Phạm Hữu Long

Truy hồi mô hình tìm kiếm mô hình AI giống như cách công cụ tìm kiếm tìm tài liệu: từ một nhiệm vụ đầu vào, hệ thống dự đoán hiệu năng của từng mô hình ứng viên và trả về bảng xếp hạng.

1. Nhiệm vụ
2. Dự đoán hiệu năng của từng mô hình
3. Bảng xếp hạng mô hình

Các nghiên cứu điển hình

1. LoRA cho AI tạo ảnh

   Đầu vào

   Một ảnh mang phong cách mong muốn

   Đối tượng tìm kiếm

   Các LoRA tái tạo được phong cách đó

   Phương pháp

   Dự đoán mà không cần chạy mô hình

   Mô hình Transformer học điểm tương thích giữa ảnh và LoRA, xếp LoRA đúng ở vị trí cao hơn so với phương pháp dựa trên phân loại ảnh trước đây và tìm kiếm tức thì trong hàng nghìn LoRA.

   Bài báo liên quan

   • Image Style Transfer Model Retrieval using Transformer Encoder and Learning to Rank 2026
   • Image-Generation AI Model Retrieval by Contrastive Learning-Based Style Distance Calculation. 2025
   • Which LoRA Should Be Merged Next? Retrieving an Additional LoRA from a Target Image 2026
   • Retrieval of LoRA Models based on Layer-Wise Weight Embedding without Metadata 2026

2. Phân đoạn ảnh

   Đầu vào

   Ảnh của các đối tượng cần phân đoạn

   Đối tượng tìm kiếm

   Mô hình phân đoạn chính xác các đối tượng đó

   Phương pháp

   Dự đoán mà không cần chạy mô hình

   Dự đoán hiệu năng của từng mô hình từ đặc trưng của ảnh và của mô hình, được đánh giá trên các loại đối tượng chưa xuất hiện khi huấn luyện. Phương pháp đã được tích hợp vào dịch vụ phân tích ảnh bằng AI GeXeL của KNiT.

   Bài báo liên quan

   • Instance Segmentation Model Retrieval using Performance Prediction and Learning to Rank 2025
   • Retrieving Instance Segmentation Models using Local Image Features via Transformer Encoder 2026

3. BERT tiền huấn luyện

   Đầu vào

   Bộ dữ liệu phân loại văn bản có nhãn

   Đối tượng tìm kiếm

   Mô hình BERT phù hợp nhất với nhiệm vụ

   Phương pháp

   Thử nhanh trên dữ liệu của nhiệm vụ

   Đánh giá từng mô hình bằng độ chính xác của phương pháp k láng giềng gần nhất trên vector biểu diễn văn bản, nên không cần tinh chỉnh ứng viên nào. Phương pháp đặc biệt hiệu quả khi việc chọn mô hình ảnh hưởng lớn đến hiệu năng.

   Bài báo liên quan

   • Pre-trained BERT Model Retrieval: Inference-Based No-Learning Approach using k-Nearest Neighbour Algorithm 2025
   • Inference-Based No-Learning Approach on Pre-Trained BERT Model Retrieval. 2024

4. Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) Đang thực hiện

   Đầu vào

   Một câu hỏi

   Đối tượng tìm kiếm

   Các LLM có khả năng trả lời tốt

   Phương pháp

   Dự đoán mà không cần chạy mô hình

   Dự đoán chất lượng câu trả lời từ đặc trưng của câu hỏi và của LLM, sử dụng dữ liệu TREC để huấn luyện và đánh giá.