Lumino là gì? Lumino AI là nền tảng tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mã nguồn mở, giúp tùy biến AI hiệu quả và phù hợp cho các tác vụ cụ thể trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Lumino với những thành tựu đáng nể, đang khiến cộng đồng không khỏi tò mò về bí quyết thành công của mình. Cùng đi tìm hiểu xem Lumino  có gì đặc biệt, thu hút sự quan tâm của mọi người trong bài viết này.

Tổng Quan Về Lumino 

Tổng quan về Large Language Model & Fine-Tuning

Fine-Tuning là phương pháp hiệu quả để tùy biến mô hình AI, biến nó từ một công cụ "đa năng" thành một trợ lý thông minh, chuyên sâu và phù hợp với từng mục đích cụ thể. 

Fine-Tuning (tinh chỉnh) là quá trình điều chỉnh một Large Language Model (LLM) đã được huấn luyện trước trên một lượng dữ liệu lớn, để nó có thể hoạt động tốt hơn trong các tác vụ cụ thể hoặc phù hợp với các nhu cầu riêng biệt. Quá trình này không huấn luyện mô hình từ đầu mà tận dụng kiến thức mà mô hình đã học, sau đó tinh chỉnh lại bằng một bộ dữ liệu nhỏ hơn nhưng có tính đặc thù hơn.

Fine-Tuning giúp mô hình:

  • Hiểu rõ một lĩnh vực cụ thể: Ví dụ, tinh chỉnh một mô hình cho các thuật ngữ y khoa, pháp lý, hoặc kỹ thuật.
  • Tối ưu hóa cho các tác vụ riêng biệt: Từ dịch thuật, phân loại văn bản, tóm tắt thông tin đến chatbot tương tác.
  • Cải thiện độ chính xác: Mô hình trả lời chính xác hơn trong những tình huống đặc biệt.
  • Giảm chi phí tính toán: Tinh chỉnh mô hình nhỏ (ví dụ: Llama 3.1 8B) giúp đạt hiệu suất cao mà không cần sử dụng mô hình lớn hơn (như 70B).

Large Language Model (LLM) là mô hình ngôn ngữ lớn được huấn luyện trên lượng dữ liệu văn bản khổng lồ nhằm hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên một cách hiệu quả. Các LLM có khả năng thực hiện nhiều tác vụ liên quan đến ngôn ngữ như trả lời câu hỏi, dịch thuật, tóm tắt văn bản, và tạo nội dung mới. Những mô hình này hoạt động dựa trên các kỹ thuật học sâu (Deep Learning), đặc biệt là kiến trúc Transformer, để dự đoán và xử lý ngữ nghĩa từ dữ liệu huấn luyện.

Ví dụ tiêu biểu của các Large Language Model là GPT-4, LLaMA, và BERT.

Lumino là gì?

Lumino là nền tảng Fine-Tuning tiên tiến, giúp người dùng dễ dàng tùy chỉnh các Large Language Model (LLM) mã nguồn mở theo nhu cầu cụ thể. Dù là nhà nghiên cứu AI, lập trình viên hay người đam mê công nghệ, Lumino cung cấp bộ công cụ và hạ tầng hoàn thiện để tối ưu hóa mô hình một cách hiệu quả và thân thiện. Hiện tại, Lumino hỗ trợ các mô hình như Llama 3.1 8B và Llama 3.1 70B, mang lại kết quả chính xác hơn cho từng ứng dụng cụ thể.

Điểm khác biệt của Lumino bao gồm:

  • Hỗ trợ đa nền tảng: Hỗ trợ Fine-Tuning cho các mô hình mã nguồn mở như Llama 3.1 với quy mô từ nhỏ đến lớn.
  • Giao diện thân thiện: Lumino Dashboard đơn giản, giúp người dùng dễ dàng quản lý công việc và dữ liệu.
  • Tối ưu hóa chi phí: Giảm chi phí bằng cách Fine-Tuning các mô hình nhỏ thay vì dùng mô hình lớn.
  • Hiệu suất cao: Cải thiện tốc độ phản hồi và giảm token sử dụng thông qua các yêu cầu được tối ưu hóa.
  • Hỗ trợ dữ liệu lớn: Dễ dàng Fine-Tuning trên các tập dữ liệu lớn hơn để nâng cao độ chính xác.
  • Tùy chỉnh linh hoạt: Cho phép thiết lập các tham số như Batch Size, Learning Rate, và Epochs.
  • Bảo mật và khôi phục: Cung cấp tính năng bảo mật API Key và phục hồi môi trường làm việc nhanh chóng.

Enter your text here...

Enter your text here...

Lộ Trình Phát Triển

Update...

Core Team

Yogesh Darji: Co Founder

  • Yogesh Darji là một kỹ sư phần mềm dày dặn kinh nghiệm với hơn một thập kỷ làm việc trong các công ty công nghệ hàng đầu và lĩnh vực phát triển hệ thống. Hiện tại, anh là Co-Founder của Lumino AI, một nền tảng chuyên về Fine-Tuning các mô hình AI nguồn mở, cung cấp giải pháp tùy chỉnh và tối ưu hóa cho doanh nghiệp.
  • Yogesh bắt đầu sự nghiệp của mình tại Mindworkz với vai trò Co-Founder, nơi anh đã xây dựng một ứng dụng carpooling. Sau đó, anh chuyển sang lĩnh vực kỹ thuật phần mềm tại Infosys và làm việc với vai trò Software Engineer, tập trung vào phát triển hệ thống backend từ năm 2013 đến 2015.
  • Anh tiếp tục học tập và làm việc trong môi trường học thuật tại The University of Texas at Dallas với vai trò Graduate Assistant. Sau khi hoàn thành học tập, Yogesh tham gia Verizon với vị trí Software Engineer, nơi anh phát triển hệ thống hạ tầng đám mây. Nỗ lực này đã giúp anh xây dựng kỹ năng vững chắc về Cloud Infrastructure và Automation.
  • Từ năm 2018 đến 2019, Yogesh gia nhập Amazon Web Services (AWS) với vị trí Software Development Engineer trong team EC2 Core Platform. Tại đây, anh chịu trách nhiệm phát triển các hệ thống phân tán quy mô lớn và xử lý hàng triệu yêu cầu hàng ngày trên nền tảng đám mây. Anh cũng tham gia vào việc thiết kế các giải pháp Infrastructure as Code (IaC), nâng cao khả năng tự động hóa và tối ưu hóa vận hành.
  • Sau AWS, Yogesh chuyển sang Twilio vào năm 2019 với vai trò Senior Software Engineer. Anh đảm nhận việc xây dựng và triển khai các dịch vụ phân tán lớn cho nền tảng Messaging Data, tập trung vào hiệu suất cao, độ trễ thấp và khả năng mở rộng.
  • Với sự đam mê về Blockchain và AI, Yogesh tiếp tục mở rộng phạm vi làm việc tại TaxBit từ cuối 2022, một startup fintech chuyên cung cấp nền tảng quản lý thuế và tài sản kỹ thuật số. Anh dẫn đầu việc xây dựng nền tảng xử lý dữ liệu, thiết kế hệ thống Event as a Service (EaaS) và triển khai các giải pháp giao dịch on-chain.

Eshan Chordia: Co Founder

  • Eshan tốt nghiệp Carnegie Mellon University năm 2013 với bằng Cử nhân Khoa học ngành Kỹ thuật Điện & Máy tính và Khoa học Nhận thức, cùng với một chuyên ngành phụ về Khoa học Máy tính. Đây là nền tảng quan trọng giúp anh phát triển kỹ năng về kỹ thuật và lập trình.
  • Trong giai đoạn đầu sự nghiệp, Eshan đảm nhiệm vai trò Product Designer & UI Engineer tại Capriza, nơi anh tập trung phát triển các giải pháp giao diện người dùng trong môi trường công nghệ cao. Sau đó, anh gia nhập Workday Adaptive Planning với vai trò Software Engineer & Scrum Master, tham gia phát triển các sản phẩm phần mềm và quản lý quy trình phát triển Agile.
  • Năm 2017, Eshan thử sức ở vai trò khởi nghiệp khi đồng sáng lập và giữ vị trí CEO tại Nootry, một ứng dụng di động giúp người dùng tìm kiếm các món ăn lành mạnh tại nhà hàng. Anh tiếp tục làm việc tại các công ty công nghệ lớn như Zesty.ai, với tư cách là Senior Product Manager, nơi anh tập trung xây dựng các mô hình AI để phân tích rủi ro khí hậu và tài sản dựa trên thị giác máy tính.
  • Năm 2022, Eshan tham gia Protocol Labs với vai trò Product Lead, tập trung xây dựng các ứng dụng Layer 2 trên mạng Filecoin và nghiên cứu về các mô hình kinh tế tiền mã hóa. Anh cũng là thành viên của On Deck trong chương trình ODPM3, mở rộng kỹ năng quản lý sản phẩm và phát triển dự án.
  • Hiện tại, Eshan là Co-Founder của Lumino AI, một nền tảng fine-tuning cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và giao thức huấn luyện Machine Learning phi tập trung. Lumino AI cung cấp giải pháp SDK không máy chủ với chi phí hiệu quả, giúp các cá nhân và doanh nghiệp dễ dàng tiếp cận và sử dụng AI.

Investor

Update...

Tokenomics

Update ...

Sàn Giao Dịch

Update ...

Kênh Thông Tin Của Dự án

  • Website:
  • Twitter:

Tổng Kết

Lumino là giải pháp lý tưởng dành cho các nhà phát triển và doanh nghiệp muốn tùy chỉnh mô hình LLM để đạt hiệu quả cao nhất. Với khả năng Fine-Tuning nhanh chóng, linh hoạt và tiết kiệm chi phí, Lumino giúp các mô hình AI hoạt động tối ưu trên các tác vụ cụ thể, từ xử lý ngôn ngữ, phân loại văn bản cho đến các ứng dụng chuyên sâu trong y tế, pháp lý và nhiều lĩnh vực khác.