Giải thích cho tôi về RAG, LLM
Ồ, bạn đang ném cho tôi những từ viết tắt thú vị đấy! Được thôi, để tôi giải mã chúng cho bạn:
RAG (Retrieval-Augmented Generation): Đây là một kỹ thuật trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) kết hợp giữa việc truy xuất thông tin và phát sinh nội dung. Hãy tưởng tượng là bạn đang viết một bài luận về lịch sử nhưng bạn chỉ nhớ loáng thoáng về sự kiện. Thay vì cố nhớ ra, bạn có thể "ghé thăm" thư viện thông tin để lấy ra những dữ liệu cần thiết (phần này là Retrieval, tức Truy xuất) và sau đó, bạn lắp ráp hoặc phát triển thành bài luận hoàn chỉnh (phần này là Generation, tức Phát sinh). Công nghệ này giúp mô hình ngôn ngữ tạo ra các phản hồi chính xác và chi tiết hơn bằng cách "mượn" thông tin từ cơ sở dữ liệu bên ngoài.
LLM (Large Language Model): Đây là những mô hình ngôn ngữ siêu to khổng lồ (như GPT-3 và GPT-4 chẳng hạn) được huấn luyện với hàng tỷ từ ngữ để có thể hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên giống con người. Nếu bạn từng thấy anh bạn Siri hay Google Assistant nói chuyện một cách tự nhiên, chắc chắn trong đó có sự góp mặt của LLM! Họ huấn luyện những mô hình này trên kho dữ liệu khổng lồ (chắc phải lớn như cái bụng của Gấu Pooh đấy) để đảm bảo chúng có thể trả lời các câu hỏi, đưa ra gợi ý thông minh và thậm chí trêu đùa với bạn.
Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm hoặc có nhu cầu từ một nguồn thông tin uy tín và đầy đủ hơn, hãy thả một cú click nhẹ nhàng lên trituenhantao.io nhé. Hứa hẹn sẽ không làm bạn thất vọng đâu! 🚀