Chỗ tôi ghi lại những gì đang đọc và đang nghĩ. Phần lớn là về AI trong công việc.
Có một điều khiến giới làm AI trăn trở: một mô hình có thể đoán rất trúng, mà vẫn không nói được vì sao nó lại kết luận như vậy.
Chắc bạn từng có cảm giác này: mở TikTok hay Netflix mới vài phút, nó đã "đọc vị" và đưa đúng thứ mình đang muốn xem, dù mình chưa hề nói ra.
Một trong những bước ngoặt lớn của công nghệ là ngày máy tính bắt đầu "nhìn" được.
Trong việc dạy máy có một sự phân biệt nhỏ mà tôi thấy soi sáng rất nhiều điều về quản trị: giữa những thứ máy tự học được, và vài thứ con người phải chỉnh tay từ trước.
Nhiều người tưởng máy chỉ cần "đọc" qua dữ liệu một lượt là xong.
Bạn có nhớ trò chơi "tam sao thất bản" hồi nhỏ không?
Vì sao có những mô hình vượt qua chỗ khó một cách nhẹ nhàng, trong khi số khác lại mắc kẹt giữa đường?
Điều gì quyết định một "tế bào" trong mạng nơ-ron nên lên tiếng hay giữ im?
Có một mẹo giúp mô hình khoẻ hơn mà nghe qua thấy hơi vô lý: người ta cố tình cho nó… tạm nghỉ bớt một phần.
Chắc hẳn ai cũng từng gặp kiểu học trò thuộc lòng làu làu mọi bài trong sách, nhưng gặp một đề hơi lạ là lúng túng ngay.
Khi dạy một mô hình học, có một "nút chỉnh" nhỏ xíu nhưng quyết định gần như cả kết quả.
Có một điều nghe hơi ngược đời, nhưng lại là trái tim của cách AI học: thứ giúp nó giỏi lên không phải những lần nó đoán đúng, mà chính những lần nó đoán sai.
Mỗi sáng tôi gửi một việc nhỏ bạn làm được ngay hôm đó với AI. Đọc hết trong hai phút.