Kiến trúc LLM cốt lõi: Hiểu về ChatGPT, RAG và AI Agents

Các Mô hình Ngôn ngữ Lớn đang thay đổi công nghệ, nhưng việc hiểu cách chúng thực sự xử lý thông tin, truy xuất dữ liệu và thực hiện các tác vụ có thể cảm thấy quá sức. Khóa học này đi sâu vào cơ chế phức tạp đằng sau ChatGPT, truy xuất vector và các hệ thống tự động thành các khái niệm rõ ràng, có cấu trúc. Bằng cách đọc các giải thích chi tiết và phân tích các hướng dẫn khái niệm, bạn sẽ chuyển từ người dùng tò mò thành một người thực hành am hiểu, hiểu kiến trúc cấu trúc của AI hiện đại. Bạn sẽ học được gì: - Hiểu kiến trúc transformer cơ bản và cách các mô hình như ChatGPT dự đoán token tiếp theo. - Nắm vững cơ chế cốt lõi của Retrieval-Augmented Generation (RAG) bằng cách sử dụng cơ sở dữ liệu vector để làm cơ sở cho các phản hồi của mô hình. - Phân tích thiết kế cấu trúc của AI Agents, bao gồm các vòng lặp lập kế hoạch, bộ nhớ và thực thi công cụ. - Áp dụng các mẫu prompt engineering nền tảng để hướng dẫn đầu ra của mô hình một cách có hệ thống. - Khám phá các mẫu thiết kế hiện đại để kết nối các mô hình ngôn ngữ với các nguồn dữ liệu và API bên ngoài. Hành trình bắt đầu với các thuật ngữ AI thiết yếu và các khái niệm transformer nền tảng trước khi tiến tới các hệ thống truy xuất và quy trình làm việc của tác nhân tự động. Thông qua các giải thích bằng văn bản rõ ràng và các phân tích cấu trúc, bạn sẽ xây dựng một mô hình tinh thần hoàn chỉnh về các công nghệ ngôn ngữ hiện đại. Khóa học này được thiết kế cho người mới bắt đầu hoàn toàn, các nhà phát triển phần mềm tò mò về AI và những người đam mê công nghệ đang tìm kiếm nền tảng khái niệm mà không cần kiến thức về toán học cao cấp. Bắt đầu đọc ngay hôm nay để khám phá hoạt động bên trong của trí tuệ nhân tạo hiện đại.