Vậy, bạn muốn xây dựng một AI? Một bước đi thông minh - nhưng đừng giả vờ rằng đó là một đường thẳng. Cho dù bạn đang mơ về một chatbot cuối cùng cũng "hiểu được" hay một thứ gì đó phức tạp hơn có thể phân tích hợp đồng luật hoặc phân tích quét, thì đây chính là bản thiết kế dành cho bạn. Từng bước một, không có đường tắt - nhưng có rất nhiều cách để mắc lỗi (và sửa lỗi).
Những bài viết bạn có thể muốn đọc sau bài này:
🔗 Trí tuệ nhân tạo lượng tử là gì? – Nơi vật lý, mã hóa và sự hỗn loạn giao thoa
Đi sâu vào sự kết hợp siêu thực giữa điện toán lượng tử và trí tuệ nhân tạo.
🔗 Suy luận trong AI là gì? – Khoảnh khắc mọi thứ kết hợp lại với nhau
Khám phá cách các hệ thống AI áp dụng những gì đã học được để mang lại kết quả thực tế.
🔗 Áp dụng phương pháp tiếp cận toàn diện đối với AI có nghĩa là gì?
Tìm hiểu lý do tại sao AI có trách nhiệm không chỉ liên quan đến mã - mà còn liên quan đến bối cảnh, đạo đức và tác động.
1. AI của bạn dùng để làm gì? 🎯
Trước khi viết một dòng mã hoặc mở bất kỳ công cụ phát triển nào, hãy tự hỏi bản thân: AI này thực sự được cho là phải làm gìKhông phải theo nghĩa mơ hồ. Hãy nghĩ cụ thể, như:
-
“Tôi muốn nó phân loại các đánh giá sản phẩm thành tích cực, trung lập hoặc tích cực.”
-
“Nó nên đề xuất âm nhạc giống như Spotify, nhưng tốt hơn - nhiều cảm xúc hơn, ít sự ngẫu nhiên của thuật toán hơn.”
-
“Tôi cần một bot có thể trả lời email của khách hàng theo giọng điệu của tôi - bao gồm cả giọng điệu mỉa mai.”
Ngoài ra, hãy cân nhắc điều này: đâu là "lợi thế" cho dự án của bạn? Tốc độ? Độ chính xác? Độ tin cậy trong các trường hợp đặc biệt? Những yếu tố đó quan trọng hơn việc bạn chọn thư viện nào sau này.
2. Thu thập dữ liệu của bạn như bạn muốn 📦
Một AI tốt bắt đầu với công việc dữ liệu nhàm chán - thực sự nhàm chán. Nhưng nếu bạn bỏ qua phần này, mô hình tuyệt vời của bạn sẽ chỉ hoạt động như một con cá vàng trên cà phê espresso. Dưới đây là cách tránh điều đó:
-
Dữ liệu của bạn đến từ đâu? Bộ dữ liệu công khai (Kaggle, UCI), API, diễn đàn thu thập dữ liệu, nhật ký khách hàng?
-
Có sạch không? Có lẽ là không. Dù sao thì hãy dọn dẹp: sửa các ký tự lạ, xóa các hàng bị hỏng, chuẩn hóa những gì cần chuẩn hóa.
-
Cân bằng? Thiên vị? Quá phù hợp đang chờ xảy ra? Chạy thống kê cơ bản. Kiểm tra phân phối. Tránh các buồng phản hồi.
Mẹo nhỏ: nếu bạn đang xử lý văn bản, hãy chuẩn hóa mã hóa. Nếu là hình ảnh, hãy thống nhất độ phân giải. Nếu là bảng tính… hãy chuẩn bị tinh thần.
3. Chúng ta đang xây dựng loại AI nào ở đây? 🧠
Bạn đang cố gắng phân loại, tạo ra, dự đoán hay khám phá? Mỗi mục tiêu sẽ thúc đẩy bạn sử dụng một bộ công cụ khác nhau - và cũng gây ra những vấn đề đau đầu khác nhau.
| Mục tiêu | Ngành kiến trúc | Công cụ/Khung | Những lưu ý |
|---|---|---|---|
| Tạo văn bản | Máy biến áp (kiểu GPT) | Ôm mặt, Llama.cpp | Dễ bị ảo giác |
| Nhận dạng hình ảnh | CNN hoặc Vision Transformers | PyTorch, TensorFlow | Cần rất NHIỀU hình ảnh |
| Dự báo | LightGBM hoặc LSTM | scikit-learn, Keras | Kỹ thuật tính năng là chìa khóa |
| Các tác nhân tương tác | RAG hoặc LangChain với phần phụ trợ LLM | LangChain, Pinecone | Nhắc nhở và ghi nhớ là điều cần thiết |
| Logic quyết định | Học tăng cường | Phòng tập OpenAI, Ray RLlib | Bạn sẽ khóc ít nhất một lần |
Việc kết hợp cũng không sao cả. Hầu hết các AI ngoài đời thực đều được ghép lại với nhau giống như người anh em họ thứ hai của Frankenstein vậy.
4.Ngày đào tạo 🛠️
Đây là nơi bạn biến mã thô và dữ liệu thành thứ gì đó Có lẽ tác phẩm.
Nếu bạn muốn sử dụng toàn bộ ngăn xếp:
-
Đào tạo một mô hình bằng PyTorch, TensorFlow hoặc thậm chí là một công cụ cũ như Theano (không phán xét)
-
Phân chia dữ liệu của bạn: huấn luyện, xác thực, kiểm tra. Đừng gian lận - việc phân chia ngẫu nhiên có thể gây hiểu lầm.
-
Điều chỉnh mọi thứ: kích thước lô, tốc độ học, tỷ lệ bỏ học. Ghi lại mọi thứ hoặc hối tiếc sau này.
Nếu bạn đang tạo mẫu nhanh:
-
Sử dụng Claude Artifacts, Google AI Studio hoặc Playground của OpenAI để "biến mã" thành một công cụ làm việc
-
Kết nối các đầu ra với nhau bằng Replit hoặc LangChain để có các đường ống năng động hơn
Hãy sẵn sàng bỏ cuộc ngay từ những lần thử đầu tiên. Đó không phải là thất bại - mà là hiệu chuẩn.
5. Đánh giá: Đừng chỉ tin tưởng nó 📏
Một mô hình hoạt động tốt trong quá trình đào tạo nhưng lại thất bại khi sử dụng thực tế? Cái bẫy kinh điển dành cho tân binh.
Các số liệu cần xem xét:
-
Chữ: BLEU (cho phong cách), ROUGE (cho sự gợi nhớ), và perplexity (đừng bị ám ảnh)
-
Phân loại: F1 > Độ chính xác. Đặc biệt nếu dữ liệu của bạn không cân bằng
-
Hồi quy: Lỗi bình phương trung bình là tàn bạo nhưng công bằng
Cũng nên kiểm tra các dữ liệu đầu vào lạ. Nếu bạn đang xây dựng chatbot, hãy thử gửi cho nó những tin nhắn khách hàng mang tính thụ động-hung hăng. Nếu bạn đang phân loại, hãy thêm lỗi đánh máy, tiếng lóng, châm biếm. Dữ liệu thực tế rất lộn xộn - hãy kiểm tra cho phù hợp.
6. Vận chuyển nó (nhưng cẩn thận) 📡
Bạn đã huấn luyện nó. Bạn đã thử nghiệm nó. Giờ bạn muốn giải phóng nó. Đừng vội vàng.
Phương pháp triển khai:
-
Dựa trên đám mây: AWS SageMaker, Google Vertex AI, Azure ML - nhanh, có khả năng mở rộng, đôi khi tốn kém
-
Lớp API: Gói nó trong các hàm FastAPI, Flask hoặc Vercel và gọi nó từ bất cứ đâu
-
Trên thiết bị: Chuyển đổi sang ONNX hoặc TensorFlow Lite để sử dụng trên thiết bị di động hoặc nhúng
-
Tùy chọn không cần mã: Tốt cho MVP. Hãy thử Zapier, Make.comhoặc Peltarion để cắm trực tiếp vào ứng dụng
Thiết lập nhật ký. Giám sát thông lượng. Theo dõi cách mô hình phản ứng với các trường hợp ngoại lệ. Nếu mô hình bắt đầu đưa ra quyết định kỳ lạ, hãy nhanh chóng khôi phục lại.
7. Duy trì hoặc Di chuyển 🧪🔁
AI không hề tĩnh tại. Nó trôi dạt. Nó hay quên. Nó quá phù hợp. Bạn cần phải trông chừng nó - hoặc tốt hơn, tự động hóa việc trông trẻ.
-
Sử dụng các công cụ mô hình trôi như Evidently hoặc Fiddler
-
Ghi lại mọi thứ - đầu vào, dự đoán, phản hồi
-
Xây dựng các vòng đào tạo lại hoặc ít nhất là lên lịch cập nhật hàng quý
Ngoài ra - nếu người dùng bắt đầu chơi trò chơi mô hình của bạn (e.g., bẻ khóa chatbot), sửa lỗi đó nhanh chóng.
8. Bạn có nên tự xây dựng từ đầu không? 🤷♂️
Sự thật phũ phàng là: việc tự xây dựng một chương trình LLM từ con số 0 sẽ phá sản bạn, trừ khi bạn là Microsoft, Anthropic, hay một quốc gia bất hảo. Nghiêm túc đấy.
Sử dụng:
-
LLaMA 3 nếu bạn muốn một căn cứ mở nhưng mạnh mẽ
-
DeepSeek hoặc Yi cho các chương trình LLM cạnh tranh của Trung Quốc
-
Mistral nếu bạn cần kết quả nhẹ nhưng mạnh mẽ
-
GPT qua API nếu bạn đang tối ưu hóa tốc độ và năng suất
Tinh chỉnh là bạn của bạn. Nó rẻ hơn, nhanh hơn và thường cũng tốt như vậy.
✅ Danh sách kiểm tra để tự xây dựng AI của bạn
-
Mục tiêu được xác định rõ ràng, không mơ hồ
-
Dữ liệu: sạch, được dán nhãn, (hầu hết) cân bằng
-
Kiến trúc được chọn
-
Mã và vòng lặp đào tạo được xây dựng
-
Đánh giá: nghiêm ngặt, thực tế
-
Triển khai trực tiếp nhưng được giám sát
-
Vòng phản hồi bị khóa