V
Vision Transformer (ViT) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Vision Transformer Là Gì? Vision Transformer (ViT) là kiến trúc AI áp dụng trực tiếp cơ chế Transformer — thứ từng làm nên thành công...
Đọc tiếp →
Sequence Length Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Sequence Length Là Gì? Sequence length (độ dài chuỗi) là số lượng phần tử trong một chuỗi dữ liệu mà mô hình AI xử lý...
Đọc tiếp →
Positional Encoding Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Bạn đã bao giờ thắc mắc tại sao ChatGPT hiểu được sự khác biệt giữa “chó cắn mèo” và “mèo cắn chó” chưa? Cùng là...
Đọc tiếp →
Sparse Attention Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Sparse Attention Là Gì? Cơ chế Sparse Attention trong Transformer Sparse Attention (attention thưa) là một kỹ thuật tối ưu trong kiến trúc Transformer, cho...
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 →
Layer Normalization (Chuẩn Hóa Lớp) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
Layer Normalization là một kỹ thuật chuẩn hóa dữ liệu trong mạng nơ-ron, giúp ổn định quá trình huấn luyện bằng cách điều chỉnh giá...
Đọc tiếp →
RoPE (Rotary Position Embedding) Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Cho Người Mới
RoPE (Rotary Position Embedding) Là Gì? RoPE – Kỹ thuật mã hóa vị trí bằng xoay vector RoPE (Rotary Position Embedding) là kỹ thuật mã...
Đọc tiếp →
Flash Attention Là Gì? Giải Thích Dễ Hiểu Về Kỹ Thuật Tối Ưu Transformer
Flash Attention Là Gì? Flash Attention – kỹ thuật tối ưu bộ nhớ GPU cho Transformer Flash Attention là thuật toán tối ưu hóa attention...
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 →