Lịch sử và sự phát triển của LLM

# Bài 07. Lịch sử và sự phát triển của LLM

## Thông báo đăng tải bài học mới

Xin chào các bạn học viên! Khóa học này dự kiến sẽ đăng tải tuần tự **82** bài học mới (tổng cộng 13 phần). Vì tôi đang thực hiện nhiều bài giảng cùng lúc, nên thay vì đăng tải dồn dập một khóa học, tôi sẽ tiến hành theo phương thức **đăng tải xen kẽ từng chút một giữa nhiều khóa học khác nhau**. Dưới đây là nguyên tắc đăng tải và lịch trình cụ thể cho từng phần của khóa học này.

> Lưu ý, các bài học được đăng tải hiện tại không phải là nội dung hoàn toàn mới mà là một phần của công việc sản xuất **phiên bản cải tiến (ấn bản thứ 2 hoặc thứ 3)** nhằm bổ sung cho các bài giảng hiện có.

## Nguyên tắc đăng tải

- Hiện tại, tôi đang xoay vòng qua tổng cộng 19 bài giảng theo thứ tự (phương thức tuần hoàn) và đăng tải xen kẽ mỗi lần 1 bài học cho mỗi bài giảng.
- Việc đăng tải được thực hiện vào các ngày trong tuần (Thứ Hai - Thứ Sáu), mỗi ngày sẽ có tổng cộng 5 bài học mới được tải lên tính trên tất cả các bài giảng.
- Khóa học này cũng sẽ được đăng tải bài học tiếp theo mỗi khi đến lượt trong chu kỳ xoay vòng.
- Tốc độ đăng tải có thể cảm thấy chậm so với các bài giảng khác, nhưng tất cả các bài giảng đều đang được tiến hành cùng nhau theo cùng một phương thức.

## Lịch trình đăng tải theo từng phần (Tổng cộng 13 phần)

| Phần | Số bài học | Ngày bắt đầu đăng | Ngày kết thúc đăng |
|---|---|---|---|
| Phần 1. Nguồn gốc và sự phát triển ban đầu của mô hình ngôn ngữ | 2 | 2026-07-02 | 2026-07-08 |
| Phần 2. Sự xuất hiện của giả thuyết phân phối và sự phát triển của phương thức biểu diễn từ | 7 | 2026-07-13 | 2026-08-13 |
| Phần 3. Hạn chế của Embedding tĩnh và nhận thức về sự cần thiết của ngữ cảnh | 6 | 2026-08-19 | 2026-09-15 |
| Phần 4. Vấn đề phương pháp Tokenization và giải quyết vấn đề từ ngoài từ điển (OOV) | 7 | 2026-09-21 | 2026-10-22 |
| Phần 5. ELMo - Sự khởi đầu của Contextual Embedding | 7 | 2026-10-27 | 2026-11-27 |
| Phần 6. Transformer và cơ chế Self-Attention | 7 | 2026-12-03 | 2027-01-04 |
| Phần 7. BERT - Cuộc cách mạng trong học tập ngữ cảnh hai chiều | 7 | 2027-01-08 | 2027-02-05 |
| Phần 8. Các mô hình biến thể của BERT | 6 | 2027-02-10 | 2027-03-03 |
| Phần 9. GPT và mở rộng sang biểu diễn cấp câu - Đỉnh cao của Contextual Embedding | 8 | 2027-03-08 | 2027-04-05 |
| Phần 10. Cuộc cách mạng Transformer và kỷ nguyên của các mô hình ngôn ngữ lớn | 4 | 2027-04-08 | 2027-04-20 |
| Phần 11. Các mô hình LLM mới nhất và sự phát triển công nghệ | 7 | 2027-04-23 | 2027-05-18 |
| Phần 12. Sự phát triển của kỹ thuật hiệu quả hóa LLM và tối ưu hóa mô hình | 7 | 2027-05-20 | 2027-06-14 |
| Phần 13. Ứng dụng LLM, tích hợp hệ thống và triển vọng tương lai | 7 | 2027-06-16 | 2027-07-08 |

## Dự kiến hoàn thành toàn bộ

Dựa trên tốc độ hiện tại, thời điểm dự kiến hoàn thành toàn bộ việc đăng tải khóa học này là **khoảng tháng 7 năm 2027**. (Lịch trình thực tế có thể được đẩy sớm hơn hoặc lùi lại tùy thuộc vào tình hình sản xuất)

Theo yêu cầu của độc giả, chúng tôi phát hành mã giảm giá 66% (có thể mua khóa học trị giá 990.000 won với giá 330.000 won) cho nội dung "Kỹ thuật quản lý tải nhận thức giúp vượt qua giới hạn hiệu suất của RAG".

Tham khảo thêm, khóa học này đang trong quá trình đăng tải phiên bản thứ 2, được cải biên từ phiên bản thứ 1.

Đối với bản thứ 2, tất cả tài liệu học tập đã được đăng tải nhưng video vẫn đang trong quá trình cập nhật.

Tôi thường xuyên đăng tải các video của phiên bản thứ 2, nhưng sẽ mất nhiều thời gian (ít nhất là vài tháng trở lên) để đăng tải được toàn bộ video.

Xin hãy lưu ý điểm này và cân nhắc kỹ lưỡng trước khi quyết định sử dụng mã giảm giá.

Hạn chót là đến ngày 19 và số lượng phát hành có hạn, vì vậy nếu bạn cần thì hãy nhanh chóng sử dụng nhé.

Bạn có thể tải phiếu giảm giá bằng cách nhập địa chỉ dưới đây vào thanh tìm kiếm của trình duyệt.

https://inf.run/QowXG

Xin chào.

Thời đại AI viết code thay cho con người đã đến.

Tuy nhiên, việc kiểm chứng kỹ lưỡng mã nguồn do AI tạo ra và chỉ đạo hướng cải thiện vẫn là nhiệm vụ của con người.

Xa hơn nữa, chúng ta cần phải biết cách vận dụng AI một cách rộng rãi hơn theo cả chiều dọc và chiều ngang.

Hướng ngang có nghĩa là hướng có thể bao quát từ khâu lập kế hoạch cho đến triển khai, và

Hướng dọc có nghĩa là hướng có thể bao quát đa dạng các ngôn ngữ, đa dạng các framework và đa dạng các phương pháp luận.

Chính vì vậy, những nhà phát triển có phổ kỹ năng rộng (tức là sở hữu phổ kỹ năng hoàn chỉnh cả theo chiều dọc lẫn chiều ngang)

sẽ rất cần thiết.

Tuy nhiên, hệ thống giáo dục vẫn chưa thể bắt kịp điều này.

Vì vậy, tôi đã sử dụng Claude Code để mở ra "Trại huấn luyện đọc hiểu mã nguồn cấu trúc".

Tại https://code-reading-bootcamp.vercel.app/, khả năng đọc hiểu mã nguồn do AI hoặc con người viết và, you can develop the ability to read code written by both AI and humans, and

Bạn sẽ có thể rèn luyện khả năng định hướng cho AI cách cải thiện mã nguồn.

Có các yếu tố trò chơi hóa giúp bạn có thể kiểm tra sự cải thiện chỉ số năng lực của bản thân một cách thú vị.

Bạn có thể sử dụng hoàn toàn miễn phí bất cứ lúc nào mà không cần đăng nhập.

Mặc dù vẫn còn những thiếu sót và có những phần câu hỏi vẫn chưa được lấp đầy,

Tôi xin giới thiệu với hy vọng rằng điều này sẽ giúp ích cho mọi người.

Rất mong các bạn sẽ đón nhận và sử dụng một cách thoải mái.

Ngày 10 tháng 2 năm 2026, kính thư, Park Jin-soo (Arigaram).