Ngày 16 tháng 10 năm 2025
Tìm hiểu cách huấn luyện mô hình AI từng bước với hướng dẫn nhanh dành cho người mới bắt đầu này. Khám phá các quy trình làm việc, bộ dữ liệu và công cụ thiết yếu để bắt đầu.
ChatGPT, trình tạo hình ảnh và các công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) khác đang trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày tại trường học, nơi làm việc và thậm chí trên các thiết bị cá nhân. Nhưng bạn đã bao giờ tự hỏi chúng thực sự hoạt động như thế nào chưa?
Cốt lõi của những hệ thống này là một quy trình gọi là đào tạo, trong đó mô hình AI học hỏi từ lượng dữ liệu lớn để nhận dạng các mẫu hình và đưa ra quyết định. Trong nhiều năm, việc đào tạo mô hình AI là một quá trình rất phức tạp, và mặc dù vẫn còn phức tạp, nhưng nó đã trở nên dễ tiếp cận hơn rất nhiều.
Nó đòi hỏi những máy tính mạnh mẽ có thể xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, cùng với các tập dữ liệu chuyên biệt cần được thu thập và dán nhãn bởi các chuyên gia. Việc thiết lập môi trường phù hợp, cài đặt các khung và chạy thử nghiệm rất tốn thời gian, chi phí và phức tạp.
Ngày nay, các công cụ mã nguồn mở, nền tảng dễ sử dụng và bộ dữ liệu dễ tiếp cận đã giúp quá trình này trở nên đơn giản hơn rất nhiều. Sinh viên, kỹ sư, người đam mê AI, nhà khoa học dữ liệu, và thậm chí cả người mới bắt đầu giờ đây đều có thể thử nghiệm đào tạo mô hình mà không cần phần cứng tiên tiến hay chuyên môn sâu.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu các bước huấn luyện mô hình AI, giải thích từng giai đoạn của quy trình và chia sẻ những phương pháp hay nhất. Cùng bắt đầu thôi!
Việc huấn luyện một mô hình AI bao gồm việc dạy hệ thống máy tính học hỏi từ các ví dụ, thay vì cung cấp cho nó một danh sách các quy tắc phải tuân theo. Thay vì nói "nếu thế này, thì thế kia", chúng tôi cho nó xem rất nhiều dữ liệu và để nó tự tìm ra các mẫu.
Cốt lõi của quá trình này là ba thành phần chính hoạt động cùng nhau: tập dữ liệu, thuật toán và quy trình đào tạo. Tập dữ liệu là thông tin mà mô hình nghiên cứu.
Thuật toán là phương pháp giúp nó học hỏi từ dữ liệu và quá trình đào tạo là cách nó liên tục thực hành, đưa ra dự đoán, xác định lỗi và cải thiện mỗi lần.
Một phần quan trọng của quy trình này là việc sử dụng dữ liệu huấn luyện và xác thực. Dữ liệu huấn luyện giúp mô hình học các mẫu, trong khi dữ liệu xác thực, một phần riêng biệt của tập dữ liệu, được sử dụng để kiểm tra mức độ học của mô hình. Xác thực đảm bảo mô hình không chỉ ghi nhớ các ví dụ mà còn có thể đưa ra dự đoán đáng tin cậy trên dữ liệu mới, chưa từng thấy.
Ví dụ, một mô hình được đào tạo về giá nhà có thể sử dụng các chi tiết như vị trí, diện tích, số phòng và xu hướng khu vực lân cận để dự đoán giá trị bất động sản. Mô hình này nghiên cứu dữ liệu lịch sử, xác định các mô hình và tìm hiểu cách các yếu tố này ảnh hưởng đến giá.
Tương tự, một mô hình thị giác máy tính có thể được đào tạo trên hàng ngàn hình ảnh được gắn nhãn để phân biệt mèo với chó. Mỗi hình ảnh dạy mô hình nhận dạng hình dạng, kết cấu và đặc điểm, chẳng hạn như tai, hoa văn lông hoặc đuôi, giúp phân biệt chúng với nhau. Trong cả hai trường hợp, mô hình học hỏi bằng cách phân tích dữ liệu đào tạo, xác thực hiệu suất của nó trên các ví dụ chưa từng thấy và tinh chỉnh các dự đoán theo thời gian.
Chúng ta hãy cùng xem xét kỹ hơn cách thức đào tạo mô hình thực sự diễn ra như thế nào.
Khi một mô hình AI đã được đào tạo được sử dụng để đưa ra dự đoán, nó sẽ tiếp nhận dữ liệu mới, chẳng hạn như một hình ảnh, một câu hoặc một tập hợp số, và tạo ra kết quả dựa trên những gì nó đã học được. Điều này được gọi là suy luận, đơn giản có nghĩa là mô hình áp dụng những gì đã học được trong quá trình đào tạo để đưa ra quyết định hoặc dự đoán dựa trên thông tin mới.
Tuy nhiên, trước khi một mô hình có thể thực hiện suy luận hiệu quả, trước tiên nó cần được huấn luyện. Huấn luyện là quá trình mô hình học hỏi từ các ví dụ để có thể nhận ra các mẫu và đưa ra dự đoán chính xác sau này.
Trong quá trình huấn luyện, chúng tôi cung cấp cho mô hình các ví dụ được gắn nhãn. Ví dụ, một hình ảnh con mèo với nhãn đúng là "mèo". Mô hình xử lý dữ liệu đầu vào và tạo ra một dự đoán. Sau đó, kết quả đầu ra được so sánh với nhãn đúng, và sự khác biệt giữa hai kết quả được tính toán bằng hàm mất mát. Giá trị mất mát thể hiện lỗi dự đoán của mô hình, tức là độ lệch giữa kết quả đầu ra và kết quả mong muốn.
Để giảm thiểu lỗi này, mô hình dựa vào một bộ tối ưu hóa, chẳng hạn như phương pháp giảm dần gradient ngẫu nhiên (SGD) hoặc Adam. Bộ tối ưu hóa này điều chỉnh các tham số nội bộ của mô hình, được gọi là trọng số, theo hướng giảm thiểu tổn thất. Các trọng số này xác định mức độ phản ứng của mô hình với các đặc điểm khác nhau trong dữ liệu.
Quá trình này, bao gồm việc đưa ra dự đoán, tính toán tổn thất, cập nhật trọng số và lặp lại, diễn ra qua nhiều lần lặp và kỷ nguyên. Với mỗi chu kỳ, mô hình sẽ tinh chỉnh khả năng hiểu dữ liệu và dần dần giảm sai số dự đoán. Khi được huấn luyện hiệu quả, tổn thất cuối cùng sẽ ổn định, điều này thường cho thấy mô hình đã học được các mẫu chính có trong dữ liệu huấn luyện.
Việc đào tạo một mô hình AI thoạt đầu có vẻ phức tạp, nhưng việc chia nhỏ thành các bước đơn giản sẽ giúp quá trình dễ hiểu hơn nhiều. Mỗi giai đoạn đều dựa trên giai đoạn trước, giúp bạn chuyển từ ý tưởng sang giải pháp khả thi.
Tiếp theo, chúng ta sẽ khám phá các bước chính mà người mới bắt đầu có thể tập trung vào: xác định trường hợp sử dụng, thu thập và chuẩn bị dữ liệu, chọn mô hình và thuật toán, thiết lập môi trường, đào tạo, xác thực và thử nghiệm, và cuối cùng là triển khai và lặp lại.
Bước đầu tiên trong việc đào tạo một mô hình AI là xác định rõ ràng vấn đề bạn muốn giải pháp AI của mình giải quyết. Nếu không có mục tiêu rõ ràng, quá trình này có thể dễ dàng mất tập trung và mô hình có thể không mang lại kết quả có ý nghĩa. Một trường hợp sử dụng đơn giản là một tình huống cụ thể mà bạn mong đợi mô hình đưa ra dự đoán hoặc phân loại.
Ví dụ, trong thị giác máy tính , một nhánh của AI cho phép máy móc diễn giải và hiểu thông tin hình ảnh, một nhiệm vụ phổ biến là phát hiện vật thể. Điều này có thể được áp dụng theo nhiều cách khác nhau, chẳng hạn như nhận dạng sản phẩm trên kệ, giám sát giao thông đường bộ hoặc phát hiện lỗi trong sản xuất.
Tương tự, trong tài chính và quản lý chuỗi cung ứng, các mô hình dự báo giúp dự đoán xu hướng, nhu cầu hoặc hiệu suất trong tương lai. Ngoài ra, trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), phân loại văn bản cho phép hệ thống sắp xếp email, phân tích phản hồi của khách hàng hoặc phát hiện cảm xúc trong các bài đánh giá.
Nhìn chung, khi bạn bắt đầu với một mục tiêu rõ ràng, việc lựa chọn tập dữ liệu, phương pháp học và mô hình phù hợp nhất sẽ trở nên dễ dàng hơn nhiều.
Sau khi xác định trường hợp sử dụng, bước tiếp theo là thu thập dữ liệu. Dữ liệu huấn luyện là nền tảng của mọi mô hình AI, và chất lượng của dữ liệu này ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của mô hình. Điều quan trọng cần lưu ý là dữ liệu là xương sống của quá trình huấn luyện mô hình, và một hệ thống AI chỉ tốt khi dữ liệu mà nó học được tốt. Sai lệch hoặc khoảng trống trong dữ liệu đó chắc chắn sẽ ảnh hưởng đến các dự đoán của nó.
Loại dữ liệu bạn thu thập phụ thuộc vào trường hợp sử dụng của bạn. Ví dụ: phân tích hình ảnh y tế yêu cầu quét độ phân giải cao, trong khi phân tích cảm xúc sử dụng văn bản từ các bài đánh giá hoặc mạng xã hội. Dữ liệu này có thể được lấy từ các tập dữ liệu mở được chia sẻ bởi cộng đồng nghiên cứu, cơ sở dữ liệu nội bộ của công ty hoặc thông qua các phương pháp thu thập khác nhau như thu thập dữ liệu từ cảm biến hoặc dữ liệu từ máy quét.
Sau khi thu thập, dữ liệu có thể được xử lý sơ bộ. Quá trình này bao gồm làm sạch lỗi, chuẩn hóa định dạng và gắn nhãn thông tin để thuật toán có thể học hỏi từ đó. Việc làm sạch hoặc xử lý sơ bộ dữ liệu đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của tập dữ liệu.
Khi dữ liệu đã sẵn sàng, bước tiếp theo là chọn mô hình và phương pháp học phù hợp. Các phương pháp học máy thường được chia thành ba loại: học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường.
Trong học có giám sát, các mô hình học từ dữ liệu được gắn nhãn và được sử dụng cho các tác vụ như dự đoán giá, nhận dạng hình ảnh hoặc phân loại email. Ngược lại, học không giám sát hoạt động với dữ liệu không được gắn nhãn để tìm ra các mẫu hoặc nhóm ẩn, chẳng hạn như phân cụm khách hàng hoặc khám phá xu hướng. Trong khi học tăng cường huấn luyện tác nhân thông qua phản hồi và phần thưởng, nó thường được sử dụng trong robot, trò chơi và tự động hóa.
Trên thực tế, bước này gắn chặt với việc thu thập dữ liệu vì loại mô hình bạn chọn thường phụ thuộc vào dữ liệu có sẵn và dữ liệu bạn thu thập thường được định hình bởi các yêu cầu của mô hình.
Bạn có thể hình dung nó như câu hỏi kinh điển về con gà và quả trứng; việc nào đến trước tùy thuộc vào ứng dụng của bạn. Đôi khi bạn đã có dữ liệu và muốn tìm cách tốt nhất để sử dụng nó. Những lúc khác, bạn bắt đầu với một vấn đề cần giải quyết và cần thu thập hoặc tạo dữ liệu mới để huấn luyện mô hình hiệu quả.
Giả sử, trong trường hợp này, bạn đã có một tập dữ liệu và muốn chọn mô hình phù hợp nhất cho học có giám sát. Nếu dữ liệu của bạn là số, bạn có thể huấn luyện một mô hình hồi quy để dự đoán các kết quả như giá cả, doanh số hoặc xu hướng.
Tương tự, nếu bạn làm việc với hình ảnh, bạn có thể sử dụng mô hình thị giác máy tính như Ultralytics YOLO11 hoặc Ultralytics YOLO26 hỗ trợ các tác vụ như phân đoạn thể hiện và phát hiện đối tượng.
Mặt khác, khi dữ liệu của bạn là văn bản, mô hình ngôn ngữ có thể là lựa chọn tốt nhất. Vậy làm thế nào để bạn quyết định nên sử dụng phương pháp hoặc thuật toán học máy nào? Điều này phụ thuộc vào một số yếu tố, bao gồm quy mô và chất lượng tập dữ liệu, độ phức tạp của tác vụ, tài nguyên tính toán có sẵn và mức độ chính xác bạn cần.
Để tìm hiểu thêm về các yếu tố này và khám phá các khái niệm AI khác nhau, hãy xem phần Hướng dẫn trên blog của chúng tôi .
Thiết lập môi trường phù hợp là một bước quan trọng trước khi huấn luyện mô hình AI của bạn. Thiết lập đúng sẽ giúp đảm bảo các thí nghiệm của bạn diễn ra suôn sẻ và hiệu quả.
Sau đây là những khía cạnh quan trọng cần cân nhắc:
Khi môi trường đã sẵn sàng, đã đến lúc bắt đầu huấn luyện. Đây là giai đoạn mô hình học hỏi từ tập dữ liệu của bạn bằng cách nhận dạng các mẫu và cải thiện theo thời gian.
Quá trình huấn luyện bao gồm việc hiển thị dữ liệu cho mô hình nhiều lần và điều chỉnh các tham số nội bộ cho đến khi dự đoán trở nên chính xác hơn. Mỗi lần chạy hoàn chỉnh qua tập dữ liệu được gọi là một kỷ nguyên.
Để cải thiện hiệu suất, bạn có thể sử dụng các kỹ thuật tối ưu hóa như điều chỉnh siêu tham số. Việc điều chỉnh các thiết lập như tốc độ học, kích thước lô hoặc số kỷ nguyên có thể tạo ra sự khác biệt đáng kể về hiệu quả học tập của mô hình.
Trong suốt quá trình đào tạo, điều quan trọng là phải theo dõi tiến độ bằng các chỉ số hiệu suất. Các chỉ số như độ chính xác, độ chính xác, độ thu hồi và độ mất mát cho biết liệu mô hình đang được cải thiện hay cần điều chỉnh. Hầu hết các thư viện học máy và AI đều có bảng điều khiển và công cụ trực quan giúp dễ dàng theo dõi các chỉ số này theo thời gian thực và xác định sớm các vấn đề tiềm ẩn.
Sau khi huấn luyện mô hình, bạn có thể đánh giá và xác thực nó. Việc này bao gồm việc kiểm tra mô hình trên dữ liệu mà nó chưa từng thấy trước đây để xem liệu nó có thể xử lý các tình huống thực tế hay không. Bạn có thể tự hỏi dữ liệu mới này thực sự đến từ đâu.
Trong hầu hết các trường hợp, tập dữ liệu được chia thành ba phần trước khi huấn luyện: tập huấn luyện, tập xác thực và tập kiểm tra. Tập huấn luyện dạy mô hình nhận dạng các mẫu trong dữ liệu.
Mặt khác, bộ xác thực được sử dụng trong quá trình đào tạo để tinh chỉnh các tham số và ngăn ngừa hiện tượng quá khớp (khi mô hình học dữ liệu đào tạo quá chặt chẽ và hoạt động kém trên dữ liệu mới, chưa từng thấy).
Ngược lại, tập kiểm tra được sử dụng sau đó để đo lường hiệu suất của mô hình trên dữ liệu hoàn toàn chưa được biết đến. Khi một mô hình hoạt động tốt một cách nhất quán trên cả tập kiểm định và tập kiểm tra, đó là dấu hiệu rõ ràng cho thấy nó đã học được các mẫu có ý nghĩa thay vì chỉ ghi nhớ các ví dụ.
Sau khi một mô hình được xác thực và kiểm tra, nó có thể được triển khai để sử dụng trong thực tế. Điều này đơn giản có nghĩa là đưa mô hình vào sử dụng để có thể đưa ra dự đoán trong thế giới thực. Ví dụ: một mô hình đã được đào tạo có thể được tích hợp vào trang web, ứng dụng hoặc máy móc, nơi nó có thể xử lý dữ liệu mới và tự động đưa ra kết quả.
Các mô hình có thể được triển khai theo nhiều cách khác nhau tùy thuộc vào ứng dụng. Một số mô hình được chia sẻ thông qua API, là những kết nối phần mềm đơn giản cho phép các ứng dụng khác truy cập vào dự đoán của mô hình. Một số khác được lưu trữ trên nền tảng đám mây, nơi chúng có thể dễ dàng mở rộng và quản lý trực tuyến.
Trong một số trường hợp, các mô hình chạy trên các thiết bị biên như camera hoặc cảm biến. Các mô hình này đưa ra dự đoán cục bộ mà không cần kết nối internet. Phương pháp triển khai tốt nhất phụ thuộc vào trường hợp sử dụng và tài nguyên sẵn có.
Việc theo dõi và cập nhật mô hình thường xuyên cũng rất quan trọng. Theo thời gian, dữ liệu mới hoặc các điều kiện thay đổi có thể ảnh hưởng đến hiệu suất. Việc đánh giá, đào tạo lại và tối ưu hóa liên tục đảm bảo mô hình luôn chính xác, đáng tin cậy và hiệu quả trong các ứng dụng thực tế.
Việc đào tạo một mô hình AI bao gồm nhiều bước, và việc tuân thủ một số phương pháp hay nhất có thể giúp quá trình này diễn ra suôn sẻ hơn và kết quả đáng tin cậy hơn. Hãy cùng xem xét một vài phương pháp chính có thể giúp bạn xây dựng các mô hình tốt hơn và chính xác hơn.
Bắt đầu bằng cách sử dụng các tập dữ liệu cân bằng để tất cả các danh mục hoặc lớp được thể hiện một cách công bằng. Khi một danh mục xuất hiện thường xuyên hơn nhiều so với các danh mục khác, mô hình có thể bị sai lệch và khó đưa ra dự đoán chính xác.
Tiếp theo, hãy tận dụng các kỹ thuật như điều chỉnh siêu tham số, bao gồm việc điều chỉnh các thiết lập như tốc độ học hoặc kích thước lô để cải thiện độ chính xác. Ngay cả những thay đổi nhỏ cũng có thể tác động lớn đến hiệu quả học tập của mô hình.
Trong suốt quá trình đào tạo, hãy theo dõi các chỉ số hiệu suất chính như độ chính xác, độ thu hồi và độ mất dữ liệu. Những giá trị này giúp bạn xác định liệu mô hình đang học các mẫu có ý nghĩa hay chỉ đơn giản là ghi nhớ dữ liệu.
Cuối cùng, hãy luôn tạo thói quen ghi chép lại quy trình làm việc của bạn. Hãy theo dõi dữ liệu bạn đã sử dụng, các thí nghiệm bạn đã thực hiện và kết quả bạn đạt được. Việc ghi chép rõ ràng giúp bạn dễ dàng tái hiện các kết quả thành công và liên tục cải tiến quy trình đào tạo theo thời gian.
AI là một công nghệ đang được áp dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp và ứng dụng khác nhau. Từ văn bản, hình ảnh đến âm thanh và dữ liệu theo thời gian, các nguyên tắc cốt lõi về sử dụng dữ liệu, thuật toán và học tập lặp đi lặp lại đều được áp dụng ở mọi nơi.
Sau đây là một số lĩnh vực chính mà mô hình AI được đào tạo và sử dụng:
Bất chấp những tiến bộ công nghệ gần đây, việc đào tạo mô hình AI vẫn đi kèm với một số thách thức nhất định có thể ảnh hưởng đến hiệu suất và độ tin cậy. Dưới đây là một số hạn chế chính cần lưu ý khi xây dựng và tinh chỉnh mô hình:
Theo truyền thống, việc đào tạo một mô hình AI đòi hỏi đội ngũ lớn, phần cứng mạnh mẽ và cơ sở hạ tầng phức tạp. Tuy nhiên, ngày nay, các công cụ và nền tảng tiên tiến đã giúp quá trình này trở nên đơn giản, nhanh chóng và dễ tiếp cận hơn rất nhiều.
Các giải pháp này giúp giảm thiểu nhu cầu về chuyên môn kỹ thuật sâu rộng và giúp cá nhân, sinh viên và doanh nghiệp dễ dàng xây dựng và triển khai các mô hình tùy chỉnh. Trên thực tế, việc bắt đầu đào tạo AI chưa bao giờ dễ dàng hơn thế.
Ví dụ, gói Ultralytics Python là một khởi đầu tuyệt vời. Nó cung cấp mọi thứ bạn cần để huấn luyện, xác thực và chạy suy luận với các mô hình Ultralytics YOLO, cũng như xuất chúng để triển khai trong nhiều ứng dụng khác nhau.
Các công cụ phổ biến khác, chẳng hạn như Roboflow, TensorFlow, Hugging Face và PyTorch Lightning, cũng đơn giản hóa các khâu khác nhau của quy trình đào tạo AI, từ chuẩn bị dữ liệu đến triển khai. Với các nền tảng này, việc phát triển AI đã trở nên dễ tiếp cận hơn bao giờ hết, tạo điều kiện cho các nhà phát triển, doanh nghiệp và thậm chí cả người mới bắt đầu thử nghiệm và đổi mới.
Việc đào tạo một mô hình AI có vẻ phức tạp, nhưng với các công cụ, dữ liệu và phương pháp phù hợp, bất kỳ ai cũng có thể bắt đầu ngay hôm nay. Bằng cách hiểu rõ từng bước, từ việc xác định trường hợp sử dụng đến triển khai, bạn có thể biến ý tưởng thành các giải pháp AI thực tế, tạo nên sự khác biệt. Khi công nghệ AI tiếp tục phát triển, cơ hội học hỏi, xây dựng và đổi mới đang trở nên dễ tiếp cận hơn bao giờ hết.
Tham gia cộng đồng đang phát triển của chúng tôi và khám phá kho lưu trữ GitHub của chúng tôi để tìm kiếm các tài nguyên AI thực hành. Để xây dựng với Vision AI ngay hôm nay, hãy khám phá các tùy chọn cấp phép của chúng tôi. Tìm hiểu cách AI trong nông nghiệp đang chuyển đổi nền nông nghiệp và cách Vision AI trong robot đang định hình tương lai bằng cách truy cập các trang giải pháp của chúng tôi.
