🧮 Model là gì?
Thành quả sau khi học xong, đem ra dùng được.
1
Hiểu nó là gì
Model là tập tham số đã học được từ dữ liệu, dùng để dự đoán hoặc tạo ra nội dung mới.
Nói theo đời thường:
Giống công thức nấu ăn đúc kết sau nhiều lần thử: bản thân nó không phải món ăn, nhưng cứ theo đó là nấu ra được.
Giống công thức nấu ăn đúc kết sau nhiều lần thử: bản thân nó không phải món ăn, nhưng cứ theo đó là nấu ra được.
⚠ Chỗ ẩn dụ này hỏng
“Mô hình” nghe như một bản thiết kế tĩnh. Thực ra model chỉ là một file chứa hàng tỉ con số.
Nó không chứa dữ liệu gốc, không tra cứu gì cả — chỉ là các trọng số đã được chỉnh. Hệ quả quan trọng: model đóng băng tại thời điểm huấn luyện. Nó không biết chuyện xảy ra sau ngày đó, và không tự cập nhật khi thế giới đổi.
2
Code trông thế nào
# Model chỉ là một file model.safetensors 14 GB # Bên trong: hàng tỉ con số, không có chữ nào của dữ liệu gốc [0.0234, -0.9912, 0.4471, ...]
Vì thế model không “tra” được thông tin mới — muốn vậy phải ghép thêm RAG.
3
Khi nào bạn dùng nó
✓ Dùng khi
- Cần thứ đã học xong để đem ra dùng
- Muốn chạy cùng một logic ở nhiều nơi
✗ Đừng dùng khi
- Cần thông tin cập nhật theo thời gian thực
- Cần truy vết vì sao ra kết quả đó
Chưa cần biết: định dạng model, lượng tử hoá, phục vụ model, phiên bản model.
Để dành tới Mốc 3 — Tự ghép được: Bạn nối được AI vào tài liệu của mình và biết cách kiểm tra nó trả lời đúng hay đang bịa.
Dấu hiệu bạn đã cần học nó: Khi bạn cần chạy model trên máy riêng và thấy nó ngốn hết RAM.
4
Đi đâu tiếp
- TrainingQuá trình sinh ra model.
- InferenceLúc đem model ra dùng thật.
- Fine-tuningCách dạy thêm cho model có sẵn.