Bí Mật AI: Đừng Dùng GPT-4 Nữa, Đây Mới Là Cách Các Dev Đang Xây Tính Năng AI "Xịn"!
Chào bạn! Bạn có thấy dạo này chuyện xây dựng các tính năng AI “cool ngầu” cứ như một cái hố không đáy, “đốt tiền” không ngừng không? Mặc định, ai cũng nghĩ ngay đến việc “cắm” API của OpenAI vào là xong. Nhưng thực tế phũ phàng là, không phải ai cũng có “ngân sách khủng” để chạy theo cuộc chơi này đâu nhé! Nếu bạn là một developer backend đang “thai nghén” tính năng AI cho startup của mình – hoặc thậm chí là một “tay chơi” solo đang xây dựng một ứng dụng – kiểu gì bạn cũng đã “đụng tường” với vấn đề này: API ChatGPT… đắt đỏ đến chóng mặt, và “bay” tiền nhanh không tưởng! Tưởng tượng mà xem, bạn sẽ không bao giờ thuê một bác sĩ phẫu thuật thần kinh chỉ để lau sàn nhà đúng không? Vâng, cảm giác khi bạn dùng một mô hình AI đa năng, trị giá hàng tỷ đô la, để làm những nhiệm vụ AI đơn giản trong ứng dụng của mình… nó cũng y chang vậy đó! Vậy, phía sau hậu trường, mọi người đang làm gì vậy? À há! Họ đang sử dụng LLaMA: một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mã nguồn mở “made by” Meta – và quan trọng hơn là “tinh chỉnh” nó! Đúng vậy đó! Bí mật “động trời” mà bạn đang thấy ở hầu hết các tính năng AI “xịn sò” trong sản phẩm ngày nay là gì ư? KHÔNG phải GPT-4 đâu. Mà họ đang sử dụng các mô hình nhỏ hơn, rẻ hơn, và thường chạy được cục bộ như LLaMA, Mistral, Mixtral… được đào tạo “vừa đủ” để trở nên cực kỳ hữu ích cho một lĩnh vực cụ thể. Chúng tôi đã “thực chiến” chiêu này suốt 9 tháng qua, và đây là những “bí kíp” đã “vỡ ra”: <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/rMvT6h4.png' alt='Tiền đang bốc cháy khi dùng AI đắt đỏ'> 🧠 “Tinh chỉnh” một mô hình giống y hệt “đào tạo” một “thực tập sinh” vậy đó! “Fine-tuning” (tinh chỉnh) nghe có vẻ “đáng sợ”, cứ như khái niệm gì đó siêu cao cấp của Machine Learning. Nhưng thật ra, nó chỉ là quá trình đào tạo có cấu trúc, tập trung vào ba mảng chính này thôi: 1. Từ Vựng: Mấy em model “chung chung” thì làm sao mà biết thuật ngữ ngành của bạn được? Giống hệt một “bé intern” mới vào vậy đó, bạn phải dạy cho chúng một “cuốn từ điển” riêng: “CAC”, “NPS”, hay “TVL” nghĩa là gì trong ngữ cảnh của bạn? 2. Công Cụ (hay còn gọi là Agents): Mô hình phải học được khi nào thì dùng “công cụ” nào. Nếu bạn hỏi nó định giá một công ty, nó phải biết dùng DCF (Discounted Cash Flow). Nếu yêu cầu làm toán cơ bản, nó phải tự biết dùng máy tính. Tóm lại, bạn phải “huấn luyện” nó rằng “công cụ” này dùng cho loại vấn đề này, “công cụ” kia dùng cho loại vấn đề khác. 3. Tư Duy: Cuối cùng, nó phải học cách “suy nghĩ”—cách tiếp cận các câu hỏi cụ thể một cách logic và nhất quán. Đây chính là cách để biến một mô hình “biết tuốt” (mà biết hời hợt) thành một “trợ lý AI” chuyên sâu, hiểu rõ lĩnh vực của bạn và mang lại giá trị thật sự. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/L1MhG7U.png' alt='Quá trình tinh chỉnh mô hình AI như đào tạo nhân viên thực tập'> 🛠️ Vấn đề hiện tại: “Tinh chỉnh” vẫn còn… “mớ hỗn độn”! Nếu bạn là một kỹ sư ML “chính hiệu”, chắc hẳn đã có bộ “đồ nghề” tủ rồi: Hugging Face, Axolotl, LoRA, cộng thêm vài chiêu trò với Colab hay AWS. Nhưng chúng tôi thấy ngày càng nhiều lập trình viên backend bị “kéo” vào thế giới AI – không phải để xây model từ đầu, mà là để tích hợp các tính năng LLM vào ứng dụng thực tế. Và đối với họ, đây chính là lúc mọi thứ bắt đầu… “bung bét”! Chả có cái framework nào “tất cả trong một”. Chẳng có cái kiểu “cắm vào là chạy” đâu. Giờ thì nó giống nghệ thuật hơn là khoa học nhiều. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/vH3jXN0.png' alt='Fine-tuning hiện tại vẫn phức tạp và lộn xộn'> 🚀 Chúng tôi đang “xây” gì đây? Vậy thì đây là ý tưởng của chúng tôi: Chúng tôi đang “thai nghén” một công cụ dành riêng cho các bạn developer backend, giúp việc “tinh chỉnh” các mô hình LLaMA trở nên đơn giản như… bấm một nút! Cứ hình dung nó như Alchemy (một nền tảng phát triển blockchain đơn giản), nhưng là dành cho việc tinh chỉnh LLM vậy. Có một trường hợp sử dụng cụ thể à? Cứ “quăng” dữ liệu đặc thù của bạn lên. Muốn nó hành xử theo kiểu riêng? Cấu hình luồng tư duy của mô hình. Cần chạy thật rẻ? Xuất ra chạy cục bộ hoặc thuê máy tính. Một cú click chuột = một LLM “tinh chỉnh” sẵn sàng “lên sóng” (production-ready), cực kỳ phù hợp với app hay ngành của bạn. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/L3k7J6N.png' alt='Công cụ tinh chỉnh LLaMA đơn giản như bấm nút'> 🧠 Tại sao việc này lại QUAN TRỌNG? Giả sử bạn đang xây dựng một hệ thống CRM chuyên biệt cho Reddit đi. Bạn muốn AI “đánh giá” khách hàng tiềm năng dựa trên các cuộc thảo luận trên Reddit. Dùng ChatGPT ư? Bạn sẽ “cạp đất” mà ăn đó. Dùng LLM “chung chung” thì sao? Nó sẽ chẳng hiểu gì về “văn hóa” Reddit đâu! Nếu bạn muốn nó “khôn” hơn, bạn phải “tinh chỉnh” nó – có thể là trên các bài viết, lượt upvote, hay subreddit chuyên biệt. Nhưng trừ khi bạn là chuyên gia ML, nếu không, bạn chắc chắn sẽ cần những công cụ được tạo ra “đo ni đóng giày” cho dân dev. Đó chính là “khoảng trống” mà chúng tôi đang muốn lấp đầy. <img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/yF9x1aW.png' alt='Ví dụ CRM cho Reddit cần AI hiểu văn hóa Reddit'> 👇 Giờ thì đến lượt bạn! Bạn có đang xây dựng tính năng AI với các mô hình nguồn mở không? Phần khó nhằn nhất khi “tinh chỉnh” đối với team bạn là gì? Một công cụ như thế này có hữu ích cho bạn không? Hãy cùng “tám” chút đi nào – chúng tôi đang xây dựng thứ này dành riêng cho các developer, những người chỉ muốn “ra lò” (ship) các tính năng AI tuyệt vời mà không cần phải biến thành chuyên gia nghiên cứu ML chỉ sau một đêm!
Lê Lân
Bí mật AI: Hầu hết tính năng AI KHÔNG DÙNG ChatGPT API! Họ dùng LLaMA và tinh chỉnh!
Chào các bạn developer! Bạn có thấy dạo này làm AI mà cứ như... "đốt tiền" không? Cứ nhắc đến AI là y như rằng ai cũng nghĩ ngay đến việc "cắm" API của OpenAI, phải không nào? Mà sự thật phũ phàng là, không phải ai cũng "đủ đô" để theo được cái cuộc chơi này đâu nhé!Nếu bạn là một backend dev đang miệt mài xây dựng tính năng AI cho startup "con cưng" của mình, hay thậm chí là một "solo hacker" đang ngày đêm ôm ấp ứng dụng riêng, chắc chắn bạn đã từng "đụng mặt" với bức tường này: API của ChatGPT đắt cắt cổ, mà cái giá thì leo thang nhanh đến chóng mặt! Bạn đã bao giờ thuê hẳn một bác sĩ phẫu thuật thần kinh chỉ để... lau nhà chưa? Nghe thì phi lý đúng không? Cảm giác "xài sang" nó y chang như vậy đó, khi bạn dùng một mô hình AI trị giá tỉ đô, đa năng để làm những tác vụ AI đơn giản trong ứng dụng của mình. Thật là phí phạm mà!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/expensive_ai.png' alt='Mô hình AI đắt đỏ'>Vậy rốt cuộc, "dân tình" bên ngoài, đặc biệt là những team đang "làm thật ăn thật", họ đang làm gì phía sau hậu trường nhỉ? "Bí mật" mà họ ít khi bật mí chính là: Họ đang dùng LLaMA – một "LLM" (Mô hình Ngôn ngữ Lớn) mã nguồn mở siêu đỉnh đến từ nhà Meta – và sau đó là "tinh chỉnh" nó! Đúng vậy đó! Hầu hết các tính năng AI "xịn sò" mà bạn đang thấy trong các sản phẩm "hot hit" hiện nay không hề dùng GPT-4 đâu. Thay vào đó, họ ưu tiên những mô hình nhỏ hơn, rẻ hơn, thậm chí có thể chạy "ngon lành" ngay trên máy của bạn (chạy cục bộ) như LLaMA, Mistral, Mixtral... Những mô hình này được "huấn luyện" vừa đủ, được "đào tạo bài bản" để thực sự hữu ích cho một lĩnh vực, một tác vụ cụ thể. Cứ như việc bạn thuê một chuyên gia đầu ngành thay vì một người biết tuốt nhưng chẳng sâu được cái gì vậy!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/specialized_ai.png' alt='Mô hình AI chuyên biệt'>Team mình đã "lăn lộn" với "chiêu này" suốt 9 tháng vừa qua, và đây là những bí kíp chúng mình đã học được:🧠 Tinh chỉnh một mô hình AI ư? Nghe có vẻ phức tạp nhưng thật ra nó giống hệt như việc bạn hướng dẫn một thực tập sinh mới toanh vào làm việc vậy!Nghe từ "tinh chỉnh" (fine-tuning) có vẻ "hack não", nhưng tin mình đi, nó chỉ là một quy trình huấn luyện có cấu trúc, tập trung vào ba mảng chính để biến "gà mơ" thành "chuyên gia":* 1. Từ vựng (Vocabulary): Các mô hình AI tổng quát giống như một sinh viên mới ra trường – họ biết nhiều thứ nhưng chưa chắc đã hiểu hết "tiếng lóng" trong ngành của bạn đâu. Chẳng hạn, một mô hình AI chung chung sẽ "ngớ người" ra khi bạn hỏi "CAC" là gì, "NPS" là gì, hay "TVL" có ý nghĩa gì trong ngữ cảnh đặc thù của bạn. Giống như thực tập sinh vậy, chúng cần được "dạy" từng tí một về các thuật ngữ chuyên ngành: "À, CAC là chi phí để có một khách hàng mới đó", "NPS là mức độ hài lòng của khách hàng đó nha". Nghe có vẻ đơn giản nhưng lại cực kỳ quan trọng để mô hình "thẩm thấu" được lĩnh vực của bạn!<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/training_intern.png' alt='Huấn luyện mô hình AI như thực tập sinh'>* 2. Sử dụng công cụ (Agents): Một trợ lý giỏi là người biết khi nào thì nên dùng "công cụ" nào. Tương tự, mô hình AI phải học cách biết khi nào thì "ra tay" với công cụ thích hợp. Ví dụ, nếu bạn yêu cầu nó định giá một công ty, nó phải biết "à, mình cần dùng phương pháp DCF (Chiết khấu dòng tiền) mới đúng bài". Hoặc nếu bạn muốn nó làm toán cơ bản, nó phải biết bật "máy tính" lên mà tính chứ không phải tự bịa ra con số. Bạn cần "chỉ điểm" cho nó: "Công cụ này dùng cho vấn đề này, công cụ kia dùng cho vấn đề khác."* 3. Tư duy (Reasoning): Cuối cùng, và cũng là quan trọng nhất, mô hình phải học được cách "suy nghĩ" – cách tiếp cận các loại câu hỏi một cách logic, mạch lạc và nhất quán. Đây chính là "bí kíp" để bạn biến một mô hình tổng quát "biết tuốt" nhưng không chuyên… thành một trợ lý AI siêu tập trung, nắm vững mọi ngóc ngách trong lĩnh vực của bạn và mang lại giá trị thực sự, chứ không phải chỉ là "trả lời cho có".🛠️ Vấn đề "nhức nhối" hiện tại: Tinh chỉnh vẫn còn... lộn xộn "như mớ bòng bong"!Nếu bạn là một ML engineer chính hiệu, chắc hẳn bạn đã có "bộ đồ nghề" tủ của mình rồi: Hugging Face, Axolotl, LoRA, cộng thêm vài chiêu "cà khịa" trên Colab hay AWS. Nhưng điều chúng mình thấy ngày càng rõ ràng là, các backend developer đang bị "kéo" vào thế giới AI một cách bất đắc dĩ – không phải để xây dựng mô hình từ đầu, mà là để tích hợp các tính năng LLM vào các ứng dụng thực tế. Và đối với họ, đây chính là lúc mọi thứ trở nên… "rối như tơ vò"! Không có một framework nào "chuẩn chỉnh" và thống nhất cả. Cũng chẳng có chuyện "cắm là chạy" được ngay đâu. Hiện tại, quá trình này giống một môn nghệ thuật "phù thủy" hơn là một quy trình khoa học có bài bản.<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/tangled_code.png' alt='Quy trình tinh chỉnh phức tạp'>🚀 Và đây là thứ chúng mình đang "ủ mưu" xây dựng!Vậy ý tưởng "động trời" của team mình là đây: Chúng mình đang miệt mài phát triển một công cụ "đúng gu" dành riêng cho các backend developer, giúp việc tinh chỉnh các mô hình LLaMA trở nên đơn giản chỉ với... một cú nhấp chuột! Hãy thử hình dung nó như "Alchemy" (nền tảng tài chính web3 đình đám) nhưng là phiên bản dành cho việc tinh chỉnh LLM vậy!Bạn có một trường hợp sử dụng "độc nhất vô nhị"? Cứ thoải mái tải dữ liệu chuyên ngành của bạn lên. Muốn mô hình có một "tính cách" hay hành vi cụ thể? Dễ thôi, chỉ cần cấu hình luồng tư duy của mô hình theo ý bạn. Cần chạy nó với chi phí "rẻ bèo nhèo"? Bạn có thể xuất ra để chạy cục bộ hoặc trên các nền tảng đám mây thuê ngoài. Tóm lại: Một cú nhấp chuột = bạn có ngay một mô hình LLM đã được tinh chỉnh, "sẵn sàng chiến đấu" cho môi trường sản xuất, và quan trọng nhất là, nó "ăn khớp" hoàn hảo với ứng dụng hoặc ngành của bạn. Nghe có phải là "giải pháp trong mơ" không?<img src='https://truyentranh.letranglan.top/api/v1/proxy?url=https://i.imgur.com/one_click_solution.png' alt='Công cụ tinh chỉnh một cú nhấp chuột'>🧠 Tại sao giải pháp này lại "cực kỳ quan trọng" đến vậy?Hãy thử tưởng tượng bạn đang xây dựng một "siêu phẩm" như một hệ thống CRM chuyên biệt cho... Reddit chẳng hạn. Mục tiêu của AI là phân loại khách hàng tiềm năng dựa trên hàng triệu cuộc thảo luận trên Reddit. Nếu bạn "chơi lớn" dùng ChatGPT cho việc này, bạn sẽ... phá sản "không còn một xu" mất! Nếu bạn dùng một LLM tổng quát "đại trà", nó sẽ chẳng bao giờ hiểu được cái "văn hóa Reddit" độc đáo, những thuật ngữ, cách diễn đạt riêng biệt trên đó.Nếu bạn muốn nó thực sự "thông minh" và "thấu hiểu" được Reddit, bạn BẮT BUỘC phải tinh chỉnh nó – có thể là trên các bài đăng, lượt upvote, hay thậm chí là từng subreddit cụ thể. Nhưng trừ khi bạn là một chuyên gia ML "sừng sỏ" đã có hàng chục năm kinh nghiệm, bạn sẽ cần những công cụ được tạo ra riêng biệt, dễ dùng, thân thiện với developer. Đó chính là "khoảng trống" khổng lồ mà chúng mình đang "nhăm nhe" muốn lấp đầy.👇 Còn bạn thì sao, chúng ta cùng "tám" chút nhé?Bạn có đang "đau đầu" xây dựng các tính năng AI với các mô hình mở không? Theo bạn, phần "khó nhằn" nhất của việc tinh chỉnh đối với team bạn là gì? Một công cụ "thần thánh" như thế này có hữu ích cho bạn và team không? Hãy cùng bắt đầu trò chuyện nhé – chúng mình đang xây dựng công cụ này "chỉ để" phục vụ những developer như bạn, những người chỉ muốn "ship" những tính năng AI tuyệt vời mà không cần phải "biến hình" thành nhà nghiên cứu ML sau một đêm!
Lê Lân