Data Augmentation Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Data Augmentation là kỹ thuật tạo ra dữ liệu mới từ dữ liệu gốc bằng cách biến đổi, xoay, cắt, hoặc thay đổi nhỏ. Mục...
Đọc tiếp →
Bài viết của ThienLv
Pretraining (Huấn Luyện Trước) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Pretraining Là Gì? Pretraining (huấn luyện trước) là giai đoạn đầu tiên trong việc xây dựng một mô hình ngôn ngữ lớn như GPT, Gemini...
Đọc tiếp →
Nucleus Sampling vs Top-k Là Gì? So Sánh Hai Phương Pháp Lấy Mẫu AI
Nucleus Sampling và Top-k Khác Nhau Như Thế Nào? Nucleus Sampling (Top-p) và Top-k Sampling là hai phương pháp lấy mẫu phổ biến nhất khi...
Đọc tiếp →
Zero-shot Learning Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Zero-shot Learning là khả năng một mô hình AI phân loại hoặc thực hiện tác vụ mà không hề có một ví dụ nào về...
Đọc tiếp →
Speculative Sampling (Lấy Mẫu Suy Đoán) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Speculative Sampling, hay còn gọi là lấy mẫu suy đoán, là một kỹ thuật giúp mô hình AI tạo văn bản nhanh hơn bằng cách...
Đọc tiếp →
Few-shot Learning Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Few-shot learning là một phương pháp huấn luyện AI mà mô hình chỉ cần từ 2 đến 5 ví dụ để hiểu nhiệm vụ và...
Đọc tiếp →
Grounding Trong AI Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Grounding trong AI đang trở thành một trong những khái niệm quan trọng nhất năm 2026, đặc biệt khi AI search ngày càng phổ biến....
Đọc tiếp →
Mixture of Data (Trộn Dữ Liệu Huấn Luyện) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Mixture of Data Là Gì? Mixture of Data (Trộn dữ liệu huấn luyện) là kỹ thuật kết hợp nhiều loại dữ liệu khác nhau trong...
Đọc tiếp →
Temperature Schedule Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Temperature Schedule Là Gì? Temperature Schedule là kỹ thuật thay đổi giá trị temperature trong quá trình huấn luyện AI, thay vì giữ cố định...
Đọc tiếp →