Thành phố Cuồng loạn

Trong các hệ thống Retrieval-Augmented Generation (RAG) hiện đại, bước truy xuất thông tin thô thờng chỉ mang tính chất sàng lọc sơ bộ. Để đảm bảo chất lượng đầu ra, các kỹ thuật tái xếp hạng (reranking) đóng vai trò cốt lõi trong việc tinh chỉnh kết quả dựa trên độ tương đồng ngữ nghĩa sâu. Bài viết này phân tích chi tiết model Qwen3-Reranker- ...

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 ...

Một trong những bài toán nền tảng trong hệ thống hội thoại thông minh là đồng thời xác định ý định tổng thể của câu (intent detection) và trích xuất các thực thể có vai trò ngữ nghĩa cụ thể (slot filling), ví dụ: "Đặt vé máy bay từ Hà Nội đến Đà Nẵng ngày 15/04" → intent = book_flight, slots = {from_city: "Hà Nội", to_city: "Đà Nẵng", date: "15 ...

TextAttack là một framework Python mạnh mẽ dành cho lĩnh vực Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP), tập trung vào các cuộc tấn công đối nghịch, tăng cường dữ liệu và huấn luyện mô hình. Với kiến trúc thành phần linh hoạt, nhà phát triển có thể dễ dàng triển khai nhiều chiến lược tăng cường dữ liệu đa dạng, từ đó cải thiện đáng kể khả năng tổng quát và ...

1. Tổng quan Trong thời đại số hiện nay, mạng xã hội đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hàng ngày. Nó không chỉ thay đổi cách con người tương tác mà còn tác động mạnh mẽ đến tốc độ và phạm vi lan truyền thông tin. Đồng thời, nội dung trên các nền tảng này là một kênh quan trọng để thể hiện cảm xúc. Bằng cách khai thác dữ liệu ...

Triển khai Qwen3.5 với vLLM (2026 mới nhất) Bài hướng dẫn này bao gồm các bước **tải mô hình Qwen3.5, cài đặt vLLM, khởi động dịch vụ, cấu hình tham số chính, gọi API, tối ưu hóa lượng tử, và triển khai đa GPU**. Hướng dẫn này áp dụng cho môi trường Linux/WSL2. I. Yêu cầu phần cứng và môi trường 1.1 Đề xuất cấu hình phần cứng Quy mô mô hì ...

Giới thiệu Mô hình BERT tiêu chuẩn thường giới hạn độ dài chuỗi đầu vào ở mức 512 token. Tuy nhiên, trong nhiều bài toán thực tế, dữ liệu văn bản có thể dài hơn đáng kể. Để giải quyết vấn đề này, chúng ta cần điều chỉnh tham số max_position_embeddings trong cấu hình mô hình và tùy chỉnh quá trình huấn luyện để phù hợp với độ dài mới. 1. Xây dự ...

Thư viện NLP này được thiết kế để hỗ trợ người mới bắt đầu và nhà phát triển thực tế, bao gồm các nhiệm vụ NLP cơ bản như tăng cường văn bản, chatbot, phân loại văn bản, nhận diện thực thể tên, và cung cấp một lộ trình học tập toàn diện từ lý thuyết đến triển khai mã. Tổng Quan Về Các Chức Năng Chính Của Thư Viện NLP được tổ chức dưới dạng cấu ...

Mô hình BERT gốc được huấn luyện với hai nhiệm vụ chính: Masked Language Model (MLM): Dự đoán các từ bị che (mask) trong câu. Next Sentence Prediction (NSP): Xác định liệu câu thứ hai có phải là câu tiếp theo của câu đầu tiên hay không. Dữ liệu đầu vào cho BERT bao gồm ba loại embedding: Token Embeddings: Biểu diễn từng từ/token. Se ...