AI tạo sinh và các thành phần cốt lõi

Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, các khái niệm và công cụ mới liên tục xuất hiện. Tuy nhiên, để một hệ thống AI tạo sinh (Generative AI) có thể hoạt động, ba thành phần chính không thể thiếu là: mô hình nền tảng (foundation model), các khung phát triển phần mềm (framework), và hạ tầng tính toán (compute infrastructure) đủ mạnh để huấn luyện và triển khai.

1. Mô hình nền tảng 

Có thể hình dung mô hình nền tảng (foundation model) giống như một “bộ công cụ đa năng” – chỉ một mô hình, nhưng có thể thực hiện nhiều tác vụ khác nhau.

Đây là các mô hình AI quy mô lớn, được huấn luyện trước (pre-trained) trên lượng dữ liệu khổng lồ bao gồm văn bản, mã lập trình, hình ảnh, âm thanh… Nhờ khả năng học sâu từ dữ liệu đa dạng, mô hình nền tảng có thể linh hoạt ứng dụng trong nhiều tình huống: sáng tạo nội dung, chỉnh sửa văn bản, sinh mã code, tổng hợp hình ảnh hoặc thậm chí sáng tác âm nhạc. Chúng chính là nền tảng phía sau hầu hết các ứng dụng AI tạo sinh hiện nay.

1.1. Ba đặc điểm chính của mô hình nền tảng:

Được huấn luyện trước

Mô hình được “đào tạo” bằng cách xử lý một lượng lớn dữ liệu – từ hàng trăm đến hàng nghìn tỷ đơn vị từ (token). Quá trình này đòi hỏi rất nhiều thời gian và tài nguyên tính toán, nhưng là bước thiết yếu để mô hình học được ngữ nghĩa, cấu trúc ngôn ngữ và kiến thức nền tảng.

Khả năng xử lý đa tác vụ

Không giống các mô hình truyền thống thường chỉ phục vụ một mục tiêu duy nhất, mô hình nền tảng có thể thực hiện nhiều loại tác vụ mà không cần thay đổi kiến trúc. Ví dụ: GPT-4o có thể vừa trả lời câu hỏi, vừa viết văn bản, chỉnh sửa ngôn ngữ hoặc sinh mã lập trình – chỉ cần thay đổi lời nhắc đầu vào (prompt).

Khả năng điều chỉnh theo ngữ cảnh

Mô hình nền tảng có thể được tinh chỉnh để phục vụ các mục đích cụ thể thông qua hai kỹ thuật phổ biến:

• Tăng cường bằng truy xuất thông tin (Retrieval-Augmented Generation – RAG): mô hình giữ nguyên, nhưng được bổ sung thêm nguồn dữ liệu tham chiếu (ví dụ: tài liệu nội bộ, văn bản pháp lý…) để cải thiện chất lượng phản hồi.
  
• Tinh chỉnh mô hình (fine-tuning): mô hình được huấn luyện lại với tập dữ liệu mới, giúp ghi nhớ và áp dụng kiến thức bổ sung vào các tác vụ tiếp theo.

1.2. Ví dụ

Một ví dụ điển hình là FineWeb – một tập dữ liệu khổng lồ do Hugging Face xây dựng để phục vụ huấn luyện các Mô hình Ngôn ngữ lớn (Large Language Model – LLM). Bộ dữ liệu này được tổng hợp từ 96 bản quét web của Common Crawl, chứa hơn 15 nghìn tỷ token, tương đương khoảng 44 terabyte dung lượng lưu trữ.

Phần lớn các mô hình nền tảng hiện đại đều sử dụng kiến trúc Transformer, cho phép mô hình xử lý toàn bộ ngữ cảnh đầu vào cùng lúc (thay vì tuần tự từng từ). Kiến trúc này được giới thiệu lần đầu trong bài báo nổi tiếng Attention is All You Need (2017), và đến nay vẫn là nền tảng kỹ thuật cốt lõi của hầu hết mô hình ngôn ngữ lớn.

Các công ty công nghệ hàng đầu như OpenAI, Google, Meta, Anthropic đều đã phát hành mô hình nền tảng của riêng mình, với những khác biệt rõ rệt về hiệu năng, khả năng ứng dụng và chính sách cấp quyền sử dụng:

• GPT-4 (OpenAI), Claude (Anthropic), Gemini (Google): là các mô hình mạnh mẽ nhưng thuộc loại đóng (closed-source) – người dùng không thể truy cập dữ liệu huấn luyện hoặc trọng số mô hình.
  
• Ngược lại, các mô hình mã nguồn mở (open-source) như LLaMA 2 và LLaMA 3 (Meta), Mistral, DeepSeek lại tạo điều kiện cho các nhà phát triển và cộng đồng cùng nghiên cứu.

Nếu bạn muốn theo dõi và so sánh hiệu năng giữa các mô hình ngôn ngữ, có thể tham khảo LLM Arena trên nền tảng Hugging Face – nơi tổng hợp, xếp hạng và đánh giá trực tiếp nhiều mô hình phổ biến hiện nay.

2. Mô hình đa phương thức (Multimodal Model)

Nếu như mô hình GPT-3 chỉ có thể xử lý văn bản thuần túy, thì trí tuệ nhân tạo đa phương thức (Multimodal AI) đã tiến thêm một bước – xử lý đồng thời nhiều loại dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như hình ảnh, âm thanh và văn bản, giúp AI có cái nhìn toàn diện hơn về thế giới. Chẳng hạn, với phiên bản Gemini 1.5, bạn có thể tải lên một bức ảnh có nhiều nguyên liệu, sau đó hỏi: “Đây là những nguyên liệu gì?”.

Mô hình đa phương thức không chỉ hiểu ngôn ngữ (văn bản hoặc lời nói), mà còn có thể xử lý thông tin trực quan (hình ảnh) hoặc âm thanh. Phần lớn các mô hình này cũng được xây dựng dựa trên kiến trúc Transformer, tương tự như các mô hình xử lý văn bản. Tuy nhiên, điểm khác biệt quan trọng là: thay vì chỉ xử lý từ dưới dạng token, mô hình còn xử lý hình ảnh dưới dạng patch – tức các phần nhỏ của ảnh được chuyển thành vector số để mô hình xử lý.

Một vài ví dụ nổi bật:

• GPT-4 Vision: mô hình của OpenAI có khả năng xử lý đồng thời văn bản và hình ảnh. Nó nhận diện nội dung trong ảnh và kết hợp với hiểu biết ngôn ngữ để phản hồi.
• Gemini 1.5: mô hình của Google có thể xử lý cả văn bản, hình ảnh, âm thanh và video – và đặc biệt mạnh trong việc duy trì ngữ cảnh xuyên suốt giữa các loại dữ liệu khác nhau.
• Claude 3: mô hình của Anthropic, nổi bật trong khả năng suy luận hình ảnh (visual reasoning), nhận diện tốt biểu đồ, đồ họa và chữ viết tay.

Các ví dụ khác: Flamingo (DeepMind), Kosmos-2 (Microsoft), hay Grok (xAI) – hiện đang được Elon Musk tích hợp trong nền tảng X (Twitter).

3. GPU & Nhà cung cấp hạ tầng tính toán (Compute Providers)

Để huấn luyện các mô hình AI tạo sinh (generative AI), cần đến năng lực tính toán cực kỳ lớn – đặc biệt trong giai đoạn huấn luyện sơ cấp (pre-training), và cả trong quá trình suy luận (inference) – tức là khi mô hình được đưa vào sử dụng thực tế để xử lý dữ liệu mới.

Có thể hình dung quá trình huấn luyện giống như việc một nhạc công tập luyện hàng tháng để chuẩn bị cho buổi biểu diễn. Trong giai đoạn đó, các mô hình như GPT-4, Claude 3, LLaMA 3 hay DeepSeek-VL phải học từ hàng nghìn tỷ đơn vị từ (token) được trích xuất từ văn bản, mã lập trình, hình ảnh và nhiều nguồn dữ liệu khác.

Tất cả khối lượng dữ liệu khổng lồ này được xử lý thông qua GPU (Graphics Processing Unit) hoặc TPU (Tensor Processing Unit) – phần cứng chuyên biệt có khả năng xử lý song song hiệu quả hơn nhiều so với CPU (Central Processing Unit) thông thường. Vì vậy, thay vì tự vận hành hạ tầng, nhiều doanh nghiệp chọn thuê năng lực tính toán từ các nền tảng điện toán đám mây như AWS (Amazon Web Services), Google Cloud hoặc Azure của Microsoft.

Trong giai đoạn tinh chỉnh (fine-tuning) – tức khi mô hình đã được huấn luyện trước được điều chỉnh để phục vụ một tác vụ cụ thể – nhu cầu tính toán vẫn rất lớn. Đây là một trong những điểm khác biệt rõ nhất giữa fine-tuning và kỹ thuật RAG (Retrieval-Augmented Generation), vốn không cần thay đổi mô hình gốc.

Một cách tối ưu hóa quá trình fine-tuning là sử dụng kỹ thuật LoRA (Low-Rank Adaptation) – tức chỉ huấn luyện lại một phần nhỏ trọng số của mô hình thay vì toàn bộ mô hình, giúp tiết kiệm đáng kể tài nguyên.

Nếu tiếp tục với ví dụ về buổi biểu diễn, thì inference là khoảnh khắc khi nhạc công thực sự trình diễn – và phải biểu diễn lặp đi lặp lại mỗi khi có khán giả. Tương tự, suy luận chính là lúc mô hình phản hồi đầu vào mới (ví dụ: người dùng đặt câu hỏi trong ChatGPT), và sinh ra câu trả lời hoặc dự đoán.

Một số phần cứng phổ biến được tối ưu hóa cho xử lý song song gồm:

• GPU NVIDIA A100 và H100 – tiêu chuẩn hiện tại trong các trung tâm dữ liệu AI lớn.
  
• AMD Instinct MI300X – đang dần bắt kịp về hiệu năng và trở thành lựa chọn thay thế đáng chú ý.
  
• TPU của Google – được sử dụng cho một số khối lượng công việc nhất định, chủ yếu trong hệ sinh thái của Google.

4. Khung và thư viện máy học (ML Frameworks & Libraries)

Tương tự như lập trình hay phát triển web, trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo cũng có các khung phần mềm (framework) chuyên biệt phục vụ các tác vụ AI. Những framework này cung cấp sẵn các hàm, công cụ và cấu trúc giúp xây dựng mạng nơ-ron (neural networks) mà không cần lập trình từ đầu. Ngoài ra, chúng còn giúp tăng tốc quá trình huấn luyện bằng cách tính toán song song và tận dụng hiệu quả tài nguyên GPU.

Dưới đây là một số framework máy học quan trọng nhất hiện đang được sử dụng trong phát triển AI tạo sinh:

• PyTorch: được Meta phát triển dưới dạng mã nguồn mở (open source), rất linh hoạt và đặc biệt phổ biến trong cộng đồng nghiên cứu cũng như các dự án mã nguồn mở.
  
• TensorFlow: do Google phát triển, mạnh mẽ và tối ưu cho các mô hình AI quy mô lớn. TensorFlow hỗ trợ huấn luyện phân tán (distributed training), rất phù hợp khi chạy trên môi trường đám mây (cloud).
  
• Keras: là một thư viện cấp cao tích hợp trong TensorFlow, thường được dùng cho người mới bắt đầu hoặc các dự án phát triển mô hình thử nghiệm (prototype).
  
• JAX: cũng do Google phát triển, được thiết kế riêng cho các bài toán AI đòi hỏi hiệu năng tính toán cao. JAX thường được sử dụng trong các dự án nghiên cứu nâng cao, đặc biệt là tại Google DeepMind. Ví dụ, JAX là nền tảng đằng sau nhiều mô hình AI mới nhất của Google như Gemini và Flamingo.

Ngoài ra, các framework như PyTorch và TensorFlow có thể dễ dàng tích hợp với nhiều công cụ khác như:

• Hugging Face Transformers – thư viện chứa sẵn hàng trăm mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và tiện ích triển khai.
• ONNX Runtime – nền tảng trung gian tối ưu hóa khả năng chạy mô hình trên nhiều loại phần cứng khác nhau.

5. Khung phần mềm ứng dụng AI (AI Application Frameworks)

Các khung phần mềm ứng dụng AI cho phép tích hợp mô hình nền tảng (foundation model) vào những ứng dụng cụ thể. Chúng giúp đơn giản hóa việc truy cập mô hình, quản lý các lời nhắc đầu vào (prompt), cũng như tổ chức hiệu quả các quy trình công việc có hỗ trợ AI.

Dưới đây là ba công cụ tiêu biểu:

5.1. LangChain

Cho phép phối hợp vận hành LLM trong nhiều loại ứng dụng như chatbot, xử lý văn bản hoặc phân tích tự động. LangChain hỗ trợ kết nối tới API, cơ sở dữ liệu và các hệ thống lưu trữ bên ngoài. Ngoài ra, nó còn có thể tích hợp với cơ sở dữ liệu vector (vector database) để thực hiện truy vấn theo ngữ cảnh (contextual queries).

Ví dụ cụ thể:
Một doanh nghiệp muốn xây dựng trợ lý AI nội bộ để tìm kiếm trong hệ thống tài liệu. Với LangChain, họ có thể kết nối GPT-4 với cơ sở dữ liệu nội bộ, cho phép người dùng tra cứu bằng ngôn ngữ tự nhiên.

5.2. Llama Index

Được thiết kế chuyên biệt nhằm giúp LLM truy cập hiệu quả vào các tập dữ liệu phi cấu trúc (unstructured data) với khối lượng lớn. Đây là công cụ quan trọng trong kỹ thuật tăng cường bằng truy xuất thông tin (Retrieval-Augmented Generation – RAG), bởi LLM vốn chỉ dựa trên dữ liệu huấn luyện cố định và không có khả năng cập nhật kiến thức. Llama Index cho phép mô hình lấy thêm thông tin từ bên ngoài trước khi đưa ra câu trả lời, bằng cách chuyển đổi dữ liệu như PDF, website hay cơ sở dữ liệu thành các chỉ mục tìm kiếm (searchable index).

Ví dụ cụ thể:
Một luật sư cần trợ lý AI để tìm kiếm văn bản luật. LlamaIndex có thể tổ chức và lập chỉ mục cho hàng nghìn văn bản pháp lý, từ đó cung cấp câu trả lời chính xác và nhanh chóng.

5.3. Ollama

Giúp người dùng chạy các mô hình ngôn ngữ lớn ngay trên laptop hoặc máy chủ cá nhân, không cần phụ thuộc vào nền tảng đám mây. Người dùng không cần truy cập API từ xa vì mô hình được chạy trực tiếp trên thiết bị cục bộ.

Ví dụ cụ thể:
Bạn có thể cài và chạy các mô hình như Mistral, LLaMA 3 hoặc DeepSeek ngay trên máy tính cá nhân.

6. Cơ sở dữ liệu & kho lưu trữ véc-tơ (Databases & Vector Stores)

Trong xử lý dữ liệu truyền thống, cơ sở dữ liệu quan hệ (relational database) – như hệ quản trị SQL – dùng để lưu trữ dữ liệu có cấu trúc dưới dạng bảng. Trong khi đó, các cơ sở dữ liệu NoSQL như MongoDB hoặc Cassandra được sử dụng để lưu dữ liệu phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc.

Tuy nhiên, với sự phát triển LLM, chúng ta cần một kiểu cơ sở dữ liệu mới để lưu trữ và truy vấn ngữ nghĩa thông tin (semantic information). Điều này dẫn đến sự ra đời của cơ sở dữ liệu vector (vector database).

Các mô hình nền tảng (foundation model) không xử lý đầu vào trực tiếp dưới dạng văn bản, mà trước hết sẽ chuyển văn bản thành các biểu diễn vector (embedding) – tức các dãy số phản ánh ý nghĩa, ngữ cảnh của thông tin. Kho lưu trữ vector giúp lưu các biểu diễn này và thực hiện tìm kiếm tương đồng (similarity search) một cách nhanh chóng, đồng thời tối ưu hóa việc quản lý bộ nhớ. Điều này giúp mô hình đưa ra câu trả lời chính xác và sát ngữ cảnh hơn.

Cơ chế hoạt động – ví dụ với Retrieval-Augmented Generation (RAG):

• Mỗi đoạn văn bản (ví dụ: một đoạn từ tệp PDF) được chuyển thành biểu diễn vector (embedding).
• Truy vấn của người dùng (prompt) cũng được chuyển thành một vector tương tự.
• Kho lưu trữ vector sẽ tính toán và tìm ra các vector gần nhất với truy vấn.
  Những kết quả phù hợp nhất được cung cấp cho mô hình ngôn ngữ trước khi sinh ra câu trả lời cuối cùng.

Một số nền tảng lưu trữ vector phổ biến hiện nay: Pinecone, FAISS, Weaviate, Milvus và Qdrant.

7. Ngôn ngữ lập trình cho AI tạo sinh (Programming Languages)

Phát triển AI tạo sinh cũng cần đến các ngôn ngữ lập trình chuyên biệt. Trong số đó, Python gần như là lựa chọn số một cho hầu hết các ứng dụng AI hiện nay. Python đã khẳng định vị thế là ngôn ngữ chính trong AI và học máy (machine learning), nhờ cú pháp dễ dùng, tính linh hoạt cao, cùng hệ sinh thái phong phú với các khung phần mềm nổi bật như TensorFlow, PyTorch, LangChain hay LlamaIndex.

Nhưng tại sao không phải mọi thứ đều dùng Python?

Python vốn không phải là ngôn ngữ có tốc độ xử lý cao. Tuy nhiên, nhờ tích hợp các backend như CUDA (phục vụ xử lý bằng GPU), các thư viện như TensorFlow hay PyTorch vẫn hoạt động hiệu quả trong thực tế. Tuy vậy, nếu bài toán đòi hỏi hiệu năng cao ở cấp độ hệ thống, các ngôn ngữ như Rust, C++ hoặc Go thường được ưu tiên hơn.

Một số ngôn ngữ khác:

• Rust: nổi bật nhờ khả năng xử lý nhanh, an toàn và tiết kiệm bộ nhớ. Rust được dùng nhiều trong các hạ tầng AI hiệu suất cao như cơ sở dữ liệu vector (vector database) hoặc các hệ thống giao tiếp mạng tốc độ lớn. Ngôn ngữ này chủ yếu được sử dụng ở lớp hệ thống và triển khai (infrastructure & deployment).
  
• Julia: có cú pháp gần giống Python nhưng hiệu năng cao hơn đáng kể. Julia rất thích hợp cho các tác vụ tính toán số (numerical computing) và thao tác trên tensor.
  
• TypeScript / JavaScript: không trực tiếp dùng cho lõi AI, nhưng lại rất phổ biến ở giao diện người dùng (frontend) của các ứng dụng tích hợp LLM – chẳng hạn như những ứng dụng phát triển bằng React hoặc Next.js.