Kiến thức về ML, DL, LLM trong AI

"Model" trong AI là gì?

• Một hệ thống học từ dữ liệu để đưa ra dự đoán hoặc quyết định

• Một công cụ quản lý dữ liệu

• Một loại phần mềm đồ họa

• Một định dạng ảnh huấn luyện

Một ứng dụng của ML trong đời sống là gì?

• Tạo ảnh động

• Gợi ý playlist âm nhạc

• Phát trực tiếp

• Đọc mã vạch

Ứng dụng thực tế của AI trong thương mại điện tử là gì?

• Xử lý đơn hàng thủ công

• Xây dựng hệ thống mạng

• Gợi ý sản phẩm dựa theo hành vi người dùng

• Tăng tốc độ mạng

Một hạn chế lớn của Deep Learning là gì?

• Không thể tái sử dụng mô hình

• Không hỗ trợ tiếng Việt

• Cần tài nguyên tính toán lớn

• Không ứng dụng được ngoài lý thuyết

Một ví dụ của LLM là:

• Microsoft Excel

• Google Docs

• ChatGPT

• Adobe Photoshop

Reinforcement Learning học thông qua:

• Văn bản liên tục

• Câu hỏi lựa chọn

• Phần thưởng và hình phạt

• Tìm kiếm hình ảnh

Overfitting là hiện tượng:

• Mô hình học quá kỹ dữ liệu huấn luyện và kém tổng quát

• Mô hình bỏ qua dữ liệu

• Mô hình không học được gì

• Mô hình chạy quá nhanh

LLM học dựa vào:

• Tín hiệu radio

• Văn bản ở quy mô lớn

• Các dòng mã chương trình

• Dữ liệu thời tiết

AutoML giúp gì cho quá trình xây dựng AI?

• Giảm kích thước ảnh

• Thiết kế kiến trúc giao diện

• Tự động hoá huấn luyện mô hình

• Tạo slide thuyết trình

Deep Learning phù hợp nhất với tác vụ nào?

• Vẽ sơ đồ tổ chức

• Trích xuất email

• Nhận diện hình ảnh và âm thanh

• Lưu trữ tài liệu