Hiểu AI qua 6 khái niệm nền tảng

Hiểu về AI là một chuyện; giải thích nó cho người khác cũng có thể hiểu chút chút là chuyện khác. Nếu bạn đang gặp khó khăn với điều thứ hai, thì bài này đáng đọc, hai lần.

1/ LLM: “bộ não” của AI

Nếu xem hệ thống AI như con người, mô hình chính là bộ não. Hiện nay, nhiều ứng dụng sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn, hay LLM, làm nền tảng xử lý thông tin và tạo nội dung. LLM có thể tạo văn bản, hình ảnh, âm thanh, video bằng cách dự đoán đầu ra phù hợp dựa trên dữ liệu đầu vào.

Cách hoạt động này có thể được hình dung như tính năng tự động hoàn thành một câu có đủ chủ ngữ vị ngữ, nhưng ở quy mô lớn hơn nhiều. Thay vì đoán từ tiếp theo, mô hình có thể tạo cả đoạn văn, cuốn sách, tài liệu hoặc câu trả lời hoàn chỉnh. Tuy nhiên, “bộ não” chưa được đào tạo đâu có ích gì.

2/ Training: quá trình học tập

Con người cần đến trường để học viết chữ, ngôn ngữ, toán học, địa lý, lịch sử và các kỹ năng khác. AI cũng cần quá trình tương tự, được gọi là huấn luyện và tinh chỉnh mô hình. Trong giai đoạn này, LLM học cách nhận diện mẫu, hiểu ngôn ngữ và tạo ra phản hồi phù hợp.

Huấn luyện giúp mô hình tích luỹ năng lực cơ bản, nhưng kiến thức của nó có thể nhanh chóng trở nên lỗi thời. Nếu con người ngừng học sau khi tốt nghiệp, họ cũng không thể biết tin tức, công nghệ hay sự kiện mới. AI cũng gặp vấn đề tương tự.

3/ RAG: bổ sung kiến thức

RAG, viết tắt của Retrieval-Augmented Generation, giúp AI truy xuất thông tin từ các nguồn bên ngoài đáng tin cậy trước khi tạo nội dung trả lời. Những nguồn này có thể là tài liệu doanh nghiệp, báo cáo nghiên cứu, tin tức hoặc nội dung content quảng cáo.

Nhờ được cung cấp dữ liệu phù hợp với câu hỏi, AI có thể trả lời sát thực tế hơn, giảm hiện tượng “ảo giác” đưa ra thông tin sai nhưng với giọng điệu tự tin như đúng rồi.

4/ Agent AI: "tay và chân"

Mô hình AI chỉ có khả năng suy luận và trả lời câu hỏi vẫn chưa đủ để hoàn thành nhiều nhiệm vụ khác nhau trong thực tế. Khi được kết nối với các công cụ, mô hình có thể hành động theo mục tiêu cụ thể, chẳng hạn đọc và ghi dữ liệu, viết mã, tìm kiếm trên web, đăng bài website hoặc thực hiện một số thao tác thay cho người dùng.

Đây chính là Agent AI, mô hình sử dụng các công cụ theo một vòng lặp tương đối tự chủ. Agent không chỉ trả lời câu hỏi, có thể lập kế hoạch, lựa chọn công cụ phù hợp, thực hiện hành động, tiếp tục đánh giá kết quả và báo cáo cho chủ nhân.

Trong phép so sánh với con người, nếu mô hình ngôn ngữ lớn là “bộ não” Agent AI giống “tay và chân”, giúp bộ não tương tác với thế giới bên ngoài và hoàn thành công việc được giao.

5/ MCP: "hệ thần kinh trung ương"

Khi AI có mô hình để suy luận và Agent để sử dụng công cụ, vẫn cần cơ chế kết nối hai thành phần này. MCP, viết tắt của Model Context Protocol, đảm nhiệm vai trò đó bằng cách kết nối mô hình AI với các công cụ Agent.

6/ System Prompt: nguyên tắc định hướng

Khả năng hành động cần đi kèm giới hạn an toàn. System prompt là tập hợp những hướng dẫn giúp AI biết nên làm gì, không nên làm gì, phản hồi như thế nào trong những tình huống nhất định.

-----

Nhìn tổng thể, một hệ thống AI hiện đại có thể được hiểu như một con người: LLM là bộ não, Training là quá trình học tập, RAG là cập nhật kiến thức, Agent là đôi tay và đôi chân, MCP là hệ thần kinh, System prompt là nguyên tắc đạo đức định hướng hành vi.

Đây là cách tiếp cận đơn giản, giúp người mới có thể hiểu nền tảng AI hiện đại, là cái giống gì.