Chào mọi người! Tác giả vừa chia sẻ pipeline huấn luyện sơ khai cho mô hình ngôn ngữ nhỏ, giải quyết cực đoan giữa demo đơn giản & thư viện công nghiệp. Cấu trúc đơn giản, dễ đọc, đủ mạnh để chạy huấn luyện thực tế, phù hợp NCKT nhanh & so sánh ý tưởng công bằng. Repo được GitHub. #AI #MachineLearning #VietnamAI #DeepLearning #NLP #MachineLearningVietnam #KhoaHocDuLieu #AIVietnam

https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1qrlbrk/a_simple_pretraining_pipeline_for_small_language/

Mini-LLM: Mô hình ngôn ngữ transformer hiện đại với **RoPE, RMSNorm, SwiGLU, Grouped Query Attention** và **SentencePiece BPE** - hoàn toàn tự xây dựng! Đào tạo 80 triệu tham số trên 361 triệu token, đạt tốc độ 200-500 tok/sec. Lý tưởng cho sinh viên muốn học kiến trúc LLM mà không cần xử lý mã tối ưu 1 tỷ tham số. #LLM #AI #MachineLearning #MiniLLM #KhoaHocDuLieu #MachineLearningVietNam

https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1qq5zdr/i_built_an_80m_parameter_llm_from_scratch_using/

GPU là cốt lõi cho huấn luyện mô hình ngôn ngữ nhờ xử lý song song và tính toán ma trận nhanh. Bài viết phân tích kiến trúc GPU, phân biệt vs CPU, vai trò của CUDA/Tensor Cores, và quản lý VRAM. Hiệu suất GPU được đo lường bằng FLOPS, quyết định tốc độ huấn luyện. #AI #ML #GPU #MôHìnhNgônNgữ #CôngNghệ #ParallelComputing #DeepLearning #CUDA #VRAM #FLOPS #HiểuGPU #MachineLearningVietNam

https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1pk1hyp/day_4_21_days_of_building_a_small_language/

GLaDOS TTS được tinh chỉnh trên MLX từ các tệp trò chơi Portal 2 gốc #GLaDOS #Portal2 #TTS #MachineLearning #MLX #TinhChinhTTS #TròChơi #CongNghe #AI #TríTuệNhânTạo #VietnameseTech #MachineLearningVietnam

https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1omlb04/glados_tts_finetuning_on_mlx_from_the_original/