Nếu bạn từng dùng ChatGPT, Claude hay Grok (của X / Elon Musk) thì bạn đã tương tác với một Large Language Model (LLM) – mô hình ngôn ngữ lớn.
Nhưng đằng sau “bộ não” này là cả một hệ thống cực kỳ phức tạp.
Hôm nay, mình sẽ giải thích dễ hiểu nhất có thể về các khái niệm: LLM, checkpoint, base model, model và prompt, và mình sẽ lấy ví dụ cụ thể từ Grok-4.
I. LLM là gì?
LLM (Large Language Model) là một mô hình AI được huấn luyện trên một lượng cực lớn dữ liệu văn bản để hiểu và sinh ra ngôn ngữ giống con người.
Nó có thể:
- Trả lời câu hỏi
- Viết code
- Tạo nội dung, phân tích cảm xúc
- Tóm tắt tài liệu, dịch ngôn ngữ
Cách hoạt động cơ bản:
LLM học xác suất xuất hiện của từ tiếp theo dựa trên ngữ cảnh trước đó.
Ví dụ, nếu bạn gõ:
“Hôm nay trời rất…”
Model sẽ dự đoán các từ có khả năng cao tiếp theo: “đẹp”, “nắng”, “mưa”, v.v.
Càng được huấn luyện nhiều dữ liệu, nó càng hiểu ngôn ngữ tự nhiên tốt hơn.
II. “Model” là gì?
Trong AI, model là sản phẩm cuối cùng sau quá trình huấn luyện.
Bạn có thể hiểu model giống như “bộ não đã được đào tạo” – sẵn sàng nhận input và cho output.
Ví dụ:
- “Grok-4” là model của xAI.
- “Claude 3.5” là model của Anthropic.
- “GPT-4-turbo” là model của OpenAI.
Mỗi model có kiến trúc, dữ liệu, và khả năng khác nhau.
Các loại “model” bạn sẽ thường gặp
Khi đào sâu hơn vào thế giới LLM, bạn sẽ thấy có nhiều “biến thể” của model — được tạo ra để phục vụ các mục tiêu khác nhau.
Dưới đây là các loại phổ biến nhất 👇
🔹 1. Base Model
Đây là mô hình gốc, chưa tinh chỉnh (raw model) — được huấn luyện chủ yếu để hiểu ngôn ngữ nói chung.
Nó biết cách dự đoán từ tiếp theo, nhưng chưa biết cách trả lời “đẹp” hoặc “đúng mục đích”.
🧠 Ví dụ:
- Grok-base được huấn luyện trên văn bản, tweet, code, nhưng chưa biết cách trả lời theo phong cách “Elon Musk-style”.
🔹 2. Fine-tuned Model
Sau khi có base model, người ta tiếp tục huấn luyện thêm (fine-tune) trên dữ liệu cụ thể để model hiểu một lĩnh vực hoặc phong cách riêng.
Ví dụ:
- Grok-4 có thể là phiên bản fine-tuned của Grok-base, được huấn luyện thêm bằng hội thoại trên X để có tính “châm biếm” hơn.
- Hoặc bạn có thể fine-tune một model GPT để chỉ chuyên viết email marketing hoặc mô tả sản phẩm.
⚙️ Fine-tuning thường cần nhiều tài nguyên (GPU, dữ liệu, thời gian).
🔹 3. LoRA Model (Low-Rank Adaptation)
LoRA (Low-Rank Adaptation) là một cách fine-tune nhẹ — thay vì chỉnh toàn bộ model (hàng tỷ tham số), LoRA chỉ thêm một lớp nhỏ học bổ sung.
- Ưu điểm: nhẹ, nhanh, tiết kiệm bộ nhớ.
- Nhược điểm: không thay đổi triệt để hành vi model gốc.
Ví dụ:
Bạn có Grok-base → bạn tạo Grok-LoRA-Anime chỉ mất vài giờ huấn luyện, để model này chuyên sinh text theo phong cách anime.
LoRA rất phổ biến trong cộng đồng mã nguồn mở như LLaMA, Mistral, Phi-3, vì dễ chia sẻ và gắn chồng lên model chính (merge hoặc adapter).
🔹 4. Adapter Model / Instruct Model
Adapter model hoặc instruct model là biến thể được tinh chỉnh để làm theo hướng dẫn (instruction-following).
Nói cách khác, nó hiểu rõ hơn ý người dùng.
Ví dụ:
Khi bạn nói: “Giải thích code này bằng tiếng Việt đơn giản”,
Grok-4 hoặc Claude-3.5 (cả hai đều là instruct model) sẽ hiểu đây là yêu cầu giải thích, chứ không chỉ đọc code.
🔹 5. Merged / Hybrid Model
Một số model kết hợp nhiều mô hình nhỏ (như base + LoRA + embedding riêng).
Điều này cho phép bạn có model đa năng, vừa hiểu ngôn ngữ tổng quát, vừa có khả năng chuyên biệt.
Ví dụ:
Grok có thể kết hợp model đọc dữ liệu thời gian thực trên X + model ngôn ngữ cơ bản → tạo thành một Grok “cập nhật theo thời gian thực”.
III. Base model là gì?
Base model là phiên bản “thuần” ban đầu của LLM — chưa được tinh chỉnh cho các tác vụ cụ thể.
Nó được huấn luyện chủ yếu để hiểu ngôn ngữ và dự đoán từ.
Ví dụ:
- Grok có thể bắt đầu từ một base model huấn luyện trên dữ liệu tiếng Anh, tiếng Việt, code, tài liệu web…
- Sau đó, đội ngũ xAI sẽ tinh chỉnh để nó hiểu sâu hơn về phong cách hội thoại, hài hước và dữ kiện thời gian thực từ X (Twitter) → tạo ra phiên bản Grok mà bạn đang dùng.
👉 Tóm lại:
Base model = “nền tảng thô”
Model hoàn chỉnh = “phiên bản đã được huấn luyện thêm để sử dụng”.
IV. Checkpoint là gì?
Khi huấn luyện model, các nhà nghiên cứu thường lưu lại trạng thái huấn luyện tại từng mốc thời gian gọi là checkpoint.
- Mỗi checkpoint chứa toàn bộ trọng số (weights) của model ở thời điểm đó.
- Nếu việc huấn luyện bị gián đoạn hoặc muốn quay lại một trạng thái cũ để so sánh → có thể load lại checkpoint.
Ví dụ:
Khi xAI huấn luyện Grok-4, họ có thể lưu checkpoint tại epoch 10, 20, 30…
Sau đó, họ nhận thấy checkpoint thứ 25 cho hiệu suất tốt nhất → lấy nó làm model chính thức.
👉 Tóm lại:
Checkpoint = “save game” trong quá trình huấn luyện model.
V. Prompt là gì?
Prompt là phần “đầu vào” mà bạn nhập vào model để yêu cầu nó thực hiện điều gì đó.
Ví dụ:
Prompt: “Hãy viết một tweet hài hước về lập trình viên làm việc với AI.”
Grok-4 sẽ đọc prompt này, hiểu ngữ cảnh “tweet”, “hài hước”, “lập trình viên”, rồi tạo ra phản hồi kiểu:
“Khi AI nói ‘tôi chỉ mất 2 giây để debug’, tôi cười… vì tôi mất 2 tiếng chỉ để hiểu lỗi đó đến từ đâu 😅”
Khi bạn biết cách viết prompt tốt (prompt engineering), bạn có thể khiến model trả lời chính xác hơn, sâu hơn, và phù hợp hơn với mục đích của mình.
⚡ Ví dụ cụ thể với Grok-4
- Base model: được huấn luyện trên hàng tỷ dòng văn bản từ X, web, tài liệu kỹ thuật.
- Checkpoint: xAI lưu nhiều phiên bản trong quá trình huấn luyện, chọn checkpoint có độ chính xác và tốc độ tốt nhất.
- Model: Grok-4 — phiên bản đã được tinh chỉnh để trả lời nhanh, hài hước, cập nhật thời gian thực từ X.
- Prompt: “Grok, hãy giải thích về LLM theo phong cách vui nhộn.” → model sẽ phản hồi bằng một câu trả lời pha chút “Elon Musk humor”.
💡 Kết luận
Hiểu về LLM, base model, checkpoint và prompt giúp bạn:
- Biết rõ model bạn đang dùng hoạt động thế nào
- Viết prompt tốt hơn → ra kết quả chính xác hơn
- Và nếu bạn là dev, bạn có thể tùy chỉnh model riêng cho dự án của mình (fine-tune hoặc build API wrapper riêng).
