"Làm chủ LLM trong 7 ngày" là series hướng dẫn thực tiễn giúp bạn xây dựng các sản phẩm AI mạnh mẽ bằng cách ứng dụng Kỹ thuật Gợi ý (Prompt Engineering), Tinh chỉnh mô hình (Fine-Tuning) và Truy xuất Tăng cường (RAG). Dù bạn là kỹ sư AI, nhà phát triển hay doanh nhân công nghệ, series này sẽ cung cấp kiến thức cốt lõi và lộ trình nhanh chóng để đưa mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vào sản phẩm thực tế. 🚀
06 Jul 2025
1. LangChain Prompt Templates là gì? Như đã đề cập trong chương trước, một PromptTemplate là một mẫu định sẵn hoặc bản thiết kế để tạo ra các prompt nhất quán và hiệu quả cho các mô hình ngôn ngữ lớn (L...
23 Mar 2025
1. Giới thiệu về LangChain 1.1 LangChain là gì LangChain là một framework mã nguồn mở được thiết kế để đơn giản hóa việc phát triển, đưa vào sản xuất và triển khai các ứng dụng được hỗ trợ bởi các Mô h...
18 Mar 2025
1. Prompting và Kỹ thuật Prompt Engineering Các mô hình AI tạo sinh chủ yếu tương tác với người dùng thông qua đầu vào dạng văn bản. Người dùng có thể hướng dẫn mô hình thực hiện một nhiệm vụ bằng cách ...
18 Mar 2025
1. Hiểu về Ảo giác và Thiên kiến Chúng ta đã đạt được những thành tựu đáng kinh ngạc với AI trong vài năm qua, nhưng các mô hình nền tảng có sẵn vẫn còn những hạn chế khiến chúng không thể được sử dụng ...
17 Mar 2025
4. Giới thiệu về Mô hình Đa phương thức Lớn Mô hình đa phương thức (Multimodal models) được thiết kế để xử lý và diễn giải nhiều loại dữ liệu khác nhau, hay còn gọi là các phương thức (modalities), bao ...
17 Mar 2025
1. Hiểu về Transformers Kiến trúc Transformer đã thể hiện tính linh hoạt của nó trong nhiều ứng dụng khác nhau. Mạng gốc ban đầu được giới thiệu dưới dạng kiến trúc mã hóa-giải mã (encoder-decoder) cho ...
16 Mar 2025
1. Large Language Models là gì? Đến thời điểm này, có thể bạn đã nghe về chúng. Large Language Models (viết tắt là LLMs) là một loại mạng nơ-ron tiên tiến. Những mô hình này đã thúc đẩy nhiều đổi mới tr...
16 Mar 2025
Giới thiệu Series này tập trung vào các công nghệ cốt lõi cần thiết để tùy chỉnh mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) cho một trường hợp sử dụng cụ thể, giúp đạt được độ chính xác và độ tin cậy đủ để triển khai t...