LLM (Large Language Model) là gì?

LLM (Large Language Model — mô hình ngôn ngữ lớn) là loại AI được huấn luyện trên lượng văn bản khổng lồ (hàng trăm tỷ trang web, sách, code) để có thể hiểu và sinh văn bản tự nhiên. ChatGPT, Claude, Gemini, Llama đều là LLM.

Vì sao gọi là “Large”?

“Large” ám chỉ số lượng parameters (tham số) — thường tính bằng tỷ:

Model	Parameters	Năm
GPT-2	1.5B	2019
GPT-3	175B	2020
GPT-4	~1700B (ước tính)	2023
Claude 4.7	không công bố	2026

Càng nhiều tham số thì mô hình càng “thông minh” — nhưng cũng tốn bộ nhớ và điện hơn.

LLM hoạt động thế nào (đơn giản)

LLM về bản chất là một hàm dự đoán: cho một chuỗi từ → đoán từ tiếp theo có khả năng cao nhất.

Input:  "Hôm nay trời rất"
Output: "đẹp" (xác suất cao), "nóng", "mát", ...

Lặp lại quá trình này → tạo ra cả đoạn văn dài. Nghe đơn giản nhưng khi scale lên hàng nghìn tỷ tham số + dữ liệu cực lớn, kết quả nhìn như có “tư duy”.

LLM làm được gì?

• Trả lời câu hỏi
• Viết bài, tóm tắt, dịch
• Sinh và sửa code
• Phân tích văn bản, tài liệu
• Đóng vai (chatbot)
• Suy luận từng bước (Chain of Thought)

LLM KHÔNG làm được gì (giới hạn)

• Không biết sự kiện sau ngày training cutoff — trừ khi nối với web search
• Có thể bịa thông tin (hallucination)
• Không thực sự “hiểu” — chỉ dự đoán xác suất
• Không có ý thức, cảm xúc, ý chí

Liên quan

• Token — đơn vị LLM xử lý
• Context Window — bộ nhớ ngắn hạn
• Hallucination — khi LLM bịa