Xây Dựng Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn là series sách dành cho lập trình viên, kỹ sư AI, sinh viên công nghệ và những người muốn hiểu một cách bài bản cách các mô hình ngôn ngữ lớn được xây dựng từ nền tảng đến huấn luyện thực tế. Series bắt đầu với Cuốn 1: Nền Tảng Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn: Từ Văn Bản Đến Transformer, giúp người đọc hiểu các khái niệm cốt lõi phía sau LLM: ngôn ngữ tự nhiên, tokenization, embedding, attention, Transformer và cách mô hình học biểu diễn ngôn ngữ từ dữ liệu văn bản.

Cuốn 2: Xây Dựng Dữ Liệu Huấn Luyện Cho Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn tập trung vào yếu tố quan trọng nhất của LLM: dữ liệu. Cuốn sách trình bày cách thu thập, làm sạch, chuẩn hóa, lọc chất lượng, phân loại, tổ chức và xây dựng pipeline dữ liệu phục vụ tiền huấn luyện, fine-tuning và đánh giá mô hình.

Cuốn 3: Huấn Luyện Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn đi sâu vào quy trình huấn luyện thực tế, bao gồm tiền huấn luyện, tinh chỉnh, mở rộng hệ thống huấn luyện, tối ưu loss, sử dụng GPU,...