📚 AI Encyclopedia A–Z by VietDBA Academy
PHẦN IV – LARGE LANGUAGE MODELS (LLM)
MODULE M25
🎓 PRE-TRAINING
ChatGPT học như thế nào?
"LLM không học thuộc lòng tài liệu. Nó học các quy luật thống kê và mối quan hệ giữa các token từ khối lượng dữ liệu rất lớn."
🎯 M25.1 MỤC TIÊU
Sau Module này bạn sẽ hiểu:
✅ Một LLM học từ đâu
✅ Dữ liệu huấn luyện gồm những gì
✅ Token được tạo như thế nào
✅ Next Token Prediction
✅ Loss Function
✅ Gradient Descent
✅ Epoch
✅ Batch
✅ GPU dùng để làm gì
📚 MỤC LỤC
🎬 M25.1 Câu chuyện mở đầu 📚 M25.2 AI học giống em bé? 🌍 M25.3 Dữ liệu huấn luyện đến từ đâu? 🔤 M25.4 Tokenization 🎯 M25.5 Next Token Prediction 📉 M25.6 Loss Function 📈 M25.7 Gradient Descent 🔄 M25.8 Epoch & Batch 🖥️ M25.9 GPU Training 📡 M25.10 Case Study Telecom 💻 M25.11 Case Study Oracle DBA 🏦 M25.12 Case Study Banking ⚠️ M25.13 Những hiểu lầm phổ biến 💡 M25.14 Góc AI Architect 🧪 M25.15 Workshop 🧠 M25.16 Mindmap 📋 M25.17 Checklist 🎨 M25.18 Infographic
🎬 M25.1 CÂU CHUYỆN MỞ ĐẦU
👶 Một em bé học nói
Một em bé.
Ngày nào cũng nghe:
Bố
Mẹ
Ăn cơm
Đi học
Xin chào
Sau vài năm.
↓
Bé bắt đầu tự nói.
Không phải.
Vì.
Học thuộc.
Từng câu.
Mà vì.
Não.
Đã học được.
Các quy luật.
Ngôn ngữ.
LLM cũng tương tự.
📚 M25.2 AI HỌC GIỐNG EM BÉ?
Ví dụ.
AI đọc:
Oracle RAC là hệ quản trị...
↓
Lần đầu.
Không biết.
Từ tiếp theo.
↓
Đoán.
Sai.
↓
Sửa.
↓
Đoán.
Lại.
↓
Sai.
↓
Sửa.
↓
Lặp.
Hàng nghìn tỷ lần.
Cho đến khi.
Đoán.
Ngày càng.
Đúng hơn.
Điểm khác biệt là LLM học từ dữ liệu số hóa với các thuật toán tối ưu hóa, không học theo cơ chế sinh học của não người.
🌍 M25.3 DỮ LIỆU HUẤN LUYỆN ĐẾN TỪ ĐÂU?
Một LLM thường được huấn luyện từ nhiều loại dữ liệu, ví dụ:
📚 Sách
📰 Báo
💻 Mã nguồn
📄 Tài liệu kỹ thuật
🌐 Một phần dữ liệu công khai trên web
📑 Tài liệu nghiên cứu
⚠️ Không phải mọi nội dung trên Internet đều được sử dụng. Tập dữ liệu phụ thuộc vào từng tổ chức phát triển mô hình và các tiêu chí về chất lượng, bản quyền, an toàn.
🔤 M25.4 TOKENIZATION
Ví dụ.
Oracle RAC hoạt động ổn định
↓
Tokenizer
↓
[381] [9281] [1288] [91]
LLM.
Không đọc.
Chữ.
LLM.
Đọc.
Token ID.
Token ID sau đó được ánh xạ sang vector (embedding) để mô hình xử lý.
🎯 M25.5 NEXT TOKEN PREDICTION
Đây.
Là.
Linh hồn.
Của.
LLM.
Ví dụ.
Oracle RAC sử dụng ______
AI dự đoán.
Có thể:
| Token | Xác suất (minh họa) |
|---|---|
| SAN | 72% |
| Docker | 5% |
| Pizza | ~0% |
| ASM | 18% |
| Database | 5% |
↓
Nếu.
Đáp án.
Là.
SAN.
↓
AI.
Sửa.
Lại.
Trọng số.
Để.
Lần sau.
Đoán.
Tốt hơn.
📉 M25.6 LOSS FUNCTION
Loss.
Hiểu đơn giản.
Là.
"Mức độ sai."
Ví dụ.
AI đoán.
ASM
Trong khi đáp án là:
SAN
↓
Loss.
Cao.
Nếu AI đoán gần đúng hơn theo mục tiêu huấn luyện, Loss sẽ giảm.
Mục tiêu của huấn luyện là giảm Loss trên dữ liệu huấn luyện và tổng quát hóa tốt trên dữ liệu chưa thấy.
📈 M25.7 GRADIENT DESCENT
Đây.
Là.
Cơ chế.
Giúp.
AI.
Biết.
Phải.
Sửa.
Ở đâu.
Có thể hình dung như leo xuống thung lũng trong sương mù:
Đỉnh núi ↓ Sai nhiều ↓ Đi từng bước ↓ Sai ít ↓ Đi tiếp ↓ Điểm thấp ↓ Loss nhỏ
Gradient Descent sử dụng đạo hàm để xác định hướng cập nhật tham số nhằm giảm Loss.
🔄 M25.8 EPOCH & BATCH
📦 Batch
Không thể đưa toàn bộ dữ liệu vào GPU cùng lúc.
Ví dụ.
Có:
10 tỷ câu.
↓
Chia.
Thành.
Nhiều.
Batch.
Batch là một nhóm mẫu được xử lý trong một lần cập nhật hoặc một phần của quá trình cập nhật, tùy cấu hình huấn luyện.
🔄 Epoch
Một Epoch.
Là.
Khi mô hình.
Đã đi qua.
Toàn bộ.
Tập dữ liệu.
Một lần.
Ví dụ:
100 triệu tài liệu ↓ Epoch 1 ↓ Epoch 2 ↓ Epoch 3
Trong thực tế, các LLM rất lớn có thể không được huấn luyện theo nhiều epoch đầy đủ trên toàn bộ dữ liệu; chiến lược huấn luyện phụ thuộc vào quy mô dữ liệu và mô hình.
🖥️ M25.9 GPU TRAINING
GPU.
Không làm AI.
Thông minh hơn.
GPU.
Giúp.
AI.
Học.
Nhanh hơn.
Ví dụ.
CPU:
🙂 1 công nhân
GPU:
🙂🙂🙂🙂🙂🙂🙂🙂🙂🙂🙂🙂 10.000 công nhân
(Đây chỉ là phép so sánh trực quan.)
GPU phù hợp vì có hàng nghìn lõi tính toán có thể thực hiện nhiều phép toán ma trận song song.
📡 M25.10 CASE STUDY TELECOM
MobiFone muốn xây dựng AI đọc:
- KPI mạng
- Alarm
- Ticket
- Runbook
Quá trình phù hợp sẽ là:
Thu thập dữ liệu ↓ Làm sạch ↓ Tokenization ↓ Huấn luyện hoặc Fine-tuning ↓ Đánh giá ↓ Triển khai
Trong nhiều trường hợp, doanh nghiệp sẽ fine-tune mô hình có sẵn hoặc dùng RAG thay vì huấn luyện một LLM từ đầu.
💻 M25.11 CASE STUDY ORACLE DBA
Muốn AI hiểu Oracle.
Có thể chuẩn bị:
📚 Oracle Documentation
📄 Runbook
📄 Alert Log
📄 AWR
📄 Ticket
📄 RCA
Tùy mục tiêu, bạn có thể:
- Dùng RAG để truy xuất tài liệu.
- Fine-tune cho một số tác vụ chuyên biệt.
- Kết hợp cả hai.
🏦 M25.12 CASE STUDY NGÂN HÀNG
Nguồn dữ liệu:
- Quy trình nghiệp vụ
- Quy định
- FAQ
- Chính sách
- Ticket CSKH
Thông thường, dữ liệu sẽ được chuẩn hóa, phân loại và đánh giá chất lượng trước khi đưa vào hệ thống AI.
⚠️ M25.13 NHỮNG HIỂU LẦM PHỔ BIẾN
❌ AI ghi nhớ nguyên văn toàn bộ Internet.
❌ Huấn luyện xong là không bao giờ cần cập nhật.
❌ GPU quyết định chất lượng mô hình.
❌ Càng nhiều dữ liệu thì mô hình luôn càng tốt, bất kể chất lượng.
💡 M25.14 GÓC AI ARCHITECT
Khi xây dựng AI doanh nghiệp, câu hỏi đầu tiên không phải là:
"Dùng GPU nào?"
Mà là:
- 📄 Dữ liệu có sạch không?
- 📚 Có đủ dữ liệu đại diện không?
- 🏷️ Có cần gắn nhãn không?
- 🔒 Có dữ liệu nhạy cảm cần bảo vệ không?
- 💰 Có thực sự cần huấn luyện từ đầu, hay chỉ cần RAG/Fine-tuning?
Trong phần lớn doanh nghiệp, huấn luyện một LLM từ đầu là rất tốn kém. Tận dụng mô hình nền kết hợp dữ liệu nội bộ thường là lựa chọn hiệu quả hơn.
🧪 M25.15 WORKSHOP
🟢 Lab 1
Giải thích bằng lời:
- Tokenization
- Next Token Prediction
- Loss
và mối liên hệ giữa chúng.
🟡 Lab 2
Thiết kế pipeline huấn luyện trợ lý Oracle DBA.
Bao gồm:
- Thu thập dữ liệu.
- Làm sạch.
- Tokenization.
- Huấn luyện hoặc Fine-tuning.
- Đánh giá.
- Triển khai.
🔴 Lab 3
Bạn là AI Architect của MobiFone.
Ban lãnh đạo yêu cầu xây dựng AI hỗ trợ vận hành mạng.
Hãy đề xuất:
- Nên huấn luyện từ đầu hay không?
- Có thể tận dụng mô hình nền nào?
- Vai trò của RAG là gì?
- Những loại dữ liệu nào nên đưa vào hệ thống?
🧠 M25.16 MINDMAP
🎓 PRE-TRAINING │ ┌─────────────────┼─────────────────┐ │ │ │ 📚 Data 🔤 Tokenization 🎯 Next Token │ │ │ └─────────────────┼─────────────────┘ │ 📉 Loss Function │ ▼ 📈 Gradient Descent │ ▼ 🔄 Batch & Epoch │ ▼ 🖥️ GPU Training
📋 M25.17 CHECKLIST
- ☐ Tôi hiểu LLM học bằng dự đoán token tiếp theo.
- ☐ Tôi biết Loss là gì.
- ☐ Tôi hiểu Gradient Descent ở mức khái quát.
- ☐ Tôi phân biệt Batch và Epoch.
- ☐ Tôi biết GPU giúp tăng tốc huấn luyện.
🎨 M25.18 INFOGRAPHIC
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ 🎓 LLM PRE-TRAINING │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 📚 Data │ │ │ │ │ ▼ │ │ 🔤 Tokenization │ │ │ │ │ ▼ │ │ 🎯 Next Token Prediction │ │ │ │ │ ▼ │ │ 📉 Compute Loss │ │ │ │ │ ▼ │ │ 📈 Update Parameters (Gradient Descent) │ │ │ │ │ ▼ │ │ 🔄 Repeat over Batches │ │ │ │ │ ▼ │ │ 🧠 Better Language Model │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ 💡 AI học bằng cách lặp lại quá trình dự đoán, đo sai số │ │ và cập nhật tham số qua rất nhiều bước huấn luyện. │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ --- # 🚀 Định hướng Module M26 Đến đây, bạn đã biết **LLM được huấn luyện như thế nào**. Nhưng khi người dùng nhập một câu hỏi như: > *"Làm thế nào để xử lý ORA-00600?"* Điều gì diễn ra **trong vài giây ngắn ngủi** trước khi câu trả lời xuất hiện? Ở **Module M26**, chúng ta sẽ khám phá toàn bộ quá trình **Inference**: - 📝 Prompt đi vào hệ thống ra sao? - 🔤 Token được xử lý như thế nào? - 🧠 Mô hình dự đoán từng token kế tiếp theo trình tự nào? - ⚙️ Vì sao có các tham số như **temperature**, **top-k**, **top-p**? - 🚀 Vì sao GPU và **KV Cache** giúp tăng tốc phản hồi? Đây là module sẽ giúp bạn hiểu chính xác điều gì xảy ra mỗi khi bạn trò chuyện với một LLM, đồng thời là nền tảng để thiết kế các hệ thống **RAG** và **AI Agent** hiệu quả.
TƯ VẤN: Click Here hoặc Hotline/Zalo 090.29.12.888
=============================
Website không chứa bất kỳ quảng cáo nào, mọi đóng góp để duy trì phát triển cho website (donation) xin vui lòng gửi về STK 90.2142.8888 - Ngân hàng Vietcombank Thăng Long - TRAN VAN BINH
=============================
Nếu bạn không muốn bị AI thay thế và tiết kiệm 3-5 NĂM trên con đường trở thành DBA chuyên nghiệp hay làm chủ Database thì hãy đăng ký ngay KHOÁ HỌC ORACLE DATABASE A-Z ENTERPRISE, được Coaching trực tiếp từ tôi với toàn bộ bí kíp thực chiến, thủ tục, quy trình của gần 20 năm kinh nghiệm (mà bạn sẽ KHÔNG THỂ tìm kiếm trên Internet/Google) từ đó giúp bạn dễ dàng quản trị mọi hệ thống Core tại Việt Nam và trên thế giới, đỗ OCP.
- CÁCH ĐĂNG KÝ: Gõ (.) hoặc để lại số điện thoại hoặc inbox https://m.me/tranvanbinh.vn hoặc Hotline/Zalo 090.29.12.888
- Chi tiết tham khảo:
https://bit.ly/oaz_w
=============================
2 khóa học online qua video giúp bạn nhanh chóng có những kiến thức nền tảng về Linux, Oracle, học mọi nơi, chỉ cần có Internet/4G:
- Oracle cơ bản: https://bit.ly/admin_1200
- Linux: https://bit.ly/linux_1200
=============================
KẾT NỐI VỚI CHUYÊN GIA TRẦN VĂN BÌNH:
📧 Mail: binhoracle@gmail.com
☎️ Mobile/Zalo: 0902912888
👨 Facebook: https://www.facebook.com/BinhOracleMaster
👨 Inbox Messenger: https://m.me/101036604657441 (profile)
👨 Fanpage: https://www.facebook.com/tranvanbinh.vn
👨 Inbox Fanpage: https://m.me/tranvanbinh.vn
👨👩 Group FB: https://www.facebook.com/groups/DBAVietNam
👨 Website: https://www.tranvanbinh.vn
👨 Blogger: https://tranvanbinhmaster.blogspot.com
🎬 Youtube: https://www.youtube.com/@binhguru
👨 Tiktok: https://www.tiktok.com/@binhguru
👨 Linkin: https://www.linkedin.com/in/binhoracle
👨 Twitter: https://twitter.com/binhguru
👨 Podcast: https://www.podbean.com/pu/pbblog-eskre-5f82d6
👨 Địa chỉ: Tòa nhà Sun Square - 21 Lê Đức Thọ - Phường Mỹ Đình 1 - Quận Nam Từ Liêm - TP.Hà Nội
=============================
cơ sở dữ liệu, cơ sở dữ liệu quốc gia, database, AI, trí tuệ nhân tạo, artificial intelligence, machine learning, deep learning, LLM, ChatGPT, DeepSeek, Grok, oracle tutorial, học oracle database, Tự học Oracle, Tài liệu Oracle 12c tiếng Việt, Hướng dẫn sử dụng Oracle Database, Oracle SQL cơ bản, Oracle SQL là gì, Khóa học Oracle Hà Nội, Học chứng chỉ Oracle ở đầu, Khóa học Oracle online,sql tutorial, khóa học pl/sql tutorial, học dba, học dba ở việt nam, khóa học dba, khóa học dba sql, tài liệu học dba oracle, Khóa học Oracle online, học oracle sql, học oracle ở đâu tphcm, học oracle bắt đầu từ đâu, học oracle ở hà nội, oracle database tutorial, oracle database 12c, oracle database là gì, oracle database 11g, oracle download, oracle database 19c/21c/23c/23ai, oracle dba tutorial, oracle tunning, sql tunning , oracle 12c, oracle multitenant, Container Databases (CDB), Pluggable Databases (PDB), oracle cloud, oracle security, oracle fga, audit_trail,oracle RAC, ASM, oracle dataguard, oracle goldengate, mview, oracle exadata, oracle oca, oracle ocp, oracle ocm , oracle weblogic, postgresql tutorial, mysql tutorial, mariadb tutorial, ms sql server tutorial, nosql, mongodb tutorial, oci, cloud, middleware tutorial, docker, k8s, micro service, hoc solaris tutorial, hoc linux tutorial, hoc aix tutorial, unix tutorial, securecrt, xshell, mobaxterm, putty
