Định nghĩa Mô hình ngôn ngữ lớn LLM là gì

[adtechvn]

Nếu năm 2023 là sự khởi đầu và năm 2025 là sự bùng nổ, thì đến năm 2026, LLM (Large Language Model) đã trở thành hạ tầng tri thức không thể thiếu. Từ việc soạn thảo email, lập trình phần mềm phức tạp cho đến việc tư vấn chiến lược kinh doanh, LLM đang hiện diện trong mọi ngóc ngách của đời sống số.
Vậy LLM thực sự là gì? Tại sao nó có thể "nói chuyện" và "suy nghĩ" giống con người đến vậy? Hãy cùng khám phá chi tiết trong *** viết dưới đây.

1. Định nghĩa LLM: Không chỉ là một cuốn từ điển sống​

LLM (Large Language Model - Mô hình ngôn ngữ lớn) là một loại trí tuệ nhân tạo được huấn luyện trên một lượng dữ liệu văn bản khổng lồ để hiểu, tạo ra và dự đoán ngôn ngữ tự nhiên.

Để hiểu rõ hơn, hãy nhìn vào 3 chữ cái tạo nên tên gọi này:

• Large (Lớn): Ám chỉ quy mô khổng lồ của dữ liệu huấn luyện (hàng chục Terabyte văn bản) và số lượng tham số (Parameters) – lên tới hàng nghìn tỷ.
• Language (Ngôn ngữ): Đối tượng xử lý chính là ngôn ngữ con người, bao gồm cả ngôn ngữ lập trình, toán học và ký hiệu.
• Model (Mô hình): Một chương trình máy tính phức tạp, một "bản đồ" toán học đại diện cho cách thức các từ ngữ liên kết với nhau.

2. LLM hoạt động như thế nào? Phép màu từ kiến trúc Transformer​

Bí mật sức mạnh của LLM nằm ở kiến trúc Transformer, được giới thiệu lần đầu bởi Google vào năm 2017.

2.1. Cơ chế Attention (Sự chú ý)​

Khác với các AI đời cũ đọc từ trái sang phải và hay "quên" đoạn đầu câu, LLM sử dụng cơ chế Self-Attention. Nó có khả năng nhìn vào toàn bộ câu văn cùng lúc để hiểu mối quan hệ giữa các từ.
Công thức toán học cốt lõi của cơ chế Attention được biểu diễn như sau:
$$Attention(Q, K, V) = softmax\left(\frac{QK^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$$
Trong đó:

• Q (Query): Những gì máy đang tìm kiếm.
• K (Key): Những gì các từ khác cung cấp.
• V (Value): Giá trị nội dung thực tế.

2.2. Token hóa (Tokenization)​

LLM không đọc chữ cái, nó đọc Token. Một token có thể là một từ, một phần của từ hoặc một dấu câu. Máy tính chuyển đổi các token này thành các dãy số (Vector) để tính toán trong không gian đa chiều.

3. Quy trình "nuôi dạy" một LLM​

Để có một LLM thông minh như GPT-5 hay Gemini 2.0 của năm 2026, các nhà khoa học phải trải qua 2 giai đoạn chính:

Giai đoạn 1: Pre-training (Tiền huấn luyện)​

Máy được nạp hàng tỷ trang web, sách, *** báo và mã nguồn. Ở giai đoạn này, máy học cách "dự đoán từ tiếp theo".
Ví dụ: Nếu câu là "Học đi đôi với...", máy sẽ học được từ tiếp theo có xác suất cao nhất là "hành".

Giai đoạn 2: Fine-tuning & RLHF (Tinh chỉnh)​

Sau khi đã có kiến thức tổng quát, mô hình được huấn luyện thêm với sự can thiệp của con người thông qua kỹ thuật RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback). Con người sẽ đánh giá các câu trả lời của AI để dạy nó biết cái nào là đúng, cái nào là lịch sự và cái nào là hữu ích.

4. Những đặc điểm đột phá của LLM năm 2026​

So với các phiên bản đầu tiên, LLM năm 2026 đã có những bước tiến kinh ngạc:

• Đa phương thức (Multimodal): LLM không còn chỉ xử lý văn bản. Bạn có thể gửi cho nó một video, một bản vẽ tay hoặc một đoạn ghi âm, và nó sẽ hiểu và phản hồi một cách nhất quán.
• Cửa sổ ngữ cảnh khổng lồ (Context Window): Các LLM hiện đại có thể "nhớ" được nội dung của hàng chục cuốn sách trong một lượt hội thoại, giúp việc phân tích hồ sơ doanh nghiệp trở nên cực kỳ chính xác.
• Khả năng suy luận (Reasoning): Thay vì chỉ đoán từ, LLM đã có thể thực hiện các bước suy luận logic "Chain-of-Thought" để giải các *** toán phức tạp.

5. Ứng dụng thực tế của LLM: Thay đổi cách thế giới vận hành​

5.1. Lập trình và Phát triển phần mềm​

LLM hiện nay có thể viết tới 80% mã nguồn cho các ứng dụng thông thường. Lập trình viên đóng vai trò là "kiến trúc sư" đưa ra ý tưởng và kiểm soát chất lượng, trong khi LLM thực hiện các công việc gõ code tỉ mỉ.

5.2. Sáng tạo nội dung và Marketing​

Từ việc viết kịch bản phim, *** PR cho đến tối ưu hóa SEO (giống như *** viết này), LLM giúp tăng tốc độ sản xuất nội dung lên gấp 10 lần mà vẫn đảm bảo tính sáng tạo và cá nhân hóa.

5.3. Giáo dục cá nhân hóa​

Mỗi học sinh giờ đây có một "Gia sư LLM" riêng, hiểu rõ trình độ và phong cách học tập của mình để giảng giải các khái niệm khó theo cách dễ hiểu nhất.

5.4. Trợ lý ảo thông minh (AI Agents)​

Đây là xu hướng lớn nhất của năm 2026. LLM không chỉ trả lời câu hỏi mà còn có thể thực hiện hành động: "Hãy đặt vé máy bay đi Đà Lạt, chọn khách sạn gần hồ Xuân Hương và lên lịch họp với đối tác vào sáng thứ Hai".

6. Những thách thức và mặt trái của LLM​

Dù mạnh mẽ, LLM vẫn đối mặt với những vấn đề nan giải:

1. Ảo giác (Hallucination): AI đôi khi tự tin khẳng định những thông tin hoàn toàn sai lệch. Việc kiểm chứng thông tin (Fact-check) vẫn là trách nhiệm của con người.
2. Bản quyền dữ liệu: Việc sử dụng các tác phẩm của con người để huấn luyện AI đang gây ra nhiều tranh luận pháp lý về quyền tác giả.
3. Tiêu thụ năng lượng: Vận hành các LLM khổng lồ đòi hỏi hệ thống Server AI cực lớn, gây áp lực lên mạng lưới điện và môi trường.

Nguồn *** viết tham khảo xem tại đây: https://aiotvn.com/llm-la-gi/