CHIA SẺ KIẾN THỨC

Top 6 Cuốn Sách AI Của Google Mà Bạn Không Thể Bỏ Qua: Kho Tàng Kiến Thức Từ “Gã Khổng Lồ” Công Nghệ

Sach-AI

Thị trường hiện nay tràn ngập các khóa học và tài liệu GenAI “bề nổi”, chỉ dạy bạn cách viết vài câu lệnh (prompt) cơ bản. Nhưng nếu bạn muốn đi sâu vào bản chất kỹ thuật, muốn biết cách xây dựng hệ thống AI thay vì chỉ sử dụng nó, thì bộ sưu tập sách AI của Google vừa được phát hành chính là “mỏ vàng” dành cho bạn.

Đây không phải là những bài hướng dẫn nhanh (tutorial) hay video giải thích ngắn ngủi. Đây là những tài liệu kỹ thuật (technical papers) và ebook thực chiến được viết bởi chính những kỹ sư đang trực tiếp xây dựng nên các công nghệ này. Hãy cùng khám phá 6 cuốn sách AI của Google nền tảng mà bất kỳ ai muốn nghiêm túc với GenAI đều phải đọc.

>>> Đọc bản gốc tài liệu tại đây.

1. Solving Domain-Specific Problems Using LLMs: Khi AI Trở Thành Chuyên Gia

Cuốn sách đầu tiên trong bộ sách AI của Google giải quyết một bài toán hóc búa: Làm sao để các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vốn được huấn luyện trên dữ liệu tổng quát có thể hoạt động hiệu quả trong các lĩnh vực đặc thù đòi hỏi độ chính xác cao?

  • Sức mạnh của Tinh chỉnh (Fine-tuning): Cuốn sách đi sâu vào kỹ thuật fine-tuning, cho thấy việc huấn luyện mô hình trên tập dữ liệu chuyên ngành giúp AI hiểu sâu sắc các thuật ngữ kỹ thuật và ngữ cảnh nhạy cảm mà các mô hình đa năng thường bỏ qua.

  • Case Study thực tế:

    • SecLM trong An ninh mạng: AI không chỉ phát hiện mối đe dọa mà còn đóng vai trò là “nhân hệ số lực lượng”, giúp các chuyên gia bảo mật xử lý khối lượng log khổng lồ và đưa ra cảnh báo chính xác hơn.

    • Med-PaLM trong Y tế: Minh chứng cho việc AI có thể đạt trình độ chuyên gia trong việc trả lời các câu hỏi y khoa phức tạp, hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán và ra quyết định.

  • Giá trị cốt lõi: Sự kết hợp giữa khả năng xử lý dữ liệu của AI và tri thức chuyên môn của con người chính là chìa khóa để tối ưu hóa quy trình làm việc trong các ngành công nghiệp trọng yếu.

Sach-AI-cua-google

2. Agents: Tương Lai Của Tự Động Hóa Thông Minh

Nếu bạn nghĩ AI chỉ là chatbot biết trả lời câu hỏi, cuốn sách này sẽ thay đổi hoàn toàn tư duy của bạn. Nó định nghĩa lại khái niệm AI Agent – những thực thể số có khả năng quan sát, suy luận và hành động để thay đổi thế giới thực.

  • Kiến trúc Nhận thức (Cognitive Architecture): Cuốn sách phân tích cấu trúc 3 phần thiết yếu của một Agent hiện đại:

    1. Mô hình (Model): “Bộ não” chịu trách nhiệm ra quyết định.

    2. Công cụ (Tools): “Tay chân” giúp Agent tương tác với API, database hay các phần mềm khác.

    3. Lớp điều phối (Orchestration): Quy trình quản lý luồng suy nghĩ và hành động.

  • Khả năng tự chủ: Thông qua các framework tư duy như ReAct (Reasoning + Acting) hay Chain-of-Thought, Agent có thể tự lập kế hoạch nhiều bước, tự sửa lỗi và thực thi các nhiệm vụ phức tạp mà không cần con người can thiệp từng bước.

3. Prompt Engineering: Nghệ Thuật Điều Khiển Mô Hình

Đừng nhầm lẫn Prompt Engineering với việc “đoán mò” câu lệnh. Cuốn sách AI của Google này nâng tầm việc viết prompt thành một quy trình kỹ thuật khoa học và có tính lặp lại (iterative process).

  • Kỹ thuật nâng cao: Bạn sẽ được hướng dẫn chi tiết cách áp dụng các chiến lược như:

    • Zero-shot & Few-shot Learning: Dạy mô hình làm việc mới mà không cần hoặc cần rất ít ví dụ mẫu.

    • Chain-of-Thought: Hướng dẫn mô hình “suy nghĩ” từng bước để giải quyết các bài toán logic phức tạp.

  • Tinh chỉnh tham số hệ thống: Cuốn sách giải thích cặn kẽ tác động của các tham số như Temperature (độ ngẫu nhiên), Top-K, và Top-P. Việc làm chủ các thông số này giúp bạn kiểm soát hoàn hảo sự cân bằng giữa tính sáng tạo bay bổng và độ chính xác kỷ luật của AI.

  • Quy tắc vàng: Những nguyên tắc thiết kế prompt tối ưu, ví dụ như việc ưu tiên các chỉ dẫn tích cực (làm gì) thay vì tiêu cực (không làm gì), giúp mô hình hoạt động ổn định hơn.

4. Agents Companion: Cẩm Nang Vận Hành & Triển Khai Thực Tế

Đây là cuốn sách gối đầu giường cho các kỹ sư muốn đưa AI từ phòng thí nghiệm ra môi trường sản xuất (Production). Nó giới thiệu khái niệm AgentOps – quy trình vận hành Agent chuyên nghiệp.

  • Kiến trúc Đa Đại lý (Multi-agent Architectures): Thay vì bắt một con AI làm tất cả, cuốn sách hướng dẫn cách xây dựng một “đội ngũ” AI. Ví dụ: Một Agent chuyên lập kế hoạch, một Agent chuyên viết code, và một Agent chuyên kiểm thử, phối hợp nhịp nhàng để giải quyết các mục tiêu kinh doanh lớn.

  • Quản lý tài nguyên: Các kỹ thuật quản lý bộ nhớ (memory), công cụ (tools) và phân tách nhiệm vụ giúp hệ thống hoạt động trơn tru và hiệu quả.

  • Đánh giá & Kiểm thử (Evaluation): Làm sao để biết AI làm đúng? Cuốn sách cung cấp các phương pháp đánh giá tiên tiến như kiểm tra lộ trình hành động (trajectory analysis) và sử dụng chính LLM làm giám khảo (LLM-as-a-judge) để chấm điểm hiệu suất một cách khách quan.

Sach-AI-cua-google

5. Foundational LLMs & Text Generation: Hiểu Về “Trái Tim” Của AI

Để xây dựng được ứng dụng tốt, bạn phải hiểu công cụ mình đang dùng. Cuốn sách này là bản giải phẫu chi tiết về kiến trúc Transformer – nền tảng của mọi LLM hiện đại.

  • Kiến trúc Transformer: Giải thích cơ chế “Attention” (sự chú ý) giúp mô hình xử lý song song dữ liệu và nắm bắt ngữ cảnh dài hạn, tạo nên sự đột phá so với các mô hình RNN cũ.

  • Sự tiến hóa Đa phương thức (Multimodal): Hành trình từ các mô hình chỉ biết văn bản đến những siêu hệ thống như Gemini, có khả năng “nhìn” ảnh, “nghe” âm thanh và “xem” video đồng thời.

  • Kỹ thuật Tinh chỉnh & Tối ưu:

    • RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback): Cách dạy AI hành xử an toàn và hữu ích hơn dựa trên phản hồi của con người.

    • Speculative Decoding: Một kỹ thuật thông minh giúp tăng tốc độ sinh văn bản và giảm độ trễ (latency), yếu tố sống còn cho trải nghiệm người dùng.

6. Embeddings & Vector Stores: Chìa Khóa Của Sự “Hiểu” Ngữ Nghĩa

Cuốn cuối cùng trong bộ sách AI của Google giải mã công nghệ đứng sau khả năng tìm kiếm và truy xuất thông tin thông minh của AI.

  • Sức mạnh của Embeddings: Giải thích cách chuyển đổi văn bản, hình ảnh thành các vectơ số học trong không gian đa chiều. Nhờ đó, máy tính có thể “hiểu” được ý nghĩa ngữ nghĩa (semantic meaning) thay vì chỉ so khớp từ khóa cứng nhắc.

  • Tìm kiếm Vectơ (Vector Search): Nền tảng cho các ứng dụng tìm kiếm thông minh, gợi ý sản phẩm và cá nhân hóa nội dung.

  • Kiến trúc RAG (Retrieval Augmented Generation): Đây là phần quan trọng nhất. Cuốn sách chỉ ra cách kết hợp Embeddings với Vector Database để cung cấp “bộ nhớ ngoài” cho LLM. Điều này giúp AI truy xuất thông tin chính xác từ dữ liệu nội bộ của doanh nghiệp, giảm thiểu tối đa hiện tượng “ảo giác” (hallucinations) khi trả lời.

  • Thuật toán tối ưu: Giới thiệu các thuật toán như ScaNN hay HNSW giúp thực hiện tìm kiếm vectơ cực nhanh trên quy mô dữ liệu khổng lồ.

Lời Kết

Bộ 6 cuốn sách AI của Google này không phải là tài liệu để đọc một lần rồi cất đi. Chúng là những cẩm nang kỹ thuật (technical reference) mà bạn sẽ cần tra cứu lại nhiều lần trong quá trình phát triển sản phẩm.

Thay vì chỉ học cách “chat” với AI, hãy học cách “xây dựng” nó. Hãy tải xuống, lưu lại và bắt đầu nghiên cứu ngay hôm nay để không bị bỏ lại trong kỷ nguyên GenAI.

>>>> Đọc bản gốc tài liệu tại đây.

>>> Xem thêm: So Sánh Chi Tiết Kiến Trúc LLM Hiện Đại (2025): Từ DeepSeek V3 Đến Mistral 3 Large

 

Post Views: 514