Nền tảng của giáo dục trí tuệ nhân tạo hiện đại thường bị ảnh hưởng bởi "phụ thuộc vào lớp bao cấp cao". Nhiều người làm nghề tin rằng thành thạo đòi hỏi việc nối chuỗi các lời gọi API hoặc hoàn thiện cú pháp prompt. Tuy nhiên, kỹ thuật LLM thực sự đòi hỏi phải vượt qua những khái niệm trừu tượng này để hiểu sâu về cơ chế tensor dưới kiến trúc và nền tảng toán học, giúp tối ưu hóa phần cứng và xử lý lỗi phức tạp.
1. Câu hỏi lớn về trình độ thành thạo
Kỹ thuật LLM có chỉ đơn giản là "kỹ thuật tạo prompt", hay nó đòi hỏi một sự hiểu biết toàn diện về giải tích và quá trình phát triển kiến trúc đã tạo nên nó? Việc phụ thuộc hoàn toàn vào API sẽ tạo ra giới hạn khi hệ thống gặp sự cố, đặc biệt là trong các trường hợp:
- bùng nổ gradienttrong các vòng đào tạo tùy chỉnh.
- Chuyển đổi từ kiến trúc đám mây dạng khối lớn sang các dịch vụ vi mô hiệu quả, địa phương hóa.
- Tối ưu hóa ở cấp phần cứng cho suy luận độ trễ thấp.
2. Nền tảng toán học
Để vượt qua sai lầm về API, một kỹ sư cần dựa vào Bốn trụ cột sau:
- Đại số tuyến tính:Nhân ma trận và phân tích giá trị riêng cho không gian vectơ chiều cao.
- Giải tích nhiều biến:Hiểu rõ quá trình truyền ngược và dòng chảy của gradient.
- Xác suất và Thống kê:Quản lý đầu ra ngẫu nhiên và điều chỉnh sau khi huấn luyện.
- Định lý xấp xỉ phổ quát:Thừa nhận rằng mặc dù một lớp ẩn duy nhất có thể xấp xỉ bất kỳ hàm nào, nhưng thách thức thực tế nằm ở khả năng tổng quát hóa và tránh vấn đề gradient biến mất.