Thành phố Cuồng loạn

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 ...

Trong học máy truyền thống, mô hình "Random Forest" (Cây quyết định kết hợp - RQĐK) thường được ví như "vũ khí đa năng" nhờ tính linh hoạt và hiệu quả cao. Nhiều lý do làm nên điều này: Ít yêu cầu tiền xử lý dữ liệu, dễ triển khai thực tế. Có thể dùng cho cả bài toán phân lớp và hồi quy. Có khả năng chống quá khớp tốt hơn n ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

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 ...