Trí tuệ nhân tạo đang ngày càng thâm nhập sâu hơn vào môi trường kỹ thuật số — từ các đề xuất trong các dịch vụ phát trực tuyến đến việc tạo ra các văn bản phức tạp, mã chương trình và phân tích hành vi người dùng. Ở trung tâm của bước nhảy vọt công nghệ này là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) — như ChatGPT, Claude, Gemini và các mô hình khác. Chúng hoạt động dựa trên các mảng dữ liệu được thu thập, xử lý và phân tích bằng các công cụ AI hiện đại.
Bài viết này sẽ giải thích cách thức thu thập dữ liệu cho LLM, tại sao chúng cần lượng thông tin văn bản khổng lồ và vai trò của proxy di động, phương pháp phân tích cú pháp và các giải pháp kỹ thuật khác trong quá trình này. Bạn cũng sẽ tìm hiểu các nguồn được sử dụng, cách đảm bảo tính đạo đức và an toàn trong xử lý dữ liệu, và tại sao trí tuệ nhân tạo để thu thập dữ liệu là phần cơ bản của toàn bộ hệ sinh thái LLM.
LLM là gì và tại sao chúng cần dữ liệu
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là nền tảng của các hệ thống trí tuệ nhân tạo hiện đại, có khả năng tạo ra văn bản, trả lời câu hỏi, phân tích thông tin và thậm chí viết mã. Khả năng của chúng phụ thuộc trực tiếp vào mức độ đa dạng, đầy đủ và chất lượng của dữ liệu mà chúng được huấn luyện.
Đầu tiên, hãy xem xét kỹ hơn khái niệm LLM và vai trò của chúng trong quá trình thu thập dữ liệu.
Nguyên lý hoạt động của các mô hình ngôn ngữ lớn
LLM (Large Language Models) là các thuật toán được huấn luyện trên các tập hợp văn bản khổng lồ. Chúng sử dụng kiến trúc biến đổi và hoạt động theo nguyên tắc dự đoán từ tiếp theo trong câu dựa trên ngữ cảnh. Càng nhiều và đa dạng dữ liệu, mô hình càng hiểu chính xác ngôn ngữ, ngữ điệu, phong cách và thậm chí cả các sắc thái ý nghĩa.
Việc thu thập dữ liệu từ LLM không có nghĩa là các mô hình tự “lướt” trên internet. Thay vào đó, các nhà phát triển thu thập trước: các trang tin tức và sách, diễn đàn và tài liệu kỹ thuật. Dữ liệu này được làm sạch, cấu trúc hóa và cung cấp dưới dạng tài liệu đào tạo.
Vai trò của dữ liệu như tài liệu đào tạo
Dữ liệu là nhiên liệu cho AI. Không có dữ liệu, ngay cả mô hình mạnh nhất cũng không thể học cách hoạt động. Khối lượng dữ liệu thu thập được lên tới hàng trăm tỷ từ, đôi khi là hàng nghìn tỷ token. Chất lượng cũng rất quan trọng: sự cân bằng giữa các ngôn ngữ, chủ đề và phong cách khác nhau.
Các giải pháp tự động hóa được sử dụng tích cực để thu thập thông tin:
- trí tuệ nhân tạo để thu thập dữ liệu;
- crawler;
- proxy di động.
Các giải pháp sau cùng đặc biệt quan trọng khi cần vượt qua các hạn chế về địa lý và duy trì tính ẩn danh khi quét các trang web.
Dữ liệu nào được thu thập để huấn luyện AI
Huấn luyện LLM đòi hỏi các bộ dữ liệu đa dạng, đại diện và quy mô lớn. Các nhà phát triển không giới hạn ở một loại dữ liệu. Họ cố gắng bao quát càng nhiều định dạng và nguồn càng tốt để mô hình được huấn luyện có thể thích ứng với các tình huống sử dụng khác nhau.
Văn bản, mã, hình ảnh và các định dạng khác
Cơ sở của bất kỳ kho dữ liệu nào để đào tạo là dữ liệu văn bản:
- bài báo;
- blog;
- diễn đàn;
- sách;
- tài liệu;
- thư từ và tin tức.
Tuy nhiên, học máy để thu thập dữ liệu ngày càng bao gồm các định dạng khác. Ví dụ: mã (Python, JavaScript, HTML) để huấn luyện các mô hình như GitHub Copilot. Hoặc hình ảnh có chú thích — cho các mô hình đa định dạng.
Đào tạo LLM để thu thập dữ liệu đang trở nên toàn diện: mô hình không chỉ học từ văn bản thuần túy mà còn từ bối cảnh — trực quan, logic và cấu trúc.
Nguồn mở và nguồn đóng
Phần lớn dữ liệu đến từ các nguồn mở: Wikipedia, GitHub, StackOverflow, các cổng thông tin, các ấn phẩm học thuật. Đây là nền tảng pháp lý và đạo đức của việc đào tạo, vì dữ liệu mở thường có sẵn để phân tích và sử dụng.
Tuy nhiên, với sự phát triển của AI, câu hỏi về dữ liệu kín hoặc bán kín ngày càng được đặt ra nhiều hơn, ví dụ như từ mạng xã hội, nền tảng tiếp thị hoặc diễn đàn có quyền truy cập hạn chế. Việc sử dụng chúng đòi hỏi sự tuân thủ nghiêm ngặt các quy tắc, bao gồm cả việc vượt qua các hạn chế bằng proxy và các công cụ chống phát hiện.
Đạo đức và bảo mật dữ liệu
Trong thời đại GDPR, DSA và các quy định khác, khía cạnh đạo đức đã trở thành một phần không thể thiếu trong bất kỳ quá trình đào tạo AI nào. Xử lý dữ liệu cá nhân mà không có sự đồng ý của người dùng có thể dẫn đến hậu quả pháp lý, cũng như tổn hại đến danh tiếng của công ty phát triển.
Do đó, các đội ngũ lớn triển khai các quy trình lọc thông tin nhạy cảm, sử dụng môi trường an toàn để thu thập và áp dụng proxy di động để giảm thiểu rủi ro nhận dạng người dùng hoặc nguồn dữ liệu.
Công cụ và phương pháp thu thập dữ liệu cho LLM
Việc phát triển và đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn là không thể thực hiện được nếu không có hệ thống thu thập dữ liệu được thiết lập tốt. Để đảm bảo chất lượng, quy mô và sự đa dạng của tài liệu đào tạo, các nhóm sử dụng kết hợp nhiều công nghệ. Ở đây, điều quan trọng là phải duy trì sự cân bằng giữa tự động hóa, đạo đức và hiệu quả kỹ thuật.
Web scraping với proxy
Phân tích trang web là một trong những cách phổ biến nhất để trích xuất nội dung. Với sự trợ giúp của nó, bạn có thể thu thập văn bản, bình luận, giá cả, tin tức, mã và các thông tin hữu ích khác. Tuy nhiên, các trang web ngày càng được bảo vệ khỏi việc thu thập dữ liệu tự động: họ triển khai captcha, bảo vệ chống bot và hệ thống lọc theo IP.
Trong những trường hợp này, người ta sử dụng máy chủ proxy và trình duyệt chống phát hiện để tự động thu thập dữ liệu. Proxy di động và xoay IP cho phép vượt qua các hạn chế bằng cách mô phỏng hành vi của người dùng thông thường. Điều này đặc biệt quan trọng khi quét tài nguyên hàng loạt, nơi bạn không muốn bị chặn.
Sử dụng API và dữ liệu tổng hợp
Một cách thay thế và “sạch” hơn là thu thập thông tin qua API chính thức. Nhiều nền tảng (YouTube, Reddit, Twitter/X, Wikipedia) cung cấp quyền truy cập phần mềm vào dữ liệu của họ, cho phép thu thập thông tin có cấu trúc và đáng tin cậy mà không có nguy cơ bị chặn.
Ngoài ra, trong quá trình đào tạo LLM, dữ liệu tổng hợp được tạo thủ công hoặc bằng các mô hình AI khác cũng được sử dụng. Điều này hữu ích cho việc đào tạo trong điều kiện thiếu ví dụ “thực tế”, ví dụ như trong các chủ đề chuyên môn hẹp hoặc khi đào tạo các mô hình tạo ra và hệ thống đối thoại.
Tiền xử lý và chú thích dữ liệu
Thu thập dữ liệu chỉ là bước đầu. Điều quan trọng là phải làm sạch dữ liệu khỏi nhiễu, trùng lặp, spam và nội dung không liên quan. Chú thích cũng rất cần thiết — đánh dấu các đơn vị ý nghĩa, gắn thẻ, phân loại. Điều này cho phép AI không chỉ “đọc” mà còn học một cách có ý nghĩa từ các ví dụ: hiểu câu hỏi là gì, cuộc đối thoại bắt đầu từ đâu, bảng và mã được cấu trúc như thế nào. Kết quả là một cơ sở dữ liệu đào tạo chất lượng, có cấu trúc và đa dạng, có thể cung cấp cho LLM một phạm vi kiến thức và kỹ năng rộng.
Cách AI sử dụng dữ liệu thu thập được trong các nhiệm vụ thực tế
Dữ liệu được thu thập và chuẩn bị trở thành nền tảng để xây dựng hàng chục giải pháp ứng dụng. LLM và các hệ thống AI khác không chỉ biết “ghi nhớ” mà còn có thể trích xuất các quy luật, đưa ra kết luận và dự đoán hành vi.
Tạo nội dung và tự động hóa
Một trong những lĩnh vực ứng dụng phổ biến nhất là tạo nội dung tự động. Dựa trên LLM, các công ty tạo ra mô tả sản phẩm, bài đăng trên mạng xã hội, câu trả lời trong chatbot và thậm chí cả mã. Điều này giúp giảm đáng kể thời gian cho các tác vụ lặp đi lặp lại và mở rộng quy mô quy trình.
Tự động hóa này có thể thực hiện được nhờ việc huấn luyện LLM trên khối lượng lớn dữ liệu đa dạng, bao gồm văn bản, mẫu, cấu trúc phong cách và ví dụ giao tiếp thực tế.
Phân tích dữ liệu và mô hình dự đoán
AI được sử dụng tích cực cho phân tích: nó có thể phát hiện các quy luật ẩn, phân khúc đối tượng, tìm ra sự khác biệt trong hành vi của người dùng. Với sự trợ giúp của học máy, các mô hình dự đoán có thể dự đoán nhu cầu, churn, sự quan tâm đến sản phẩm hoặc thậm chí khả năng bị hack hệ thống được hình thành. Tất cả điều này là kết quả của việc làm việc với các tập dữ liệu được thu thập và xử lý chất lượng cao.
Đào tạo hệ thống logic đề xuất
Khi bạn thấy trên thị trường một bộ sưu tập các sản phẩm “bạn có thể thích”, đằng sau đó là công việc của một mô hình được đào tạo. Nó phân tích hành vi của hàng triệu người dùng, ghi nhớ sở thích, tìm ra điểm tương đồng giữa các sản phẩm và đưa ra các đề xuất phù hợp.
Đối với các mô hình như vậy, dữ liệu về tương tác trong các lần nhấp chuột, mua hàng, sản phẩm đã xem là đặc biệt quan trọng. Càng nhiều dữ liệu, hệ thống đề xuất càng hoạt động thông minh hơn.
Tự động hóa thu thập dữ liệu bằng LLM
LLM không chỉ có thể học từ dữ liệu mà còn có thể giúp thu thập dữ liệu. Chúng trở thành một phần của các công cụ phân tích cú pháp, lọc và phân tích, thay thế các tập lệnh truyền thống và công việc thủ công.
Sử dụng LLM để phân tích cú pháp và phân tích
Các kịch bản có sự tham gia của LLM đã được áp dụng để giải quyết các nhiệm vụ sau:
- phân loại và lọc nội dung khi thu thập từ các trang web;
- trích xuất thông tin có cấu trúc từ văn bản không có cấu trúc;
- tạo gợi ý để cải thiện cấu trúc dữ liệu;
- xác định ngôn ngữ, phong cách, giọng điệu của văn bản thu thập được.
Điều này làm cho việc thu thập dữ liệu tự động với LLM trở nên linh hoạt và thông minh hơn so với các trình phân tích cú pháp cổ điển.
Các kịch bản tích hợp proxy và trình duyệt chống phát hiện
Để vượt qua bảo mật của các trang web và không bị chặn, các công cụ thu thập dữ liệu ngày càng được bổ sung bằng proxy di động và môi trường chống phát hiện. Điều này cho phép thu thập thông tin hiệu quả từ các IP khác nhau, mô phỏng hoạt động của người dùng thông thường mà không vi phạm hệ thống bảo mật.
Kết hợp với LLM, các kịch bản này trở nên đặc biệt mạnh mẽ: mô hình xử lý dữ liệu đầu vào ngay lập tức, lọc rác, thích ứng với các thay đổi trên trang web và chọn các đoạn cần thiết để phân tích.
Triển vọng và rủi ro khi sử dụng dữ liệu
Khi nói đến việc thu thập và sử dụng lượng lớn thông tin, đặc biệt là trong bối cảnh AI và LLM, không thể bỏ qua các cơ hội và không tính đến các mối đe dọa. Công nghệ phát triển nhanh chóng, và cùng với đó, danh sách các thách thức về đạo đức, pháp lý và kỹ thuật cũng ngày càng dài.
Rủi ro rò rỉ và tái sử dụng dữ liệu
Một trong những vấn đề chính là bảo mật. Ngay cả khi dữ liệu được thu thập từ các nguồn mở, vấn đề tái sử dụng vẫn còn nhức nhối: nhiều LLM được huấn luyện bằng nội dung mà tác giả không hề hay biết.
Ngoài ra, còn có những rủi ro sau:
- rò rỉ thông tin cá nhân;
- tạo ra các câu trả lời dựa trên dữ liệu nhạy cảm hoặc được bảo vệ;
- vi phạm bản quyền khi tái tạo các văn bản gốc.
Tất cả các tình huống này đòi hỏi sự kiểm soát chặt chẽ các nguồn, kiểm toán thường xuyên, áp dụng các tiêu chuẩn đạo đức vào quá trình đào tạo và sử dụng các mô hình.
Triển vọng của thu thập dữ liệu tạo sinh
Mặt khác, các phương pháp mới đang xuất hiện — ví dụ, mô hình tạo sinh và thu thập dữ liệu, khi AI không chỉ học từ tài liệu sẵn có mà còn giúp tạo ra nội dung đào tạo bổ sung. Điều này có thể là:
- tạo văn bản tổng hợp để đào tạo;
- tạo ra các biến thể của các mẫu đã cho;
- mô phỏng các cuộc đối thoại và hành vi của người dùng.
Cách tiếp cận này cho phép giải quyết vấn đề thiếu dữ liệu chất lượng, đặc biệt là trong các lĩnh vực chuyên môn hẹp, và đẩy nhanh quá trình mở rộng quy mô các hệ thống AI.
