<밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM> Khóa học giải thích

Xin chào. Tôi là Park Hae-sun.

Đã lâu rồi tôi mới lại thông báo tin xuất bản sách mới đến mọi người.

<Máy học & Học sâu dành cho nhà phát triển> của Laurence Moroney, tác giả cuốn <Học LLM & AI bằng PyTorch>, đã được xuất bản!

Cuốn sách trước tập trung vào các ứng dụng học sâu sử dụng hệ sinh thái TensorFlow. Cuốn sách lần này sử dụng PyTorch thay vì TensorFlow và tập trung vào AI tạo sinh như LLM và Diffusion. Hiện sách đang được bán tại các nhà sách online và offline! Bản ebook cũng đã được phát hành! 🙂

• Đang được bán tại các nhà sách trực tuyến. [Kyobo Books] [Yes24] [Aladin] [Hanbit Media]

• 504 trang, 36,000 VNĐ –> 32,400 VNĐ, sách điện tử: 25,920 VNĐ

Tôi đã thực hiện một video tóm tắt ngắn gọn về những điểm mới được thay đổi so với phiên bản trước. Nếu bạn chia sẻ video này lên mạng xã hội (SNS), Hanbit Media sẽ chọn ra 5 người may mắn để gửi tặng cuốn sách ! Sau khi chia sẻ lên SNS, bạn nhất định phải đăng ký vào Google Form. Vui lòng tham khảo hướng dẫn bên dưới! from Hanbit Media! You must register on the Google Form after sharing it on social media. Please refer to the instructions below!

• Địa chỉ video để chia sẻ: https://youtu.be/vEwY31kDtl4

• Vui lòng đăng ký URL SNS nơi có thể xem nội dung đã chia sẻ vào mẫu Google Form (https://forms.gle/9CMP37YMugpkA8G96).

• Trong trường hợp không thể đăng ký địa chỉ URL, vui lòng đăng tải ảnh chụp màn hình.

• Thời gian diễn ra sự kiện: 3/5 (Thứ Năm) ~ 3/13 (Thứ Sáu)

• Thông báo người trúng thưởng: 16/3 (Thứ Hai) (Sẽ liên hệ riêng)

Sách sẽ được gửi trực tiếp từ Hanbit Media.

Rất mong nhận được sự tham gia nhiệt tình của các bạn.

Cảm ơn bạn!

Xin chào. Tôi là Park Hae-sun.

Chúc mọi người năm 2026 nhiều phúc lộc! 🙂

Phần giải thích nội dung chính của khóa học "Machine Learning, Nắm Vững Cốt Lõi Nhanh Chóng!" đã hoàn thành. Tiếp theo, khóa học "Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn, Nắm Vững Cốt Lõi Nhanh Chóng!" cũng sẽ sớm hoàn tất. Tin vui là tác giả Andriy Burkov đã cho phép sử dụng nội dung bổ sung trên wiki của sách gốc cho khóa học. Các giải thích về những nội dung này cũng sẽ được thêm vào hai khóa học, hãy mong đợi nhé! Tiếp theo hai cuốn sách này, cuốn "LLM Fine-tuning" sẽ sớm được xuất bản. Tôi sẽ thông báo lại khi việc đặt trước bắt đầu.

Lần này, thông qua nhà xuất bản Insight, tôi xin gửi đến các bạn mã giảm giá cho khóa học "Học Deep Learning với PyTorch trong 10 ngày" trên Inflearn. Hãy dành chút thời gian để xem qua khóa học và mua với giá ưu đãi nếu cần thiết. Hy vọng điều này sẽ hữu ích cho những ai đang có ý định tham gia khóa học như thế này!

>>>>> Mã giảm giá khóa học Inflearn về Deep Learning với PyTorch trong 10 ngày

■ Tên khóa học : Coupon giảm giá khóa học Cơ bản về Deep Learning với PyTorch trong 6 ngày

Mã giảm giá: Giảm 25% - https://inf.run/UFttZ

Chúc bạn có một buổi chiều vui vẻ. Cảm ơn bạn!

Xin chào. Tôi là Park Hae-seon.

Tôi bị cúm nên có vẻ như sẽ phải hoãn lại vài ngày khóa học dự định sản xuất từ cuối tuần. Xin lỗi vì việc cập nhật khóa học bị ảnh hưởng. Mong mọi người thông cảm rộng lượng.

Cảm ơn bạn.

Xin chào. Tôi là Park Hae-seon.

Cuối cùng đã hoàn thành xong các bài giảng về nội dung và code từ chương 1 đến chương 7! 😀Khóa học LLM từ cơ bản bao gồm tóm tắt khái niệm (video YouTube) và giải thích source code, đã bao quát tất cả từ đầu đến cuối bao gồm cả instruction fine-tuning.

Nhưng chưa dừng lại ở đây! GitHub của sách gốc chứa đầy những nội dung bonus phong phú. Trước tiên, tôi sẽ bắt đầu từ phần phụ lục của cuốn sách này và tạo ra các bài giảng về những nội dung bonus quý giá như viên ngọc nhỏ để upload lên.

Đối tượng đầu tiên là Phụ lục A Giới thiệu PyTorch. Nhiều độc giả đã tiếc nuối về việc không có video bài giảng về PyTorch. Thật may mắn khi có cơ hội đề cập đến PyTorch lần này. Khóa học này dự kiến sẽ được tải lên từ tuần thứ tư của tháng 11. Hãy mong chờ nhé! 😄

Cảm ơn bạn!

P.S: Khóa học này sẽ tăng giá trong thời gian tới. Nếu bạn thấy giá đã tăng thì đừng ngạc nhiên nhé. Tất nhiên các học viên hiện tại hoàn toàn không bị ảnh hưởng bởi việc thay đổi giá và vẫn có thể xem tất cả nội dung được thêm vào trong tương lai như hiện tại.

Xin chào. Tôi là Park Hae-seon.

Bạn đang có một cuối tuần vui vẻ chứ? 🙂 Tôi có tin tức về việc xuất bản cuốn sách mới nên xin được thông báo đến bạn.

Gartner에서 머신러닝 팀을 이끌었던 안드리 부르코프(Andriy Burkov)가 viết bộ sách Hundred-Page đã được xuất bản thông qua nhà xuất bản Insight! <The Hundred-Page Machine Learning Book> và <The Hundred-Page Language Models Book> đều là những cuốn sách bán chạy nhất có độ phổ biến cao trên LeanPub và Amazon. Hai cuốn sách này đã được phát hành với tên <머신러닝, 핵심만 빠르게!> và <대규모 언어 모델, 핵심만 빠르게!>.

Hai cuốn sách này thông qua lý thuyết và ví dụ sẽ khám phá một cách chắc chắn bản chất thực sự của machine learning và các mô hình ngôn ngữ lớn. Mặc dù là những cuốn sách mỏng khoảng 200 trang, nhưng phong cách của những cuốn sách này - từ lý thuyết toán học cơ bản đến việc từng bước tiến lên đỉnh cao - thật đáng kinh ngạc về sự trung thực và đã chọn lọc và trình bày rất tốt những điểm cốt lõi. Tôi khuyến khích tất cả những ai muốn nếm trải tinh hoa của machine learning và các mô hình ngôn ngữ lớn! Hiện đang bán đặt trước tại các cửa hàng sách trực tuyến. 🙂

• Machine Learning, chỉ những điều cốt lõi, nhanh chóng!: [교보문고] [Yes24] [알라딘]

• Mô hình ngôn ngữ lớn, chỉ cần những điều cốt lõi một cách nhanh chóng!: [Kyobo Book Centre] [Yes24] [Aladin]

• mỗi24,000원 –> 21.600 won

-- Thêm: Trong tuần này (2025.10.17~2025.10.26), nếu bạn tham gia khóa học giải thích <Học LLM từ đầu bằng cách tự tay xây dựng> GitHub + nội dung bonus, chúng tôi sẽ bốc thăm bốn người để tặng và . Mong nhận được nhiều sự quan tâm. Cảm ơn bạn!

Xin chào. Tôi là Park Hae-seon.

Khóa học "Giải thích GitHub + Nội dung Bonus của " đã được tải lên đến chương 4. Khóa học này đang giải thích dựa trên các Jupyter notebook trên GitHub. Tôi nghĩ sẽ rất hữu ích nếu bạn xem cùng với sách và video YouTube.

Nội dung bài giảng sẽ được sản xuất theo từng chương, trước tiên tạo video YouTube giải thích nội dung chính của mỗi chương, sau đó tiếp tục sản xuất. Ví dụ như: bài giảng YouTube chương 5 --> bài giảng nội dung GitHub chương 5 --> bài giảng YouTube chương 6 --> bài giảng nội dung GitHub chương 6, và cứ như vậy.

Mỗi tuần sẽ cập nhật ít nhất 1 chương nên có vẻ như sẽ sớm hoàn thành toàn bộ khóa học. Sau chương 7, tôi cũng sẽ tạo và đăng tải phần giải thích về phụ lục và nội dung bonus trên Github (khóa học này sẽ không được đăng lên YouTube).

Chúc bạn đọc chương 4 một cách thú vị và có thắc mắc gì thì hãy liên hệ qua Inflearn bất cứ lúc nào nhé.

Cảm ơn bạn! 🙂