Gradient Accumulation Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Gradient Accumulation Là Gì? Minh họa kỹ thuật Gradient Accumulation trong huấn luyện mô hình AI Gradient Accumulation là kỹ thuật cho phép huấn luyện...
Đọc tiếp → 
QLoRA (Quantized LoRA) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
QLoRA (Quantized Low-Rank Adaptation) là một kỹ thuật tối ưu hóa quá trình fine-tune mô hình ngôn ngữ lớn, giúp giảm đáng kể lượng bộ...
Đọc tiếp →
Stochastic Gradient Descent (SGD) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Stochastic Gradient Descent Là Gì? Stochastic Gradient Descent (SGD) là phiên bản cải tiến của Gradient Descent, trong đó thay vì tính toán gradient trên...
Đọc tiếp →
Bagging vs Boosting Là Gì? Khác Biệt và Khi Nào Dùng
Khi bắt đầu học Machine Learning, mình đã rất nhầm lẫn giữa Bagging và Boosting. Hai cái này nghe giống nhau, đều kết hợp nhiều...
Đọc tiếp →
Self-RAG Là Gì? Kỹ Thuật RAG Tự Phản Tự Kiểm Tra Trước Khi Trả Lời
Self-RAG Là Gì? Self-RAG (Self-Reflective Retrieval-Augmented Generation) là phiên bản RAG mà model AI tự quyết định khi nào cần tra tài liệu, tự kiểm...
Đọc tiếp →
Cross-Validation (Kiểm Định Chéo) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Nếu bạn từng train một model AI và tự hỏi “liệu model này có hoạt động tốt trên dữ liệu mới hay không?”, thì Cross-Validation...
Đọc tiếp →
Regularization Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Regularization Là Gì? Regularization trong machine learning: đường cong khớp dữ liệu đơn giản Regularization (chuẩn hóa) là tập hợp các kỹ thuật giúp mô...
Đọc tiếp →
Gradient Clipping Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Gradient Clipping Là Gì? Gradient Clipping – giới hạn gradient khi huấn luyện neural network Gradient Clipping là kỹ thuật giới hạn giá trị gradient...
Đọc tiếp →
Text Classification Là Gì? Phân Loại Văn Bản Trong AI Giải Thích Dễ Hiểu
Nếu bạn từng thấy email spam tự động rơi vào thư mục rác, hay bình luận chửi bới trên fanpage bị ẩn trong vài giây,...
Đọc tiếp →