video của Andrej kapathy

Dựa trên đoạn transcript của video "Cách tôi sử dụng LLMs" từ kênh YouTube của Andrej Karpathy, đây là những điểm chính được đề cập:

• Tổng quan về các LLM và ứng dụng: Video này tiếp nối video trước về LLMs, đi sâu vào các ứng dụng thực tế, các cài đặt khác nhau và cách sử dụng chúng trong cuộc sống và công việc.
• ChatGPT và các đối thủ cạnh tranh:
  • ChatGPT của OpenAI là "Original Gangster" và có nhiều tính năng nhất.
  • Các công ty công nghệ lớn như Google (Gemini), Meta và Microsoft (Co-pilot) cũng có các ứng dụng tương tự.
  • Các startup như Anthropic (Claude) và xAI (Grok) cũng tham gia vào thị trường.
  • Các công ty khác như Deepseek (Trung Quốc) và Mistral (Pháp) cũng cung cấp các giải pháp tương tự.
• Cách theo dõi và đánh giá các LLM:
  • Sử dụng các bảng xếp hạng như Chatbot Arena để đánh giá sức mạnh của các mô hình.
  • Sử dụng Seal Leaderboard từ Scale để xem các đánh giá khác nhau và xếp hạng các mô hình.
• Cách tương tác với LLM:
  • Gửi văn bản và nhận lại văn bản.
  • Sử dụng các công cụ như Tik tokenizer để xem văn bản được chia thành các tokens như thế nào.
  • Hiểu rằng LLM hoạt động dựa trên việc dự đoán token tiếp theo trong chuỗi.
• Khái niệm về Context Window:
  • Context window là "bộ nhớ làm việc" của cuộc trò chuyện, chứa các tokens.
  • Xóa context window bằng cách bắt đầu một cuộc trò chuyện mới.
  • Tránh làm quá tải context window với thông tin không liên quan.
• Pre-training và Post-training:
  • Pre-training: Nén toàn bộ internet thành một "zip file".
  • Post-training: Gắn "khuôn mặt tươi cười" để mô hình hoạt động như một trợ lý.
• Lưu ý khi sử dụng LLM:
  • Bắt đầu cuộc trò chuyện mới khi chuyển chủ đề.
  • Chú ý đến mô hình đang sử dụng (ví dụ: GPT-4o) và các giới hạn của nó.
  • Các mô hình lớn hơn thường đắt hơn nhưng thông minh hơn.
• Thinking Models:
  • Các mô hình này được tinh chỉnh bằng reinforcement learning để có khả năng suy luận tốt hơn.
  • Hiệu quả hơn cho các vấn đề khó như toán học và code.
  • Có thể mất nhiều thời gian hơn để đưa ra kết quả.
• Tool Use (Sử dụng công cụ):
  • Cho phép LLM sử dụng các công cụ như tìm kiếm trên internet.
  • LLM phát ra một token đặc biệt để yêu cầu ứng dụng thực hiện tìm kiếm.
  • Kết quả tìm kiếm được đưa vào context window để LLM trả lời câu hỏi.
• Deep Research:
  • Kết hợp tìm kiếm trên internet và suy nghĩ trong một thời gian dài.
  • Tạo ra các báo cáo nghiên cứu tùy chỉnh.
  • ChatGPT (Pro), Perplexity và Grok đều có các tính năng tương tự.
• File Uploads:
  • Cho phép LLM tham khảo các tài liệu cụ thể.
  • Có thể tải lên PDF và đặt câu hỏi về nội dung của chúng.
  • Hữu ích cho việc đọc sách và nghiên cứu tài liệu.
• Python Interpreter:
  • Cho phép LLM viết và chạy chương trình Python.
  • Hữu ích cho các phép tính phức tạp và phân tích dữ liệu.
  • ChatGPT Advanced Data Analysis là một ví dụ về cách sử dụng Python interpreter.
• Cloud Artifacts:
  • Cho phép LLM tạo ra các ứng dụng nhỏ và diagrams.
  • Có thể tạo flashcards app hoặc conceptual diagrams từ văn bản.
• Cursor (IDE):
  • Một IDE cho phép LLM (ví dụ: Claude) chỉnh sửa code trực tiếp trong file system.
  • Sử dụng "Vibe coding" để LLM tự động viết code.
• Đa phương thức (Multimodality):
  • Tương tác với LLM bằng giọng nói, hình ảnh và video.
  • Sử dụng speech-to-text và text-to-speech để tương tác bằng giọng nói.
  • "True audio" cho phép LLM xử lý âm thanh trực tiếp.
  • Tải lên hình ảnh và đặt câu hỏi về chúng.
  • Sử dụng camera để LLM "nhìn" video.
• Video Generation:
  • Các công cụ AI có thể tạo ra các video chất lượng cao.
  • RunwayML Gen-2 là một trong những công cụ hàng đầu.
• Tính năng hỗ trợ chất lượng:
  • ChatGPT Memory: Cho phép LLM ghi nhớ thông tin từ các cuộc trò chuyện trước.
  • Custom Instructions: Cho phép tùy chỉnh cách LLM phản hồi.
  • Custom GPTs: Cho phép tạo ra các LLM tùy chỉnh cho các tác vụ cụ thể.