Mô hình tư duy rõ ràng về cách AI sinh mã và đưa ra quyết định trong ứng dụng — tokens, ngữ cảnh, công cụ và kiểm thử — cùng giới hạn và mẹo gợi lệnh thực tiễn.
Khi mọi người nói “AI suy nghĩ”, họ thường có ý: nó hiểu câu hỏi của bạn, suy luận và quyết định câu trả lời.
Với AI hiện đại dựa trên văn bản (LLM), một mô hình tư duy hữu ích hơn lại đơn giản hơn: mô hình dự đoán đoạn văn bản tiếp theo.
Nghe có vẻ đơn giản—cho đến khi bạn thấy “đoạn văn bản tiếp theo” có thể làm được bao nhiêu thứ. Nếu mô hình đã học đủ các mẫu từ dữ liệu huấn luyện, việc dự đoán từ tiếp theo (và từ tiếp theo nữa) có thể sinh ra giải thích, kế hoạch, mã, tóm tắt và thậm chí dữ liệu có cấu trúc mà ứng dụng của bạn có thể dùng.
Bạn không cần học hết toán đằng sau để xây dựng những tính năng AI tốt. Những gì bạn cần là một cách thực tế để dự đoán hành vi:
Bài viết này là loại mô hình như vậy: không phải quảng cáo, không phải bài kỹ thuật sâu—chỉ là các khái niệm giúp bạn thiết kế trải nghiệm sản phẩm đáng tin cậy.
Với người xây dựng ứng dụng, “suy nghĩ” của mô hình là văn bản nó sinh ra để phản hồi đầu vào bạn cung cấp (prompt, tin nhắn người dùng, quy tắc hệ thống và bất kỳ nội dung truy xuất nào). Mô hình không tự động kiểm chứng sự thật, không duyệt web, và không “biết” cơ sở dữ liệu của bạn trừ khi bạn truyền thông tin đó vào.
Hãy đặt kỳ vọng phù hợp: LLM cực kỳ hữu ích để soạn thảo, chuyển đổi, phân loại văn bản và sinh ra đầu ra giống mã. Chúng không phải là nguồn chân lý kỳ diệu.
Chúng ta sẽ chia mô hình tư duy thành vài phần:
Với những ý tưởng này, bạn có thể thiết kế prompt, giao diện và các biện pháp bảo vệ để tính năng AI trông nhất quán và đáng tin.
Khi mọi người nói AI “suy nghĩ”, dễ tưởng tượng nó suy luận như con người. Mô hình tư duy hữu ích hơn là: nó làm autocomplete cực nhanh—từng phần nhỏ một.
Một token là một mẩu văn bản mà mô hình làm việc cùng. Đôi khi là cả một từ (“apple”), đôi khi một phần của từ (“app” + “le”), đôi khi là dấu câu, và đôi khi là khoảng trắng. Cách chia token tùy thuộc bộ tokenizer của mô hình, nhưng điều quan trọng là: mô hình không xử lý văn bản như những câu hoàn chỉnh—nó xử lý token.
Vòng lặp cốt lõi của mô hình là:
Chỉ vậy thôi. Mỗi đoạn văn, danh sách gạch đầu dòng, và chuỗi “lý luận” bạn thấy đều được xây dựng từ việc lặp lại dự đoán token tiếp theo nhiều lần.
Vì mô hình đã thấy lượng lớn văn bản trong huấn luyện, nó học các mẫu như cách một lời giải thích thường được trình bày, email lịch sự trông như thế nào, hoặc cách mô tả sửa lỗi. Khi bạn hỏi, nó tạo câu trả lời phù hợp với các mẫu đã học và khớp với ngữ cảnh bạn cung cấp.
Đó là lý do nó có thể nghe tự tin và mạch lạc ngay cả khi sai: nó tối ưu cho văn bản nên tiếp theo chứ không phải kiểm chứng thực tế.
Mã không có gì đặc biệt với mô hình. JavaScript, SQL, JSON và thông báo lỗi đều là chuỗi token. Mô hình có thể sinh mã hữu ích vì nó đã học các mẫu mã phổ biến, chứ không phải vì nó thật sự “hiểu” ứng dụng của bạn như một kỹ sư làm việc trong đội.
Khi mọi người hỏi “mô hình lấy câu trả lời từ đâu?”, mô hình tư duy hữu ích nhất là: nó học mẫu từ vô số ví dụ, và giờ nó kết hợp các mẫu đó để dự đoán đoạn văn bản tiếp theo.
Trong huấn luyện, mô hình được cho nhiều đoạn văn (sách, bài báo, mã, tài liệu, hỏi đáp, v.v.). Nhiệm vụ đơn giản: cho một đoạn văn, dự đoán token tiếp theo. Khi dự đoán sai, quá trình huấn luyện điều chỉnh tham số nội bộ để lần sau mô hình có khả năng dự đoán tốt hơn.
Theo thời gian, những điều chỉnh đó tích lũy. Mô hình bắt đầu mã hóa các mối quan hệ như:
Vì nó học quy luật thống kê—không phải một kịch bản cố định—nên nó có thể kết hợp các mẫu theo cách mới. Nếu nó đã thấy nhiều ví dụ về “giải thích một khái niệm” và nhiều ví dụ về “kịch bản ứng dụng của bạn”, nó thường có thể ghép chúng lại thành câu trả lời phù hợp.
Đó là lý do LLM có thể viết một email onboarding hợp lý cho sản phẩm ngách, hoặc điều chỉnh giải thích tích hợp API chung cho một stack cụ thể. Nó không truy xuất một đoạn văn đã lưu; nó sinh chuỗi mới khớp với các mẫu đã học.
Ngay cả khi dữ liệu huấn luyện có chứa một sự thật cụ thể (ví dụ, một bậc giá hoặc chính sách nội bộ), bạn không nên cho rằng mô hình có thể “tra cứu” reliably. Huấn luyện không hoạt động như lập chỉ mục một cơ sở tri thức để truy vấn sau này. Nó gần giống nén: nhiều ví dụ được chắt lọc thành trọng số ảnh hưởng đến dự đoán tương lai.
Điều này có nghĩa mô hình có thể nói tự tin về chi tiết mà nó phỏng đoán dựa trên những gì thường xuất hiện trong ngữ cảnh tương tự.
Học mẫu mạnh mẽ trong việc tạo văn bản trôi chảy và liên quan, nhưng trôi chảy không bằng đúng. Mô hình có thể:
Với người xây dựng ứng dụng, kết luận chính là: câu trả lời của LLM thường đến từ các mẫu đã học, không phải sự thật đã được xác minh. Nếu tính chính xác quan trọng, hãy làm đầu ra có cơ sở bằng dữ liệu của bạn và các bước kiểm tra (sẽ nói ở phần sau).
Khi một LLM viết phản hồi, nó không kéo ra một “câu đúng” duy nhất từ cơ sở dữ liệu. Ở mỗi bước, nó dự đoán tập hợp các token tiếp theo có xác suất khác nhau.
Nếu mô hình luôn chọn token có xác suất cao nhất, kết quả sẽ rất nhất quán—nhưng cũng lặp lại và đôi khi cứng nhắc. Hầu hết hệ thống thay vào đó lấy mẫu từ phân phối, điều này đưa vào yếu tố ngẫu nhiên có kiểm soát.
Hai thiết lập phổ biến ảnh hưởng đến mức độ khác biệt của đầu ra:
Nếu bạn xây dựng ứng dụng, các nút này ít liên quan đến “sáng tạo nghệ thuật” mà liên quan đến chọn giữa:
Vì mô hình tối ưu cho văn bản có vẻ hợp lý, nó có thể tạo ra các phát biểu nghe chắc chắn—ngay cả khi nhận định cơ bản là sai hoặc thiếu bối cảnh. Sự tự tin về giọng điệu không phải là bằng chứng. Đây là lý do ứng dụng thường cần có cơ sở (retrieval) hoặc bước xác minh cho các nhiệm vụ mang tính thực tế.
Hỏi một LLM: “Viết hàm JavaScript loại bỏ phần tử trùng lặp trong mảng.” Bạn có thể nhận được bất kỳ ví dụ nào sau, tất cả hợp lệ:
// Option A: concise
const unique = (arr) =\u003e [...new Set(arr)];
// Option B: explicit
function unique(arr) {
return arr.filter((x, i) =\u003e arr.indexOf(x) === i);
}
Các lựa chọn sampling khác nhau dẫn đến phong cách khác nhau (ngắn gọn vs rõ ràng), các đánh đổi khác nhau (tốc độ, dễ đọc), và thậm chí hành vi khác nhau với các trường hợp biên—tất cả đều không phải vì mô hình “thay đổi quyết định”. Nó chỉ đang chọn giữa nhiều tiếp nối có xác suất cao.
Khi nói mô hình “nhớ” cuộc trò chuyện của bạn, thực ra nó có ngữ cảnh: văn bản nó có thể thấy ngay bây giờ—tin nhắn mới nhất, hướng dẫn hệ thống, và phần nào của trò chuyện trước đó vẫn còn vừa trong cửa sổ.
Cửa sổ ngữ cảnh là giới hạn cố định về lượng văn bản mô hình có thể xem cùng lúc. Khi cuộc trò chuyện dài đủ, các phần cũ rơi ra khỏi cửa sổ và thực chất biến mất khỏi tầm nhìn của mô hình.
Đó là lý do bạn đôi khi thấy hành vi như:
Nếu bạn tiếp tục thêm tin nhắn vào một luồng, bạn đang cạnh tranh cho không gian có hạn. Ràng buộc quan trọng bị đẩy ra bởi các trao đổi gần đây. Nếu không có tóm tắt, mô hình phải suy ra điều gì quan trọng từ phần còn lại—vì vậy nó có thể nghe tự tin mà lặng lẽ bỏ sót chi tiết quan trọng.
Một cách thực tế là thường xuyên tóm tắt: nêu lại mục tiêu, quyết định và ràng buộc trong một khối ngắn, rồi tiếp tục. Trong ứng dụng, điều này thường được hiện thực hóa dưới dạng “tóm tắt hội thoại” tự động được chèn vào prompt.
Mô hình có xu hướng tuân theo hướng dẫn gần với đầu ra mà nó sắp tạo. Vì vậy nếu bạn có quy tắc bắt buộc (định dạng, giọng điệu, trường hợp ngoại lệ), hãy đặt chúng gần cuối prompt—ngay trước “Bây giờ hãy tạo câu trả lời.”
Nếu bạn xây dựng ứng dụng, coi điều này như thiết kế giao diện: quyết định điều gì phải luôn nằm trong ngữ cảnh (yêu cầu, sở thích người dùng, schema) và đảm bảo nó luôn được đưa vào—bằng cách cắt lịch sử chat hoặc thêm tóm tắt chặt.
Để biết thêm về cách cấu trúc prompt, xem phần “Prompting as interface design”.
LLM rất giỏi sinh văn bản trông như câu trả lời của một lập trình viên có năng lực. Nhưng “nghe đúng” không đồng nghĩa với “đúng”. Mô hình dự đoán token có khả năng nhất, không kiểm tra đầu ra so với codebase của bạn, phụ thuộc hoặc thế giới thực.
Nếu mô hình gợi ý sửa lỗi, refactor hay hàm mới, đó vẫn chỉ là văn bản. Nó không chạy ứng dụng của bạn, import package, gọi API hay biên dịch dự án trừ khi bạn kết nối nó với công cụ có thể làm những việc đó (ví dụ, runner test, linter, bước build).
Đó là sự khác biệt then chốt:
Khi AI sai, nó thường thất bại theo cách có thể đoán trước:
Những lỗi này khó nhận ra vì phần giải thích xung quanh thường mạch lạc.
Đối xử với đầu ra AI như một bản nháp nhanh từ đồng đội chưa chạy project. Độ tin cậy tăng mạnh sau khi bạn:
Nếu tests không pass, hãy coi câu trả lời của mô hình là điểm khởi đầu chứ không phải bản sửa cuối cùng.
Một language model giỏi đề xuất có thể hoạt động—nhưng nếu chỉ có mô hình, nó vẫn chỉ tạo văn bản. Công cụ cho phép ứng dụng AI thực hiện những đề xuất đó thành hành động đã được xác minh: chạy mã, truy vấn DB, lấy docs, hoặc gọi API.
Trong quy trình xây dựng ứng dụng, công cụ thường là:
Điểm chuyển quan trọng là mô hình không còn giả vờ biết kết quả—nó có thể kiểm tra.
Một mô hình tư duy hữu ích là:
Đó là cách giảm phỏng đoán. Nếu linter báo import thừa, mô hình cập nhật mã. Nếu unit tests fail, mô hình lặp lại cho tới khi pass (hoặc giải thích vì sao không thể).
eslint/ruff/prettier để xác nhận kiểu và tìm lỗi.Công cụ mạnh—và có thể nguy hiểm. Tuân thủ nguyên tắc ít quyền:
Công cụ không làm mô hình “thông minh hơn”, nhưng làm cho AI của ứng dụng bạn thực tế hơn—vì nó có thể kiểm chứng, không chỉ tường thuật.
Mô hình rất giỏi viết, tóm tắt và suy luận trên văn bản nó có thể “thấy”. Nhưng nó không tự biết thay đổi sản phẩm gần đây, chính sách công ty, hay chi tiết tài khoản khách hàng. Retrieval-Augmented Generation (RAG) là cách đơn giản khắc phục: trước tiên lấy các fakta liên quan, rồi yêu cầu mô hình viết dựa trên những fakta đó.
Hãy nghĩ RAG như “AI đọc mở sách”. Thay vì hỏi mô hình trả lời từ bộ nhớ, ứng dụng của bạn nhanh chóng kéo về vài đoạn phù hợp nhất từ nguồn tin cậy rồi thêm chúng vào prompt. Mô hình sau đó sinh câu trả lời dựa trên tài liệu được cung cấp.
RAG là lựa chọn mặc định tốt khi tính đúng đắn phụ thuộc vào thông tin ngoài mô hình:
Nếu giá trị ứng dụng phụ thuộc vào “câu trả lời đúng cho công ty chúng ta”, RAG thường tốt hơn hy vọng mô hình đoán đúng.
RAG tốt đến mức bạn truy xuất tốt. Nếu bước tìm kiếm trả về đoạn lỗi thời, không liên quan, hoặc thiếu, mô hình có thể tự tin tạo câu trả lời sai—giờ thì “căn cứ” vào nguồn sai. Thực tế, cải thiện chất lượng truy xuất (chia đoạn, metadata, độ mới, xếp hạng) thường tăng độ chính xác hơn là chỉnh prompt.
Nó thường có nghĩa là mô hình có thể tạo ra văn bản mạch lạc, hướng tới mục tiêu và trông như thể có sự hiểu biết hay suy luận. Thực tế, một LLM đang thực hiện dự đoán token tiếp theo: nó sinh ra phần tiếp theo có khả năng nhất dựa trên prompt, chỉ dẫn và bất kỳ ngữ cảnh nào được cung cấp.
Đối với người xây dựng ứng dụng, điều hữu ích là coi “suy nghĩ” là hành vi đầu ra mà bạn có thể định hình và giới hạn — chứ không phải một đảm bảo nội tại về tính chính xác.
Token là một đoạn văn bản mà mô hình xử lý và sinh ra (một từ đầy đủ, một phần của từ, dấu câu hoặc khoảng trắng). Vì mô hình hoạt động trên token chứ không phải “câu”, nên chi phí, giới hạn và việc bị cắt bớt đều được tính theo token.
Thực tế:
Vì quá trình sinh là có tính xác suất. Ở mỗi bước, mô hình gán xác suất cho nhiều token có thể tiếp theo, và hầu hết hệ thống sẽ lấy mẫu từ phân phối đó thay vì luôn chọn token có xác suất cao nhất.
Để làm cho kết quả ổn định hơn:
LLM tối ưu để sinh ra văn bản có vẻ hợp lý, chứ không phải để kiểm chứng sự thật. Chúng có thể dùng ngữ điệu tự tin vì dạng văn đó xuất hiện nhiều trong dữ liệu huấn luyện, ngay cả khi nội dung thực tế là phỏng đoán.
Trong thiết kế sản phẩm, coi sự lưu loát là “viết tốt”, chứ không phải “chính xác”, và thêm các bước kiểm tra (retrieval, tools, tests, phê duyệt) khi tính đúng đắn là quan trọng.
Cửa sổ ngữ cảnh là lượng tối đa văn bản mà mô hình có thể xem cùng lúc (hướng dẫn hệ thống, lịch sử hội thoại, đoạn trích truy vấn, v.v.). Khi chuỗi trò chuyện quá dài, các phần cũ hơn sẽ rơi ra ngoài cửa sổ và mô hình không thể “thấy” chúng nữa.
Các biện pháp:
Không tự động. Mặc định, mô hình không duyệt web, đọc cơ sở dữ liệu của bạn hay chạy mã. Nó chỉ có thể truy cập những gì bạn đưa vào prompt cùng với bất kỳ công cụ nào bạn kết nối rõ ràng.
Nếu câu trả lời phụ thuộc vào dữ liệu nội bộ hoặc thông tin cập nhật, hãy truyền nó vào qua retrieval (RAG) hoặc một cuộc gọi công cụ thay vì “hỏi mạnh hơn”.
Dùng công cụ khi bạn cần kết quả đã được xác minh hoặc hành động thực tế thay vì văn bản có vẻ hợp lý. Ví dụ phổ biến:
Một mẫu tốt là propose → check → adjust, nơi mô hình lặp lại dựa trên đầu ra của công cụ.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) là “AI mở sách”: ứng dụng của bạn truy xuất các đoạn liên quan từ nguồn tin cậy (tài liệu, vé, chính sách) rồi đưa chúng vào prompt để mô hình trả lời dựa trên những thông tin đó.
Dùng RAG khi:
Chế độ thất bại chính là khi truy xuất kém—cải thiện tìm kiếm, chia đoạn, và độ mới thường hiệu quả hơn việc tinh chỉnh prompt.
Agent là một LLM chạy vòng lặp nhiều bước (lập kế hoạch, thực hiện, kiểm tra kết quả, chỉnh sửa), thường dùng công cụ. Hữu ích cho luồng công việc như “tìm thông tin → soạn thảo → xác thực → gửi”.
Để giữ agent an toàn và dự đoán được:
Đối xử với prompt như một hợp đồng giao diện: định nghĩa mục tiêu, đầu vào, ràng buộc và định dạng đầu ra để ứng dụng có thể tiêu thụ kết quả một cách tin cậy.
Các cách xây dựng niềm tin thực tế: