Playbook: cách bắt đầu học AI

1. Hiểu AI thực sự là gì
- sự khác biệt giữa AI, machine learning, v.v.
- xem loạt mạng nơ-ron của 3Blue1Brown trên YouTube
- đọc một bài giải thích bằng ngôn ngữ đơn giản về cách hoạt động của LLMs
2. Làm quen với Python
- python là ngôn ngữ của AI
- bạn cần đủ để thao tác dữ liệu và chạy các mô hình
- tập trung vào danh sách, từ điển, vòng lặp, hàm và xử lý tệp cơ bản
- Google Colab cho phép bạn chạy Python trong trình duyệt mà không cần thiết lập
3. Hiểu cách hoạt động của LLMs
- đọc về kiến trúc transformer ở mức cao
- tập trung vào attention, tokens và context windows
- hiểu tại sao scale quan trọng và cách thực hiện nó
4. Làm chủ prompt engineering
- học về chain-of-thought prompting
- học về role prompting
- học về ví dụ few-shot
- hướng dẫn prompt engineering của Anthropic tại là tài nguyên đơn lẻ tốt nhất
5. Thực hiện lệnh gọi API đầu tiên
- nhận API key từ Anthropic hoặc OpenAI
- thực hiện một lệnh gọi đơn giản trong Python
- xây dựng một công cụ nhỏ (một công cụ tóm tắt, một chatbot Q&A, hoặc một bộ phân loại)
6. Tìm hiểu về RAG
- khi bạn có thể gọi API, khóa unlock tiếp theo là cung cấp cho mô hình dữ liệu của riêng bạn
- tìm hiểu retrieval-augmented generation là gì và tại sao nó quan trọng
- bạn không cần xây dựng hệ thống đầy đủ (hiểu khái niệm là đủ cho tháng thứ nhất)
7. Triển khai thứ gì đó nhỏ
- xây dựng một dự án mini hoàn chỉnh
- làm cho nó hữu ích và kiểm tra nó
- cho bạn bè của bạn thử nó

đây là một hướng dẫn thực hành hơn, các hành động bạn có thể bắt đầu ngay bây giờ
việc học những thứ từ danh sách này sẽ hữu ích bất kể bạn làm gì
về cơ bản, đây là một hướng dẫn phổ quát, và mỗi bước đưa bạn gần hơn đến kết quả thực tế
khi bạn có những kỹ năng này, sẽ dễ dàng hơn nhiều để hiểu bạn thực sự muốn tập trung vào điều gì và xây dựng xung quanh nó