phong, phổ biến và giàu tính năng nhất do ra đời sớm nhất, nhưng có nhiều bản sao và trải nghiệm độc đáo khác.
Các công ty công nghệ lớn như Google (Gemini), Meta (met) và Microsoft (Copilot) đã phát triển các trải nghiệm tương tự ChatGPT, cùng với các công ty khởi nghiệp như Anthropic (Claude) và xAI (Grok).
Các công ty LLM cũng đến từ nhiều quốc gia khác nhau, ví dụ DeepSeek (Trung Quốc), Mistral và lchat (Pháp).

1.4. Tập trung vào OpenAI (ChatGPT) như một Điểm Khởi đầu

Video sẽ bắt đầu với OpenAI vì ChatGPT là mô hình đương nhiệm và giàu tính năng nhất, sau đó sẽ giới thiệu các mô hình khác theo thời gian.

Hiểu về Hoạt động Bên trong của LLM và Tương tác (Hiểu Biết Ban Đầu)

2.1. Đầu vào và Đầu ra Dựa trên Văn bản; Mã hóa token

Tương tác cơ bản với LLM là cung cấp văn bản và nhận lại văn bản phản hồi.
Bên trong, truy vấn và phản hồi được chia nhỏ thành các đoạn văn bản nhỏ gọi là token.
Ứng dụng Tiktokenizer có thể được sử dụng để xem các token này.

2.2. LLM như “Tệp Zip” chứa Kiến thức Internet Nén

Giai đoạn tiền đào tạo của LLM giống như nén toàn bộ Internet thành một “tệp zip” xác suất và mất mát.
“Tệp zip” này chứa các tham số của mạng thần kinh, ví dụ, 1 TB có thể tương ứng với 1 nghìn tỷ tham số.
LLM là một thực thể khép kín, giống như một “tệp zip” chứa các tham số mạng thần kinh.

2.3. Giai đoạn Tiền đào tạo và Hậu đào tạo; Ngưỡng Kiến thức

Đào tạo LLM gồm hai giai đoạn chính: tiền đào tạo và hậu đào tạo.
Mô hình LLM có “ngưỡng kiến thức” vì chúng chỉ biết đến thông tin đến thời điểm tiền đào tạo.
Giai đoạn hậu đào tạo tập trung vào việc biến LLM thành một trợ lý hữu ích, phản hồi các truy vấn của người dùng theo phong cách trò chuyện.

NGƯỜI DÙNG TRUNG CẤP

3. Ví dụ và Cân nhắc Sử dụng Thực tế

3.1. Truy vấn Dựa trên Kiến thức và Độ tin cậy

Video sẽ sử dụng các ví dụ thực tế để minh họa cách sử dụng LLM. Ví dụ, hỏi ChatGPT về lượng caffeine trong một shot Americano.
Truy vấn dựa trên kiến thức phù hợp nên hỏi về thông tin phổ biến, không quá mới mẻ mà mô hình có thể đã được đào tạo.
Câu trả lời của LLM là sự “nhớ lại” xác suất, không đảm bảo chính xác hoàn toàn, cần xác minh từ các nguồn chính thống.
Người dùng không nên hoàn toàn tin tưởng vào đầu ra của LLM vì đó chỉ là sự nhớ lại thống kê xác suất của internet.

3.2. Quản lý Cuộc trò chuyện: Bắt đầu Cuộc trò chuyện Mới và Hiệu quả của Cửa sổ Ngữ cảnh

Khi chuyển chủ đề, nên bắt đầu cuộc trò chuyện mới để xóa cửa sổ ngữ cảnh.
Token trong cửa sổ ngữ cảnh tốn kém về mặt tính toán và có thể làm mô hình xao nhãng, giảm độ chính xác và làm chậm tốc độ phản hồi.
Cửa sổ ngữ cảnh giống như bộ nhớ làm việc của mô hình, nên giữ ngắn gọn và chỉ chứa thông tin liên quan.

3.3. Nhận thức về Mô hình và Bậc Giá

Người dùng cần lưu ý mô hình LLM đang sử dụng, thường được hiển thị ở góc trên bên trái giao diện.
Các công ty cung cấp nhiều bậc giá khác nhau, với các mô hình khác nhau. Ví dụ, ChatGPT có các bậc Miễn phí, Plus và Pro, với các mô hình như GPT-4o Mini và GPT-4o.
Mô hình lớn hơn thường mạnh mẽ hơn (sáng tạo, kiến thức rộng hơn, ít ảo giác hơn) nhưng đắt hơn.
Người dùng nên cân nhắc chi phí và lợi ích của các mô hình khác nhau tùy theo nhu cầu sử dụng.

3.4. Khám phá các Nhà cung cấp LLM khác nhau và Phương pháp “Hội đồng LLM”

Nên khám phá các nhà cung cấp LLM khác nhau như Claude (Anthropic), Gemini (Google) và Grok (xAI).
Các nhà cung cấp khác nhau có các mô hình và bậc giá khác nhau. Ví dụ, Claude có các gói miễn phí và Pro với các mô hình khác nhau như Haiku và Sonnet.
Người dùng có thể thử nghiệm và so sánh các mô hình khác nhau để tìm ra mô hình phù hợp nhất.
Tác giả gợi ý sử dụng “Hội đồng LLM”, tức là hỏi cùng một câu hỏi cho nhiều mô hình để có được nhiều quan điểm khác nhau.

4. Hiểu về Hoạt động Bên trong của LLM và Tương tác (Đi sâu hơn)

4.1. Ngữ cảnh Đàm thoại và Cửa sổ Token

Cuộc trò chuyện với LLM diễn ra trong “cửa sổ ngữ cảnh”, là bộ nhớ làm việc của mô hình.
Cửa sổ ngữ cảnh chứa chuỗi token của cuộc trò chuyện, bao gồm cả truy vấn của người dùng và phản hồi của mô hình.
Mô hình sử dụng cửa sổ ngữ cảnh để duy trì ngữ cảnh và tham khảo thông tin từ các lượt trò chuyện trước đó.

4.2. Hạn chế của LLM như “Tệp Zip” (Ban đầu Không có Công cụ)

Ban đầu, LLM chỉ là một “tệp zip” khép kín, không có công cụ bên ngoài như máy tính, trình thông dịch Python hoặc trình duyệt web.
LLM chỉ phản hồi bằng văn bản dựa trên kiến thức đã được đào tạo, không có khả năng truy cập thông tin thời gian thực hoặc thực hiện các tác vụ tính toán phức tạp.

5. Tóm tắt và Suy nghĩ Kết luận về Bối cảnh LLM (Điều hướng Hệ sinh thái)

5.1. Hệ sinh thái Phát triển Nhanh chóng và Thịnh vượng

Hệ sinh thái ứng dụng LLM đang phát triển nhanh chóng và mạnh mẽ, với ChatGPT là người dẫn đầu nhưng nhiều ứng dụng khác đang nhanh chóng bắt kịp và thậm chí vượt trội.

NGƯỜI DÙNG NÂNG CAO

6. Khả năng LLM Nâng cao: Thinking model và Sử dụng Công cụ

6.1. Thinking model và Học Tăng cường để Suy luận

Các “Thinking model” được đào tạo bằng học tăng cường để phát triển khả năng suy luận, giống như cách con người giải quyết vấn đề.
Các mô hình này có khả năng thử nghiệm ý tưởng, xem xét lại giả định và suy nghĩ sâu hơn, dẫn đến độ chính xác cao hơn trong các tác vụ phức tạp như toán học, mã hóa và lý luận.
Thinking model có thể mất nhiều thời gian hơn để phản hồi vì chúng thực hiện quá trình “suy nghĩ” sâu rộng hơn.

6.2. Sử dụng Công cụ: Tìm kiếm Internet để Lấy Thông tin Theo Thời gian Thực

Để vượt qua giới hạn “ngưỡng kiến thức”, LLM có thể được trang bị công cụ tìm kiếm internet.
Khi sử dụng công cụ tìm kiếm, LLM có thể truy cập thông tin mới nhất từ web, đưa nội dung trang web vào cửa sổ ngữ cảnh và trả lời các câu hỏi về thông tin đó.
Tính năng này đặc biệt hữu ích cho các truy vấn về thông tin gần đây hoặc thay đổi theo thời gian.

6.3. Tải lên Tệp và Tương tác Tài liệu cho Hỏi & Đáp theo Ngữ cảnh

LLM có thể được cung cấp tài liệu cụ thể bằng cách tải lên tệp.
Tài liệu tải lên sẽ được đưa vào cửa sổ ngữ cảnh, cho phép LLM trả lời các câu hỏi dựa trên nội dung của tài liệu đó.
Tính năng này hữu ích cho việc đọc hiểu tài liệu chuyên ngành, nghiên cứu hoặc phân tích văn bản dài.

6.4. Trình thông dịch Python để Thực thi Mã và Phân tích Dữ liệu

LLM có thể được trang bị trình thông dịch Python để thực thi mã và thực hiện các tác vụ tính toán.
Khi cần tính toán hoặc phân tích dữ liệu, LLM có thể viết mã Python, thực thi mã đó và sử dụng kết quả để trả lời người dùng.
Tính năng “Phân tích Dữ liệu Nâng cao” của ChatGPT là một ví dụ về việc sử dụng trình thông dịch Python để tạo biểu đồ và phân tích dữ liệu.

6.5. Artifacts để Tạo Ứng dụng Tương tác và Sơ đồ

Tính năng “Artifacts” của Claude cho phép LLM tạo ra các ứng dụng web tương tác và sơ đồ trực tiếp trong trình duyệt.
LLM có thể viết mã (ví dụ: React) để tạo các ứng dụng đơn giản hoặc sử dụng thư viện Mermaid để tạo sơ đồ khái niệm.
Tính năng này hữu ích cho việc tạo các công cụ tùy chỉnh nhỏ hoặc trực quan hóa thông tin.

6.6. Công cụ Chỉnh sửa Mã và “Mã hóa Rung cảm” (Cursor, Composer)

Các công cụ chỉnh sửa mã chuyên dụng như Cursor và Composer tích hợp LLM vào quy trình làm việc mã hóa chuyên nghiệp.
Composer là một “tác nhân tự trị” có thể chỉnh sửa mã trên nhiều tệp, tự động hóa nhiều tác vụ lập trình và hỗ trợ “mã hóa rung cảm” - lập trình dựa trên chỉ dẫn cấp cao.

6.7. Nghiên cứu Sâu: Kết hợp Tìm kiếm và Tư duy cho Phân tích Chuyên sâu

“Deep Research” là một tính năng nâng cao kết hợp tìm kiếm internet và Thinking model để thực hiện nghiên cứu chuyên sâu.
LLM sẽ thực hiện nhiều tìm kiếm, phân tích tài liệu và suy nghĩ trong thời gian dài (hàng chục phút) để tạo ra báo cáo chi tiết về một chủ đề cụ thể.
Tính năng này hữu ích cho việc nghiên cứu các chủ đề phức tạp, thu thập thông tin từ nhiều nguồn và tổng hợp thành báo cáo.

NGƯỜI DÙNG THÀNH THẠO

7. Tương tác Đa phương thức: Giọng nói, Hình ảnh và Video

7.1. Tương tác Giọng nói: Chuyển giọng nói thành văn bản, Chuyển văn bản thành giọng nói và “Âm thanh Thực”

LLM có thể tương tác trực tiếp bằng giọng nói thông qua “âm thanh thực”, xử lý âm thanh ở cấp độ token thay vì chỉ phiên âm thành văn bản.
“Âm thanh thực” cho phép LLM hiểu và tạo ra giọng nói tự nhiên hơn, với nhiều sắc thái và biểu cảm.
Grok là một LLM khác cung cấp chế độ giọng nói nâng cao với nhiều tính cách khác nhau.
NotebookLM của Google có thể tạo podcast tùy chỉnh từ tài liệu văn bản, cho phép người dùng “nghe” thông tin thay vì chỉ đọc.

7.2. Đầu vào và Đầu ra Hình ảnh và Video

LLM có thể xử lý và tạo ra hình ảnh và video bằng cách biểu diễn chúng dưới dạng token.
LLM có thể phân tích hình ảnh (ví dụ: nhãn dinh dưỡng, kết quả xét nghiệm máu) và trả lời các câu hỏi liên quan.
DALL-E là một mô hình của OpenAI có thể tạo ra hình ảnh từ lời nhắc văn bản.
Các công cụ tạo video AI đang phát triển nhanh chóng và có thể tạo ra video chất lượng cao từ văn bản hoặc hình ảnh đầu vào.

8. Trải nghiệm Người dùng và Tùy chỉnh

8.1. Tính năng Ghi nhớ cho Cuộc trò chuyện Được Cá nhân hóa

Tính năng ghi nhớ cho phép LLM lưu giữ thông tin từ các cuộc trò chuyện trước đó, tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa hơn.
LLM có thể “nhớ” sở thích, thông tin cá nhân và các cuộc trò chuyện trước đây để cung cấp phản hồi phù hợp hơn.

8.2. Hướng dẫn Tùy chỉnh để Sửa đổi Hành vi Mô hình

Hướng dẫn tùy chỉnh cho phép người dùng tinh chỉnh hành vi, tính cách và phong cách phản hồi của LLM trên toàn cầu.
Người dùng có thể hướng dẫn LLM về giọng điệu, vai trò và các đặc điểm mong muốn để tạo ra trải nghiệm phù hợp với nhu cầu cá nhân.

8.3. GPT Tùy chỉnh cho LLM Theo Tác vụ Cụ thể và Tự động hóa Quy trình làm việc

GPT tùy chỉnh cho phép người dùng tạo ra các phiên bản LLM chuyên biệt cho các tác vụ cụ thể, giúp tự động hóa quy trình làm việc.
Bằng cách cung cấp hướng dẫn chi tiết và ví dụ, người dùng có thể “lập trình” GPT tùy chỉnh để thực hiện các nhiệm vụ chuyên biệt như dịch thuật chi tiết hoặc trích xuất từ vựng.

9. Tóm tắt và Suy nghĩ Kết luận về Bối cảnh LLM (Điều hướng Hệ sinh thái Chiến lược)

Khi chọn và sử dụng LLM, cần cân nhắc nhiều yếu tố như bậc giá, mô hình, khả năng suy luận, công cụ tích hợp, phương thức tương tác và các tính năng chất lượng cuộc sống.
Việc hiểu rõ các yếu tố này giúp người dùng đưa ra quyết định sáng suốt và tối đa hóa hiệu quả sử dụng LLM cho các mục tiêu cụ thể.

Bài của Facebook Hoàng Dũng AI