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 →
Gradient Accumulation Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Gradient Accumulation Là Gì? Gradient Accumulation là kỹ thuật cho phép huấn luyện model AI với batch size lớn hơn bộ nhớ GPU cho phép,...
Đọc tiếp →
BPE (Byte Pair Encoding) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
BPE (Byte Pair Encoding) Là Gì? Tokenization BPE trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên BPE, hay Byte Pair Encoding, là một phương pháp tách...
Đọc tiếp →
BLEU Score Là Gì? Đánh Giá Chất Lượng Dịch Máy AI
BLEU Score là thước đo chất lượng dịch máy phổ biến nhất hiện nay. Nếu bạn từng thắc mắc làm sao đánh giá AI dịch...
Đọc tiếp →
Batch Size Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Batch Size là một trong những hyperparameter cơ bản nhất khi train AI, nhưng nó quyết định rất nhiều thứ: từ tốc độ training đến...
Đọc tiếp →
Epoch Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Về Vòng Huấn Luyện
Epoch Là Gì? Epoch trong machine learning là một lần mô hình duyệt qua toàn bộ tập dữ liệu huấn luyện. Nếu bạn có 10.000...
Đọc tiếp →
Cross-Entropy Loss Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Cross-Entropy Loss Là Gì? Cross-Entropy Loss là một hàm mất mát (loss function) dùng để đo lường khoảng cách giữa phân phối xác suất mà...
Đọc tiếp →