Tài liệu và khóa học LLM miễn phí

Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và AI tạo sinh đang thay đổi cách làm việc của kỹ sư phần mềm lẫn kỹ sư tự động hóa. Bài này tổng hợp tài liệu và khóa học miễn phí để hiểu LLM từ khái niệm tới ứng dụng thực tế như RAG và agent.

Khóa học trực tuyến

Hugging Face LLM Course

Khóa học miễn phí của Hugging Face về Transformer và LLM: tokenizer, mô hình, tinh chỉnh (fine-tuning), sử dụng thư viện transformers, có notebook thực hành. Truy cập tại huggingface.co/learn.

Bài giảng đại học

Nhiều trường đại học công bố bài giảng về xử lý ngôn ngữ tự nhiên và mô hình ngôn ngữ trên YouTube và trang khóa học (ví dụ các khóa NLP của Stanford). Đây là nguồn tốt để hiểu nền tảng lý thuyết.

Sách miễn phí có chương về Transformer và LLM

• Dive into Deep Learning (d2l.ai): các chương về attention và Transformer kèm code chạy được.
• Understanding Deep Learning (udlbook.github.io): giải thích trực quan Transformer và mô hình tạo sinh.

Tài liệu của các nhà cung cấp

Các nhà cung cấp LLM lớn đều có tài liệu miễn phí rất chất lượng về:

• Prompt engineering: cách viết yêu cầu hiệu quả.
• Tool use / function calling: cho mô hình gọi công cụ, nền tảng của agent.
• RAG, embedding: kết nối mô hình với tài liệu riêng.
• Đánh giá và an toàn: cách kiểm tra chất lượng, giảm ảo giác.

Đọc tài liệu của nhà cung cấp bạn dùng; các khái niệm phần lớn chuyển đổi được giữa các nền tảng.

Lộ trình học gợi ý

1. Hiểu khái niệm: LLM hoạt động thế nào, Generative AI là gì.
2. Dùng thành thạo: prompt engineering cho kỹ sư.
3. Xây ứng dụng đầu tiên: chatbot RAG cho tài liệu nội bộ.
4. Đi sâu: Transformer trong d2l.ai, khóa học Hugging Face.
5. Agent: AI Agent là gì và dự án agent tạo phiếu sửa chữa.

Lưu ý khi tự học LLM

• Lĩnh vực thay đổi rất nhanh: tên mô hình, API, giá cả thay đổi vài tháng một lần. Ưu tiên hiểu khái niệm, tra cứu chi tiết trong tài liệu mới nhất.
• Thực hành với dữ liệu không nhạy cảm; tuân thủ chính sách dữ liệu của công ty.