Nội dung bài viết
© 2025 AI VIET NAM. All rights reserved.
Tác giả: AI VIET NAM (AI VIET NAM)
Keywords: pretraining GPT, dự đoán token, mô hình ngôn ngữ, LLM, AI
Khi mới tiếp xúc với GPT, nhiều người đặt câu hỏi: Chỉ cần đoán từ tiếp theo thì làm sao mô hình lại hiểu ngữ cảnh, cú pháp, thậm chí suy luận được?
Đây là thắc mắc thường gặp khi tìm hiểu giai đoạn pretraining – bước nền tảng tạo nên các mô hình ngôn ngữ lớn ngày nay.
Trong giai đoạn pretraining, GPT được đưa vào một lượng văn bản rất lớn. Tại mỗi bước, mô hình nhận một chuỗi token và nhiệm vụ của nó là dự đoán token tiếp theo.
Quá trình lặp lại hàng tỷ lần khiến mô hình học được các quy luật tự nhiên của ngôn ngữ.
Thông qua việc dự đoán này, mô hình hình thành các dạng kiến thức:
GPT học mối quan hệ giữa các từ: danh từ đi sau tính từ, động từ cần chủ ngữ phù hợp, câu tiếng Việt thường có trật tự S–V–O,…
Khi nhiều câu xuất hiện trong ngữ cảnh dài, mô hình nhận ra các mẫu về chủ đề, sự nhất quán và cách con người diễn đạt ý tưởng.
GPT học được rằng một token có thể liên quan đến các token trước đó rất xa. Điều này hình thành khả năng giữ mạch văn, viết đoạn dài có logic.
Trong văn bản có sẵn nhiều tri thức thực tế. Khi dự đoán token tiếp theo, mô hình buộc phải mã hóa các mối liên hệ kiến thức để giảm sai sót. Những điều này thường được giải thích trong các module nền tảng như NLP – Embedding (Module 10) và GenAI – LLMs (Module 12), nơi người học tìm hiểu cách mô hình biểu diễn ngôn ngữ bằng vector và học chú ý (attention).
Chuỗi văn bản:
“Trí tuệ nhân tạo ngày nay phát triển mạnh nhờ vào sự ra đời của mô hình…”
Để đoán token tiếp theo, mô hình cần hiểu:
Quá trình dự đoán này giúp GPT nội suy đúng ngữ cảnh.
Khi triển khai ứng dụng dựa trên LLM, hiểu được việc GPT học gì trong giai đoạn pretraining giúp đánh giá khả năng mô hình:
Ngoài ra, khi thực hiện fine-tuning hoặc sử dụng mô hình trong hệ thống sản xuất (MLOps), việc hiểu bản chất pretraining giúp lựa chọn dữ liệu và chiến lược phù hợp.
Những chủ đề như tokenization, embedding, attention hay cách mô hình học từ dữ liệu được xây trên nền tảng các module như:
Những kiến thức này tạo thành dòng chảy logic từ nền tảng tới cách GPT vận hành.
Bạn có thể bắt đầu bằng việc đọc các mô tả về ngữ cảnh, token, attention và thử nghiệm với những mô hình nhỏ để thấy trực quan cách một mô hình dự đoán token tiếp theo hoạt động.
Bạn có thể thử nghiệm thêm để quan sát cách mô hình thay đổi chất lượng dự đoán khi thay đổi độ dài ngữ cảnh.
1. Pretraining GPT có cần nhãn không?
Không, mô hình học từ chính dữ liệu văn bản thô.
2. Dự đoán token tiếp theo có giúp mô hình hiểu ngữ pháp không?
Có, vì mô hình phải nội suy cấu trúc câu để giảm lỗi dự đoán.
3. GPT có học kiến thức thực tế trong pretraining không?
Có, thông qua các mẫu thông tin xuất hiện nhiều trong dữ liệu.
4. Pretraining có giống fine-tuning không?
Không, pretraining học quy luật ngôn ngữ tổng quát còn fine‑tuning điều chỉnh theo nhiệm vụ cụ thể.
Q1. Con số 0 thì học nổi không?
Ans: Chỉ cần bạn có thời gian học. Điều quan trọng nhất không phải giỏi hay không, mà là có học đều mỗi ngày. Kiến thức – tài liệu – môi trường đã có team lo. Nếu bạn không có thời gian thì nên cân nhắc.
Q2. Ai dạy AIO?
Ans: Đội admin dạy toàn bộ. Admin trực tiếp hướng dẫn và hỗ trợ mọi câu hỏi của bạn trong suốt quá trình học.
Q3. Admin có “xịn” không?
Ans: Admin đều là người làm nghề thật, mỗi người một cách dạy. Quan trọng là bạn cảm thấy hợp cách truyền đạt. Admin không dám nói xịn, chỉ dạy bằng hết sức.
Q4. AIO có gì khác những nơi khác?
Ans: AIO không phải trung tâm. Đây là dự án học tập cộng đồng, được cải tiến qua từng khóa. Tinh thần của AIO: Cùng nhau học – cùng nhau khổ – cùng nhau lớn. Nếu hợp tinh thần đó, bạn sẽ thấy phù hợp.
