Sử dụng Retrieval Augmented Generation (RAG) trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Retrieval Augmented Generation (RAG) là một kỹ thuật mạnh mẽ trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), kết hợp ưu điểm của các mô hình ngôn ngữ được đào tạo trước với hệ thống truy xuất thông tin. Mục đích chính của RAG là nâng cao khả năng của mô hình ngôn … Đọc tiếp

Khám Phá Google Gemini và Kỹ Thuật Multimodal Prompting

Google Gemini đánh dấu một bước tiến mới trong ngành công nghệ AI với việc áp dụng thành thạo kỹ thuật Multimodal Prompting. Hãy cùng khám phá tiềm năng mạnh mẽ của nó qua các phân tích và ví dụ dưới đây. Multimodal Prompting trong Google Gemini Multimodal Prompting là một kỹ thuật cho phép … Đọc tiếp

Vén Màn Bí Mật: Cuộc Rối Loạn Nội Bộ OpenAI và Điềm Báo AGI

Khi gió bão nổi lên trong lòng OpenAI, thế giới bên ngoài chỉ mới nghe thấy dư âm của sự kiện gây chấn động: việc Sam Altman đột ngột bị cách chức là đỉnh điểm của hàng loạt câu hỏi còn bỏ ngỏ về tương lai trí tuệ nhân tạo. Phải chăng đã có một … Đọc tiếp

Khám Phá DALL·E-3: Bước Tiến Đột Phá Trong Tạo Ảnh Từ Văn Bản

DALL·E-3 của OpenAI đánh dấu một bước phát triển vượt bậc từ phiên bản trước đó, mang lại khả năng sinh ảnh độc đáo và chất lượng cao từ những đoạn văn bản. Phiên bản mới này không những thừa hưởng những đặc điểm nổi bật từ “người tiền nhiệm” mà còn bổ sung thêm … Đọc tiếp

Bài 7: Thuật toán Perceptron

Trong bài trước, chúng ta đã tìm hiểu về hồi quy logistic, trong bài này, hãy cùng tìm hiểu về thuật toán perceptron, nguồn gốc của các mang nơ ron mạnh mẽ hiện nay. Giới thiệu về Perceptron Perceptron là một trong những thuật toán học máy đầu tiên và đơn giản nhất, được Frank … Đọc tiếp

OpenAI Dev Day: Sự kiện đột phá không thể bỏ qua về GPTs

OpenAI Dev Day không chỉ là sự kiện dành cho những người đam mê công nghệ, mà còn là một ngày lễ cho tương lai của trí tuệ nhân tạo, với những cập nhật công nghệ đột phá. Trong bài viết này, trituenhantao.io sẽ giúp bạn nắm bắt những cập nhật không thể bỏ qua … Đọc tiếp

Bài 6: Logistic Regression (Hồi quy Logistic)

Trong bài trước, chúng ta đã tìm hiểu về Gradient Descent – một phương pháp tối ưu hóa phổ biến trong Machine Learning. Tiếp tục chuỗi bài học, bài này chúng ta sẽ tìm hiểu về mô hình Hồi quy Logistic (Logistic Regression), một thuật toán phổ biến dùng cho bài toán phân loại nhị … Đọc tiếp

Bài 5: Gradient Descent

Trong bài trước, chúng ta đã tìm hiểu về K-means Clustering, một thuật toán học máy không giám sát. Trong bài này, chúng ta sẽ tìm hiểu về Gradient Descent – một thuật toán tối ưu hóa được sử dụng trong phổ biến lĩnh vực của Machine Learning. 1. Giới thiệu về Gradient Descent GradientĐọc tiếp