Google AI Gemini và tất cả những điều bạn cần biết!

Trong thời gian qua, chắc hẳn các bạn đã nghe rất nhiều về Gemini, AI tạo sinh thế hệ mới của Google. Có thể bạn đang cảm thấy hơi choáng ngợp trước một biển thông tin: Gemini Pro, Gemini 2.5, Gems, NotebookLM, Deep Research… và không biết nên bắt đầu từ đâu, làm thế nào để thực sự khai thác được sức mạnh của nó cho công việc và cuộc sống.

Là một người trong lĩnh vực Operational Excellence (tối ưu vận hành), Toàn hiểu rằng việc nắm bắt và áp dụng một công nghệ mới một cách hiệu quả là chìa khóa để tạo ra lợi thế cạnh tranh. Vì vậy, trong bài viết này, mình sẽ không chỉ dịch lại các tài liệu kỹ thuật khô khan. Thay vào đó, Toàn sẽ hệ thống hóa toàn bộ kiến thức về Gemini thành một cẩm nang hoàn chỉnh, đi từ lịch sử, kiến trúc cốt lõi, đến các hướng dẫn thực hành chi tiết và những phân tích sâu sắc về vị thế của nó trên thị trường. Mục tiêu của bài viết này rất đơn giản: biến bạn từ một người dùng mới làm quen trở thành một người làm chủ Gemini, sẵn sàng biến nó thành trợ lý đắc lực nhất của mình.

I. LÀM QUEN VỚI GEMINI: TỪ LỊCH SỬ ĐẾN HỆ SINH THÁI

Để sử dụng một công cụ hiệu quả, trước hết chúng ta cần hiểu rõ bản chất của nó. Trong phần này, Toàn sẽ cùng các bạn tìm hiểu về nguồn gốc, cấu trúc và những nền tảng công nghệ đã tạo nên sức mạnh của Gemini.

1. Hành trình từ Bard đến Gemini: Một cuộc lột xác chiến lược

Nhiều người vẫn còn nhầm lẫn giữa Bard và Gemini. Thực chất, đây là một câu chuyện về chiến lược, cạnh tranh và tái định vị thương hiệu. Để hiểu Gemini của hôm nay, chúng ta phải quay lại điểm khởi đầu của nó với cái tên Bard.

Sự ra đời “vội vã” của Bard

Vào đầu năm 2023, sự trỗi dậy vũ bão của ChatGPT từ OpenAI đã tạo ra một cơn địa chấn, gây áp lực khổng lồ lên Google. Để đáp trả, Google đã nhanh chóng công bố Bard vào tháng 2 năm 2023. Tuy nhiên, nhiều người trong ngành, và thậm chí cả nhân viên nội bộ Google, đều cho rằng màn ra mắt này là vội vã và thất bại. Đỉnh điểm là sự cố Bard đưa ra một câu trả lời sai về Kính viễn vọng Không gian James Webb, khiến giá trị thị trường của Alphabet “bay” mất 100 tỷ đô la. Sai lầm này đã củng cố câu chuyện rằng Google đang ở thế yếu, đang phải chạy theo đối thủ. Dù vậy, bước đi có phần lúng túng này là cần thiết để Google chính thức bước vào cuộc đua AI công khai và tạo tiền đề cho những cải tiến sau này.

Cú chuyển mình chiến lược thành Gemini

Sau một năm cải tiến không ngừng, đến tháng 2 năm 2024, Google thực hiện một động thái quyết định: đổi tên Bard thành Gemini. Đây không chỉ là thay đổi cái tên, mà là một cuộc tái định vị chiến lược. Thay vì cố gắng cạnh tranh trên sân chơi chatbot đàm thoại do OpenAI tạo ra, Google quyết định chơi theo luật của riêng mình. Cái tên Gemini (Song Tử) thể hiện bản chất đa phương thức (multimodal) bẩm sinh của mô hình – một thế mạnh kiến trúc mà các đối thủ khó sao chép. Động thái này cho phép Google rũ bỏ quá khứ gập ghềnh của Bard và thiết lập lại câu chuyện, chuyển từ thế bị động bắt kịp sang chủ động dẫn đầu với một nền tảng công nghệ ưu việt.

2. Giải mã họ mô hình Gemini: Chọn đúng công cụ cho đúng việc

Gemini không phải là một thực thể đơn lẻ, mà là một gia đình các mô hình được tối ưu hóa cho các mục đích khác nhau. Hiểu rõ sự khác biệt này là chìa khóa để bạn sử dụng chúng một cách hiệu quả và tiết kiệm chi phí nhất.

• Gemini 2.5 Pro: Đây là bộ não của cả hệ thống, mô hình hàng đầu và mạnh mẽ nhất của Google. Nó được thiết kế cho các tác vụ phức tạp đòi hỏi khả năng suy luận sâu, phân tích đa chiều, lập trình nâng cao và sáng tạo nội dung chất lượng cao. Khi bạn cần giải quyết một vấn đề hóc búa, Pro là lựa chọn hàng đầu.
• Gemini 2.5 Flash: Được tối ưu cho tốc độ và hiệu quả chi phí. Flash là một phiên bản nhẹ hơn nhưng vẫn rất mạnh mẽ, lý tưởng cho các tác vụ có khối lượng lớn, tần suất cao như chatbot, tóm tắt nhanh, trích xuất dữ liệu. Toàn thường ví Flash như một nhân viên mẫn cán, xử lý công việc hàng loạt một cách nhanh chóng và hiệu quả.
• Gemini 1.0 Nano: Đây là mô hình nhỏ gọn nhất, được thiết kế để chạy trực tiếp trên thiết bị (on-device, tức là không cần kết nối internet) như điện thoại thông minh. Nano cho phép các tính năng AI hoạt động mà không cần kết nối mạng, đảm bảo tốc độ và quyền riêng tư, ví dụ như tính năng “Ghi chú cuộc gọi” (Call Notes) trên điện thoại Pixel.

Lợi thế phần cứng: Sức mạnh từ “cây nhà lá vườn” TPU

Một yếu tố cực kỳ quan trọng tạo nên con hào chiến lược cho Gemini là nó được đào tạo và vận hành hoàn toàn trên các Bộ xử lý Tensor (TPU – Tensor Processing Units) do chính Google thiết kế. Việc sở hữu toàn bộ hệ sinh thái từ phần cứng (TPU) đến phần mềm và mô hình cho phép Google tối ưu hóa sâu ở mọi cấp độ, mang lại hiệu suất và hiệu quả chi phí mà các đối thủ phụ thuộc vào phần cứng của bên thứ ba (chủ yếu là NVIDIA) khó lòng bì kịp.

3. Ba trụ cột sức mạnh làm nên sự khác biệt của Gemini

Sự vượt trội của Gemini không đến từ một tính năng đơn lẻ mà là sự hội tụ của ba trụ cột công nghệ nền tảng. Toàn tin rằng đây chính là những yếu tố cốt lõi bạn cần nắm để khai thác hết tiềm năng của nó.

Trụ cột 1: Đa phương thức “bẩm sinh” (Native Multimodality)

Đây là khác biệt kiến trúc lớn nhất. Gemini không phải là một mô hình văn bản được dạy thêm cách xem ảnh. Nó được thiết kế từ đầu để hiểu và xử lý đồng thời nhiều loại dữ liệu: văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và mã nguồn trong cùng một câu lệnh. Điều này cho phép nó thực hiện các tác vụ giống như cách con người cảm nhận thế giới. Bạn có thể tải lên một video hướng dẫn nấu ăn, và Gemini sẽ liệt kê các nguyên liệu và các bước thực hiện.

Trụ cột 2: Cuộc cách mạng về ngữ cảnh dài (Long Context)

Cửa sổ ngữ cảnh (context window) là lượng thông tin mà mô hình có thể ghi nhớ trong một cuộc trò chuyện. Gemini 1.5 Pro đã tạo ra một bước đột phá với cửa sổ ngữ cảnh lên đến 1 triệu token, và đang được thử nghiệm lên 2 triệu token. Con số này tương đương với việc xử lý khoảng 1,5 triệu từ, toàn bộ mã nguồn của một dự án lớn, hoặc hàng giờ video trong một lần duy nhất. Quan trọng hơn, Gemini có thể truy xuất thông tin từ khối dữ liệu khổng lồ này với độ chính xác gần như hoàn hảo.

Trụ cột 3: Mô thức “Tư duy” – Lý luận nâng cao (Advanced Reasoning)

Các mô hình Gemini thế hệ mới được mô tả là các mô hình tư duy (thinking models). Chúng có khả năng khám phá nhiều chiến lược giải quyết khác nhau, đánh giá các giả thuyết và tự hiệu chỉnh lượng suy nghĩ cần thiết cho một vấn đề. Chế độ Deep Think mới ra mắt còn cho phép Gemini 2.5 Pro xem xét song song nhiều giả thuyết trước khi đưa ra câu trả lời, giúp cải thiện đáng kể hiệu suất trong các bài toán logic, toán học và lập trình phức tạp.

Toàn muốn các bạn hiểu rằng, ba trụ cột này không hoạt động độc lập. Chúng phối hợp với nhau để biến Gemini từ một mô hình ngôn ngữ thành một AI có tính tác tử (Agentic AI). Đa phương thức cho AI giác quan. Ngữ cảnh dài cho AI một bộ nhớ ngắn hạn khổng lồ. Và Lý luận là bộ não xử lý tất cả để đưa ra quyết định và hành động.

II. HƯỚNG DẪN THỰC HÀNH: BIẾN GEMINI THÀNH TRỢ LÝ ĐẮC LỰC

Lý thuyết đã đủ, giờ là lúc chúng ta đến với phần quan trọng nhất: bắt tay vào thực hành. Phần này sẽ cung cấp các chiến lược và kỹ thuật cụ thể để bạn làm chủ các tính năng của Gemini trong công việc hàng ngày.

1. Nghệ thuật Prompt Engineering: Ra lệnh để AI hiểu

Tương tác hiệu quả với Gemini không chỉ là đặt câu hỏi. Kỹ thuật tạo câu lệnh (Prompt Engineering) là kỹ năng xây dựng các yêu cầu có cấu trúc để hướng dẫn mô hình tạo ra kết quả chính xác và chất lượng cao. Đây là kỹ năng quan trọng nhất bạn cần trang bị.

Các nguyên tắc nền tảng

• Rõ ràng và cụ thể: Thay vì hỏi “Viết về marketing”, hãy hỏi “Hãy viết một bài đăng blog 500 từ về 5 xu hướng digital marketing cho ngành bán lẻ thời trang năm 2025, tập trung vào đối tượng Gen Z.”
• Chỉ định Vai trò (Persona Assignment): Đây là một kỹ thuật cực kỳ mạnh mẽ. Bắt đầu câu lệnh của bạn với “Hãy hành động như một chuyên gia tài chính với 20 năm kinh nghiệm…” hoặc “Đóng vai một nhà văn chuyên viết truyện khoa học viễn tưởng…”. Điều này sẽ định hình giọng văn và chiều sâu của câu trả lời.
• Cung cấp ngữ cảnh (Context is King): Đây là quy tắc vàng. Càng cung cấp nhiều thông tin nền tảng, bối cảnh liên quan, câu trả lời của Gemini sẽ càng chính xác và phù hợp.
• Học ít mẫu (Few-Shot Prompting): Thay vì chỉ ra lệnh, hãy đưa cho Gemini một vài ví dụ về cặp “đầu vào – đầu ra mong muốn”. Ví dụ, nếu bạn muốn nó tóm tắt tin tức theo một định dạng cụ thể, hãy đưa ra 2-3 ví dụ đã được tóm tắt sẵn. Mô hình sẽ học theo mẫu đó và áp dụng cho yêu cầu của bạn.

2. Hướng dẫn chi tiết: Tạo và sử dụng Gemini Gems

Gems là tính năng cho phép bạn tạo ra các phiên bản Gemini được tùy chỉnh, chuyên biệt cho các nhiệm vụ lặp đi lặp lại. Về cơ bản, bạn đang tạo ra một đội ngũ các chuyên gia AI cá nhân hóa. Thay vì phải gõ lại những chỉ dẫn dài dòng mỗi lần, bạn chỉ cần gọi Gem tương ứng.

BƯỚC 1: Bắt đầu tạo Gem

Trong giao diện Gemini (gemini.google.com), bạn sẽ thấy mục “Gems” ở thanh bên trái. Nhấp vào đó và chọn “Tạo Gem mới”.

BƯỚC 2: Viết hướng dẫn (Instructions) – Linh hồn của Gem

Đây là bước quan trọng nhất. Trong ô “Hướng dẫn”, bạn cần nói cho Gem biết nó là ai, nhiệm vụ của nó là gì, và nó nên hành xử như thế nào. Một bộ hướng dẫn tốt nên bao gồm (phần trong ngoặc kép chỉ là ví dụ):

• Vai trò (Role): “Bạn là một chuyên gia marketing chuyên viết nội dung cho mạng xã hội.”
• Nhiệm vụ (Task): “Nhiệm vụ của bạn là nhận một chủ đề và tạo ra 3 phiên bản caption cho Instagram, 1 cho Facebook và 1 tweet cho Twitter.”
• Quy trình (Process): “Với mỗi caption Instagram, hãy đề xuất 5 hashtag phù hợp. Giọng văn phải trẻ trung, năng động và kết thúc bằng một câu hỏi kêu gọi tương tác.”
• Ràng buộc (Constraints): “Không sử dụng quá 3 emoji trong mỗi caption. Tweet không được dài quá 280 ký tự.”

Ngoài ra, Gems có chức năng soạn lại Hướng dẫn bằng AI, bạn có thể tận dụng chức năng này sau khi đã có hướng dẫn của mình.

BƯỚC 3: Lưu và sử dụng

Sau khi viết xong hướng dẫn, đặt tên cho Gem của bạn (ví dụ: “Chuyên Gia Mạng Xã Hội”) và lưu lại. Giờ đây, mỗi khi cần viết bài cho mạng xã hội, bạn chỉ cần chọn Gem này và đưa ra chủ đề, ví dụ: “giày thể thao mới ra mắt”. Gem sẽ tự động thực hiện mọi thứ theo hướng dẫn bạn đã cài đặt.

Mẹo của Toàn: Bạn có thể tải lên các tệp (PDF, Docs) để cung cấp cho Gem một cơ sở kiến thức riêng. Ví dụ, tải lên “bộ nhận diện thương hiệu” của công ty để Gem luôn viết đúng giọng văn quy định.

3. Khai phá các công cụ chuyên biệt: NotebookLM và khả năng “Deep Research”

Ngoài giao diện chat chính, hệ sinh thái Gemini còn có các công cụ chuyên dụng cực kỳ mạnh mẽ mà nhiều người bỏ lỡ.

NotebookLM: Trợ lý nghiên cứu cá nhân của bạn

Hãy tưởng tượng bạn có thể trò chuyện với tài liệu của mình. Đó chính là những gì NotebookLM (trước đây là Project Tailwind) làm được. Đây là một công cụ riêng biệt (notebooklm.google.com) được cung cấp sức mạnh bởi Gemini.

Cách hoạt động rất đơn giản: Bạn tạo một “notebook” mới và tải lên các nguồn tài liệu của mình (PDF, Google Docs, văn bản đã sao chép, thậm chí là link website). Sau khi xử lý xong, NotebookLM sẽ trở thành một chuyên gia về chính các tài liệu đó. Bạn có thể:

• Hỏi đáp trực tiếp: “Tóm tắt chương 3 của tài liệu A.” hoặc “So sánh phương pháp được đề cập trong tài liệu A và B.”
• Tạo nội dung mới: “Dựa trên tất cả các nguồn, hãy viết một email tóm tắt các điểm chính cho sếp của tôi.”
• Tự động trích dẫn: Mọi câu trả lời của NotebookLM đều đi kèm với trích dẫn chính xác từ tài liệu gốc, giúp bạn kiểm tra lại thông tin một cách dễ dàng. Đây là tính năng mà Toàn đánh giá cực cao về tính minh bạch.

Xem thêm về cách sử dụng NotebookLM tại: NotebookLM – Trợ lý AI thay đổi hoàn toàn cách bạn nghiên cứu và làm việc.

Sử dụng “Deep Research” và chế độ “Deep Think”

Deep Research không phải là một nút bấm, mà là một khả năng bạn có thể kích hoạt bằng cách ra lệnh đúng cách, đặc biệt khi kết hợp với chế độ Deep Think của Gemini 2.5 Pro. Khi đối mặt với một vấn đề phức tạp, thay vì hỏi một câu đơn giản, bạn hãy cấu trúc câu lệnh của mình để yêu cầu một sự phân tích sâu:

Ví dụ, thay vì hỏi “Phân tích đối thủ cạnh tranh của công ty X”, hãy ra lệnh:

“Hãy hành động như một nhà phân tích chiến lược kinh doanh. Sử dụng mô hình SWOT và 5 Áp lực cạnh tranh của Porter để phân tích công ty A trong ngành B. Hãy xem xét các báo cáo tài chính gần đây (nếu có thông tin công khai), các hoạt động marketing và các bài đánh giá sản phẩm. Sau đó, hãy đưa ra 3 đề xuất chiến lược khả thi. Hãy tư duy sâu và xem xét vấn đề từ nhiều góc độ trước khi trả lời.”

Câu lệnh này sẽ kích hoạt khả năng lý luận nâng cao và chế độ Deep Think, giúp Gemini tạo ra một câu trả lời có cấu trúc, chiều sâu và mang tính phân tích cao hơn nhiều.

4. Tối ưu công việc với Gemini trong Google Workspace

Google đã tích hợp sâu Gemini vào bộ công cụ Workspace, biến nó thành một trợ lý luôn thường trực trong các ứng dụng bạn sử dụng hàng ngày.

• Trong Gmail: Tóm tắt các chuỗi email dài chỉ bằng một cú nhấp chuột, soạn thảo email từ một câu lệnh đơn giản (“Giúp tôi viết email từ chối lời mời họp một cách lịch sự”), hoặc truy vấn hộp thư đến (“Tìm tất cả email từ khách hàng X trong tuần này và tóm tắt lại”).
• Trong Google Docs: Tạo dàn ý hoặc bản nháp đầu tiên cho một báo cáo, chỉnh sửa và thay đổi giọng văn của một đoạn văn bản (“làm cho đoạn này trang trọng hơn”).
• Trong Google Sheets: Tạo các mẫu bảng tính phức tạp (như kế hoạch dự án, ngân sách) chỉ bằng mô tả, tạo công thức từ ngôn ngữ tự nhiên, hoặc phân tích dữ liệu và tự động vẽ biểu đồ.
• Trong Google Slides & Meet: Tạo hình ảnh tùy chỉnh cho bài thuyết trình ngay trong Slides, hoặc để Gemini ghi chú, tóm tắt và xác định các mục hành động trong một cuộc họp Google Meet.

Quan trọng: Google cam kết dữ liệu Workspace của bạn không được sử dụng để đào tạo các mô hình công khai, đảm bảo tính bảo mật và riêng tư cho doanh nghiệp.

III. ĐÁNH GIÁ TOÀN DIỆN: HIỆU NĂNG, HẠN CHẾ VÀ TƯƠNG LAI

Trong phần cuối cùng, chúng ta sẽ có một cái nhìn khách quan về vị thế của Gemini trên thị trường, những điểm yếu cố hữu và tầm nhìn đầy tham vọng mà Google đang hướng tới.

1. Gemini trên đấu trường: So sánh sòng phẳng với OpenAI và Anthropic

Thị trường AI cao cấp hiện nay là cuộc đua tam mã giữa Google (Gemini 2.5 Pro), OpenAI (GPT-4o/o3) và Anthropic (Claude 4 Opus/Sonnet). Toàn sẽ tóm tắt một cách sòng phẳng nhất có thể.

Toàn muốn nhấn mạnh rằng: không có mô hình nào là tốt nhất cho mọi thứ. Việc lựa chọn phụ thuộc vào bài toán của bạn. Nếu bạn cần phân tích một kho mã nguồn 100.000 dòng, ngữ cảnh dài của Gemini là vô địch. Nếu bạn cần tạo một đoạn mã sạch, có cấu trúc tốt từ đầu, Claude có thể là lựa chọn tốt hơn. Nếu bạn cần một công cụ đa năng với hệ sinh thái mạnh, OpenAI vẫn có lợi thế.

2. Nhìn thẳng vào sự thật: hạn chế, “ảo giác” và thiên vị

Mặc dù rất mạnh mẽ, Gemini vẫn có những hạn chế cố hữu mà bạn cần biết để sử dụng một cách có trách nhiệm.

• Ảo giác (Hallucination): Đây là hiện tượng mô hình bịa ra thông tin nghe có vẻ hợp lý nhưng lại sai sự thật. Nguyên nhân là vì nó dự đoán từ tiếp theo chứ không phải truy xuất từ cơ sở dữ liệu (database). Giải pháp: Luôn kiểm tra lại (double-check) thông tin quan trọng từ các nguồn đáng tin cậy.
• Thiên vị (Bias): Mô hình được đào tạo từ dữ liệu trên internet, vốn phản ánh các thành kiến của xã hội. Do đó, nó có thể tạo ra các kết quả mang tính định kiến. Google đang nỗ lực để giảm thiểu điều này, nhưng người dùng cần phải nhận thức được.

Nguyên tắc cơ bản của Toàn khi làm việc với AI là: Không bao giờ tin tưởng, luôn xác minh. Hãy coi Gemini như một cộng tác viên cực kỳ tài năng nhưng không phải là một nhà tiên tri không thể sai lầm.

3. Tầm nhìn tương lai: AI “có tính tác tử” và Project Astra

Tương lai của Gemini không chỉ là trả lời câu hỏi tốt hơn, mà là tạo ra các hệ thống có thể hành động một cách tự chủ. Đây chính là khái niệm AI có tính tác tử (Agentic AI) và được thể hiện rõ nhất qua dự án đầy tham vọng Project Astra.

Astra là tầm nhìn của Google về một trợ lý AI phổ quát. Các bản demo cho thấy Astra có thể xử lý video trực tiếp từ camera điện thoại, xác định các vật thể, ghi nhớ vị trí của chúng (“Tôi đã để kính ở đâu?”), và hiểu các mệnh lệnh phức tạp để thực hiện các nhiệm vụ thay cho người dùng. Project Astra chính là đỉnh cao của ba trụ cột mà chúng ta đã thảo luận: nó nhìn thấy thế giới (đa phương thức), ghi nhớ những gì nó thấy (ngữ cảnh dài), và hành động dựa trên thông tin đó (lý luận + gọi hàm).

Việc hiểu Gemini ngày hôm nay không chỉ là học một công cụ. Đó là việc hiểu các khối xây dựng của mô hình điện toán tiếp theo: các tác tử AI tự trị và chủ động. Bằng cách làm chủ nó, bạn đang chuẩn bị cho mình những kỹ năng cần thiết cho tương lai của công việc.

Toàn hy vọng cẩm nang chi tiết này đã giúp các bạn có một cái nhìn toàn diện và sâu sắc về hệ sinh thái Gemini. Đây là một công nghệ đầy tiềm năng và việc nắm vững nó sẽ mở ra vô số cơ hội. Hãy bắt đầu thử nghiệm, áp dụng vào công việc của mình và biến Gemini thành một lợi thế cạnh tranh thực sự.

Nếu bạn thấy bài viết này hữu ích, đừng ngần ngại chia sẻ nó cho bạn bè và đồng nghiệp. Và hãy đăng ký nhận bản tin từ website nguyenthieutoan.com để không bỏ lỡ những bài phân tích chuyên sâu khác về công nghệ, kinh doanh và tối ưu vận hành nhé!

Nguyễn Thiệu Toàn

Tôi là người biến ý tưởng thành hệ thống AI và Tự động hóa thực tế. Tôi dùng Marketing để tìm hiểu những khó khăn bạn đang gặp, sau đó xây dựng các giải pháp tự động để giúp bạn thoát khỏi những công việc tẻ nhạt. Mục đích là để bạn có thể tập trung vào những việc lớn hơn, chứ không phải để thay thế vị trí của bạn.

Xem thêm

Xem thêm về Nguyễn Thiệu Toàn