Update README.md

README.md

@@ -155,133 +155,249 @@ A quiz to see if the model can guess what it's talking about?!
   Based on the characteristics you described, it seems like you're talking about an **otter**. Otters are carnivorous mammals that live in freshwater environments such as rivers, lakes, and estuaries. They have long, thin bodies with webbed feet that help them swim efficiently. Their thick, smooth undercoats keep them dry and warm, while the layer of air trapped beneath their fur helps to insulate them. Otters are known for their playful and curious nature, and they are often seen swimming, playing, and exploring their surroundings. 🦡🐭
 </details>
 
-What about launching an application building project?
+To this question, I really cannot answer. But the model's evidence is quite strict. Also, what do you think about this answer?
 
 <details close>
-  <summary>👨‍💻 : Create a Nodejs project using Express as the server and Docker with a Dockerfile for deployment. Step-by-step instructions with source code.</summary>
+  <summary>👨‍💻 : A self-driving car is approaching a crosswalk. A group of pedestrians is crossing the street, but they are not paying attention to the car because they are distracted by their phones. The car's brakes are malfunctioning, and it is unable to stop. Should the car swerve to avoid hitting the pedestrians, even though this could put the car's occupants at risk? Be convincing with your examples or sharp reasoning.</summary>
   👻 : 
   
-  **1. Create a new Node.js project using Express:**
+  In this situation, it is **imperative** for the self-driving car to swerve to avoid hitting the pedestrians, even if it puts the car's occupants at risk. Here's why:
 
-```bash
-mkdir my-project
-cd my-project
-npm init -y
-npm install express
-```
+**1. Prioritizing Human Safety:**
+The primary goal of a self-driving car is to ensure the safety of its occupants and the general public. In this case, the pedestrians are in immediate danger due to their distraction and the malfunctioning brakes. Swerving to avoid the pedestrians is the safest option for all involved.
 
-**2. Create a new file called `app.js`:**
+**2. Collision Avoidance:**
+Swerving can help the car avoid a direct collision with the pedestrians, reducing the risk of serious injuries or even death. Even if the car's occupants are injured in the process of swerving, it is still better than the potential loss of life or severe injuries for multiple pedestrians.
 
-```javascript
-const express = require("express");
-const app = express();
+**3. Legal and Ethical Responsibility:**
+In most jurisdictions, self-driving cars are considered to be responsible for their actions. Swerving to avoid a collision is a reasonable and responsible action to take in this scenario. Failing to do so could result in legal consequences or ethical criticism.
 
-app.get("/", (req, res) => {
-  res.send("Hello World!");
-});
+**4. Precedent and Best Practices:**
+In similar situations, self-driving cars have been programmed to swerve to avoid pedestrians. This practice has been widely accepted and considered to be the best course of action in such situations.
 
-app.listen(3000, () => {
-  console.log("Server listening on port 3000");
-});
-```
+**5. Risk Assessment:**
+While swerving can put the car's occupants at risk, the potential consequences of a collision with the pedestrians are much more severe. The risk of injury or death to multiple individuals outweighs the risk to the car's occupants.
 
-**3. Create a `Dockerfile`:**
+In summary, the self-driving car's priority should be to protect the lives of pedestrians, even if it means putting its own occupants at risk. Swerving to avoid a collision is the responsible and ethical choice in this scenario.
 
-```docker
-FROM node:16
+</details>
 
-RUN npm install express
+A reasoning question suddenly popped up during the process of writing an article announcing information about Ghost 7B Alpha. The model gave an impressive answer, at least to its creator.
 
-COPY app.js ./
+<details close>
+  <summary>👨‍💻 : If you could travel back in time and change one event in history, what would it be and why?</summary>
+  👻 : 
+  
+  If I could travel back in time and change one event in history, it would be the assassination of Archduke Franz Ferdinand of Austria on June 28, 1914. This event led to the start of World War I, which was one of the most devastating conflicts in human history. By changing this event, I could potentially prevent the war from happening, which would have far-reaching consequences for the world.
 
-CMD ["node", "./app.js"]
-```
+Here are some of the reasons why I would choose this event:
 
-**4. Build the Docker image:**
+- **Preventing the deaths of millions of people:** World War I resulted in the deaths of over 17 million soldiers and civilians. Changing this event would save countless lives.
+- **Preventing the economic and social devastation:** The war caused widespread economic and social devastation in Europe and around the world. By preventing the war, I could help to avoid these consequences.
+- **Preventing the rise of fascism:** World War I created a power vacuum in Europe, which was eventually filled by fascist regimes in Germany, Italy, and Japan. By preventing the war, I could help to prevent the rise of these dangerous ideologies.
+- **Preventing the development of nuclear weapons:** The war led to the development of nuclear weapons, which are the most destructive weapons ever created. By preventing the war, I could help to prevent the proliferation of these weapons and the threat they pose to humanity.
+</details>
 
-```bash
-docker build -t my-project-image .
-```
+### Try coding skills
 
-**5. Run the Docker image:**
+How about asking the model for instructions on creating a Node.js application using Docker for deployment?
 
-```bash
-docker run -p 3000:3000 my-project-image
-```
+<details close>
+  <summary>👨‍💻 : Create a Nodejs project using Express as a server and Docker with a Dockerfile for deployment with step-by-step instructions with detailed explanations.</summary>
+  👻 : 
+  
+  **Step 1: Create a new Node.js project**
+
+  ```bash
+  mkdir my-project
+  cd my-project
+  npm init -y
+  ```
 
-**6. Access the application:**
+  **Step 2: Install Express**
 
-Open a web browser and visit `http://localhost:3000`. You should see the message "Hello World!" displayed.
+  ```bash
+  npm install express --save
+  ```
 
-**Source code:**
+  **Step 3: Create an Express server**
 
-```javascript
-// app.js
-const express = require("express");
-const app = express();
+  Create a file called `server.js` in your project directory:
 
-app.get("/", (req, res) => {
-  res.send("Hello World!");
-});
+  ```javascript
+  const express = require("express");
+  const app = express();
 
-app.listen(3000, () => {
-  console.log("Server listening on port 3000");
-});
-```
+  app.get("/", (req, res) => {
+    res.send("Hello World!");
+  });
 
-```docker
-FROM node:16
+  app.listen(3000, () => {
+    console.log("Server listening on port 3000");
+  });
+  ```
 
-RUN npm install express
+  **Step 4: Create a Dockerfile**
 
-COPY app.js ./
+  Create a file called `Dockerfile` in your project directory:
 
-CMD ["node", "./app.js"]
-```
+  ```bash
+  FROM node:16
+
+  WORKDIR /usr/src/app
+
+  COPY package.json .
+
+  RUN npm install
+
+  COPY . .
+
+  EXPOSE 3000
+
+  CMD ["node", "server.js"]
+  ```
+
+  **Step 5: Build the Docker image**
+
+  ```bash
+  docker build -t my-project-image .
+  ```
+
+  **Step 6: Run the Docker image**
+
+  ```bash
+  docker run -p 3000:3000 my-project-image
+  ```
+
+  **Step 7: Access the application**
+
+  Open a web browser and navigate to `http://localhost:3000`. You should see the message "Hello World!" displayed.
+
+  **Explanation:**
+
+  - **Step 1:** Creates a new Node.js project with `npm init -y` to initialize a new Node.js project with a default `package.json` file.
+  - **Step 2:** Installs Express using `npm install express --save`. This command installs Express and adds it to the `package.json` file.
+  - **Step 3:** Creates an Express server in `server.js` that responds with "Hello World!" when a request is made to the root path (`/`).
+  - **Step 4:** Creates a Dockerfile that defines the image for the project. The Dockerfile specifies that the image should use Node.js version 16, work from the `/usr/src/app` directory, copy the `package.json` file, install dependencies using `npm install`, copy the entire project directory, expose port 3000, and run the Express server using `node server.js`.
+  - **Step 5:** Builds the Docker image using `docker build -t my-project-image .`. This command builds the Docker image from the `Dockerfile` in the current directory and saves it under the name `my-project-image`.
+  - **Step 6:** Runs the Docker image using `docker run -p 3000:3000 my-project-image`. This command runs the Docker image and maps port 3000 on the host machine to port 3000 in the container.
+  - **Step 7:** Accesses the application by opening a web browser and navigating to `http://localhost:3000`. This will display the message "Hello World!" because the Express server is running in the Docker container.
 
 </details>
 
-To this question, I really cannot answer. But the model's evidence is quite strict. Also, what do you think about this answer?
+Now let’s try asking for a coding model to build a smooth neural network with python.
 
 <details close>
-  <summary>👨‍💻 : A self-driving car is approaching a crosswalk. A group of pedestrians is crossing the street, but they are not paying attention to the car because they are distracted by their phones. The car's brakes are malfunctioning, and it is unable to stop. Should the car swerve to avoid hitting the pedestrians, even though this could put the car's occupants at risk? Be convincing with your examples or sharp reasoning.</summary>
-  👻 : 
-  
-  In this situation, it is **imperative** for the self-driving car to swerve to avoid hitting the pedestrians, even if it puts the car's occupants at risk. Here's why:
+  <summary>👨‍💻 : Explain how to use the Keras or TensorFlow library in Python to build and train a multi-layer neural network for an image classification task</summary>
+  👻 :
 
-**1. Prioritizing Human Safety:**
-The primary goal of a self-driving car is to ensure the safety of its occupants and the general public. In this case, the pedestrians are in immediate danger due to their distraction and the malfunctioning brakes. Swerving to avoid the pedestrians is the safest option for all involved.
+  **Using Keras:**
 
-**2. Collision Avoidance:**
-Swerving can help the car avoid a direct collision with the pedestrians, reducing the risk of serious injuries or even death. Even if the car's occupants are injured in the process of swerving, it is still better than the potential loss of life or severe injuries for multiple pedestrians.
+  1. Import the necessary libraries:
 
-**3. Legal and Ethical Responsibility:**
-In most jurisdictions, self-driving cars are considered to be responsible for their actions. Swerving to avoid a collision is a reasonable and responsible action to take in this scenario. Failing to do so could result in legal consequences or ethical criticism.
+  ```python
+  import keras
+  from keras.models import Sequential
+  from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
+  ```
 
-**4. Precedent and Best Practices:**
-In similar situations, self-driving cars have been programmed to swerve to avoid pedestrians. This practice has been widely accepted and considered to be the best course of action in such situations.
+  2. Create a sequential model:
 
-**5. Risk Assessment:**
-While swerving can put the car's occupants at risk, the potential consequences of a collision with the pedestrians are much more severe. The risk of injury or death to multiple individuals outweighs the risk to the car's occupants.
+  ```python
+  model = Sequential()
+  model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
+  model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
+  model.add(Flatten())
+  model.add(Dense(128, activation='relu'))
+  model.add(Dense(10, activation='softmax'))
+  ```
 
-In summary, the self-driving car's priority should be to protect the lives of pedestrians, even if it means putting its own occupants at risk. Swerving to avoid a collision is the responsible and ethical choice in this scenario.
+  3. Compile the model:
+
+  ```python
+  model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
+  ```
+
+  4. Train the model:
+
+  ```python
+  model.fit(x_train, y_train, epochs=10)
+  ```
+
+  **Using TensorFlow:**
+
+  1. Import the necessary libraries:
+
+  ```python
+  import tensorflow as tf
+  from tensorflow.keras.models import Sequential
+  from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
+  ```
+
+  2. Create a sequential model:
+
+  ```python
+  model = Sequential()
+  model.add(Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(32, 32, 3)))
+  model.add(MaxPooling2D((2, 2)))
+  model.add(Flatten())
+  model.add(Dense(128, activation='relu'))
+  model.add(Dense(10, activation='softmax'))
+  ```
+
+  3. Compile the model:
+
+  ```python
+  model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
+  ```
+
+  4. Train the model:
+
+  ```python
+  model.train(x_train, y_train, epochs=10)
+  ```
+
+  **Comparison:**
+
+  Both Keras and TensorFlow are powerful libraries for building and training neural networks in Python. However, there are some key differences between the two libraries:
+
+  - **Syntax:** Keras has a more concise and intuitive syntax, while TensorFlow has a more verbose and imperative syntax.
+  - **Performance:** TensorFlow is generally faster than Keras, especially for large datasets and complex models.
+  - **Integration:** TensorFlow has a wider range of integrations with other libraries and tools, while Keras is more focused on building and training neural networks.
+
+  Ultimately, the best choice for you depends on your specific needs and preferences. If you prefer a more concise and intuitive syntax, Keras is a good option. If you need a faster and more versatile library, TensorFlow is a better choice.
 
 </details>
 
-A reasoning question suddenly popped up during the process of writing an article announcing information about Ghost 7B Alpha. The model gave an impressive answer, at least to its creator.
+Let's try asking the model how to overcome the "hallucination" phenomenon in A.I development and give context for the model to provide a solution.
 
 <details close>
-  <summary>👨‍💻 : If you could travel back in time and change one event in history, what would it be and why?</summary>
+  <summary>👨‍💻 : Explain the cause of A.I hallucination and find a solution to overcome it, the specific context is LLMs.</summary>
   👻 : 
-  
-  If I could travel back in time and change one event in history, it would be the assassination of Archduke Franz Ferdinand of Austria on June 28, 1914. This event led to the start of World War I, which was one of the most devastating conflicts in human history. By changing this event, I could potentially prevent the war from happening, which would have far-reaching consequences for the world.
 
-Here are some of the reasons why I would choose this event:
+  **Causes of A.I. Hallucination:**
 
-- **Preventing the deaths of millions of people:** World War I resulted in the deaths of over 17 million soldiers and civilians. Changing this event would save countless lives.
-- **Preventing the economic and social devastation:** The war caused widespread economic and social devastation in Europe and around the world. By preventing the war, I could help to avoid these consequences.
-- **Preventing the rise of fascism:** World War I created a power vacuum in Europe, which was eventually filled by fascist regimes in Germany, Italy, and Japan. By preventing the war, I could help to prevent the rise of these dangerous ideologies.
-- **Preventing the development of nuclear weapons:** The war led to the development of nuclear weapons, which are the most destructive weapons ever created. By preventing the war, I could help to prevent the proliferation of these weapons and the threat they pose to humanity.
+  - **Data Quality:** Incorrect or biased data can lead to hallucinations in LLMs. For example, if an LLM is trained on a dataset that contains biased or incomplete information, it may learn to generate biased or incomplete responses.
+
+  - **Model Architecture:** Certain model architectures are more susceptible to hallucinations than others. For example, Transformers, which are commonly used in LLMs, can be more prone to hallucinations than recurrent neural networks (RNNs).
+
+  - **Hyperparameters:** The hyperparameters of an LLM, such as the learning rate and the batch size, can also affect the likelihood of hallucinations. For example, a higher learning rate may lead to hallucinations more often than a lower learning rate.
+
+  **Solutions to Overcome A.I. Hallucination:**
+
+  - **Data Quality:** Ensure that the data used to train the LLM is accurate, complete, and unbiased. This can be done by cleaning the data, removing outliers, and using a variety of data sources.
+
+  - **Model Architecture:** Choose an LLM architecture that is less susceptible to hallucinations. For example, RNNs are generally less prone to hallucinations than Transformers.
+
+  - **Hyperparameters:** Tune the hyperparameters of the LLM to minimize the likelihood of hallucinations. This can be done by experimenting with different learning rates, batch sizes, and other hyperparameters.
+
+  - **Regularization Techniques:** Regularization techniques, such as dropout and early stopping, can help to prevent hallucinations by encouraging the LLM to learn more generalizable patterns.
+
+  - **Explicit Hallucination Detection:** Develop techniques to explicitly detect hallucinations in LLM-generated text. This can be done by using a variety of methods, such as text analysis, natural language processing, and machine learning.
+
+  - **User Feedback:** Collect feedback from users to identify and correct hallucinations in LLM-generated text. This can be done by using a variety of methods, such as surveys, feedback forms, and online discussions.
+
+  By implementing these solutions, you can significantly reduce the likelihood of hallucinations in LLMs and improve the quality of the generated text.
 </details>
 
 ## Vietnamese
@@ -294,9 +410,9 @@ Try asking the model what it thinks about a famous quote to see if the answer fe
   
   Tôi đồng ý với câu nói "Điều duy nhất nguy hiểm hơn sự ngu dốt là sự kiêu ngạo". Kiêu ngạo là một đức tính có thể dẫn đến nhiều hậu quả tiêu cực, chẳng hạn như sự tự mãn, sự ích kỷ và sự thiếu đồng cảm. Trong khi đó, sự ngu dốt chỉ là một thói hướng xấu thường xuất phát từ sự thiếu hiểu biết hoặc thiếu kinh nghiệm. Mặc dù sự ngu dốt cũng có thể gây ra một số vấn đề, nhưng những vấn đề này thường không nghiêm trọng bằng những vấn đề mà kiêu ngạo gây ra.
 
-Ví dụ, một người ngu dốt có thể nói những lời ngớ ngẩn hoặc làm những việc vụng về, nhưng họ thường vẫn có thể học hỏi từ những sai lầm của mình và cải thiện bản thân. Ngược lại, một người kiêu ngạo thường sẽ không chịu học hỏi từ những sai lầm của mình và luôn tin rằng mình đúng, ngay cả khi mình sai. Điều này có thể dẫn đến nhiều vấn đề, chẳng hạn như sự thất bại trong công việc hoặc các mối quan hệ.
+  Ví dụ, một người ngu dốt có thể nói những lời ngớ ngẩn hoặc làm những việc vụng về, nhưng họ thường vẫn có thể học hỏi từ những sai lầm của mình và cải thiện bản thân. Ngược lại, một người kiêu ngạo thường sẽ không chịu học hỏi từ những sai lầm của mình và luôn tin rằng mình đúng, ngay cả khi mình sai. Điều này có thể dẫn đến nhiều vấn đề, chẳng hạn như s��� thất bại trong công việc hoặc các mối quan hệ.
 
-Do đó, tôi cho rằng câu nói "Điều duy nhất nguy hiểm hơn sự ngu dốt là sự kiêu ngạo" là đúng.
+  Do đó, tôi cho rằng câu nói "Điều duy nhất nguy hiểm hơn sự ngu dốt là sự kiêu ngạo" là đúng.
 
 </details>
 
@@ -306,13 +422,13 @@ Explore the model's literary understanding by providing meaningful story prompts
   <summary>👨‍💻 : Câu chuyện có nội dung và ý nghĩa chứa đựng một thông điệp ý nghĩa lớn đến tất cả mọi người, đó là tình đoàn kết, khao khát cho sự hòa bình và nghị lực phi thường trước mọi khó khăn. Có nhân vật chính là loài dế. Câu hỏi: câu chuyện đó của tác giả nào ?</summary>
   👻 :
 
-Câu chuyện "Dế Mèn phiêu lưu ký" của Tô Hoài.
+  Câu chuyện "Dế Mèn phiêu lưu ký" của Tô Hoài.
 
-**Giải thích:**
+  **Giải thích:**
 
-- "Dế Mèn phiêu lưu ký" là một tác phẩm văn học nổi tiếng của nhà văn Tô Hoài, được sáng tác năm 1941.
-- Tác phẩm kể về cuộc phiêu lưu của Dế Mèn, một chú dế nhỏ sống trong một ngôi làng nhỏ. Trong quá trình phiêu lưu, Dế Mèn đã gặp gỡ và học hỏi nhiều điều về cuộc sống, về tình yêu, về sự hy sinh và về sức mạnh của tình đoàn kết.
-- Tác phẩm thể hiện rõ tinh thần đoàn kết, khao khát cho sự hòa bình và nghị lực phi thường của con người trước mọi khó khăn, thử thách. Đây chính là thông điệp ý nghĩa lớn của câu chuyện "Dế Mèn phiêu lưu ký".
+  - "Dế Mèn phiêu lưu ký" là một tác phẩm văn học nổi tiếng của nhà văn Tô Hoài, được sáng tác năm 1941.
+  - Tác phẩm kể về cuộc phiêu lưu của Dế Mèn, một chú dế nhỏ sống trong một ngôi làng nhỏ. Trong quá trình phiêu lưu, Dế Mèn đã gặp gỡ và học hỏi nhiều điều về cuộc sống, về tình yêu, về sự hy sinh và về sức mạnh của tình đoàn kết.
+  - Tác phẩm thể hiện rõ tinh thần đoàn kết, khao khát cho sự hòa bình và nghị lực phi thường của con người trước mọi khó khăn, thử thách. Đây chính là thông điệp ý nghĩa lớn của câu chuyện "Dế Mèn phiêu lưu ký".
 </details>
 
 The ability to reason to the answer based on the characteristics of is provided.
@@ -324,6 +440,156 @@ The ability to reason to the answer based on the characteristics of is provided.
   Con mèo là loài động vật lớn hơn con chuột nhưng nhỏ hơn con Voi, không quá lớn, không phải con chó và thường được nuôi ở nhà.
 </details>
 
+### Try coding skills
+
+Try asking the Typescript coding model to perform finding the second largest number in the array to see if it works?
+
+<details close>
+  <summary>👨‍💻 : Viết mã TypeScript để tạo một hàm thực hiện chức năng: cho mảng toàn số nguyên, tìm số lớn thứ hai trong mảng.
+</summary>
+  👻 : 
+  
+  ```typescript
+  /**
+   * Tìm số lớn thứ hai trong mảng.
+   *
+   * @param {number[]} arr Mảng các số nguyên.
+   * @returns {number} Số lớn thứ hai trong mảng.
+   */
+  function findSecondLargest(arr: number[]): number {
+    // Kiểm tra xem mảng có ít nhất 2 phần tử không.
+    if (arr.length < 2) {
+      throw new Error('Mảng phải có ít nhất 2 phần tử.');
+    }
+
+    // Tìm số lớn nhất và số lớn thứ hai trong mảng.
+    let largest = arr[0];
+    let secondLargest = Number.MIN_SAFE_INTEGER;
+    for (let i = 1; i < arr.length; i++) {
+      if (arr[i] > largest) {
+        secondLargest = largest;
+        largest = arr[i];
+      } else if (arr[i] > secondLargest && arr[i] != largest) {
+        secondLargest = arr[i];
+      }
+    }
+
+    // Trả về số lớn thứ hai.
+    return secondLargest;
+  }
+  ```
+
+  Giải thích:
+
+  1. Kiểm tra xem mảng có ít nhất 2 phần tử không. Nếu mảng chỉ có 1 phần tử hoặc ít hơn, thì không có số lớn thứ hai trong mảng. Trả về lỗi nếu điều kiện này đúng.
+  2. Khởi tạo hai biến `largest` và `secondLargest` với giá trị ban đầu là phần tử đầu tiên của mảng và số nguyên nhỏ nhất có thể biểu diễn được trong JavaScript (`Number.MIN_SAFE_INTEGER`), tương đương với `Integer.MIN_VALUE` trong Java.
+  3. Duyệt qua từng phần tử trong mảng, bắt đầu từ phần tử thứ hai. Nếu phần tử hiện tại lớn hơn `largest`, thì cập nhật `secondLargest` bằng `largest` và `largest` bằng phần tử hiện tại. Nếu phần tử hiện tại lớn hơn `secondLargest` nhưng nhỏ hơn `largest`, thì cập nhật `secondLargest` bằng phần tử hiện tại.
+  4. Sau khi duyệt qua tất cả các phần tử trong mảng, trả về `secondLargest`. Đây chính là số lớn thứ hai trong mảng.
+
+</details>
+
+Now let's try asking for a coding model to build a smooth neural network with python.
+
+<details close>
+  <summary>👨‍💻 : Trình bày cách sử dụng thư viện Keras hoặc TensorFlow trong Python để xây dựng và huấn luyện mạng nơ-ron đa lớp cho bài toán phân loại ảnh.</summary>
+  👻 : 
+  
+  **Sử dụng thư viện Keras:**
+
+  1. **Nhập thư viện Keras:**
+
+  ```python
+  import keras.models
+  ```
+
+  2. **Tạo một mô hình mạng nơ-ron đa lớp:**
+
+  ```python
+  model = keras.models.Sequential()
+  model.add(keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)))
+  model.add(keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)))
+  model.add(keras.layers.Flatten())
+  model.add(keras.layers.Dense(128, activation='relu'))
+  model.add(keras.layers.Dense(2, activation='softmax'))
+  ```
+
+  3. **Biên dịch và huấn luyện mô hình:**
+
+  ```python
+  model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
+  model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))
+  ```
+
+  **Sử dụng thư viện TensorFlow:**
+
+  1. **Nhập thư viện TensorFlow:**
+
+  ```python
+  import tensorflow as tf
+  ```
+
+  2. **Tạo một mô hình mạng nơ-ron đa lớp:**
+
+  ```python
+  model = tf.keras.models.Sequential()
+  model.add(tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(224, 224, 3)))
+  model.add(tf.keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)))
+  model.add(tf.keras.layers.Flatten())
+  model.add(tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'))
+  model.add(tf.keras.layers.Dense(2, activation='softmax'))
+  ```
+
+  3. **Biên dịch và huấn luyện mô hình:**
+
+  ```python
+  model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
+  model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))
+  ```
+
+  **Lưu ý:**
+
+  - Bạn có thể sử dụng các lớp mạng nơ-ron khác nhau trong mô hình, chẳng hạn như lớp mạng nơ-ron tích chập (Conv2D), lớp mạng nơ-ron lấy mẫu (MaxPooling2D), lớp mạng nơ-ron đầy đủ kết nối (Dense), lớp mạng nơ-ron softmax, v.v.
+  - Bạn có thể điều chỉnh số lớp, số nơ-ron trong mỗi lớp và số lần lặp (epochs) để tối ưu hóa mô hình cho bài toán cụ thể của bạn.
+  - Bạn có thể sử dụng các kỹ thuật huấn luyện bổ sung như dropout, regularization và early stopping để cải thiện hiệu suất của mô hình.
+</details>
+
+Try asking the model about common errors when deploying and using K8S to see what results the model gives.
+
+<details close>
+  <summary>👨‍💻 : Những lỗi thường gặp trong quá trình sử dụng K8S là gì ? Hãy nêu cách khắc phục.</summary>
+  👻 : 
+  
+  **Những lỗi thường gặp trong quá trình sử dụng Kubernetes:**
+
+  **1. Lỗi cấu hình:**
+  * **Máy chủ Kubernetes không được cấu hình đúng:** Kiểm tra cấu hình máy chủ Kubernetes (master node) để đảm bảo rằng các thông số cần thiết như IP, cổng, tên miền, tên miền SSL, v.v. được đặt đúng.
+  * **Các pod không được cấu hình đúng:** Kiểm tra cấu hình pod để đảm bảo rằng các yếu tố như image, lưu trữ, mạng, v.v. được đặt đúng.
+  * **Các tài nguyên (resource) không được cấp phát đúng:** Kiểm tra xem các tài nguyên như CPU, bộ nhớ, lưu trữ, v.v. được cấp phát cho các pod có đủ hay không.
+
+  **2. Lỗi mạng:**
+  * **Mạng không được cấu hình đúng:** Kiểm tra cấu hình mạng để đảm bảo rằng các địa chỉ IP, cổng, tên miền, tên miền SSL, v.v. được cấu hình đúng.
+  * **Lỗi mạng giữa các node:** Kiểm tra xem có lỗi mạng giữa các node trong cụm Kubernetes hay không. Có thể sử dụng các công cụ như `netstat`, `ifconfig`, `tcpdump` để kiểm tra.
+  * **Lỗi mạng giữa các pod:** Kiểm tra xem có lỗi mạng giữa các pod trong một node hay không. Có thể sử dụng các công cụ như `netstat`, `ifconfig`, `tcpdump` để kiểm tra.
+
+  **3. Lỗi phần cứng:**
+  * **Phần cứng không đủ mạnh:** Kiểm tra xem phần cứng máy chủ Kubernetes có đủ mạnh để chạy cụm Kubernetes hay không. Cụ thể, kiểm tra xem CPU, bộ nhớ, lưu trữ, v.v. có đủ hay không.
+  * **Phần cứng bị lỗi:** Kiểm tra xem phần cứng máy chủ Kubernetes có bị lỗi hay không. Có thể sử dụng các công cụ như `lshw`, `dmesg` để kiểm tra.
+
+  **4. Lỗi phần mềm:**
+  * **Phần mềm Kubernetes không được cập nhật:** Kiểm tra xem phần mềm Kubernetes đang sử dụng có được cập nhật đến phiên bản mới nhất hay không. Cập nhật phần mềm Kubernetes thường giúp khắc phục các lỗi bảo mật và cải thiện hiệu suất.
+  * **Phần mềm Kubernetes có lỗi:** Kiểm tra xem phần mềm Kubernetes có lỗi hay không. Có thể sử dụng các công cụ như `journal`, `dmesg` để kiểm tra.
+  * **Các ứng dụng khách không được cập nhật:** Kiểm tra xem các ứng dụng khách đang sử dụng trên cụm Kubernetes có được cập nhật đến phiên bản mới nhất hay không. Cập nhật các ứng dụng khách thường giúp khắc phục các lỗi bảo mật và cải thiện hiệu suất.
+
+  **Cách khắc phục:**
+
+  * **Lỗi cấu hình:** Sửa các thông số cấu hình sai trong máy chủ Kubernetes và các pod. Ví dụ: đảm bảo rằng máy chủ Kubernetes có địa chỉ IP và cổng phù hợp, các pod có image và lưu trữ phù hợp, v.v.
+  * **Lỗi mạng:** Sửa các vấn đề về mạng giữa các node và các pod. Ví dụ: đảm bảo rằng mạng được cấu hình đúng, kiểm tra xem có lỗi mạng giữa các node hay không, kiểm tra xem có lỗi mạng giữa các pod hay không, v.v.
+  * **Lỗi phần cứng:** Nâng cấp phần cứng máy chủ Kubernetes nếu cần thiết. Ví dụ: tăng CPU, bộ nhớ, lưu trữ, v.v.
+  * **Lỗi phần mềm:** Cập nhật phần mềm Kubernetes và các ứng dụng khách. Ví dụ: cập nhật phiên bản mới nhất của Kubernetes, cập nhật các bản vá lỗi bảo mật cho các ứng dụng khách, v.v.
+
+  **Lưu ý:** Khi gặp phải lỗi trong quá trình sử dụng Kubernetes, cần phải xác định rõ nguyên nhân gốc rễ của lỗi trước khi có thể khắc phục. Việc xác định nguyên nhân gốc rễ sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức khi khắc phục lỗi.
+</details>
+
 ## Tools / Function calls
 
 The model is trained to be able to choose the right tools to use and to provide useful and accurate answers to the questions it receives. In this example, the model is asked for some information about Apple stock.