Menu
Tư duy AI (Nâng cao)
QR Code
QR Code https://huynhhieutravel.com/thau-hieu-tu-duy-ai/
Thấu hiểu tư duy AI

Thấu hiểu tư duy AI

Học được gì
  • Có nhiều loại AI khác nhau
  • Khái niệm cơ bản về cách hoạt động của LLM

Trước khi đi sâu vào phần còn lại của khóa học, điều quan trọng là phải nắm được một số khái niệm cơ bản về các AI khác nhau và chức năng của chúng. Kiến thức nền tảng này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về nội dung tiếp theo.

LLM (Large Language Models) hoạt động ra sao?

AI văn bản sáng tạo, chẳng hạn như GPT-3 và ChatGPT, hoạt động dựa trên một loại mạng thần kinh phức tạp được gọi là kiến ​​trúc máy biến áp (Mô hình máy học). Kiến trúc này bao gồm hàng tỷ tế bào thần kinh nhân tạo. Dưới đây là một số điểm chính để hiểu về cách hoạt động của các AI này:

  1. Về cốt lõi, những AI này là các hàm toán học. Thay vì một chức năng đơn giản như: f(x)=xˆ2, hãy coi chúng như những hàm có hàng nghìn biến dẫn đến hàng nghìn kết quả đầu ra có thể có.
  2. Các AI này xử lý các câu bằng cách chia chúng thành các đơn vị gọi là mã thông báo, có thể là từ hoặc từ phụ. Ví dụ: AI có thể đọc I don’t like là “I“, “don“, “‘t“, “like“. Mỗi mã thông báo sau đó được chuyển đổi thành danh sách các số để AI xử lý.
  3. AI tạo văn bản bằng cách dự đoán mã thông báo tiếp theo dựa trên mã thông báo trước đó. Ví dụ: sau I don’t like, AI có thể dự đoán apples. Mỗi mã thông báo mới mà họ tạo ra đều bị ảnh hưởng bởi các mã thông báo trước đó.
  4. Không giống như con người đọc từ trái sang phải hoặc từ phải sang trái, những AI này xem xét tất cả các mã thông báo cùng một lúc.

Điều quan trọng cần lưu ý là các thuật ngữ như “suy nghĩ”, “bộ não” và “tế bào thần kinh” là những phép ẩn dụ được sử dụng để mô tả hoạt động của các AI này. Trên thực tế, những mô hình này là các hàm toán học chứ không phải các thực thể sinh học. Chúng không “suy nghĩ” như con người; họ tính toán dựa trên dữ liệu họ đã được đào tạo.

Tổng Kết

Hiểu được hoạt động cơ bản của AI là rất quan trọng khi chúng ta tìm hiểu sâu hơn về khóa học này. Mặc dù việc nhân cách hóa AI để dễ hiểu hơn là rất hấp dẫn, nhưng điều quan trọng cần nhớ là những mô hình này là các hàm toán học chứ không phải những sinh vật có tư duy.

Chúng hoạt động dựa trên dữ liệu và thuật toán chứ không phải nhận thức của con người. Khi chúng ta tiếp tục khám phá và tranh luận về bản chất cũng như khả năng của AI, kiến ​​thức nền tảng này sẽ đóng vai trò là kim chỉ nam, giúp chúng ta định hướng trong thế giới trí tuệ nhân tạo phức tạp và hấp dẫn.