Glossary

0-9

1-shot learning 5G + AI 6DoF pose estimation 7D representation 8-bit quantization 2-stage detector 4D data 0-shot learning 9-layer network 3D convolution

A

AGI / Artificial General Intelligence Autoencoder Attention Algorithm Artificial Intelligence (AI)

B

Backpropagation BERT Boosting Batch Normalization Bias

C

Chatbot Clustering CNN / Convolutional Neural Network Cross-Validation Classifier / Classification

D

Deep Learning Deepfake Discriminative Model Deterministic Model Data Augmentation

E

Embedding Encoder Epoch Ensemble Learning Explainable AI (XAI)

F

Fine-tuning Fusion / Multimodal Fusion Forward Propagation Foundation Model Feature Extraction

G

GAN / Generative Adversarial Network Gradient Descent Grounding Graph Neural Network (GNN)Generative AI

H

Hyperparameter Heuristic Hidden Layer Hierarchical Model Hallucination

I

Imbalanced Data Interpretability Instruction tuning Instance / Sample Intelligence Amplification / Augmentation

J

JAX Jittering Joint Embedding JSONL / JSON-lines Juxtaposition

K

KL Divergence (Kullback–Leibler Divergence)K-means Clustering K-Shot Learning Kernel Trick Knowledge Distillation

L

Latent Variable Loss Function LSTM / Long Short-Term Memory Large Language Model (LLM)Learning Rate

M

Multimodal / Multimodality Machine Learning (ML)Meta-learning Model Multi-head Attention

N

Normalization Neural Network NLP / Natural Language Processing NLU / Natural Language Understanding Novelty Detection / Anomaly Detection

O

Objective Function Online Learning One-hot Encoding Overfitting Optimizer

P

Policy / Reinforcement Learning Policy Pooling Pretraining Prompt Parameter

Q

Queue / Buffer Quantization Q-learning Query Quality Estimation

R

Retrieval Augmented Generation (RAG)Representation Learning Reinforcement Learning (RL)Regularization RNN / Recurrent Neural Network

S

Supervised Learning Self-Supervised Learning Sequence Modeling Sampling Softmax

T

Training Data Tokenizer Transfer Learning Transformer Tuning / Hyperparameter Tuning

U

Universal Approximation Theorem Unsupervised Learning U-Net Underfitting Uncertainty Estimation

V

Variational Autoencoder (VAE)Vector Embedding Vanishing / Exploding Gradient Validation Set Vision Transformer (ViT)

W

Weak Supervision Weight Decay Whitening / Whitening Transformation Word Embedding Workflow

X

XOR problem X-axis / feature axis XAI / Explainable AI XLM XLNet

Y

Y-axis / feature axis Y-transform / YUV YAGNI (You Aren't Gonna Need It)Yield (model yield / throughput)Yoga of AI

Z

Z-score Normalization Zero-gradient phenomenon Zero-shot Learning / Zero-shot inference Zero-centric / Zero-bias initialization Zygosity in augmentation

XLNet là gì

XLNet là một mô hình ngôn ngữ được tiền huấn luyện dựa trên kiến trúc Transformer, được thiết kế để vượt qua những hạn chế của các mô hình ngôn ngữ truyền thống, đặc biệt là một số thiếu sót của mô hình BERT.

Bằng cách áp dụng phương pháp tự hồi quy, XLNet đạt được khả năng hiểu và tạo ngữ cảnh tốt hơn, cho phép xử lý các nhiệm vụ ngôn ngữ phức tạp hơn.

Ý nghĩa của XLNet nằm ở hiệu suất xuất sắc của nó trên nhiều nhiệm vụ hiểu ngôn ngữ như phân loại văn bản, trả lời câu hỏi và tạo văn bản.

Các xu hướng tương lai chỉ ra rằng, với sự phát triển liên tục của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), XLNet và các biến thể của nó có thể sẽ được áp dụng rộng rãi trong các trợ lý thông minh, hệ thống dịch thuật và tạo nội dung.

Mặc dù XLNet có nhiều ưu điểm như hiệu suất hiệu quả và các kịch bản ứng dụng linh hoạt, nhưng nó cũng tồn tại một số nhược điểm như yêu cầu tài nguyên tính toán cao và thời gian huấn luyện dài hơn. Khi sử dụng XLNet, cần chú ý đến việc điều chỉnh siêu tham số và tiền xử lý dữ liệu phù hợp để đảm bảo kết quả huấn luyện tốt nhất và hiệu suất của mô hình.