SLM

Mục lục Series | Chương tiếp theo: Phần 1: Kiến Trúc Hybrid AI & Tự Host vLLM → Answer-first: Sổ tay tối ưu hóa SLM cung cấp lộ trình làm chủ mô hình ngôn ngữ nhỏ: phân tích kinh tế TCO (tự host vLLM tiết kiệm 56% chi phí khi qua điểm hòa vốn 8.5 tỷ tokens/tháng), kỹ nghệ dữ liệu SFT, fine-tuning QLoRA 4-bit, chắt lọc tri thức DeepSeek-R1 và căn chỉnh DPO/GRPO. ...

← Chương trước: Executive Summary — Sổ Tay Tối Ưu Hóa SLM | Mục lục Series | Chương tiếp theo: Phần 2: Kỹ Nghệ Dữ Liệu Cho SFT: NEFTune & SemDeDup → Answer-first: Kiến trúc Hybrid AI định tuyến 80% truy vấn đơn giản về cụm SLM cục bộ (vLLM) và chỉ chuyển tiếp bài toán phức tạp lên Frontier LLM. Điểm hòa vốn đạt được ở mức 8.5 tỷ tokens/tháng, giúp doanh nghiệp cắt giảm 56% chi phí vận hành so với dùng hoàn toàn Cloud API. ...

🇬🇧 Read the English version of this article on tanhdev.com Sự trỗi dậy của các Small Language Models (SLMs) như Llama-3 (8B) hay Phi-3 đang đẩy xu hướng xử lý AI ra vùng biên (Edge). Tuy nhiên, kế thừa từ các kiến trúc phân tán trong Agentic System Architecture, bài toán hóc búa nhất của Platform Engineering không nằm ở bản thân Model, mà nằm ở Runtime. Chạy AI bằng Docker container tại Edge đang bộc lộ quá nhiều yếu điểm về bộ nhớ và tốc độ. ...

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 ...