Knowledge Distillation vs Quantization Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Khi bạn muốn tối ưu một mô hình AI lớn để chạy nhanh hơn, nhẹ hơn mà không mất quá nhiều chất lượng, hai kỹ...
Đọc tiếp → 
Lasso Regression Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Lasso Regression Là Gì? Lasso Regression chọn biến quan trọng, loại bỏ biến nhiễu Lasso Regression (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator) là một biến...
Đọc tiếp →
Instruction Tuning Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Nếu bạn đã nghe về fine-tuning hay RLHF mà vẫn chưa hiểu rõ Instruction Tuning khác gì, thì bài này chính là dành cho bạn....
Đọc tiếp →
Elastic Net Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Elastic Net là phương pháp kết hợp giữa Ridge Regression và Lasso Regression, giúp khắc phục điểm yếu của từng phương pháp. Nếu bạn đã...
Đọc tiếp →
Ridge Regression Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Ridge Regression là một biến thể của hồi quy tuyến tính, được thiết kế để xử lý vấn đề overfitting bằng cách thêm một số...
Đọc tiếp →
Hierarchical Clustering Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Hierarchical Clustering Là Gì? Hierarchical Clustering (phân cụm phân cấp) là một thuật toán học máy phân nhóm dữ liệu thành một cấu trúc cây,...
Đọc tiếp →
Gradient Boosting Machines (GBM) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Gradient Boosting Machines Là Gì? Gradient Boosting Machines (GBM) là một thuật toán học máy kết hợp nhiều cây quyết định (decision tree) yếu lại...
Đọc tiếp →
Reward Model Là Gì? Giải Thích Mô Hình Phần Thưởng Trong AI
Reward Model Là Gì? Reward Model là một mô hình AI được huấn luyện để đánh giá và chấm điểm chất lượng của câu trả...
Đọc tiếp →
Latent Space Là Gì? Không Gian Tiềm Ẩn Trong AI
Latent Space Là Gì? Latent Space không gian tiềm ẩn trong AI – nơi AI lưu trữ dữ liệu nén Latent Space (không gian tiềm...
Đọc tiếp →