Nhập từ khóa để tìm kiếm trong 371+ bài viết và chuyên đề…
Phân tích bài toán kinh tế học AI (FinOps TCO), so sánh chi phí Cloud API vs Self-Hosted SLMs và bản thiết kế kiến trúc Hybrid AI định hình năm 2026.
Thiết kế kiến trúc Hybrid AI hai tầng: định tuyến 80% truy vấn về cụm SLM cục bộ (vLLM v0.7+) trong 35ms và chỉ chuyển tiếp bài toán phức tạp lên Frontier LLM.
Kỹ nghệ dữ liệu SFT cho SLMs: cơ chế toán học NEFTune chống học vẹt, thuật toán SemDeDup lọc trùng ngữ nghĩa và rào chắn khử nhiễm điểm chuẩn 13-gram khắt khe.
Cấu hình huấn luyện 4-bit NormalFloat NF4, tối ưu hóa bộ nhớ GPU VRAM với Axolotl và Unsloth, công thức phân bổ bộ nhớ cho mô hình 8B-14B trên một GPU 24GB.
Chắt lọc tri thức từ DeepSeek-R1 671B sang SLM 1.5B–8B: chuyển giao tư duy Chain-of-Thought qua thẻ think, hàm mất mát kết hợp và Rejection Sampling chuẩn.
Phương pháp căn chỉnh hành vi SLM hiện đại: DPO, thuật toán GRPO không cần Critic, KTO tín hiệu nhị phân, triệt tiêu ảo giác và ép chuẩn định dạng JSON Schema.
Kiến trúc phát hiện gian lận tài chính thời gian thực trong Core Banking: Động cơ xử lý luồng Go 1.25 với cửa sổ trượt ring-buffer, Apache Flink CEP, lưu trữ trạng thái RocksDB và kho đặc trưng trực tuyến dưới 10ms.
Kiến trúc triển khai SLM quy mô doanh nghiệp: PagedAttention v2, nén KV Cache với MLA, lượng tử hóa AWQ và FP8, Multi-LoRA động và cổng CI/CD LLM-as-a-judge.
Cẩm nang thực chiến giúp kỹ sư AI huấn luyện QLoRA, chắt lọc tri thức DeepSeek-R1, căn chỉnh DPO/GRPO và tối ưu hóa SLMs (1B-14B) trên hạ tầng tự host vLLM.
Prompt engineering vs fine-tuning vs RAG: a clear 2026 decision framework for style, cost, and latency trade-offs. Hướng dẫn thực chiến và phân tích kiến.