100 thuật ngữ ChatGPT được giải thích từ NLP đến Trích xuất thực thể

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về ChatGPT và trí tuệ nhân tạo, hãy tổng hợp phần giới thiệu nhanh danh sách 100 thuật ngữ ChatGPT được giải thích chỉ trong vài câu. Cho phép bạn dễ dàng nắm bắt ứng dụng của nó và nghiên cứu kỹ hơn nếu có nhu cầu. Dưới đây là một số thuật ngữ thường được sử dụng trong các cuộc thảo luận, tài liệu, tài liệu liên quan đến ChatGPT và các mô hình AI tương tự. Đừng quên đánh dấu cái này bảng chú giải thuật ngữ hoặc liên kết tới nó để tham khảo trong tương lai.

100 thuật ngữ ChatGPT được giải thích:

1. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Đây là lĩnh vực nghiên cứu tập trung vào sự tương tác giữa máy tính và con người thông qua ngôn ngữ tự nhiên. Mục tiêu của NLP là đọc, giải mã, hiểu và hiểu ngôn ngữ con người một cách có giá trị.
2. Trí tuệ nhân tạo (AI): AI đề cập đến việc mô phỏng trí thông minh của con người trong các máy móc được lập trình để suy nghĩ giống con người và bắt chước hành động của họ.
3. Học máy (ML): ML là một loại AI cung cấp cho hệ thống khả năng tự động học hỏi và cải thiện từ kinh nghiệm mà không cần được lập trình rõ ràng.
4. Máy biến áp: Đây là một loại mô hình ML được giới thiệu trong một bài báo có tiêu đề “Sự chú ý là tất cả những gì bạn cần”. Máy biến áp đặc biệt hiệu quả trong các nhiệm vụ NLP và các mô hình GPT (bao gồm ChatGPT) dựa trên kiến ​​​​trúc Máy biến áp.
5. Cơ chế chú ý: Trong bối cảnh ML, cơ chế chú ý giúp các mô hình tập trung vào các khía cạnh cụ thể của dữ liệu đầu vào. Chúng là một phần quan trọng của các mô hình Transformer.
6. tinh chỉnh: Đây là quá trình lấy một mô hình được đào tạo trước (như GPT) và đào tạo thêm về một nhiệm vụ cụ thể. Trong trường hợp ChatGPT, nó được tinh chỉnh trên tập dữ liệu các cuộc hội thoại.
7. mã thông báo: Trong NLP, mã thông báo là quá trình chia nhỏ văn bản thành các từ, cụm từ, ký hiệu hoặc các thành phần có ý nghĩa khác được gọi là mã thông báo.
8. Mô hình tuần tự: Đây là các loại mô hình ML biến đổi chuỗi đầu vào thành chuỗi đầu ra. ChatGPT có thể được xem như một loại mô hình tuần tự, trong đó chuỗi đầu vào là lịch sử hội thoại và chuỗi đầu ra là phản hồi của mô hình.
9. Gọi hàm: Trong ngữ cảnh lập trình, lệnh gọi hàm là quá trình gọi hàm đã được xác định trước đó. Trong bối cảnh của AI như ChatGPT, việc gọi hàm có thể đề cập đến việc sử dụng các hàm “tạo” hoặc “hoàn thành” của mô hình để tạo ra phản hồi.
10. API: API hay Giao diện lập trình ứng dụng là một bộ quy tắc và giao thức để xây dựng và tương tác với các ứng dụng phần mềm. OpenAI cung cấp API mà nhà phát triển có thể sử dụng để tương tác với ChatGPT.
11. Kỹ thuật nhanh chóng: Điều này đề cập đến việc thực hành tạo các lời nhắc hiệu quả để đạt được kết quả mong muốn từ các mô hình ngôn ngữ như GPT.
12. cửa sổ ngữ cảnh: Điều này đề cập đến số lượng mã thông báo gần đây (đầu vào và đầu ra) mà mô hình xem xét khi tạo phản hồi.
13. Học kĩ càng: Đây là một trường con của ML tập trung vào các thuật toán lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của não, được gọi là mạng lưới thần kinh nhân tạo.
14. Mạng lưới thần kinh: Trong AI, đây là những hệ thống máy tính có các nút được kết nối với nhau, lấy cảm hứng từ mạng lưới thần kinh sinh học, tạo thành bộ não của sinh vật sống.
15. BERT (Biểu diễn bộ mã hóa hai chiều từ máy biến áp): Đây là kỹ thuật học máy dựa trên Transformer dành cho các tác vụ NLP do Google phát triển. Không giống như GPT, BERT có tính chất hai chiều, lý tưởng cho các tác vụ yêu cầu hiểu ngữ cảnh từ cả bên trái và bên phải của một từ.
16. Học tập có giám sát: Đây là một loại máy học trong đó mô hình được đào tạo trên tập dữ liệu được gắn nhãn, tức là tập dữ liệu đã biết đầu ra chính xác.
17. Học không giám sát: Ngược lại với học có giám sát, học không giám sát liên quan đến việc đào tạo một mô hình trên một tập dữ liệu mà không biết đầu ra chính xác.
18. Học bán giám sát: Đây là phương pháp học máy trong đó một lượng nhỏ dữ liệu được gắn nhãn và phần lớn dữ liệu không được gắn nhãn. Cách tiếp cận này kết hợp các khía cạnh của cả việc học có giám sát và không giám sát.
19. Học tăng cường: Đây là một loại máy học trong đó tác nhân học cách đưa ra quyết định bằng cách thực hiện các hành động trong môi trường để đạt được mục tiêu. Tác nhân nhận được phần thưởng hoặc hình phạt cho các hành động mà nó thực hiện và học cách tối đa hóa tổng phần thưởng theo thời gian.
20. Mô hình sáng tạo: Đây là những mô hình có thể tạo ra các phiên bản dữ liệu mới giống với dữ liệu huấn luyện. ChatGPT là một ví dụ về mô hình tổng quát.
21. Mô hình phân biệt đối xử: Ngược lại với các mô hình tổng quát, các mô hình phân biệt tìm hiểu ranh giới giữa các lớp trong dữ liệu huấn luyện. Chúng thường được sử dụng cho các nhiệm vụ phân loại.
22. Lan truyền ngược: Đây là phương pháp được sử dụng trong mạng nơ-ron nhân tạo để tính toán độ dốc của hàm mất mát đối với các trọng số trong mạng.
23. Mất chức năng: Trong ML, đây là phương pháp đánh giá mức độ tốt của một thuật toán cụ thể mô hình hóa dữ liệu đã cho. Nếu các dự đoán sai lệch quá nhiều so với kết quả thực tế, hàm mất mát sẽ cho ra một con số rất lớn. Nó được sử dụng trong giai đoạn huấn luyện để cập nhật trọng lượng.
24. Trang bị quá mức: Điều này xảy ra khi một mô hình thống kê hoặc thuật toán ML thu được nhiễu của dữ liệu. Nó xảy ra khi mô hình quá phức tạp so với số lượng và độ nhiễu của dữ liệu huấn luyện.
25. không trang bị đầy đủ: Điều này trái ngược với việc trang bị quá mức. Nó xảy ra khi mô hình quá đơn giản để nắm bắt được cấu trúc cơ bản của dữ liệu.
26. chính quy: Đây là một kỹ thuật được sử dụng để ngăn chặn việc trang bị quá mức bằng cách thêm một số hạng phạt vào hàm mất mát.
27. siêu tham số: Đây là các tham số của chính thuật toán học, không bắt nguồn từ quá trình đào tạo, cần được đặt trước khi bắt đầu đào tạo.
28. kỷ nguyên: Một lần hoàn thành duyệt qua toàn bộ tập dữ liệu huấn luyện.
29. kích thước lô: Số lượng mẫu huấn luyện trong một lượt tiến/lùi (một kỷ nguyên bao gồm nhiều đợt).
30. Tỷ lệ học: Đây là siêu tham số xác định kích thước bước ở mỗi lần lặp trong khi tiến tới mức tối thiểu của hàm mất mát.
31. Chức năng kích hoạt: Trong mạng nơ-ron, hàm kích hoạt xác định xem một nơ-ron có nên được kích hoạt hay không bằng cách tính tổng trọng số và cộng độ lệch.
32. ReLU (Đơn vị tuyến tính chỉnh lưu): Đây là một loại chức năng kích hoạt được sử dụng trong các lớp ẩn của mạng lưới thần kinh. Nó xuất đầu vào trực tiếp nếu nó dương, nếu không, nó sẽ xuất ra 0.
33. Hàm sigmoid: Đây là chức năng kích hoạt maps34. Chức năng Softmax: Đây là hàm kích hoạt được sử dụng trong lớp đầu ra của mạng nơ-ron cho các bài toán phân loại nhiều lớp. Nó chuyển đổi một vectơ số thành một vectơ xác suất, trong đó các xác suất có tổng bằng một.
34. Xu hướng và phương sai: Bias là lỗi do các giả định sai lầm hoặc quá đơn giản trong thuật toán học. Phương sai là lỗi do thuật toán học quá phức tạp.
35. Nút thiên vị: Trong mạng nơ-ron, nút thiên vị là một nơ-ron bổ sung được thêm vào mỗi lớp tiền đầu ra để lưu trữ giá trị của một lớp.
36. Độ dốc gốc: Đây là một thuật toán tối ưu hóa được sử dụng để giảm thiểu một số hàm bằng cách di chuyển lặp đi lặp lại theo hướng dốc xuống nhất được xác định bởi giá trị âm của gradient.
37. Giảm dần độ dốc ngẫu nhiên (SGD): Đây là một biến thể của phương pháp giảm độ dốc, trong đó thay vì sử dụng toàn bộ tập dữ liệu để tính toán độ dốc ở mỗi bước, bạn chỉ sử dụng một ví dụ.
38. Trình tối ưu hóa Adam: Adam là một thuật toán tối ưu hóa thay thế cho phương pháp giảm độ dốc ngẫu nhiên để đào tạo các mô hình học sâu.
39. Tăng ngày: Đây là chiến lược cho phép người thực hành tăng đáng kể tính đa dạng của dữ liệu có sẵn cho các mô hình đào tạo mà không thực sự thu thập dữ liệu mới.
40. Chuyển tiếp học tập: Đây là một bài toán nghiên cứu trong ML tập trung vào việc lưu trữ kiến ​​thức thu được khi giải một bài toán và áp dụng nó vào một bài toán khác nhưng có liên quan.
41. Perceptron đa lớp (MLP): Đây là một lớp mạng nơ-ron nhân tạo chuyển tiếp bao gồm ít nhất ba lớp nút: lớp đầu vào, lớp ẩn và lớp đầu ra.
42. Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN): Đây là các thuật toán deep learning có thể xử lý dữ liệu lưới có cấu trúc giống như hình ảnh và được sử dụng trong nhận dạng và xử lý hình ảnh.
43. Mạng thần kinh tái phát (RNN): Đây là một lớp mạng lưới thần kinh nhân tạo trong đó các kết nối giữa các nút tạo thành một biểu đồ có hướng dọc theo chuỗi thời gian. Điều này cho phép họ sử dụng trạng thái bên trong (bộ nhớ) để xử lý chuỗi đầu vào.
44. Trí nhớ ngắn hạn dài (LSTM): Đây là một loại RNN đặc biệt, có khả năng học các phần phụ thuộc lâu dài và được sử dụng trong học sâu vì hiệu suất đầy hứa hẹn của nó.
45. Cấu trúc mã hóa-giải mã: Đây là một loại mẫu thiết kế mạng lưới thần kinh. Trong cấu trúc bộ mã hóa-giải mã, bộ mã hóa xử lý dữ liệu đầu vào và bộ giải mã lấy đầu ra của bộ mã hóa và tạo ra đầu ra cuối cùng.
46. Nhúng từ: Đây là tên gọi chung của một tập hợp các kỹ thuật mô hình hóa ngôn ngữ và học đặc điểm trong NLP trong đó các từ hoặc cụm từ trong từ vựng được ánh xạ tới các vectơ của số thực.
47. Lớp nhúng: Đây là một lớp trong mạng thần kinh có chức năng biến các số nguyên dương (chỉ mục) thành các vectơ dày đặc có kích thước cố định, thường được sử dụng để tìm các từ nhúng.
48. Tìm kiếm tia: Đây là thuật toán tìm kiếm heuristic khám phá biểu đồ bằng cách mở rộng nút hứa hẹn nhất trong một tập hợp giới hạn.
49. Nhiệt độ (trong bối cảnh mô hình AI): Đây là tham số trong các mô hình ngôn ngữ như GPT-3 kiểm soát tính ngẫu nhiên của các dự đoán bằng cách chia tỷ lệ nhật ký trước khi áp dụng softmax.
50. Mô hình tự hồi quy: Đây là một loại quy trình ngẫu nhiên trong đó các giá trị trong tương lai là một hàm tuyến tính của các giá trị trong quá khứ của nó, cộng với một số thuật ngữ nhiễu. ChatGPT là một ví dụ về mô hình tự hồi quy.
51. Học không bắn: Điều này đề cập đến khả năng của mô hình học máy trong việc hiểu và thực hiện các nhiệm vụ mà nó chưa từng thấy trong quá trình đào tạo.
52. Học một lần: Đây là một khái niệm trong học máy trong đó thuật toán học được yêu cầu để phân loại các đối tượng dựa trên một ví dụ duy nhất của mỗi lớp mới.
53. Học ít lần: Cái này55. mô hình ngôn ngữ: Một loại mô hình được sử dụng trong NLP có thể dự đoán từ tiếp theo trong một chuỗi dựa trên các từ đứng trước nó.
54. sự bối rối: Một thước đo dùng để đánh giá chất lượng của một mô hình ngôn ngữ. Giá trị độ phức tạp thấp hơn cho thấy hiệu suất mô hình ngôn ngữ tốt hơn.
55. Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER): Nhiệm vụ NLP xác định các thực thể được đặt tên trong văn bản, chẳng hạn như tên người, tổ chức, địa điểm, biểu thức về thời gian, số lượng, giá trị tiền tệ, tỷ lệ phần trăm, v.v.
56. Phân tích tình cảm: Một nhiệm vụ NLP xác định giọng điệu cảm xúc đằng sau lời nói để hiểu được thái độ, ý kiến ​​​​và cảm xúc của người nói hoặc người viết.
57. Hệ thống đối thoại: Hệ thống có thể trò chuyện với người dùng bằng ngôn ngữ tự nhiên. ChatGPT là một ví dụ về hệ thống hộp thoại.
58. Mô hình Seq2Seq: Mô hình chuyển đổi các chuỗi từ một miền (ví dụ: các câu bằng tiếng Anh) sang các chuỗi trong một miền khác (ví dụ: các câu tương tự được dịch sang tiếng Pháp).
59. Chú thích ngày: Quá trình gắn nhãn hoặc phân loại dữ liệu, thường được sử dụng để tạo dữ liệu huấn luyện cho các mô hình machine learning.
60. Tập huấn trước: Giai đoạn đầu đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-3, trong đó mô hình học cách dự đoán từ tiếp theo trong câu. Giai đoạn này không được giám sát và sử dụng một lượng lớn văn bản.
61. Chắt lọc kiến ​​thức: Một quá trình trong đó một mô hình nhỏ hơn được đào tạo để tái tạo hành vi của một mô hình lớn hơn (hoặc một tập hợp các mô hình), với mục đích tạo ra một mô hình có hiệu suất dự đoán tương đương nhưng độ phức tạp tính toán thấp hơn.
62. Mạng Capsule (CapsNets): Một loại mạng lưới thần kinh nhân tạo có thể mô hình hóa tốt hơn các mối quan hệ phân cấp và phù hợp hơn với các nhiệm vụ đòi hỏi sự hiểu biết về phân cấp không gian giữa các tính năng.
63. LSTM hai chiều (BiLSTM): Một biến thể của LSTM có thể cải thiện hiệu suất của mô hình đối với các vấn đề phân loại trình tự.
64. Mô hình chú ý: Các mô hình có thể tập trung vào thông tin cụ thể để cải thiện kết quả của các nhiệm vụ phức tạp.
65. Tự chú ý: Một phương pháp trong các mô hình chú ý trong đó mô hình kiểm tra từng từ trong chuỗi đầu vào để tìm tất cả các từ khác để hiểu rõ hơn tác động của chúng đối với câu.
66. Mô hình máy biến áp: Các mô hình sử dụng cơ chế tự chú ý, thường được sử dụng để hiểu ngữ cảnh của các từ trong câu.
67. Máy biến áp đào tạo trước sáng tạo (GPT): Một mô hình ngôn ngữ dựa trên máy biến áp lớn với hàng tỷ tham số, được đào tạo trên một kho văn bản lớn từ internet.
68. Mô hình đa phương thức: Các mô hình AI có thể hiểu đầu vào từ các loại dữ liệu khác nhau như văn bản, hình ảnh, âm thanh, v.v.
69. bộ dữ liệu: Bộ sưu tập dữ liệu. Trong học máy, bộ dữ liệu được sử dụng để đào tạo và kiểm tra các mô hình.
70. Tập huấn luyện: Phần dữ liệu được sử dụng để huấn luyện mô hình học máy.
71. Bộ xác thực: Phần của tập dữ liệu được sử dụng để đưa ra đánh giá khách quan về mức độ phù hợp của mô hình trên tập dữ liệu huấn luyện trong khi điều chỉnh các siêu tham số của mô hình.
72. Tập kiểm tra: Phần của tập dữ liệu được sử dụng để đưa ra đánh giá khách quan về mô hình cuối cùng phù hợp với tập dữ liệu huấn luyện.
73. Xác thực chéo: Quy trình lấy mẫu lại được sử dụng để đánh giá các mô hình học máy trên một mẫu dữ liệu hạn chế.
74. Word2Vec: Một nhóm các mô hình liên quan được sử dụng để tạo ra các từ nhúng.
75. GloVe (Vectơ toàn cầu để biểu diễn từ): Một thuật toán học không giám sát để thu được các biểu diễn vectơ cho các từ.
76. TF-IDF (Tần số tài liệu nghịch đảo tần số thuật ngữ): Một thống kê bằng số phản ánh tầm quan trọng của một từ đối với một tài liệu trong một bộ sưu tập hoặc kho văn bản.
77. Túi Từ (BoW): Trình bày văn bản mô tả sự xuất hiện của các từ trong80. n-gram: Chuỗi tiếp giáp của n mục từ một mẫu văn bản hoặc lời nói nhất định. Khi làm việc với văn bản, n-gram có thể là một chuỗi các từ, chữ cái hoặc thậm chí là câu.
78. bỏ qua gram: Một biến thể của n-gram trong đó các thành phần (từ, chữ cái) không nhất thiết phải liên tiếp trong văn bản đang xem xét nhưng có thể để lại những khoảng trống bị bỏ qua.
79. Khoảng cách Levenstein: Một thước đo chuỗi để đo sự khác biệt giữa hai chuỗi, còn được gọi là khoảng cách chỉnh sửa. Khoảng cách Levenshtein giữa hai từ là số lần chỉnh sửa một ký tự tối thiểu (chèn, xóa hoặc thay thế) cần thiết để thay đổi từ này sang từ khác.
80. Gắn thẻ một phần của bài phát biểu (Gắn thẻ POS): Quá trình đánh dấu một từ trong văn bản (corpus) tương ứng với một phần cụ thể của lời nói, dựa trên cả định nghĩa và ngữ cảnh của nó.
81. Ngưng từ: Các từ thường được sử dụng (chẳng hạn như “a”, “an”, “in”) mà công cụ tìm kiếm đã được lập trình để bỏ qua, cả khi lập chỉ mục các mục để tìm kiếm và khi truy xuất chúng dưới dạng kết quả của truy vấn tìm kiếm.
82. Nhét đầy: Quá trình rút gọn các từ biến cách (hoặc đôi khi có nguồn gốc) thành dạng gốc, gốc hoặc gốc từ của chúng.
83. ngữ pháp hóa: Tương tự như bắt nguồn nhưng có tính đến việc phân tích hình thái của từ. Bổ đề, hoặc dạng từ điển của một từ, được sử dụng thay vì chỉ loại bỏ các hậu tố.
84. Định hướng từ ngữ: Khả năng xác định nghĩa của từ trong ngữ cảnh theo cách tính toán. Đây là một vấn đề đầy thách thức trong NLP vì máy móc khó hiểu ngữ cảnh theo cách con người có thể.
85. Phân tích cú pháp: Quá trình phân tích một chuỗi ký hiệu, bằng ngôn ngữ tự nhiên, ngôn ngữ máy tính hoặc cấu trúc dữ liệu, tuân theo các quy tắc của ngữ pháp hình thức.
86. phân tích ngữ nghĩa: Quá trình hiểu ý nghĩa của một văn bản, bao gồm nghĩa đen của nó và ý nghĩa mà người nói hoặc người viết muốn truyền tải.
87. Phân tích thực dụng: Hiểu văn bản dưới góc độ những hành động mà người nói hoặc người viết dự định thực hiện với văn bản.
88. Người mẫu hàng đầu: Một loại mô hình thống kê được sử dụng để khám phá các “chủ đề” trừu tượng xuất hiện trong một bộ sưu tập tài liệu.
89. Phân bổ Dirichlet tiềm ẩn (LDA): Một mô hình thống kê tổng quát cho phép các tập hợp quan sát được giải thích bởi các nhóm không được quan sát nhằm giải thích tại sao một số phần của dữ liệu lại giống nhau.
90. điểm tình cảm: Một thước đo được sử dụng trong phân tích tình cảm phản ánh giọng điệu cảm xúc của văn bản. Điểm số thường dao động từ -1 (rất tiêu cực) là +1 (rất tích cực).
91. Khai thác thực thể: Quá trình xác định và phân loại các thành phần chính từ văn bản thành các danh mục được xác định trước như tên người, tổ chức, địa điểm, mã y tế, biểu thức thời gian, số lượng, giá trị tiền tệ, tỷ lệ phần trăm, v.v.
92. Độ phân giải cốt lõi: Nhiệm vụ tìm tất cả các biểu thức đề cập đến cùng một thực thể trong văn bản. Đây là một bước quan trọng đối với nhiều nhiệm vụ NLP cấp cao hơn liên quan đến việc hiểu ngôn ngữ tự nhiên như tóm tắt tài liệu, trả lời câu hỏi và trích xuất thông tin.
93. chatbot: Một ứng dụng phần mềm được sử dụng để thực hiện cuộc trò chuyện trực tuyến thông qua văn bản hoặc chuyển văn bản thành giọng nói, thay vì cung cấp liên hệ trực tiếp với nhân viên hỗ trợ trực tiếp.
94. Lần lượt lấy: Trong bối cảnh hội thoại, lần lượt là cách thức mà cuộc trò chuyện có trật tự thường được thực hiện. Trong chatbot hoặc AI đàm thoại, nó đề cập đến khả năng của mô hình trong việc hiểu khi nào nên phản hồi và khi nào cần chờ thêm thông tin đầu vào.
95. Độ phân giải Anaphora: Đây là nhiệm vụ phân giải tham chiếu tập trung vào việc giải quyết một đại từ hoặc một cụm danh từ cụ thể đề cập đến điều gì.
96. Bối cảnh đàm thoại: Bối cảnh trong đó một cuộc trò chuyện đang diễn ra. Điều này bao gồm tình huống rộng hơn, kiến ​​thức được chia sẻ của những người tham gia cũng như các quy tắc và quy ước của cuộc trò chuyện.
97. Diễn giải: Quá trình trình bày lại ý nghĩa của văn bản bằng cách sử dụng các từ khác nhau. Điều này có thể hữu ích trong NLP cho các tác vụ như tăng cường dữ liệu hoặc để cải thiện tính đa dạng của phản hồi chatbot.
98. Tóm tắt tài liệu: Quá trình rút gọn một tài liệu văn bản bằng phần mềm, nhằm tạo ra một bản tóm tắt với những ý chính của tài liệu gốc. Đây là một ứng dụng quan trọng của NLP có thể được sử dụng để cô đọng một lượng lớn thông tin.
99. Nhận dạng giọng nói tự động (ASR): Công nghệ chuyển đổi ngôn ngữ nói thành văn bản viết. Điều này có thể được sử dụng cho các ứng dụng ra lệnh bằng giọng nói, dịch vụ phiên âm, v.v.
100. Chuyển văn bản thành giọng nói (TTS): Quá trình tạo giọng nói tổng hợp bằng cách chuyển đổi văn bản thành đầu ra giọng nói.

Để tìm hiểu thêm về thuật ngữ ChatGPT và trí tuệ nhân tạo mới được OpenAI nâng cấp gần đây, hãy chuyển sang phần của nó. Trang web chính thức.

Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Một số bài viết của chúng tôi bao gồm các liên kết liên kết. Nếu bạn mua thứ gì đó thông qua một trong những liên kết này, APS Blog có thể kiếm được hoa hồng liên kết. Tìm hiểu về Chính sách tiết lộ của chúng tôi.