Thành phố Cuồng loạn

Máy vector hỗ trợ (Support Vector Machine – SVM) là một trong những thuật toán học máy mạnh mẽ, ban đầu được thiết kế cho bài toán nhị phân. Tuy nhiên, nhờ các chiến lược mở rộng như One-vs-One và One-vs-Rest, SVM có thể giải quyết hiệu quả các bài toán phân loại đa lớp. Bài viết này trình bày nguyên lý hoạt động, cách triển khai mã nguồn và ví ...

Trong xây dựng mô hình Machine Learning, hiệu suất dự báo không chỉ phụ thuộc vào thuật toán mà còn phụ thuộc rất lớn vào chất lượng dữ liệu đầu vào. Hai khái niệm cốt lõi giúp tối ưu hóa dữ liệu là Kỹ thuật đặc trưng (Feature Engineering) và Lựa chọn đặc trưng (Feature Selection). Kỹ thuật đặc trưng (Feature Engineering) Feature Engineering ...

Chương 1: Giới Thiệu Về Khung Phát Triển AutoGLM AutoGLM là một khung mã nguồn mở được thiết kế để đơn giản hóa quy trình tinh chỉnh, triển khai và đánh giá các mô hình ngôn ngữ lớn. Khung này hỗ trợ nhiều kiến trúc model phổ biến và cung cấp giao diện mô-đun, giúp nhà phát triển nhanh chóng xây dựng các ứng dụng NLP tùy chỉnh. Cấu Hình Môi T ...

Hồi quy Logistic (Logistic Regression) Mặc dù tên gọi có chứa từ "hồi quy", nhưng Logistic Regression thực chất được sử dụng cho các bài toán phân loại (classification). Trong các bài toán này, thay vì dự đoán một giá trị cụ thể, mô hình sẽ trả về xác suất xảy ra của một sự kiện, thường nằm trong khoảng [0, 1]. Hàm Logistic (Sigmoid) Để ánh xạ ...

Lộ trình chuyển đổi mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) từ giai đoạn thử nghiệm (PoC) sang môi trường vận hành thực tế (Production) là giai đoạn rủi ro nhất trong vòng đời phát triển phần mềm AI. PoC chứng minh khả năng của GPT-5.5 trong điều kiện lý tưởng, nhưng Production đòi hỏi sự ổn định tuyệt đối trong mọi tình huống. Để thu hẹp khoảng cách này, k ...

Trong các cuộc thi khoa học dữ liệu, nhiều người tham gia thường gặp phải vấn đề: mô hình hoạt động tốt ở giai đoạn đầu nhưng lại sụt giảm đáng kể khi đến vòng xác thực cuối cùng. Tại sao lại có sự thay đổi đột ngột như vậy? Nguyên nhân chính là do các mô hình có thể bị "quá khớp" (overfitting) hoặc "khớp không đủ" (underfit ...

Lòng trung thành thương hiệu (Brand Loyalty) không chỉ đơn thuần là việc khách hàng quay lại mua sắm, mà còn là một chỉ số phản ánh sự gắn kết sâu sắc giữa người tiêu dùng và doanh nghiệp. Trong kỷ nguyên dữ liệu lớn, việc dự báo hành vi này dựa trên các thuật toán phân tích tiên tiến đã trở thành chìa khóa giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lư ...

Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn thực hiện fine-tuning mô hình ChatGLM3-6B sử dụng phương pháp LORA - một kỹ thuật fine-tuning hiệu quả về mặt tài nguyên. Giới thiệu về LORA: LORA (Low-Rank Adaptation) là phương pháp được đề xuất trong bài báo nghiên cứu tại địa chỉ arxiv:2106.09685. Thay vì thay đổi toàn bộ các tham số của mô hình gốc, LORA hoạt ...

1. Giới Thiệu Công nghệ tổng hợp giọng nói đang cách mạng hóa cách chúng ta tương tác với máy móc, nhưng các mô hình tổng quát thường không đáp ứng được nhu cầu của từng lĩnh vực cụ thể. Hãy tưởng tượng bạn đang phát triển một ứng dụng giáo dục cần giọng nói giải thích toán học tự nhiên, hoặc xây dựng một nền tảng sách nói muốn tạo giọng độc đ ...

Phân tích Kiến trúc Transformer 1. Tổng quan về Kiến trúc Transformer Transformer là mô hình học sâu dựa trên cơ chế attention, không phụ thuộc vào các cấu trúc tuần tự như RNN hay CNN. Nó được thiết kế cho các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) như dịch máy, sinh văn bản và xây dựng mô hình ngôn ngữ tiền huấn luyện — sau đó có thể tinh ch ...