Xây dựng LLM Architecture từ đầu - Phần 2: Tokenization, Embeddings, Attention và RAG
4 khái niệm kỹ thuật cốt lõi phân biệt người dùng AI và người xây dựng AI: Tokenization, Embeddings, Attention Mechanism và Fine-tuning. Chuyên gia fine-tuning (LoRA, RLHF) đang kiếm $350-$700/giờ freelance 2026. Cộng thêm RAG - kỹ năng sinh tiền nhất để build private AI assistants - và cách deploy lên production thực tế.
Fine-tune một VLM 450M tham số trên ảnh vệ tinh - hướng dẫn từng bước
Liquid AI phát hành tutorial fine-tune LFM2.5-VL-450M trên ảnh vệ tinh, đạt 81.28 trên RefCOCO-M grounding benchmark. Chỉ cần $30 Modal credits, không cần GPU cá nhân, training trên H100. Model chạy được trực tiếp trên vệ tinh (edge hardware), xử lý ảnh 512x512 trong 242ms trên Jetson Orin.