Token AI là gì?
Token AI là những mảnh văn bản mô hình ngôn ngữ xử lý. Tìm hiểu tokenization, token đầu vào, đầu ra, cửa sổ ngữ cảnh và cách sử dụng hợp lý.
LLM hoạt động như thế nào?
Tìm hiểu LLM là gì, cách token, Transformer và self-attention tạo phản hồi, các giai đoạn huấn luyện và cách kiểm chứng đầu ra của mô hình.
Large Language Model là gì? Giải thích dễ hiểu
Tìm hiểu Large Language Model (LLM) là gì, cách mô hình tạo văn bản, ứng dụng phổ biến và vì sao cần kiểm chứng những câu trả lời quan trọng.
Generative AI là gì? Giải thích dễ hiểu cho người mới
Tìm hiểu Generative AI là gì, cách công nghệ này tạo nội dung, các ứng dụng phổ biến và lý do cần kiểm tra đầu ra trước khi sử dụng.
AI Inference là gì? Giải thích dễ hiểu
AI inference là quá trình mô hình AI đã huấn luyện xử lý dữ liệu mới để tạo dự đoán, phân loại, đề xuất hoặc câu trả lời.
Dữ liệu huấn luyện là gì?
Tìm hiểu dữ liệu huấn luyện là gì, cách mô hình machine learning học từ ví dụ, các loại dữ liệu và lý do chất lượng ảnh hưởng đến kết quả.
Mô hình AI là gì? Hướng dẫn đơn giản cho người mới
Tìm hiểu mô hình AI là gì, cách biến đầu vào thành đầu ra, sự khác nhau với thuật toán và dữ liệu huấn luyện, cùng các giới hạn cần lưu ý.
Các loại trí tuệ nhân tạo: Hướng dẫn dễ hiểu
Tìm hiểu các loại trí tuệ nhân tạo theo năng lực và chức năng, từ Narrow AI đến AGI, ASI, Reactive Machines và các nhóm mang tính lý thuyết.
AI và Automation: Khác biệt và cách chọn
Phân biệt AI và Automation, biết khi nào dùng quy tắc cố định, khi nào cần AI xử lý dữ liệu biến đổi và cách kết hợp có kiểm tra của con người.
AI và Machine Learning: Khác nhau như thế nào?
Tìm hiểu AI và Machine Learning khác nhau ra sao, cách hệ thống hoạt động theo quy tắc hoặc dữ liệu, cùng cách đánh giá công cụ AI trong thực tế.