Bạn nghe mọi người nói LLM, GPT, GenAI, ChatGPT, RAG… và tự hỏi:
“LLM là gì, có khác gì GPT không?”
“LLM khác gì NLP cũ như BERT?”
“Mình là người mới thì nên học LLM thế nào?”
Bài viết này giải thích theo ngôn ngữ dễ hiểu – đúng trọng tâm – thực tế , phù hợp cho Newbie & Non-Tech nhưng vẫn đủ “nghiêm túc” để làm nền tảng lâu dài.
LLM là gì? Nói sao cho dễ hiểu nhất
LLM (Large Language Model) là mô hình ngôn ngữ lớn , được huấn luyện trên lượng dữ liệu văn bản khổng lồ để:
hiểu ngôn ngữ tự nhiên
sinh văn bản giống con người
làm nhiều nhiệm vụ khác nhau chỉ bằng prompt
“Large” = lớn ở:
Số tham số : hàng trăm triệu đến hàng trăm tỷDữ liệu huấn luyện : website, sách, code, tài liệu hội thoại…Đa nhiệm : trả lời câu hỏi, viết code, tóm tắt, phân tích dữ liệu, sáng tạo nội dung…
LLM hiện đại (GPT, Claude, LLaMA…) chủ yếu dùng kiến trúc Transformer dạng decoder-only để dự đoán token tiếp theo.
LLM khác gì so với mô hình NLP truyền thống?
Thời NLP cũ: “mỗi task một mô hình”
Trước LLM, NLP thường như sau:
Muốn phân loại spam → train model riêng
Muốn phân tích cảm xúc → model khác
Muốn dịch → kiến trúc khác
Mọi quy trình rất thủ công: tiền xử lý, feature engineering, training riêng
Mô hình nhỏ, chuyên biệt, khó tái sử dụng.
BERT – bước tiến lớn nhưng vẫn task-specific
BERT làm rất tốt vai trò hiểu ngôn ngữ , nhưng:
vẫn cần fine-tune riêng cho mỗi nhiệm vụ
không tự sinh văn bản dài tốt như GPT
LLM: “một mô hình → làm nhiều nhiệm vụ”
LLM thay đổi toàn cục:
Một mô hình lớn, huấn luyện đa nhiệm
Không cần fine-tune quá nhiều
Chỉ cần prompt đã làm được rất nhiều việc
Nhờ instruction tuning + RLHF, LLM hiểu ý người dùng tốt hơn
Tóm lại:
NLP cũ: mỗi task một modelLLM mới: một model cho rất nhiều task
LLM hoạt động như thế nào? (Phiên bản không nhức đầu)
Token – đơn vị cơ bản
LLM không làm việc với chữ trực tiếp, mà với token (từ, cụm từ, phần từ…).
Tokenizer chuyển câu → token → embedding vector.
Transformer + Self-attention
Trái tim của LLM là Transformer decoder:
Self-attention : mỗi token “nhìn lại” toàn bộ chuỗi trước đóMulti-head attention : nhiều góc nhìn ngữ nghĩa cùng lúcFeed-forward + residual + layer norm để tăng sức biểu diễn
Khi sinh 1 token mới, LLM cân nhắc hàng nghìn khả năng → chọn token có xác suất cao nhất.
3 giai đoạn quan trọng
Pre-train : đọc lượng văn bản khổng lồ → học ngữ pháp, kiến thứcFine-tune : điều chỉnh cho domain (code, y tế…)Instruction tuning + RLHF : dạy mô hình trả lời lịch sự, đúng yêu cầu
Kết quả: một trợ lý AI vừa “biết nhiều” vừa “biết cách giao tiếp”.
LLM dùng để làm gì? Ứng dụng thực tế
Chatbot & trợ lý ảo
Q&A
Hỗ trợ học tập
Trợ lý marketing / lập trình
Trợ lý nội bộ doanh nghiệp
Tự động hóa nội dung
Viết caption, email, bài blog, mô tả sản phẩm
Tóm tắt tài liệu dài
Dịch đa ngôn ngữ
Phân tích tài liệu & trích xuất thông tin
Q&A trên tài liệu riêng (hợp đồng, chính sách, dữ liệu doanh nghiệp)
Trích xuất các trường có cấu trúc
Lập trình & DevTool
Gợi ý code, sửa lỗi, sinh test case
Multimodal
Ảnh + text: OCR, phân tích hóa đơn, mô tả hình ảnh
Text + bảng: phân tích báo cáo, dashboard Q&A
Rất phù hợp để làm portfolio cho người học AI.
Người mới có cần hiểu “nội tạng” LLM không?
Không cần tự viết lại Transformer. Nhưng cần hiểu đúng bản chất để:
biết LLM phù hợp nhiệm vụ gì
hỏi đúng cách (prompt)
tránh hiểu sai / dùng sai
chọn đúng giải pháp: API, open-source, RAG, fine-tune…
Lộ trình hợp lý:
Vững Python + ML/DL cơ bản
Hiểu concept NLP/Transformer
Hiểu BERT – GPT – LLM ở mức high-level
Làm 1–2 project ứng dụng LLM
Đào sâu nếu muốn
Lộ trình học LLM cho Newbie & Non-Tech
Bước 1 – Nền ML/DL cơ bản
Python
Regression, Classification
MLP, CNN, optimizer, loss
Bước 2 – NLP & Transformer cơ bản
Token, embedding, sequence
Tại sao Transformer vượt trội so với RNN/LSTM
Bước 3 – BERT, GPT, LLM
BERT = encoder-only → giỏi hiểu
GPT = decoder-only → giỏi sinh
LLM = pre-train → fine-tune → instruction-tune
Bước 4 – Ứng dụng LLM trong dự án thật
Chatbot Q&A tài liệu
Tóm tắt và trích xuất thông tin
Công cụ marketing AI
Kết hợp với vector database, Streamlit/Gradio
Bước 5 – Đào sâu (tùy nhu cầu)
LoRA, PEFT, quantization
Fine-tune domain-specific
MLOps + LLM
LLM & GenAI trong chương trình AIO 1 năm
AIO2026 – chương trình AI & Data Science 1 năm cho Newbie & Non-Tech:
Pre-AIO: Python, Toán, CS nền
ML/DL nền tảng: regression, tree, CNN, RNN
NLP & GenAI & LLM:
Transformer, BERT, GPT
RAG cho tài liệu doanh nghiệp
Vision-Language
GenAI hỗ trợ coding & phân tích dữ liệu
AIO không hứa “học xong có việc”, nhưng:
mentor đồng hành
project thật
bài tập nghiêm túc
portfolio rõ ràng
FAQ – Câu hỏi thường gặp về học LLM
Không giỏi Toán có học LLM được không?
Được — chỉ cần Toán mức đủ dùng cho ML/DL: vector, ma trận, softmax…
Không giỏi tiếng Anh thì sao?
LLM có thể hỗ trợ dịch tài liệu. AIO giảng bằng tiếng Việt nhưng giúp bạn dần quen với nguồn tiếng Anh.
Có cần GPU mạnh không?
Học concept + dùng model có sẵn → laptop + Colab đủ
Fine-tune lớn → cần cloud GPU
LLM có thay thế Data/AI không?
Không. LLM là công cụ mạnh nhưng vẫn cần người hiểu ML/DL, dữ liệu, pipeline, MLOps.
Bỏ qua nền ML/DL, học thẳng LLM được không?
Có thể xài LLM như công cụ, nhưng không thể đi lâu dài nếu thiếu nền tảng.
Kết & gợi ý bước tiếp theo
Bạn đã:
Hiểu LLM là gì
Biết LLM khác gì mô hình NLP cũ
Có lộ trình học phù hợp cho người mới
Bước tiếp theo:
Nắm chắc ML/DL cơ bản
Học Transformer high-level
Làm 1–2 project LLM gần với công việc của bạn
📌 Tài nguyên AI VIET NAM
