Gemini là gì? Cách Gemini hoạt động (Dễ hiểu)

Gemini là trợ lý AI mới nhất của Google – một công cụ mạnh mẽ được thiết kế để đồng hành cùng bạn trong công việc, học tập và sáng tạo. Không đơn thuần chỉ là một chatbot, Gemini là mô hình ngôn ngữ đa phương thức, có thể hiểu và phản hồi không chỉ văn bản, mà cả hình ảnh, âm thanh, video – rồi kết nối mọi thứ lại một cách tự nhiên như đang trò chuyện với một người bạn giỏi đều mọi lĩnh vực.

Bạn có thể nhờ Gemini viết email, tóm tắt báo cáo, gợi ý ý tưởng marketing, giải thích kiến thức phức tạp, viết code, kiểm tra lỗi… hoặc đơn giản chỉ là đặt một câu hỏi đời thường như “nên ăn gì tối nay?” – và câu trả lời đôi khi còn thú vị hơn bạn mong đợi.

Còn với mình – một người làm nghề SEO và mê thử công nghệ mới – Gemini không chỉ là công cụ. Nó là cách Google đang định hình lại cách chúng ta tiếp cận tri thức, tối ưu công việc và mở rộng khả năng cá nhân.

Và điều làm mình tò mò nhất, cũng là điều khiến Gemini khác biệt so với các trợ lý AI khác: cách mà nó hoạt động bên trong – từ lúc tiếp nhận yêu cầu, xử lý ngữ cảnh, kiểm tra thông tin, cho đến việc học hỏi từ chính phản hồi của người dùng.

Hãy cùng đi sâu vào bên trong “bộ não” của Gemini – để hiểu vì sao nó đang được xem là tương lai của AI hội thoại.

Bài nghiên cứu của mình từ công bố của Gemini, bạn có thể đọc tại đây: https://gemini.google/overview/#how-gemini-works

Bước 1: Pre-training (Huấn luyện ban đầu)

Giai đoạn huấn luyện ban đầu – hay còn gọi là pre-training – là nền tảng cốt lõi giúp Gemini hiểu được ngôn ngữ của con người. Đây là bước mà mô hình học từ hàng tỷ câu chữ trong văn bản công khai trên Internet, bao gồm sách, bài báo, trang web, tài liệu kỹ thuật, thảo luận diễn đàn, và nhiều nguồn dữ liệu ngôn ngữ khác.

Mục tiêu của pre-training:

Không phải là để “thuộc lòng” từng đoạn văn bản, mà là để học ra các quy luật ngôn ngữ – bao gồm cách từ ngữ kết nối với nhau, cấu trúc của câu, nghĩa của từ trong từng ngữ cảnh, và cách thông tin được diễn đạt một cách tự nhiên.

Cách hoạt động:

Trong quá trình huấn luyện ban đầu, Gemini sử dụng một kỹ thuật gọi là mô hình hóa ngôn ngữ (language modeling), nơi mô hình được đưa cho một đoạn văn thiếu một số từ và phải dự đoán từ bị thiếu dựa trên ngữ cảnh xung quanh.

Ví dụ:

Đầu vào: “Hôm nay trời rất __, tôi quyết định đi bơi.”

Gemini học cách dự đoán rằng từ thích hợp có thể là “nóng” hoặc “ấm”, dựa trên hàng triệu lần gặp các cấu trúc câu tương tự trong dữ liệu huấn luyện.

Bằng cách lặp lại quy trình này với hàng tỷ ví dụ, mô hình dần học được các mẫu (patterns) trong ngôn ngữ và hình thành khả năng:

• Hiểu nghĩa từ theo ngữ cảnh: ví dụ từ “bàn” có thể mang nghĩa khác nhau trong “cái bàn học” và “bàn luận công việc”.
• Hiểu mối liên hệ giữa câu trước và câu sau.
• Tự học các quy tắc ngữ pháp mà không cần con người dạy cụ thể.

Tính đa ngôn ngữ và đa lĩnh vực

Pre-training cũng giúp Gemini tiếp xúc với nhiều ngôn ngữ khác nhau (như tiếng Anh, Việt, Tây Ban Nha, Nhật…) và các chủ đề đa dạng, từ khoa học, lịch sử, công nghệ đến đời sống thường nhật. Điều này tạo nền tảng để mô hình có thể trả lời nhiều loại câu hỏi khác nhau với kiến thức nền rộng.

Một điểm quan trọng:

Ở giai đoạn này, Gemini chưa thực sự “hiểu” nội dung như con người, mà đơn giản là tìm ra xác suất cao nhất cho từ tiếp theo trong chuỗi văn bản, dựa trên kiến thức thu nhận được từ dữ liệu. Nhưng khi lượng dữ liệu đủ lớn, khả năng dự đoán này trở nên cực kỳ mạnh mẽ và “có vẻ như hiểu thật”.

Tóm lại:

Pre-training là quá trình giúp Gemini:

• Hiểu ngôn ngữ tự nhiên ở cấp độ cấu trúc và ngữ nghĩa.
• Học cách “nói chuyện” như con người bằng cách bắt chước mẫu ngôn ngữ được sử dụng phổ biến.
• Chuẩn bị nền tảng cho các bước tinh chỉnh sau này, nơi Gemini sẽ học cách trả lời đúng theo yêu cầu cụ thể của người dùng.

Bước 2: Post-training (Huấn luyện tinh chỉnh)

Sau khi đã trải qua giai đoạn huấn luyện ban đầu (pre-training) với dữ liệu văn bản khổng lồ, Gemini bước vào giai đoạn huấn luyện tinh chỉnh – còn gọi là post-training hoặc fine-tuning. Đây là bước quan trọng để biến một mô hình biết “đoán từ tiếp theo” thành một trợ lý AI thông minh, có thể hiểu yêu cầu cụ thể của người dùng và đưa ra phản hồi chính xác, an toàn, hữu ích.

Mục tiêu của post-training:

• Giúp Gemini hiểu rõ hơn về mục đích của từng câu hỏi.
• Giảm các lỗi phi logic hoặc nguy hiểm trong phản hồi.
• Tăng khả năng hội thoại tự nhiên, mạch lạc và thân thiện hơn.
• Đảm bảo mô hình tuân thủ các nguyên tắc đạo đức, bảo mật và an toàn nội dung.

Hai giai đoạn chính trong post-training

1. Supervised Fine-Tuning (Tinh chỉnh có giám sát)

Đây là bước mà Gemini được “dạy kèm” bởi con người.

• Các chuyên gia đưa ra các cặp câu hỏi và câu trả lời mẫu, để mô hình học cách phản hồi phù hợp.
• Ví dụ: Câu hỏi: “Hãy giải thích định lý Pythagoras cho học sinh lớp 6.” => Câu trả lời mẫu: “Định lý Pythagoras nói rằng nếu bạn có một tam giác vuông, thì bình phương cạnh huyền sẽ bằng tổng bình phương hai cạnh góc vuông. Ví dụ: nếu hai cạnh vuông là 3 và 4 thì cạnh huyền sẽ là 5.”
• Mô hình học từ những ví dụ như vậy để bắt chước cách trả lời rõ ràng, phù hợp với đối tượng người dùng.

2. Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF – Học tăng cường từ phản hồi của con người)

Sau khi được tinh chỉnh có giám sát, mô hình tiếp tục được huấn luyện bằng cách thử trả lời nhiều phiên bản cho cùng một prompt, rồi nhờ con người chấm điểm hoặc xếp hạng các phản hồi.

• Ví dụ: Gemini đưa ra 3 câu trả lời khác nhau cho một câu hỏi về lịch sử. Người đánh giá sẽ chọn câu trả lời dễ hiểu và đúng nhất.
• Sau đó, mô hình được cập nhật để tăng xác suất tạo ra những câu trả lời được đánh giá cao – giống như một học sinh cải thiện sau mỗi lần được góp ý.

Tác dụng của post-training

• Giúp Gemini phản hồi đúng ngữ cảnh: nếu bạn hỏi “Viết email xin nghỉ phép”, Gemini hiểu bạn cần một mẫu văn bản lịch sự – chứ không phải định nghĩa từ “nghỉ phép”.
• Giảm sai sót nguy hiểm: ví dụ như đưa ra lời khuyên sức khỏe không phù hợp – điều này được hạn chế nhờ các bộ lọc và hướng dẫn nội dung trong quá trình tinh chỉnh.
• Tùy chỉnh theo nhu cầu người dùng: Gemini học cách phản hồi linh hoạt hơn, ví dụ như viết theo phong cách ngắn gọn, hài hước hay trang trọng – tùy vào cách bạn đặt câu hỏi.

Một ví dụ thực tế:

Prompt của người dùng: “Gợi ý kế hoạch tiệc sinh nhật cho bé 5 tuổi tại nhà.”

Trước post-training: Gemini có thể trả lời rất chung chung hoặc đưa thông tin không phù hợp.

Sau post-training: Gemini có thể đưa ra kế hoạch chi tiết, như gợi ý chủ đề (siêu nhân, hoạt hình), thực đơn phù hợp, hoạt động vui chơi, và cách trang trí an toàn cho trẻ nhỏ.

Tóm lại:

Post-training là giai đoạn chuyển hóa Gemini từ một “cỗ máy đoán từ” thành trợ lý AI hữu ích và an toàn. Nhờ có sự hướng dẫn và đánh giá của con người trong quá trình này, Gemini ngày càng trở nên:

• Chính xác hơn trong phản hồi.
• Linh hoạt hơn với nhiều loại câu hỏi.
• Tinh tế hơn trong cách giao tiếp.
• Và quan trọng nhất – đáng tin cậy hơn khi bạn cần trợ giúp thực sự.

Bước 3: Phản hồi theo prompt

Sau khi đã được huấn luyện tiền đề và tinh chỉnh kỹ càng, Gemini bước vào giai đoạn quan trọng nhất trong quá trình tương tác với người dùng: tạo phản hồi dựa trên prompt (yêu cầu đầu vào). Đây chính là lúc mô hình phát huy toàn bộ khả năng ngôn ngữ và tư duy theo ngữ cảnh để hiểu đúng, phản hồi phù hợp và làm hài lòng người hỏi.

Prompt là gì?

Prompt là bất kỳ đoạn văn bản, câu hỏi, yêu cầu hoặc chỉ dẫn mà bạn gửi đến Gemini. Ví dụ:

• “Viết đoạn giới thiệu cho bài thuyết trình về bảo vệ môi trường.”
• “Giải thích đạo hàm cấp hai bằng cách dễ hiểu.”
• “Phân tích bài thơ Tràng Giang của Huy Cận.”
• “Hình ảnh này là món gì?” (khi bạn tải ảnh lên Gemini).

Cách Gemini xử lý prompt

Khi nhận được một prompt, Gemini sẽ:

Phân tích ngữ cảnh hiện tại:

• Đọc và hiểu nội dung yêu cầu, xác định ý định (intention) của người dùng: bạn đang hỏi thông tin, nhờ viết nội dung, hay tìm cách giải quyết một vấn đề?
• Xác định chủ đề, tông giọng mong muốn (nếu có), độ dài, mức độ chi tiết…

Sử dụng lịch sử trò chuyện (nếu có):

• Nếu bạn đang ở trong một cuộc hội thoại nhiều lượt (multi-turn conversation), Gemini sẽ ghi nhớ nội dung các lượt trước để đảm bảo phản hồi liền mạch và đúng mạch ngữ cảnh.
• Ví dụ: Người dùng: “Giúp tôi lên kế hoạch du lịch Đà Lạt.”
  Gemini: (trả lời đầy đủ…)
  Người dùng: “Ok, vậy ngày đầu tiên đi đâu?”
  → Gemini sẽ hiểu rằng “ngày đầu tiên” nằm trong kế hoạch du lịch Đà Lạt chứ không phải một chủ đề mới.

Tạo phản hồi dựa trên mô hình ngôn ngữ:

• Dựa vào kiến thức đã học từ quá trình pre-training và post-training, Gemini dự đoán và tạo ra phản hồi logic, dễ hiểu, tự nhiên.
• Nếu cần, mô hình có thể kết hợp thêm kiến thức từ các nguồn đáng tin cậy (có kiểm tra thực tế) để đưa ra phản hồi sát với thực tế.

Hỗ trợ đa phương thức:

• Nếu bạn gửi hình ảnh, audio hoặc các nội dung khác ngoài văn bản, Gemini có thể phân tích trực tiếp và tạo phản hồi đa dạng.
• Ví dụ: Bạn chụp ảnh một món ăn lạ và hỏi: “Món này là gì?”
  → Gemini sẽ phân tích ảnh, so sánh với dữ liệu huấn luyện và đưa ra câu trả lời (ví dụ: “Đây là món bánh bèo Huế – một đặc sản miền Trung Việt Nam.”)

Các tính năng tăng cường phản hồi

• Gợi ý tiếp theo (follow-up prompts): Gemini có thể tự động đề xuất những câu hỏi liên quan bạn có thể tiếp tục, giúp cuộc trò chuyện trở nên mạch lạc hơn.
• Double Check: với các nội dung có tính chất thông tin hoặc kiến thức, Gemini có thể liên kết đến kết quả từ Google Search để bạn kiểm tra chéo độ chính xác.
• Tùy biến theo nhu cầu cá nhân: bạn có thể yêu cầu Gemini viết theo phong cách hài hước, trang trọng, ngắn gọn, dành cho học sinh… và mô hình sẽ điều chỉnh theo.

Một ví dụ thực tế:

Người dùng:

“Viết giúp tôi bài post Facebook cho tiệm bánh khai trương, giọng văn vui nhộn, khoảng 100 từ.”

Gemini:

“Bánh đã ra lò, cửa tiệm đã mở!
Xin trân trọng thông báo: Bánh Ngon Quá Xá chính thức khai trương tại 123 Đường Bánh Ngọt, Q.Tân Bình.
Bánh mềm – kem mịn – giá xịn bất ngờ!
Ghé ngay để thử món signature ‘Bánh Phô Mai Cháy Bỏng’ và rinh quà tặng đầu tiên về nhà nhé!
Khai trương: 25/07. Đến là yêu, ăn là ghiền!”

→ Đây là một phản hồi được cá nhân hóa theo giọng điệu và yêu cầu cụ thể mà người dùng đề ra.

Tóm lại:

Gemini không chỉ phản hồi bằng văn bản đơn thuần, mà còn:

• Hiểu rõ yêu cầu và mục đích phía sau prompt.
• Duy trì ngữ cảnh hội thoại xuyên suốt.
• Kết hợp nhiều loại dữ liệu đầu vào để tạo phản hồi thông minh.
• Tùy chỉnh linh hoạt theo phong cách, mục tiêu và lĩnh vực của người dùng.

Đây chính là lý do khiến Gemini trở thành một trợ lý AI đa năng, tự nhiên và thân thiện, có thể đồng hành cùng bạn trong học tập, công việc và cả sáng tạo cá nhân.

Bước 4: Phản hồi có kiểm chứng

Một trong những thách thức lớn nhất của trí tuệ nhân tạo là tránh tạo ra thông tin sai lệch một cách thuyết phục. Dù Gemini là mô hình ngôn ngữ rất mạnh, nhưng về bản chất, nó không “hiểu” thực tế hay truy cập được cơ sở dữ liệu thật theo thời gian thực – thay vào đó, nó dự đoán từ tiếp theo dựa trên xác suất ngôn ngữ. Điều này dẫn đến nguy cơ mô hình “bịa” thông tin (hallucination) mà nghe vẫn rất có vẻ thuyết phục.

Để giảm thiểu rủi ro đó, Gemini đã được tích hợp một cơ chế kiểm chứng thông tin thông minh, gọi là Double Check.

Double Check là gì?

Double Check là một tính năng cho phép Gemini:

• Tự động kiểm tra lại phản hồi của chính mình bằng cách tìm kiếm thông tin tương ứng từ Google Search.
• So sánh nội dung vừa tạo ra với kết quả từ web.
• Hiển thị liên kết đến các nguồn đáng tin cậy để người dùng dễ dàng kiểm chứng.

Nói cách khác, đây là cơ chế “soi gương” thông minh, giúp Gemini đối chiếu lại thông tin trước khi (hoặc sau khi) gửi đến người dùng.

Cách hoạt động:

1. Bạn gửi một câu hỏi đến Gemini, ví dụ: “Vị vua đầu tiên của triều đại nhà Nguyễn là ai?”
2. Gemini trả lời: “Vị vua đầu tiên của triều Nguyễn là Gia Long (tên thật: Nguyễn Phúc Ánh), lên ngôi năm 1802.”
3. Double Check được kích hoạt:
   • Gemini âm thầm gửi truy vấn lên Google Search.
   • Nó tìm các kết quả uy tín (Wikipedia, báo chính thống, nguồn lịch sử…) để kiểm tra xem thông tin vừa nói có đúng không.
   • Sau đó, Gemini sẽ hiển thị một biểu tượng kiểm tra bên cạnh câu trả lời, kèm theo đường link đến các nguồn để bạn kiểm chứng.

Khi nào Double Check đặc biệt hữu ích?

• Thông tin lịch sử, khoa học, pháp lý: nơi độ chính xác là bắt buộc.
• Tên tác giả, sách, sự kiện, địa điểm: dễ bị mô hình bịa hoặc nhớ nhầm.
• Số liệu cụ thể: như dân số, doanh thu, năm thành lập…
• Thông tin thời sự gần đây: vì Gemini không luôn cập nhật real-time như Google Search, nên cần một lớp kiểm tra bổ sung.

Một ví dụ thực tế:

Prompt:

“Tác giả cuốn sách ‘Dưới bóng cây hạnh phúc’ là ai?”

Gemini trả lời:

“Cuốn sách được viết bởi Nguyễn Nhật Ánh.”

Double Check: tìm kiếm trên Google và phát hiện sách này thực ra của Lê Hoàng, không phải Nguyễn Nhật Ánh.
→ Gemini hiển thị cảnh báo: “Thông tin có thể không chính xác. Hãy kiểm tra với các nguồn sau.” và đưa link đến trang của NXB Trẻ và báo VnExpress.

Lợi ích của phản hồi có kiểm chứng

• Tăng độ tin cậy của Gemini trong mắt người dùng.
• Giúp người dùng tự xác thực thông tin, đặc biệt trong bối cảnh thông tin giả lan truyền nhiều.
• Khuyến khích thói quen kiểm tra đa chiều, thay vì tin vào một phản hồi duy nhất từ AI.
• Xây dựng cầu nối giữa AI và công cụ tìm kiếm truyền thống, giúp tận dụng điểm mạnh của cả hai.

Tóm lại:

Tính năng Double Check là lớp phòng ngừa quan trọng giúp Gemini:

• Tự rà soát lại câu trả lời,
• Cung cấp bằng chứng minh bạch từ web,
• Và đưa ra trải nghiệm phản hồi có trách nhiệm hơn.

Với Double Check, Gemini không chỉ trở thành người đối thoại thông minh, mà còn giống như một biên tập viên kỹ tính luôn kiểm tra lại nguồn gốc trước khi lên tiếng.

Bước 5: Học từ phản hồi người dùng

Dù được huấn luyện kỹ lưỡng và kiểm chứng chặt chẽ, Gemini không dừng lại ở việc “trả lời đúng” – mục tiêu cuối cùng của Google là tạo ra một AI có thể ngày càng hiểu người dùng hơn, trở nên hữu ích và linh hoạt hơn sau mỗi lần tương tác.

Để đạt được điều đó, Gemini liên tục học hỏi từ chính phản hồi của người dùng, thông qua một kỹ thuật tiên tiến có tên gọi là Học tăng cường từ phản hồi con người (Reinforcement Learning from Human Feedback – RLHF).

RLHF là gì?

RLHF là quá trình mà trong đó:

• Con người (người dùng hoặc chuyên gia đánh giá) đóng vai trò “giáo viên”: đưa ra phản hồi, đánh giá hoặc xếp hạng các câu trả lời của Gemini.
• Dựa trên các đánh giá đó, Gemini được “thưởng” hoặc “phạt”, để học cách tạo ra phản hồi càng lúc càng tốt hơn với mong đợi của người dùng thật.

Quy trình RLHF hoạt động ra sao?

1. Gemini đưa ra nhiều câu trả lời khác nhau cho cùng một câu hỏi.
2. Người đánh giá xếp hạng các phản hồi theo tiêu chí: chính xác, rõ ràng, tự nhiên, hữu ích, an toàn…
3. Hệ thống huấn luyện mô hình dựa trên xếp hạng đó – những phản hồi được chấm cao sẽ được mô hình ưu tiên học theo.
4. Mô hình được cập nhật để ngày càng “gần với tiêu chuẩn phản hồi lý tưởng”.

Một ví dụ đơn giản:

Câu hỏi người dùng:

“Giải thích khái niệm ‘blockchain’ cho học sinh cấp 2.”

Gemini có thể đưa ra 3 phiên bản:

• Phiên bản 1: rất kỹ thuật, dùng nhiều từ chuyên ngành.
• Phiên bản 2: ví von sinh động, dễ hiểu.
• Phiên bản 3: quá sơ sài, thiếu ví dụ.

Người đánh giá chọn Phiên bản 2 là tốt nhất.

Mô hình học cách ưu tiên cách giải thích này trong các tình huống tương tự.

Cách bạn – người dùng thông thường – góp phần huấn luyện Gemini

Ngay cả khi bạn không phải người đánh giá chuyên môn, bạn vẫn đang giúp Gemini học mỗi khi:

• Nhấn “Like” hoặc “Dislike” ở cuối câu trả lời.
• Viết góp ý: “Câu trả lời không đúng” hoặc “Không rõ ràng”.
• Sửa lại câu trả lời và gửi phản hồi.
• Sử dụng Gemini thường xuyên với các yêu cầu đa dạng – giúp mô hình hiểu được các xu hướng và kỳ vọng thực tế.

Tất cả những tương tác này đều được dùng để điều chỉnh lại mô hình, giúp nó trở nên ít sáo rỗng hơn, chính xác hơn, và giống con người hơn.

Google đang làm gì ở phía sau?

• Hợp tác với chuyên gia đánh giá (raters) ở nhiều lĩnh vực: giáo dục, kỹ thuật, y tế, truyền thông…
• Thực hiện đánh giá nội bộ định kỳ, nhất là với các phản hồi gây tranh cãi, phản cảm, hoặc sai lệch nghiêm trọng.
• Đào tạo mô hình về mặt đạo đức và ứng xử, giúp Gemini tránh đưa ra lời khuyên sai, thiên kiến hoặc nguy hiểm.

Tóm lại:

Gemini không chỉ là sản phẩm của một lần huấn luyện, mà là AI học hỏi không ngừng từ chính người dùng:

• Mỗi câu hỏi bạn đặt ra,
• Mỗi phản hồi bạn để lại,
• Mỗi đánh giá bạn gửi đi…

…đều là một phần của quy trình học tăng cường, giúp Gemini trở nên thông minh, đáng tin cậy và “người” hơn theo thời gian.

Hiểu cách Gemini hoạt động để dùng AI hiệu quả hơn

Sau khi hiểu rõ cách Gemini hoạt động – từ huấn luyện ban đầu, tinh chỉnh theo phản hồi, cho đến khả năng xử lý ngữ cảnh và kiểm chứng thông tin – có lẽ bạn sẽ nhận ra: điều khiến Gemini khác biệt không nằm ở việc nó biết mọi thứ, mà ở chỗ nó liên tục học hỏi để phục vụ bạn ngày một tốt hơn.

Mình từng nghĩ AI là thứ dành cho dân kỹ thuật hoặc những công ty tầm cỡ. Nhưng giờ đây, với một chiếc điện thoại và vài dòng lệnh đơn giản, ai cũng có thể trò chuyện với một mô hình ngôn ngữ hiểu được bối cảnh, văn phong, và cả những câu hỏi rất “người”.

Nếu bạn đang làm việc trong môi trường sáng tạo, giáo dục, lập trình, truyền thông hay đơn giản là tò mò về công nghệ, thì việc hiểu rõ cơ chế của Gemini không chỉ giúp bạn khai thác hiệu quả hơn – mà còn giúp bạn tư duy rõ hơn về vai trò của con người giữa thời đại AI.

Gemini không thay bạn làm mọi thứ. Nhưng nếu bạn biết cách đặt câu hỏi đúng và dẫn dắt tốt, nó có thể trở thành người đồng hành đắc lực – một cách rất tự nhiên và đầy cảm hứng.