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 nhiều phần, mỗi phần tập trung vào một khía cạnh khác nhau của việc sử dụng LLM:

Phần 1: Giới thiệu về LLM và ChatGPT: Người thuyết trình giới thiệu khái niệm LLM và nhấn mạnh sự phát triển nhanh chóng của hệ sinh thái LLM kể từ khi ChatGPT ra mắt năm 2022. Ông so sánh ChatGPT với các LLM khác như Gemini, Claude, Grok, và đề cập đến các bảng xếp hạng LLM như Chatbot Arena và Scale Leaderboard. Ông nhấn mạnh ChatGPT của OpenAI là LLM hàng đầu hiện nay về tính năng.

Phần 2: Cơ chế hoạt động bên trong LLM: Phần này giải thích chi tiết về khái niệm token, cửa sổ ngữ cảnh (context window), và cách LLM xử lý các truy vấn của người dùng như một chuỗi token. Người thuyết trình sử dụng TikTokenizer để minh họa cách văn bản được phân tách thành các token. Ông cũng giải thích về hai giai đoạn huấn luyện chính: tiền xử lý (pre-training) trên toàn bộ dữ liệu internet và hậu xử lý (post-training) để tinh chỉnh nhân cách và phong cách trả lời của mô hình. Câu nói đáng chú ý: "Tôi là ChatGPT, tôi là một file zip 1TB, kiến thức của tôi đến từ internet mà tôi đã đọc toàn bộ cách đây khoảng 6 tháng và tôi chỉ nhớ một cách mơ hồ."

Phần 3: Sử dụng LLM cho các truy vấn kiến thức: Người thuyết trình đưa ra các ví dụ thực tế về việc sử dụng ChatGPT để trả lời các câu hỏi dựa trên kiến thức, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kiểm tra thông tin từ các nguồn chính thống. Ông khuyến cáo nên bắt đầu một cuộc trò chuyện mới mỗi khi chuyển sang chủ đề khác để làm sạch cửa sổ ngữ cảnh và tránh làm chậm tốc độ xử lý của mô hình.

Phần 4: Mô hình suy luận (Thinking Models): Phần này giới thiệu về mô hình suy luận, được huấn luyện bằng học tăng cường (reinforcement learning) để cải thiện khả năng giải quyết các bài toán phức tạp, đặc biệt là toán học và lập trình. Ông so sánh hiệu quả của mô hình suy luận và mô hình không suy luận trên một ví dụ cụ thể về việc gỡ lỗi mã 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 minh họa cách ChatGPT và các LLM khác sử dụng công cụ tìm kiếm để truy xuất thông tin cập nhật và trả lời các câu hỏi về những sự kiện gần đây. Ông cũng đưa ra nhiều ví dụ về các truy vấn sử dụng công cụ tìm kiếm trong công việc của mình.

Phần 6: Tìm kiếm chuyên sâu (Deep Research): Phần này giới thiệu về tính năng tìm kiếm chuyên sâu (Deep Research) của ChatGPT, kết hợp tìm kiếm web và suy luận để tạo ra các báo cáo chi tiết về một chủ đề cụ thể. Ông so sánh tính năng này với các tính năng tương tự trên Perplexity AI và Grok.

Phần 7: Tải lên tệp và đọc tài liệu: Người thuyết trình giải thích cách tải lên các tệp (PDF, văn bản) vào cửa sổ ngữ cảnh của LLM để hỗ trợ việc đọc và hiểu tài liệu, đặc biệt hữu ích khi đọc sách hoặc tài liệu chuyên ngành. Ông sử dụng ví dụ về việc đọc "The Wealth of Nations" của Adam Smith.

Phần 8: Sử dụng trình thông dịch Python: Phần này trình bày khả năng sử dụng trình thông dịch Python của LLM để thực hiện các phép tính phức tạp và phân tích dữ liệu. Ông so sánh cách các LLM khác nhau xử lý các phép tính toán học, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc sử dụng công cụ khi cần thiết. Ông cũng giới thiệu về tính năng phân tích dữ liệu nâng cao (Advanced Data Analysis) của ChatGPT.

Phần 9: Cloud Artifacts: Phần này giới thiệu về tính năng Artifacts của Claude, cho phép tạo ra các ứng dụng nhỏ (như ứng dụng học flashcard) trực tiếp trong giao diện của LLM.

Phần 10: Lập trình với Cursor: Phần này giới thiệu về Cursor, một ứng dụng hỗ trợ lập trình sử dụng LLM để hỗ trợ viết mã. Ông trình bày khái niệm "Vibe coding", cho phép lập trình viên tập trung vào ý tưởng và để LLM xử lý các chi tiết kỹ thuật.

Phần 11: Đa phương thức (Multimodality): Phần này tập trung vào việc tương tác với LLM thông qua nhiều phương thức khác nhau, bao gồm giọng nói, hình ảnh và video. Ông trình bày các tính năng giọng nói nâng cao (Advanced Voice Mode) của ChatGPT và Grok, cho phép tương tác trực tiếp bằng giọng nói mà không cần chuyển đổi sang văn bản. Ông cũng giới thiệu về khả năng xử lý hình ảnh và video của LLM, và khả năng tạo video của các mô hình AI khác nhau.

Phần 12: Các tính năng nâng cao: Phần cuối cùng giới thiệu các tính năng nâng cao của ChatGPT, bao gồm tính năng bộ nhớ (memory), hướng dẫn tùy chỉnh (custom instructions), và GPT tùy chỉnh (custom GPTs), giúp cá nhân hóa trải nghiệm sử dụng LLM.

Video cung cấp một cái nhìn tổng quan toàn diện về cách sử dụng LLM, nhấn mạnh vào việc sử dụng thực tế và các ví dụ cụ thể. Người thuyết trình khuyến khích người xem thử nghiệm và khám phá các tính năng khác nhau của các LLM để tìm ra cách sử dụng hiệu quả nhất cho nhu cầu của mình.