AI & GPU
Cách Tinh chỉnh LLaMA2 Nhanh chóng và Dễ dàng

Cách Tinh chỉnh LLaMA2 Nhanh chóng và Dễ dàng

I. Giới thiệu về Tinh chỉnh LLaMA-2

A. Tổng quan về LLaMA-2 và khả năng của nó

LLaMA-2 là phiên bản thứ hai của Mô hình Ngôn ngữ Lớn cho Trí tuệ Nhân tạo (LLaMA) do Anthropic phát triển. Đây là một mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ và linh hoạt có thể được sử dụng trong một loạt các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, như sinh văn bản, trả lời câu hỏi và dịch ngôn ngữ.

LLaMA-2 được xây dựng dựa trên mô hình LLaMA gốc, được phát hành vào đầu năm 2023 và nhanh chóng thu hút sự chú ý với hiệu suất ấn tượng trên nhiều bài kiểm tra. Mô hình cập nhật LLaMA-2 bao gồm một số cải tiến, bao gồm dữ liệu huấn luyện cải thiện, kiến ​​trúc mô hình và các kỹ thuật tối ưu hóa, dẫn đến khả năng hiểu và sinh ngôn ngữ nâng cao hơn nữa.

Một trong những tính năng quan trọng của LLaMA-2 là khả năng được tinh chỉnh trên các bộ dữ liệu đặc thù, cho phép nó thích nghi với các nhiệm vụ và tình huống chuyên sâu. Quá trình tinh chỉnh này là trọng tâm của hướng dẫn này, vì nó cho phép người dùng tận dụng sức mạnh của mô hình LLaMA-2 được huấn luyện trước và điều chỉnh nó phù hợp với nhu cầu cụ thể của họ.

B. Tầm quan trọng của tinh chỉnh cho các nhiệm vụ cụ thể của miền

Mặc dù mô hình LLaMA-2 được huấn luyện trước có khả năng cao, nó được thiết kế để là một mô hình ngôn ngữ đa năng, được huấn luyện trên một tập dữ liệu rộng. Tuy nhiên, đối với nhiều ứng dụng thực tế, có nhu cầu điều chỉnh mô hình cho các miền, nhiệm vụ hoặc tập dữ liệu cụ thể.

Tinh chỉnh mô hình LLaMA-2 trên dữ liệu đặc thù của miền có thể mang lại một số lợi ích:

  1. Hiệu suất cải thiện: Bằng cách huấn luyện mô hình trên dữ liệu liên quan hơn đến nhiệm vụ hoặc miền mục tiêu, mô hình tinh chỉnh có thể đạt được hiệu suất cải thiện, thường vượt qua mô hình được huấn luyện trước đa năng.

  2. Kiến thức chuyên sâu: Quá trình tinh chỉnh cho phép mô hình có kiến thức và hiểu biết chuyên sâu về miền mục tiêu, giúp nó phát sinh đầu ra chính xác, liên quan và mạch lạc hơn.

  3. Khả năng điều chỉnh: Tinh chỉnh có thể hình thành hành vi và khả năng mô hình để phù hợp với yêu cầu cụ thể của nhiệm vụ hoặc ứng dụng, làm cho nó phù hợp hơn với nhu cầu của người dùng cuối.

  4. Hiệu quả: Tinh chỉnh một mô hình được huấn luyện trước thông thường hiệu quả hơn và nhanh hơn so với việc huấn luyện một mô hình từ đầu, vì mô hình được huấn luyện trước đã học được các biểu diễn và mẫu dữ liệu quan trọng từ dữ liệu huấn luyện quy mô lớn.

Trong các phần sau, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn qua quá trình tinh chỉnh mô hình LLaMA-2 cho một nhiệm vụ cụ thể, bao gồm các bước cần thiết và các thực tiễn tốt nhất để đảm bảo việc điều chỉnh hiệu quả và thành công của mô hình.

II. Chuẩn bị môi trường

A. Yêu cầu hệ thống

Trước khi bắt đầu quá trình tinh chỉnh, quan trọng để đảm bảo hệ thống của bạn đáp ứng các yêu cầu phần cứng và phần mềm cần thiết.

1. Phần cứng

Quá trình tinh chỉnh các mô hình LLaMA-2 là một nhiệm vụ tính toán tốn kém, vì vậy khuyến nghị truy cập GPU mạnh mẽ, ưu tiên là có ít nhất 16 GB bộ nhớ video. Yêu cầu phần cứng chính xác có thể thay đổi tùy thuộc vào kích thước của bộ dữ liệu và độ phức tạp của nhiệm vụ, nhưng GPU cao cấp sẽ giúp tăng tốc quá trình huấn luyện đáng kể.

Ngoài ra, bạn cần đủ bộ nhớ hệ thống (RAM) để chứa mô hình và dữ liệu huấn luyện. Như một nguyên tắc chung, hãy nhắm đến ít nhất 32 GB RAM, nhưng yêu cầu chính xác có thể thay đổi tùy thuộc vào trường hợp sử dụng cụ thể của bạn.

2. Phần mềm

Quá trình tinh chỉnh sẽ được thực hiện bằng Python, vì vậy bạn cần cài đặt môi trường Python trên hệ thống của bạn. Chúng tôi khuyến nghị sử dụng Python 3.7 trở lên.

Ngoài ra, bạn cần cài đặt các thư viện chính sau đây:

  • PyTorch: Một framework deep learning phổ biến sẽ được sử dụng để tải và xử lý mô hình LLaMA-2.
  • Hugging Face Transformers: Một thư viện mạnh mẽ cung cấp giao diện dễ sử dụng để làm việc với các mô hình ngôn ngữ được huấn luyện trước, bao gồm LLaMA-2.
  • NumPy: Một thư viện cơ bản cho tính toán khoa học trong Python, được sử dụng để xử lý và tiền xử lý dữ liệu.
  • Pandas: Một thư viện xử lý và phân tích dữ liệu, có thể hữu ích để làm việc với dữ liệu dạng bảng.
  • Tensorboard: Bộ công cụ trực quan hóa để theo dõi và hiển thị các chỉ số khác nhau trong quá trình tinh chỉnh.

B. Cài đặt các thư viện cần thiết

Bạn có thể cài đặt các thư viện cần thiết bằng cách sử dụng lệnh pip, bộ cài đặt gói Python. Mở một cửa sổ dòng lệnh hoặc command prompt và chạy các lệnh sau:

pip install torch transformers numpy pandas tensorboard

Hoặc, bạn có thể tạo một môi trường ảo và cài đặt các phụ thuộc trong môi trường đó để tránh xung đột với các gói Python khác trên hệ thống của bạn.

# Tạo một môi trường ảo
python -m venv finetuning-env
# Kích hoạt môi trường ảo
source finetuning-env/bin/activate
# Cài đặt các thư viện cần thiết
pip install torch transformers numpy pandas tensorboard

Sau khi bạn đã thiết lập phần cứng và phần mềm cần thiết, bạn đã sẵn sàng chuyển sang bước tiếp theo: nhận mô hình LLaMA-2.

III. Nhận mô hình LLaMA-2

A. Tải mô hình LLaMA-2 được huấn luyện trước

Hiện tại, mô hình LLaMA-2 không được công khai, vì nó là một mô hình chủ quyền được phát triển bởi Anthropic. Tuy nhiên, Anthropic đã phát hành một tập các mô hình LLaMA được huấn luyện trước, có thể được sử dụng như một điểm khởi đầu cho tinh chỉnh.

Để nhận mô hình LLaMA được huấn luyện trước, bạn sẽ cần làm theo hướng dẫn do Anthropic cung cấp. Thông thường, điều này bao gồm đăng ký để có quyền truy cập và đồng ý với các điều khoản sử dụng. Sau khi bạn có quyền truy cập, bạn có thể tải xuống các tệp mô hình từ trang web hoặc kho lưu trữ của Anthropic.

B. Xác nhận tính toàn vẹn của mô hình

Sau khi tải xuống các tệp mô hình LLaMA, quan trọng để xác nhận tính toàn vẹn của chúng để đảm bảo rằng các tệp đã được tải xuống một cách chính xác và không bị can thiệp.

Một cách để làm điều này là kiểm tra các mã hash của tệp được cung cấp bởi Anthropic và so sánh chúng với các giá trị mã hash của các tệp đã tải xuống. Bạn có thể sử dụng lệnh sha256sum (trên Linux hoặc macOS) hoặc công cụ Get-FileHash (trên Windows PowerShell) để tính toán mã hash SHA-256 của các tệp đã tải xuống và so sánh chúng với các giá trị mong đợi.

Dưới đây là một ví dụ về cách xác nhận tính toàn vẹn của tệp trên Linux hoặc macOS:

# Tính toán mã hash SHA-256 của tệp mô hình đã tải xuống
sha256sum llama.7b.pth

# So sánh mã hash tính được với mã hash mong đợi do Anthropic cung cấp

Nếu các mã hash khớp nhau, bạn có thể chắc chắn rằng các tệp đã tải xuống là đáng tin cậy và không bị hỏng trong quá trình tải xuống.

Với các tệp mô hình LLaMA-2 trong tay và tính toàn vẹn được xác nhận, bạn đã sẵn sàng bắt đầu quá trình tinh chỉnh.

IV. Tinh chỉnh LLaMA-2 cho một Nhiệm vụ Cụ thể

A. Xác định nhiệm vụ và bộ dữ liệu

Bước đầu tiên trong quá trình tinh chỉnh là xác định rõ nhiệm vụ mà bạn muốn đạt được và bộ dữ liệu mà bạn sẽ sử dụng cho quá trình tinh chỉnh.

1. Xác định nhiệm vụ

Loại nhiệm vụ bạn chọn sẽ phụ thuộc vào trường hợp sử dụng và yêu cầu cụ thể của bạn. Một số nhiệm vụ phổ biến thông qua tinh chỉnh LLaMA-2 bao gồm:

  • Sinh văn bản: Tạo ra văn bản liên tục và liên quan về ngữ cảnh, như câu chuyện, bài viết hoặc mô tả sản phẩm.
  • Trả lời câu hỏi: Huấn luyện mô hình hiểu câu hỏi và cung cấp câu trả lời chính xác và thông tin.
  • Dịch ngôn ngữ: Tinh chỉnh mô hình để dịch văn bản giữa các ngôn ngữ khác nhau.
  • Phân tích cảm xúc: Thích nghi mô hình để phân loại cảm xúc (tích cực, tiêu cực hoặc trung lập) của văn bản đầu vào.
  • Tóm tắt: Huấn luyện mô hình để tạo ra các bản tóm tắt ngắn gọn và thông tin của văn bản dài hơn.

2. Chuẩn bị bộ dữ liệu

Sau khi xác định nhiệm vụ, bạn sẽ cần chuẩn bị bộ dữ liệu sẽ được sử dụng cho quá trình tinh chỉnh. Điều này bao gồm các bước sau:

a. Thu thập dữ liệu: Thu thập một bộ dữ liệu liên quan cho nhiệm vụ của bạn, từ các nguồn công khai hoặc bằng cách tạo riêng cho mình. b. Tiền xử lý dữ liệu: Làm sạch và tiền xử lý dữ liệu để đảm bảo nó ở định dạng có thể dễ dàng được tiếp nhận bởi mô hình. Điều này có thể bao gồm các nhiệm vụ như tách từ, chuẩn hóa văn bản và xử lý các ký tự đặc biệt. c. Chia bộ dữ liệu thành tập huấn luyện, xác thực và kiểm tra: Chia bộ dữ liệu thành các tập huấn luyện, xác thực và kiểm tra. Tập huấn luyện sẽ được sử dụng để tinh chỉnh mô hình, tập xác thực sẽ được sử dụng để theo dõi hiệu suất của mô hình trong quá trình huấn luyện và tập kiểm tra sẽ được sử dụng để đánh giá cuối cùng.

Bằng cách xác định rõ nhiệm vụ và chuẩn bị một bộ dữ liệu chất lượng cao, bạn sẽ tạo điều kiện cho một quá trình tinh chỉnh thành công.

B. Chuẩn bị quy trình tinh chỉnh

Với nhiệm vụ và bộ dữ liệu đã sẵn sàng, bạn có thể bắt đầu thiết lập quy trình tinh chỉnh. Điều này bao gồm các bước sau:

1. Thiết lập tokenizer

Bước đầu tiên là thiết lập tokenizer, làm nhiệm vụ chuyển đổi văn bản đầu vào thành một chuỗi các token có thể được xử lý bởi mô hình. Thư viện Hugging Face Transformers cung cấp các tokenizer được huấn luyện trước cho các mô hình khác nhau, bao gồm cả LLaMA-2.

from transformers import LlamaTokenizer
 
tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained('path/to/llama-2-model')

2. Tải và tiền xử lý bộ dữ liệu

Tiếp theo, bạn cần tải và tiền xử lý bộ dữ liệu để phù hợp với định dạng mà mô hình mong đợi. Điều này có thể bao gồm các nhiệm vụ như chuyển đổi văn bản thành token ID, đệm các chuỗi thành cùng một độ dài cố định và tạo các cặp đầu vào-đầu ra cần thiết cho nhiệm vụ tinh chỉnh.

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
 
class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, data, tokenizer):
        self.data = data
        self.tokenizer = tokenizer
 
    def __len__(self):
        return len(self.data)
 
    def __getitem__(self, idx):
        # Tiền xử lý dữ liệu và trả về các cặp đầu vào-đầu ra         input_ids = self.tokenizer.encode(self.data[idx][0], return_tensors='pt')
        output_ids = self.tokenizer.encode(self.data[idx][1], return_tensors='pt')
        return input_ids, output_ids
 
# Tạo tập dữ liệu và dataloader
dataset = MyDataset(train_data, tokenizer)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=8, shuffle=True)

3. Khởi tạo và cấu hình mô hình

Cuối cùng, bạn cần khởi tạo mô hình LLaMA-2 và cấu hình nó cho nhiệm vụ fine-tuning. Điều này bao gồm tải trọng số mô hình được huấn luyện trước và thiết lập các thành phần mô hình cần thiết.

from transformers import LlamaForCausalLM
 
model = LlamaForCausalLM.from_pretrained('path/to/llama-2-model')
model.config.pad_token_id = tokenizer.pad_token_id

Với bộ mã hóa, tập dữ liệu và mô hình đã được thiết lập, bạn sẵn sàng thực hiện quá trình fine-tuning.

C. Thực hiện quá trình fine-tuning

Quá trình fine-tuning bao gồm huấn luyện mô hình LLaMA-2 trên tập dữ liệu cụ thể cho nhiệm vụ, cập nhật các tham số mô hình để cải thiện hiệu suất trên nhiệm vụ mục tiêu.

1. Xác định vòng lặp huấn luyện

Vòng lặp huấn luyện là phần cốt lõi của quá trình fine-tuning, trong đó các tham số của mô hình được cập nhật dựa trên dữ liệu huấn luyện. Dưới đây là một ví dụ cơ bản:

import torch.optim as optim
import torch.nn.functional as F
 
# Thiết lập bộ tối ưu hóa và hàm mất mát
optimizer = optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-5)
loss_fn = F.cross_entropy
 
# Vòng lặp huấn luyện
for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, outputs in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        logits = model(inputs, labels=outputs).logits
        loss = loss_fn(logits.view(-1, logits.size(-1)), outputs.view(-1))
        loss.backward()
        optimizer.step()
 
    # Đánh giá mô hình trên tập validation
    # và thực hiện dừng sớm nếu cần

Trong ví dụ này, chúng tôi sử dụng bộ tối ưu hóa AdamW và hàm mất mát cross-entropy để huấn luyện mô hình. Bạn có thể thử nghiệm với các thuật toán tối ưu hóa, hàm mất mát và siêu tham số khác nhau để tìm cấu hình tốt nhất cho nhiệm vụ cụ thể của bạn.

2. Giám sát và đánh giá quá trình fine-tuning

Trong quá trình fine-tuning, việc giám sát hiệu suất của mô hình và đánh giá tiến trình là rất quan trọng. Điều này có thể được thực hiện bằng cách định kỳ đánh giá mô hình trên tập validation và theo dõi các chỉ số khác nhau, chẳng hạn như:

  • Perplexity: Một đo lường về cách mô hình dự đoán mã thông báo tiếp theo trong chuỗi.
  • Điểm BLEU: Một chỉ số được sử dụng để đánh giá chất lượng dịch máy hoặc sinh văn bản.
  • Điểm F1: Một chỉ số được sử dụng để đánh giá độ chính xác của mô hình phân loại.

Mạng nơ-ron tích chập (CNNs)

Mạng nơ-ron tích chập (CNNs) là một loại mạng nơ-ron đặc biệt được thiết kế đặc biệt để xử lý dữ liệu có đặc điểm lưới, chẳng hạn như hình ảnh. CNN được tạo thành từ nhiều lớp, mỗi lớp thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, chẳng hạn như trích xuất đặc trưng hoặc phân loại.

Các thành phần chính của một CNN là:

  1. Lớp tích chập: Các lớp này áp dụng một tập hợp bộ lọc có khả năng học vào ảnh đầu vào, trích xuất các đặc trưng như cạnh, hình dạng và cấu trúc.
  2. Lớp giảm tỉ lệ: Các lớp này giảm kích thước không gian của các bản đồ đặc trưng, giúp kiểm soát overfitting và làm cho mô hình mạnh mẽ hơn đối với sự thay đổi nhỏ và distortions.
  3. Fully Connected Layers: Các lớp này lấy đầu ra từ các lớp tích chập và giảm tỉ lệ và sử dụng nó để thực hiện nhiệm vụ phân loại hoặc hồi quy cuối cùng.

Dưới đây là một ví dụ về kiến trúc CNN đơn giản để phân loại hình ảnh:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
 
model = Sequential()
model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

Mô hình này nhận vào hình ảnh xám 28x28, thông qua ba lớp tích chập với max-pooling, và sau đó sử dụng hai lớp fully connected để phân loại hình ảnh vào một trong 10 lớp.

Mạng nơ-ron tái lập (RNNs)

Mạng nơ-ron tái lập (RNNs) là một loại mạng nơ-ron được thiết kế để xử lý dữ liệu tuần tự, chẳng hạn như văn bản, giọng nói hoặc dữ liệu chuỗi thời gian. Khác với mạng nơ-ron tiến lùi, mạng RNN duy trì "bộ nhớ" của các đầu vào trước đó, cho phép nắm bắt các phụ thuộc theo thời gian trong dữ liệu.

Các thành phần chính của một RNN là:

  1. Các lớp tái lập: Các lớp này xử lý chuỗi đầu vào từng phần tử một, duy trì một trạng thái ẩn được truyền từ bước thời gian hiện tại sang bước tiếp theo.
  2. Fully Connected Layers: Các lớp này lấy đầu ra từ các lớp tái lập và sử dụng nó để thực hiện nhiệm vụ phân loại hoặc hồi quy cuối cùng.

Dưới đây là một ví dụ về RNN đơn giản để phân loại văn bản:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dense
 
# Giả sử bạn có một tập dữ liệu văn bản đã được mã hóa thành các token
num_words = 10000
max_length = 100
 
model = Sequential()
model.add(Embedding(num_words, 128, input_length=max_length))
model.add(LSTM(64))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

Mô hình này nhận vào một chuỗi gồm 100 chỉ số từ, thông qua một lớp nhúng để chuyển đổi chúng thành các vector dày, sau đó sử dụng một lớp LSTM để xử lý chuỗi. Lớp fully connected cuối cùng tạo ra một đầu ra duy nhất, có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ phân loại nhị phân.

LSTM trong bộ não ngắn hạn dài (LSTMs)

LSTM trong bộ não ngắn hạn dài (LSTMs) là một loại RNN đặc biệt được thiết kế để giải quyết vấn đề thiếu gradient, làm khó cho RNN truyền thống học các phụ thuộc dài hạn trong dữ liệu.

LSTMs giới thiệu một khái niệm mới gọi là "trạng thái ô," hành động như một bộ nhớ có thể được cập nhật và truyền từ bước thời gian hiện tại sang bước tiếp theo. Điều này cho phép LSTMs nắm bắt các phụ thuộc dài hạn trong dữ liệu.

Dưới đây là một ví dụ về LSTM để dự đoán chuỗi thời gian:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
 
# Giả sử bạn có một tập dữ liệu chuỗi thời gian
n_features = 5
n_steps = 10
 
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(n_steps, n_features)))
model.add(Dense(1))

Mô hình này nhận một chuỗi gồm 10 bước thời gian, mỗi bước có 5 đặc trưng, và sử dụng một lớp LSTM với 50 đơn vị để xử lý chuỗi. Lớp fully connected cuối cùng tạo ra một đầu ra duy nhất, có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ dự đoán chuỗi thời gian.

Mạng nơ-ron sinh đối nghịch (GANs)

Mạng nơ-ron sinh đối nghịch (GANs) là một loại mô hình học sâu gồm hai mạng nơ-ron: mạng sinh tạo (generator) và mạng phân biệt (discriminator). Mạng sinh tạo được huấn luyện để tạo ra dữ liệu mới giống dữ liệu huấn luyện, trong khi mạng phân biệt được huấn luyện để phân biệt giữa dữ liệu thực và dữ liệu tạo ra.

Các thành phần chính của GAN là:

  1. Mạng sinh tạo: Mạng này nhận vào một vectơ nhiễu ngẫu nhiên và sinh ra dữ liệu mới giống dữ liệu huấn luyện.
  2. Mạng phân biệt: Mạng này nhận vào dữ liệu thực hoặc dữ liệu tạo ra và xuất ra xác suất rằng dữ liệu đó là thực.

Hai mạng này được huấn luyện theo cách đối nghịch, trong đó mạng sinh tạo cố gắng đánh lừa mạng phân biệt, và mạng phân biệt cố gắng phân biệt dữ liệu thực và dữ liệu sinh ra.

Dưới đây là một ví dụ về GAN đơn giản để tạo ra các chữ số viết tay:

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
from tensorflow.keras.layers import Dense, Reshape, Flatten, Conv2D, LeakyReLU, BatchNormalization
from tensorflow.keras.optimizers import Adam
 
# Mạng sinh tạo
generator = Sequential()
generator.add(Dense(7*7*256, input_shape=(100,), activation=LeakyReLU()))
generator.add(Reshape((7, 7, 256)))
generator.add(Conv2D(128, (5, 5), padding='same', activation=LeakyReLU()))
generator.add(BatchNormalization())
generator.add(Conv2D(64, (5, 5), padding='same', activation=LeakyReLU()))
generator.add(BatchNormalization())
generator.add(Conv2D(1, (5, 5), padding='same', activation='tanh'))
 
# Mạng phân biệt
discriminator = Sequential()
discriminator.add(Conv2D(64, (5, 5), padding='same', input_shape=(28, 28, 1), activation=LeakyReLU()))
discriminator.add(BatchNormalization())
discriminator.add(Conv2D(128, (5, 5), padding='same', activation=LeakyReLU()))
discriminator.add(BatchNormalization())
discriminator.add(Flatten())
discriminator.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
 
# Kết hợp mạng sinh tạo và mạng phân biệt thành một mô hình GAN
gan = Model(generator.input, discriminator(generator.output))

Mô hình này sử dụng mạng sinh tạo tích chập và mạng phân biệt tích chập để tạo ra các chữ số viết tay. Mạng sinh tạo nhận vào một vector nhiễu có 100 chiều và sinh ra các hình ảnh màu xám 28x28, trong khi mạng phân biệt nhận vào hình ảnh thực hoặc hình ảnh được sinh ra và đưa ra xác suất rằng hình ảnh đó là thực.

Kết luận

Trong hướng dẫn này, chúng tôi đã giới thiệu một số kiến trúc deep learning quan trọng, bao gồm Mạng Nơ-ron Tích Chập (CNNs), Mạng Nơ-ron Tái Lập (RNNs), LSTM và Mạng Nơ-ron Sinh Đối Nghịch (GANs). Chúng tôi đã cung cấp ví dụ và đoạn mã minh hoạ để minh họa cách triển khai những mô hình này bằng thư viện TensorFlow/Keras.

Những mô hình deep learning này có rất nhiều ứng dụng, từ xử lý ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên đến phân tích chuỗi thời gian và mô hình sinh dữ liệu. Khi lĩnh vực deep learning liên tục tiến triển, điều quan trọng là cập nhật kiến thức với các tiến bộ và quyền hạn tốt nhất hiện nay.Hy vọng rằng bài hướng dẫn này đã giúp bạn xây dựng một nền tảng vững chắc về học sâu và đã truyền cảm hứng cho bạn khám phá thêm về những kỹ thuật mạnh mẽ này. Chúc bạn học tốt!

Cách Thiết Lập Một Cấu Hình Máy Học Sâu Một Cách Dễ DàngCách Dễ Hiểu Về Mạng GAN trong PyTorch cho Người Mới Bắt Đầu