How I use LLMs
Tóm tắt ngắn:
- Video giới thiệu về cách sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT và các LLM khác.
- Các điểm chính được thảo luận bao gồm: kiến trúc LLM (pre-training và post-training), các mô hình "suy nghĩ" (thinking models), sử dụng công cụ (tool use) như tìm kiếm trên internet, phân tích dữ liệu nâng cao, tạo ứng dụng (artifacts), lập trình bằng Python, đa phương thức (audio, image, video), và các tính năng nâng cao chất lượng cuộc sống như bộ nhớ, hướng dẫn tùy chỉnh, GPT tùy chỉnh.
- Ứng dụng của LLM được minh họa qua nhiều ví dụ thực tế, bao gồm trả lời câu hỏi, viết thơ, tư vấn du lịch, giải quyết vấn đề lập trình, phân tích dữ liệu, tạo flashcard, tạo podcast, tạo ảnh và video.
- Video mô tả chi tiết các quá trình như tokenization, quá trình huấn luyện LLM, và cách LLM sử dụng công cụ.
Tóm tắt chi tiết:
Video được chia thành các phần chính sau:
Phần 1: Giới thiệu về LLM và ChatGPT: Người thuyết trình giới thiệu khái niệm LLM và ChatGPT, mô tả ChatGPT là "một file zip 1TB đại diện cho một nghìn tỷ tham số" chứa kiến thức từ internet và phong cách từ quá trình huấn luyện hậu kỳ. Ông nhấn mạnh rằng kiến thức của LLM có giới hạn thời gian (knowledge cutoff) và không phải lúc nào cũng chính xác. Câu nói đáng chú ý: "Chào, tôi là ChatGPT. Tôi là một file zip 1TB. Kiến thức của tôi đến từ internet, mà tôi đã đọc toàn bộ khoảng sáu tháng trước, và tôi chỉ nhớ một cách mơ hồ."
Phần 2: Mô hình "Suy nghĩ" và Sử dụng Công cụ: Phần này giải thích về mô hình "suy nghĩ" (thinking models) được huấn luyện bằng học tăng cường (reinforcement learning), cho phép LLM suy luận phức tạp hơn. Người thuyết trình so sánh hiệu quả của các mô hình "suy nghĩ" và không "suy nghĩ" trong việc giải quyết bài toán lập trình. Ông cũng trình bày chi tiết về việc sử dụng công cụ, đặc biệt là tìm kiếm trên internet, cho phép LLM truy cập thông tin cập nhật và trả lời các câu hỏi về sự kiện gần đây.
Phần 3: Phân tích Dữ liệu Nâng Cao và Artifacts: Phần này giới thiệu tính năng phân tích dữ liệu nâng cao của ChatGPT, cho phép LLM tạo biểu đồ và đồ thị từ dữ liệu. Người thuyết trình cảnh báo về sự không chính xác tiềm tàng của kết quả và nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kiểm tra mã do LLM tạo ra. Ông cũng giới thiệu tính năng Artifacts của Claude, cho phép tạo các ứng dụng web nhỏ, ví dụ như ứng dụng flashcard và sơ đồ khái niệm.
Phần 4: Lập trình bằng Python và các ứng dụng khác: Người thuyết trình giải thích cách LLM sử dụng trình thông dịch Python để giải quyết các bài toán phức tạp hơn. Ông so sánh khả năng sử dụng công cụ của các LLM khác nhau và nhấn mạnh tầm quan trọng của việc biết LLM nào có khả năng sử dụng công cụ nào. Ông cũng giới thiệu ứng dụng Cursor, cho phép lập trình hiệu quả hơn bằng cách sử dụng LLM như một trợ lý lập trình. Khái niệm "Vibe coding" được đề cập.
Phần 5: Đa phương thức (Audio, Image, Video): Phần này tập trung vào việc tương tác với LLM bằng nhiều phương thức khác nhau. Người thuyết trình so sánh "âm thanh giả" (sử dụng chuyển đổi giọng nói thành văn bản và ngược lại) và "âm thanh thật" (xử lý âm thanh trực tiếp trong mô hình). Ông trình bày các ví dụ về việc sử dụng giọng nói để tương tác với LLM, bao gồm cả việc mô phỏng giọng nói của các nhân vật khác nhau. Ông cũng trình bày việc sử dụng hình ảnh và video làm đầu vào cho LLM, và khả năng tạo hình ảnh và video của các mô hình khác nhau.
Phần 6: Các tính năng nâng cao chất lượng cuộc sống: Phần cuối cùng tập trung vào các tính năng giúp cải thiện trải nghiệm người dùng, bao gồm tính năng bộ nhớ của ChatGPT, hướng dẫn tùy chỉnh, và GPT tùy chỉnh. Người thuyết trình nhấn mạnh tính hữu ích của các tính năng này, đặc biệt là trong việc học ngôn ngữ.
Tóm lại, video cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về cách sử dụng LLM, từ các khía cạnh kỹ thuật đến các ứng dụng thực tế và các tính năng nâng cao. Người thuyết trình sử dụng nhiều ví dụ thực tế và minh họa để làm rõ các khái niệm và tính năng được đề cập.