ALiBi Là Gì? Kỹ Thuật Mở Rộng Context Window Không Cần Tham Số
ALiBi Là Gì? ALiBi: kỹ thuật mở rộng context window không cần tham số học ALiBi (Attention with Linear Biases) là một kỹ thuật giúp...
Đọc tiếp → 
Beam Search Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Beam Search Là Gì? Beam Search là thuật toán tìm kiếm giúp AI tạo văn bản bằng cách giữ lại một số lượng cố định...
Đọc tiếp →
Label Noise (Nhiễu Nhãn) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Label Noise Là Gì? Label Noise (nhiễu nhãn) là tình trạng dữ liệu huấn luyện chứa nhãn sai hoặc không chính xác. Nghĩa là mẫu...
Đọc tiếp →
Precision & Recall Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Precision & Recall Là Gì? Precision và Recall trong machine learning Precision (độ chính xác) và Recall (độ phủ) là hai chỉ số đánh giá...
Đọc tiếp →
Confusion Matrix Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Confusion Matrix Là Gì? Ma trận nhầm lẫn trong machine learning Confusion Matrix (ma trận nhầm lẫn) là một bảng hai chiều dùng để đánh...
Đọc tiếp →
Hyperparameter Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Khi mới bắt đầu với machine learning, nhiều người nghĩ rằng chỉ cần chọn mô hình tốt rồi cho nó học là xong. Nhưng thực...
Đọc tiếp →
Early Stopping Là Gì? Ngăn Overfitting Khi Train Mô Hình AI
Khi huấn luyện mô hình machine learning, một trong những vấn đề phổ biến nhất là overfitting — mô hình học quá kỹ dữ liệu...
Đọc tiếp →
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 →