Đúng kiểu người đàn ông chuyên đọc code luôn ấy

carpelbr4323

Học cách sử dụng các LLM cục bộ đa dạng (Qwen, Gemma) và tìm hiểu các kỹ thuật khác nhau để đánh giá (Evaluation) và cải thiện hiệu suất của hệ thống LLM một cách hiệu quả.

aischool

Hướng dẫn sử dụng LLM cục bộ (Local LLM) Phần 1 - Sử dụng small LLM(sLLM) & Đánh giá hiệu suất (Evaluation) và cải thiện LLM

실습 중심

ai in practice

AI 활용법

에이전트

AISchool

입문

초급

중급이상

대규모 언어 모델

랭체인

LangChain

AI 에이전트

AI Agent

랭그래프

LangGraph

Bài 1 - Tổng quan về Open Source Local LLM & small LLM(sLLM)

Bài 2 - Tổng quan về đánh giá hiệu năng mô hình LLM (Evaluation)

Thiết lập môi trường thực hành

Task 1 - So sánh hiệu suất dịch thuật của các mô hình Local LLM

Task 2 - So sánh hiệu suất MRC QA của các mô hình Local LLM

Task 3 - Xây dựng hệ thống RAG (Retrieval-Augmented Generation) bằng các mô hình Local LLM

Task 4 - Đánh giá khả năng sử dụng công cụ tìm kiếm web (Web Search) của các mô hình LLM cục bộ (Local LLM)

Nhiệm vụ 5 - Tạo AI Agent bằng cách kết hợp mô hình LLM cục bộ và LangGraph

Task 6 - So sánh hiệu suất kiểm duyệt của các mô hình Local LLM

Task 7 - So sánh hiệu năng suy luận toán học của các mô hình LLM cục bộ

Task 8 - So sánh hiệu suất Text-to-SQL của các mô hình Local LLM