“Mô hình” là gì?

Bạn đã trò chuyện với “một AI”, nhưng thực ra bạn đang nói chuyện với một mô hình: một hệ thống AI cụ thể được huấn luyện trên dữ liệu để tạo ra câu trả lời.

"AI" là khái niệm chung; "model" là một phiên bản cụ thể mà bạn có thể sử dụng. Một số model phổ biến gồm GPT-4, Claude, Gemini và Llama, mỗi model do một công ty khác nhau xây dựng.

Cùng một câu lệnh có thể tạo ra những kết quả rất khác nhau tùy thuộc vào mô hình.

Tham số là gì?

Kích thước của mô hình được đo bằng tham số (parameter): các con số mà mô hình học được trong quá trình huấn luyện và định hình cách mô hình phản hồi.

Càng có nhiều tham số thì thường càng có nhiều khả năng, nhưng cũng cần nhiều sức mạnh tính toán hơn để chạy.

GPT-4 có số lượng tham số ước tính hơn một nghìn tỷ. Trên trang web này, chúng tôi sử dụng Qwen3 1.7B, chỉ có 1,7 tỷ tham số. Đây là chủ ý chọn kích thước nhỏ.

Các mô hình lớn cần GPU đắt tiền và rất nhiều bộ nhớ; mô hình 1.7B có thể chạy trên một máy tính xách tay thông thường.

Đánh đổi lại là khả năng xử lý các tác vụ phức tạp kém hơn, nhưng mô hình này rất phù hợp để học cách viết prompt. Nếu bạn có thể nhận được kết quả tốt từ một mô hình nhỏ, prompt của bạn sẽ còn hiệu quả hơn với các mô hình lớn.