Từ LLM đến “hallucination”: Hướng dẫn nhanh các thuật ngữ AI phổ biến

AI đang phát triển với tốc độ nhanh chóng, kéo theo hàng loạt thuật ngữ mới xuất hiện liên tục. Điều này khiến việc theo dõi lĩnh vực trở nên khó khăn, đặc biệt với những người không chuyên. Dưới đây là danh sách các khái niệm thường gặp trong các cuộc thảo luận về AI.

AGI (Artificial General Intelligence)
Chỉ một dạng AI có khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ ở mức tương đương hoặc vượt con người. Tuy nhiên, khái niệm này chưa có định nghĩa thống nhất và vẫn mang tính lý thuyết.

LLM (Large Language Model)
Là các mô hình AI được huấn luyện trên lượng dữ liệu văn bản rất lớn để hiểu và tạo ngôn ngữ tự nhiên. Đây là nền tảng của nhiều chatbot hiện nay.

Hallucination
Hiện tượng AI tạo ra thông tin sai hoặc không có thật nhưng trình bày như đúng. Đây là một trong những hạn chế lớn nhất của các hệ thống AI hiện tại.

Token
Đơn vị cơ bản mà mô hình AI sử dụng để xử lý văn bản. Token có thể là từ, ký tự hoặc một phần của từ, và thường được dùng để tính chi phí và hiệu suất xử lý.

Training (huấn luyện)
Quá trình mô hình học từ dữ liệu để xây dựng khả năng dự đoán hoặc tạo nội dung.

Inference (suy luận)
Giai đoạn mô hình sử dụng kiến thức đã học để tạo ra câu trả lời hoặc dự đoán.

AI agent
Hệ thống AI có khả năng tự thực hiện nhiệm vụ, ra quyết định và tương tác với môi trường. Đây là khái niệm đang phát triển nhanh và chưa có định nghĩa thống nhất.

Compute
Chỉ tài nguyên tính toán cần thiết để huấn luyện và vận hành AI, bao gồm phần cứng như GPU và hạ tầng trung tâm dữ liệu.

Alignment
Quá trình đảm bảo AI hoạt động theo mục tiêu mong muốn và phù hợp với giá trị của con người. Đây là một trong những thách thức lớn của ngành AI.