BGE Reranker-v2-m3 hiệu quả thực tế: Giao diện trực quan giúp giảm 42% thời gian lọc thông tin (Thử nghiệm A/B)

Bạn có từng gặp phải tình huống này không? Khi đối mặt với hàng tá kết quả tìm kiếm từ công cụ hoặc đống tài liệu khổng lồ được trích xuất từ cơ sở dữ liệu, bạn phải lần lượt xem xét từng mục một để tìm ra những thông tin thực sự hữu ích. Quá trình này vừa tốn thời gian lại mất sức, mắt nhìn hoa lên mà hiệu suất vẫn rất thấp. Trong bài viết hô ...

Đăng vào ngày 26 tháng 6 lúc 10:24

Sử dụng LIME để giải thích các mô hình học máy phức tạp

Trong lĩnh vực học máy, khả năng dự đoán của mô hình ngày càng được cải thiện, nhưng đặc tính "hộp đen" của chúng lại khiến nhiều người e ngại. Đặc biệt là khi kết quả dự đoán ảnh hưởng trực tiếp đến các lĩnh vực quan trọng như y tế, tài chính hay tư pháp, việc hiểu rõ logic quyết định của mô hình trở nên cực kỳ cần thiết. Bài viết nà ...

Đăng vào ngày 22 tháng 6 lúc 02:58

Tích hợp mô hình ngôn ngữ 8 tỷ tham số vào hệ thống quản lý tri thức doanh nghiệp

Triển khai mô hình ngôn ngữ trong hệ thống quản lý tri thức nội bộ Bạn đã bao giờ gặp tình huống này chưa: nhân viên mới vào làm được ba ngày vẫn hỏi "xin nghỉ phép năm thế nào"? Đội nhân sự phải nhắc đi nhắc lại quy trình lần thứ mười hai; tài liệu kỹ thuật nằm đâu đó trong trang Wiki, tìm kiếm từ khóa lại ra hàng loạt kết quả không ...

Đăng vào ngày 31 tháng 5 lúc 07:00

Hướng dẫn giải quyết các vấn đề thường gặp với dự án Graph2Vec mạng nơ-ron đồ thị

Dự án mã nguồn mở Graph2Vec là một triển khai song song của nghiên cứu "graph2vec: Học biểu diễn phân tán của đồ thị" được công bố tại hội thảo MLGWorkshop 2017. Dự án này được phát triển chủ yếu bằng ngôn ngữ Python và cung cấp khả năng học biểu diễn phân tán cho các đồ thị có kích thước tùy ý. Giới thiệu tổng quan về dự án Dự án Gra ...

Đăng vào ngày 30 tháng 5 lúc 15:59

Các khái niệm cơ bản về học sâu: Dữ liệu huấn luyện và các phương pháp tối ưu hóa

Dữ liệu trong học sâu Trong quá trình phát triển mô hình học sâu, dữ liệu đóng vai trò trung tâm trong ba giai đoạn chính: huấn luyện, xác thực và kiểm tra. Ba loại dữ liệu này là tập huấn luyện (training set), tập xác thực (validation set) và tập kiểm tra (test set). Sự khác biệt giữa tập xác thực và tập kiểm tra Quy trình hoàn chỉnh trong ...

Đăng vào ngày 27 tháng 5 lúc 05:54

Thực hiện thuật toán phân cụm k-means bằng tay

Một、Python triển khai k-means import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # Để giảm số lần lặp, chúng ta nên khởi tạo tâm cụm trong phạm vi phân bố dữ liệu def initialize_centroids(data, k): # Định nghĩa hàm chọn ngẫu nhiên tâm cụm data_min = data.min() # Trả về giá trị nhỏ nhất của mỗi đặc trưng data_max = ...

Đăng vào ngày 19 tháng 5 lúc 08:33

Phân Tích Rủi Ro An Toàn Hàng Không Và Đánh Giá Kỹ Thuật Bay - Giải Pháp Toàn Diện MathorCup 2023

Cuộc Thi Mô Hình Toán MathorCup Lần Thứ 13 Năm 2023 Bài Toán D: Phân Tích Rủi Ro An Toàn Hàng Không Và Đánh Giá Kỹ Thuật Bay Tổng Quan Bài Toán An toàn bay là nền tảng tồn tại và phát triển của ngành vận tải hàng không dân dụng. Với sự phát triển nhanh chóng của ngành hàng không Việt Nam, việc nghiên cứu các vấn đề liên quan đến an toàn bay ...

Đăng vào ngày 19 tháng 5 lúc 04:54

Các Ứng Dụng Thực Tế Của Python Trong Tự Động Hóa, Phân Tích Dữ Liệu Và Phát Triển Web

Tự Động Hóa Công Việc Văn Phòng Python là công cụ mạnh mẽ để xử lý các tác vụ lặp đi lặp lại trong môi trường văn phòng. Dưới đây là một số ví dụ điển hình với mã nguồn được viết lại hoàn toàn — tối ưu hóa cấu trúc, cải thiện tính rõ ràng và tuân thủ các nguyên tắc lập trình hiện đại: Trích xuất số điện thoại từ nhiều tệp văn bản import re fro ...

Đăng vào ngày 16 tháng 5 lúc 23:09