Dù sử dụng cùng một AI, có người hoàn thành nhanh chóng, trong khi có người phải vật lộn với AI suốt cả lịch trình. Qua quá trình tư vấn và giảng dạy phát triển dịch vụ AI tại doanh nghiệp, tôi nhận ra rằng điểm khác biệt cuối cùng nằm ở việc bạn có hiểu nguyên lý của LLM hay không. Trước giờ, phần giải thích về LLM quá khó nên bạn không thể hiểu được đúng không? Tôi sẽ giải thích theo cách dễ hiểu nhất về nguyên lý của LLM và cách tạo mô hình Pre-Training. Tôi sẽ chỉ cho bạn nguyên lý giúp đưa ra chỉ thị chính xác cho AI và kiểm chứng kết quả.

Bạn có đang sử dụng đoạn mã do AI viết mà không hề biết nó là gì không? Không chỉ đơn giản là làm cho chương trình hoạt động, mà còn phải tối ưu để đạt hiệu năng tốt. Thế nhưng khi được hỏi “Tại sao bạn lại triển khai như vậy?”, bạn lại không biết phải trả lời thế nào. Nguyên nhân của sự bế tắc đó là vì bạn thiếu kiến thức nền tảng về CS và chưa hiểu nguyên lý hoạt động của GPU. Thông qua khóa học này, bạn sẽ tiếp thu các nguyên lý được áp dụng trong CPU và GPU cùng những kiến thức CS liên quan, từ đó trở thành người có thể kiểm soát AI và giao việc cho AI một cách hiệu quả. Ngoài ra, trong công ty cũng như khi tìm việc/chuyển việc, bạn sẽ không bị AI thay thế và có thể nhận được mức lương cao hơn.

Đây là 'phương pháp làm việc thực tế' của chúng tôi, và chúng tôi công khai 'video hướng dẫn onboarding' dành cho các nhà hoạch định và nhà phát triển mới gia nhập công ty. Chúng tôi hướng dẫn cách thiết kế giao diện dịch vụ mà không cần designer, cũng như cách tạo UX Flow cho màn hình và làm prototype ngay cả khi không biết Figma. Khi lập kế hoạch dịch vụ, công ty chúng tôi nhanh chóng tạo prototype để đưa ra quyết định nhanh, chốt các tính năng cần thiết và sử dụng trong quá trình phát triển front-end, qua đó tối đa hóa năng suất làm việc. Nếu nhận được phản hồi tích cực, chúng tôi sẽ đăng thêm các bài giảng khác về "phương pháp thực tế trong ngành".