Deep Learning là động lực cốt lõi phía sau các bước đột phá của AI hiện đại. Từ CNN trong thị giác máy tính đến Transformer và Foundation Models, các kiến trúc này đã thay đổi cách máy học biểu diễn và tạo sinh tri thức.
Nền tảng mạng nơ ron
Deep Learning bắt đầu từ perceptron, sau đó phát triển thành mạng nơ ron nhiều tầng được huấn luyện bằng backpropagation và gradient descent.
CNN và thị giác máy tính
CNN học đặc trưng hình ảnh thông qua các lớp tích chập và pooling. Các kiến trúc như ResNet và EfficientNet đã cải thiện đáng kể hiệu năng nhận dạng ảnh.
RNN và dữ liệu chuỗi
RNN, LSTM và GRU được thiết kế để xử lý dữ liệu tuần tự như văn bản, âm thanh và chuỗi thời gian.
Transformer và Attention
Cơ chế Attention cho phép mô hình tập trung vào các phần quan trọng của dữ liệu. Transformer trở thành kiến trúc thống trị trong NLP và Generative AI.
Foundation Models
Các mô hình nền tảng được huấn luyện trên quy mô lớn và có thể tinh chỉnh cho nhiều nhiệm vụ khác nhau thông qua fine-tuning, instruction tuning và RLHF.
Kết luận
Deep Learning Architecture là nền tảng cho GPT, BERT, Vision Transformer, Diffusion Models và các hệ thống AI hiện đại.