Học tập và ứng dụng LLM: Hướng dẫn thực tế từ cơ bản đến nâng cao

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang nhanh chóng thay đổi cách chúng ta tương tác với công nghệ. Cho dù là tạo nội dung, viết code hay phân tích dữ liệu, LLM đều thể hiện tiềm năng to lớn trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Bài viết này sẽ kết hợp các thảo luận về LLM trên X/Twitter để cung cấp cho bạn một hướng dẫn thực tế về học tập và ứng dụng LLM, từ các tài nguyên giới thiệu đến chia sẻ các kỹ thuật nâng cao, giúp bạn nắm vững kiến thức cốt lõi và khả năng ứng dụng của LLM.

I. Lộ trình học tập LLM: Xây dựng hệ thống kiến thức từ con số không

Dựa trên các thảo luận trên X/Twitter, việc học LLM có thể bắt đầu từ các khía cạnh sau:

Lý thuyết cơ bản: Hiểu các khái niệm cơ bản về AI, ML và DL.
Các khóa học cốt lõi: Học các khóa học AI kinh điển, chẳng hạn như CS221, CS229 và CS230 của Đại học Stanford.
Thực hành: Thông qua thực hành dự án, chẳng hạn như sử dụng LLM để xây dựng các ứng dụng đơn giản.

Đề xuất tài nguyên học tập cụ thể:

Các khóa học của Đại học Stanford (tài nguyên YouTube miễn phí):
- CS221 - Trí tuệ nhân tạo
- CS229 - Học máy
- CS230 - Học sâu
- CS234 - Học tăng cường
- CS336 - LLM
Video giới thiệu LLM: Xem liên kết chia sẻ của @@BharukaShraddha (cần tìm tweet gốc).
Tổng quan về Agentic AI (Stanford): Xem liên kết chia sẻ của @@BharukaShraddha (cần tìm tweet gốc).
Thư viện công cụ mã nguồn mở: Xem liên kết GitHub được chia sẻ bởi @@tom_doerr (cần tìm tweet gốc), bao gồm nhiều thư viện khác nhau để xây dựng hệ thống LLM.
Tổng quan về các loại mô hình AI: Truy cập liên kết được chia sẻ bởi @@TheTuringPost (cần tìm tweet gốc) để tìm hiểu về các loại mô hình AI khác nhau như LLM, SLM, VLM, v.v.

Đề xuất các bước học tập:

Nền tảng lý thuyết: Bắt đầu với các khái niệm cơ bản về học máy và học sâu, nắm vững các thuật toán cốt lõi như mạng nơ-ron, gradient descent, v.v.
Chọn khóa học: Chọn các khóa học hoặc hướng dẫn trực tuyến phù hợp theo tình hình của bạn, chẳng hạn như các khóa học của Đại học Stanford.
Dự án thực hành: Thử sử dụng LLM để xây dựng các ứng dụng đơn giản, chẳng hạn như tóm tắt văn bản, phân tích cảm xúc, v.v.
Đọc bài báo: Theo dõi những tiến bộ nghiên cứu mới nhất về LLM, tìm hiểu về các đổi mới trong kiến trúc mô hình, phương pháp đào tạo, v.v.
Tham gia cộng đồng: Tham gia các cộng đồng liên quan đến LLM, trao đổi kinh nghiệm với các nhà phát triển khác và cùng nhau học hỏi và tiến bộ.

II. Kỹ năng ứng dụng LLM: Nâng cao hiệu quả và kết quả

Sau khi nắm vững kiến thức cơ bản về LLM, bạn có thể bắt đầu thử áp dụng nó vào các tình huống thực tế. Dưới đây là một số kỹ năng thực tế để giúp bạn cải thiện hiệu quả và kết quả ứng dụng LLM:

Prompt Engineering: Thiết kế Prompt hiệu quả để hướng dẫn LLM tạo ra văn bản đáp ứng yêu cầu.
RAG (Retrieval-Augmented Generation): Kết hợp LLM với cơ sở kiến thức bên ngoài để cải thiện tính chính xác và liên quan của văn bản được tạo.
Fine-tuning: Sử dụng dữ liệu lĩnh vực cụ thể để tinh chỉnh LLM, cải thiện hiệu suất của nó trong lĩnh vực đó.
Huấn luyện đối kháng: Cải thiện tính mạnh mẽ và an toàn của LLM thông qua huấn luyện đối kháng.

Ví dụ về các tình huống ứng dụng cụ thể:

Tạo nội dung: Sử dụng LLM để tự động tạo nội dung như bài viết, blog, bài đăng trên mạng xã hội, v.v.
Tạo code: Sử dụng LLM để tự động tạo code, cải thiện hiệu quả phát triển.
Phân tích dữ liệu: Sử dụng LLM để phân tích dữ liệu văn bản, trích xuất thông tin và hiểu biết sâu sắc quan trọng.
Hệ thống hỏi đáp: Sử dụng LLM để xây dựng hệ thống hỏi đáp thông minh, trả lời các câu hỏi do người dùng đặt ra.
Robot dịch vụ khách hàng: Sử dụng LLM để xây dựng robot dịch vụ khách hàng thông minh, cung cấp dịch vụ trực tuyến 24 giờ.Kỹ thuật Prompt Engineering:
Chỉ thị rõ ràng: Nêu rõ ràng nhiệm vụ bạn muốn LLM hoàn thành.
Cung cấp ngữ cảnh: Cung cấp đủ thông tin ngữ cảnh để giúp LLM hiểu ý định của bạn.
Giới hạn định dạng: Giới hạn định dạng văn bản mà LLM tạo ra, chẳng hạn như số lượng từ, cấu trúc đoạn văn, v.v.
Sử dụng từ khóa: Sử dụng từ khóa để hướng dẫn LLM tạo ra văn bản về một chủ đề cụ thể.
Tối ưu hóa lặp đi lặp lại: Liên tục thử các Prompt khác nhau để tìm ra phương án thiết kế Prompt tốt nhất.

Ví dụ mã (Python):

# Sử dụng OpenAI API để tạo văn bản
import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def generate_text(prompt):
  """
  Sử dụng OpenAI API để tạo văn bản.

  Args:
    prompt: Văn bản Prompt.

  Returns:
    Văn bản được tạo.
  """
  response = openai.Completion.create(
      engine="text-davinci-003",  # Có thể chọn các mô hình khác nhau
      prompt=prompt,
      max_tokens=150,             # Số lượng token tối đa được tạo
      n=1,                       # Số lượng văn bản được tạo
      stop=None,                  # Dấu hiệu dừng tạo
      temperature=0.7,           # Kiểm soát tính ngẫu nhiên của văn bản được tạo (giữa 0-1)
  )
  return response.choices[0].text.strip()

# Ví dụ Prompt
prompt = "Viết một bài báo về ứng dụng LLM, tập trung vào các kỹ thuật Prompt Engineering."

# Tạo văn bản
generated_text = generate_text(prompt)

# In văn bản được tạo
print(generated_text)

III. Hạn chế và thách thức của LLM: Nhìn nhận sự phát triển của công nghệ một cách lý trí

Mặc dù LLM có khả năng mạnh mẽ, nhưng cũng có một số hạn chế và thách thức:

Ảo giác (Hallucination): LLM có thể tạo ra thông tin không có thật hoặc không chính xác. Xem liên kết được chia sẻ bởi @@hackernoon (cần tìm tweet gốc), bài viết này thảo luận về nguyên nhân và cách đối phó với ảo giác của LLM. Ngoài ra, @@HEI cũng chia sẻ một bài báo về trực quan hóa và kiểm chuẩn xu hướng ảo giác thực tế của LLM.
Thiên kiến (Bias): LLM có thể mang những thiên kiến trong dữ liệu huấn luyện.
Khả năng suy luận (Reasoning): LLM hoạt động kém trong các nhiệm vụ suy luận phức tạp. @@ChrisLaubAI đề cập đến một bài báo của MIT giải thích nguyên nhân gây ra nút thắt cổ chai trong khả năng suy luận của LLM và cách vượt qua nó. Ngoài ra, @@godofprompt cũng chia sẻ một bài báo về lý do LLM suy luận thất bại.
Vấn đề an ninh (Security): LLM có thể bị sử dụng cho các mục đích xấu, chẳng hạn như tạo thông tin sai lệch hoặc thực hiện các cuộc tấn công mạng.

Biện pháp đối phó:

Xác thực dữ liệu: Xác thực văn bản do LLM tạo ra để đảm bảo tính xác thực và chính xác của thông tin.
Loại bỏ thiên kiến: Thực hiện các biện pháp để loại bỏ thiên kiến trong LLM, chẳng hạn như sử dụng dữ liệu huấn luyện cân bằng hơn.
Tăng cường suy luận: Kết hợp LLM với các công cụ suy luận khác để cải thiện khả năng suy luận của nó.
Tăng cường bảo mật: Tăng cường bảo mật cho LLM để ngăn chặn việc nó bị sử dụng cho các mục đích xấu.

Vấn đề đạo đức:* Quyền riêng tư dữ liệu: Khi sử dụng LLM để xử lý dữ liệu người dùng, cần bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. @@Angry_Staffer nhắc nhở không tải hồ sơ y tế lên LLM.

Quyền sở hữu trí tuệ: Khi sử dụng LLM để tạo nội dung, cần tôn trọng quyền sở hữu trí tuệ.
Tác động đến việc làm: Sự phát triển của LLM có thể gây ảnh hưởng đến thị trường việc làm, cần chủ động ứng phó.

Bốn, Công cụ và Nền tảng LLM: Đơn giản hóa quy trình phát triển

Dưới đây là một số công cụ và nền tảng LLM thường dùng, có thể giúp bạn đơn giản hóa quy trình phát triển:

OpenAI API: Cung cấp nhiều mô hình LLM khác nhau, có thể dùng cho các tác vụ như tạo văn bản, tạo mã.
Hugging Face Transformers: Cung cấp nhiều mô hình LLM đã được huấn luyện trước, có thể dùng cho Fine-tuning và suy luận.
LangChain: Cung cấp nhiều thành phần ứng dụng LLM khác nhau, có thể dùng để xây dựng hệ thống hỏi đáp, chatbot chăm sóc khách hàng, v.v.

Gợi ý công cụ:

HERETIC: Một công cụ loại bỏ kiểm duyệt LLM được @@chiefofautism đề cập.

Chọn công cụ LLM phù hợp: @@Python_Dv chia sẻ bài viết về cách chọn LLM phù hợp cho AI Agent.

Năm, Xu hướng phát triển LLM: Theo dõi các động thái công nghệ mới nhất

Công nghệ LLM đang không ngừng phát triển, dưới đây là một số xu hướng đáng chú ý:

Mô hình lớn hơn: Với sự cải thiện của năng lực tính toán, quy mô của LLM sẽ tiếp tục tăng lên, hiệu suất cũng sẽ được cải thiện.
Năng lực suy luận mạnh hơn: Các nhà nghiên cứu đang khám phá nhiều phương pháp khác nhau để nâng cao năng lực suy luận của LLM.
Ứng dụng rộng rãi hơn: LLM sẽ được ứng dụng vào nhiều lĩnh vực hơn, ví dụ như y tế, tài chính, giáo dục, v.v.
LLM đa phương thức: LLM sẽ có thể xử lý nhiều loại dữ liệu khác nhau, ví dụ như văn bản, hình ảnh, âm thanh, v.v.

Học tập liên tục:

Theo dõi các bài nghiên cứu mới nhất: Tìm hiểu những tiến bộ mới nhất trong lĩnh vực LLM.
Tham gia thảo luận cộng đồng: Trao đổi kinh nghiệm với các nhà phát triển khác, cùng nhau học hỏi và tiến bộ.
Thử nghiệm các công cụ và nền tảng mới: Khám phá các công cụ và nền tảng mới nhất trong lĩnh vực LLM.Tóm lại, LLM là một công nghệ đầy tiềm năng, nắm vững kiến thức và khả năng ứng dụng LLM sẽ mang lại cho bạn những lợi thế to lớn. Hy vọng bài viết này có thể giúp bạn làm quen với LLM và đạt được thành công trong các ứng dụng thực tế.