Link to original video by Andrej Karpathy

How I use LLMs

Outline Video How I use LLMs

Tóm tắt ngắn:

Tóm tắt chi tiết:

Video được chia thành các phần chính sau:

Phần 1: Giới thiệu về LLM và ChatGPT: Video bắt đầu bằng việc giới thiệu khái niệm về LLM và nhấn mạnh sự phổ biến của ChatGPT. Người thuyết trình giải thích rằng hệ sinh thái LLM đã phát triển rất nhiều kể từ năm 2022, với sự xuất hiện của nhiều ứng dụng tương tự ChatGPT từ các công ty công nghệ lớn (Google, Meta, Microsoft) và các startup (Anthropic, xAI). Người thuyết trình cũng giới thiệu các bảng xếp hạng LLM như Chatbot Arena và Scale Leaderboard. "Hi, I'm ChatGPT. I am a one-tab zip file. My knowledge comes from the internet, which I read in its entirety about six months ago, and I only remember vaguely." Đây là cách người thuyết trình mô tả ChatGPT một cách hài hước nhưng cũng chính xác.

Phần 2: Cơ chế hoạt động của LLM: Phần này giải thích chi tiết về cách LLM hoạt động ở cấp độ kỹ thuật. Văn bản được phân tách thành các token, và LLM dự đoán token tiếp theo trong chuỗi. Cửa sổ ngữ cảnh (context window) được ví như bộ nhớ làm việc của LLM, giới hạn số lượng token có thể truy cập cùng lúc. Người thuyết trình sử dụng hình ảnh minh họa để giải thích quá trình tương tác giữa người dùng và LLM. Quá trình huấn luyện LLM gồm hai giai đoạn: pre-training (huấn luyện trước) và post-training (huấn luyện sau).

Phần 3: Sử dụng ChatGPT cho các truy vấn kiến thức: Người thuyết trình đưa ra các ví dụ thực tế về cách sử dụng ChatGPT để tìm kiếm thông tin, như tìm lượng caffeine trong một shot Americano, hoặc tìm hiểu về thành phần thuốc DayQuil và NyQuil. Ông nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kiểm tra lại thông tin từ LLM với các nguồn chính thống.

Phần 4: Mô hình suy luận (Thinking Models): Phần này giới thiệu về các mô hình suy luận, được huấn luyện bằng học tăng cường (reinforcement learning) để cải thiện khả năng giải quyết vấn đề phức tạp, đặc biệt là trong toán học và lập trình. Người thuyết trình so sánh hiệu quả giữa mô hình suy luận và mô hình thông thường khi giải quyết một bài toán lập trình.

Phần 5: Sử dụng công cụ (Tool Use): Phần này tập trung vào khả năng sử dụng công cụ của LLM, đặc biệt là tìm kiếm trên internet. Người thuyết trình cho thấy cách ChatGPT sử dụng công cụ tìm kiếm để trả lời các câu hỏi về thông tin cập nhật. Ông cũng đưa ra nhiều ví dụ về các truy vấn sử dụng công cụ tìm kiếm.

Phần 6: Tìm kiếm chuyên sâu (Deep Research): Phần này giới thiệu tính năng tìm kiếm chuyên sâu (Deep Research) của ChatGPT, kết hợp tìm kiếm trên internet và suy luận. Tính năng này cho phép LLM thực hiện tìm kiếm sâu rộng và tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn để tạo ra báo cáo chi tiết. Người thuyết trình so sánh tính năng này với các tính năng tương tự trên Perplexity và Grok.

Phần 7: Tải lên tệp và đọc tài liệu: Người thuyết trình giải thích cách tải lên các tệp (như PDF) vào LLM để hỗ trợ quá trình đọc và hiểu tài liệu. Ông sử dụng ví dụ về việc đọc sách "The Wealth of Nations" cùng với LLM.

Phần 8: Sử dụng trình thông dịch Python: Phần này trình bày khả năng của LLM trong việc sử dụng trình thông dịch Python để thực hiện các phép tính phức tạp và tạo ra các chương trình. Người thuyết trình so sánh cách xử lý các phép tính của các LLM khác nhau. Phần này cũng giới thiệu về tính năng phân tích dữ liệu nâng cao của ChatGPT.

Phần 9: Artifacts (Cloud): Phần này giới thiệu tính năng Artifacts của Claude, cho phép tạo ra các ứng dụng web đơn giản trực tiếp từ LLM. Người thuyết trình sử dụng ví dụ về việc tạo ra ứng dụng flashcard và sơ đồ khái niệm.

Phần 10: Lập trình với Cursor: Phần này giới thiệu về ứng dụng Cursor, cho phép sử dụng LLM để hỗ trợ lập trình một cách hiệu quả. Khái niệm "Vibe coding" được đề cập đến.

Phần 11: Đa phương thức (Multimodality): Phần này tập trung vào việc tương tác với LLM thông qua các phương thức khác nhau, bao gồm giọng nói, hình ảnh và video. Người thuyết trình trình bày cách sử dụng giọng nói để tương tác với LLM, cả bằng cách chuyển đổi giọng nói thành văn bản và bằng cách sử dụng "True audio" (âm thanh được xử lý trực tiếp bởi LLM). Ông cũng cho thấy cách sử dụng hình ảnh làm đầu vào cho LLM và cách tạo hình ảnh từ LLM. Khả năng xử lý video của LLM cũng được đề cập đến.

Phần 12: Các tính năng nâng cao chất lượng cuộc sống: Phần này giới thiệu các tính năng như bộ nhớ (memory) của ChatGPT, hướng dẫn tùy chỉnh (custom instructions), và GPT tùy chỉnh (custom GPTs). Người thuyết trình sử dụng các ví dụ cụ thể để minh họa cách sử dụng các tính năng này.

Tóm lại, video cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về cách sử dụng LLM, từ khái niệm cơ bản đến các ứng dụng nâng cao và các tính năng mới nhất. Video nhấn mạnh sự đa dạng và tiềm năng của LLM trong việc cải thiện hiệu quả công việc và học tập.