Ebook Large Language Model - Những Phần Phức Tạp - Các Giải Pháp AI Mã Nguồn Mở Cho Những Lỗi Thường Gặp [Ấn Bản Lần 1, Tháng 5/2026] [PDF, EPUB] [9016E]
Các Large language model (LLM) đã làm thay đổi quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing), nhưng việc triển khai chúng trong các ứng dụng lại đặt ra nhiều thách thức kỹ thuật. Cuốn sách "Large Language Model: Những Phần Phức Tạp" cung cấp một cái nhìn rõ ràng và thực tế về những hạn chế mà các nhà phát triển và kỹ sư AI phải đối mặt khi xây dựng các ứng dụng dựa trên LLM. Tập trung vào những cạm bẫy trong quá trình triển khai (không chỉ là khả năng), cuốn sách này cung cấp các chiến lược khả thi được hỗ trợ bởi reproducible Python code và các open source tool.
Người đọc sẽ học cách vượt qua những trở ngại chính trong application evaluation, input management, testing & safety. Được thiết kế dành cho các builder & technical product lead, hướng dẫn này nhấn mạnh các giải pháp thực tiễn cho các vấn đề thực tế và thúc đẩy sự hiểu biết vững chắc về các hạn chế và sự đánh đổi của LLM.
- ✓ Thiết kế các chiến lược testing & evaluation cho các nondeterministic system.
- ✓ Quản lý context, RAG & long-context retrieval.
- ✓ Address output inconsistency & structural unreliability.
- ✓ Triển khai các safety & content moderation framework.
- ✓ Khám phá những thách thức về alignment và các kỹ thuật mitigation.
- ✓ Tận dụng các open source model local.
Mục lục:
- ✓ Chương 1. Những nguyên tắc đầu tiên: Những điều cần xem xét trước khi bắt đầu xây dựng với các LLM.
- ✓ Chương 2. Evals Gap.
- ✓ Chương 3. Evaluation Tools cho các ứng dụng dựa trên LLM.
- ✓ Chương 4. Từ Data Đến Context.
- ✓ Chương 5. Structured Data Output.
- ✓ Chương 6. LLM Safety Consideration.
- ✓ Chương 7. Evaluating LLM for Safety.
- ✓ Chương 8. LLM Alignment: Một Case Study.
- ✓ Chương 9. Lời kết: LLMBA trong kỷ nguyên tối ưu hóa chi phí.
- ✓ Phụ lục. Các Tool dành cho Local LLM Deployment.