Skip to main content
Dung Nguyen

Dung Nguyen

Admin group Bình dân học AI

6 Chuyên gia hàng đầu tiết lộ bí quyết hơn 1 năm xây dựng thành công ứng dụng thực tế với Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) [Phần 2]

· 4 min read

LLM: Từ "Dân chơi" đến "Cao thủ" - Bí kíp nằm lòng để vận hành ứng dụng "Chất như nước cất"​

Thế giới LLM như một vũ trụ rộng lớn, đầy tiềm năng nhưng cũng lắm chông gai. Làm sao để ứng dụng LLM của bạn không chỉ dừng lại ở mức "demo ngon lành" mà thực sự "chinh phục" người dùng ngoài kia? 6 chuyên gia LLM hàng đầu, sau hơn 1 năm "chinh chiến" thực tế, đã cùng nhau chia sẻ những bí kíp "nằm lòng" giúp bạn vận hành ứng dụng LLM "chất như nước cất"!

Nếu đây là lần đầu bạn "bén duyên" với thế giới LLM, hãy ghé thăm [Phần 1](đường dẫn đến phần 1) để khám phá những "bí kíp" chiến thuật cơ bản nhất đã nhé.

1. Dữ liệu - "Linh hồn" của ứng dụng:​

  • "Nếm" dữ liệu mỗi ngày: Hãy là một "người sành ăn" tinh tế, thường xuyên kiểm tra dữ liệu đầu vào và đầu ra của LLM, nhận biết từng thay đổi nhỏ nhất. Đừng quên:

    • Genchi Genbutsu: Áp dụng triết lý "thực tế tại chỗ" để quan sát dữ liệu thực tế.
    • Sự trôi dạt tiêu chí (Criteria Drift): Cập nhật tiêu chí đánh giá theo thời gian.
    • Xây dựng quy trình đánh giá xã hội hóa: Phân công đánh giá luân phiên trong đội ngũ.

  • "Bắt bệnh" sự khác biệt (Development-prod skew):

    • Đo lường sự khác biệt giữa dữ liệu phát triển và dữ liệu thực tế.
    • Phân tích lỗi chính tả và tích hợp chúng vào huấn luyện mô hình.
    • Cập nhật dữ liệu kiểm tra và thử nghiệm các kỹ thuật prompt engineering.

2. Mô hình - "Con dao sắc bén" cần được mài giũa:​

  • Chọn "con dao" phù hợp: Ưu tiên mô hình tối ưu như DistilBERT hay DistilBART thay vì các mô hình "khủng" không cần thiết. Kết hợp các kỹ thuật như:

    • Chain-of-thought prompting
    • Few-shot prompting
    • Fine-tuning trên dữ liệu cụ thể

  • "Thuần hóa" mô hình:

    • Quản lý phiên bản: "Ghim" phiên bản mô hình cụ thể để đảm bảo ổn định.
    • Chuẩn bị cho "di cư": Thiết lập đường ống "bóng" (Shadow Pipeline) để thử nghiệm.
    • Tạo "ngôn ngữ chung": Sử dụng công cụ để chuẩn hóa dữ liệu đầu ra.

3. Sản phẩm - "Món ăn" hấp dẫn người dùng:​

  • Hợp tác với thiết kế: Làm việc chặt chẽ với nhà thiết kế để:

    • Hiểu nhu cầu người dùng
    • Định dạng sản phẩm (chatbot, autocomplete, v.v.)
    • Tối ưu giao diện và UX.

  • Tích hợp Human-in-the-Loop (HITL):

    • Thu thập phản hồi đa dạng từ người dùng.
    • Phân biệt phản hồi ngầm và rõ ràng.

  • Ưu tiên "nguyên liệu" chính:

    • Độ tin cậy, tính an toàn, tính nhất quán, tính hữu ích, khả năng mở rộng, và chi phí.

4. Đội ngũ - "Biệt đội" hùng mạnh tạo nên thành công:​

  • Tinh thần "thử nghiệm là trên hết":

    • Xây dựng hệ thống đánh giá (evals) linh hoạt.
    • Tổ chức thời gian và không gian cho thử nghiệm.

  • Đội ngũ đa dạng và tuyển dụng thông minh:

    • Giai đoạn đầu: Kỹ sư AI tập trung xây dựng MVP.
    • Giai đoạn sau: Kỹ sư dữ liệu, nền tảng và học máy (MLE) giúp mở rộng và tối ưu.
    • Luôn cần chuyên gia về lĩnh vực để định hướng rõ ràng.

Hành trình từ "dân chơi" đến "cao thủ" LLM không phải là một sớm một chiều. Hãy kiên nhẫn, không ngừng học hỏi, thử nghiệm và hoàn thiện bản thân. Chúc bạn thành công!

À đừng quên đón chờ Phần 3 của loạt bài viết này để khám phá những bí mật tiếp theo nhé!

Mục lục