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

Git for US Legislation

Lawyers should be able to read a statute as it stood on any date and see which law wrote each phrase. A history of nine titles of the US Code, built by replaying every amendment, as the example.

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 …

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.

I ran a 9B model trained on Claude's reasoning on my 8GB GPU, and it made me rethink paying for Claude

Tác giả đã chạy được model 9B parameters trên GPU 8GB mà không cần trả phí, thách thức …

From spot fixes to measured gains: improving document extraction accuracy with ai_extract and MLflow Prompt Registry

Các hệ thống document extraction thường gặp vấn đề về accuracy do thiếu chuẩn hóa prompt và schema. Tác giả triển khai MLflow Prompt Registry kết hợp với ai_extract để versioning prompts, tracking metrics F1-score và precision-recall. Kết quả cho thấy cải thiện đáng kể accuracy từ 78.2% lên 89.5% trên dataset 10,000 tài liệu thực tế. Phương pháp này giúp đo lường hiệu quả thay đổi, tránh regression và tái sử dụng prompt tối ưu cho các documents tương tự. Bạn nên đọc để áp dụng pipeline đo lường được cải tiến cho các hệ thống document extraction production.

Hướng dẫn giúp bạn xây dựng hệ thống trích xuất tài liệu chính xác hơn bằng cách quản lý phiên bản prompt và đánh giá hiệu suất với MLflow Prompt Registry.

The Agentic Analytics Benchmark: ranking tables and labeling failures with Jev

Jev đánh giá xếp hạng các bảng warehouse và gắn nhãn lỗi agentic trong dưới một giây, thể hiện hiệu suất vượt trội. Tuy nhiên, khi thêm retrieval hints, độ chính xác không cải thiện đáng kể trên 20 mô hình được thử nghiệm trong Agentic Analytics Benchmark. Hiệu suất xử lý nhanh chóng này cho thấy tiềm năng lớn cho việc giám sát hệ thống data warehouse quy mô lớn. Bài viết cung cấp benchmark toàn diện để đánh giá hiệu suất agentic analytics, với con số cụ thể về thời gian xử lý và số lượng mô hình. Kết quả nghiên cứu hữu ích cho các developer đang xây dựng hệ thống agentic cần cân bằng giữa tốc độ xử lý và độ chính xác.

Bài viết cung cấp phương pháp đánh giá hiệu suất hệ thống phân tích dữ liệu tự động với độ chính xác cao.

Anthropic trained Claude on illegally obtained Stanford professors' books

Anthropic đã sử dụng ít nhất 10 tác phẩm của các giảng viên Đại học Stanford để huấn luyện mô hình Claude mà không có giấy phép. Công ty này phải trả khoản bồi thường bản quyền lên đến 1.5 tỷ USD vì vi phạm luật sở hữu trí tuệ. Việc sử dụng dữ liệu bị đánh cắp để phát triển AI có thể dẫn đến kiện tụng tốn kém và tổn hại uy tín cho doanh nghiệp. Lập trình viên nên chú ý đến nguồn dữ liệu khi xây dựng mô hình, đặc biệt với các công nghệ như RAG (Retrieval-Augmented Generation) cần dữ liệu chất lượng cao.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu rõ rủi ro pháp lý và đạo đức khi sử dụng dữ liệu bị đánh cắp để huấn luyện AI.

Fine-Tuning NVIDIA Nemotron to Know Local Rules, Not Just Local Languages

Khi AI ngày càng được áp dụng toàn cầu, các mô hình ngôn ngữ tổng quẫn gặp hạn chế trong hiểu biết về quy định địa phương. Nhóm nghiên cứu đã fine-tune mô hình NVIDIA Nemotron-4 340B bằng cách kết hợp dữ liệu pháp luật và văn hóa từ các khu vực khác nhau để tăng cường khả năng tuân thủ quy tắc địa phương. Quá trình training này tạo ra model có khả năng hiểu và áp dụng các quy định cụ thể như GDPR ở châu Âu hay luật bảo vệ dữ liệu ở Việt Nam, thay vì chỉ tập trung vào ngôn ngữ địa phương. Kết quả cho thấy mô hình đã giảm 37% lỗi trong việc xử lý thông tin nhạy cảm so với phiên bản gốc, đồng thời giảm 22% phản hồi vi phạm các quy định khu vực. Đáng học hỏi là phương pháp kết hợp dữ liệu đa dạng trong quá trình fine-tuning giúp cân bằng giữa khả năng ngôn ngữ và hiểu biết văn hóa-pháp lý, tạo hướng đi mới cho AI trong tương lai.

Bài viết hướng dẫn cách tinh chỉnh NVIDIA Nemotron để hiểu quy định địa phương, giúp AI trở nên phù hợp và hiệu quả hơn trong các bối cảnh cụ thể.