Fine-Tuning vs Prompt Engineering: Hướng dẫn tối ưu hóa hiệu suất cho LLMs

Các mô hình AI tiên tiến như GPT-4, Claude, PaLM 2 đã làm cho công nghệ trở nên phổ biến hơn — chúng có khả năng tạo nội dung, trả lời câu hỏi và xử lý ngôn ngữ tự nhiên với độ chính xác cao. Tuy nhiên, việc sử dụng mô hình “zero-shot” (chỉ nhập prompt mà không tùy chỉnh) thường không đáp ứng được yêu cầu nghiêm ngặt về độ chính xác, nhất quán và tuân thủ của doanh nghiệp.
Do đó, các tổ chức ngày càng tìm cách tùy chỉnh mô hình để thực sự tạo ra giá trị — trong đó có hai phương pháp nổi bật: fine-tuning và prompt engineering. Bài viết này sẽ phân tích cách thức hoạt động của từng cách, so sánh ưu nhược điểm, đưa ra ví dụ thực tế, và lưu ý kỹ thuật trọng yếu để giúp bạn chọn chiến lược phù hợp trong các dự án AI.

1. Fine-tuning là gì?

Fine-tuning là quá trình tiếp tục huấn luyện một mô hình đã được pre-training, sử dụng dữ liệu chuyên biệt thuộc domain mục tiêu. Thay vì bắt đầu từ con số 0, bạn “sử dụng lại kiến thức” mà mô hình đã học và tinh chỉnh nó để phù hợp với nhu cầu doanh nghiệp — từ vựng chuyên ngành, cách diễn đạt, cấu trúc nội dung, v.v.
Ưu điểm của fine-tuning là nó giúp mô hình “hiểu sâu hơn” trong domain riêng, giảm lỗi, và tạo ra kết quả nhất quán hơn khi áp dụng vào sản xuất.

2. Prompt Engineering là gì?

Prompt engineering (kỹ thuật thiết kế prompt) là nghệ thuật viết câu lệnh (input) sao cho mô hình hiểu tốt hơn ý định của người dùng. Bạn không thay đổi mô hình, mà điều chỉnh cách giao tiếp với mô hình — cấu trúc ngữ cảnh, hướng dẫn rõ ràng, từ khóa, ví dụ mẫu — để dẫn dắt đầu ra mong muốn.
Ưu điểm là prompt engineering nhanh, linh hoạt, không cần tài nguyên huấn luyện cao, phù hợp cho thử nghiệm và các tác vụ thay đổi thường xuyên.

3. So sánh: Prompt Engineering vs Fine-Tuning

Dưới đây là các điểm so sánh quan trọng giữa hai hướng tiếp cận:

Tiêu chí	Prompt Engineering	Fine-Tuning
Mục tiêu	Hướng đầu ra cho prompt cụ thể	Nâng cao hiệu suất chung của mô hình trong domain
Cách thức	Viết prompt rõ ràng, có ngữ cảnh, ví dụ	Huấn luyện lại với dữ liệu domain chuyên biệt
Kiểm soát	Bạn kiểm soát từng prompt	Mô hình có “autonomy” sau fine-tune
Tài nguyên cần thiết	Thấp – chủ yếu sáng tạo và thử nghiệm	Cao — GPU, dữ liệu, thời gian huấn luyện
Tốc độ triển khai	Nhanh, có thể thử nghiệm ngay	Chậm hơn — từ xử lý dữ liệu đến validate
Phù hợp khi nào	Thử nghiệm nhanh, domain thay đổi	Khi domain cố định, cần kết quả ổn định

Cả hai phương pháp đều mạnh mẽ, nhưng tùy vào mục tiêu và điều kiện dự án mà bạn chọn sao cho phù hợp.

4. Vì sao doanh nghiệp không thể chỉ dựa vào Zero-Shot

Zero-shot là mô hình cố gắng xử lý nhiệm vụ mới mà không được huấn luyện trước cho nhiệm vụ đó. Dù có tiện lợi, nhưng nó có nhiều hạn chế trong môi trường doanh nghiệp:

Kết quả dễ sai, đặc biệt khi nội dung phức tạp.
Nó phụ thuộc quá nhiều vào prompt — nếu input thiếu thông tin, output sẽ kém.
Có thể mang định kiến (bias) từ dữ liệu gốc.
Gặp khó khăn khi xử lý domain chuyên biệt, các thuật ngữ chuyên ngành.
Không đủ tin cậy cho các tác vụ quan trọng, nơi độ chính xác và ổn định là cần thiết.

Do vậy, doanh nghiệp cần tùy chỉnh LLM qua prompt hoặc fine-tuning để đạt chuẩn cao hơn.

5. Lợi ích khi tùy chỉnh LLM (Fine-Tuning & Prompt Engineering)

Lợi ích khi fine-tuning

Giảm các câu trả lời không liên quan hoặc sai nhờ việc học từ dữ liệu thực tế.
Tạo ra trí tuệ chuyên ngành — mô hình hiểu thuật ngữ, quy tắc, văn phong riêng của ngành.
Tăng năng suất bằng cách tự động hoá các tác vụ thường xuyên.
Giúp mô hình bám sát giọng điệu thương hiệu và văn phong nội bộ.

Lợi ích khi prompt engineering

Nâng cao output ngay tức thì mà không cần huấn luyện lại.
Hướng dẫn đầu ra thông qua prompt chi tiết, linh hoạt cho nhiều trường hợp.
Có thể ứng dụng cho nhiều tác vụ khác nhau — từ tạo nội dung đến phân tích.
Rất phù hợp để thử nghiệm, cải thiện prompt trước khi quyết định fine-tuning.

Khi kết hợp 2 cách này, bạn có thể đạt được AI vừa linh hoạt, vừa mạnh mẽ, vừa phù hợp với target của doanh nghiệp.

6. Các ví dụ thực tế

Để minh hoạ việc chọn giữa prompt engineering và fine-tuning, Maruti Techlabs đưa ra ba trường hợp:

6.1. Tóm tắt mã nguồn (Code Summarization)

Với prompt engineering, bạn có thể chỉ dẫn rõ như “Tóm tắt các hàm chính trong đoạn code này”.
Với fine-tuning, bạn đào tạo mô hình với bộ nhiều mã nguồn + bản tóm tắt mẫu để nó hiểu cấu trúc code tốt hơn.
Trong nhiều trường hợp, prompt engineering đã đủ cho tác vụ này.

6.2. Phát hiện cảm xúc trong văn bản (Emotion Detection)

Fine-tuning giúp mô hình học các sắc thái cảm xúc từ dữ liệu đa dạng hơn.
Prompt engineering có thể chỉ dẫn mô hình tìm từ khóa, cấu trúc ngữ cảnh cảm xúc.
Vì cảm xúc tinh tế và thay đổi theo ngữ cảnh, fine-tuning thường cho kết quả ổn định hơn.

6.3. Chẩn đoán y tế từ hồ sơ bệnh nhân (Medical Diagnosis)

Fine-tuning với dữ liệu y tế giúp mô hình hiểu thuật ngữ bệnh án, lịch sử, tương quan.
Prompt engineering có thể dẫn dắt mô hình hỏi các dấu hiệu hoặc kết luận khả năng.
Vì tính chuyên sâu và rủi ro cao trong y tế, fine-tuning thường được ưu tiên.

7. Các cân nhắc kỹ thuật & rủi ro

Fine-tuning đòi hỏi dữ liệu chất lượng, sạch, cân bằng — nếu dữ liệu chứa lỗi, mô hình sẽ học sai.
Cần kiểm soát overfitting — nếu mô hình chỉ nhớ dữ liệu huấn luyện và không khái quát được.
Prompt engineering phụ thuộc rất nhiều vào cách bạn viết prompt — prompt kém sẽ dẫn tới output sai hoặc mơ hồ.
Ngay cả mô hình được fine-tune hoặc prompt tốt cũng vẫn có thể “phán đoán sai một cách tự tin” — cần kiểm tra và đánh giá liên tục.

Kết luận

Prompt engineering và fine-tuning đều có vai trò quan trọng để biến mô hình AI chung thành công cụ giá trị cho doanh nghiệp. Prompt engineering mang tới tốc độ, linh hoạt và chi phí thấp, trong khi fine-tuning mang lại khả năng chuyên sâu, ổn định và phù hợp với domain cụ thể. Khi kết hợp khéo léo giữa hai chiến lược này, bạn có thể tối ưu ROI cho dự án AI của mình, đảm bảo mô hình hoạt động đúng cách với yêu cầu nghiệp vụ.

Maruti Techlabs cam kết hỗ trợ bạn lựa chọn sự pha trộn hợp lý để mang lại kết quả AI tốt hơn với rủi ro thấp hơn.