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 →
Verifier Model Là Gì? Mô Hình Kiểm Chứng Giúp AI Chính Xác Hơn
Verifier Model Là Gì? Verifier Model (mô hình kiểm chứng) là một mô hình AI có nhiệm vụ đánh giá và chấm điểm đầu ra...
Đọc tiếp →
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 →