Day 2 Livestream with Paige Bailey – 5-Day Gen AI Intensive Course | Kaggle

Tóm tắt video "Ngày 2 Livestream với Paige Bailey - Khóa học chuyên sâu về AI thế hệ mới 5 ngày | Kaggle"

Tóm tắt ngắn:

Video giới thiệu về khái niệm "embeddings" và "vector databases" trong lĩnh vực AI thế hệ mới.
Các điểm chính được thảo luận bao gồm: cách thức hoạt động của embeddings, các loại embeddings (text, image, multimodal), các thuật toán tìm kiếm gần đúng (approximate nearest neighbor algorithms) như HNSW, Scan, và các vector database như ChromaDB.
Ứng dụng của embeddings và vector databases trong các hệ thống như Retrieval Augmented Generation (RAG), hệ thống đề xuất, phân loại, tìm kiếm ngữ nghĩa.
Các phương pháp được trình bày bao gồm: tạo embeddings cho văn bản, tìm kiếm vector, xây dựng hệ thống RAG, và sử dụng embeddings để cải thiện hiệu suất của các mô hình học máy.

Tóm tắt chi tiết:

Phần 1: Giới thiệu và tổng quan

Paige Bailey, người dẫn chương trình, giới thiệu về ngày thứ hai của khóa học chuyên sâu về AI thế hệ mới, tập trung vào chủ đề embeddings và vector databases.
Cô nhắc lại nội dung của ngày thứ nhất về mô hình cơ bản (foundational models) và kỹ thuật thiết kế lời nhắc (prompt engineering).
Paige giới thiệu về các hoạt động của ngày thứ hai bao gồm: code labs, Q&A với chuyên gia Google, và một bài kiểm tra nhỏ.
Cô cũng nhắc nhở người xem tham gia vào kênh Discord để thảo luận và đặt câu hỏi.

Phần 2: Giới thiệu về embeddings và vector databases

An Not, chuyên gia về AI, giải thích khái niệm embeddings: cách chuyển đổi dữ liệu phức tạp thành các vector số học có ý nghĩa ngữ nghĩa để sử dụng trong các tác vụ khác.
Anh giới thiệu các loại embeddings: text, image, multimodal, structured data, graph embeddings.
An Not giải thích về các thuật toán tìm kiếm gần đúng (approximate nearest neighbor algorithms) như HNSW và Scan, giúp tìm kiếm các vector tương tự trong một tập dữ liệu lớn.
Anh cũng giới thiệu về các vector database như ChromaDB, giúp lưu trữ và quản lý các vector embeddings hiệu quả.

Phần 3: Code labs

An Not giới thiệu ba code labs:
- Code lab 1: Xây dựng hệ thống Q&A dựa trên RAG và ChromaDB.
- Code lab 2: Sử dụng embeddings để đánh giá mức độ tương tự giữa các văn bản.
- Code lab 3: Sử dụng embeddings để cải thiện hiệu suất của mô hình phân loại.
Anh hướng dẫn người xem cách thực hiện các code labs và giải thích các khái niệm liên quan.

Phần 4: Q&A với chuyên gia Google

Paige Bailey dẫn dắt phần Q&A với các chuyên gia từ Google DeepMind và Google Cloud AI.
Các chuyên gia giải thích về vector databases, trade-offs giữa vector database mã nguồn mở và thương mại, tác động của các tính năng mới như Gemini và Search Grounding đối với vector databases, và các thách thức và cơ hội trong phát triển vector databases.
Các chuyên gia cũng thảo luận về cách giải quyết các vấn đề khi hệ thống RAG không tìm được tài liệu liên quan, và cách sử dụng các mô hình decoder-only để tạo embeddings.

Phần 5: Bài kiểm tra nhỏ

Paige Bailey đưa ra 5 câu hỏi trắc nghiệm để kiểm tra kiến thức của người xem về nội dung được thảo luận trong ngày.
Các câu hỏi bao gồm: các loại dữ liệu có thể chuyển đổi thành embeddings, ưu điểm của thuật toán Scan, nhược điểm của mô hình Bag of Words, thách thức khi sử dụng embeddings cho tìm kiếm, và ưu điểm của Locality Sensitive Hashing.

Kết luận:

Video kết thúc bằng lời cảm ơn đến các chuyên gia và người xem, và thông báo về chủ đề của ngày thứ ba: AI agents.
Paige Bailey khuyến khích người xem đặt câu hỏi trên kênh Discord để chuẩn bị cho nội dung của ngày tiếp theo.