(For Planners) Limitations and Future Prospects of LLMs

Hiện đã là thời đại phát triển dựa trên AI. Do cần có cách tận dụng AI hiệu quả hơn để tạo ra mã và tài liệu chất lượng và chính xác hơn, chúng tôi đề xuất các phương pháp phù hợp.

Giúp các lập trình viên junior có thể hiểu toàn bộ quy trình phát triển từ lập kế hoạch, viết code, triển khai đến kiểm thử bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo như một công cụ phát triển, từ đó trang bị năng lực Full-Spectrum cần thiết để tồn tại và phát triển trong thời đại AI.

Giải thích các nguyên lý cơ bản của mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT, tập trung vào lý thuyết.

Giải thích lý do cần LLM, nền tảng kỹ thuật và khái niệm cơ bản.

Khi xây dựng hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation: Tạo sinh tăng cường truy xuất) dựa trên AI tạo sinh hoặc LLM mà không đạt được hiệu suất mong muốn và không có giải pháp thích hợp, thì phải làm sao? Khóa học này sẽ trình bày các phương pháp cải thiện hiệu suất RAG dựa trên lý thuyết Cognitive Load (Tải trọng nhận thức). Thông qua khóa học này, bạn có thể hiểu được giới hạn của cửa sổ ngữ cảnh LLM và cách quản lý Cognitive Load một cách hiệu quả trong hệ thống RAG. Đây là một khóa học lý thuyết cấp độ thực tiễn, bao gồm các chủ đề như kích thước và thiết kế cấu trúc Chunk, kỹ thuật tạo Chunk chất lượng cao, tối ưu hóa động, đánh giá hiệu suất và các kỹ thuật thực chiến.

Khóa học này là một quá trình học tập có hệ thống về kỹ thuật prompt engineering - công nghệ cốt lõi để sử dụng hiệu quả các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) hoặc trí tuệ nhân tạo sinh tạo. Từ lý thuyết cơ bản đến kỹ thuật thực chiến, cùng với các ứng dụng mới nhất và các vấn đề về bảo mật·đạo đức được đề cập một cách toàn diện, khóa học mang lại sự hỗ trợ thực tế cho tất cả các nhà phát triển dịch vụ dựa trên LLM, nhà khoa học dữ liệu và người lập kế hoạch AI.

Đây là một bài giảng được thiết kế để bạn có thể hiểu được Secure Coding (lập trình bảo mật), ngay cả khi bạn chưa biết gì về nó. Sau khi nắm vững các khái niệm cơ bản về lập trình bảo mật, bài giảng sẽ tập trung giải thích về bảo mật dịch vụ web. Đây là một bài giảng đã được thực hiện dưới dạng chuyên đề đặc biệt do Đại học OO tổ chức. Hơn 160 đoạn mã nguồn được trình bày kèm theo nhiều chú thích phong phú, giúp người học dễ dàng nhận biết các chủ đề và kỹ thuật cốt lõi có thể áp dụng ngay vào thực tế.

Khái niệm “Problematization” (문제화) còn được dịch là đặt vấn đề (문제 제기), xây dựng vấn đề (문제짜기). Nó cũng có thể được dịch là thiết lập vấn đề (문제 설정) hoặc định nghĩa vấn đề (문제 정의). Đây là một khái niệm bao gồm quá trình đặt câu hỏi từ một góc nhìn mới về các sự thật đã biết như yêu cầu hoặc kiến thức thông thường, xác định vấn đề và xây dựng cách giải quyết vấn đề đó. Problematization nên là điểm khởi đầu của mọi quá trình phát triển nhưng vẫn là một chủ đề chưa được thảo luận đầy đủ trong lĩnh vực phát triển. Việc thực hiện một dự án hay phát triển một chương trình thực chất cũng là việc lập kế hoạch để giải quyết vấn đề. Nghĩa là, nó có liên quan đến problematization. Để giải quyết vấn đề, trước tiên vấn đề phải được xác định rõ ràng. Tuy nhiên, hầu hết các vấn đề được đưa ra dưới dạng các yêu cầu mơ hồ. Do đó, cần có khả năng biến các yêu cầu mơ hồ thành vấn đề rõ ràng để giảm thiểu 'lãng phí phát triển' không cần thiết, giúp hợp tác trôi chảy hơn và nắm bắt đúng nhu cầu thực sự của người dùng. Khóa học này giúp rèn luyện 'tư duy cấu trúc vấn đề' thông qua các trường hợp thực tế và công cụ.

Bạn có thể tìm hiểu các khái niệm và phương pháp 'thiết kế dịch vụ' cần thiết khi lập kế hoạch các ứng dụng hoặc dịch vụ web được xây dựng dựa trên LLM, một loại hình trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI).

"Chỉ đổi một cái tên thôi, mã đã khác rồi." Đã tổng hợp từ nguyên lý đến ví dụ về 'đặt tên dễ hiểu' – cốt lõi của mã dễ đọc. Tên dễ đọc là khởi đầu của sự hợp tác.

Nhanh chóng hiểu các khái niệm và cú pháp cơ bản của C.

👨‍🍳 Nấu mã như nấu ăn, sạch sẽ và ngon miệng! 『클린 코딩』 là lớp học nấu mã của lập trình viên giống đầu bếp, nơi học 클린 코딩 vui vẻ qua ví von ẩm thực. 🍽️

Sẽ giải thích chi tiết các mô hình ngôn ngữ đa dạng đã được phát triển trong suốt quá trình từ khởi đầu công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho đến các mô hình LLM mới nhất.

Kết hợp CrewAI (giúp triển khai công nghệ đa tác nhân LLM), đồ thị tri thức và hệ thống suy luận để tạo thẩm phán AI.

Tìm hiểu cách thu thập và phân tích các yêu cầu của người dùng để thiết kế dịch vụ LLM.

Tìm hiểu về các ứng dụng hoặc dịch vụ web có thể được xây dựng bằng cách sử dụng LLM.

Tìm hiểu cách thu thập và phân tích các yêu cầu của người dùng để thiết kế dịch vụ LLM.

Giải thích lý do cần LLM, nền tảng kỹ thuật và khái niệm cơ bản.

Đây là bài giảng trong đó bạn tìm hiểu khái niệm về mô hình Gemini của Google và cách sử dụng API Gemini cũng như tạo các ứng dụng AI khác nhau bằng Streamlit.

Tìm hiểu về các ứng dụng hoặc dịch vụ web có thể được xây dựng bằng cách sử dụng LLM.

Đối với những người lập kế hoạch/PM mới bắt đầu sắp ra mắt sản phẩm đầu tiên của họ, chúng tôi sẽ cung cấp cho bạn bí quyết viết trường hợp thử nghiệm và bí quyết QA thực tế.

Khóa học này dành cho những người đang có mục tiêu trở thành PM (Quản lý dự án) và những người đã trở thành PM mà không có sự chuẩn bị đầy đủ. Chúng tôi giúp sinh viên hiểu chính xác vai trò và phạm vi công việc của một PM, hiểu toàn bộ quy trình của một dự án CNTT, từ đó vận dụng tốt các kỹ năng cho từng quy trình dựa trên kinh nghiệm sống động trong lĩnh vực CNTT. Ngoài ra, chúng tôi còn chuẩn bị bài giảng để có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế bằng cách cung cấp các mẫu văn bản do PM viết hoặc quản lý trong số các đầu ra CNTT.

Bạn có tò mò về UX Writing là gì và tại sao nó lại quan trọng không? Bạn có thể tìm hiểu bằng cách xem các ví dụ về các ứng dụng đang hoạt động tốt.

Một khóa học bắt buộc phải có dành cho các nhà thiết kế, nhà hoạch định dịch vụ và PM muốn thực hiện công việc của mình tốt hơn! Chúng tôi sẽ cho bạn biết những điều bạn cần biết về từng sản phẩm kỹ thuật số, ngành và hành trình của người dùng dựa trên các trường hợp thực tế.

Dựa trên hiểu biết chính xác về khách hàng khó tính, trang bị các biện pháp xử lý và chiến lược phù hợp để có thể ứng phó hiệu quả với khách hàng khó tính. Ngoài ra, nó còn được thiết kế để nâng cao tính chuyên nghiệp và cải thiện sự hài lòng trong công việc của nhân viên dịch vụ.

"LoRA 기반 경량 파인튜닝으로 나만의 맞춤형 LLM을 만들어보는 첫걸음!" Đây là khóa học thực hành nhập môn được thiết kế để ngay cả những người mới tiếp xúc với LLM lần đầu cũng có thể dễ dàng theo kịp. Giảm thiểu lý thuyết phức tạp, hướng dẫn từng bước toàn bộ quy trình từ tải mô hình → áp dụng dữ liệu → huấn luyện → so sánh kết quả. Trong thời gian ngắn, bạn sẽ trực tiếp trải nghiệm quy trình của các kỹ thuật fine-tuning nhẹ mới nhất như LoRA·QLoRA, và có thể nắm bắt được cảm giác "À, fine-tuning LLM hoạt động như thế này". Hãy trực tiếp cảm nhận thành tựu tạo ra LLM chuyên biệt cho lĩnh vực của riêng bạn, ngay cả khi không có nhiều tài nguyên!

Đây là khóa học giúp bạn làm chủ lý thuyết cơ bản về LLM và các kỹ thuật cốt lõi của LangChain và RAG. Bạn có thể dễ dàng học hỏi từ những kiến thức cơ bản về LLM đến các công nghệ AI mới nhất được sử dụng trong thực tế!

Đây là cuốn sách hướng dẫn thực tế dành cho những người đang tìm việc làm PM kinh doanh trò chơi. Bắt đầu với phạm vi công việc do PM kinh doanh thực hiện, phân tích BM, đề xuất cải tiến, lập kế hoạch sự kiện, Chúng tôi sẽ dạy cho bạn các khái niệm thực tế như lập kế hoạch công cụ vận hành, thiết kế và phân tích chỉ báo cũng như cách tạo danh mục đầu tư.

Giờ đây, với sức mạnh của AI, bất cứ ai cũng có thể dễ dàng lên kế hoạch và thiết kế giao diện người dùng (UI) cho ứng dụng! Không cần biết lập trình hay có kinh nghiệm về UI cũng không sao. Các công cụ AI như Claude, ChatGPT sẽ biến ý tưởng của bạn thành hiện thực. Chỉ với vài câu hỏi, bạn có thể phân tích khách hàng mục tiêu, thiết kế cấu trúc ứng dụng và thậm chí tự động tạo ra màn hình UI. Trong khóa học này, chúng tôi sẽ hướng dẫn từng bước từ cơ bản để ngay cả những người mới bắt đầu sử dụng Figma cũng có thể theo kịp. Bạn không cần tự tay vẽ mà vẫn có thể nhập toàn bộ giao diện người dùng (UI) của trang web hiện có chỉ với plugin HTML to Design, và tạo ra những màn hình chất lượng cao chỉ trong vài giây bằng các công cụ AI như Google Stitch hay readdy.ai. Đây là khóa học hoàn hảo cho những ai mơ ước khởi nghiệp, muốn chuyển sang làm chuyên viên hoạch định, hoặc muốn giao tiếp hiệu quả với lập trình viên. Thay vì lý thuyết phức tạp, chúng tôi sẽ chỉ truyền đạt những bí quyết thực tiễn có thể áp dụng ngay lập tức. Giờ đây, chỉ cần có ý tưởng, bất cứ ai cũng có thể lên kế hoạch cho một dịch vụ ứng dụng!

RAG(Retrieval-Augmented Generation) từ lý thuyết đến RAG đa phương thức và dựa trên agent mới nhất! Đây là khóa học thực hành được thiết kế để cả những người không chuyên cũng có thể hiểu được. Từ review paper đến triển khai code thực tế, được thiết kế để những người mới tiếp cúc với RAG cũng có thể dễ dàng theo kịp.

Trong thời đại AX khi công nghệ AI kết hợp với thiết kế UX, đội ngũ sản phẩm nên áp dụng chiến lược nào để thiết kế trải nghiệm khách hàng? Nhà nghiên cứu chính với 17 năm kinh nghiệm tại tập đoàn lớn, đồng thời là tiến sĩ HCI và người chia sẻ kiến thức sẽ hướng dẫn bạn dựa trên xu hướng mới nhất, các trường hợp ứng dụng thực tế và kết quả nghiên cứu.

Trong khóa học này, chúng tôi sẽ chia sẻ những nguyên tắc UX và bí quyết thực tiễn cần thiết khi lên kế hoạch và thiết kế sản phẩm AI. Chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về cách sử dụng AI lấy giá trị người dùng làm trung tâm, phương pháp lập kế hoạch và thiết kế UX sử dụng AI, các nguyên tắc và lý thuyết UX cốt lõi được tìm hiểu qua các trường hợp thiết kế trong đời sống hàng ngày, cũng như các phương pháp nghiên cứu UX và phân tích dữ liệu để mang lại trải nghiệm tốt hơn.

Những người làm việc trong lĩnh vực lập kế hoạch trò chơi, lập kế hoạch dịch vụ và PM kinh doanh Đây là bài giảng thực tế về các công cụ vận hành, hỗ trợ văn phòng và lập kế hoạch phân tích dữ liệu.

Chinh phục tất cả về AI thay đổi thế giới chỉ trong 4 bài giảng! Bài 1. Bản chất thật sự của Trí tuệ nhân tạo AI không phải là phép thuật. Đó là bộ não kỹ thuật số được tạo ra bằng cách phân tích 'trí tuệ' của con người như một công thức! Chúng ta sẽ khám phá từng ngóc ngách của cấu trúc cốt lõi của AI tưởng chừng thông minh này. Bài 2. Thuật toán, phương pháp tư duy sáng tạo (?) của AI AI suy nghĩ sẽ tìm ra giải pháp như thế nào? Hãy trực tiếp tìm hiểu chiến lược của AI khi chơi cờ vây, tìm đường và dự đoán kết quả tìm kiếm của bạn. Bài 3. Phần cứng AI, động cơ biến trí tưởng tượng thành hiện thực! Con chip trong điện thoại thông minh của bạn chính là trái tim của AI. Chúng ta sẽ mổ xẻ tất cả, từ CPU, GPU, TPU cho đến những cái tên không thể biết được khác. Bài 4. Cuộc đối đầu lớn giữa Machine Learning và Deep Learning! Việc AI 'học' rốt cuộc có nghĩa là gì? Từ AI dựa trên quy tắc cổ điển, cho đến ChatGPT đang "hot" gần đây! Chúng ta sẽ theo dõi sự tiến hóa của việc học.