Tôi phát hiện ra một sự kết hợp công nghệ siêu hữu ích trong lĩnh vực đại diện AI.

✔️ Công nghệ Tăng cường Tìm kiếm và Tạo (RAG)
→ Truy xuất dữ liệu gốc theo thời gian thực làm cơ sở để tạo ra.
→ Giải quyết vấn đề "ảo tưởng" của mô hình lớn cực kỳ hiệu quả
✔️ Chức năng theo dõi nguồn gốc dữ liệu
→ Mỗi đầu ra đều có thể liên kết với nguồn dữ liệu cụ thể
→ Hệ thống tài liệu tham khảo giống như trong bài báo học thuật

Điều tuyệt vời nhất là gì? Cả hai giải pháp này đều không cần phải huấn luyện lại mô hình với chi phí lên đến hàng triệu!

Bây giờ cuối cùng tôi cũng hiểu tại sao #OpenLedger lại muốn tích hợp sâu những tính năng này vào kiến trúc:

- Người dùng có thể thấy "quá trình suy nghĩ" của AI
-Mỗi kết luận đều có bằng chứng để kiểm tra
-Tự nhiên xây dựng niềm tin kỹ thuật

✓ Không chỉ đơn thuần so sánh quy mô tham số
✓ mà là về độ minh bạch thông tin
✓ So với tính toàn vẹn của chuỗi chứng cứ

Gần đây trong cuộc thảo luận với đội ngũ, chúng tôi còn đùa rằng, AI hiện tại giống như một học sinh giỏi thích khoe khoang - chỉ biết đưa ra kết luận thì không đủ, phải trình bày cả bước giải và tài liệu tham khảo mới được 😂