Thành phố Cuồng loạn

Bạn có đang gặp khó khăn với các yêu cầu phần cứng cao khi triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM)? Liệu một mô hình chỉ với 3 tỷ tham số có thể đạt được hiệu suất suy luận vượt trội trên các card đồ họa tiêu dùng? Bài viết này sẽ phân tích sâu kiến trúc kỹ thuật và hiệu suất thực tế của StableLM-3B-4E1T thông qua các thử nghiệm, giúp bạn nắm ...

Ngày 13 tháng 4 năm 2026, mô hình ngôn ngữ Elephant Alpha chính thức ra mắt trên nền tảng OpenRouter — không phải như một "siêu mẫu" tham vọng về độ chính xác tuyệt đối, mà như một giải pháp tối ưu hoá hiệu suất tính toán và tiêu thụ tài nguyên. Với kiến trúc 100 tỷ tham số, cửa sổ ngữ cảnh 256K token và khả năng sinh đầu ra có cấu trúc, mô hì ...

Giới thiệu về KTransformers KTransformers là một framework linh hoạt dựa trên Python, được thiết kế để tối ưu hóa quá trình suy luận của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Thông qua các chiến lược tối ưu kernel và phân song song hóa tiên tiến, công cụ này cung cấp giao diện tương thích với Transformers, đồng thời hỗ trợ sẵn các API chuẩn RESTful ( ...

1. Chuẩn bị ban đầu 1.1. Tạo dự án và cấu hình pom <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven ...

Tương tác Agent Đa Lượt và Nhu cầu từ Phía Klien Một tương tác agent hoàn chỉnh đòi hỏi việc duy trì thông tin phiên có cấu trúc. Mỗi lượt của trợ lý (assistant) thường xen kẽ giữa "suy luận" (reasoning) và một hoặc nhiều lời gọi công cụ (tool call). Lượt người dùng (user) tiếp theo sẽ điền các kết quả công cụ tương ứng vào ngữ cảnh của mô hình ...

Ollama hiện là công cụ phổ biến nhất để chạy các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trên máy cục bộ, hỗ trợ Windows, macOS và Linux. 1. Cài đặt nhanh a. Windows / macOS Tải về: Truy cập trang web ollama.com để tải gói cài đặt. Windows: Chạy trực tiếp tệp .exe, dịch vụ sẽ tự động khởi động sau khi cài đặt. macOS: Kéo thả biểu tượng từ .dmg vào thư mục ...

Trong phiên bản OpenClaw 2026, khả năng quản lý bộ nhớ và ngữ cảnh (Memory & Context) là yếu tố then chốt tạo nên sự khác biệt so với các chatbot thông thường. Thay vì chỉ lưu trữ lịch sử trò chuyện đơn giản, OpenClaw sử dụng một hệ thống tri thức phân lớp, cho phép truy xuất và tùy chỉnh logic linh hoạt. Kiến trúc bộ nhớ của OpenClaw được ...

Xử lý lỗi và theo dõi quá trình phát triển LLM Trong bài viết này, chúng ta sẽ thảo luận về hai vấn đề thực tế khi làm việc với mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Đầu tiên, cách xử lý các lỗi có thể xảy ra khi gọi API OpenAI. Thứ hai, cách sử dụng các công cụ ghi nhật ký để giám sát quá trình chạy ứng dụng LLM. Xử lý lỗi khi sử dụng API OpenAI Khi ...

Các Kỹ Thuật Tối Ưu Hóa Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn (LLM) Bằng Python Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ trí tuệ nhân tạo, các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, tạo văn bản và hệ thống hội thoại. Tuy nhiên, những mô hình này thường có số lượng tham số khổng lồ và yêu cầu tín ...

Tổng quan về quy trình Model I/O Trong hệ sinh thái LangChain, việc tương tác với các mô hình ngôn ngữ được chuẩn hóa thông qua quy trình Model I/O. Quy trình này bao gồm ba giai đoạn chính: Định dạng (Format): Sử dụng Prompt Templates để xây dựng đầu vào linh hoạt. Dự đoán (Predict): Kết nối và gọi các mô hình ngôn ngữ (LLMs hoặc Chat ...