AI Tạo Sinh & Học Sâu

Học cách xây dựng các ứng dụng được hỗ trợ bởi các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) bằng các framework như LangChain và LlamaIndex. Phát triển chatbot, hệ thống hỏi đáp và các tác tử với Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Nắm vững nghệ thuật và khoa học tạo các prompt hiệu quả để hướng dẫn các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) cho nhiều nhiệm vụ khác nhau, từ tạo nội dung đến lý luận phức tạp. Tìm hiểu các kỹ thuật như zero-shot, few-shot và chain-of-thought prompting.

Học cách xây dựng các mô hình có thể hiểu và tạo ra nội dung trên nhiều phương thức khác nhau, chẳng hạn như văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Khám phá các kiến trúc kết nối các loại dữ liệu khác nhau cho các ứng dụng AI phong phú hơn.

Tìm hiểu sâu về kiến trúc và ứng dụng của các mô hình khuếch tán để tạo ra hình ảnh chất lượng cao từ các câu lệnh văn bản. Khám phá các mô hình như Stable Diffusion và DALL-E, đồng thời học các kỹ thuật tổng hợp và chỉnh sửa hình ảnh.

Tập trung vào các thách thức vận hành trong việc triển khai, giám sát và bảo trì các mô hình tạo sinh quy mô lớn. Tìm hiểu về quản lý phiên bản mô hình, theo dõi hiệu suất, quản lý chi phí và xây dựng các quy trình sản xuất mạnh mẽ.

Vượt xa hơn việc chỉ dùng prompt bằng cách học cách tinh chỉnh (fine-tune) các mô hình ngôn ngữ đã được huấn luyện trước trên các bộ dữ liệu tùy chỉnh. Tùy chỉnh các mô hình như GPT, Llama và BERT cho các lĩnh vực và tác vụ cụ thể để cải thiện hiệu suất và độ chính xác.

Hiểu về kiến trúc học sâu nền tảng cung cấp sức mạnh cho AI hiện đại. Tìm hiểu về các cơ chế self-attention, mã hóa vị trí (positional encoding) và cấu trúc encoder-decoder đã tạo nên các mô hình như GPT và BERT.

Khám phá cách áp dụng các mô hình tạo sinh để tạo ra âm thanh, giọng nói và âm nhạc mới lạ. Tìm hiểu về các mô hình chuyển văn bản thành giọng nói, nhân bản giọng nói và sáng tác nhạc theo thuật toán.