Mục tiêu chính của ngày 1: Giới thiệu tổng quan về AI tạo sinh (Generative AI) và hai khái niệm nền tảng là Mô hình nền tảng (Foundation Models) và Kỹ thuật Prompt (Prompt Engineering).
Nội dung chi tiết:
-
Khái niệm về AI tạo sinh:Paige Bailey, người dẫn dắt buổi học, đã giải thích AI tạo sinh là gì, cách thức hoạt động và ứng dụng của nó trong thực tế.
Trọng tâm là khả năng tạo ra nội dung mới, độc đáo của AI tạo sinh, từ văn bản, hình ảnh, âm thanh đến code.
-
Mô hình nền tảng:Đây là những mô hình AI cực kỳ lớn, được huấn luyện trên lượng dữ liệu khổng lồ, có khả năng thực hiện nhiều tác vụ khác nhau.
Ví dụ: Mô hình Gemini của Google được huấn luyện trên văn bản, code, hình ảnh,… nên có thể làm nhiều việc như viết truyện, dịch thuật, tạo ảnh, viết code.
Paige đã nhấn mạnh vai trò quan trọng của mô hình nền tảng như là “bộ não” của AI tạo sinh.
-
Kỹ thuật Prompt:Prompt là cách chúng ta giao tiếp với mô hình AI, đưa ra yêu cầu để nhận được kết quả mong muốn.
Paige đã chia sẻ nhiều kỹ thuật viết prompt hiệu quả, ví dụ như:Cung cấp ngữ cảnh rõ ràng.
Đặt câu hỏi cụ thể.
Sử dụng ví dụ minh họa.
Kỹ thuật Prompt giúp khai thác tối đa sức mạnh của mô hình AI.
Các hoạt động trong ngày 1:
-
Hỏi đáp trực tiếp: Chuyên gia từ Google đã giải đáp thắc mắc của người tham gia về AI tạo sinh, mô hình nền tảng và kỹ thuật prompt.
-
Thực hành Codelab: Người học được hướng dẫn thực hành với mô hình Gemini và kỹ thuật prompt thông qua các ví dụ cụ thể trên Google Colab.
-
Kiểm tra kiến thức: Bài kiểm tra (pop quiz) giúp củng cố kiến thức về nội dung đã học.
Tầm quan trọng của ngày 1:
-
Cung cấp nền tảng kiến thức cơ bản về AI tạo sinh, giúp người học dễ dàng tiếp thu các nội dung nâng cao trong những ngày tiếp theo về cơ sở dữ liệu vector, AI agent, và triển khai mô hình AI.
Hy vọng phần tóm tắt chi tiết này giúp bạn hình dung rõ hơn về nội dung ngày 1 của khóa học. Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào, đừng ngần ngại đặt ra nhé!
