Ebook Lộ Trình LLM Từ Beginner Đến Nâng Cao (V2 2026) [PDF] [8912E]
Lộ Trình LLM Từ Beginner Đến Nâng Cao (V2) không phải là sách giáo khoa giải thích từng chủ đề một cách chi tiết, mà là một cẩm nang có cấu trúc về hệ sinh thái large language model.
Tài liệu này bao gồm các lĩnh vực chính của LLM engineering: kiến trúc của các mô hình ngôn ngữ hiện đại, chuẩn bị dataset, pretraining & fine-tuning, model evaluation, quantization, RLHF & alignment, prompt engineering, embeddings, vector database, RAG, chạy các LLM local, deployment, inference optimization, LLMOps và security.
Một phần riêng biệt được dành cho các project thực tế và xây dựng một portfolio, giúp bạn chứng minh các kỹ năng LLM của mình và xác định con đường sự nghiệp tương lai.
Do đó, bạn sẽ có thể:
- ✓ Phát triển sự hiểu biết toàn diện về hệ sinh thái LLM.
- ✓ Xác định lộ trình học tập cho các large language model.
- ✓ Nắm bắt được kiến trúc và các nguyên tắc hoạt động cốt lõi của các LLM hiện đại.
- ✓ Hiểu rõ các giai đoạn chính của data preparation, training & fine-tuning model.
- ✓ Tìm kiếm các nguồn tài nguyên phù hợp để fine-tuning và thực hành với các open-source model.
- ✓ Tìm hiểu các phương pháp để đánh giá chất lượng và độ an toàn của các LLM.
- ✓ Hiểu các nguyên tắc về quantization, RLHF và alignment.
- ✓ Tạo các ứng dụng LLM sử dụng prompt engineering, embeddings, vector database và RAG.
- ✓ Chạy các open-source language model local.
- ✓ Hiểu rõ các nguyên tắc cơ bản về triển khai và vận hành LLM.
- ✓ Nắm vững các phương pháp inference optimization.
- ✓ Hiểu rõ các tác vụ LLMOps và việc bảo trì các hệ thống LLM.
- ✓ Xem xét các mối đe dọa an ninh chính khi phát triển các ứng dụng AI.
- ✓ Chọn lọc các ý tưởng cho các project thực tế và xây dựng một portfolio trong lĩnh vực LLM Engineering.