LLM là gì? Giải thích Large Language Model dễ hiểu nhất 2026

*Large Language Models - Công nghệ đằng sau ChatGPT, Claude và Gemini - Nguồn: Unsplash*

Hãy tưởng tượng bạn có một "sinh viên siêu năng" đã đọc hết:

• 📚 Hàng tỷ trang web
• 📖 Hàng triệu cuốn sách
• 💬 Vô số cuộc hội thoại
• 📝 Mọi bài viết Wikipedia

...và có thể nhớ tất cả để trả lời câu hỏi của bạn. Đó chính là LLM!

Tại sao gọi là "Large"?

"Large" ở đây chỉ:

• Số lượng parameters (trọng số): Từ hàng tỷ đến hàng nghìn tỷ
• Dữ liệu training: Petabytes văn bản
• Tài nguyên tính toán: Hàng nghìn GPU, hàng tháng training

LLM hoạt động dựa trên nguyên lý đơn giản nhưng cực kỳ mạnh mẽ: Dự đoán từ tiếp theo.

Bước 1: Tokenization - Cắt văn bản thành tokens

# Ví dụ tokenization
text = "Xin chào, tôi là AI"
tokens = ["Xin", "chào", ",", "tôi", "là", "AI"]
# Mỗi token được gán một số ID
token_ids = [1234, 5678, 42, 9012, 3456, 7890]

Bước 2: Embedding - Biến tokens thành vectors

Bước 3: Transformer & Attention - "Trái tim" của LLM

*Kiến trúc Transformer - Nền tảng của mọi LLM hiện đại - Nguồn: Unsplash*

Bước 4: Dự đoán từ tiếp theo

# Cách LLM sinh văn bản
prompt = "Hà Nội là thủ đô của"
# Model dự đoán xác suất cho từ tiếp theo:
# "Việt Nam": 95%
# "nước": 3%
# "thành phố": 1%
# ...
output = "Việt Nam"  # Chọn từ có xác suất cao nhất

Model	Công ty	Điểm mạnh	Giá (Pro)
GPT-4o / GPT-5	OpenAI	Đa năng, tích hợp rộng rãi	$20/tháng
Claude 3.5 Opus	Anthropic	Context 200K, coding xuất sắc, an toàn	$20/tháng
Gemini 2.5 Pro	Google	Multimodal, tích hợp Google, context 1M	$20/tháng
Grok-3	xAI (Elon Musk)	Real-time data từ X, không bị hạn chế	X Premium
LLaMA 4	Meta	Open-source, chạy local được	Miễn phí
Mistral Large 2	Mistral AI	Hiệu suất/giá tốt, châu Âu	API-based

*LLM đang được ứng dụng trong mọi lĩnh vực từ kinh doanh đến giáo dục - Nguồn: Unsplash*

Ví dụ code sử dụng LLM API

from openai import OpenAI
client = OpenAI(api_key="your-api-key")
response = client.chat.completions.create(
    model="gpt-4o",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Bạn là trợ lý AI hữu ích."},
        {"role": "user", "content": "LLM là gì? Giải thích ngắn gọn."}
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)

*Tương lai của LLM: AI Agents, Reasoning Models và On-device AI - Nguồn: Unsplash*

LLM và AI khác nhau thế nào?	AI là khái niệm rộng bao gồm mọi trí tuệ nhân tạo. LLM là một loại AI chuyên về xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
ChatGPT có phải là LLM không?	ChatGPT là ứng dụng chat chạy trên LLM (GPT-4, GPT-4o). GPT-4 mới là LLM thực sự.
LLM có thể thay thế lập trình viên không?	Hiện tại LLM là công cụ hỗ trợ mạnh mẽ, nhưng vẫn cần con người review, kiến trúc hệ thống, và giải quyết vấn đề phức tạp.
LLM học như thế nào?	LLM được pre-trained trên dữ liệu lớn (unsupervised), sau đó fine-tuned với human feedback (RLHF) để trả lời tốt hơn.
Tại sao LLM đôi khi trả lời sai?	LLM dự đoán từ tiếp theo dựa trên patterns, không thực sự "hiểu" hay "biết" sự thật. Khi không chắc chắn, nó vẫn tạo ra câu trả lời nghe có vẻ đúng.
Nên học LLM từ đâu?	Bắt đầu với Python, sau đó học về Transformer architecture, và thực hành với API của OpenAI, Anthropic hoặc Hugging Face.