Fine-Tuning

← Chương trước: Phần 1: Kiến Trúc Hybrid AI & Tự Host vLLM | Mục lục Series | Chương tiếp theo: Phần 3: Thực Chiến Fine-Tuning QLoRA: Axolotl & Unsloth → Answer-first: Kỹ nghệ dữ liệu Supervised Fine-Tuning (SFT) nâng cao chất lượng mô hình nhờ hai kỹ thuật cốt lõi: tiêm nhiễu ngẫu nhiên NEFTune vào vector nhúng để chống học vẹt (overfitting), và lọc trùng lặp ngữ nghĩa SemDeDup bằng cosine similarity nhằm tối ưu hóa tập huấn luyện. ...

Answer-first: Chọn Prompt Engineering để thử nghiệm nhanh và các tác vụ phổ quát; chọn RAG khi cần truy xuất tri thức động cập nhật liên tục; và chỉ chọn Fine-tuning (LoRA/QLoRA trên SLM) khi cần chuẩn hóa định dạng JSON nghiêm ngặt, cố định phong cách đối kháng, hoặc nén token giảm chi phí suy luận ở quy mô lớn. 🇬🇧 Read the English version of this article on tanhdev.com ...