Khám phá kỹ thuật AI trong cuốn sách “AI Engineering: Building Applications with Foundation Models” của Huyền Chip

Trong kỷ nguyên mà trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển mạnh mẽ, nhu cầu về các sản phẩm AI đang tăng lên nhanh chóng, cùng với đó là việc mở rộng cơ hội cho tất cả những ai muốn xây dựng ứng dụng AI. Cuốn sách AI Engineering: Building Applications with Foundation Models của tác giả Huyền Chip, một chuyên gia về hệ thống học máy, mang đến cái nhìn sâu sắc về cách xây dựng ứng dụng AI hiệu quả dựa trên các mô hình nền tảng có sẵn, giúp người đọc dễ dàng tiếp cận và sử dụng AI trong các dự án phát triển phần mềm.

Huyền Chip là một chuyên gia nổi bật trong lĩnh vực AI, hiện đang làm việc tại Voltron Data để tăng tốc phân tích dữ liệu trên GPU. Trước đó, cô đã có thời gian làm việc tại Snorkel AI và NVIDIA, sáng lập một công ty khởi nghiệp về cơ sở hạ tầng AI, và giảng dạy về thiết kế hệ thống học máy tại Stanford. Cô cũng là tác giả của cuốn sách Designing Machine Learning Systems, được bán chạy trên Amazon.

Với những kiến thức sâu rộng và sự trải nghiệm thực tế của mình, Huyền Chip đã mang đến một cuốn sách hữu ích, giúp người đọc có thể áp dụng AI vào các ứng dụng một cách hiệu quả, tiết kiệm thời gian và chi phí, và đặc biệt là tránh được những thất bại trong quá trình phát triển AI.

Ảnh: Chip Huyen

Cuốn sách mở đầu với việc giải thích rõ ràng về kỹ thuật AI (AI engineering) và sự khác biệt của nó so với kỹ thuật học máy truyền thống (ML engineering). Trong khi học máy chủ yếu tập trung vào việc xây dựng và huấn luyện các mô hình học, kỹ thuật AI đề cập đến việc ứng dụng các mô hình nền tảng có sẵn để phát triển các ứng dụng thực tế. Huyền Chip giải thích sự phát triển của AI như một công cụ mạnh mẽ, từ những mô hình phức tạp chỉ dành cho các chuyên gia trở thành sản phẩm mà bất kỳ ai cũng có thể tận dụng, kể cả những người không có nhiều kinh nghiệm với AI.

Một trong những điểm nổi bật trong cuốn sách là quy trình phát triển một ứng dụng AI. Cuốn sách hướng dẫn từng bước để xây dựng một ứng dụng từ những kỹ thuật cơ bản nhất cho đến những phương pháp phức tạp hơn. Tác giả cung cấp cho người đọc những kiến thức cần thiết về cách chọn lựa mô hình AI phù hợp, cách sử dụng bộ dữ liệu, chỉ số đánh giá và các thước đo hiệu quả. Bên cạnh đó, việc triển khai và tối ưu hóa ứng dụng AI để đạt được hiệu quả cao nhất cũng được giải thích chi tiết.

Một trong những điểm nổi bật là các phương pháp thích ứng mô hình, chẳng hạn như kỹ thuật tạo prompt, fine-tuning (tinh chỉnh mô hình), RAG (retrieval-augmented generation), và các kỹ thuật xây dựng bộ dữ liệu. Tác giả chỉ ra rằng, mỗi phương pháp này đều có những ưu điểm riêng biệt và người phát triển AI cần hiểu rõ tại sao và khi nào nên áp dụng chúng để đạt được hiệu quả tối ưu.

Như bất kỳ công nghệ mới nào, AI cũng có thể gặp phải những thất bại nghiêm trọng nếu không được đánh giá và thử nghiệm đúng cách. Cuốn sách cũng không bỏ qua vấn đề quan trọng này. Huyền Chip thảo luận về các phương pháp đánh giá mô hình AI, đặc biệt là các mô hình mở, và cách để xác định chất lượng của các ứng dụng AI trong các tình huống thực tế. Phương pháp “AI làm thẩm phán” (AI-as-a-judge), một xu hướng đang phát triển trong cộng đồng AI, cũng được đề cập như một giải pháp để đánh giá các mô hình AI mở, giúp người phát triển đưa ra quyết định chính xác về mô hình phù hợp cho ứng dụng của mình.

Một phần quan trọng khác trong cuốn sách là cách tối ưu hóa hiệu suất của ứng dụng AI, bao gồm giảm độ trễ và chi phí khi sử dụng các mô hình nền tảng. Huyền Chip phân tích các yếu tố có thể gây ra tắc nghẽn trong hệ thống khi phục vụ các mô hình lớn, và hướng dẫn cách vượt qua các vấn đề này để đảm bảo hiệu quả cao trong việc triển khai ứng dụng AI.

Một trong những phần quan trọng của cuốn sách là việc hướng dẫn lựa chọn mô hình, bộ dữ liệu và chỉ số đánh giá phù hợp. Huyền Chip giúp người đọc hiểu rõ cách chọn mô hình phù hợp với nhu cầu cụ thể của họ, và làm thế nào để bộ dữ liệu có thể giúp cải thiện độ chính xác của mô hình. Tác giả cũng chỉ ra tầm quan trọng của việc lựa chọn các thước đo hiệu quả chính xác, điều này giúp các nhà phát triển dễ dàng đánh giá và điều chỉnh mô hình sao cho đạt được kết quả tốt nhất.

Cuốn sách AI Engineering: Building Applications with Foundation Models của Huyền Chip là một tài liệu quan trọng không chỉ cho những nhà phát triển phần mềm, mà còn cho các chuyên gia AI đang tìm kiếm một cách tiếp cận mới mẻ và thực tế để áp dụng AI vào các ứng dụng. Cuốn sách cung cấp những kiến thức cơ bản và nâng cao về cách xây dựng ứng dụng AI hiệu quả, giúp người đọc hiểu rõ quy trình phát triển, các thử thách trong từng bước và cách giải quyết chúng. Hơn nữa, việc Huyền Chip chia sẻ kinh nghiệm và các phương pháp thực tế từ chính sự nghiệp của cô sẽ mang lại nhiều giá trị cho những ai đang muốn phát triển các sản phẩm AI.