Link to original video by Lâm Ngọc Khương

[100x ĐN] Tổng quan về AI (Mr. Kiên)

Outline Video [100x ĐN] Tổng quan về AI (Mr. Kiên)

Tóm tắt ngắn:

Tóm tắt chi tiết:

Bài thuyết trình được chia thành các phần chính sau:

Phần 1: Giới thiệu về Mô hình Ngôn ngữ lớn (LLMs)

Mr. Kiên bắt đầu bằng việc giới thiệu khái niệm LLMs, giải thích cơ chế hoạt động dựa trên kiến trúc Transformer và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Ông nhấn mạnh tầm quan trọng của ba khái niệm chính: Token (đơn vị nhỏ nhất của văn bản được sử dụng để xử lý thông tin), Context (ngữ cảnh xung quanh Token, ảnh hưởng đến kết quả trả lời), và Parameter (tham số của mô hình). Ông cũng giải thích về quá trình Tokenization và cách tính toán số lượng Token, ảnh hưởng đến chi phí sử dụng các dịch vụ AI. Một ví dụ thực tế về việc tính toán Token khi sử dụng Google AI Studio được trình bày.

Phần 2: Context Window và khả năng ghi nhớ của mô hình

Phần này tập trung vào khái niệm Context Window – khả năng lưu trữ ngữ cảnh của mô hình. Ông giải thích rằng Context Window có giới hạn khác nhau tùy thuộc vào mô hình (ví dụ: GPT có khoảng 8000 Token, trong khi PaLM có thể lên tới 128.000 Token, thậm chí Termini 2.0 lên tới 1 triệu Token). Ông ví von khả năng ghi nhớ này như bộ não của trẻ nhỏ và người lớn.

Phần 3: Các công cụ AI phổ biến và khả năng Reasoning

Phần này liệt kê nhiều công cụ AI, tập trung vào một số công cụ phổ biến như ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity AI, và các công cụ hỗ trợ lập trình (Copilot, CodeWhisperer, Clink). Ông phân biệt giữa các mô hình chỉ trả lời câu hỏi dựa trên dữ liệu đã được huấn luyện (như GPT-4) và các mô hình có khả năng Reasoning (tự suy luận, như PaLM 2, Gemini). Khả năng Reasoning được cho là mạnh mẽ hơn khi xử lý các bài toán logic phức tạp.

Phần 4: Lựa chọn công cụ AI phù hợp

Mr. Kiên chia sẻ quan điểm cá nhân về việc lựa chọn công cụ AI dựa trên mục đích sử dụng. Ông đề xuất kết hợp nhiều công cụ để đảm bảo độ chính xác, ví dụ: sử dụng Perplexity AI để tìm kiếm thông tin, sau đó sử dụng NotebookLM để phân tích sâu hơn và ChatGPT để đặt câu hỏi bổ sung. Ông cũng đánh giá ưu điểm và nhược điểm của từng công cụ cho các tác vụ khác nhau như nghiên cứu, tạo báo cáo, lập trình. NotebookLM được đánh giá cao trong việc tổng hợp và phân tích nhiều tài liệu.

Phần 5: Cách sử dụng AI hiệu quả

Phần này tập trung vào cách xây dựng prompt hiệu quả. Ông nhấn mạnh tầm quan trọng của việc cung cấp thông tin chi tiết, tránh những prompt mơ hồ. Ông cũng khuyến nghị sử dụng tiếng Anh để tiết kiệm Token và tận dụng tính năng interactive của các mô hình AI bằng cách đặt câu hỏi lặp lại để làm rõ ngữ cảnh. Ông trình bày ba cấp độ sử dụng prompt: đơn giản, mô tả nhiệm vụ rõ ràng hơn, và mô tả đầy đủ ngữ cảnh, instruction, style, criteria, output format. Ông cũng giới thiệu cách sử dụng XML để kiểm soát đầu vào và tăng hiệu quả.

Phần 6: Sai lầm phổ biến khi sử dụng AI và các lời khuyên

Ông chỉ ra một số sai lầm phổ biến như: đặt câu hỏi mơ hồ, không tận dụng tính năng interactive, sử dụng quá nhiều tiếng Việt, không hiểu giới hạn của AI. Ông cũng đưa ra các lời khuyên về cách sử dụng prompt hiệu quả, bao gồm việc lên kế hoạch rõ ràng, kiểm tra kết quả, và sử dụng các công cụ AI agent để tự động hóa quy trình. Ông cũng đề cập đến khái niệm Model Control Protocol (MCP) để mở rộng khả năng của AI bằng cách tích hợp với các công cụ khác.

Phần 7: Tương lai của AI và vai trò của AI agent

Phần cuối cùng, Mr. Kiên chia sẻ dự đoán về tương lai của AI, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc học cách sử dụng AI để tăng năng suất và tránh bị thay thế trong thị trường lao động. Ông cho rằng AI agent sẽ đóng vai trò quan trọng trong tương lai, tự động hóa nhiều tác vụ và hỗ trợ con người hiệu quả hơn. Ông cũng chia sẻ kinh nghiệm áp dụng AI trong công ty mình, đặc biệt là việc sử dụng AI để tạo unit test và API documentation. Cuối cùng, ông nhấn mạnh tầm quan trọng của việc học cách viết prompt hiệu quả và hiểu rõ các công cụ AI để tận dụng tối đa khả năng của chúng.

Lưu ý: Bản tóm tắt này cố gắng giữ nguyên ý chính của bài thuyết trình. Một số chi tiết nhỏ có thể bị lược bỏ để đảm bảo sự ngắn gọn và dễ hiểu.