Process Supervision vs Outcome Supervision Là Gì? Hai Cách Chấm Bài Cho AI
Process Supervision vs Outcome Supervision Là Gì? Process Supervision là phương pháp đánh giá từng bước trong quá trình AI suy luận, còn Outcome Supervision...
Đọc tiếp → 
RLVR Là Gì? Reinforcement Learning With Verifiable Rewards Giải Thích Dễ Hiểu
Bạn hẳn đã nghe chuyện DeepSeek-R1 học suy luận bằng reinforcement learning mà không cần con người chấm điểm từng câu trả lời. Bí quyết...
Đọc tiếp →
Scaling Laws Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Có một giai thoại khá phổ biến trong giới AI: người ngoài ngành tưởng mỗi model mới ra mắt là một đột phá bí ẩn...
Đọc tiếp →
Vanishing Gradient (Gradient Biến Mất) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Nếu bạn từng train một mạng nơ-ron sâu và thấy loss gần như không giảm sau rất nhiều epoch, khả năng cao bạn đã gặp...
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 →
Curriculum Learning (Học Theo Lộ Trình) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Curriculum Learning Là Gì? Minh họa Curriculum Learning: AI học từ bài đơn giản đến phức tạp như leo bậc thang Curriculum Learning là phương...
Đọc tiếp →
Warmup Steps Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Khi mới bắt tay vào huấn luyện mô hình AI, mình hay gặp một tham số lạ lẫm trong các file config: warmup_steps. Ban đầu...
Đọc tiếp →
Data Parallelism Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Data Parallelism Là Gì? Data Parallelism (song song dữ liệu) là kỹ thuật huấn luyện AI khi bạn chia nhỏ tập dữ liệu thành nhiều...
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 →