Đọc ngày 2026-08-06
Kế hoạch hôm nay
Mục tiêu cần hiểu
- Hiểu cách dùng embeddings như lookup table để tìm ví dụ gần nhau.
- So sánh fine-tuning vanilla Transformer với các cách tận dụng dữ liệu không nhãn.
- Nắm language model fine-tuning trước classifier fine-tuning có thể giúp domain adaptation.
- Tự viết lại được playbook xử lý bài toán NLP khi có rất ít hoặc không có nhãn.
Câu hỏi dẫn đường
- Prompting giúp gì khi không có nhãn?
- Unlabeled data vẫn có giá trị như thế nào?
- Tôi sẽ chọn chiến lược nào nếu chỉ có 100 nhãn?
Ghi chú trong khi đọc
Viết lại bằng lời của tôi
Điều chưa rõ
Việc cần làm