Gradient Descent Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Gradient Descent Là Gì? Gradient Descent: đi theo hướng dốc nhất để tìm điểm loss nhỏ nhất Gradient Descent là thuật toán tối ưu hóa...
Đọc tiếp → 
Dropout (Bỏ Qua Neuron) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Về Kỹ Thuật Regularization Trong AI
Dropout Là Gì? Dropout ‘tắt’ ngẫu nhiên neuron, buộc mạng học phân tán thay vì ỷ lại Dropout là một kỹ thuật regularization trong deep...
Đọc tiếp →
Learning Rate Schedule Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Nếu bạn từng huấn luyện một mô hình AI mà loss dao động loạn nhịp hoặc mãi không chịu giảm, thì khả năng cao vấn...
Đọc tiếp →
Label Noise (Nhiễu Nhãn) Là Gì
Khi huấn luyện AI, ai cũng tập trung vào chọn model, chỉnh siêu tham số, nhưng ít ai để mắt tới một thủ phạm lặng...
Đọc tiếp →
Overfitting Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Về Hiện Tượng Quá Khớp Trong AI
Overfitting Là Gì? Overfitting (quá khớp) là hiện tượng một mô hình AI học quá kỹ dữ liệu huấn luyện, bao gồm cả nhiễu và...
Đọc tiếp →
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 →
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 →