ChatGPT đang thay đổi cách chúng ta tìm kiếm thông tin, viết nội dung và thậm chí là… trò chuyện. Nhưng bạn đã bao giờ tự hỏi: Vì sao ChatGPT có thể phản hồi thông minh đến vậy? Nó lấy thông tin từ đâu? Có đang “sao chép” từ Google không? Và quan trọng hơn: Làm sao tận dụng được sức mạnh thật sự phía sau những câu chữ mượt mà ấy?
Câu trả lời nằm trong cách ChatGPT được xây dựng và huấn luyện.
Về bản chất, ChatGPT là một mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), hoạt động bằng cách phân tích đoạn văn bản đầu vào – gọi là prompt – để tạo ra phản hồi bằng văn bản. Nhưng khác với những chatbot truyền thống chỉ phản hồi theo kịch bản, ChatGPT tự suy luận và tạo ra câu trả lời mới dựa trên những gì nó đã học từ hàng triệu tài liệu trong quá khứ.
Nó không “trích dẫn” hay “copy-paste”, mà dự đoán từ tiếp theo dựa vào ngữ cảnh – giống như cách bạn đoán câu nói tiếp theo trong một cuộc trò chuyện quen thuộc. Mọi thứ đều bắt đầu từ việc ChatGPT được huấn luyện qua nhiều giai đoạn: đọc hiểu dữ liệu, phân mảnh văn bản, học ngữ cảnh bằng transformer, và cuối cùng là được con người hướng dẫn để phản hồi tự nhiên hơn.
Bài viết này sẽ dẫn bạn đi qua toàn bộ hành trình đó – từ những dòng dữ liệu khô khan ban đầu đến những đoạn hội thoại trôi chảy bạn đang thấy mỗi ngày. Nếu bạn đang làm SEO, content, marketing hay đơn giản là tò mò về AI, thì việc hiểu cách ChatGPT hoạt động sẽ giúp bạn không chỉ sử dụng công cụ này tốt hơn, mà còn chuẩn bị cho một tương lai nơi AI và con người cùng nhau viết nên những câu chuyện mới.
Nội dung bài học
Bước 1: Dữ liệu huấn luyện
Để ChatGPT có thể tạo ra những câu trả lời tự nhiên, hợp lý và thuyết phục, nó đã trải qua một quá trình huấn luyện cực kỳ phức tạp, gần giống như cách con người học ngôn ngữ – từ việc đọc, quan sát cho đến luyện tập và sửa sai.
Giai đoạn đầu tiên và quan trọng nhất trong hành trình đó là: dữ liệu huấn luyện.
Dữ liệu huấn luyện: ChatGPT “đọc” cả internet
Khác với việc học ngôn ngữ qua vài cuốn sách giáo khoa, ChatGPT được “đào tạo” từ một kho văn bản khổng lồ – ước tính lên đến 45 terabyte dữ liệu nén, tương đương hàng triệu cuốn sách và hàng chục tỷ từ ngữ. (1TB = 6,5 triệu trang tài liệu)
Nguồn dữ liệu chính bao gồm:
- Common Crawl: tập hợp hàng tỷ trang web trên internet, được chọn lọc lại để giữ những nội dung có giá trị và độ tin cậy cao.
- WebText2: dữ liệu thu thập từ các bài viết trên Reddit và những liên kết được chia sẻ nhiều – phản ánh khá tốt cách con người thảo luận, chia sẻ và tranh luận trên mạng.
- Wikipedia: bản sao toàn bộ nội dung tiếng Anh trên Wikipedia – nơi chứa những khái niệm, định nghĩa và thông tin bách khoa cực kỳ phong phú.
- Books1 và Books2: hai bộ sưu tập sách (không công bố chi tiết), được chọn lọc từ nhiều thể loại, giúp mô hình học cách viết mạch lạc, diễn đạt logic như một tác giả thực thụ.
- Persona-Chat: bộ dữ liệu hội thoại mô phỏng các cuộc trò chuyện giữa những nhân vật có cá tính khác nhau – dùng để huấn luyện khả năng giao tiếp tự nhiên cho ChatGPT.
ChatGPT học được gì từ dữ liệu này?
Không chỉ học ngữ pháp hay chính tả, ChatGPT học được nhiều hơn thế:
- Cách trình bày một ý tưởng rõ ràng. Ví dụ: khi viết một bài giải thích, ChatGPT biết chia ý, dùng ví dụ minh họa, kết thúc bằng một câu tổng kết.
- Sự khác biệt giữa các văn phong. Ví dụ: ChatGPT có thể phân biệt giữa cách viết học thuật trong sách, cách trò chuyện thân mật trên Reddit và cách tóm tắt trung lập trên Wikipedia.
- Mối liên kết ngữ nghĩa giữa các từ. Chẳng hạn, nếu đọc thấy nhiều lần cụm “máy lạnh” và “tiết kiệm điện” xuất hiện cùng nhau, ChatGPT sẽ hiểu rằng đây là hai khái niệm có liên quan.
Ví dụ dễ hiểu
Giả sử bạn hỏi: “Tủ lạnh inverter là gì?”
ChatGPT không đơn thuần trả lời theo một nguồn cụ thể, mà tổng hợp từ nhiều tài liệu khác nhau đã học được:
- Từ Wikipedia, nó lấy được định nghĩa chuẩn mực.
- Từ các bài viết trong Common Crawl hoặc WebText2, nó học cách giải thích thân thiện, dễ hiểu như người bán hàng đang tư vấn.
- Từ các sách trong Books1/Books2, nó biết cách dùng từ ngữ mạch lạc, rõ ràng để người đọc không bị rối.
Kết quả là bạn nhận được một câu trả lời vừa đúng – vừa dễ hiểu – vừa có tính thuyết phục cao.
Bước 2: Tokenization – Phân mảnh dữ liệu để mô hình “hiểu” ngôn ngữ
Sau khi thu thập được hàng chục terabyte dữ liệu văn bản, bước tiếp theo trong quá trình huấn luyện là: biến văn bản thành dạng mà mô hình có thể hiểu được. Đó là lúc kỹ thuật tokenization (phân mảnh dữ liệu) xuất hiện.
Token ở đây không phải là “mã bảo mật” hay “tiền điện tử” như nhiều người quen nghe, mà là một đơn vị nhỏ của ngôn ngữ, có thể là:
- Một từ đầy đủ (“apple”)
- Một phần của từ (“un” + “believ” + “able”)
- Thậm chí là một ký tự đơn lẻ (“!”)
Với tiếng Anh, token thường tương ứng với khoảng 4 ký tự hoặc 0.75 từ. Nhưng ChatGPT không “đếm chữ” như con người. Thay vào đó, nó xử lý từng token một cách độc lập để học mối liên kết giữa chúng.
Mỗi token là một con số
Để hệ thống có thể tính toán được, mỗi token sau khi cắt ra sẽ được gán một số nguyên. Ví dụ:
- “Hello” → 15496
- “world” → 2159
Câu “Hello world” giờ trở thành: [15496, 2159]
Những con số này không có ý nghĩa với con người, nhưng với mạng nơ-ron, đây là dạng dữ liệu lý tưởng để xử lý – vì nó có thể đưa vào ma trận, vector và áp dụng các phép toán phức tạp.
Byte Pair Encoding: Phá từ thành mảnh
ChatGPT sử dụng một kỹ thuật gọi là Byte Pair Encoding (BPE) – cho phép chia nhỏ từ ra thành những đơn vị nhỏ hơn, đặc biệt hữu ích với các từ hiếm gặp.
Ví dụ, nếu mô hình chưa từng thấy từ “unbelievably”, nó có thể chia thành: ["un", "believ", "ably"]
Nhờ vậy, dù chưa từng “gặp” từ này, ChatGPT vẫn có thể suy luận được nghĩa từ các mảnh quen thuộc – tương tự như cách con người đoán nghĩa một từ lạ dựa trên tiền tố và hậu tố.
Tại sao bước này quan trọng?
Phân mảnh dữ liệu giúp mô hình:
- Giảm độ phức tạp: thay vì phải nhớ hàng triệu từ hoàn chỉnh, chỉ cần nhớ vài chục nghìn token là có thể “ghép” được rất nhiều cách diễn đạt khác nhau.
- Hiểu ngữ cảnh chính xác hơn: vì mỗi token là một phần nhỏ của câu, mô hình có thể phân tích mối liên kết giữa chúng theo chiều sâu.
- Linh hoạt với mọi ngôn ngữ: tokenization không phụ thuộc hoàn toàn vào ngôn ngữ. Nó có thể áp dụng cho tiếng Việt, tiếng Anh, tiếng Nhật, v.v. – miễn là mô hình được huấn luyện đủ dữ liệu.
Tóm lại, nếu ví dữ liệu huấn luyện là nguyên liệu, thì tokenization chính là cách cắt nhỏ nguyên liệu ra để mô hình “nếm từng chút” và học từ đó. Đây là bước nền tảng giúp ChatGPT hiểu được không chỉ từ ngữ, mà còn cách chúng kết nối và tạo ra ý nghĩa.
Bước 3: Mạng nơ-ron và mô hình transformer – Bộ não của ChatGPT
Nếu dữ liệu huấn luyện là “sách vở”, còn token là “chữ cái”, thì mạng nơ-ron chính là bộ não xử lý mọi thứ trong ChatGPT. Đây là thành phần quyết định việc mô hình có thể hiểu, ghi nhớ và phản hồi một cách thông minh hay không.
Mạng nơ-ron hoạt động ra sao?
Mạng nơ-ron nhân tạo là một hệ thống mô phỏng cách não người xử lý thông tin: mỗi “nơ-ron” là một điểm kết nối nhận dữ liệu đầu vào, tính toán, rồi gửi đầu ra đến các nơ-ron khác.
Khi ChatGPT xử lý một câu hỏi, ví dụ:
“Làm sao để tiết kiệm điện khi dùng máy lạnh?”,
mỗi từ sẽ được biến thành token, chuyển thành số, rồi đưa qua hàng tỷ kết nối trong mạng nơ-ron để xác định phản hồi phù hợp.
Càng có nhiều lớp (layer) và kết nối, mạng nơ-ron càng có khả năng học được những mối quan hệ phức tạp giữa các từ – như từ xa đến gần, từ đồng nghĩa, ẩn dụ, thành ngữ…
Tại sao dùng mô hình transformer?
Trước đây, các mô hình NLP thường xử lý văn bản theo thứ tự tuần tự (từng từ một), khiến chúng gặp khó khăn khi phải phân tích các đoạn văn dài, chứa nhiều lớp ngữ nghĩa.
Transformer – được Google giới thiệu năm 2017 – đã thay đổi hoàn toàn cuộc chơi.
Khác với mô hình tuần tự, transformer có thể xử lý toàn bộ chuỗi từ cùng một lúc, nhờ vào một cơ chế gọi là “self-attention”. Cơ chế này giúp mô hình:
- Nhìn toàn cảnh câu văn để hiểu được từ nào đang liên quan đến từ nào.
- Ưu tiên các phần quan trọng trong câu thay vì chia đều sự chú ý.
- Hiểu rõ ngữ cảnh ngay cả khi hai từ cách nhau rất xa.
Ví dụ: Phân biệt nghĩa trong ngữ cảnh
Câu: “He told me to break a leg before the performance.”
Với mô hình cũ, có thể ChatGPT hiểu nhầm “break a leg” là… gãy chân thật sự. Nhưng nhờ transformer và self-attention, mô hình hiểu rằng:
- Từ “performance” gợi ý về sân khấu.
- “Break a leg” là thành ngữ nghĩa là “chúc may mắn” trong lĩnh vực nghệ thuật biểu diễn.
Từ đó, ChatGPT đưa ra phản hồi đúng nghĩa, không phải theo từng từ đơn lẻ, mà là theo toàn bộ bối cảnh.
Lợi ích vượt trội của transformer
- Tốc độ xử lý nhanh hơn vì không cần tuần tự từng từ.
- Hiểu được mối quan hệ phức tạp giữa các token.
- Tạo ra phản hồi mượt mà, tự nhiên như người thật đang suy nghĩ và trả lời.
Nói cách khác, nếu ví ChatGPT như một người đang đối thoại, thì mô hình transformer chính là “hệ thần kinh trung ương” giúp nó không chỉ nghe mà còn hiểu, không chỉ hiểu mà còn phản hồi đúng theo cách con người mong đợi. Đây là lý do vì sao ChatGPT có thể xử lý hàng trăm triệu đoạn hội thoại mỗi ngày – mà vẫn trả lời linh hoạt, rõ ràng và tự nhiên.
Bước 4: Pre-training – Giai đoạn huấn luyện ban đầu
Sau khi dữ liệu được phân mảnh (tokenization) và đưa vào mạng nơ-ron xử lý, ChatGPT bước vào giai đoạn huấn luyện nền tảng đầu tiên: pre-training – tức là “tự học” từ dữ liệu, không cần con người sửa từng câu trả lời.
Học bằng cách… đoán từ tiếp theo
Nghe có vẻ đơn giản, nhưng phương pháp huấn luyện này lại cực kỳ hiệu quả. Mô hình được cho xem hàng tỷ đoạn văn bản, rồi bị “ẩn đi” một phần nhỏ. Nhiệm vụ của nó là đoán xem phần còn thiếu là gì.
Ví dụ, với câu:
“Trí tuệ nhân tạo đang thay đổi ___ giới.”
Mô hình phải dự đoán từ tiếp theo là gì: “thế”, “thị”, hay một từ khác?
Ban đầu, ChatGPT đoán sai rất nhiều. Nhưng qua hàng tỷ lượt thử và sai, nó bắt đầu nhận ra những quy luật ngôn ngữ – giống như một đứa trẻ học cách nói sau khi nghe hàng nghìn câu từ người lớn.
Học ngữ cảnh, cấu trúc và cách dùng từ
Pre-training không chỉ giúp mô hình học từ vựng. Nó còn giúp mô hình hiểu được:
- Cách một câu được tổ chức: chủ ngữ – vị ngữ – bổ ngữ.
- Mối quan hệ giữa các câu trong đoạn văn.
- Cách các từ mang nhiều nghĩa thay đổi ý nghĩa theo ngữ cảnh.
- Giọng văn trang trọng, thân mật, học thuật hay hài hước.
Ví dụ, sau hàng triệu lần thấy cặp từ “thank you”, mô hình biết rằng “thank” thường đi với “you”. Khi thấy “SEO”, mô hình cũng học được các từ thường đi kèm như “traffic”, “ranking”, “conversion”…
175 tỷ tham số – Càng học nhiều, càng phản hồi thông minh
Sau khi hoàn tất pre-training, ChatGPT phiên bản GPT-3 đã tích lũy được 175 tỷ tham số (parameters). Đây là các “dấu vết học tập” mà mô hình ghi nhớ sau mỗi lần xử lý văn bản.
Bạn có thể hình dung mỗi tham số như một điểm kinh nghiệm trong game. Càng nhiều tham số, mô hình càng có khả năng:
- Dự đoán chính xác từ phù hợp.
- Phản hồi đúng ngữ cảnh và đúng tông giọng.
- Hiểu các chủ đề phức tạp hoặc từ chuyên ngành.
Với số lượng tham số khổng lồ này, ChatGPT giống như một người đã “đọc cả internet” và ghi nhớ đủ để có thể nói chuyện về hầu hết mọi chủ đề – từ khoa học, lịch sử, kinh doanh đến… thơ tình.
Pre-training là nền móng giúp ChatGPT “biết nói”, “biết viết”, và quan trọng hơn cả: biết cách giao tiếp như con người. Đây là lý do vì sao ChatGPT có thể ứng biến linh hoạt trong hàng triệu câu hỏi khác nhau, mà vẫn giữ được sự mạch lạc và tự nhiên.
Bước 5: RLHF – Khi con người huấn luyện lại mô hình
Mặc dù giai đoạn pre-training đã giúp ChatGPT “hiểu ngôn ngữ” và “biết cách viết”, nhưng nó vẫn chỉ dừng lại ở mức hiểu theo logic máy tính.
Để phản hồi tự nhiên, lịch sự, đúng trọng tâm và có tính con người hơn, OpenAI đã áp dụng thêm một bước đột phá: Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) – tạm hiểu là học bằng phản hồi từ con người.
Đây là quá trình mà các chuyên gia, nhà ngôn ngữ học và annotator trực tiếp tham gia vào việc tinh chỉnh mô hình để nó không chỉ đúng – mà còn thân thiện, hữu ích và đáng tin cậy hơn.
RLHF gồm ba giai đoạn chính:
1. Supervised Fine-Tuning (SFT) – Học có hướng dẫn
Ở giai đoạn đầu tiên, con người cung cấp cho mô hình:
- Một loạt các câu hỏi thực tế (được lấy từ API hoặc tạo mới).
- Các câu trả lời mẫu do chính con người viết ra.
Mỗi câu hỏi sẽ có một “đáp án chuẩn” được xây dựng cẩn thận. ChatGPT sau đó sẽ thử tạo phản hồi cho câu hỏi đó, rồi so sánh phản hồi của mình với câu trả lời chuẩn để rút kinh nghiệm.
Ví dụ, với câu hỏi:
“Làm sao để viết meta description thu hút người đọc?”,
câu trả lời mẫu có thể nhấn mạnh yếu tố ngắn gọn, hấp dẫn và có CTA. Nếu ChatGPT trả lời dài dòng hoặc quá chung chung, nó sẽ bị “chấm điểm thấp”.
Giai đoạn SFT giúp ChatGPT học cách phản hồi theo phong cách con người – gọn, đúng trọng tâm, và mang lại giá trị thực tế.
2. Reward Model – Học từ việc được chấm điểm
Sau khi đã có nền tảng, mô hình tiếp tục học nâng cao bằng cách tạo nhiều phản hồi khác nhau cho cùng một câu hỏi. Con người sẽ đóng vai trò “giám khảo” để xếp hạng các phản hồi theo mức độ hài lòng.
Ví dụ, với một prompt như:
Viết tin nhắn chào khách hàng sau khi họ mua sản phẩm đầu tiên
mô hình có thể tạo 5 câu khác nhau. Con người sẽ đánh giá và xếp thứ tự từ tốt nhất đến tệ nhất.
Từ những thứ hạng này, mô hình học cách điều chỉnh phản hồi để tăng điểm số – tức là học cách viết sao cho vừa đúng, vừa phù hợp với mong đợi của người thật.
Đây là lúc ChatGPT phát triển khả năng đặt người dùng làm trung tâm – biết khi nào nên lịch sự, khi nào nên hài hước, khi nào cần đơn giản hóa hay chi tiết hóa câu trả lời.
3. Reinforcement Learning – Tự luyện tập để giỏi hơn
Trong giai đoạn cuối, ChatGPT bắt đầu “tự chơi – tự học” bằng cách lặp lại các câu hỏi, tạo phản hồi, và đánh giá điểm số dựa trên reward model đã học trước đó.
Mỗi phản hồi sẽ nhận được một điểm số tương ứng – gọi là reward value – đại diện cho chất lượng câu trả lời.
Mô hình sau đó dùng thuật toán tên là Proximal Policy Optimization (PPO) để:
- Tối ưu dần cách phản hồi để tăng reward.
- Giữ cho mô hình không “lệch pha” – ví dụ như viết quá đậm chất “AI” hoặc lặp lại công thức nhàm chán.
- Duy trì sự đa dạng, tự nhiên và mềm mại trong cách trả lời.
Nói cách khác, PPO giúp mô hình tiến bộ mà không bị “học lệch”, giữ được sự linh hoạt và sáng tạo.
Toàn bộ quá trình RLHF là điểm khác biệt then chốt khiến ChatGPT trả lời không chỉ đúng – mà còn dễ chịu, rõ ràng và tự nhiên. Đây cũng là lý do vì sao khi bạn trò chuyện với ChatGPT, nó có thể lắng nghe bạn, thích nghi với phong cách của bạn, và phản hồi như thể bạn đang nói chuyện với một người thật – chứ không phải chỉ là một dòng code khô khan.
Từ dữ liệu đến đối thoại – hành trình “học nói” của ChatGPT
Nhìn vào ChatGPT hôm nay – một công cụ có thể trò chuyện, giải thích, viết nội dung, sửa lỗi code hay thậm chí đóng vai chuyên gia – thật khó tin rằng tất cả bắt đầu từ… hàng triệu trang văn bản và những dòng dữ liệu khô khan.
Nhưng chính hành trình huấn luyện tỉ mỉ qua từng giai đoạn – từ pre-training với 175 tỷ tham số, đến tokenization để hiểu từng chữ, từ transformer giúp “nắm bắt ngữ cảnh”, rồi đến RLHF nơi con người trực tiếp hướng dẫn – đã biến một mô hình toán học trở thành một công cụ giao tiếp mang tính cách mạng.
Ở SEO Center, mình luôn xem ChatGPT là một người đồng hành – không thay thế con người, mà khuếch đại khả năng của con người. Việc hiểu cách ChatGPT hoạt động không chỉ giúp mình dùng nó hiệu quả hơn, mà còn mở ra góc nhìn sâu sắc về tương lai của ngôn ngữ, giáo dục, tiếp thị và cả SEO.
Vì suy cho cùng, công nghệ không tự nhiên mà thông minh. Nó chỉ thông minh khi được huấn luyện đúng cách – và khi người dùng biết cách đặt câu hỏi.
Nếu bạn đang xây dựng nội dung cho một website, một thương hiệu, hay đơn giản là đang tự học mỗi ngày – hãy xem ChatGPT như một cánh tay nối dài cho tư duy của bạn. Và nếu bạn cần tối ưu để AI hiểu bạn tốt hơn, đừng ngại kết nối với SEO Center – nơi tụi mình không chỉ làm SEO cho Google, mà còn cho cả thế hệ công cụ AI sắp tới.
Nguồn tham khảo:
