Thành phố Cuồng loạn

Dự án CDial-GPT đại diện cho một bộ dữ liệu hội thoại tiếng Trung quy mô lớn và các mô hình hội thoại tiền huấn luyện dựa trên kiến trúc GPT. Hướng dẫn này sẽ đi sâu vào cấu trúc dự án, cách khởi chạy quá trình huấn luyện và điều chỉnh cấu hình mô hình để tối ưu hiệu suất. 1. Cấu trúc thư mục của dự án CDial-GPT Dự án CDial-GPT được tổ ...

Mô hình CLIP (Contrastive Language-Image Pretraining) đang mở ra những cơ hội mới trong lĩnh vực kiểm tra chất lượng nhạc cụ. Dưới đây là cách tận dụng mô hình này để phát hiện các khuyết điểm phổ biến như trầy xước, lõm và sự khác biệt màu sắc. Các Thách Thức Ngành: Những Khó Khăn Chính Của Kiểm Tra Truyền Thống Loại Vấn Đề Biểu Hiện Cụ T ...

Tổng Quan Về Mô Hình Mô hình Text-RNN (Recurrent Neural Network) là một lựa chọn phổ biến trong bài toán phân lớp văn bản. Trong ngữ cảnh hệ thống hỏi đáp (Question Answering), nhiệm vụ chính là dự đoán ý định (intent) của người dùng dựa trên câu lệnh nhập vào. Sử dụng mạng lưới thần kinh hồi tiếp có khả năng nắm bắt được thông tin ngữ cảnh và ...

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 ...