🧠 Tái Huấn Luyện AI & Quản Lý Mô Hình (Continuous Learning)
Vòng lặp hoàn chỉnh: Đánh giá người dùng ➔ Bộ nhớ dịch thuật (TM) ➔ Xuất tập dữ liệu Fine-Tuning ➔ Kích hoạt lại mô hình đã huấn luyện vào phần mềm.
Cặp câu huấn luyện chuẩn (TM Approved)
0
Sẵn sàng xuất để fine-tune AIĐộ chính xác theo đánh giá người dùng
100%
0 đúng / 0 lượt đánh giáBản dịch được người dùng reword/sửa
0
Nguồn dữ liệu vàng để cải thiện mô hìnhMô hình AI đang vận hành
gpt-4o-mini
OpenAI Cloud🎮 Kích Hoạt & Sử Dụng Lại Mô Hình Huấn Luyện (Model Switcher)
● Đang hoạt động: gpt-4o-miniSau khi huấn luyện xong trên OpenAI hoặc triển khai trên máy chủ nội bộ, dán mã mô hình mới vào ô dưới đây và nhấn Kích hoạt. Toàn bộ phần mềm sẽ lập tức sử dụng mô hình này mà không cần khởi động lại container!
Mẫu chọn nhanh:
📦 Xuất Dữ Liệu Huấn Luyện AI (Dataset Export)
Dữ liệu bao gồm các câu dịch đã được kiểm chứng, các câu sửa đổi từ các kỹ sư/chuyên gia Việt Úc được chuẩn hóa định dạng chat completion.
📖 Hướng Dẫn Huấn Luyện & Tái Sử Dụng Mô Hình
☁️ Lựa Chọn 1: Huấn luyện OpenAI Cloud (gpt-4o-mini Fine-Tuning)
- Bấm nút "Tải JSONL" ở trên để tải về tệp dữ liệu chuẩn.
- Truy cập OpenAI Platform Dashboard (Fine-tuning).
- Bấm Create ➔ Chọn Base model:
gpt-4o-mini➔ Tải tệp.jsonlvừa tải về. - Sau khi huấn luyện hoàn tất (khoảng 15-30 phút), copy mã mô hình sinh ra (ví dụ:
ft:gpt-4o-mini:viet-uc:...). - Dán mã đó vào khung "Kích Hoạt & Sử Dụng Lại Mô Hình" ở trên và bấm Kích hoạt ngay!
🖥️ Lựa Chọn 2: Huấn luyện Mô hình Mã Nguồn Mở Nội Bộ (On-Premise 100% Offline)
- Bấm nút "Tải JSON (Alpaca)" ở trên để tải bộ dữ liệu hướng dẫn (Instruction-tuning).
- Sử dụng thư viện
UnslothhoặcLLaMA-Factorytrên máy chủ GPU nội bộ để fine-tune mô hình Qwen 2.5 7B hoặc LLaMA 3.1 8B. - Deploy mô hình đã train qua server vLLM hoặc Ollama (hỗ trợ chuẩn OpenAI API).
- Điền Base URL (ví dụ:
http://host.docker.internal:11434/v1) và tên mô hình vào khung ở trên rồi bấm Kích hoạt!
📋 Lịch Sử Đánh Giá & Bản Dịch Chỉnh Sửa Gần Đây
Đang tải danh sách đánh giá...