Cortex Training: Serverless Fine-Tuning for Open-Weight LLMs

Build Your Own Reasoning Model: A Full Video Course

Khóa học video kéo dài 11 giờ tập trung vào việc xây dựng model reasoning với Python và PyTorch. Nội dung bao gồm các kỹ thuật advanced như evaluation, inference-time scaling, reinforcement learning và distillation. Qua khóa học, bạn sẽ học cách tối ưu hiệu suất của các reasoning model hiện đại. Các bài thực hành code chi tiết giúp hiểu sâu về quy trình training và fine-tuning. Giá trị lớn nhất nằm ở việc kết hợp lý thuyết với thực hành để xây dựng được hệ thống AI có khả năng reasoning mạnh mẽ.

Lập trình viên muốn nâng cấp kiến thức về mô hình học máy từ cơ bản đến ứng dụng thực tế—đặc biệt là trong scaling mô hình, reinforcement learning, và distillation—để áp dụng ngay trong dự án AI của mình với Python và PyTorch.

Build and Train a 25M Parameter LLM From Scratch on Your CPU

Bối cảnh: Bạn không cần cụm GPU khổng lồ để học cách AI hiện đại hoạt động. Nội dung video hướng dẫn xây dựng, pre-train và fine-tune một mô hình LLM 25 triệu parameter chỉ trên CPU. Nguyên nhân kỹ thuật: Video trình bày quy trình chi tiết từ đầu đến cuối với các công cụ như PyTorch, tạo tập dataset từ văn bản thuần túy. Hệ quả: Người xem sẽ có được kiến thức thực tế về cách LLM hoạt động mà không cần tài nguyên đắt đỏ. Điều đáng học: Dù quy mô nhỏ hơn các frontier model như GPT-4 hay Llama 2, quy trình này giúp hiểu nền tảng của deep learning trong NLP.

Bài hướng dẫn này giúp bạn xây dựng và huấn luyện một mô hình ngôn ngữ quy mô 25 triệu tham số ngay trên CPU mà không cần cluster GPU đắt đỏ.

Vercel Schedules is now in public beta

Vercel Schedules is now in public beta. Run tasks on a cron cadence or at a single point in time, dispatching to a Vercel Function or a Vercel Queue topic, in any Vercel environment. Schedules can also be used through dynamic schedules in Eve.

Publish APIs, Set Usage Limits And Build A Developer Portal With Amazon API Gateway

Your company has data or a service that partners, customers or your own mobile app need to reach. You want a front door for it: a single address, with a key ...

Best Practices for Scoping and Organising Snowflake Semantic Views

Best Practices for Scoping and Organising Snowflake Semantic Views Snowflake Semantic Views provide a governed, reusable layer that defines how tables relate, what metrics mean, and who can access …

Cloudflare Pages vs Workers: which should you choose?

Cloudflare Pages là giải pháp hosting cho static sites với chi phí 0.20 USD mỗi lượt request vượt 10K, phù hợp cho các dự án dựa trên static site generation như Next.js hay Astro. Trong khi đó, Cloudflare Workers tính phí 0.50 USD cho mỗi triệu lượt request, cho phép xử lý API và full-stack app với runtime JavaScript/TypeScript. Hệ quả là Pages tối ưu cho dự án tĩnh có lượng request ổn định, còn Workers phù hợp khi cần scalability và xử lý logic phức tạp trên edge. Bài viết cung cấp biểu đồ request flow và ví dụ tính toán chi phí cụ thể, giúp lập trình viên ra quyết định dựa trên nhu cầu thực tế về performance và ngân sách.

Bài viết này giúp bạn hiểu rõ khi nào nên sử dụng Cloudflare Pages hay Workers cho dự án web tĩnh hoặc ứng dụng full-stack.

The LLM Blindspot: Why Models Forget What’s in the Middle of Your Prompt

Các mô hình LLM (Large Language Model) thường bỏ qua thông tin nằm ở giữa prompt, hiện tượng được nghiên cứu trong bài viết này. Nguyên nhân kỹ thuật đến từ cơ chế attention của transformer architecture, nơi các token ở đầu và prompt được tính trọng số cao hơn. Hệ quả là mô hình có thể hiểu sai hoặc bỏ qua chi tiết quan trọng nằm ở vị trí trung tâm của prompt. Bài viết phân tích cụ thể hiện tượng này với các thí nghiệm trên GPT-3.5 và GPT-4, cho thấy tỷ lệ lỗi tăng lên đáng kể khi thông tin quan trọng được đặt ở giữa. Điều đáng học là các lập trình viên nên thiết kế prompt đặt thông tin quan trọng ở đầu hoặc cuối để tối ưu hóa hiệu quả khi làm việc với LLM.

Bài giải thích này giúp lập trình viên hiểu rõ tại sao mô hình ngôn ngữ lớn có xu hướng bỏ qua thông tin ở giữa prompt.

Introducing Arcjet's custom AI security models

Arcjet's prompt injection detection now runs on Arcjet Himalia 1, a custom fine-tuned model, with specialist models for coding and security agents.