Series Python, AI & Data đi từ thu thập và làm sạch dữ liệu tới machine learning, deep learning, xử lý ngôn ngữ tiếng Việt, LLM, RAG, agent và đưa mô hình vào vận hành, với code Python chạy thật và số liệu đo trên ...
Một LLM (large language model, mô hình ngôn ngữ lớn) trông như một người trả lời câu hỏi, nhưng về bản chất nó chỉ làm một việc: nhìn dãy token đã có và ước lượng xác suất của token kế tiếp. Hiểu đúng...
Hoá đơn, giấy tờ, biên bản scan hay ảnh chụp bằng điện thoại vẫn là nguồn dữ liệu lớn nhất mà doanh nghiệp chưa đưa được vào hệ thống. Công nghệ OCR (nhận dạng ký tự quang học) biến ảnh chứa chữ thành...
Chuyển giọng nói thành văn bản là bài toán quen thuộc với doanh nghiệp: ghi âm tổng đài, biên bản cuộc họp, phụ đề video hướng dẫn. Từ cuối 2022, Whisper của OpenAI biến bài toán này thành thứ có thể...
Một cửa hàng có hàng nghìn đánh giá của khách mỗi tháng, và câu hỏi quen thuộc là bao nhiêu phần trong đó đang phàn nàn. Bài toán này gọi là phân tích cảm xúc, và với tiếng Việt, lựa chọn phổ biến hiệ...
Gần như mọi mô hình ngôn ngữ bạn nghe tên hiện nay, từ BERT, PhoBERT tới các mô hình sinh văn bản, đều xây trên cùng một kiến trúc: Transformer. Bài này không bàn mô hình nào "thông minh" hơn mà mở nắ...
Ở bài trước, TF-IDF coi "ô tô" và "xe hơi" là hai cột hoàn toàn khác nhau: không có cột nào nói rằng chúng gần nghĩa. Mô hình chỉ biết hai từ đó xuất hiện ở những tin khác nhau. Word embedding giải qu...
Một tòa soạn điện tử nhận vài trăm tin mỗi ngày và cần gán từng tin vào đúng chuyên mục, một sàn thương mại điện tử cần xếp phản hồi của khách vào nhóm "giao hàng", "thanh toán" hay "bảo hành". Đó là...
Một cửa hàng muốn biết trên kệ còn bao nhiêu chai, lon và hộp, và chúng nằm ở đâu. Mô hình phân loại ảnh ở bài trước chỉ trả lời "ảnh này thuộc lớp nào", còn bài toán kiểm kê cần câu trả lời cho từng...
Có 244 ảnh để huấn luyện, hai lớp kiến, ong, và bạn muốn một mô hình phân loại ảnh. Huấn luyện CNN từ đầu cho kết quả 71,9% trên tập kiểm tra (153 ảnh: 70 ảnh kiến, 83 ảnh ong, nên luôn đoán "ong" đã...
Một mạng nơ-ron chạy được lần đầu không có nghĩa là bạn đã biết huấn luyện deep learning cho ổn định. Chỉ cần đổi learning rate từ 0,001 sang 0,1, cùng mô hình, cùng dữ liệu, độ chính xác có thể rơi t...
Framework như PyTorch cho phép huấn luyện mạng nơ-ron chỉ bằng vài dòng, nhưng khi loss không giảm hay gradient biến mất, người chưa hiểu bên trong sẽ không biết bắt đầu từ đâu. Bài này xây một mạng n...
Ở các bài trước ta tự viết gradient descent bằng NumPy: đạo hàm tính tay, cập nhật tay. Cách đó dạy được bản chất, nhưng sẽ không sống nổi khi mô hình có hàng nghìn tham số và nhiều lớp. PyTorch giải...
Đã hiển thị toàn bộ bài viết
