Tinh chỉnh (Fine-Tuning) được giải thích cho người mới bắt đầu (Cách các mô hình tiền huấn luyện học các kỹ năng mới)

Điều chỉnh tinh chỉnh (Fine-Tuning) cho người mới bắt đầu (Cách các mô hình tiền huấn luyện học các kỹ năng mới) - KDnuggets Blog Bài viết hàng đầu Giới thiệu Chủ đề AI Lời khuyên nghề nghiệp Thị giác máy tính (Computer Vision) Kỹ thuật dữ liệu (Data Engineering) Khoa học dữ liệu (Data Science) Mô hình ngôn ngữ (Language Models) Học máy (Machine Learning) MLOps Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) Lập trình Python SQL Bộ dữ liệu Sự kiện Tài nguyên Tóm tắt nhanh (Cheat Sheets) Đề xuất Bản tin công nghệ (Tech Briefs) Quảng cáo Tham gia Bản tin Điều chỉnh tinh chỉnh (Fine-Tuning) cho người mới bắt đầu (Cách các mô hình tiền huấn luyện học các kỹ năng mới) Bạn không cần bằng tiến sĩ để hiểu về điều chỉnh tinh chỉnh. Bài viết này giải thích cách các mô hình tiền huấn luyện học các kỹ năng mới thông qua điều chỉnh tinh chỉnh. Bởi Kanwal Mehreen, Biên tập viên kỹ thuật & Chuyên gia nội dung của KDnuggets vào ngày 10/7/2026 trong Mô hình ngôn ngữ # Giới thiệu Bài viết này là một phần trong loạt bài dành cho người mới bắt đầu của tôi, nơi chúng tôi viết về những câu hỏi mà mọi người tìm kiếm nhiều nhất trên Google nhưng có thể chưa hiểu rõ do các công thức toán học phức tạp và nhiều yếu tố khác. Vì vậy, nếu bạn đang ở đây, có thể bạn đã nghe nói về điều chỉnh tinh chỉnh (fine-tuning) trong ngữ cảnh của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nói riêng. Khái niệm này đã tồn tại trong học máy truyền thống trong nhiều năm, nhưng nó trở nên phổ biến sau khi có LLM vì giờ đây đột nhiên mọi người đều có quyền truy cập vào các mô hình tiền huấn luyện khổng lồ, tổng quát mà bạn có thể điều chỉnh dựa trên các tác vụ, nhu cầu và giọng điệu của riêng mình. Hành động điều chỉnh này về cơ bản được gọi là điều chỉnh tinh chỉnh, và hiện nay nó là một trong những điều phổ biến nhất mà mọi người làm với LLM. Nhưng bạn không thể hiểu nó cho đến khi bạn hiểu bước đi trước nó, đó là "tiền huấn luyện" (pretraining). Điều chỉnh tinh chỉnh theo nghĩa đen là "điều chỉnh" một cái gì đó đã tồn tại, và "cái gì đó" đó là một mô hình tiền huấn luyện. Vì vậy, hãy cùng phân tích các khái niệm này để trong tương lai, nếu ai đó hỏi bạn về nó, bạn sẽ biết. # Tiền huấn luyện là gì? Nếu bạn bắt đầu với một mô hình mới được tạo ra với hàng triệu hoặc hàng tỷ tham số được gán các số ngẫu nhiên, và bạn cố gắng dạy nó một tác vụ rất cụ thể trực tiếp — ví dụ như cách phân loại phim thành các thể loại khác nhau — nó phải học toàn bộ tiếng Anh từ đầu cùng một lúc, điều này là không thể, đặc biệt với bộ dữ liệu hạn chế mà bạn có thể có. Điều này giống như việc dạy một đứa trẻ mới biết đi về sinh học trước khi chúng có thể hiểu ngôn ngữ hoặc các khái niệm khoa học cơ bản. Tiền huấn luyện giải quyết vấn đề này bằng cách học những kiến thức khó và tổng quát một lần từ một lượng lớn dữ liệu. Yêu cầu về tính toán và dữ liệu khá cao ở giai đoạn này. Nhưng một khi bạn huấn luyện nó, bạn sẽ có một mô hình đã hiểu ngôn ngữ. Trong giai đoạn này, bạn dạy nó một kỹ năng rất đơn giản: dự đoán từ tiếp theo. Bạn cho mô hình xem một đoạn văn bản với từ tiếp theo bị ẩn, và nó phải đoán từ tiếp theo là gì. Các dự đoán đúng sẽ có tổn thất nhỏ, các dự đoán sai sẽ có tổn thất lớn, và mô hình sẽ điều chỉnh. Ví dụ, trong sơ đồ trên, nếu chúng ta đưa ra câu "The cat sat on the ____" (Con mèo ngồi trên ____), mô hình sẽ học được rằng từ "mat" (tấm thảm) có khả năng xảy ra cao hơn nhiều so với từ "car" (ô tô). Lặp lại quá trình huấn luyện này trên hàng tỷ câu, sách và bài báo giúp mô hình trở thành một công cụ dự đoán từ tiếp theo rất tốt và buộc nó phải tiếp thu ngữ pháp, sự kiện, các mẫu suy luận, v.v. Sau khi tiền huấn luyện, bạn có một mô hình đã hiểu ngôn ngữ. Mọi tác vụ bạn xây dựng sau này đều dựa trên nền tảng đó thay vì bắt đầu từ con số không. Đó cũng là lý do tại sao những mô hình này thường được gọi là mô hình nền tảng (foundation models). Bạn hầu như không bao giờ tự mình tiền huấn luyện bất cứ thứ gì. Bạn tải xuống kết quả đã hoàn thành — một mô hình đã tiền huấn luyện như Llama, Mistral hoặc Qwen — và bắt đầu từ đó. Điều này đưa chúng ta đến chủ đề thực tế của tinh chỉnh (fine-tuning). # Tinh Chỉnh Là Gì? Nhiều người mới bắt đầu nghĩ rằng một khi mô hình đã được huấn luyện, các trọng số sẽ bị đóng băng vĩnh viễn. Trên thực tế, việc có một mô hình đã tiền huấn luyện có nghĩa là các trọng số đã được đặt thành "giá trị tốt" mã hóa trí thông minh và hoạt động tốt trong các tác vụ chung. Khi bạn có mô hình này, bạn có thể điều chỉnh trí thông minh đó cho các nhu cầu cụ thể của mình bằng cách sử dụng dữ liệu dành riêng cho tác vụ — và đây được gọi là "tinh chỉnh". Yêu cầu về dữ liệu ở giai đoạn này cũng thấp hơn nhiều so với tiền huấn luyện, vì bạn chỉ cần các ví dụ cho tác vụ mà bạn quan tâm. Điều này rất giống với cách các đầu bếp khác nhau được đào tạo tại cùng một trường dạy nấu ăn, và sau đó khi họ gia nhập một nhà hàng, họ học các kỹ năng cụ thể của nhà hàng. Vì chúng ta không xây dựng thứ gì đó từ đầu ở đây, nên nó ít tốn kém hơn — tương tự như ý tưởng rằng việc đào tạo một người hoàn toàn mới cho một nhà hàng đòi hỏi nhiều nỗ lực hơn nhiều so với việc đào tạo một người đã theo học trường dạy nấu ăn. Sơ đồ dưới đây tóm tắt sự khác biệt giữa tiền huấn luyện và tinh chỉnh. # Tinh Chỉnh Được Thực Hiện Như Thế Nào? Chúng ta đã thảo luận về dự đoán token tiếp theo và quá trình tiền huấn luyện. Bây giờ, hãy xem xét vòng lặp tinh chỉnh. Bạn cho mô hình xem một ví dụ về dữ liệu dành riêng cho tác vụ — giả sử một bộ phim — yêu cầu nó phân loại bộ phim và đưa ra dự đoán, sau đó so sánh câu trả lời của nó với câu trả lời lý tưởng, điều chỉnh các trọng số một chút và lặp lại quá trình cho đến khi nó hoạt động tốt hơn trong tác vụ hạ nguồn. Ngoài ra còn có hai điều chính được thực hiện khác biệt trong tinh chỉnh so với tiền huấn luyện: Dữ liệu → Dữ liệu nhỏ, chất lượng cao, dành riêng cho tác vụ thay vì toàn bộ internet. Tốc độ học (Learning Rate) → Tốc độ học nhỏ và ít lượt chạy, vì chúng ta muốn mô hình thích nghi mà không ghi đè lên các kỹ năng chung của nó. # Hai Loại Tinh Chỉnh Phổ Biến Mặc dù bạn sẽ tìm thấy các định nghĩa khác nhau trên internet, nhưng dựa trên số lượng tham số mô hình bạn muốn điều chỉnh hoặc thích nghi, tinh chỉnh được chia thành hai loại chính: Tinh chỉnh toàn bộ (Full Fine-Tuning): Trong cài đặt này, mọi tham số trong mô hình của bạn đều có thể thay đổi. Bạn chạy vòng lặp trên và tất cả hàng tỷ số đều dịch chuyển một chút theo hướng tác vụ của bạn. Vấn đề chính của phương pháp này là bộ nhớ — bạn