Từ LLM đến ảo giác: Hướng dẫn đơn giản về các thuật ngữ AI phổ biến
Thế giới trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển với tốc độ chóng mặt, kéo theo đó là vô vàn thuật ngữ chuyên ngành. Bài viết này sẽ giải mã những khái niệm cốt lõi, giúp bạn dễ dàng tiếp cận và hiểu rõ hơn về lĩnh vực công nghệ đầy tiềm năng này.
Điểm qua những thuật ngữ quan trọng, từ "AGI" (Artificial General Intelligence - Trí tuệ nhân tạo tổng quát) cho đến "AI agent" (tác nhân AI), bài viết sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về những gì đang diễn ra trong thế giới AI.
AGI, một khái niệm còn nhiều tranh cãi, thường được hiểu là AI có khả năng vượt trội con người trong nhiều lĩnh vực. CEO OpenAI, Sam Altman từng mô tả AGI là "tương đương với một người bình thường mà bạn có thể thuê làm đồng nghiệp".
“tương đương với một người bình thường mà bạn có thể thuê làm đồng nghiệp.”
Sam Altman, CEO OpenAI
Tuy nhiên, OpenAI cũng định nghĩa AGI một cách khác trong điều lệ của mình, đó là "hệ thống tự động có hiệu suất cao hơn con người trong hầu hết các công việc có giá trị kinh tế". Google DeepMind lại có cách nhìn khác, cho rằng AGI là "AI có khả năng tương đương con người trong các nhiệm vụ nhận thức". Sự khác biệt trong định nghĩa cho thấy AGI vẫn là một mục tiêu đầy thách thức.
AI agent, hay tác nhân AI, là một công cụ sử dụng công nghệ AI để thực hiện một loạt các nhiệm vụ phức tạp, vượt xa khả năng của chatbot thông thường. Ví dụ, AI agent có thể giúp bạn quản lý chi phí, đặt vé máy bay hoặc thậm chí viết mã.
Hệ thống này có thể tự chủ sử dụng nhiều hệ thống AI khác nhau để hoàn thành các nhiệm vụ đa bước. Mặc dù vẫn còn nhiều thách thức trong việc xây dựng cơ sở hạ tầng để hỗ trợ đầy đủ các khả năng của AI agent, tiềm năng của nó là rất lớn.
"Chain-of-thought reasoning" (lập luận chuỗi suy nghĩ) là một kỹ thuật quan trọng trong LLM (Large Language Model - Mô hình ngôn ngữ lớn). Kỹ thuật này cho phép mô hình chia nhỏ một vấn đề phức tạp thành các bước nhỏ hơn, giúp cải thiện độ chính xác của kết quả cuối cùng.
Ví dụ, thay vì trả lời trực tiếp câu hỏi "con vật nào cao hơn, hươu cao cổ hay mèo?", mô hình sẽ phân tích và đưa ra các bước suy luận trung gian. Mặc dù tốn thời gian hơn, phương pháp này giúp mô hình đạt được kết quả chính xác hơn, đặc biệt trong các lĩnh vực liên quan đến logic hoặc mã hóa.
"Deep learning" (học sâu) là một nhánh của machine learning (học máy), sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo nhiều lớp để phân tích dữ liệu. Cấu trúc này cho phép mô hình tự động xác định các đặc điểm quan trọng trong dữ liệu, thay vì dựa vào sự can thiệp của con người.
Học sâu đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý lượng lớn dữ liệu, nhưng cũng đòi hỏi chi phí phát triển cao hơn so với các thuật toán học máy đơn giản hơn.
"Diffusion" (khuếch tán) là công nghệ cốt lõi của nhiều mô hình AI tạo sinh nghệ thuật, âm nhạc và văn bản. Lấy cảm hứng từ vật lý, hệ thống khuếch tán "phá hủy" dần cấu trúc của dữ liệu bằng cách thêm nhiễu cho đến khi không còn gì. Sau đó, hệ thống học cách "đảo ngược" quá trình khuếch tán để khôi phục dữ liệu từ nhiễu, tạo ra khả năng tạo sinh dữ liệu mới.
"Distillation" (chưng cất) là một kỹ thuật được sử dụng để trích xuất kiến thức từ một mô hình AI lớn, tạo ra một mô hình nhỏ hơn, hiệu quả hơn. Kỹ thuật này giúp các nhà phát triển tạo ra các phiên bản AI nhanh hơn và tiết kiệm tài nguyên hơn.
"Fine-tuning" (tinh chỉnh) là quá trình đào tạo thêm cho một mô hình AI để tối ưu hóa hiệu suất cho một nhiệm vụ cụ thể. Bằng cách cung cấp dữ liệu chuyên biệt, các nhà phát triển có thể cải thiện đáng kể khả năng của mô hình trong một lĩnh vực nhất định.
"GAN" (Generative Adversarial Network - Mạng đối kháng tạo sinh) là một khuôn khổ học máy được sử dụng để tạo ra dữ liệu thực tế, bao gồm cả deepfake. GAN bao gồm hai mạng nơ-ron cạnh tranh nhau: một mạng tạo ra dữ liệu và một mạng đánh giá tính chân thực của dữ liệu đó.
"Hallucination" (ảo giác) là thuật ngữ được ngành AI sử dụng để mô tả tình trạng mô hình AI tạo ra thông tin sai lệch. Đây là một vấn đề lớn đối với chất lượng của AI, đặc biệt trong các ứng dụng quan trọng như y tế.
"Inference" (suy luận) là quá trình chạy một mô hình AI để đưa ra dự đoán hoặc kết luận từ dữ liệu đã được huấn luyện. Để thực hiện suy luận, mô hình phải trải qua quá trình huấn luyện để học các mẫu trong dữ liệu.
"LLM" (Large Language Model - Mô hình ngôn ngữ lớn) là các mô hình AI được sử dụng bởi các trợ lý AI phổ biến như ChatGPT, Claude và Gemini. LLM là các mạng nơ-ron sâu được tạo thành từ hàng tỷ tham số số, học các mối quan hệ giữa các từ và cụm từ để tạo ra một bản đồ ngôn ngữ.
"Neural network" (mạng nơ-ron) là cấu trúc thuật toán nhiều lớp làm nền tảng cho học sâu và sự bùng nổ của các công cụ AI tạo sinh.
"Training" (huấn luyện) là quá trình cung cấp dữ liệu cho mô hình AI để học các mẫu và tạo ra các đầu ra hữu ích.
"Transfer learning" (học chuyển giao) là một kỹ thuật trong đó một mô hình AI đã được huấn luyện trước đó được sử dụng làm điểm khởi đầu để phát triển một mô hình mới cho một nhiệm vụ khác.
"Weights" (trọng số) là các tham số số xác định mức độ quan trọng của các đặc điểm khác nhau trong dữ liệu được sử dụng để huấn luyện hệ thống, từ đó định hình đầu ra của mô hình AI.
Tóm lại, thế giới AI đầy những thuật ngữ phức tạp, nhưng việc hiểu rõ những khái niệm cơ bản này là rất quan trọng để nắm bắt được tiềm năng và tác động của công nghệ này. Sự phát triển của AI đang định hình lại nhiều khía cạnh của cuộc sống, và việc trang bị kiến thức cần thiết sẽ giúp chúng ta tận dụng tối đa những lợi ích mà nó mang lại.