Hiểu model AI đủ để dùng và chọn đúng model - token, prompt caching, model card, reasoning model và fine-tune
Bạn hiểu hóa đơn tính theo token, vì sao model trả lời mỗi lần một khác, cách đọc model card và khi nào cần fine-tune
@viettranx
AI Solution Architect & Founder 200Lab
Hơn 15 năm Solution Architect, chuyên làm giải pháp cho các hệ thống tải cao và AI Agent/Harness System ở cấp độ doanh nghiệp. Tác giả skill UI UX Pro Max (hơn 120k stars trên Github), GoClaw, Emree, AgentBrains.
Bạn hiểu hóa đơn tính theo token, vì sao model trả lời mỗi lần một khác, cách đọc model card và khi nào cần fine-tune
Bạn chọn phân phối, đọc khoảng tin cậy và p-value, dùng bootstrap cho điểm eval, nhận ra leakage, tính cross-entropy và KL
Bạn tính đạo hàm và gradient, dùng chain rule trên computational graph, kiểm tra gradient, đọc Hessian, tính tay SGD và Adam
Bạn xem layer là linear map, giải least squares, đọc kết quả SVD, chọn rank cho LoRA, đọc biểu đồ PCA và tính condition number
Bạn tính tay xác suất, khoảng tin cậy, cosine, phép nhân ma trận, softmax, logprob mà model dùng khi train, đánh giá và sinh token
Bạn vận hành agent có tool ghi dữ liệu: trace, gate và approval, prompt injection, ngân sách của run, chi phí model, release.
Bài viết của Việt Trần