Trí tuệ nhân tạo sinh tạo cho người mới bắt đầu

Một chương trình học toàn diện khám phá các nền tảng của Trí tuệ nhân tạo sinh tạo (Generative AI), các Mô hình Ngôn ngữ lớn (LLMs), kỹ thuật lập trình lời nhắc (prompt engineering) và việc phát triển ứng dụng dựa trên AI sử dụng các công cụ như Azure OpenAI và Power Platform.

Thành thạo các nền tảng của Trí tuệ nhân tạo sinh tạo và xây dựng các ứng dụng thông minh từ đầu.

Ghi nhận: Microsoft, Azure và OpenAI.

1. Giải thích cách hoạt động cơ chế bên trong của LLMs, bao gồm quá trình token hóa, cơ chế chú ý (attention mechanism) và kết quả không xác định.
2. So sánh các loại LLM khác nhau (Mô hình nền tảng, mã nguồn mở so với sở hữu, kiến trúc Encoder/Decoder) để lựa chọn công cụ phù hợp cho tình huống kinh doanh.
3. Đánh giá các chiến lược cải thiện kết quả mô hình, đặc biệt là việc lựa chọn giữa Kỹ thuật lập trình lời nhắc (Prompt Engineering), Tăng cường truy xuất (Retrieval Augmented Generation - RAG) và Tinh chỉnh mô hình (Fine-tuning).
4. Định nghĩa Kỹ thuật lập trình lời nhắc và giải thích vai trò của nó như giao diện lập trình chính cho AI sinh tạo.
5. Phân biệt giữa LLM cơ bản và LLM được điều chỉnh theo hướng dẫn (Instruction-Tuned LLMs) và cách chúng xử lý token.
6. Xây dựng lời nhắc phức tạp bằng cách sử dụng chỉ dẫn, nội dung chính, gợi ý và mẫu (template).
7. Xây dựng và cấu hình ứng dụng sinh văn bản bằng thư viện openai, quản lý biến môi trường và điều chỉnh độ đa dạng đầu ra thông qua nhiệt độ (temperature).
8. Phân biệt giữa chatbot dựa trên quy tắc và ứng dụng AI sinh tạo nhận biết ngữ cảnh, đồng thời triển khai Sáu Nguyên tắc của AI Có trách nhiệm từ Microsoft.
9. Thực hiện tìm kiếm ngữ nghĩa bằng cách chuyển đổi văn bản thành embedding (vectơ) và áp dụng độ tương đồng cosin để tìm nội dung liên quan ngoài việc khớp từ khóa đơn giản.
10. Xây dựng và cấu hình ứng dụng sinh ảnh đồng thời triển khai "lời nhắc meta" để xác định giới hạn nội dung và đảm bảo an toàn.