Chip Huyen > Quotes

“Em bây giờ như miếng bọt biển vậy, em hấp thụ tất cả những gì xung quanh mình. Cứ đi nhiều đi, cứ trải nghiệm nhiều đi, cứ hấp thụ thật nhiều đi”.”
― Huyền Chip, Xách Ba Lô Lên Và Đi - Tập 1: Châu Á Là Nhà. Đừng Khóc!

“Đừng nhìn việc không có tiền là một cản trở, mà nhìn nó như một thử thách để phát huy sự sáng tạo và khả năng giải quyết vấn đề của mình”.”
― Huyền Chip, Xách Ba Lô Lên Và Đi - Tập 1: Châu Á Là Nhà. Đừng Khóc!

“Ôi Chip, mày nhận được những gì mày xứng đáng. Ai thèm để ý đến mày hả? Hàng triệu người ngoài kia thậm chí còn không biết bố mẹ mình là ai, nói gì đến ngày sinh. Nếu mày nghĩ mày xứng đáng nhận được nhiều hơn, hãy chiến đấu mà giành lấy nó. Không ai có trách nhiệm phải làm cho mày vui cả”.”
― Huyền Chip, Xách Ba Lô lên Và Đi - Tập 2: Đừng Chết Ở Châu Phi

“Bác kiên quyết phản đối:
- Công việc này ở dưới tầm của cháu. Cháu không phải là con người sinh ra để làm việc vì tiền.
- Nhưng cháu không biết cháu muốn làm gì.
- Đừng sợ, phải đến tận bốn mươi tuổi bác mới phát hiện ra mình muốn làm gì cơ. Bác làm rất nhiều thứ thú vị khi bác tầm tuổi cháu, nhưng bác chỉ bắt đầu đấu tranh với AIDS khi bác bước sang tuổi bốn mươi. Tuy nhiên khi nhìn lại, bác thấy rằng chính những cái bác làm khi bác hai mươi, ba mươi mới cho bác kỹ năng để làm công việc hiện tại.Vậy nên, cháu cứ đi và trải nghiệm đi. Có thể nó không phải là cống hiển rõ rệt cho thế giới, nhưng nó sẽ cho cháu những kỹ năng cần thiết để cháu theo đuổi lý tưởng của mình sau này. Cháu là một cô gái sáng tạo và thông mình. Bác tin là một khi cháu đã tìm ra thứ cháu muốn cống hiến cả cuộc đời mình, cháu sẽ làm nó rất hiệu quả.”
― Huyền Chip, Xách Ba Lô lên Và Đi - Tập 2: Đừng Chết Ở Châu Phi

“Em cứ nghĩ cho kỹ đi. Nhưng anh đảm bảo rằng nếu em không đi thì em sẽ hối hận đấy. Người ta thường hối hận vì những gì mình không làm hơn là những gì mình làm. Em tham gia rồi, nếu thích thì tốt, nếu không thích thì coi như là một trải nghiệm. Có mất gì đâu”.”
― Huyền Chip, Xách Ba Lô Lên Và Đi - Tập 1: Châu Á Là Nhà. Đừng Khóc!

“Hoàn cảnh không định nghĩa con người bạn, mà là cách bạn phản ứng với nó. Và hiển nhiên, những người đang sống ở khu ổ chuột này có cách phản ứng tốt hơn tôi. Tôi tự thấy xấu hổ với bản thân mình. Nếu họ có thể sống được, tôi cũng có thể sống được.”
― Huyền Chip, Xách Ba Lô lên Và Đi - Tập 2: Đừng Chết Ở Châu Phi

“Lúc đấy, tôi đã đủ lớn để nhận ra cuộc sống không chỉ là đen trắng cách biệt. Đôi khi chúng ta phải thỏa hiệp, đôi khi chúng ta phạm sai lầm, nhưng điều đó không có nghĩa rằng chúng ta là người xấu.”
― Huyen Chip, Xách Ba Lô Lên Và Đi - Tập 1: Châu Á Là Nhà. Đừng Khóc!

“conferences”
― Chip Huyen, Designing Machine Learning Systems: An Iterative Process for Production-Ready Applications

“For example, Amazon Web Services (AWS) has categorized enterprise generative AI use cases into three buckets: customer experience, employee productivity, and process optimization. A 2024 O’Reilly survey categorized the use cases into eight categories: programming, data analysis, customer support, marketing copy, other copy, research, web design, and art. Some organizations, like Deloitte, have categorized use cases by value capture, such as cost reduction, process efficiency, growth, and accelerating innovation.”
― Chip Huyen, AI Engineering: Building Applications with Foundation Models

“Many companies create their own metrics to map business metrics to ML metrics. For example, Netflix measures the performance of their recommender system using take-rate: the number of quality plays divided by the number of recommendations a user sees.4 The higher the take-rate, the better the recommender system. Netflix also put a recommender system’s take-rate in the context of their other business metrics like total streaming hours and subscription cancellation rate. They found that a higher take-rate also results in higher total streaming hours and lower subscription cancellation rates.5”
― Chip Huyen, Designing Machine Learning Systems: An Iterative Process for Production-Ready Applications

“Before investing time, money, and resources into building an application, it’s important to understand how this application will be evaluated. I call this approach evaluation-driven development.”
― Chip Huyen, AI Engineering: Building Applications with Foundation Models

“Image and Video Production Thanks to its probabilistic nature, AI is great for creative tasks. Some of the most successful AI startups are creative applications, such as Midjourney for image generation, Adobe Firefly for photo editing, and Runway, Pika Labs, and Sora for video generation.”
― Chip Huyen, AI Engineering: Building Applications with Foundation Models

“In AI, there are generally three types of competitive advantages: technology, data, and distribution—the ability to bring your product in front of users. With foundation models, the core technologies of most companies will be similar. The distribution advantage likely belongs to big companies.”
― Chip Huyen, AI Engineering: Building Applications with Foundation Models

“System Prompt and User Prompt Many model APIs give you the option to split a prompt into a system prompt and a user prompt. You can think of the system prompt as the task description and the user prompt as the task.”
― Chip Huyen, AI Engineering: Building Applications with Foundation Models

“Here are a few examples of different levels of risks, ordered from high to low: If you don’t do this, competitors with AI can make you obsolete. If AI poses a major existential threat to your business, incorporating AI must have the highest priority. In the 2023 Gartner study, 7% cited business continuity as their reason for embracing AI. This is more common for businesses involving document processing and information aggregation, such as financial analysis, insurance, and data processing. This is also common for creative work such as advertising, web design, and image production. You can refer to the 2023 OpenAI study, “GPTs are GPTs” (Eloundou et al., 2023), to see how industries rank in their exposure to AI. If you don’t do this, you’ll miss opportunities to boost profits and productivity. Most companies embrace AI for the opportunities it brings. AI can help in most, if not all, business operations. AI can make user acquisition cheaper by crafting more effective copywrites, product descriptions, and promotional visual content. AI can increase user retention by improving customer support and customizing user experience. AI can also help with sales lead generation, internal communication, market research, and competitor tracking. You’re unsure where AI will fit into your business yet, but you don’t want to be left behind. While a company shouldn’t chase every hype train, many have failed by waiting too long to take the leap (cue Kodak, Blockbuster, and BlackBerry). Investing resources into understanding how a new, transformational technology can impact your business isn’t a bad idea if you can afford it. At bigger companies, this can be part of the R&D department.”
― Chip Huyen, AI Engineering: Building Applications with Foundation Models

“Other than tools that help with general coding, many tools specialize in certain coding tasks. Here are examples of these tasks: Extracting structured data from web pages and PDFs (AgentGPT) Converting English to code (DB-GPT, SQL Chat, PandasAI) Given a design or a screenshot, generating code that will render into a website that looks like the given image (screenshot-to-code, draw-a-ui) Translating from one programming language or framework to another (GPT-Migrate, AI Code Translator) Writing documentation (Autodoc) Creating tests (PentestGPT) Generating commit messages (AI Commits)”
― Chip Huyen, AI Engineering: Building Applications with Foundation Models

“evaluation-driven development.”
― Chip Huyen, AI Engineering: Building Applications with Foundation Models

“RAG, start with simple term-based solutions such as BM25 instead of jumping straight into something that requires vector databases.”
― Chip Huyen, AI Engineering: Building Applications with Foundation Models

“If we can get people to trust a machine to take us into space, I hope that one day, security measures will be sufficient for us to trust autonomous AI systems.”
― Chip Huyen, AI Engineering: Building Applications with Foundation Models

“There are many possible solutions to any given problem.”
― Chip Huyen, Designing Machine Learning Systems: An Iterative Process for Production-Ready Applications

“AI engineering refers to the process of building applications on top of foundation models.”
― Chip Huyen, AI Engineering: Building Applications with Foundation Models

“most businesses don’t care about ML metrics unless they can move business metrics. Therefore, if an ML system is built for a business, it must be motivated by business objectives, which need to be translated into ML objectives to guide the development of ML models.”
― Chip Huyen, Designing Machine Learning Systems: An Iterative Process for Production-Ready Applications

“Using a database to supplement the instructions is called retrieval-augmented generation (RAG). You can also finetune—further train—the model on a dataset of high-quality product descriptions. Prompt engineering, RAG, and finetuning are three very common AI engineering techniques that you can use to adapt a model to your needs.”
― Chip Huyen, AI Engineering: Building Applications with Foundation Models