Generative Game Artist (Intern)

Mô hình lên production là một phần mềm cần đóng gói, phiên bản hoá, giám sát và cập nhật như mọi dịch vụ khác.

• Đóng gói: lưu mô hình kèm phiên bản dữ liệu, code, siêu tham số (model registry).
• Phục vụ: API online hoặc chạy batch tuỳ yêu cầu độ trễ; dùng chung code tính đặc trưng giữa train và serve để tránh lệch.
• Triển khai an toàn: shadow hoặc canary, so sánh với mô hình cũ.
• Giám sát: độ trễ, lỗi; data drift (phân phối đầu vào thay đổi); chất lượng dự đoán khi có nhãn thật.
• Cập nhật: train lại định kỳ hoặc khi drift vượt ngưỡng, có rollback.

Hay sai: training-serving skew, xử lý đặc trưng ở hai nơi bằng hai đoạn code khác nhau.

Overfitting là mô hình học thuộc cả nhiễu của tập train nên kém trên dữ liệu mới; underfitting là mô hình quá đơn giản, kém ngay cả trên tập train.

Phát hiện: so sánh lỗi train và validation. Train tốt mà validation kém là overfit; cả hai đều kém là underfit.

Khắc phục overfitting:

• Thêm dữ liệu, data augmentation.
• Regularization (L1/L2, dropout, weight decay), early stopping.
• Giảm độ phức tạp mô hình, bớt đặc trưng nhiễu.

Khắc phục underfitting: mô hình mạnh hơn, đặc trưng tốt hơn, train lâu hơn, giảm regularization.

Người phỏng vấn muốn nghe: liên hệ với bias-variance trade-off và dùng cross-validation khi dữ liệu ít.

Train để học tham số, validation để chọn mô hình và siêu tham số, test để ước lượng hiệu năng thật lúc cuối và chỉ dùng một lần.

Data leakage là khi thông tin không có ở thời điểm dự đoán lọt vào lúc train, khiến kết quả offline đẹp nhưng chạy thật thì kém.

Ví dụ hay gặp:

• Chuẩn hoá hoặc chọn đặc trưng trên toàn bộ dữ liệu trước khi chia tập.
• Dữ liệu chuỗi thời gian chia ngẫu nhiên thay vì theo thời gian.
• Đặc trưng chứa thông tin từ tương lai hoặc từ chính nhãn (như "ngày huỷ hợp đồng" khi dự đoán khách rời bỏ).
• Cùng một người dùng xuất hiện ở cả train và test.

Hay sai: tinh chỉnh nhiều lần dựa trên tập test, biến nó thành validation.

Precision là trong các ca mô hình báo dương, bao nhiêu ca đúng; recall là trong các ca dương thật, mô hình bắt được bao nhiêu; F1 là trung bình điều hoà của hai chỉ số.

Ví dụ phát hiện gian lận với 1% giao dịch gian lận: mô hình đoán "không gian lận" cho mọi giao dịch đạt accuracy 99% nhưng recall bằng 0.

• Ưu tiên recall khi bỏ sót đắt (bệnh, gian lận); ưu tiên precision khi báo nhầm đắt (chặn nhầm giao dịch).
• Dùng PR-AUC thay vì chỉ ROC-AUC khi lớp dương rất hiếm.
• Chọn ngưỡng quyết định theo chi phí nghiệp vụ, không mặc định 0.5.

Người phỏng vấn muốn nghe: gắn metric với hậu quả kinh doanh.

Attention cho mỗi token "nhìn" tất cả token khác và tính trọng số mức liên quan, nhờ đó nắm được phụ thuộc xa trong câu. Mỗi token tạo ra query, key, value; trọng số là softmax của tích query với key (chia cho căn bậc hai số chiều), rồi lấy tổng có trọng số của value.

Transformer thắng RNN vì:

• Xử lý song song cả chuỗi khi train, tận dụng GPU tốt; RNN phải đi tuần tự.
• Ít gặp vấn đề mất thông tin ở chuỗi dài.
• Mở rộng quy mô tốt, là nền của các LLM hiện nay.

Đánh đổi: chi phí attention tăng theo bình phương độ dài chuỗi, nên ngữ cảnh dài tốn bộ nhớ và tính toán.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) tìm các đoạn tài liệu liên quan rồi đưa vào prompt để LLM trả lời dựa trên đó, giúp dùng dữ liệu riêng, cập nhật mà không cần train lại.

Các bước:

1. Nạp và làm sạch tài liệu (PDF, wiki), giữ metadata và quyền truy cập.
2. Chunking theo cấu trúc (tiêu đề, đoạn), có chồng lấp hợp lý.
3. Embedding và lưu vào vector DB.
4. Truy xuất: kết hợp tìm vector và từ khoá (hybrid), rồi rerank.
5. Sinh câu trả lời với prompt yêu cầu bám nguồn và trích dẫn, trả lời "không biết" khi thiếu thông tin.

Hay sai: bỏ qua phân quyền, để người dùng nhận được nội dung từ tài liệu họ không được xem.

Bắt đầu từ cách rẻ và nhanh nhất, chỉ nâng cấp khi đo được là chưa đủ.

• Prompting: thử đầu tiên; chỉ dẫn rõ, ví dụ mẫu (few-shot), định dạng đầu ra có cấu trúc.
• RAG: khi mô hình thiếu kiến thức (tài liệu nội bộ, dữ liệu thay đổi thường xuyên), cần trích dẫn nguồn.
• Fine-tuning: khi cần đổi hành vi ổn định (văn phong, định dạng, tác vụ hẹp lặp lại), hoặc muốn dùng mô hình nhỏ rẻ hơn thay mô hình lớn. Kỹ thuật như LoRA giảm chi phí.

Fine-tuning không phải cách tốt để nhồi kiến thức mới hay thay đổi liên tục; RAG hợp hơn.

Người phỏng vấn muốn nghe: có bộ đánh giá trước để so sánh các phương án bằng số liệu.

Hallucination là khi mô hình sinh ra nội dung nghe hợp lý nhưng sai hoặc không có căn cứ. Không loại bỏ hoàn toàn được, chỉ giảm và kiểm soát.

• Cung cấp ngữ cảnh đúng qua RAG, yêu cầu chỉ trả lời dựa trên nguồn và trích dẫn.
• Cho phép và khuyến khích trả lời "không đủ thông tin".
• Dùng đầu ra có cấu trúc (JSON schema) và kiểm tra hợp lệ bằng code.
• Với số liệu, tra cứu hoặc tính toán qua tool/API thay vì để mô hình tự nhớ.
• Kiểm tra sau sinh: đối chiếu câu trả lời với nguồn.
• Thiết kế UX hiển thị nguồn; tác vụ rủi ro cao có người duyệt.

Người phỏng vấn muốn nghe: đo tỷ lệ hallucination bằng bộ đánh giá, không chỉ dựa vào cảm giác.

Người phỏng vấn muốn biết bạn tự quản lý được và giao tiếp chủ động khi không ngồi cạnh team.

• Cập nhật tiến độ thường xuyên trên công cụ chung (ticket, kênh chat của team), không để người khác phải hỏi.
• Viết rõ ràng: câu hỏi có ngữ cảnh, ghi lại kết quả thảo luận.
• Có khung giờ làm việc ổn định, phản hồi trong giờ làm, báo trước khi vắng.
• Dùng ngày lên văn phòng (nếu hybrid) cho thảo luận, brainstorm, gặp gỡ team.

Câu mẫu: "Team cũ của em làm hybrid hai ngày ở văn phòng. Những ngày remote em cập nhật trạng thái task mỗi sáng và cuối ngày, vướng gì thì gọi nhanh 10 phút thay vì nhắn qua lại."

Đây là câu mở đầu gần như chắc chắn có. Dùng công thức Hiện tại – Quá khứ – Tương lai, gói trong khoảng 1–2 phút.

• Hiện tại: vị trí, số năm kinh nghiệm, mảng/công nghệ chính.
• Quá khứ: một hai dự án hoặc thành tích liên quan nhất tới vị trí đang tuyển.
• Tương lai: vì sao bạn quan tâm tới vị trí này.

Câu mẫu: "Em là backend developer, khoảng 3 năm kinh nghiệm, chủ yếu làm Java Spring cho hệ thống thanh toán. Ở dự án gần nhất em phụ trách module đối soát và tối ưu các truy vấn báo cáo chạy chậm. Em đang tìm môi trường làm sản phẩm lâu dài để đi sâu hơn về thiết kế hệ thống, nên rất quan tâm tới vị trí này."

Hay sai: kể từ quê quán, trường cấp ba, hoặc đọc lại nguyên CV.