Bài học cung cấp những kiến thức nền tảng và thiết thực nhất về mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Nội dung được thiết kế bám sát mục tiêu giúp người học trình bày được khái niệm, mục đích sử dụng, gọi tên các mô hình phổ biến, đồng thời hiểu rõ nguyên lí hoạt động cốt lõi của công nghệ này.

Trọng tâm đầu tiên định nghĩa mô hình ngôn ngữ lớn là một loại hình trí tuệ nhân tạo được huấn luyện trên một lượng dữ liệu văn bản khổng lồ như sách, báo, hội thoại và có thể kết hợp cả dữ liệu hình ảnh, âm thanh. Nhờ quá trình học tập toàn diện này, LLM có khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên một cách linh hoạt. Mục đích sử dụng chính của LLM là hỗ trợ con người trong các hoạt động thực tiễn như trả lời câu hỏi, tóm tắt nội dung, dịch thuật và viết văn bản. Bài học cũng liệt kê một số mô hình ngôn ngữ lớn đang được sử dụng phổ biến nhất hiện nay bao gồm ChatGPT, Gemini và Claude.

Trọng tâm thứ hai đi sâu vào kĩ thuật xử lí văn bản của AI thông qua khái niệm "token". Bài học làm rõ rằng AI chia nhỏ văn bản đầu vào thành các đơn vị cơ bản được gọi là token (có thể là từ, âm tiết hoặc cụm kí tự) để dễ dàng phân tích và tính toán. Lấy ví dụ minh họa, câu "Mình đang học bài" sẽ được tách thành 4 token riêng biệt: "Mình", "đang", "học", "bài". Từ nền tảng này, bài học giải thích cơ chế tạo văn bản của LLM: đó là quá trình phân tích ngữ cảnh để liên tục dự đoán token tiếp theo trong một chuỗi, lặp đi lặp lại cho đến khi tạo thành một câu hoặc một đoạn văn hoàn chỉnh.

Cuối cùng, bài học mở rộng sang khả năng đa phương thức, hướng dẫn chi tiết cách sử dụng công cụ Gemini để tạo hình ảnh từ văn bản mô tả. Bằng cách phân tích các từ khoá trong yêu cầu và vận dụng kiến thức từ lượng lớn dữ liệu huấn luyện, mô hình ngôn ngữ lớn có thể kiến tạo nên những bức tranh sinh động, giúp hiện thực hóa ý tưởng của người dùng một cách trực quan.