Bước 1: Thu thập dữ liệu (Feeding Knowledge)
Đây là bước "nuôi dưỡng tri thức" cho mô hình.
Mô hình LLM không thể thông minh nếu không được “ăn” dữ liệu. Dữ liệu này có thể bao gồm:
Văn bản từ sách, báo, tài liệu kỹ thuật
Code từ GitHub, StackOverflow, documentation
Chat logs, Wikipedia, v.v.
Ví dụ: Nếu muốn mô hình hiểu Python, bạn cần thu thập hàng triệu dòng mã Python từ các dự án thật.
Bước 2: Tokenization (Phân tích chi tiết)
Mọi thứ mô hình đọc vào cần được “chẻ nhỏ” thành các đơn vị cơ bản gọi là token – giống như phân tích từ vựng.
Trong văn bản: "Tôi yêu AI" → ["Tôi", "yêu", "AI"]
Trong code: for(i=0;i<10;i++) → ["for", "(", "i", "=", "0", ";", "i", "<", "10", ";", "i", "++", ")"]
Việc token hóa giúp mô hình hiểu cấu trúc và học mối quan hệ giữa các từ hoặc dòng lệnh.
Bước 3: Học tham số (Parameter Learning)
Đây là lúc mô hình bắt đầu học thật sự. Nó điều chỉnh hàng tỷ tham số để dự đoán từ/câu tiếp theo dựa trên ngữ cảnh trước đó.
Mỗi tham số giống như một “kết nối neuron” trong não bộ nhân tạo.
Quá trình này gọi là training, thường được chạy trên các GPU mạnh như của NVIDIA.
Ví dụ: Khi bạn viết print( thì mô hình học rằng từ tiếp theo thường sẽ là ", ', hoặc tên biến.
Bước 4: Fine-tuning (Học chuyên sâu)
Sau khi huấn luyện tổng quát, mô hình cần được tinh chỉnh cho từng mục đích cụ thể:
Chatbot chăm sóc khách hàng
Viết mã lập trình
Phân tích hợp đồng pháp lý
Ví dụ: Lấy GPT-3 rồi fine-tune với hàng ngàn đoạn hội thoại tiếng Việt để làm chatbot hỗ trợ tuyển sinh.
TÓM TẮT
Huấn luyện LLM giống như:
Nuôi một đứa trẻ (thu thập dữ liệu)
Dạy nó học ngôn ngữ (token hóa)
Cho nó đi học (huấn luyện tham số)
Đào tạo nghề (fine-tune)
Nếu bạn đang làm trong lĩnh vực IT, đặc biệt là DevOps, Data Engineer, hoặc Security Engineer – hiểu quy trình này sẽ giúp bạn tận dụng sức mạnh của AI vào công việc hằng ngày.
