Topic

Kiến thức AI

Một số kiến thức giúp bạn sử dụng AI hiệu quả hơn

Reflexion trong Prompt Engineering: Kỹ thuật Tự Phản Tư cho Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn

Reflexion là một kỹ thuật tiên tiến trong prompt engineering giúp nâng cao khả năng tự đánh giá và cải thiện kết quả của mô hình ngôn ngữ lớn thông qua cơ chế phản hồi ngôn ngữ và tự phản tư, mang lại hiệu suất vượt trội trong giải quyết vấn đề phức tạp.

Multimodal Chain-of-Thought Prompting: Phương Pháp Lập Luận Đa Phương Thức Trong Các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn

Multimodal Chain-of-Thought (MCoT) Prompting - phương pháp lập luận theo chuỗi suy nghĩ đa phương thức, kết hợp thông tin từ nhiều dạng dữ liệu khác nhau để nâng cao khả năng lập luận của các mô hình ngôn ngữ lớn trong việc giải quyết các bài toán phức tạp.

ReAct Prompting: Kết hợp Suy luận và Hành động trong Mô hình Ngôn ngữ Lớn

ReAct Prompting là kỹ thuật tiên tiến giúp mô hình ngôn ngữ lớn kết hợp suy luận và hành động một cách đan xen, nâng cao khả năng giải quyết vấn đề phức tạp và tương tác với thế giới thực hiệu quả hơn.

PAL (Program-Aided Language Models): Mô hình ngôn ngữ được hỗ trợ bởi chương trình

PAL là phương pháp tiên tiến kết hợp sức mạnh của mô hình ngôn ngữ lớn với khả năng lập trình, giúp giải quyết các bài toán phức tạp thông qua việc tạo ra mã chương trình làm bước trung gian và giao việc thực thi cho trình thông dịch.

Tìm hiểu Directional Stimulus Prompting - Phương pháp trong việc hướng dẫn mô hình ngôn ngữ lớn

Directional Stimulus Prompting (DSP) là một phương pháp đột phá giúp điều hướng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tạo ra kết quả mong muốn mà không cần truy cập vào cấu trúc bên trong của chúng, mở ra khả năng tùy chỉnh hiệu quả cho các ứng dụng AI ngôn ngữ hiện đại.

Active-Prompt: Phương Pháp Tiên Tiến Trong Kỹ Thuật Gợi Ý Cho Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn

Active-Prompt là phương pháp đột phá giúp tối ưu hóa hiệu suất của các mô hình ngôn ngữ lớn thông qua việc lựa chọn chủ động các câu hỏi quan trọng và thiết kế mẫu gợi ý kèm chuỗi suy luận, nâng cao đáng kể khả năng giải quyết các bài toán phức tạp.

Retrieval Augmented Generation (RAG): Công nghệ tăng cường khả năng truy xuất thông tin cho các mô hình ngôn ngữ lớn

Retrieval Augmented Generation (RAG) là công nghệ tiên tiến kết hợp khả năng sinh văn bản của mô hình ngôn ngữ lớn với hệ thống truy xuất thông tin, giúp tạo ra nội dung chính xác, cập nhật và đáng tin cậy hơn trong các ứng dụng AI.

Thuật Toán Tư Duy (Algorithm of Thoughts): Nâng Cao Khả Năng Khám Phá Ý Tưởng trong Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn

Thuật toán Tư duy (Algorithm of Thoughts - AoT) là phương pháp mới giúp các mô hình ngôn ngữ lớn giải quyết vấn đề phức tạp thông qua các đường dẫn suy luận có cấu trúc thuật toán, nâng cao khả năng khám phá ý tưởng với ít truy vấn hơn.

Kỹ Thuật Tree of Thoughts (ToT): Phương Pháp Giải Quyết Vấn Đề Có Chủ Đích Với Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn

Tree of Thoughts (ToT) là kỹ thuật nâng cao giúp mô hình ngôn ngữ lớn giải quyết vấn đề phức tạp thông qua việc khám phá nhiều hướng suy luận, đánh giá các lựa chọn và đưa ra quyết định có chủ đích dựa trên cấu trúc cây.

Prompt Chaining: Kỹ thuật nâng cao trong tương tác với mô hình ngôn ngữ lớn

Prompt Chaining là phương pháp kết nối nhiều prompt theo chuỗi, giúp xử lý các tác vụ phức tạp bằng cách chia nhỏ thành các bước tuần tự, nâng cao hiệu quả và độ chính xác khi làm việc với các mô hình AI ngôn ngữ lớn.