<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/">
  <channel>
    <title>QLoRA on Kh4ng</title>
    <link>https://vo-hoang-kh4ng.github.io/tags/qlora/</link>
    <description>Recent content in QLoRA on Kh4ng</description>
    <generator>Hugo</generator>
    <language>vi-VN</language>
    <lastBuildDate>Sat, 15 Aug 2026 10:00:00 +0700</lastBuildDate>
    <atom:link href="https://vo-hoang-kh4ng.github.io/tags/qlora/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>Fine-tuning LLM: Từ Prompt, RAG đến LoRA, QLoRA và DoRA</title>
      <link>https://vo-hoang-kh4ng.github.io/posts/fine-tuning-llm/</link>
      <pubDate>Sat, 15 Aug 2026 10:00:00 +0700</pubDate>
      <guid>https://vo-hoang-kh4ng.github.io/posts/fine-tuning-llm/</guid>
      <description>Vì sao general model chưa đủ cho bài toán domain-specific, và fine-tuning giải quyết gì mà Prompt Engineering hay RAG không làm được. Đi từ format dữ liệu, sequence packing, Full Fine-tuning, đến LoRA, QLoRA và DoRA — cùng lý do từng kỹ thuật ra đời.</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
