Cùng chuyên mục • Cùng chủ đề
Chào các bạn, Toàn đây. Chắc hẳn trong khoảng hai năm trở lại đây, ai trong chúng ta cũng đã ít nhất một lần trải nghiệm cảm giác “wow” khi dùng các công cụ AI như ChatGPT, Midjourney hay Gemini. Chúng viết email, soạn báo cáo, lập trình, và thậm chí là sáng tác thơ, bài hát, tạo ảnh, tạo video. Cái cảm giác ban đầu đó thật kỳ diệu, gần giống như đang chứng kiến một phép màu. Nhưng sau sự ngạc nhiên ban đầu, một câu hỏi lớn hơn bắt đầu xuất hiện trong đầu mình, và có lẽ là cả trong đầu nhiều bạn: “Chính xác thì cái gì đang diễn ra đằng sau màn hình? Nó hoạt động như thế nào?”
Mục lục
Mình nhận thấy rằng đa số chúng ta đang dừng lại ở vai trò người dùng, khai thác những gì công cụ có thể làm trên bề mặt. Điều này không sai, nhưng để thực sự làm chủ và không bị bỏ lại phía sau trong cuộc cách mạng này, chúng ta cần tiến thêm một bước: trở thành người thấu hiểu. Hiểu được nguyên lý cốt lõi không chỉ giúp chúng ta sử dụng công cụ hiệu quả hơn, mà còn mở ra những ý tưởng về cách áp dụng các nguyên tắc vận hành của nó vào chính công việc và con đường phát triển bản thân. Đó là lý do mình đã dành rất nhiều tâm huyết để nghiên cứu, chắt lọc và xây dựng một góc nhìn hoàn toàn mới, một cách giải thích mà mình tin rằng sẽ giúp các bạn hiểu sâu vấn đề một cách trực quan nhất.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ không đi theo lối mòn học thuật khô khan. Thay vào đó, Toàn mời bạn cùng khám phá một ẩn dụ: hãy xem một Mô hình Ngôn ngữ lớn (LLM) như một “người học việc kỹ thuật số”. Chúng ta sẽ theo dõi toàn bộ hành trình trưởng thành của “người học việc” này, từ lúc chỉ là một trang giấy trắng cho đến khi trở thành một trợ lý đắc lực. Qua đó, chúng ta sẽ tự rút ra những bài học đắt giá cho chính mình. Hãy cùng bắt đầu nhé!
![[nguyenthieutoan.com] Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được ví như một người học việc kỹ thuật số](https://nguyenthieutoan.com/wp-content/uploads/2025/06/nguyenthieutoan-LLM-la-gi-e1750710391607-1024x915.avif)
I. BẢN CHẤT CỦA “NGƯỜI HỌC VIỆC”: MỘT CỖ MÁY SAO CHÉP MẪU SIÊU PHÀM
Trước khi đi vào hành trình đào tạo, chúng ta cần làm rõ bản chất của “người học việc” này. Nó có thực sự “thông minh” như con người không? Câu trả lời thẳng thắn là không, ít nhất là chưa.
1. Không phải “trí tuệ”, mà là “nhận dạng mẫu”
Cốt lõi của một LLM không phải là khả năng suy nghĩ hay lý luận có ý thức. Thay vào đó, nó là một cỗ máy nhận dạng và tái tạo mẫu (pattern recognition engine) ở quy mô không tưởng. Nó đã được “đọc” một phần rất lớn nội dung trên Internet, sách, báo… và học cách các từ, các câu, các ý tưởng thường được liên kết với nhau như thế nào. Khi bạn hỏi nó một câu, nó không “hiểu” câu hỏi của bạn. Thay vào đó, nó phân tích câu hỏi đó như một mẫu dữ liệu, sau đó tìm kiếm và tạo ra một chuỗi từ ngữ nối tiếp có xác suất thống kê cao nhất để trở thành câu trả lời hợp lý, dựa trên hàng tỷ mẫu mà nó đã học.
Đây là lý do tại sao đôi khi LLM đưa ra những câu trả lời vô lý một cách ngô nghê. Ví dụ, nếu bạn hỏi một mô hình đời đầu “Cái gì nặng hơn, một kg sắt hay một kg bông gòn?”, nó có thể trả lời sai vì trong kho dữ liệu, từ “sắt” thường đi kèm với các từ như “nặng”, “cứng chắc”, trong khi “bông gòn” lại đi với “nhẹ”, “mềm”. Nó trả lời dựa trên liên kết từ ngữ, chứ không phải dựa trên sự am hiểu vật lý thực sự.
2. Hai vai trò chính: Người Sáng tạo và Người Phân tích
Từ khả năng nhận dạng mẫu đó, “người học việc” này có thể đảm nhận hai vai trò chính, tương ứng với hai loại mô hình mà giới chuyên môn thường nhắc tới:
- Người Sáng tạo (Generative Model – Mô hình tạo sinh): Đây là vai trò chúng ta quen thuộc nhất. Sau khi học các mẫu, nó có thể tạo ra những thứ mới mẻ nhưng vẫn tuân theo các quy tắc đã học. Nó viết một email, vẽ một bức tranh, hay soạn một bản nhạc bằng cách ghép nối các yếu tố theo một cách hợp lý và sáng tạo, giống như một đầu bếp tạo ra món mới từ những nguyên liệu quen thuộc.
- Người Phân tích (Representation Model): Ở vai trò này, nó không tạo ra cái mới. Thay vào đó, nó sử dụng kiến thức về các mẫu để phân loại và diễn giải thông tin. Ví dụ, nó có thể đọc hàng nghìn phản hồi của khách hàng và cho bạn biết bao nhiêu phần trăm là tích cực, tiêu cực hay trung tính. Nó “đọc” và “dán nhãn” thông tin, giúp chúng ta hiểu được dữ liệu phi cấu trúc.
3. Ảo ảnh của sự thấu hiểu
Điều quan trọng nhất Toàn muốn các bạn ghi nhớ là: LLM là một công cụ mô phỏng ngôn ngữ và tư duy, không phải là một thực thể có trải nghiệm. Nó có thể viết về nỗi buồn, nhưng nó không biết buồn. Nó có thể mô tả màu đỏ, nhưng nó không thể “thấy” màu đỏ. Sự đồng cảm hay sáng tạo mà chúng ta cảm nhận được là kết quả của việc tái tạo các mẫu hành vi của con người một cách xuất sắc, tạo ra một “ảo ảnh” về sự thấu hiểu. Việc nhận thức rõ điều này giúp chúng ta giữ được tư duy phản biện và không quá phụ thuộc hay nhân cách hóa công cụ.
II. HÀNH TRÌNH “TRƯỞNG THÀNH” CỦA MỘT NGƯỜI HỌC VIỆC AI
Bây giờ, hãy cùng theo dõi hành trình đào tạo một “người học việc AI” từ con số không. Quá trình này có thể được chia thành ba giai đoạn chính, tương tự như cách một con người học một kỹ năng mới.
![[nguyenthieutoan.com] Hành trình trưởng thành của một người học việc AI qua các giai đoạn](https://nguyenthieutoan.com/wp-content/uploads/2025/06/nguyenthieutoan-LLM-la-gi-8-1024x559.avif)
1. GIAI ĐOẠN 1: Đọc hết thư viện nhân loại (Pre-training)
Đây là giai đoạn nền tảng, tốn kém và quy mô nhất. Hãy tưởng tượng chúng ta giao cho người học việc một nhiệm vụ bất khả thi: đọc mọi cuốn sách, mọi bài báo, mọi trang web, mọi đoạn mã nguồn… mà nhân loại đã tạo ra và số hóa được. Mục tiêu của giai đoạn này không phải là để AI trả lời câu hỏi, mà là để nó học được “cấu trúc” của ngôn ngữ và tri thức.
Xây dựng kho tri thức
Các kỹ sư sẽ thu thập một bộ dữ liệu văn bản khổng lồ (hàng trăm terabyte) từ các nguồn như Common Crawl (một kho lưu trữ web công cộng) và các bộ dữ liệu khác. Dữ liệu thô này sau đó sẽ được làm sạch một cách tỉ mỉ: loại bỏ nội dung rác, trùng lặp, độc hại. Chất lượng của “thư viện” này quyết định trực tiếp đến “trình độ văn hóa” nền tảng của AI. Đây là một công đoạn cực kỳ tốn kém, đó là lý do tại sao kiến thức của các mô hình thường có một “ngày giới hạn” (cut-off date).
Học bằng cách “điền vào chỗ trống”
Người học việc sẽ đọc hàng tỷ tỷ câu trong thư viện này. Nhưng nó không chỉ đọc suông. Với mỗi câu, chúng ta sẽ che đi một từ hoặc một cụm từ, và yêu cầu nó đoán xem từ bị thiếu là gì. Nó đoán, so sánh với đáp án đúng, nhận ra mình sai, và tự điều chỉnh lại “mạng lưới nơ-ron” bên trong. Quá trình này, gọi là Học tự giám sát (Self-Supervised Learning), lặp lại vô số lần. Dần dần, chỉ bằng việc đoán từ, nó buộc phải học về ngữ pháp, ngữ cảnh, các mối quan hệ logic và các sự thật về thế giới. Kết thúc giai đoạn này, chúng ta có một Mô hình Gốc (Base Model) – một “học giả” uyên bác nhưng khá vụng về trong giao tiếp, chưa biết cách ứng dụng kiến thức để làm theo yêu cầu cụ thể.
2. GIAI ĐOẠN 2: Học việc cùng chuyên gia (Supervised Fine-Tuning – SFT)
“Học giả” của chúng ta giờ đây cần học cách trở thành một “trợ lý”. Giai đoạn này giống như cho người học việc đi theo một chuyên gia để học cách ứng xử và làm việc. Các công ty AI sẽ thuê hàng ngàn chuyên gia con người để tạo ra một bộ dữ liệu “hỏi-đáp mẫu” chất lượng cực cao. Chuyên gia sẽ đóng vai người dùng, viết ra một yêu cầu (ví dụ: “Tóm tắt bài báo này thành 3 gạch đầu dòng”), sau đó tự tay viết ra câu trả lời hoàn hảo nhất.
Người học việc AI sau đó sẽ được học trên hàng chục ngàn cặp “yêu cầu – câu trả lời mẫu” này. Nó học cách bắt chước văn phong, cấu trúc, và quan trọng nhất là học cách tuân thủ chỉ dẫn của con người. Đây chính là bước biến một cỗ máy kiến thức thô thành một trợ lý hữu ích, biết lắng nghe và thực hiện nhiệm vụ.
3. GIAI ĐOẠN 3: Phát triển “trực giác” và khả năng tự sửa sai (Reinforcement Learning)
Sau khi học việc, trợ lý của chúng ta đã khá thành thạo. Nhưng để trở nên xuất sắc, nó cần phát triển một thứ gần giống như “trực giác” hay “gu thẩm mỹ” – khả năng tự nhận biết một câu trả lời tốt và một câu trả lời tồi. Đây là lúc Học tăng cường từ phản hồi của con người (RLHF) vào cuộc.
Quy trình này diễn ra như sau: Chúng ta yêu cầu AI tạo ra nhiều phương án trả lời cho cùng một câu hỏi. Sau đó, chuyên gia con người sẽ không viết lại câu trả lời nữa, mà chỉ đơn giản là xếp hạng chúng từ tốt nhất đến tệ nhất. Dữ liệu xếp hạng này được dùng để huấn luyện một “Mô hình Thưởng phạt” (Reward Model) – một giám khảo AI có khả năng mô phỏng lại “gu” của con người. Cuối cùng, giám khảo AI này sẽ liên tục đưa ra phản hồi (thưởng cho câu trả lời hay, phạt câu trả lời dở) để trợ lý AI của chúng ta tự tinh chỉnh, tự hoàn thiện trong một vòng lặp liên tục. Chính nhờ quá trình này, các mô hình hàng đầu như GPT-4o hay Claude 3 Opus đã phát triển được khả năng lý luận phức tạp, được gọi là “Chuỗi tư duy” (Chain-of-Thought) – khả năng tự “suy nghĩ từng bước” trước khi đưa ra kết luận cuối cùng.
III. SUY NGHĨ NHƯ MÁY MÓC ĐỂ LÀM VIỆC VÀ HỌC TẬP HIỆU QUẢ HƠN
Hành trình trưởng thành của “người học việc AI” không chỉ là một câu chuyện công nghệ. Cá nhân Toàn nhận thấy nó chứa đựng những bài học sâu sắc về cách chúng ta tối ưu hóa hiệu suất làm việc và học tập. Thay vì chỉ sử dụng AI, tại sao chúng ta không thử “học” từ chính cách nó học?
![[nguyenthieutoan.com] Học hỏi từ cách hoạt động của LLM để làm việc hiệu quả hơn](https://nguyenthieutoan.com/wp-content/uploads/2025/06/nguyenthieutoan-LLM-la-gi-6-1024x1024.avif)
1. Xây dựng “dữ liệu huấn luyện” chất lượng cho bản thân
Giai đoạn Pre-training của AI nhấn mạnh tầm quan trọng của một nền tảng kiến thức rộng và chất lượng (garbage in, garbage out). Trong sự nghiệp, chúng ta cũng vậy. Trước khi trở thành một chuyên gia sâu sắc (specialist), hãy cố gắng trở thành một người có kiến thức tổng quát (generalist). Hãy chủ động “nạp” dữ liệu chất lượng cho bộ não của mình: đọc sách từ nhiều lĩnh vực, theo dõi các báo cáo ngành uy tín, học các khóa học nền tảng. Một nền tảng kiến thức rộng sẽ cho phép bạn tạo ra những kết nối bất ngờ và giải quyết vấn đề một cách sáng tạo hơn, giống như cách AI học các quy luật ngầm từ kho dữ liệu khổng lồ.
2. Sức mạnh của “Chỉ dẫn” rõ ràng và “Bài giải mẫu”
Giai đoạn Fine-Tuning cho thấy AI học nhanh nhất khi được cung cấp các cặp “chỉ dẫn – kết quả mẫu” hoàn hảo. Trong công việc, điều này có hai ý nghĩa. Thứ nhất, khi bạn quản lý một đội nhóm, hãy đưa ra những yêu cầu, hướng dẫn và tiêu chuẩn hoàn thành công việc (KPIs, definition of done) thật rõ ràng. Đừng bắt nhân viên của bạn phải “đoán” ý sếp. Thứ hai, khi bạn học một kỹ năng mới, đừng ngại tìm kiếm và phân tích các “bài giải mẫu” hoặc sản phẩm của những người giỏi nhất. Phân tích một bản báo cáo xuất sắc, một đoạn code hiệu quả, hay một chiến dịch marketing thành công chính là cách bạn “fine-tune” bộ não của mình nhanh nhất.
3. Tạo “vòng lặp phản hồi” cho sự nghiệp của bạn
RLHF là trái tim giúp AI trở nên tinh vi. Nó hoạt động dựa trên một nguyên tắc cốt lõi: vòng lặp phản hồi (feedback loop). Trong sự nghiệp, nếu bạn làm việc mà không có cơ chế nhận phản hồi, bạn sẽ mãi dậm chân tại chỗ. Hãy chủ động tạo ra các vòng lặp này: nhờ sếp hoặc đồng nghiệp đáng tin cậy nhận xét về công việc của bạn; sau mỗi dự án, hãy tổ chức một buổi họp rút kinh nghiệm (retrospective) để xác định cái gì tốt, cái gì cần cải thiện; tự đặt ra các mốc để review lại hiệu suất của chính mình. Chính quá trình “nhận phản hồi – hiệu chỉnh” liên tục này mới là chìa khóa để đi từ “tốt” đến “xuất sắc”.
Xem thêm về các công cụ tự động hóa giúp tạo vòng lặp hiệu quả tại: So sánh Make vs n8n vs Google Apps Script.
![[nguyenthieutoan.com] Tạo vòng lặp phản hồi (feedback loop) cho sự nghiệp như cách AI học](https://nguyenthieutoan.com/wp-content/uploads/2025/06/nguyenthieutoan-LLM-la-gi-9-1024x559.avif)
IV. LÀM CHỦ DÒNG CHẢY THÔNG TIN TRONG KỶ NGUYÊN AI
Thế giới AI thay đổi theo từng ngày, từng giờ. Để không bị “lỗi thời”, việc cập nhật thông tin là tối quan trọng. Dưới đây là một vài nguồn tin chất lượng mà cá nhân Toàn thường xuyên theo dõi và khuyến khích các bạn tham khảo:
1. Theo dõi các “kiến trúc sư trưởng” trên Mạng xã hội X (Twitter)
Nhiều nhà nghiên cứu hàng đầu trong lĩnh vực AI rất tích cực chia sẻ các đột phá, quan điểm và bài báo mới nhất trên X. Theo dõi họ là cách nhanh nhất để tiếp cận thông tin gốc. Một vài cái tên bạn nên theo dõi là Andrej Karpathy (nguyên Giám đốc AI tại Tesla, chuyên gia hàng đầu về Neural Networks), Yann LeCun (Chief AI Scientist tại Meta, một trong những “cha đẻ” của Deep Learning), và Jimmy Apples (một tài khoản ẩn danh nhưng thường xuyên có những tin tức rò rỉ chính xác về nội bộ các công ty AI).
2. Đọc “nhật ký ngành” qua các Newsletter chuyên sâu
Các bản tin (newsletter) hàng tuần là cách tuyệt vời để tổng hợp những tin tức quan trọng nhất mà không bị nhiễu. Toàn đặc biệt đề xuất “Import AI” của Jack Clark. Mỗi tuần, Jack sẽ tóm tắt những bài nghiên cứu quan trọng nhất, các xu hướng công nghệ và cả những tác động kinh tế-xã hội của AI một cách súc tích và sâu sắc.
3. Tham khảo “bản vẽ kỹ thuật” từ các blog công nghệ
Nếu bạn muốn tìm hiểu sâu hơn về mặt kỹ thuật, các blog của những công ty đi đầu là nguồn tài nguyên vô giá. Blog của Hugging Face là một ví dụ điển hình. Họ thường xuyên có những bài viết giải thích chi tiết về các kiến trúc mô hình mới, các kỹ thuật tối ưu và cung cấp cả code mẫu để bạn có thể tự mình thử nghiệm.
4. Cách dễ dàng nhất: Đăng ký nhận tin mới nhất từ Nguyễn Thiệu Toàn
Là một người làm việc trong lĩnh vực Operational Excellence, Toàn thường xuyên cần cập nhật các thông tin mới nhất về AI, tự động hóa và tối ưu vận hành. Do vậy, Toàn cũng sẽ thường xuyên chia sẻ nó qua website này. Phía dưới bài viết này, Toàn có để một form cho phép bạn để lại email và nhận thông tin sớm nhất mỗi khi Toàn đăng tải một bài viết. Mình sẽ cố gắng truyền đạt một cách giản dị và dễ hiểu nhất, thế nên tin chắc rằng khi đọc bài viết của Toàn thì bạn cũng có thể hiểu được các kiến thức một cách dễ dàng.
Toàn hy vọng rằng thông qua lăng kính “người học việc AI”, các bạn đã có một cái nhìn mới mẻ, hệ thống và sâu sắc hơn về công nghệ đang định hình thế giới của chúng ta. Hãy nhớ rằng, LLM là một công cụ, một người trợ lý mạnh mẽ, nhưng người cầm lái và đưa ra quyết định cuối cùng vẫn phải là bạn. Hãy sử dụng nó với một tư duy phản biện, luôn kiểm chứng các thông tin quan trọng và không ngừng học hỏi.
Cảm ơn các bạn đã đọc đến đây!
