Sequence-to-Sequence (Seq2Seq) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Sequence-to-Sequence, hay Seq2Seq, là một kiến trúc học máy xử lý bài toán đầu vào là một chuỗi và đầu ra cũng là một chuỗi....
Đọc tiếp → 
Label Smoothing Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Label Smoothing là một kỹ thuật regularization trong machine learning, thay vì gán nhãn cứng (hard label) kiểu 100% thuộc lớp A và 0% thuộc...
Đọc tiếp →
Encoder-Decoder Architecture Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Encoder-Decoder Architecture là kiển trúc nền tảng của AI hiện đại, nơi một nửa mạng đọc và hiểu đầu vào, nửa kia sinh ra đầu...
Đọc tiếp →
MMLU Là Gì? Benchmark Đánh Giá AI Toàn Diện Nhất
MMLU Là Gì? MMLU – Benchmark đánh giá AI trên 57 lĩnh vực kiến thức MMLU (Massive Multitask Language Understanding) là một bộ bài kiểm...
Đọc tiếp →
Tokenizer Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Tokenizer Là Gì? Tokenizer là công cụ chia văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn gọi là token — mỗi token có thể là...
Đọc tiếp →
Pruning (Tỉa Mô Hình) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Pruning Là Gì? Pruning (tỉa mô hình) là kỹ thuật giảm kích thước mô hình AI bằng cách cắt bỏ các tham số không cần...
Đọc tiếp →
Contrastive Learning Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Contrastive Learning Là Gì? Contrastive Learning (Học tương phản) là phương pháp huấn luyện AI mà máy học cách phân biệt giữa các dữ liệu...
Đọc tiếp →
Self-Supervised Learning Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Self-Supervised Learning Là Gì? Self-Supervised Learning (Học tự giám sát) là phương pháp huấn luyện AI mà trong đó mô hình tự tạo nhãn dữ...
Đọc tiếp →
BERT Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
BERT Là Gì? BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) là mô hình ngôn ngữ do Google công bố năm 2018, thay đổi cách máy hiểu...
Đọc tiếp →