Thử thách đọc hết cuốn sách <Mô hình ngôn ngữ lớn, nắm bắt cốt lõi nhanh chóng!>

Lịch trình thử thách

• Lịch tuyển sinh: 10/30 (Thứ Năm) ~ 11/12 (Thứ Tư)

• Lịch trình thử thách: 11/13 (Thứ Năm) ~ 12/17 (Thứ Tư) (Trong 5 tuần)

• Lượng đọc mỗi tuần: Đọc xong từ chương 1 đến chương 5, mỗi tuần 1 chương

  
  

• Nếu bạn hoàn thành các nhiệm vụ và đạt tỷ lệ học tập 100% trong thời gian thử thách, bạn sẽ được cấp giấy chứng nhận. Nếu không hoàn thành nhiệm vụ, chúng tôi không thể cấp giấy chứng nhận cho bạn.

• Ngày dự kiến phát hành sách điện tử: 14 tháng 11, sách điện tử cũng được bao gồm trong phần xác nhận mua sách.

Quyền lợi thử thách

• Cung cấp mã giảm giá miễn phí cho khóa học <Mô hình ngôn ngữ lớn, nắm bắt cốt lõi nhanh chóng!> (tương đương 40.000 won)

  
  

• Cung cấp mã giảm giá 50% cho khóa học <Học về LLM thông qua việc xây dựng từ con số 0> (https://inf.run/wQDh8) (trị giá 30.000 won)

• Lợi ích bổ sung khi hoàn thành thử thách

  • Cung cấp mã giảm giá miễn phí cho khóa học <Học máy, chỉ những nội dung cốt lõi một cách nhanh chóng!> (trị giá 40.000 KRW) (Dự kiến phát hành sau ngày 17 tháng 12)

  • Cung cấp mã giảm giá miễn phí cho thử thách <Tinh chỉnh LLM, Nắm bắt cốt lõi nhanh chóng!> (sắp xuất bản) (trị giá 20.000 KRW) (Lịch trình mở thử thách và cấp mã giảm giá miễn phí sẽ được thông báo sau)

• Ưu đãi được cung cấp dưới dạng mã giảm giá Inflearn. Vui lòng tham khảo kỹ lưu ý bên dưới.

Giới thiệu sách

Lược bỏ những lý thuyết phức tạp, chỉ gói gọn những cốt lõi thiết yếu!

Hướng dẫn ngắn gọn nhất để nắm vững mô hình ngôn ngữ

Cuốn sách này là phần tiếp theo của cuốn sách bán chạy nhất "The Hundred-Page Machine Learning Book" của Andriy Burkov, bao gồm các nội dung từ cơ bản về mô hình hóa ngôn ngữ đến các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mới nhất một cách súc tích nhưng triệt để. Thông qua cuốn sách này, độc giả có thể học tập một cách hệ thống từ nền tảng toán học của học máy và mạng thần kinh hiện đại, đếm số (count) triển khai bằng Python, mô hình ngôn ngữ dựa trên RNN, Transformer tự tạo bằng PyTorch, cho đến thực hành LLM (tinh chỉnh hướng dẫn, kỹ thuật nhắc lệnh).

Cuốn sách này được thiết kế dưới dạng thực hành dựa trên mã nguồn Python có thể thực thi và môi trường Google Colab, giúp bất kỳ ai cũng có thể mở rộng hiểu biết của mình bằng cách làm theo từng bước. Sách giải thích quá trình mô hình ngôn ngữ phát triển từ các thống kê n-gram đơn giản trở thành công nghệ cốt lõi của AI ngày nay, bắt đầu từ các phương pháp dựa trên số lượng (count-based) cho đến kiến trúc Transformer mới nhất, đồng thời kết hợp cả nguyên lý và cách triển khai thực tế. Mỗi chương được xây dựng dựa trên nội dung của các chương trước đó để phát triển dần dần, giúp người đọc dễ dàng hiểu được các khái niệm phức tạp thông qua những lời giải thích rõ ràng, hình minh họa và các bài thực hành.

Lời giới thiệu

“Cuốn sách này giúp làm rõ những nhầm lẫn về khái niệm liên quan đến việc học máy thực sự hoạt động như thế nào. Đây là một cuốn sách quý giá trình bày về học máy một cách rõ ràng.”
- Vint Cerf (Người tiên phong trong lĩnh vực Internet và là người đoạt giải Turing)

“Đây là một điểm khởi đầu tuyệt vời cho những ai mới bước chân vào lĩnh vực mô hình hóa ngôn ngữ và muốn tiến tới những công nghệ tiên tiến nhất.”
- Tomáš Mikolov (Người phát triển word2vec và FastText)

“Andrej vẽ nên một hành trình từ những kiến thức cơ bản về đại số tuyến tính đến việc triển khai Transformer chỉ với khoảng 100 nét vẽ tuyệt vời.”
- Florian Douetteau (Đồng sáng lập kiêm CEO của Dataiku)

“Đây là một trong những hướng dẫn toàn diện nhưng súc tích nhất để có thể hiểu sâu về nguyên lý hoạt động bên trong của LLM.”
- Jerry Liu (Đồng sáng lập kiêm CEO của LlamaIndex)

“Andrej có một tài năng gần như siêu nhiên trong việc thu nhỏ các khái niệm AI khổng lồ thành kích thước vừa ăn, khiến người đọc cảm thấy ‘Bây giờ tôi đã hiểu rồi!’.”
- Jorge Torres (CEO của MindsDB)

Mua sách

• [Kyobo Book Centre] [Yes24] [Aladin]

• 220 trang, 24.000 VNĐ –> 21.600 VNĐ