GIỚI THIỆU TỔNG QUAN
Trong kiến trúc tổng thể của Trí tuệ nhân tạo (AI) và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hiện đại, đại số tuyến tính là nền tảng toán học chi phối cách dữ liệu được biểu diễn, biến đổi và kết hợp để tạo ra tri thức. Nếu xem xác suất–thống kê cung cấp nguyên lý mô hình hoá sự bất định và xây dựng tiêu chuẩn đánh giá, còn giải tích cung cấp cơ chế tối ưu hoá để mô hình tự điều chỉnh tham số, thì Đại số tuyến tính (Linear Algebra) chính là ngôn ngữ cấu trúc hoá toàn bộ phép tính trong học sâu: từ biểu diễn ngôn ngữ đến cơ chế suy luận và kiến trúc mạng.
Điểm xuất phát của NLP hiện đại là việc chuyển đổi ngôn ngữ rời rạc (token, từ, câu) thành các đối tượng liên tục trong không gian nhiều chiều. Quá trình đó được thực hiện bằng embeddings với mỗi đơn vị ngôn ngữ được gán một vector . Từ đây, hầu hết các phép toán cốt lõi của mô hình trở thành các phép biến đổi tuyến tính và phép toán trên ma trận/tensor: các tầng tuyến tính, chuẩn hoá, chiếu không gian, rút trích đặc trưng, và ghép nối thông tin. Trong Transformer, Attention có thể được nhìn như một chuỗi thao tác đại số tuyến tính trên các ma trận truy vấn-khóa-giá trị (Q, K, V), trong đó tích vô hướng, nhân ma trận và chuẩn hoá đóng vai trò trung tâm để lượng hoá mức độ liên quan và tổng hợp ngữ cảnh.
Trên bình diện tối ưu hoá và suy luận, đại số tuyến tính còn là nền tảng để hiểu hình học của không gian biểu diễn: chuẩn (norm) và khoảng cách để đo độ tương đồng ngữ nghĩa, trực giao và phép chiếu để tách thành phần thông tin, trị riêng và phân rã ma trận để phân tích cấu trúc (PCA, SVD), cũng như điều kiện tốt của bài toán để đảm bảo tính ổn định tính toán. Trong huấn luyện mô hình, các đối tượng gradient và cập nhật tham số cũng được biểu diễn dưới dạng vector–ma trận, cho phép triển khai hiệu quả trên phần cứng song song (GPU/TPU).
Vì vậy, cuốn sách Đại số tuyến tính và ứng dụng trong Trí tuệ nhân tạo và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên sẽ hệ thống hoá các khái niệm Đại số tuyến tính cốt lõi như vector, không gian vector, tích vô hướng, chuẩn và khoảng cách, ma trận và phép biến đổi tuyến tính, hệ phương trình tuyến tính, trị riêng–vector riêng, các phép phân rã (đặc biệt SVD), cùng các đối tượng tensor và phép toán liên quan, đặc biệt là ứng dụng cụ thể trong các mô hình AI và NLP như xây dựng và phân tích embeddings, attention, giảm chiều, nén biểu diễn, đánh giá tương đồng ngữ nghĩa và thiết kế kiến trúc tính toán hiệu quả.
Cuốn sách không tập trung chi tiết và sâu về kiến thức Đại số tuyến tính mà chỉ hệ thống hóa lại kiến thức toán nền tảng và ứng dụng trong AI và NLP. Mục tiêu của cuốn sách là hướng đến việc thu hẹp khoảng cách giữa toán học trừu tượng với ứng dụng trong khoa học–kỹ thuật, đặc biệt trong AI và NLP. Từ định nghĩa và công thức, người học sẽ được trải nghiệm thú vị việc ứng dụng Đại số tuyến tính để xây dựng hệ thống AI và NLP thực tế với đầy đủ các bước của quy trình từ xây dựng dữ liệu, tiền xử lý, vector hóa dữ liệu, xây dựng mô hình, cài đặt thuật toán, chạy thử nghiệm, trực quan hóa kết quả và phân tích chỉ số đánh giá. Tác giả kỳ vọng rằng, thông qua trải nghiệm này, bạn đọc sẽ nhận thức rõ lớp toán học nền tảng nằm bên dưới mỗi mô hình và thuật toán AI/NLP, từ đó có nền móng vững chắc để tiếp tục nghiên cứu, phát triển và đổi mới sáng tạo một cách bền vững.
