Link to original video by Microsoft Developer

Full Series [Part 1-18] | Generative AI for Beginners

Tóm tắt video "Full Series [Part 1-18] | Generative AI for Beginners"

Tóm tắt ngắn:

• Video giới thiệu về Generative AI, tập trung vào Large Language Models (LLMs) và cách chúng đang cách mạng hóa giáo dục thông qua một startup giả tưởng.
• Video thảo luận về các khái niệm cơ bản như tokenization, prompt và completion, cũng như cách so sánh và đánh giá các mô hình LLM khác nhau.
• Video nhấn mạnh tầm quan trọng của việc sử dụng Generative AI một cách có trách nhiệm, bao gồm các nguyên tắc đạo đức và kỹ thuật giảm thiểu rủi ro.
• Video hướng dẫn cách thực hành prompt engineering, bao gồm các kỹ thuật nâng cao như Chain of Thought, Retrieval Augmented Generation (RAG) và fine-tuning.
• Video giới thiệu cách xây dựng ứng dụng Generative AI, bao gồm ứng dụng tạo văn bản, ứng dụng tạo hình ảnh, ứng dụng chat và ứng dụng tìm kiếm.
• Video giải thích về LLM Ops, bao gồm vòng đời của LLM, công cụ Azure AI và đánh giá hiệu suất.
• Video giải thích về RAG và cách xây dựng ứng dụng RAG, bao gồm các thành phần chính và phương pháp đánh giá.
• Video thảo luận về các mô hình mã nguồn mở và lợi ích của chúng, bao gồm các ví dụ cụ thể như LLaMA 3 và MRO.
• Video giới thiệu về AI Agents và các framework phổ biến như LangChain, AutoGen và Task Weaver.
• Video hướng dẫn cách fine-tuning các mô hình LLM, bao gồm các bước chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện, đánh giá và triển khai.

Tóm tắt chi tiết:

Phần 1: Giới thiệu Generative AI và Large Language Models

• Video giới thiệu Generative AI và LLM, nhấn mạnh sự tiến bộ của công nghệ này so với các mô hình ngôn ngữ cũ.
• Video sử dụng một startup giả tưởng trong lĩnh vực giáo dục để minh họa cách LLM có thể cách mạng hóa giáo dục.
• Video giải thích các khái niệm cơ bản như tokenization, prompt và completion, cũng như cách LLM hoạt động.

Phần 2: So sánh và đánh giá các mô hình LLM

• Video thảo luận về sự khác biệt giữa Foundation Models và LLMs, cũng như các loại mô hình LLM như mã nguồn mở và độc quyền.
• Video giới thiệu các mô hình LLM phổ biến như Falcon, LLaMA, GPT và Dolly.
• Video giới thiệu Azure AI Studio, một nền tảng cho phép người dùng thử nghiệm, đánh giá và quản lý các mô hình LLM.

Phần 3: Sử dụng Generative AI một cách có trách nhiệm

• Video nhấn mạnh tầm quan trọng của việc sử dụng Generative AI một cách có trách nhiệm, bao gồm các nguyên tắc đạo đức và kỹ thuật giảm thiểu rủi ro.
• Video thảo luận về các nguy cơ tiềm ẩn khi sử dụng Generative AI, bao gồm tạo ra thông tin sai lệch, nội dung độc hại và thiếu công bằng.
• Video giới thiệu các kỹ thuật giảm thiểu rủi ro, bao gồm kiểm tra prompt, xây dựng hệ thống an toàn, sử dụng meta prompt và cải thiện trải nghiệm người dùng.

Phần 4: Prompt Engineering

• Video giải thích prompt engineering là gì và tại sao nó quan trọng.
• Video giới thiệu các kỹ thuật prompt engineering, bao gồm sử dụng prompt rõ ràng, tham gia vào cuộc trò chuyện, cung cấp hướng dẫn cụ thể, tinh chỉnh độ chính xác, độ dài và định dạng, sử dụng nội dung chính, sử dụng gợi ý và cung cấp ví dụ.
• Video minh họa các kỹ thuật này thông qua các ví dụ thực tế.

Phần 5: Xây dựng ứng dụng Generative AI

• Video hướng dẫn cách xây dựng ứng dụng tạo văn bản, ứng dụng tạo hình ảnh, ứng dụng chat và ứng dụng tìm kiếm.
• Video sử dụng Azure OpenAI để minh họa cách tạo ứng dụng tạo văn bản và ứng dụng tạo hình ảnh.
• Video giới thiệu các khái niệm như messages, system persona và API call.

Phần 6: LLM Ops

• Video giới thiệu về LLM Ops, bao gồm vòng đời của LLM, công cụ Azure AI và đánh giá hiệu suất.
• Video giải thích sự thay đổi mô hình từ MLOps sang LLM Ops.
• Video thảo luận về các chỉ số đánh giá hiệu suất, bao gồm chất lượng, độ lệch, độc hại, chi phí và độ trễ.

Phần 7: Retrieval Augmented Generation (RAG)

• Video giải thích RAG là gì và tại sao nó cần thiết.
• Video giới thiệu các thành phần chính của RAG, bao gồm cơ sở kiến thức, truy vấn người dùng, hệ thống truy xuất và mô hình ngôn ngữ.
• Video hướng dẫn cách xây dựng ứng dụng RAG, bao gồm các bước chuẩn bị dữ liệu, tạo embeddings, tạo chỉ mục tìm kiếm và kết hợp các thành phần lại với nhau.
• Video giới thiệu các phương pháp đánh giá hiệu suất của ứng dụng RAG, bao gồm độ chính xác, độ liên quan và độ mạch lạc.

Phần 8: Các mô hình mã nguồn mở

• Video giải thích về các mô hình mã nguồn mở và lợi ích của chúng.
• Video giới thiệu các mô hình mã nguồn mở phổ biến như LLaMA 3 và MRO.
• Video thảo luận về các nền tảng lưu trữ mô hình mã nguồn mở như Hugging Face.

Phần 9: AI Agents

• Video giới thiệu về AI Agents và các framework phổ biến như LangChain, AutoGen và Task Weaver.
• Video giải thích cách AI Agents hoạt động, bao gồm các thành phần chính như mô hình ngôn ngữ, trạng thái và công cụ.
• Video thảo luận về các trường hợp sử dụng của AI Agents.

Phần 10: Fine-tuning các mô hình LLM

• Video giải thích fine-tuning là gì và tại sao nó hữu ích.
• Video hướng dẫn cách fine-tuning các mô hình LLM, bao gồm các bước chuẩn bị dữ liệu, huấn luyện, đánh giá và triển khai.
• Video minh họa các bước này thông qua một ví dụ thực tế.
• Video thảo luận về các yếu tố cần xem xét khi fine-tuning, bao gồm khả năng fine-tuning của mô hình, dữ liệu huấn luyện, môi trường tính toán và chiến lược bảo trì.

Lưu ý:

• Video được trình bày bằng tiếng Anh, bản tóm tắt được dịch sang tiếng Việt.
• Một số thuật ngữ chuyên ngành có thể được dịch theo ngữ cảnh.
• Video cung cấp nhiều thông tin chi tiết và ví dụ thực tế, bản tóm tắt chỉ cung cấp những điểm chính.