Sau khi tìm hiểu về LLM, RAG, Prompt Engineering, ứng dụng GenAI… kiểu gì bạn cũng gặp thêm một từ nữa: fine-tuning.
Và rồi hàng loạt câu hỏi bật ra:
- “Fine-tuning LLM là gì, có phải dạy lại model từ đầu?”
- “Khác gì so với prompt hay RAG?”
- “Newbie & Non-Tech có cần học fine-tuning không?”
- “Khi nào mới nên đụng vào fine-tuning?”
Trong bài này, bạn sẽ:
- Hiểu fine-tuning LLM ở mức dễ hiểu, không ngập công thức
- So sánh rõ ràng: prompt vs RAG vs fine-tune
- Biết khi nào nên – không nên fine-tune
- Xem fine-tuning nằm ở đâu trong lộ trình AIO 1 năm của AI VIET NAM
1. Fine-tuning LLM là gì? (Giải thích đơn giản nhất)
Hình dung đơn giản:
- Pre-train LLM = dạy một người “kiến thức tổng quát” bằng vô số sách, web, code.
- Fine-tuning = cho người đó học thêm một “chuyên ngành riêng” bằng dữ liệu nhỏ hơn, tập trung hơn.
Cụ thể:
🔵 Pre-train LLM
Model được huấn luyện trên:
- web
- sách
- code
- tài liệu hàng trăm GB
Model học:
- Ngôn ngữ
- Kiến thức nền
- Kỹ năng đa nhiệm
🔴 Fine-tuning LLM
Ta tiếp tục huấn luyện một phần model (hoặc thêm lớp adapter) bằng dữ liệu chuyên biệt để:
- Thay đổi phong cách → (ví dụ: lịch sự, formal, giọng thương hiệu)
- Bổ sung kỹ năng → (code, y khoa, pháp lý)
- Tối ưu một nhiệm vụ cụ thể → (đánh giá bài luận, phân loại, tóm tắt dạng cố định)
✨ Quan trọng:
Fine-tune không phải train lại model từ đầu.
Ta “nắn lại” một model đã thông minh để làm tốt một việc cụ thể.
2. Có mấy kiểu fine-tuning thường gặp?
2.1. Full fine-tuning (cổ điển)
- Cập nhật tất cả tham số mô hình.
- Rất tốn GPU và dữ liệu.
- Thường làm ở big tech hoặc research.
❌ Không dành cho team nhỏ hoặc người mới.
2.2. Fine-tuning “nhẹ”: LoRA, PEFT, adapters
Ý tưởng:
Không động vào toàn bộ model — chỉ gắn thêm một vài “lớp nhỏ” rồi train chúng.
Ưu điểm:
- Rẻ
- Nhẹ
- Dễ triển khai
- Chạy được trên GPU tầm trung
Đây là kiểu fine-tuning phổ biến nhất với model open-source.
2.3. Fine-tune dạng Instruction
Dạng dùng để:
- Dạy mô hình nghe lời hơn
- Trả lời đúng format
- Tuân thủ tone thương hiệu
- Xử lý đầu vào phi cấu trúc
Thường dùng dataset dạng
.
3. Fine-tuning khác gì Prompt Engineering?
Prompt Engineering:
- Không thay đổi model
- Chỉ thay đổi cách hỏi
- Tối ưu bằng ngôn từ, cấu trúc prompt
Fine-tuning:
- Thay đổi hành vi mặc định của model
- Giúp model tự nhiên làm đúng nhiệm vụ
- Prompt ngắn vẫn cho output ổn định
Ví dụ:
-
Không fine-tune:
Mỗi lần phải nhắc: “Giải thích như cho người mới, không dùng từ khó…”
-
Có fine-tune:
Model tự động trả lời đúng giọng điệu đó.
🔥 Nhưng nhớ:
Luôn tối ưu prompt trước khi nghĩ đến fine-tuning.
4. Fine-tuning khác gì RAG?
📌 RAG = Retrieval-Augmented Generation
LLM + bộ nhớ tài liệu ngoài.
Không thay đổi model → chỉ cho model xem thêm tài liệu liên quan.
So sánh:
| Khía cạnh | Fine-tuning | RAG |
|---|
| Thay đổi model? | Có | Không |
| Thêm kiến thức? | Có (nhúng vào model) | Có (tách rời, cập nhật dễ) |
| Cập nhật dữ liệu? | Khó, phải retrain | Dễ, chỉ cập nhật vector store |
| Phù hợp khi? | Style, task, hành vi chuyên sâu | Domain knowledge, tài liệu thay đổi liên tục |
👉 Quy tắc vàng:
- Có tài liệu nội bộ? → Dùng RAG trước.
- Cần mô hình giữ phong cách, thực hiện nhiệm vụ đặc thù? → Fine-tune.
Nhiều hệ thống thực tế sử dụng RAG + Fine-tuning.
5. Khi nào bạn thực sự cần fine-tuning?
✔ 1. Khi prompt đã tối ưu hết mà model vẫn không ổn định
Ví dụ:
- Lúc đúng lúc sai
- Lúc formal lúc casual
- Không tuân thủ format
- Khó ép dùng style thương hiệu
✔ 2. Khi nhiệm vụ lặp lại và cực kỳ đặc thù
- Chấm điểm bài luận theo rubric
- Sinh báo cáo theo template cố định
- Viết mail theo style công ty
- Trích xuất dạng bảng chuẩn 100%
Prompt khó mô tả hết → fine-tune sẽ ổn định hơn.
✔ 3. Khi bạn có dữ liệu tốt
Fine-tuning = “nuôi con bằng data”.
Data xấu → model tệ.
Bạn cần:
- Cặp (prompt, response) chất lượng
- Dữ liệu sạch
- Output bạn muốn model noi theo
✔ 4. Khi bạn xây sản phẩm nghiêm túc, lâu dài
- Chatbot nghiệp vụ
- Trợ lý chuyên môn
- Hệ thống scoring
- Công cụ nội bộ quan trọng
Fine-tuning giúp mô hình đồng nhất, ổn định và đáng tin hơn.
6. Newbie & Non-Tech có nên học fine-tuning ngay không?
❌ Không nên.
Thứ tự đúng là:
- Thành thạo LLM qua prompt
- Biết RAG và ứng dụng GenAI
- Hiểu nền ML/DL
- Làm vài project LLM & RAG
- Sau đó mới học fine-tuning (nhẹ) như LoRA
Fine-tuning là kỹ năng nâng cao.
Bạn cần nền tảng ML + hiểu mô hình trước.
7. Fine-tuning LLM trong chương trình AIO 1 năm (AI VIET NAM)
AIO2026 là chương trình AI & Data Science 1 năm cho Newbie & Non-Tech:
- Học live buổi tối
- Mentor 1 kèm 1
- 22+ dự án thực tế
- Cam kết kiến thức thật (không hứa việc làm)
Fine-tuning xuất hiện ở giai đoạn:
ML → DL → Transformer → LLM → RAG → Fine-tuning nhẹ (LoRA, PEFT)
Bạn sẽ học:
- LLM hoạt động thế nào
- Khi nào dùng prompt / RAG / fine-tune
- Thực hành:
- Fine-tune model nhỏ bằng LoRA
- Kết hợp RAG + fine-tuning
- Build mini project LLM hoàn chỉnh
AIO không dạy fine-tuning theo kiểu “đao to búa lớn”, mà:
Tập trung vào ứng dụng thực tế, bản chất, và case doanh nghiệp.
8. FAQ – Những câu hỏi hay gặp
1. Không có GPU xịn, có fine-tune được không?
Có, nếu dùng:
Hoặc chạy cloud theo giờ.
2. Fine-tuning có giảm hallucination không?
Một phần.
Nhưng muốn giảm mạnh → phải dùng RAG + tài liệu gốc.
3. Dataset để fine-tune cần gì?
- Rõ ràng
- Ít nhiễu
- Đúng style bạn muốn model học
- Tốt nhất do bạn tự duyệt
4. Nếu chỉ dùng LLM cho công việc cá nhân thì có cần học fine-tuning?
Không.
Chỉ cần Prompt Engineering + RAG là đủ.
9. Kết luận
Fine-tuning LLM = chỉnh mô hình để phù hợp với:
- domain
- phong cách
- nhiệm vụ cụ thể
Nhưng:
Không phải bài toán nào cũng cần fine-tune.
Hãy dùng Prompt + RAG trước.
Fine-tune là bước nâng cao dành cho bài toán nghiêm túc và có dữ liệu tốt.
Liên kết học tập (AI VIET NAM)
📌 Đây là một phần nội dung thuộc AIO – khóa AI & Khoa học dữ liệu 1 năm, dành cho Newbie & Non-Tech.
