LLM là gì? Mô hình ngôn ngữ lớn nói cho người mới hiểu

Giả sử bạn nhờ máy viết lời mời cho món mới. Câu chữ ra khá trôi chảy, và bạn tự hỏi LLM là gì. LLM là viết tắt của mô hình ngôn ngữ lớn, tức chương trình máy tính đã đọc rất nhiều chữ, nên khi bạn hỏi, nó đoán từng chữ tiếp theo. Cứ thế, nó viết thành câu trả lời.

Claude và ChatGPT là hai trợ lý AI, tức trợ lý dùng trí tuệ nhân tạo để trò chuyện bằng chữ. Cả hai dùng LLM bên trong. Có thể gọi LLM là phần lõi, tức phần nằm ở giữa và làm việc chính. Theo Sang5M, hiểu phần này giúp bạn giao việc rõ hơn, mà giao việc rõ cũng là một phần của mô hình Doanh nghiệp 1 Người Sang5M theo đuổi.

Doanh nghiệp 1 Người không phải doanh nghiệp chỉ có một người, mà là một người cùng rất nhiều công cụ, agent AI và hệ thống automation phục vụ việc kinh doanh.

Agent AI là trợ lý AI tự làm từng bước, ví dụ đọc tin nhắn của khách rồi viết sẵn câu trả lời. Automation là tự động hoá, tức máy tự làm theo quy tắc có sẵn, như khách điền phiếu thì máy tự gửi thư cảm ơn.

Hiểu đơn giản: LLM giống một người đã đọc rất nhiều sách và chơi trò nối chữ rất giỏi. Nhưng người đó có lúc nhớ sai. Các ví dụ trong bài đều là giả định. Đó là chuyện đặt ra cho dễ hiểu, không phải chuyện thật.

Ở bài này, LLM là chữ trong ngành trí tuệ nhân tạo, không phải tên một bằng cấp ở trường đại học. Bài có bảy phần. Các phần đi từ nghĩa của LLM tới cách giao việc cho nó, và chỉ nói về phần lõi bên trong trợ lý AI. Muốn biết trợ lý AI tự làm việc thế nào, bạn đọc bài agent AI cho marketing.

LLM là gì, nói bằng trò chơi nối chữ?

LLM là chương trình máy tính đã học từ rất nhiều chữ, nên khi thấy câu mới viết được một nửa, nó đoán được chữ tiếp theo nghe hợp lý. Cứ đoán từng chữ một như vậy, nó viết thành cả câu trả lời.

Bạn thử nhớ trò chơi nối chữ hồi nhỏ. Một bạn nói "Hôm nay trời". Bạn kế bên nối "đẹp quá". LLM cũng chơi trò nối chữ, nhưng nó đã đọc rất nhiều chữ, nên nối rất trôi chảy, đọc lên không vấp.

Chữ "mô hình" ở đây là một chương trình đã học từ rất nhiều ví dụ. Còn chữ "lớn" thì sao? Nó cho biết máy học từ rất nhiều chữ và có rất nhiều phần ở bên trong.

Trang giải thích của một hãng công nghệ lớn ghi đăng ngày 6/10/2021. Thông tin kèm trang ghi sửa lần cuối ngày 2/10/2026. Hãng này cũng bán phần mềm AI. Đây là lời của bên bán.

Trang viết rằng việc dạy LLM bắt đầu từ rất nhiều chữ, lấy từ sách, bài báo, trang web và các nguồn chữ khác. Số chữ có thể tới hàng tỷ hoặc hàng nghìn tỷ.

Theo cách hình dung của Sang5M, hàng tỷ chữ nhiều tới mức nếu bạn đếm từng chữ thì mất rất nhiều năm.

Theo trang, LLM giống một cỗ máy đoán rất lớn, cứ lặp lại việc đoán chữ tiếp theo, và mô hình không biết trước câu trả lời cuối cùng. Nó đoán từng mẩu một. Người làm AI còn chia việc dạy máy thành nhiều bước, nhưng theo Sang5M, người bán nhỏ chưa cần biết các bước đó.

Giả sử bạn có một quán trà sữa và gõ: "Chào bạn, hôm nay quán có món…". LLM đoán được chữ hợp với câu. Nó viết tiếp được một lời mời đọc lên khá trôi chảy. Nhưng nó không biết quán thật có món gì, nếu chủ quán không đưa bảng món cho nó đọc.

Làm ngay: bạn thử gõ nửa câu giới thiệu một món của tiệm vào trợ lý AI, rồi xem máy nối tiếp thế nào và chỗ nào nghe chưa đúng.

Nếu để sau: bạn có thể tin câu máy viết chỉ vì nghe trôi chảy. Sửa chỗ sai về sau có thể tốn thêm thời gian.

LLM, trợ lý AI và agent khác nhau thế nào?

Theo cách chia của Sang5M, LLM, trợ lý AI và agent là ba tầng, giống ba tầng của một ngôi nhà xếp chồng lên nhau. LLM là tầng dưới, tức phần lõi biết đọc và viết chữ.

Trợ lý AI như Claude là tầng giữa, tức ứng dụng bạn gõ chữ để trò chuyện, và ứng dụng này dùng LLM ở bên trong. Agent là tầng trên, tức trợ lý được nối thêm công cụ để tự làm từng bước, còn công cụ ở đây là phần mềm khác như bảng hàng.

Claude là trợ lý AI do Anthropic làm ra. Bảng dưới đây là gợi ý của Sang5M, không phải lời của một nguồn nào.

Sang5M nói gọn lại: LLM là bộ não đọc và viết chữ, còn agent là trợ lý dùng bộ não đó để tự làm từng bước.

Một blog công nghệ tiếng Việt, được kể ở phần Tin mới bên dưới, cũng chia thành ba phần gần giống vậy và gọi LLM là "bộ não ngôn ngữ".

Giả sử bạn có một shop quần áo và hỏi Claude "viết mô tả áo sơ mi trắng". Lúc đó bạn đang dùng trợ lý AI. Còn việc tự đọc bảng hàng rồi viết mô tả cho cả kệ áo thì sao? Đó là việc của agent.

Muốn tạo một trợ lý AI cho riêng mình, bạn đọc bài tạo trợ lý AI cá nhân.

Bạn còn có thể gặp chữ token. Token là mẩu chữ nhỏ mà LLM đếm khi đọc và viết. Máy không chỉ đếm theo từ. Trang giải thích của hãng công nghệ ở phần trên ghi token có thể là một từ, một phần của từ hoặc một chữ cái.

LLM còn có cửa sổ ngữ cảnh, tức lượng chữ máy nhìn được cùng lúc, còn ngữ cảnh là những chữ nằm quanh một câu, giúp máy hiểu câu đó.

Trang hướng dẫn của Anthropic không hiện ngày đăng. Trang ghi cửa sổ ngữ cảnh là toàn bộ chữ mà mô hình nhìn được khi viết câu trả lời, kể cả chính câu trả lời. Trang gọi đó là "trí nhớ làm việc" của mô hình. Sang5M nói lại cho dễ hiểu: đó là chỗ máy giữ những chữ nó đang cần dùng.

Trang cũng ghi cửa sổ lớn hơn giúp mô hình làm việc với lời dặn dài hơn và nhiều ý hơn. Nhưng theo trang, không phải cứ nhiều chữ hơn thì máy làm tốt hơn, vì khi số token tăng, máy trả lời đúng ít hơn và nhớ lại kém hơn. Anthropic bán dịch vụ Claude. Đây cũng là lời của bên bán.

Sang5M so sánh cho dễ hình dung: cửa sổ ngữ cảnh giống mặt bàn làm việc, và mặt bàn chỉ bày được một số tờ giấy nhất định. Theo Sang5M, máy chỉ nhìn được một lượng chữ nhất định trong một lần. Bạn nên đưa đúng phần cần dùng.

Làm ngay: bạn thử ghi một việc định nhờ AI, rồi đánh dấu việc đó chỉ cần viết chữ hay cần máy tự làm từng bước bằng công cụ khác.

Nếu để sau: bạn có thể chọn nhầm công cụ. Tìm hiểu một thứ chưa cần tới có thể làm bạn mất thêm thời gian.

Tin mới và góc nhìn người đi đầu về LLM

Phần này kể ý của ba nguồn về LLM. Mỗi nguồn bàn một chuyện khác nhau: mô hình mở, khoảng cách hiểu biết về LLM, và cách LLM viết chữ. Bạn đọc riêng từng ý, đừng ghép thành một kết luận chung.

Một bản báo cáo trên trang lưu và chia sẻ mô hình AI có trang ghi ngày 14/8/2026. Bài nhìn lại các mô hình mở, tức mô hình người làm ra cho người khác tải về để tự dùng trên máy mình, từ tháng 1 đến tháng 8/2026.

Tham số là những con số máy học được. Theo bài này, trong các mô hình có ghi kích cỡ, loại dưới 1 tỷ tham số chiếm 83% tổng lượt tải trên trang này từ trước tới nay. Nói cách khác, cứ 10 lượt tải thì hơn 8 lượt là loại này.

Đó là nhóm mô hình nhỏ. Theo bài, mô hình nhỏ được tải nhiều vì chỉ loại này mới dùng được trên chiếc máy tính mà phần lớn người làm phần mềm đang có. Trang này có bán gói trả phí, tức mức dịch vụ phải trả tiền. Đây là lời của bên bán.

Ý của người đi đầu đến từ Andrej Karpathy. Ông viết bài trên X, một mạng xã hội. Trang X của ông không ghi lời giới thiệu. Trong bài đăng kể dưới đây, ông tự kể chưa tới một năm trước, ông vẫn tự gõ từng dòng lệnh cho máy tính.

Theo giờ Việt Nam, ngày 12/10/2026 ông viết trên X rằng khoảng cách hiểu biết về khả năng của LLM đang rộng ra. Nói dễ hiểu, người hiểu nhiều và người hiểu ít về việc LLM làm được gì đang cách xa nhau hơn trước. Ông chia dân số thế giới thành bốn nhóm bằng một phép tính nháp, tức ước lượng nhanh, và bài của Sang5M chỉ kể hai trong bốn nhóm đó. Hai nhóm kia nằm ở bài gốc.

Theo bài đăng của ông, nhóm đầu tiên gồm khoảng 6 tỷ người, cỡ 75% dân số (ba người trên bốn người), gần như chưa chạm vào LLM. Nhóm mà ông xếp thứ ba gồm khoảng 20 triệu người, cỡ 0,2% (cứ 1.000 người có khoảng 2 người). Nhóm này dùng loại LLM mạnh hàng đầu cho việc toán và lập trình, tức viết lệnh cho máy tính.

Một blog công nghệ tiếng Việt có một bài, trang ghi ngày 7/10/2026. Trang cũng ghi một công ty ở Việt Nam lo cho blog này hoạt động.

Bài viết rằng LLM là bộ não ngôn ngữ. Chatbot, tức phần mềm tự trả lời tin nhắn, là phần bạn trò chuyện cùng. Còn agent là hệ thống, tức một bộ gồm nhiều phần làm việc cùng nhau, biết tự lập kế hoạch và tự làm.

Bài cũng ghi LLM không tra cứu sự thật, tức nó không dò xem điều mình viết có thật hay không. Theo bài, nó tính xem mẩu chữ nào có nhiều khả năng đứng tiếp theo, nên có thể trả lời trôi chảy nhưng sai.

Giả sử bạn có một tiệm bánh. Sau khi đọc ba tin trên, bạn có thể nhờ trợ lý AI viết lời giới thiệu bánh mới. Rồi bạn tự đọc lại giá và thành phần. Đó là gợi ý của Sang5M, không phải kết luận chung của các nguồn trên.

LLM làm tốt việc gì, chưa làm tốt việc gì cho người bán nhỏ?

Theo Sang5M, LLM làm tốt các việc viết chữ lặp đi lặp lại như viết nháp, tóm tắt, đổi cách viết cho vui hơn hoặc nhẹ nhàng hơn, và dịch. LLM chưa làm tốt khi bạn cần con số và ngày phải đúng từng chữ.

Nó cũng chưa làm tốt với tin rất mới. Chuyện riêng của tiệm mà bạn chưa đưa vào cũng vậy. Những chỗ đó cần bạn kiểm.

Bảng dưới đây là gợi ý của Sang5M, không phải lời của một nguồn nào.

Trang của hãng công nghệ ở đầu bài nêu một giới hạn: LLM có thể tạo ra thông tin sai hoặc dễ gây hiểu lầm mà nghe vẫn có lý. Người làm AI gọi đó là ảo giác. Ảo giác ở đây là máy nói ra điều sai mà nghe như đúng. Trang cũng ghi LLM có thể lặp lại và làm to thêm thiên lệch, tức cách nhìn lệch về một phía, có sẵn trong chữ mà máy đã học.

Theo Sang5M, ai dùng LLM để trả lời khách về sức khoẻ, tiền bạc hay giá cả thì nên cẩn thận. Một câu sai có thể làm khách hiểu lầm. Bạn nên đọc lại từng con số trước khi gửi.

Bây giờ bàn tới chuyện chia việc giữa người và máy, vì đây là phần của mô hình mà Sang5M theo đuổi. Nhắc lại, Doanh nghiệp 1 Người là một người làm cùng đội trợ lý AI. Trong mô hình này, agent là trợ lý AI nhận việc rồi tự chia bước để làm.

Sang5M tóm cách chia việc này trong một câu: agent làm phần việc lặp lại, người làm phần cần phán đoán và quan hệ. Nói dễ hiểu, phán đoán là tự nghĩ rồi quyết, còn quan hệ là cách bạn nói chuyện để khách tin mình.

Giả sử bạn có một spa. Spa là tiệm chăm sóc da và thư giãn. Trợ lý AI viết lời chúc khách dịp lễ thì hợp. Còn câu khách hỏi "da tôi dùng kem này được không" thì theo Sang5M, chủ spa nên tự trả lời, vì đó là việc cần nghĩ kỹ.

Làm ngay: bạn thử chép bảng hai cột ở trên ra giấy, rồi xếp vài việc viết chữ của tiệm vào cột máy làm tốt hay cột cần bạn kiểm.

Nếu để sau: bạn có thể giao nhầm cho máy một việc cần đúng từng con số. Sửa lại có thể mất thêm thời gian.

Mô hình đóng và mô hình mở khác nhau thế nào?

Theo cách nói của Sang5M, mô hình đóng chỉ dùng được qua ứng dụng hoặc dịch vụ của chính hãng làm ra nó. Mô hình mở có công bố phần trọng số, tức những con số máy học được, để người khác tải về và tự dùng trên máy của mình.

Sang5M ví phần trọng số giống một công thức nấu ăn. Công thức đó đã ghi sẵn lượng gia vị.

Bài trên trang của một tổ chức chuyên lo định nghĩa mã nguồn mở có trang ghi ngày 16/9/2026. Theo bài, mã nguồn mở nghĩa là người khác được dùng, tìm hiểu, sửa và chia sẻ mà không cần xin phép chủ sở hữu. Chủ sở hữu là người đang giữ quyền với sản phẩm đó.

Bài viết rằng một mô hình AI có ba phần chính: dữ liệu để dạy, trọng số, và mã. Dữ liệu để dạy là những chữ và thông tin dùng để dạy máy, còn mã là các dòng lệnh để chuẩn bị dữ liệu và dạy máy.

Theo bài, mô hình mở trọng số chỉ công bố phần trọng số. Với loại này, bạn có thể tự dùng mô hình trên máy của mình, chỉ trả tiền điện và tiền máy, hoặc nhờ một bên khác làm giúp. Còn với mô hình đóng như ChatGPT và Claude, bài ghi bạn phải dùng máy móc của đúng một hãng và trả phí cho hãng đó.

Bài cũng ghi mô hình mở trọng số chưa giúp bạn hiểu hết vì sao mô hình trả lời như vậy, vì bạn không có mã và dữ liệu dạy.

Bài của tổ chức này không nói về người bán nhỏ, còn theo Sang5M, với một tiệm nhỏ, dùng trợ lý AI của hãng có thể vừa sức hơn. Tự dùng mô hình mở có thể khó hơn. Bạn cần máy tính mạnh và người rành kỹ thuật.

Kho mã mở là nơi cất các dòng lệnh trên mạng cho người khác tải về. Muốn xem một công cụ làm video có kho mã như vậy, bạn đọc bài WAN AI là gì.

Giả sử bạn mở một lớp dạy học nhỏ. Bạn muốn AI soạn câu hỏi ôn bài. Theo Sang5M, bạn dùng trợ lý AI của hãng có thể vừa sức hơn, còn tự dùng mô hình mở thì để dành khi bạn có người biết kỹ thuật.

Làm ngay: bạn thử liệt kê các trợ lý AI đang dùng, rồi ghi bên cạnh mỗi cái là dùng qua dịch vụ của hãng hay tự cài trên máy.

Nếu để sau: bạn có thể tốn tiền mua máy mạnh hoặc thuê người cài đặt cho một việc mà trợ lý của hãng có thể đã làm được.

Đưa thông tin vào LLM thì cần nghĩ kỹ điều gì?

Có một điều bạn cần nghĩ kỹ: chữ bạn gõ vào trợ lý AI có thể được hãng lưu và dùng theo cách hãng đã ghi. Theo Sang5M, bạn nên đọc trang quyền riêng tư trước khi đưa thông tin của khách vào, vì trang đó nói hãng giữ và dùng thông tin ra sao.

Trang quyền riêng tư của Anthropic ghi ngày 16/3/2026. Theo chú thích của trang, đó là ngày cập nhật. Vậy đây không phải tin mới.

Trang này nói về các gói Claude cho người dùng cá nhân, tức các mức dịch vụ hãng đưa ra cho từng người. Gói cho công ty có trang khác.

Theo trang, có ba trường hợp hãng sẽ dùng cuộc trò chuyện của bạn, kể cả để làm mô hình tốt hơn. Một là bạn chọn cho phép. Hai là cuộc trò chuyện bị đánh dấu để hãng xem lại, nhằm phát hiện việc dùng sai quy định của hãng. Ba là bạn tự đăng ký tham gia việc dạy máy, ví dụ vào một chương trình dùng thử.

Trang cũng ghi cuộc trò chuyện ở chế độ ẩn danh không được dùng để làm Claude tốt hơn, kể cả khi bạn đã bật cho phép. Ẩn danh nghĩa là giấu tên, còn chế độ này cụ thể ra sao thì trang dẫn sang một trang hướng dẫn khác. Anthropic bán dịch vụ Claude. Đây là lời của bên bán.

Trang của Anthropic không nói cách giữ kín tên khách, còn theo Sang5M, bạn nên xoá tên và số điện thoại của khách trước khi dán vào khung trò chuyện. Khi thử, bạn dùng dữ liệu mẫu. Đó là thông tin đặt ra để thử, không phải của khách thật.

Giả sử bạn có một phòng chụp ảnh và nhờ AI viết thư hẹn lịch chụp, rồi thay tên khách bằng "chị A" khi dán vào khung trò chuyện. Lúc gửi thư, bạn tự điền tên thật.

Nếu bạn mới bắt đầu học về AI, bài học AI cho người mới bắt đầu kể từng bước để làm quen.

Làm ngay: bạn thử mở trang quyền riêng tư của trợ lý AI đang dùng, rồi tìm đoạn nói hãng có dùng cuộc trò chuyện của bạn hay không.

Nếu để sau: bạn có thể đã dán thông tin riêng vào khung trò chuyện mà chưa biết hãng giữ và dùng nó ra sao.

Giao việc cho LLM thế nào để ra đúng ý hơn?

Theo Sang5M, bạn giao việc cho LLM giống giao việc cho một người mới vào làm. Bạn nói rõ việc cần làm, đưa thông tin cần thiết, chia việc lớn thành việc nhỏ, cho xem một câu mẫu, rồi kiểm lại kết quả.

Máy không tự biết chuyện của tiệm bạn. Lời dặn càng rõ thì bản nháp càng gần ý bạn.

Sang5M gợi ý năm bước sau:

1. Bạn nói rõ việc cần làm và ai sẽ đọc kết quả.
2. Bạn đưa thông tin cần thiết như bảng món, bảng giá, vì LLM không tự biết chuyện của tiệm.
3. Bạn chia việc lớn thành từng việc nhỏ, làm xong việc này mới sang việc kia.
4. Bạn đưa một câu mẫu mà bạn thích để máy viết theo giọng đó.
5. Bạn đọc lại con số, tên và ngày trước khi dùng bản nháp.

Cách viết từng lời dặn có ở bài cách giao việc cho trợ lý AI. Nếu bạn muốn nhờ AI viết bài đăng, bài viết content bằng AI kể cách đi từ một ý gốc.

Giả sử bạn có một nhà hàng. Bạn đưa thực đơn và giờ mở cửa trước, rồi mới nhờ trợ lý AI viết câu trả lời mẫu cho khách hỏi đặt bàn.

Xin nói rõ với bạn một điều: Sang5M dùng Claude và Codex, hai trợ lý AI trò chuyện bằng chữ.

Làm ngay: bạn thử chọn một việc viết nhỏ của tiệm, rồi dặn trợ lý AI theo năm bước ở trên, từ nói rõ việc tới đọc lại con số.

Nếu để sau: bạn có thể phải sửa đi sửa lại bản nháp. Máy chưa biết bạn cần gì.

Bài học: bạn làm được ngay

Nếu chỉ nhớ một điều: theo Sang5M, bạn hãy coi LLM như người viết nháp giỏi nhưng chưa biết chuyện tiệm bạn, nên bạn đưa thông tin rồi đọc lại.

Sang5M gợi ý bạn thử ba việc:

1. Chọn một việc viết lặp lại mỗi tuần và nhờ trợ lý AI viết nháp.
2. Đưa kèm bảng món hoặc bảng giá thật, sau khi đã xoá thông tin của khách.
3. Đánh dấu chỗ máy viết sai để lần sau dặn rõ hơn.

Nếu để sau: việc viết lặp lại có thể vẫn chiếm giờ của bạn.

Câu hỏi thường gặp về LLM

LLM là gì?

LLM là mô hình ngôn ngữ lớn, tức một chương trình máy tính đã học từ rất nhiều chữ rồi đoán từng chữ tiếp theo để viết câu trả lời. Trang giải thích của một hãng công nghệ có bán phần mềm AI ví LLM như một cỗ máy đoán rất lớn.

LLM khác ChatGPT hay Claude thế nào?

Theo Sang5M, LLM là phần lõi biết đọc và viết chữ. ChatGPT và Claude là hai trợ lý AI, tức ứng dụng trí tuệ nhân tạo mà bạn gõ chữ để trò chuyện. Hai ứng dụng này dùng LLM ở bên trong.

Token là gì?

Theo trang giải thích của một hãng công nghệ có bán phần mềm AI, token là mẩu chữ nhỏ mà LLM đếm khi đọc và viết. Token có thể là một từ, một phần của từ hoặc một chữ cái.

LLM có tự học thêm sau khi trò chuyện xong không?

Còn tuỳ cách hãng làm, nên bạn xem trang quyền riêng tư, tức trang nói hãng giữ và dùng thông tin của bạn ra sao. Ví dụ, trang của Anthropic, hãng làm ra Claude, ghi ngày cập nhật 16/3/2026. Trang nói về mức dịch vụ cho người dùng cá nhân, và ghi ba trường hợp hãng dùng cuộc trò chuyện, kể cả để làm mô hình tốt hơn. Hãng này có bán dịch vụ Claude, nên đây là lời của bên bán.

LLM có nói sai không?

Trang giải thích của một hãng công nghệ có bán phần mềm AI ghi LLM có thể đưa ra thông tin sai mà nghe vẫn có lý. Người làm AI gọi chuyện này là ảo giác, tức máy viết ra điều sai mà nghe vẫn như đúng. Theo Sang5M, bạn nên đọc lại con số, tên và ngày trước khi gửi câu trả lời cho khách.

Tìm công cụ AI cho việc kinh doanh của bạn

Nếu bạn muốn tìm công cụ AI dùng được ngay cho việc kinh doanh, trang sản phẩm Sang5M liệt kê những gì đang có. Hiện 5M Studio (công cụ trả phí của Sang5M) đang mở bán, dùng để dựng video bán hàng; 5M Automation và 5M Marketing đang ở trạng thái sắp ra mắt. Bạn xem trước rồi tự quyết. Xem các sản phẩm Sang5M.

Tạm kết

LLM là phần lõi giúp trợ lý AI đọc và viết chữ, giống một người nối chữ giỏi đã đọc rất nhiều sách. Theo Sang5M, LLM, trợ lý AI và agent là ba tầng khác nhau. LLM làm tốt việc viết nháp. Còn con số, giá và ngày thì bạn cần tự kiểm.

Theo Sang5M, bạn nên hiểu mô hình đóng và mô hình mở khác nhau thế nào, và nhớ xoá thông tin của khách trước khi dán vào khung trò chuyện. Sang5M gợi ý giao phần viết nháp lặp lại cho máy. Còn phần cần nghĩ kỹ và chuyện nói thật với khách thì bạn nên tự làm.

Bạn bắt đầu từ mục "Bài học" ở trên. Rồi bạn đọc thêm các bài khác trên blog Sang5M.