(Dành cho người hoạch định) Hiểu biết cơ bản về LLM

📚 Mục đích bài giảng

Trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), đã trở thành công nghệ cốt lõi của các dịch vụ IT và kinh doanh hiện đại. Khóa học này nhằm mục đích hướng dẫn các nhà hoạch định một cách toàn diện và có hệ thống từ hiểu biết cơ bản về LLM đến các chiến lược ứng dụng thực tế. Chúng tôi sẽ giải thích từng bước các nguyên lý và khái niệm để ngay cả những nhà hoạch định thiếu nền tảng kỹ thuật cũng có thể dễ dàng hiểu được, đồng thời bồi dưỡng những năng lực cốt lõi cần thiết để hoạch định, hợp tác và quản lý LLM một cách hiệu quả trong công việc thực tế.

📚 Đối tượng khóa học

• Nhà hoạch định mới bắt đầu hoặc quan tâm đến việc lập kế hoạch dịch vụ AI

• PM hợp tác với các nhà phát triển, nhà thiết kế, v.v.

• Người phụ trách kinh doanh đang xem xét việc triển khai LLM

• Những người thực hành muốn hiểu toàn bộ bức tranh từ nguyên lý hoạt động của LLM đến cách ứng dụng

• Những người muốn hiểu về NLP, LLM, gpt, trí tuệ nhân tạo (AI), ChatGPT

📚 Nội dung bài giảng

Phần 1. Lý do cần thiết LLM

• Nội dung cốt lõi: Giới thiệu định nghĩa và bối cảnh phát triển của LLM, tầm quan trọng trong việc lập kế hoạch kinh doanh và dịch vụ, các trường hợp ứng dụng cụ thể

• Đặc điểm: Hướng dẫn nhận thức rõ ràng về sự cần thiết của việc đưa LLM vào từ góc nhìn của người lập kế hoạch

Phần 2. Nền tảng kỹ thuật LLM: Tổng quan về trí tuệ nhân tạo

• Nội dung cốt lõi: Các khái niệm cơ bản về trí tuệ nhân tạo và machine learning, các loại hình học tập, mối quan hệ với deep learning

• Đặc điểm: Xây dựng nền tảng kỹ thuật cho LLM thông qua việc hiểu toàn diện công nghệ AI

Phần 3. Bối cảnh kỹ thuật LLM: Vai trò của Deep Learning

• Nội dung cốt lõi: Nguyên lý hoạt động của deep learning, giải thích các kiến trúc chính (CNN, RNN, Transformer), hạn chế và tương lai của deep learning

• Đặc điểm: Tập trung vào kiến trúc Transformer, khám phá sâu các công nghệ cốt lõi phát triển LLM

Phần 4. Nền tảng kỹ thuật LLM: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

• Nội dung cốt lõi: Định nghĩa NLP, các nhiệm vụ chính, công nghệ cốt lõi, hạn chế và thách thức

• Đặc điểm: Hỗ trợ hiểu bản chất của vấn đề 'ngôn ngữ' mà LLM xử lý

Phần 5. Các khái niệm cơ bản về LLM

• Nội dung cốt lõi: Khái niệm mô hình ngôn ngữ, cấu trúc LLM, các đặc điểm và thành phần chính, quá trình phát triển

• Đặc điểm: Hệ thống hóa kiến thức cần thiết để hiểu nguyên lý hoạt động của LLM

[Bài giảng bổ sung] Phần 6. Hiểu cách hoạt động của LLM

• Nội dung cốt lõi: Xử lý đầu vào, cơ chế tạo ra câu trả lời, tính đa dạng của kết quả (Sampling), ảnh hưởng của prompt, cơ bản thiết kế prompt, quy trình sử dụng API

• Đặc điểm: Hiểu trực quan LLM theo đơn vị 'luồng', nắm bắt các khái niệm cốt lõi khi hợp tác giữa kế hoạch và phát triển

[Bài giảng bổ sung] Phần 7. Chiến lược sử dụng LLM

• Nội dung cốt lõi: Các yếu tố cần xem xét khi lập kế hoạch dịch vụ, phân loại các loại hình ứng dụng LLM, giới thiệu các tính năng đại diện, điểm thiết kế UX, phát triển tập trung vào prompt và fine-tuning, phương pháp điều phối hợp tác, hiểu biết về chỉ số hiệu suất

• Đặc điểm: Tập trung vào bí quyết thực chiến có thể áp dụng ngay vào hiện trường lập kế hoạch thực tế

📚 Phương pháp giảng dạy

📚 Hiệu quả học tập

Nâng cao khả năng hiểu biết công nghệ

• Học cách thức hoạt động của LLM và công nghệ dựa trên deep learning một cách dễ hiểu và có hệ thống, để xây dựng nền tảng kỹ thuật vững chắc.

Tăng cường năng lực lập kế hoạch thực tế

• Nắm vững các chiến lược prompt thiết yếu, hiểu biết về API và điểm hợp tác cần thiết khi thiết kế dịch vụ LLM để nâng cao khả năng thực hiện dự án thực tế.

Cải thiện giao tiếp hợp tác

• Có thể nhận biết trước các vấn đề giao tiếp có thể phát sinh khi hợp tác với nhiều bộ phận khác nhau như developer, designer, PM và điều phối một cách hiệu quả.

Đảm bảo năng lực đánh giá và cải thiện chất lượng

• Nắm vững các chỉ số cốt lõi để đánh giá chất lượng kết quả LLM, có thể quản lý độ hoàn thiện dịch vụ một cách có hệ thống.

📚 Phương pháp sử dụng bài giảng và hiệu quả mong đợi

Hướng dẫn sử dụng

• Được cấu trúc để người lập kế hoạch có thể tự học một cách chủ động ngay cả khi làm việc một mình, nhưng cũng có thể được sử dụng hiệu quả trong các workshop nội bộ hoặc nhóm học tập.

• Khả năng tổng hợp khái niệm và giải quyết vấn đề sẽ được tối đa hóa khi học lặp lại trước và sau khi áp dụng vào thực tế.

Hiệu quả mong đợi

• Tăng tỷ lệ thành công của dự án thông qua việc cải thiện toàn diện năng lực lập kế hoạch liên quan đến LLM

• Giảm thiểu hiểu lầm và xung đột phát sinh trong quá trình hợp tác

• Nâng cao độ hoàn thiện dịch vụ và sự hài lòng của người dùng

• Đảm bảo năng lực cạnh tranh trong việc lập kế hoạch khác biệt phù hợp với xu hướng AI mới nhất

🚀 Bắt đầu ngay bây giờ!

Hãy bước những bước đầu tiên trong việc lập kế hoạch dịch vụ AI tương lai cùng với khóa học này.