A Gentle Introduction to Autoencoders & Latent Space

RAG & Fine-tuning in LLMs

RAG và fine-tuning là hai phương pháp tùy chỉnh LLM nhưng giải quyết vấn đề khác nhau: RAG truy xuất ngữ cảnh từ nguồn bên ngoài tại thời điểm suy luận (không thay đổi trọng số mô hình), còn fine-tuning cập nhật trọng số trước triển khai để thay đổi hành vi mặc định. Trong sản xuất, hai phương pháp thường được kết hợp, trong đó RAG xử lý truy xuất tri thức động còn fine-tuning định hình cách phản hồi của mô hình. Ngoài ra, bài viết cũng giải thích kỹ thuật ANN sử dụng IVF, giúp tăng tốc độ truy vấn lên tới 100 lần so với kNN thông thường nhờ phân vùng dữ liệu bằng k-means.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa hiệu suất và độ chính xác của hệ thống AI bằng cách phân biệt giữa RAG (chỉnh sửa tại thời điểm sử dụng) và fine-tuning (chỉnh sửa trước khi triển khai), cùng với kỹ thuật ANN như IVF để nhanh chóng xử lý dữ liệu lớn.

A How-To Guide On Fine-Tuning

Bài viết hướng dẫn fine-tuning LLM qua hai ví dụ: fine-tuning thủ công Mixtral 8x7B theo phong cách viết cá nhân bằng ghi chú và bài luận, và sử dụng PromptLayer để fine-tune GPT-3.5 thành công cụ tạo bài tập thể dục rẻ hơn nhờ dữ liệu do GPT-4 sinh ra. Nội dung đề cập đến thu thập dữ liệu, định dạng, tạo cặp huấn luyện bằng LLM, cũng như những khó khăn lặp đi lặp lại của phương pháp thủ công so với quy trình tối ưu hóa bằng PromptLayer, kết luận rằng fine-tuning thường phức tạp hơn RAG trong hầu hết trường hợp.

Là người phát triển muốn tối ưu hiệu suất của AI cho ứng dụng cụ thể mà không cần rủi ro phức tạp của fine-tuning thủ công, bài này giúp bạn so sánh cách chọn giữa RAG và các kỹ thuật fine-tuning chi tiết.

Amazon SageMaker AI now supports serverless model customization for Gemma 4 models

Amazon SageMaker AI vừa bổ sung hỗ trợ tùy chỉnh serverless cho các model Gemma 4 E4B và 31B của Google DeepMind, cho phép fine-tuning có giám sát (SFT), tối ưu hóa ưu tiên trực tiếp (DPO) và fine-tuning tăng cường (RFT) mà không cần quản lý hạ tầng. Người dùng chỉ trả tiền theo lượt sử dụng và có thể triển khai qua SageMaker Studio hoặc SDK Python.

Lập trình viên AI nên đọc để khám phá cách tối ưu hóa chi phí và tăng hiệu quả khi huấn luyện các mô hình lớn như Gemma 4 trên AWS với các phương pháp fine-tuning tiên tiến mà không phải lo về quản lý hạ tầng.

Scaling Laws, Carefully

Bài viết phân tích sâu về luật scaling (quy luật mở rộng) trong mô hình ngôn ngữ lớn, từ những nghiên cứu ban đầu (Amari 1992, Hestness 2017) đến các công trình quan trọng như Kaplan et al. và Chinchilla. Nó giải thích mối quan hệ power-law giữa kích thước mô hình, dữ liệu và compute, đồng thời điều chỉnh bất đồng giữa hai nghiên cứu này, cũng như đề cập đến các thách thức thực tế khi áp dụng luật scaling như độ chính xác làm tròn, chọn vùng fit và ảnh hưởng của lặp dữ liệu.

Lập trình viên xây dựng mô hình AI cần hiểu về quy luật mở rộng của mô hình để tối ưu hóa hiệu suất, chi phí và hiệu quả của các mô hình lớn như LLM từ những nguyên tắc cơ bản về phân phối dữ liệu và tính toán.

Ambient Scientific GPX10 Pro MCU delivers years of always-on AI on a coin-cell battery

Ambient Scientific has announced the GPX10 Pro, an ultra-low-power SoC designed for always-on AI at the edge. It features ten MX8 AI cores based on the company's DigAn technology, delivering up to 512 GOPS at 100 MHz with efficiency exceeding 7 TOPs/W, all while consuming under 100μW — enough to run for years on a single coin-cell battery. The chip includes an Arm Cortex-M4F core, 2048 KB SRAM, a DVP camera interface, multi-channel ADC for up to 8 analog sensors, microphone inputs, and AES-128 security. It supports standard neural network types (CNN, RNN, LSTM) and integrates with Keras, TensorFlow, and ONNX frameworks. A development kit with sensors, camera, Bluetooth, and debug interfaces is available, though pricing has not been disclosed.

New method aims to keep kids safe from illegal AI-generated content

Các nhà nghiên cứu MIT cùng tổ chức phi lợi nhuận Thorn phát triển kỹ thuật kiểm toán mới nhằm phát hiện liệu các mô hình AI sinh (generative AI) có bị tinh chỉnh (fine-tuned) để tạo ra nội dung lạm dụng tình dục trẻ em (CSAM) mà không cần sinh ra bất kỳ đầu ra nào. Phương pháp sử dụng Gaussian probing để phân tích các thay đổi adaptor LoRA bên trong cấu trúc đa tầng của mô hình, đạt độ chính xác 100% trong việc nhận diện các biến thể mô hình nguy hại.

Lập trình viên cần đọc bài này để hiểu cách phát triển công nghệ an toàn AI mới, giúp bảo vệ trẻ em trước nội dung nguy hiểm mà không cần tạo ra hoặc xử lý nội dung bất hợp pháp, mở ra cơ hội ứng dụng trong các giải pháp bảo mật và phát triển mô hình an toàn.

CNNs, RNNs, and Transformers Explained: A Mental Model for Key Deep Learning Concepts

Bài viết giới thiệu khái niệm cơ bản về neural network, deep learning và so sánh ba kiến trúc quan trọng: CNN (Convolutional Neural Networks), RNN (Recurrent Neural Networks) và Transformers thông qua mô hình tư duy trực quan.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ cơ chế hoạt động của các mô hình AI như CNN, RNN, và Transformer, giúp họ xây dựng và tối ưu hóa các giải pháp deep learning hiệu quả hơn trong thực tế ứng dụng.