Khám phá bài viết — Trang 2
Tiếp tục với những kiến thức nền tảng về prompt, mô hình và cách xây dựng hệ thống LLM ổn định.
Bài viết
Tìm trong tất cả bài viết →
System Prompt, Developer Message và Few-shot: Kiến Trúc Prompt Cho Ứng Dụng LLM
Một prompt production không chỉ là một đoạn text. Bài viết phân tích cách các message role và Few-shot tạo thành kiến trúc context giúp kiểm soát hành vi, output và chi phí.
Small Language Model vs Large Language Model: Khi Nào Model Nhỏ Lại Tốt Hơn?
Model lớn không phải lúc nào cũng là lựa chọn production tốt nhất. Một SLM được specialize tốt có thể rẻ hơn, nhanh hơn và dễ scale hơn mà vẫn đạt quality target.
Open-source vs Closed-source LLM: Nên Dùng Model Nào Cho Sản Phẩm Thực Tế?
Phân tích cách chọn LLM production dựa trên quality, tổng chi phí sở hữu, privacy, control, traffic và kiến trúc triển khai.
Temperature, Top-p và Sampling: Vì Sao Cùng Một Prompt AI Có Thể Trả Lời Khác Nhau?
Đi từ logits và softmax tới temperature, top-p, top-k để giải thích chính xác randomness xuất hiện ở đâu và cách tuning sampling trong thực tế.
LLM Inference Thực Sự Hoạt Động Như Thế Nào? Từ Prompt Đến Prefill, Decode Và KV Cache
Đi từ tokenization và Transformer đến prefill, autoregressive decode, KV cache cùng những bottleneck quyết định hiệu năng inference thực tế.
Transformer Là Gì? Hiểu Self-Attention, QKV Và Kiến Trúc Đứng Sau LLM
Bài viết đi từ trực giác QKV tới toán học, Multi-Head Attention và kiến trúc Encoder–Decoder đứng sau các mô hình ngôn ngữ hiện đại.
Rate Limit, Retry và Exponential Backoff trong LLM API: Thiết kế để 429 không biến thành sự cố dây chuyền
Mental model đầy đủ về rate limit, retry, exponential backoff, jitter, timeout và backpressure khi tích hợp LLM API.