ByteDance, Alibaba and Tencent order $35bn of Nvidia chips, Reuters reports

Why Temperature 0 Isn't Deterministic in LLM Inference

Trong quá trình inference của LLM, temperature 0 không hoàn toàn quyết định như nhiều người vẫn nghĩ. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở cách thuật toán softmax hoạt động khi temperature bằng 0, làm cho xác suất của từ với highest score tiến tới 1 nhưng không bao giờ đạt hoàn toàn 1 trong thực tế. Điều này dẫn đến kết quả có vẻ ngẫu nhiên dù xác suất đã được chuẩn hóa, gây ra sự không chắc chắn nhỏ trong kết quả output. Điều đáng học là việc hiểu behavior của temperature trong LLM không đơn giản như tưởng tượng, đòi hỏi hiểu biết sâu về cách hoạt động của softmax và quy trình sampling text generation.

Bạn nên đọc bài này để hiểu cách giải quyết một vấn đề cơ bản nhưng thường bị nhầm lẫn trong việc phân tích và tối ưu hóa mô hình ngôn ngữ lớn, giúp tránh sai lầm trong việc thiết kế và triển khai hệ thống AI.

6 KV Cache Quantization Approaches

Bối cảnh về KV Cache Quantization trở nên quan trọng khi inference model lớn như GPT-3 cần …

How Specializing the Vocabulary of SLMs Can Cut Inference Cost by 77% in Real Applications

Các ứng dụng thực tế với SLMs (Small Language Models) thường tốn kém do kích thước từ vựng lớn. Một nghiên cứu mới phát hiện ra việc chuyên môn hóa (specializing) từ vựng cho từng domain cụ thể có thể giảm 77% chi phí inference. Phương pháp này sử dụng kỹ thuật vocabulary partitioning kết hợp với model compression trên dataset Wikipedia, cho thấy hiệu quả rõ rệt. Lập trình viên nên cân nhắc tiếp cận này nếu đang xây dựng ứng dụng SLM cho lĩnh vực chuyên biệt, vì nó vừa giảm chi phí vừa giữ được hiệu suất mô hình.

Những người phát triển LangChain hoặc các dự án AI logic sẽ tìm hiểu cách tối ưu hóa từ vựng của mô hình ngôn ngữ lớn để giảm chi phí tính toán trong ứng dụng thực tế.

Cadence Launches Maestro AI Models for Chip and System Design

Cadence vừa ra mắt bộ mô hình AI Maestro chuyên ngành để hỗ trợ quy trình thiết kế chip và hệ thống. Các mô hình này được phát triển với kiến trúc transformer và được huấn luyện trên dữ liệu thiết kế bán dẫn khổng lồ. Bộ công cụ này giúp tăng tốc độ thiết kế lên đến 30% và giảm thiểu lỗi lên đến 25% so với phương pháp truyền thống. Giới kỹ thuật học được từ bài viết là việc ứng dụng AI domain-specific có thể giải quyết hiệu quả bài toán phức tạp trong ngành EDA.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách AI mô hình hóa Maestro của Cadence đang thay đổi quy trình thiết kế chip và hệ thống.

Fixing Tool-Call Accuracy in vLLM

Độ chính xác của tool call rất quan trọng khi triển khai mô hình AI open-source, vì lỗi này làm tích lũy ngữ nghĩa vô nghĩa trong hệ thống. Trước đây, team đã phải duy trì một fork riêng của vLLM để đạt 100% độ chính xác schema accuracy với các mô hình Kimi và DeepSeek. May mắn là vLLM 0.31 đã hỗ trợ constrained decoding - một kỹ thuật đảm bảo tuân thủ schema. Với tính năng mới này, người dùng có thể đạt 100% schema accuracy mà không cần fork cho các phiên bản Kimi và DeepSeek mới hơn. Đây là bài học về tầm quan trọng của việc cập nhật phiên bản thư viện để tận dụng các cải tiến kỹ thuật.

Bài viết giải thích cách sử dụng constrained decoding trong vLLM 0.31 để đạt độ chính xác 100% trong các cuộc gọi API với mô hình Kimi và DeepSeek.

Cerebras Deploys Trillion-Parameter AI Models

Bối cảnh ngành AI đang đòi hỏi mô hình với hàng nghìn tỷ tham số (trillion-parameter), thách thức phần cứng hiện tại. Cerebras đã giải quyết bài toán này bằng cách ánh xạ các mô hình tiên tiến lên wafer WSE-3T với 1,2 triệu nhân xử lý. Kết quả cho phép hệ thống xử lý inference đạt tốc độ 1,000–2,000+ token mỗi giây, vượt xa các giải pháp truyền thống. Điều đáng học hỏi là cách Cerebras tối ưu hóa phần cứng chuyên dụng (ASIC) để đạt hiệu suất ấn tượng này, mở ra hướng đi mới cho AI quy mô lớn.

Bài viết này tiết lộ cách Cerebras triển khai mô hình AI với nghìn tỷ tham số, mở ra khả năng xử lý lý thuyết với tốc độ chưa từng có.

4 reasons why I paid for Windows 11 Pro and why I'll never switch to Linux

Ngành công nghiệp phần mềm hỗ trợ chủ yếu cho Windows với nhiều ứng dụng chuyên nghiệp thiết yếu. Các driver phần cứng quan trọng như NVIDIA DLSS và AMD FSR chưa được tối ưu trên Linux. Windows 11 Pro mang lại tính năng Virtualization-Based Security giúp bảo vệ hệ thống hiệu quả hơn. Sự tương thích với phần mềm chuyên dụng như Adobe Creative Cloud và Microsoft 365 là yếu tố quyết định. Nếu bạn làm việc trong môi trường đòi hỏi tính ổn định và hỗ trợ kỹ thuật, Windows 11 Pro vẫn là lựa chọn tối ưu.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu được những lý do thực tế khi lựa chọn Windows 11 Pro thay vì Linux trong môi trường làm việc hiện đại.

How CUDA Graph Replay Cuts Inference Overhead

CUDA Graph giúp giảm đáng kể overhead inference trong các ứng dụng AI. Thay vì thực thi từng kernel một cách riêng lẻ, CUDA Graph cho phép ánh xạ các kernel thành một đồ thị duy nhất, giảm thời gian setup từ vài mili giây xuống còn vài micro giây. Trong các tác vụ inference cần độ trễ thấp như self-driving car, việc này giúp cải thiện hiệu suất tổng thể. Công nghệ này đặc biệt hiệu quả khi inference được lặp đi lặp lại cùng một mô hình như trong các hệ thống thời gian thực.

Bài này giúp lập trình viên hiểu cách giảm độ trễ inference bằng kỹ thuật CUDA Graph Replay.