Chain-of-thought là gì?

Reasoning model là mô hình được huấn luyện để dành nhiều bước suy luận trước khi trả lời, phù hợp toán, logic và lập kế hoạch phức tạp.

Zero-shot là yêu cầu mô hình làm một việc mà không cung cấp ví dụ mẫu. Phù hợp với tác vụ phổ biến, kém ổn định với định dạng đặc thù.

Data residency là yêu cầu về nơi lưu trữ và xử lý dữ liệu. Với AI, cần biết dữ liệu được gửi tới quốc gia hoặc khu vực nào.

Few-shot là đưa vài ví dụ mẫu vào prompt để mô hình bắt chước định dạng, giọng văn hoặc quy tắc phân loại của bạn.

Quantization là giảm độ chính xác số học của mô hình để tiết kiệm bộ nhớ và tăng tốc, đổi lại có thể giảm nhẹ chất lượng câu trả lời.

Tìm kiếm ngữ nghĩa tìm theo ý nghĩa thay vì khớp từ khóa, nhờ embedding. Giúp tìm được nội dung diễn đạt khác nhưng cùng ý.

Human-in-the-loop là thiết kế để con người duyệt hoặc sửa ở bước quan trọng trong quy trình AI, thay vì để hệ thống tự quyết hoàn toàn.

Reranking là bước xếp hạng lại các đoạn tài liệu đã tìm được, giúp đưa đoạn liên quan nhất lên đầu trước khi mô hình trả lời.