Trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là khái niệm xa lạ mà ngày càng phổ biến và giữ vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực của đời sống. Công nghệ này giúp nâng cao hiệu suất làm việc, tự động hóa nhiều tác vụ và mở ra nhiều cơ hội mới. Để hiểu rõ cách AI hoạt động và ứng dụng hiệu quả, việc nắm vững các thuật ngữ nền tảng về AI là điều cần thiết. Trong bài viết này, Toomva giúp bạn giải mã những thuật ngữ AI quan trọng theo cách dễ hiểu nhất. Cùng bắt đầu nhé.
Thuật ngữ về mô hình và cấu trúc
1. Large Language Model (LLM): Mô hình ngôn ngữ lớn, được ví như "bộ não" AI có khả năng hiểu và giao tiếp bằng ngôn ngữ giống như con người.
2. Transformer: Kiến trúc nền tảng của ChatGPT giúp AI hiểu và xử lý ngôn ngữ hiệu quả hơn.
3. Fine-tuning: Quá trình tinh chỉnh mô hình để cải thiện hiệu suất trên một tập dữ liệu cụ thể.
4. Prompt Chaining: Chuỗi lời nhắc liên tiếp giúp AI "ghi nhớ" và tạo nội dung phức tạp hơn.
5. AI Drift: Khi mô hình AI dần thay đổi cách phản hồi theo thời gian, đôi khi lệch khỏi mục tiêu ban đầu.
6. Synthetic Data: Dữ liệu do AI tự tạo ra để huấn luyện chính nó, không phải từ con người.
7. Knowledge Cutoff: Mốc thời gian mà AI không có dữ liệu cập nhật
8. Parameter: Tham số, Số lượng biến số trong mô hình, quyết định khả năng học và xử lý ngôn ngữ.
9. Context Window: Phạm vi từ hoặc ký tự mà mô hình có thể ghi nhớ và xử lý trong một lần tương tác.
10. Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF): Quá trình học tăng cường từ phản hồi con người giúp ChatGPT hiểu ngữ cảnh và ưu tiên câu trả lời phù hợp hơn.
Thuật ngữ về cách thức hoạt động
1. Token: Đơn vị nhỏ nhất mà mô hình xử lý, có thể là một từ hoặc một phần của từ.
2. Prompt engineering: Kỹ thuật xây dựng câu lệnh (prompt) để tối ưu đầu ra của ChatGPT.
3. Zero-shot learning: Khả năng AI trả lời chính xác một câu hỏi mà không cần huấn luyện trước đó.
4. Few-shot Learning: Khả năng AI học nhanh từ một vài ví dụ thay vì hàng ngàn dữ liệu.
5. Hallucination: Khi ChatGPT tạo ra thông tin không chính xác hoặc không có thật.
6. Top-k Sampling: Kỹ thuật giúp mô hình chọn từ phù hợp nhất dựa trên xác suất.
7. Top-p (Nucleus Sampling): Phương pháp chọn từ linh hoạt hơn so với top-k, giúp tạo ra văn bản tự nhiên hơn.
8. Token Smuggling: Cách "lách" giới hạn token bằng cách rút gọn hoặc mã hóa văn bản.
9. Latent Space: Không gian trừu tượng nơi AI "hình dung" và tạo ra các phản hồi của mình.
Thuật ngữ về giới hạn và lỗi
1. Ethical AI: Các tiêu chuẩn đạo đức áp dụng cho AI nhằm đảm bảo quyền riêng tư và ngăn chặn nội dung gây hại.
2. Content Filtering: Cơ chế ngăn chặn nội dung độc hại, vi phạm chính sách.
3. Bias Mitigation: Các phương pháp giảm thiểu sự thiên vị, giúp AI đưa ra phản hồi chính xác và công bằng hơn.
4. AI Hallucination: Khi AI tự bịa ra thông tin mà không có cơ sở thực tế.
5. Shadow Prompting: Khi AI vô tình nhớ hoặc học được nội dung mà nó không được phép lưu trữ.
6. Model Collapse: Khi AI liên tục học từ dữ liệu do chính nó tạo ra, dẫn đến phản hồi kém đa dạng và thiếu chính xác.
7. Data Poisoning: Khi dữ liệu đầu vào bị "nhiễm độc" (do sai sót hoặc cố ý) khiến AI học sai lệch.
8. Zombie Data: Dữ liệu cũ, lỗi thời nhưng vẫn ảnh hưởng đến cách AI đưa ra phản hồi.
9. Rubber Duck Debugging AI: Trạng thái AI giải thích lại suy nghĩ của chính nó để tìm ra lỗi sai.
Thuật ngữ về ứng dụng và xu hướng
1. AI Persona: Một "tính cách" cụ thể của AI được thiết lập qua prompt để phục vụ một vai trò nhất định.
2. Human-in-the-Loop (HITL): Trạng thái con người giám sát và can thiệp vào phản hồi của AI để đảm bảo độ chính xác.
3. Ludonarrative AI: AI có thể tạo ra cốt truyện tương tác như trong trò chơi.
4. AI Whispering: Kỹ thuật "nói chuyện" với AI bằng cách tối ưu hóa câu lệnh để tạo ra kết quả mong muốn.
5. AI Agent: Một hệ thống AI có thể thực hiện tác vụ phức tạp dựa trên nhiều bước xử lý.
6. Synthetic Media: Nội dung (văn bản, hình ảnh, video) do AI tạo ra thay vì con người.
7. Meme-Aware AI: AI có khả năng hiểu và tạo meme dựa trên xu hướng mạng xã hội.
8. Lifelong Learning AI: AI có thể học liên tục và cập nhật kiến thức mà không cần huấn luyện lại.
Trên đây là bài viết Giải mã những thuật ngữ AI quan trọng theo cách dễ hiểu nhất mà Toomva muốn chia sẻ cùng bạn. Việc trang bị kiến thức về AI không chỉ giúp bạn theo kịp xu hướng công nghệ mà còn tạo ra nhiều cơ hội phát triển trong học tập và công việc. Đừng quên truy cập chuyên mục Kinh nghiệm, kỹ năng để cập nhật những bài viết thú vị tiếp theo.
Cảm ơn bạn đã ghé thăm. Chúc bạn một ngày học tập và làm việc hiệu quả!
