Đang tải bảng tin…
LangChain0 Hot0 bình luận11 phút đọc
Using LangSmith to Support Fine-tuning
Learn how to fine-tune and evaluate LLMs with LangSmith for dataset management. Complete guide covers LLaMA2 and GPT-3.5 fine-tuning with practical examples.
Nguồn: https://www.langchain.com/blog/using-langsmith-to-support-fine-tuning-of-open-source-llms. 8 Sync News chỉ tóm tắt và dẫn link; bản quyền nội dung thuộc tác giả và nguồn gốc.
Hệ sinh thái 8 Sync
Một tài khoản, cả hệ sinh thái
Đọc tin ở đây, luyện code, học theo lộ trình và luyện IELTS trên các sản phẩm anh em — tất cả kết nối với nhau trong hệ sinh thái 8 Sync.
8syncdev.com
8syncdev.comCổng chính của hệ sinh thái: giới thiệu sản phẩm, blog và bảng giá trọn bộ.
Khám pháKhóa học
course.8syncdev.comHọc theo lộ trình rõ từng chặng: video, quiz chấm tự động, certificate và mentor đang làm nghề.
Xem lộ trìnhLuyện code
coding.8syncdev.com1.000 bài DSA, đề tiếng Việt, chấm tự động 7 ngôn ngữ — nhiều bài FREE, chạy ngay trên trình duyệt.
Luyện miễn phíIELTS
ielts.8syncdev.comChấm bốn kỹ năng IELTS bằng AI, phản hồi chi tiết theo rubric.
Dùng thử miễn phíZUS — IDE AI
zus.8syncdev.comAI IDE 22 MB cho dev Việt.
Tải miễn phímind0
mind0.8syncdev.comBộ nhớ tổ chức cho AI agent.
Khám pháAcoLeads
home-acoleads.8syncdev.comAI trực Fanpage, tự sàng lọc lead.
Dùng thửĐề xuất cho bạn
ByteByteGo55 Hot13 phútAI
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.
Medium1 Hot11 phútAI
RAG Isn’t Magic. Here’s the Journey From a Question to an Answer
Khi làm việc với RAG (Retrieval-Augmented Generation), nhiều người bị ấn tượng bởi khả năng "ma thuật" của nó. Hệ thống hoạt động bằng cách truy vấn các vector database như Pinecone hoặc Milvus để tìm ngữ cảnh liên quan từ kho knowledge base, sau đó đưa dữ liệu này vào prompt của LLM (GPT-3.5 hoặc GPT-4) để tạo câu trả lời. Tuy nhiên, RAG gặp thách thức với vấn đề hallucination - mô hình vẫn có thể tạo ra thông tin sai sự thật dù đã được truy vấn dữ liệu. Bài viết phân tích chi tiết từng bước trong quy trình RAG, giúp lập trình viên hiểu rõ nguyên nhân kỹ thuật đằng sau hiệu ứng "thần kỳ" này để tối ưu hóa hệ thống thực tế.
Bài viết này giải thích chi tiết quy trình hoạt động của RAG, giúp lập trình viên hiểu rõ cơ chế đằng sau công nghệ thay vì chỉ xem nó như phép màu.
freeCodeCamp25 Hot2 phútAI
Hands-On Evolution of Deep Learning – Geoffrey Hinton’s AI Legacy
Geoffrey Hinton được mệnh danh là "Godfather of AI" đã phát triển khóa học trên freeCodeCamp.org YouTube, giúp bạn thành thạo mạng nơ-ron hiện đại bằng cách tái tạo các bước đột phá lịch sử. Khóa học bắt đầu từ neural network truyền thống đến modern deep learning với các ví dụ code cụ thể trên framework PyTorch. Hinton giải thích chi tiết quá trình phát triển của backpropagation, convolutional neural networks và transformer models. Bạn sẽ hiểu tại sao dropout giảm overfitting từ 27% xuống 2.5% và cách attention mechanism thay đổi hoàn toàn NLP. Khóa học này là cơ hội hiếm hoi để học trực tiếp từ người đặt nền móng cho deep learning revolution.
Khóa học giúp bạn nắm vững mạng nơ-ron hiện đại bằng cách tái tạo những tiến trình đột phá trong lịch sử trí tuệ nhân tạo.
Medium1 Hot25 phútAI
Deep Learning Series: Magic Box is Moving to the Deep Neural Network!
Bối cảnh của bài viết là việc khám phá tiềm năng của deep neural networks trong giải quyết các bài toán phức tạp. Nguyên nhân kỹ thuật nằm ở khả năng tự động học đặc trưng từ dữ liệu của deep learning thay vì yêu cầu tính thủ công như các phương pháp truyền thống. Hệ quả là các mô hình như ResNet, VGG và CNN đã đạt được hiệu suất vượt trội trong các nhiệm vụ nhận dạng hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Điều đáng học là kiến trúc mạng nơ-ron sâu với hàng triệu tham số có thể từ những dữ liệu thô, nhưng việc huấn luyện đòi hỏi GPU mạnh và kiến thức về backpropagation, dropout và batch normalization.
Bài viết này giúp lập trình viên hiểu được sự tiến hóa từ Magic Box đến Deep Neural Network trong lĩnh vực học máy.
Medium1 Hot6 phútAI
Day 4 of 100: Building a Transformer Block From Scratch With NumPy
Bài viết trình bày việc xây dựng một Transformer block từ đầu bằng NumPy, sau khi đã triển khai scaled dot-product attention. Tác giả giải thích cách sử dụng Queries, Keys, và Values để Transformer quyết định phần thông tin quan trọng. Phần triển khai bao gồm các thành phần chính như multi-head attention và feed-forward network với activation function GELU. Bài viết cung cấp code thực tế chi tiết giúp người đọc hiểu sâu cơ chế hoạt động của Transformer.
Bài viết này giúp lập trình viên hiểu sâu và thực hành cách xây dựng khối Transformer từ đầu với NumPy, nền tảng quan trọng cho AI hiện đại.
Sebastian Raschka49 Hot3 phútAI
Kimi K3 Architecture Notes
Bài viết giới thiệu ngắn gọn kiến trúc Kimi K3 với các công nghệ chính như LatentMoE, Kimi Delta Attention, Attention Residuals, NoPE, khả năng đa phương thức (multimodality) và những lựa chọn tối ưu hóa hiệu suất suy luận (inference-efficiency).
Lập trình viên phát triển AI hoặc tích hợp mô hình ngôn ngữ lớn nên đọc để hiểu cách Kimi K3 tối ưu hóa kiến trúc mô hình bằng các kỹ thuật mới như LatentMoE và NoPE, giúp cải thiện hiệu suất tính toán và giảm chi phí trên thiết bị thực tế.
Hacker News55 Hot2 phútAI
[2607.11938] Mathematics of Data Science
Bài báo arXiv 2607.11938 giới thiệu phần tóm tắt về lĩnh vực "Toán học của Khoa học Dữ liệu", đề cập đến các nền tảng toán học ứng dụng trong phân tích dữ liệu.
Những kỹ thuật toán và lý thuyết toán học trong bài viết này sẽ giúp bạn hiểu sâu hơn về cách xây dựng mô hình học máy hiệu quả hơn, từ đó tối ưu hóa thời gian và chất lượng dự án của mình.
Hugging Face36 Hot12 phútAI
Newer Models, Same Advantage
Bài đăng trên Hugging Face của Dharma-AI giới thiệu những phiên bản nâng cấp của mô hình với những ưu điểm tương tự như trước.
Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách các mô hình AI mới nhất trên Hugging Face không chỉ nâng cấp hiệu suất mà còn mở rộng khả năng ứng dụng thực tế cho các dự án AI/ML của riêng họ.
Bình luận
Đang tải bình luận…