Fine tuning thường xuất hiện đúng lúc team bắt đầu chạy AI thật trong vận hành. Ban đầu dùng model có sẵn và viết prompt thì ổn, nhưng càng chạy lâu càng lộ cảnh trả lời lệch giọng, hiểu sai ngữ cảnh nội bộ, hoặc đi đường vòng thay vì làm đúng việc cần làm. Rồi câu hỏi tự bật lên: làm sao để mô hình nói đúng văn phong của mình, hiểu đúng dữ liệu và cách team đang làm việc? Cùng Learning Chain tìm hiểu fine tuning như một bước giúp AI giống đồng đội hơn, thay vì chỉ trả lời chung chung.
Nếu nói ngắn gọn, fine tuning là cách tinh chỉnh một mô hình AI đã được huấn luyện sẵn để nó hợp với một nhiệm vụ hoặc một lĩnh vực cụ thể hơn. Bạn có thể hình dung mô hình nền tảng như một người đọc rất nhiều, biết đủ chuyện trên đời, có thể trò chuyện về đủ chủ đề. Nhưng khi bước vào một ngành hẹp, nơi có thuật ngữ riêng, quy ước riêng, cách viết và cách phản hồi riêng, người đó vẫn cần thời gian để bắt nhịp.
Fine tuning giống như giai đoạn làm quen sâu với môi trường mới. Thay vì bắt người đó mỗi lần trả lời lại phải đọc một bộ hướng dẫn dài, bạn giúp họ ngấm dần cách nói, cách hiểu và cách phản hồi theo đúng bối cảnh bạn đang cần.
Ở phía kỹ thuật, fine tuning thường được xem là một dạng học chuyển giao (transfer learning). Đây là kỹ thuật trong machine learning cho phép tận dụng kiến thức đã học từ mô hình lớn, sau đó tinh chỉnh cho tác vụ cụ thể với chi phí và thời gian thấp hơn rất nhiều so với huấn luyện từ đầu. Mình không xây mô hình từ đầu, mà tận dụng trọng số đã có của mô hình lớn, rồi tinh chỉnh thêm bằng một tập dữ liệu nhỏ hơn nhưng chuyên môn và sát bối cảnh hơn. Điều này đặc biệt quan trọng khi bạn muốn tinh chỉnh agent cho tác vụ cụ thể, giúp AI Agent không chỉ hiểu nhiệm vụ mà còn thực hiện đúng phong cách và quy trình của tổ chức. Cách làm này hay được chọn vì tiết kiệm hơn nhiều so với huấn luyện từ số không, nhưng vẫn đủ sức tạo ra khác biệt rõ rệt nếu dữ liệu tinh chỉnh được chuẩn bị kỹ.
Không phải cứ dùng AI là phải fine tuning. Nhiều đội ban đầu chạy prompt engineering và RAG đã đủ để vận hành trơn tru. Fine tuning thường chỉ trở nên đáng cân nhắc khi bạn bắt đầu thấy các vấn đề lặp lại, hoặc khi sản phẩm của bạn đòi hỏi một kiểu phản hồi rất nhất quán.
Có những thương hiệu chăm chút từng câu chữ. Có những tổ chức lại cần giọng điệu rõ ràng, điềm tĩnh, đúng chuẩn và tránh sai lệch trong giao tiếp với khách hàng. Nếu ngày nào bạn cũng phải nhắc mô hình giữ đúng văn phong, đúng cấu trúc, đúng cách xưng hô, thì bạn sẽ thấy prompt càng lúc càng dài và càng khó kiểm soát.
Fine tuning trong trường hợp này giống như giúp mô hình quen với nếp nói chuyện của tổ chức. Để rồi khi vận hành thật, nó tự nhiên đi đúng “làn”, thay vì mỗi lần lại phải kéo về bằng một đoạn hướng dẫn.
Có những ngành mà chỉ cần hiểu sai một cụm từ là câu chuyện đi lệch ngay. Y khoa, luật, tài chính, kỹ thuật… đều có ngôn ngữ riêng và logic riêng. Mô hình phổ thông đôi khi vẫn trả lời nghe có vẻ đúng, nhưng lại thiếu những mảnh ghép quan trọng trong bối cảnh nghề nghiệp, hoặc suy luận theo cách không phù hợp với quy ước chuyên ngành.
Fine tuning lúc này giống như bạn đưa mô hình đi “ngồi cùng phòng” với dữ liệu chuyên môn của mình lâu hơn, để nó quen với cách diễn giải, cách phân tích và cách phản hồi đúng chuẩn hơn.
Có những bài toán không cần một mô hình khổng lồ, vì mục tiêu rất cụ thể. Ví dụ phân loại email theo nhóm, trích xuất thông tin từ hoá đơn, gắn nhãn ticket, hoặc chuẩn hóa dữ liệu văn bản. Trong những trường hợp này, việc fine-tuning mô hình deep learning nhỏ hơn như BERT base hay DistilBERT thường mang lại hiệu quả tốt hơn về cả chi phí lẫn tốc độ xử lý, đặc biệt khi bạn cần triển khai trên môi trường production với lượng request lớn. Nếu cứ dùng mô hình lớn cho những việc đó, chi phí và tốc độ đôi khi không tối ưu.
Trong bối cảnh này, tinh chỉnh một mô hình nhỏ hơn có thể là một lựa chọn hợp lý, miễn là bạn có dữ liệu đủ tốt và tiêu chí đánh giá rõ ràng để kiểm soát chất lượng.
Nhiều đội băn khoăn ở đoạn này, vì nghe qua thì cả hai đều giúp AI trả lời đúng hơn. Nhưng nếu nhìn kỹ, fine tuning và RAG thường giải hai kiểu vấn đề khác nhau. Để hiểu rõ hơn về so sánh RAG và fine-tuning, hãy xem xét bối cảnh sử dụng cụ thể của từng phương pháp.
Bạn thử hỏi mô hình về chính sách nội bộ vừa cập nhật, số liệu doanh thu tuần trước, hay quy trình xử lý sự cố của công ty. Nếu mô hình không được cung cấp tài liệu, nó không thể tự biết. Trong tình huống đó, cố ép nó trả lời đúng gần như là trò may rủi.
RAG giúp bằng cách cho mô hình truy xuất tài liệu liên quan rồi đưa vào ngữ cảnh trước khi phản hồi. Nó giống như bạn đưa đúng tài liệu lên bàn đúng lúc, để mô hình dựa vào đó mà trả lời. Tìm hiểu thêm về cách RAG truy xuất và tạo sinh câu trả lời để thấy rõ sự khác biệt trong cơ chế hoạt động so với fine-tuning.
Có những lúc mô hình biết ý chung, nhưng cách diễn đạt không đúng, hoặc suy luận lệch theo thói quen, hoặc không theo quy ước bạn cần. Đây là kiểu vấn đề về hành vi và phong cách phản hồi hơn là thiếu dữ liệu.
Fine tuning giúp bạn điều chỉnh hướng phản hồi ấy cho ổn định hơn. Nếu RAG là câu chuyện cung cấp thông tin, thì fine tuning là câu chuyện uốn nắn thói quen.
Nếu cần một cách nhớ ngắn gọn để trao đổi trong đội, bạn có thể dùng quy tắc này: khi mô hình chưa biết thông tin thì ưu tiên RAG, còn khi mô hình biết nhưng dùng sai thì mới tính đến fine tuning.
Quy tắc thực tế mà cộng đồng Learning Chain thường áp dụng
Nếu AI “chưa biết” → dùng RAG.
Nếu AI “biết mà dùng sai” → Fine tuning.
Fine tuning nghe hấp dẫn, nhưng không phải lúc nào cũng trơn tru. Nhiều vấn đề không nằm ở mô hình, mà nằm ở dữ liệu và cách kiểm thử. Một rủi ro hay gặp là mô hình bị giảm khả năng suy luận chung sau khi tinh chỉnh quá mạnh vào một miền hẹp. Hiện tượng này thường được gọi là catastrophic forgetting, một thách thức lớn trong transfer learning và fine-tuning. Để giảm thiểu rủi ro này, kỹ thuật viên thường áp dụng các phương pháp như learning rate nhỏ, freeze một phần layers, hoặc sử dụng regularization.
Rủi ro thứ hai là quá khớp. Nếu dữ liệu tinh chỉnh quá ít, quá giống nhau, hoặc không đại diện đúng thực tế vận hành, mô hình có thể học vẹt. Đến lúc gặp tình huống hơi khác, nó phản hồi thất thường và khó đoán.
Vì vậy, nhiều đội sau một vòng thử nghiệm sẽ nhận ra một điều khá thú vị: lợi thế lâu dài thường không nằm ở mô hình lớn hay nhỏ, mà nằm ở chất lượng dữ liệu nội bộ và cách mình thiết kế quy trình đánh giá.
Fine tuning có thể giúp mô hình trở nên ‘ăn khớp’ với tổ chức hơn, từ cách nói chuyện đến cách xử lý một tác vụ chuyên môn. Nhưng nó không phải công cụ giải quyết mọi vấn đề. Nhiều trường hợp chỉ cần tối ưu prompt hoặc triển khai RAG đúng cách là đã đủ. Việc hiểu rõ khi nào dùng prompt vs fine-tuning sẽ giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian và chi phí trong quá trình triển khai AI.
Nếu bạn đang đứng trước quyết định có nên fine tuning hay không, một cách bắt đầu nhẹ nhàng là tự hỏi ba điều:
“bạn muốn AI làm việc gì cho thật ổn, dữ liệu nào phản ánh đúng bối cảnh của bạn, và bạn sẽ đo chất lượng câu trả lời theo tiêu chí nào.”
Khi ba điểm này rõ ràng, việc chọn hướng tiếp cận thường tự sáng ra rất nhiều.
CÂU HỎI THƯỜNG GẶP
Khi nào team bắt đầu nên nghĩ đến fine tuning?
Khi AI trả lời nghe “ổn ổn” nhưng không đúng giọng nội bộ, hiểu lệch quy trình hoặc phải nhắc lại cùng một yêu cầu mỗi ngày. Lúc đó vấn đề không còn là thiếu thông tin, mà là AI chưa bắt nhịp với cách làm của team.
Fine tuning khác gì so với viết prompt tốt hơn?
Prompt giống như nhắc việc liên tục, còn fine tuning là huấn luyện để AI tự quen cách làm. Khi prompt càng ngày càng dài và khó kiểm soát, fine tuning thường là bước hợp lý hơn.
Rủi ro lớn nhất khi fine tuning là gì?
Dữ liệu kém chất lượng hoặc quá hẹp có thể khiến AI học vẹt và kém linh hoạt. Lúc đó mô hình có vẻ “đúng” trong vài case quen, nhưng dễ lệch khi gặp tình huống mới.
