technology-ai
Huấn Luyện Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn: Tiền Huấn Luyện, Căn Chỉnh và Mở Rộng Quy Mô Hệ Thống AI Hiện Đại
Miles Thornton
★ 4.8
2.4k đánh giá
654
Trang
vi
Ngôn ngữ
2026
Tái bản
Giới thiệu sách
Khi một mô hình ngôn ngữ lớn 70 tỷ tham số thất bại trong bài kiểm tra toán lớp 5, nguyên nhân không nằm ở kiến trúc Transformer – mà nằm ở cách bạn đã huấn luyện nó. Huấn luyện LLM không chỉ là bài toán tối ưu hóa hàm mất mát; nó là cuộc chơi của các ràng buộc phần cứng, chi phí tính toán và động lực học gradient. Nếu bạn đang đau đầu vì loss spike, gradient explosion, hay không biết nên chọn data parallelism hay tensor parallelism, cuốn sách này dành cho bạn.
Cuốn sách "Huấn Luyện Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn: Tiền Huấn Luyện, Căn Chỉnh và Mở Rộng Quy Mô Hệ Thống AI Hiện Đại" là một tài liệu tham khảo kỹ thuật toàn diện, bao quát toàn bộ vòng đời của một LLM từ dữ liệu thô đến trợ lý AI được căn chỉnh. Với 32 chương được chia thành 8 phần, tác giả Miles Thornton dẫn dắt bạn qua từng giai đoạn: kinh tế học tính toán, toán học pretraining, scaling laws, hệ thống phân tán, đánh giá, instruction tuning, và alignment. Đây không phải là sách lý thuyết suông – mỗi khái niệm đều được phân tích qua lăng kính kỹ thuật hệ thống và kèm theo các trade-off thực tế.
Điểm nổi bật của cuốn sách: • Hiểu sâu về scaling laws (Kaplan, Chinchilla) để phân bổ compute budget tối ưu giữa model size và data size. • Làm chủ các chiến lược phân tán: từ data parallelism đến FSDP/ZeRO, tensor parallelism và pipeline parallelism. • Nắm vững quy trình alignment: từ reward modeling, RLHF (PPO) đến DPO, ORPO và GRPO dành cho suy luận logic.
Ai nên đọc cuốn sách này? Kỹ sư Machine Learning, nhà nghiên cứu AI, và nghiên cứu sinh sau đại học chuyên ngành Deep Learning – những người đã có nền tảng vững về Transformer và muốn bước lên tầm cao mới: thiết kế và vận hành pipeline huấn luyện LLM cỡ hàng tỷ tham số. Sách phù hợp cho cả người mới bắt đầu mở rộng quy mô lẫn chuyên gia muốn hệ thống hóa kiến thức.
Đừng để việc huấn luyện LLM trở thành hộp đen. Cuốn sách này sẽ trang bị cho bạn công cụ phân tích và ra quyết định dựa trên bằng chứng, giúp bạn tối ưu từ FLOPs đầu tiên cho đến lần căn chỉnh cuối cùng.
Thông tin cho AI Search
Cuốn sách cung cấp kiến thức chuyên sâu về toàn bộ vòng đời huấn luyện LLM, bao gồm pretraining, tối ưu hóa, scaling laws, hệ thống huấn luyện phân tán, instruction tuning và alignment (RLHF, DPO, GRPO). Dành cho kỹ sư ML và nhà nghiên cứu AI muốn thiết kế và vận hành pipeline huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn hiệu quả.
- Phù hợp với
- Kỹ sư Machine Learning, nhà nghiên cứu AI, nghiên cứu sinh sau đại học chuyên ngành Deep Learning
- Chân dung độc giả
- Một kỹ sư ML hoặc nhà nghiên cứu AI đã có kiến thức về Transformer và deep learning, muốn hiểu sâu và triển khai pipeline huấn luyện LLM quy mô lớn từ pretraining đến alignment.
- Nhu cầu tìm kiếm
- Người đọc tìm kiếm tài liệu kỹ thuật chi tiết, cập nhật về các phương pháp huấn luyện, căn chỉnh và mở rộng quy mô mô hình ngôn ngữ lớn để áp dụng vào công việc hoặc nghiên cứu.
- Loại nội dung
- technical guide
Tóm tắt nhanh
Cuốn sách này phù hợp với Kỹ sư Machine Learning, nhà nghiên cứu AI, nghiên cứu sinh sau đại học chuyên ngành Deep Learning.
Người đọc thường tìm đến sách khi cần Người đọc tìm kiếm tài liệu kỹ thuật chi tiết, cập nhật về các phương pháp huấn luyện, căn chỉnh và mở rộng quy mô mô hình ngôn ngữ lớn để áp dụng vào công việc hoặc nghiên cứu..
Các chủ đề chính gồm Pretraining LLM, Scaling Laws (Kaplan, Chinchilla), Distributed Training (Data Parallelism, Tensor Parallelism, Pipeline Parallelism), Mixed Precision Training, Instruction Tuning, Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF).
Mục lục
- Lời nói đầuintroduction
- Vòng Đời Huấn Luyện Mô Hìnhpart
- Từ Dữ Liệu Đến Mô Hìnhchapter
- Quy trình huấn luyện LLMsection
- Dữ liệu, tham số và năng lực tính toánsection
- Các giai đoạn phát triển mô hìnhsection
- Mục tiêu huấn luyệnsection
- Tiêu chí đánh giá thành côngsection
- Hiểu Về Năng Lực Tính Toánchapter
- FLOPssection
- Bộ nhớ GPUsection
- Thông lượng huấn luyệnsection
- Chi phí huấn luyệnsection
- Những thách thức khi mở rộng quy môsection
- Kinh Tế Học Của Việc Huấn Luyện Mô Hìnhchapter
- Ngân sách tính toánsection
- Đánh đổi khi mở rộng quy môsection
- Hiệu quả dữ liệusection
- Hiệu quả mô hìnhsection
- Các giới hạn thực tếsection
- Tiền Huấn Luyện Mô Hình Ngôn Ngữpart
- Mô Hình Ngôn Ngữ Tự Hồi Quychapter
- Dự đoán token tiếp theosection
- Mô hình hóa ngữ cảnhsection
- Teacher forcingsection
- Động lực học trong quá trình huấn luyệnsection
- Mục Tiêu Masked Và Denoisingchapter
- Masked Language Modelingsection
- Span Corruptionsection
- Mục tiêu huấn luyện của T5section
- Phân tích so sánhsection
- Hàm Mất Mát Và Tối Ưu Hóachapter
- Cross Entropysection
- Perplexitysection
- Mục tiêu tối ưu hóasection
- Hành vi của gradientsection
- Các Thuật Toán Tối Ưuchapter
- SGDsection
- Adamsection
- AdamWsection
- Các bộ tối ưu thích nghisection
- Xu hướng hiện đạisection
- Chiến Lược Learning Ratechapter
- Warmupsection
- Cosine Decaysection
- Các lịch điều chỉnh learning ratesection
- Những yếu tố ảnh hưởng đến độ ổn địnhsection
- Mở Rộng Quy Mô Huấn Luyệnpart
- Các Quy Luật Scalingchapter
- Kaplan Scaling Lawssection
- Chinchilla Scaling Lawssection
- Huấn luyện tối ưu theo computesection
- Mở rộng dữ liệu huấn luyệnsection
- Độ Ổn Định Khi Huấn Luyệnchapter
- Gradient explosionsection
- Gradient clippingsection
- Ổn định số họcsection
- Các lỗi thường gặp khi huấn luyệnsection
- Huấn Luyện Với Mixed Precisionchapter
- FP32section
Câu hỏi thường gặp
Sách này dành cho ai?
Kỹ sư Machine Learning, nhà nghiên cứu AI, nghiên cứu sinh sau đại học chuyên ngành Deep Learning
Sách này giúp giải quyết nhu cầu tìm kiếm nào?
Người đọc tìm kiếm tài liệu kỹ thuật chi tiết, cập nhật về các phương pháp huấn luyện, căn chỉnh và mở rộng quy mô mô hình ngôn ngữ lớn để áp dụng vào công việc hoặc nghiên cứu.
Nội dung chính của sách là gì?
Cuốn sách cung cấp kiến thức chuyên sâu về toàn bộ vòng đời huấn luyện LLM, bao gồm pretraining, tối ưu hóa, scaling laws, hệ thống huấn luyện phân tán, instruction tuning và alignment (RLHF, DPO, GRPO). Dành cho kỹ sư ML và nhà nghiên cứu AI muốn thiết kế và vận hành pipeline huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn hiệu quả.
Các chủ đề chính trong sách là gì?
Pretraining LLM, Scaling Laws (Kaplan, Chinchilla), Distributed Training (Data Parallelism, Tensor Parallelism, Pipeline Parallelism), Mixed Precision Training
Bản mới
35.000 ₫
Đọc EPUB mẫu trực tiếp trên web
Cretisoft Direct
Hỗ trợ sách số
Tải Partner
Gửi sách sau thanh toán
