TopAIToolsTopAITools

Glossary

0-9
1-shot learning5G + AI6DoF pose estimation7D representation8-bit quantization2-stage detector4D data0-shot learning9-layer network3D convolution
A
AGI / Artificial General IntelligenceAutoencoderAttentionAlgorithmArtificial Intelligence (AI)
B
BackpropagationBERTBoostingBatch NormalizationBias
C
ChatbotClusteringCNN / Convolutional Neural NetworkCross-ValidationClassifier / Classification
D
Deep LearningDeepfakeDiscriminative ModelDeterministic ModelData Augmentation
E
EmbeddingEncoderEpochEnsemble LearningExplainable AI (XAI)
F
Fine-tuningFusion / Multimodal FusionForward PropagationFoundation ModelFeature Extraction
G
GAN / Generative Adversarial NetworkGradient DescentGroundingGraph Neural Network (GNN)Generative AI
H
HyperparameterHeuristicHidden LayerHierarchical ModelHallucination
I
Imbalanced DataInterpretabilityInstruction tuningInstance / SampleIntelligence Amplification / Augmentation
J
JAXJitteringJoint EmbeddingJSONL / JSON-linesJuxtaposition
K
KL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means ClusteringK-Shot LearningKernel TrickKnowledge Distillation
L
Latent VariableLoss FunctionLSTM / Long Short-Term MemoryLarge Language Model (LLM)Learning Rate
M
Multimodal / MultimodalityMachine Learning (ML)Meta-learningModelMulti-head Attention
N
NormalizationNeural NetworkNLP / Natural Language ProcessingNLU / Natural Language UnderstandingNovelty Detection / Anomaly Detection
O
Objective FunctionOnline LearningOne-hot EncodingOverfittingOptimizer
P
Policy / Reinforcement Learning PolicyPoolingPretrainingPromptParameter
Q
Queue / BufferQuantizationQ-learningQueryQuality Estimation
R
Retrieval Augmented Generation (RAG)Representation LearningReinforcement Learning (RL)RegularizationRNN / Recurrent Neural Network
S
Supervised LearningSelf-Supervised LearningSequence ModelingSamplingSoftmax
T
Training DataTokenizerTransfer LearningTransformerTuning / Hyperparameter Tuning
U
Universal Approximation TheoremUnsupervised LearningU-NetUnderfittingUncertainty Estimation
V
Variational Autoencoder (VAE)Vector EmbeddingVanishing / Exploding GradientValidation SetVision Transformer (ViT)
W
Weak SupervisionWeight DecayWhitening / Whitening TransformationWord EmbeddingWorkflow
X
XOR problemX-axis / feature axisXAI / Explainable AIXLMXLNet
Y
Y-axis / feature axisY-transform / YUVYAGNI (You Aren't Gonna Need It)Yield (model yield / throughput)Yoga of AI
Z
Z-score NormalizationZero-gradient phenomenonZero-shot Learning / Zero-shot inferenceZero-centric / Zero-bias initializationZygosity in augmentation

Instruction tuning là gì

Instruction tuning là một kỹ thuật trong lĩnh vực học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên nhằm điều chỉnh các mô hình để hiểu và thực hiện tốt hơn các chỉ dẫn hoặc nhiệm vụ cụ thể. Quy trình này thường diễn ra dựa trên các mô hình đã được huấn luyện trước, với mục tiêu cải thiện hiệu suất của mô hình trong các tình huống ứng dụng cụ thể.


Ý nghĩa của instruction tuning đã tăng lên với sự phát triển nhanh chóng của các công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI). Nó cho phép các mô hình ngôn ngữ lớn, như dòng GPT, phản hồi hiệu quả hơn nhu cầu của người dùng và cung cấp các kết quả chính xác và liên quan. Việc thực hiện thành công kỹ thuật này sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến tính tự nhiên và hiệu quả của tương tác giữa người và máy.


Instruction tuning thường liên quan đến việc sử dụng một lượng nhỏ dữ liệu cho các tác vụ cụ thể để tinh chỉnh mô hình, cho phép mô hình hoạt động hiệu quả hơn trong việc xử lý các tác vụ đó. Bằng cách giới thiệu các chỉ dẫn hoặc ví dụ, mô hình có thể hiểu rõ hơn về ngữ cảnh và tạo ra các đầu ra phù hợp dựa trên các chỉ dẫn.


Trong các ứng dụng như hệ thống hỏi-đáp, tạo đối thoại và tóm tắt văn bản, instruction tuning có thể cải thiện đáng kể hiệu suất của mô hình. Ví dụ, trong lĩnh vực y tế, các mô hình đã qua instruction tuning có thể hiểu chính xác hơn các chỉ dẫn của bác sĩ và cung cấp những gợi ý liên quan hơn.


Nhìn về tương lai, instruction tuning có thể được tích hợp với nhiều phương pháp học tự giám sát hơn để cải thiện khả năng tổng quát của mô hình. Hơn nữa, khi nhu cầu về cá nhân hóa và tùy chỉnh tăng lên trong nhiều lĩnh vực, instruction tuning dự kiến sẽ đóng một vai trò lớn hơn trong nhiều ngành công nghiệp.


Ưu điểm của instruction tuning bao gồm việc cải thiện hiệu suất cụ thể của nhiệm vụ và sự hài lòng của người dùng, trong khi nhược điểm có thể bao gồm yêu cầu dữ liệu cao và quy trình tinh chỉnh phức tạp. Hơn nữa, việc điều chỉnh quá mức có thể dẫn đến việc mô hình bị quá khớp với các nhiệm vụ cụ thể.


Khi thực hiện instruction tuning, cần chọn lựa bộ dữ liệu một cách cẩn thận để đảm bảo tính đại diện và đa dạng của chúng nhằm tránh thiên kiến trong hiệu suất của mô hình đối với các nhiệm vụ cụ thể.