Tôi đã tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) trong hơn 2 năm qua! Dưới đây là 5 kỹ thuật tinh chỉnh LLM hàng đầu, được giải thích kèm hình ảnh:

Kỹ thuật ngữ là gì❓ Và tại sao mọi người lại nói về nó...👇 Kỹ thuật ngữ đang nhanh chóng trở thành một kỹ năng quan trọng cho các kỹ sư AI. Nó không chỉ đơn thuần là việc đưa ra các câu lệnh thông minh; mà là việc tổ chức hệ thống ngữ cảnh một cách có hệ thống. 🔷 Vấn đề: Hầu hết các tác nhân AI thất bại không phải vì các mô hình kém, mà vì chúng thiếu ngữ cảnh phù hợp để thành công. Hãy nghĩ về điều đó: LLM không phải là những người đọc tâm trí. Chúng chỉ có thể làm việc với những gì bạn cung cấp cho chúng. Kỹ thuật ngữ liên quan đến việc tạo ra các hệ thống động cung cấp: - Thông tin đúng - Công cụ đúng - Ở định dạng đúng Điều này đảm bảo rằng LLM có thể hoàn thành nhiệm vụ một cách hiệu quả. 🔶 Tại sao Kỹ thuật Lệnh Truyền Thống không đủ: Ngay từ đầu, chúng ta tập trung vào "các từ ma thuật" để khuyến khích phản hồi tốt hơn. Nhưng khi các ứng dụng AI trở nên phức tạp, ngữ cảnh hoàn chỉnh và có cấu trúc quan trọng hơn nhiều so với cách diễn đạt thông minh. 🔷 4 Thành phần Chính của Hệ thống Kỹ thuật Ngữ: 1️⃣ Luồng Thông tin Động Ngữ cảnh đến từ nhiều nguồn: người dùng, các tương tác trước đó, dữ liệu bên ngoài, các cuộc gọi công cụ. Hệ thống của bạn cần phải tổng hợp tất cả một cách thông minh. 2️⃣ Truy cập Công cụ Thông minh Nếu AI của bạn cần thông tin hoặc hành động bên ngoài, hãy cung cấp cho nó các công cụ phù hợp. Định dạng các đầu ra sao cho dễ tiêu hóa nhất. 3️⃣ Quản lý Bộ nhớ - Ngắn hạn: Tóm tắt các cuộc trò chuyện dài - Dài hạn: Nhớ sở thích của người dùng qua các phiên 4️⃣ Tối ưu hóa Định dạng Một thông báo lỗi ngắn gọn, mô tả tốt hơn một khối JSON khổng lồ mọi lúc. 🔷 Kết luận Kỹ thuật ngữ đang trở thành kỹ năng cốt lõi mới vì nó giải quyết nút thắt thực sự: không phải khả năng mô hình, mà là kiến trúc thông tin. Khi các mô hình ngày càng tốt hơn, chất lượng ngữ cảnh trở thành yếu tố giới hạn. Tôi sẽ chia sẻ thêm khi mọi thứ phát triển và trở nên cụ thể hơn! Hãy theo dõi!! 🙌 ____ Nếu bạn thấy điều này hữu ích, hãy chia sẻ lại với mạng lưới của bạn. Tìm tôi → @akshay_pachaar ✔️ Để biết thêm thông tin và hướng dẫn về LLM, Tác nhân AI và Học máy!

Giải thích rõ ràng về việc chưng cất tri thức trong LLMs:

Cách các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) huấn luyện các LLMs khác, được giải thích rõ ràng (kèm hình ảnh):

Hãy xây dựng một ứng dụng RAG "Trò chuyện với mã của bạn" sử dụng Qwen3-Coder:

Ứng dụng RAG đa phương thức được hỗ trợ bởi MCP! Nó cho phép bạn thực hiện RAG trên: - Âm thanh - Video - Hình ảnh - Và văn bản 100% mã nguồn mở, đây là hướng dẫn từng bước:

Tôi vừa xây dựng một máy chủ MCP tối ưu cho AI Đa phương thức. Nó cho phép bạn thực hiện RAG trên âm thanh, video, hình ảnh và văn bản! Mã nguồn hoàn toàn mở, đây là phân tích chi tiết...👇

Transformer so với Mixture of Experts trong LLMs, được giải thích một cách trực quan:

Giao thức gọi công cụ toàn cầu! Một giải pháp thay thế an toàn, đáng tin cậy và có thể mở rộng cho MCP. Giao thức gọi công cụ toàn cầu (UTCP) cho phép bất kỳ tác nhân nào giao tiếp với bất kỳ công cụ nào—HTTP, gRPC, WebSocket, thậm chí là CLI cục bộ của bạn—mà không cần bao bọc, độ trễ hay bị khóa. 100% mã nguồn mở.

🤖 🛡️ Điểm tin cậy Cleanlab Hệ thống điểm tin cậy mạnh mẽ của Cleanlab ngăn chặn những ảo tưởng của AI trong hỗ trợ khách hàng, tích hợp liền mạch với LangGraph để phát hiện và chặn các phản hồi có vấn đề trước khi đến tay người dùng. Khám phá cách triển khai kỹ thuật tại đây: