Viết linh tinh
Trong bài viết này, mình sẽ giới thiệu cho các bạn về Prompt Engineering, một kỹ thuật có thể giúp bạn tối ưu sức mạnh của chatGPT hay LLMs.
2 bài báo được upload bởi các nhà nghiên cứu từ Hàn quốc đã khẳng định việc tạo ra một loại vật liệu mới được gọi là “LK-99” có thể có khả năng siêu dẫn (superconduct) ở nhiệt độ phòng.
Nếu bạn đang không dõi theo LK-99, bạn đang bỏ lỡ những tin tức hay ho nhất đang diễn ra trên internet những ngày này, và nó giống như bạn đang trở nên lạc hậu vậy.
Thời gian gần đây, những “họa sĩ AI” đã trở thành một hiện tượng đáng chú ý trong cộng đồng AI cũng như toàn cầu. Chỉ với vài đoạn text mô tả, ta có thể trở thành một họa sĩ, một nhiếp ảnh gia hay một nhà sáng tạo nội dung. Stable Diffusion là một mô hình AI có thể giúp bạn thực hiện điều đó. Tuy sinh sau đẻ muôn so với các mô hình khác như Dall-E hay Midjourney nhưng SD có một ưu điểm đặc biệt khiến nó ở nên hấp dẫn: không yêu cầu một phần cứng quá cao để chạy.
Lựa chọn hàm kích hoạt trong hidden layer sẽ quyết định việc mô hình của bạn học dữ liệu huấn luyện như thế nào và sự lựa chọn hàm kích hoạt trong lớp đầu ra sẽ xác định loại dự đoán mà mô hình có thể thực hiện
Kết quả là gió sẽ có xu hướng chuyển hướng sang phải theo hướng di chuyển trên bán cầu Bắc và sang trái trên bán cầu Nam. Điều này tạo ra một hệ quả là các cơn bão ở bán cầu bắc sẽ luôn xoáy ngược chiều kim đồng đồ và ngược lại.
Deep learning là một lĩnh vực nghiên cứu hấp dẫn và các kỹ thuật trong lĩnh vực này đã đạt được kết quả hàng đầu thế giới trong việc giải quyết nhiều bài toán khó. Việc bắt đầu với deep learning và Pytorch có thể sẽ rất khó khăn với bạn.
Một bài viết khá hay mình đọc được trên blog của Huyen Chip, xin phép dịch lại để chia sẻ với mọi người, danh xưng “tôi” trong bài viết là tác giả Huyen Chip Lưu Series bài viết: Xây dựng...
làm cách nào để xây dựng đa chức năng với những luồng điều khiển khác nhau (như câu lệnh if hay vòng lặp for) và tích hợp các công cụ (như thực thi SQL, bash, trình duyệt webs, API bên thứ 3) và nhiều thứ phức tạp và mạnh mẽ hơn nữa vào ứng dụng của bạn.
Vision Transformer (ViT) đã trở thành một đối thủ cạnh tranh cho mạng neural tích chập (CNN), đang là công nghệ hàng đầu trong lĩnh vực thị giác máy tính và được sử dụng rộng rãi cho các nhiệm vụ nhận dạng hình ảnh khác nhau.
