Tạo ra nội dung mới, mạch lạc:
Không còn đơn thuần là trả lời câu hỏi, Gen AI ngày nay có thể sáng tạo – từ viết văn, soạn nhạc, thiết kế hình ảnh cho đến lập trình.
Ví dụ: chỉ cần yêu cầu "viết một bài thơ vui nhộn về lập trình", một mô hình Gen AI như GPT-4o sẽ tự động tạo ra bài thơ hoàn chỉnh, đúng chủ đề và có phong cách mạch lạc.
Trích xuất chính xác thông tin chính:
Gen AI không chỉ biết "nói" mà còn hiểu.
Ví dụ: bạn đưa vào một hợp đồng dài 30 trang, yêu cầu "tóm tắt các điều khoản quan trọng về thời gian thanh toán và phạt vi phạm" – AI có thể trích xuất chính xác các điểm bạn cần chỉ trong vài phút.
Thích nghi với nhiệm vụ mới thông qua gợi ý (prompting):
Một trong những điều tuyệt vời nhất là Gen AI có thể học trong ngữ cảnh. Bạn không cần huấn luyện lại mô hình.
Ví dụ: bạn có thể yêu cầu AI hôm nay là "đóng vai một giảng viên đại học, giải thích lý thuyết machine learning cơ bản", rồi ngay sau đó lại yêu cầu "giả vờ là một YouTuber, giới thiệu chủ đề AI cho người không chuyên" – AI sẽ tự thích nghi phong cách ngay lập tức.
Đa phương thức (Multimodal AI):
Các hệ thống Gen AI hiện nay, như GPT-4o hoặc Gemini, đã hiểu được cả văn bản, hình ảnh, âm thanh, video trong cùng một mô hình.
Ví dụ: bạn chụp hình một bảng trắng ghi nguệch ngoạc công thức toán học, tải lên cho AI, rồi hỏi "công thức này tính cái gì?" – AI sẽ đọc và phân tích chính xác.
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) hiện nay ra sao?
LLMs thương mại được đào tạo sẵn
Các tập đoàn như OpenAI, Google DeepMind, Anthropic đã huấn luyện sẵn những mô hình cực kỳ mạnh mẽ, ví dụ như ChatGPT, Gemini, Claude. Người dùng chỉ cần truy cập và sử dụng ngay mà không cần phải tự huấn luyện lại từ đầu.
LLMs nguồn mở cũng nở rộ
Có nhiều mô hình nhỏ hơn (nhưng vẫn rất mạnh) như Mistral, LLaMA 3, Phi-3 đang được phát hành theo dạng mã nguồn mở. Các dịch vụ đám mây như AWS, Azure, GCP đều hỗ trợ triển khai các LLM nguồn mở này.
Tinh chỉnh (Fine-tuning) cho nhiệm vụ đặc thù
Một điểm mạnh của LLM nguồn mở là bạn có thể tinh chỉnh thêm để phục vụ cho một lĩnh vực cụ thể, như y tế, tài chính hay giáo dục.
Cần GPU và khả năng quên kiến thức
Việc huấn luyện hoặc tinh chỉnh LLM đòi hỏi GPU chuyên dụng (ví dụ Nvidia H100, A100). Ngoài ra, nếu không làm đúng kỹ thuật, mô hình có thể quên mất những kiến thức cũ – hiện tượng gọi là "catastrophic forgetting".
Hiệu suất: token mỗi phút
Một chỉ số quan trọng đo hiệu suất LLM là số lượng token xử lý mỗi phút. Các mô hình tối ưu hóa có thể xử lý từ hàng trăm ngàn đến hàng triệu token mỗi phút, tùy theo hệ thống phần cứng.
Tóm lại
Gen AI đang mở ra một kỷ nguyên sáng tạo không giới hạn, nơi AI không chỉ thực thi lệnh, mà còn hiểu, thích nghi, sáng tạo và hợp tác cùng con người.
Bạn đã sẵn sàng bước vào thế giới của Gen AI chưa?
