Phần 5: Train và fine-tune (nâng cao)
Phần nâng cao, không bắt buộc với hầu hết người học. Đa số nhu cầu thực tế đã được giải quyết bằng prompt tốt + RAG ở Phần 4. Chỉ đọc phần này khi bạn đã build xong sản phẩm và gặp một nhu cầu cụ thể mà RAG không đủ.
Dành cho: người đã xong Phần 4 và tò mò/thật sự cần tinh chỉnh model. Học xong: biết khi nào cần fine-tune (và khi nào không), fine-tune được một model mở bằng LoRA với chi phí vài chục tới vài trăm nghìn đồng, biết tìm và chuẩn bị dữ liệu tiếng Việt.
Các bài trong phần này
- Pre-train vs fine-tune vs RAG: khi nào cần gì - đọc bài này trước khi quyết định có cần phần này không
- Fine-tune thực hành: Llama/Qwen bằng LoRA trên cloud GPU, chi phí thật
- Dữ liệu tiếng Việt: tìm ở đâu, chuẩn bị thế nào
- Tổng quan build LLM từ đầu (tham khảo - không khuyến khích người mới)
- Eval trước khi fine-tune: đo rồi mới train
Bắt đầu từ bài 1.