- Các mô hình ngôn ngữ lớn ( LLMs ) là các hệ thống AI được đào tạo trên các tập dữ liệu văn bản khổng lồ để hiểu và tạo ra ngôn ngữ giống con người, cho phép thực hiện các nhiệm vụ như tóm tắt, lập luận và tương tác đàm thoại.
- Đứng đầu LLM nhà cung cấp—bao gồm OpenAI , Anthropic , Google DeepMind, Meta, DeepSeek, xAI và Mistral—mỗi công nghệ chuyên về những thế mạnh khác nhau như đa phương thức, lập luận, tính cởi mở hoặc khả năng sẵn sàng cho doanh nghiệp.
- Tốt nhất LLMs để trò chuyện (như GPT -4o và Claude Sonnet 4) rất giỏi trong việc xử lý các đoạn hội thoại sắc thái, ghi nhớ ngữ cảnh và thay đổi giọng điệu, trong khi các mô hình tập trung vào lý luận như DeepSeek R1 và Gemini 2.5 Pro giải quyết các nhiệm vụ phức tạp gồm nhiều bước.
Mỗi ngày đều có một mô hình AI mới trên nguồn cấp dữ liệu X của tôi. Chớp mắt và bạn đã bỏ lỡ "trọng lượng mở" tiếp theo, GPT -4o – giảm mức”.
Tôi nhớ khi LLaMA ra mắt và cảm thấy như một sự kiện lớn. Vicuna theo sau. Sau đó mọi thứ trở nên mờ nhạt. Hugging Face đã trở thành trang chủ của AI chỉ sau một đêm.
Nếu bạn đang xây dựng với những thứ này, thật khó để không tự hỏi — liệu mình có nên theo kịp tất cả không? Hay chỉ cần chọn một thứ hoạt động tốt và cầu nguyện nó không bị hỏng?
Tôi đã thử hầu hết chúng trong các sản phẩm thực tế. Một số thì tuyệt vời để trò chuyện. Một số thì hỏng ngay khi bạn sử dụng chúng trong các tác nhân llm hoặc toolchain.
Mô hình ngôn ngữ lớn là gì?
Các mô hình ngôn ngữ lớn ( LLMs ) là các hệ thống AI được đào tạo để hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người trong nhiều nhiệm vụ khác nhau.
Các mô hình này được đào tạo trên một lượng lớn văn bản — mọi thứ từ sách và trang web đến mã và hội thoại — để chúng có thể học cách ngôn ngữ hoạt động trong thực tế.
Bạn đã thấy chúng hoạt động khi một chatbot AI hiểu được những gì bạn đang yêu cầu, ngay cả sau khi theo dõi, vì nó hiểu được ngữ cảnh.
LLMs thành thạo các nhiệm vụ như tóm tắt tài liệu, trả lời câu hỏi, viết mã, dịch giữa các ngôn ngữ và tham gia vào các cuộc trò chuyện mạch lạc.
Việc nghiên cứu ngày càng tăng về các khái niệm như chuỗi suy nghĩ thúc đẩy cũng đã làm cho nó có thể biến đổi LLMs vào các tác nhân AI .
Top 7 LLM Nhà cung cấp
Trước khi phân tích những mô hình tốt nhất, chúng ta cần biết ai là người xây dựng chúng.
Mỗi nhà cung cấp có cách tiếp cận khác nhau về thiết kế mô hình — một số tập trung vào quy mô thô, một số tập trung vào tính an toàn hoặc đa phương thức, và những nhà cung cấp khác thúc đẩy quyền truy cập mở.
Hiểu được mô hình đến từ đâu sẽ giúp bạn có cái nhìn rõ ràng hơn về cách mô hình hoạt động và đối tượng mà mô hình hướng đến.
OpenAI
OpenAI là công ty đứng sau ChatGPT và GPT loạt. Hầu hết các đội xây dựng với LLMs ngày nay hoặc sử dụng trực tiếp mô hình của họ hoặc cạnh tranh với họ.
OpenAI hoạt động như một phòng thí nghiệm nghiên cứu và nền tảng thương mại, cung cấp các mô hình của mình thông qua API và tích hợp sản phẩm.
OpenAI tập trung vào việc xây dựng các mô hình chatbo GPT đa năng với nhiều khả năng rộng, như GPT -4o. Nó tiếp tục định hình phần lớn bối cảnh hiện tại trong cả AI thương mại và AI dành cho nhà phát triển.
Anthropic
Anthropic là một công ty AI có trụ sở tại San Francisco, được thành lập vào năm 2021 bởi một nhóm cựu OpenAI các nhà nghiên cứu, bao gồm anh chị em Dario và Daniela Amodei.
Nhóm tập trung vào việc xây dựng các mô hình ngôn ngữ an toàn, dễ điều khiển, dễ hiểu và đáng tin cậy trong các cuộc trò chuyện dài.
Gia đình Claude của họ nổi tiếng với khả năng tuân theo hướng dẫn và ghi nhớ ngữ cảnh mạnh mẽ, những giá trị thể hiện rõ qua cách các mô hình xử lý các lời nhắc tinh tế và các cuộc trò chuyện nhiều chiều.
Google DeepMind
DeepMind là bộ phận nghiên cứu AI của Google, ban đầu được biết đến với những đột phá trong trò chơi và học tăng cường.
Hiện tại, đây là nhóm đứng sau mô hình Gemini, cung cấp năng lượng cho nhiều sản phẩm AI của Google.
Các mô hình Gemini được xây dựng cho lý luận đa phương thức và các tác vụ ngữ cảnh dài và đã được tích hợp vào hệ sinh thái của chúng như Tìm kiếm, YouTube, Drive và Android.
Siêu dữ liệu
Meta là công ty đứng sau các mô hình LLaMA — một số mô hình có trọng lượng mở mạnh nhất LLMs có sẵn ngày hôm nay.
Mặc dù quyền truy cập bị hạn chế theo giấy phép, các mô hình vẫn có thể tải xuống hoàn toàn và thường được sử dụng cho mục đích triển khai và thử nghiệm riêng tư.
Meta tập trung vào việc phát hành các mô hình có khả năng mà cộng đồng rộng lớn có thể tinh chỉnh, lưu trữ hoặc xây dựng vào hệ thống mà không cần dựa vào API bên ngoài.
Tìm kiếm sâu
DeepSeek là một công ty AI có trụ sở tại Trung Quốc, nhanh chóng thu hút sự chú ý khi phát hành các mô hình mở có tính cạnh tranh, tập trung vào lý luận và truy xuất.
Mô hình của họ rất phổ biến trong số các nhà phát triển tìm kiếm sự minh bạch và kiểm soát trong cách xây dựng và triển khai hệ thống của họ.
xAI
xAI là một công ty AI được định vị là nhóm R&D độc lập, hợp tác chặt chẽ với X (trước đây là Twitter).
Các mô hình Grok của công ty được tích hợp vào các sản phẩm X và hướng đến mục tiêu kết hợp khả năng đàm thoại với khả năng truy cập dữ liệu thời gian thực.
Mistral
Mistral là một công ty khởi nghiệp AI có trụ sở tại Paris, nổi tiếng với việc phát hành các mô hình mở có hiệu suất cao.
Công việc của họ tập trung vào hiệu quả và khả năng truy cập, với các mô hình thường được sử dụng trong triển khai cục bộ hoặc có độ trễ thấp.
10 Mô hình ngôn ngữ lớn tốt nhất
Hầu hết chúng ta không chọn mẫu dựa trên bảng xếp hạng – chúng ta chọn mẫu mà mình cảm thấy phù hợp.
Và “tốt nhất” không có nghĩa là mô hình lớn nhất hoặc điểm số cao nhất trong một số đánh giá. Nó có nghĩa là: Tôi có sử dụng nó để cung cấp năng lượng cho một tác nhân, quản lý các đường ống mã hóa của mình, trả lời khách hàng hay thực hiện cuộc gọi trong một nhiệm vụ có rủi ro cao không?
Tôi đã chọn những mô hình sau:
- được duy trì tích cực và hiện có sẵn
- đang được thử nghiệm trong các ứng dụng thực tế
- thực sự giỏi một điều gì đó: giao tiếp, lý luận, tốc độ, sự cởi mở hoặc chiều sâu đa phương thức
Chắc chắn, các mô hình mới sẽ tiếp tục xuất hiện. Nhưng những mô hình này đã chứng minh được giá trị của chúng trong thực tế — và nếu bạn đang xây dựng ngày nay, thì chúng là những mô hình đáng để biết đến.
Đàm thoại tốt nhất LLMs
Các mô hình đàm thoại tốt nhất sẽ giữ nguyên ngữ cảnh khi chuyển hướng, điều chỉnh theo tông giọng của bạn và vẫn mạch lạc ngay cả khi cuộc trò chuyện chuyển hướng hoặc quay lại chủ đề cũ.
Để tạo nên danh sách này, một mô hình phải cảm thấy được tham gia. Nó phải xử lý được cách diễn đạt lộn xộn, phục hồi một cách duyên dáng sau khi bị ngắt lời và phản hồi theo cách khiến người khác cảm thấy như đang lắng nghe.
1. GPT4o
Thẻ: AI đàm thoại, Giọng nói thời gian thực, Đầu vào đa phương thức, Nguồn đóng
GPT -4o là OpenAI mẫu flagship mới nhất của, được phát hành vào tháng 5 năm 2024 — và đó là một bước tiến lớn về cách LLMs xử lý tương tác đa phương thức theo thời gian thực.
Nó có thể tiếp nhận văn bản, tệp, hình ảnh và âm thanh làm dữ liệu đầu vào và phản hồi theo bất kỳ định dạng nào trong số đó.
Gần đây tôi đã sử dụng khả năng hiểu ngôn ngữ sâu rộng của GPT -4o để luyện tiếng Pháp và thấy thật khó có đối thủ.
Phản hồi bằng giọng nói xuất hiện gần như ngay lập tức (khoảng 320ms) và thậm chí còn phản ánh tông giọng và tâm trạng theo cách giống con người đến ngạc nhiên.
Mặc dù là một trong những chatbot được sử dụng nhiều nhất trên internet, nhưng đây cũng là chatbot được các doanh nghiệp ưa chuộng nhất do có các tính năng và công cụ bổ sung đi kèm. OpenAI hệ sinh thái.
2. Claude 4 Sonnet
Thẻ: AI đàm thoại, Bộ nhớ ngữ cảnh dài, Sẵn sàng cho doanh nghiệp, Nguồn đóng
Claude Sonnet 4 là Anthropic Mô hình AI đàm thoại mới nhất của Google, được phát hành vào tháng 5 năm 2025.
Ứng dụng này được thiết kế cho những cuộc trò chuyện tự nhiên, sâu sắc mà không ảnh hưởng đến tốc độ và đặc biệt hiệu quả trong cài đặt trò chuyện doanh nghiệp.
Nó giữ vững ngữ cảnh trong suốt các cuộc trao đổi dài, tuân thủ hướng dẫn một cách đáng tin cậy và thích ứng nhanh với sự thay đổi về chủ đề hoặc ý định của người dùng.
So với các phiên bản trước như Claude 3.7, Sonnet 4 đưa ra các câu trả lời tập trung hơn và kiểm soát chặt chẽ hơn về tính dài dòng mà không làm mất đi tính mạch lạc.
3. Grok 3 (xAI)
Thẻ: AI đàm thoại, Nhận thức thời gian thực, Hài hước, Nguồn đóng
Grok 3 giống như một anh chàng đã trực tuyến quá lâu. Được kết nối với X, nó không thực sự cần phải được gắn vào API internet để theo kịp tin tức.
LLM Sự hài hước thường là bi kịch, nhưng Grok ít nhất cũng biết rằng nó đang kể chuyện cười. Đôi khi nó hạ cánh. Đôi khi nó xoắn ốc . Dù thế nào đi nữa, nó vẫn tiếp tục nói.
Nó hoạt động tốt nhất ở những không gian ồn ào và có nhiều phản ứng. Những nơi như nhóm trò chuyện tan rã trong buổi ra mắt sản phẩm hoặc bot truyền thông chế giễu bên cạnh các tiêu đề thời gian thực.
Đôi khi bạn sẽ thấy Grok — hoặc người anh em sinh đôi hỗn loạn của nó, “ Gork ” — ẩn núp trong các luồng X, giúp ai đó xác nhận xem Trái đất có tròn không. Vì vậy, hãy chú ý theo dõi.
Lý luận tốt nhất LLMs
Một số mô hình được xây dựng để tăng tốc. Những mô hình này được xây dựng để suy nghĩ. Chúng tuân theo các hướng dẫn phức tạp và tập trung trong các nhiệm vụ dài, nhiều lớp.
Điều đó có nghĩa là thay vì chỉ đưa ra câu trả lời, họ sẽ theo dõi những việc đã làm, điều chỉnh dựa trên kết quả và lập kế hoạch cho bước tiếp theo một cách có chủ đích.
Hầu hết chúng đều sử dụng các khuôn khổ lý luận như ReAct và CoT, khiến chúng trở nên lý tưởng để xây dựng các tác nhân AI và các vấn đề cần cấu trúc hơn là tốc độ.
4. OpenAI o3
Thẻ: Lý luận LLM , Chuỗi suy nghĩ, Sẵn sàng cho tác nhân, Nguồn đóng
OpenAI 'o3 là mô hình tập trung vào lý luận được thiết kế để xử lý các nhiệm vụ phức tạp đòi hỏi tư duy có cấu trúc.
Nó vượt trội trong các lĩnh vực như toán học, lập trình và giải quyết vấn đề khoa học, sử dụng các kỹ thuật chuỗi tư duy được truyền lại từ OpenAI o1 để chia nhỏ vấn đề thành các bước dễ quản lý.
OpenAI sử dụng sự liên kết có chủ đích để lập kế hoạch hành động tốt hơn. Mô hình kiểm tra các quyết định của chính nó với hướng dẫn an toàn trước khi tiến hành.
Từ những gì chúng ta đã thấy, OpenAI có khả năng kết hợp những điểm tốt nhất của cả hai bằng cách kết hợp bộ não của o3 với tính linh hoạt của 4o thành GPT -5 .
5. Claude 4 Opus
Thẻ: Lý luận LLM , Bộ nhớ ngữ cảnh dài, Sẵn sàng cho doanh nghiệp, Nguồn đóng
Claude 4 Opus là Anthropic là mẫu máy chủ lực của Sonnet — mặc dù nó chậm hơn và đắt hơn đáng kể so với Sonnet.
Là mô hình lớn nhất Anthropic đã được đào tạo cho đến nay, mô hình có thể tập trung vào các dữ liệu đầu vào dài và giữ nguyên logic đằng sau mỗi bước.
Nó hoạt động tốt với tài liệu dày đặc. Bạn có thể cung cấp cho nó báo cáo đầy đủ hoặc tài liệu quy trình và nó sẽ hướng dẫn chi tiết với ngữ cảnh và tài liệu tham khảo.
Đây là một vấn đề lớn đối với các nhóm doanh nghiệp xây dựng hệ thống AI có khả năng suy luận trên không gian làm việc rộng lớn.
6. Song Tử 2.5 chuyên nghiệp
Thẻ: Lý luận LLM , Nhiệm vụ ngữ cảnh dài, Khả năng lập kế hoạch, Nguồn đóng
Gemini 2.5 Pro là mô hình có khả năng nhất của DeepMind — nếu bạn sử dụng nó đúng nơi.
Bên trong AI Studio khi bật Nghiên cứu sâu, nó sẽ phản hồi bằng chuỗi lý luận đầy đủ và đưa ra quyết định với logic rõ ràng.
Lý luận này mang lại cho nó lợi thế trong quy trình làm việc nhiều bước và hệ thống tác nhân.
Gemini 2.5 Pro thể hiện tốt nhất khi có không gian để suy nghĩ và các công cụ để sử dụng. Điều đó khiến nó trở thành lựa chọn mạnh mẽ cho các nhóm xây dựng các ứng dụng có cơ sở, nhận thức logic cần có cấu trúc để mở rộng quy mô.
7. Tìm kiếm sâu R1
Thẻ: Lý luận LLM , Bối cảnh dài, Hướng nghiên cứu, Nguồn mở
DeepSeek R1 đã giảm xuống với trọng số mở và vượt trội hơn Claude và o1 về điểm chuẩn lý luận cốt lõi, gây ra khoảnh khắc hoảng loạn thực sự trên khắp các nhóm đang chạy đua hướng tới các bản phát hành đóng.
Ưu điểm của nó đến từ kiến trúc. R1 hướng đến cấu trúc bằng cách tập trung vào việc xử lý mã thông báo sạch và ý thức rõ ràng về cách sự chú ý nên mở rộng khi cuộc trò chuyện kéo dài hơn.
Nếu bạn đang xây dựng các tác nhân cần logic để thực hiện và các bước để giữ, R1 cung cấp cho bạn khả năng chạy hiệu suất ở mức cơ bản rất dễ dàng theo các điều khoản của riêng bạn và phần cứng là mô hình nguồn mở duy nhất trong số các mô hình lý luận.
Nhẹ nhất LLMs
Mô hình càng nhỏ, bạn càng cảm thấy sự đánh đổi — nhưng khi thực hiện đúng, chúng sẽ không hề nhỏ bé.
Hầu hết các mô hình nhỏ đều được đúc kết từ các phiên bản lớn hơn, được đào tạo để giữ lại vừa đủ kỹ năng của bản gốc trong khi giảm kích thước.
Bạn chạy chúng trên các thiết bị biên, thiết lập cấu hình thấp – thậm chí là máy tính xách tay của bạn nếu cần.
Bạn không nhất thiết phải theo đuổi lý luận sâu sắc hay những cuộc trò chuyện dài ở đây. Bạn theo đuổi độ chính xác và đầu ra nhanh mà không cần phải tạo ra một đám mây đầy đủ stack .
8. Gemma 3 (4B)
Thẻ: Nhẹ LLM , Sử dụng trên thiết bị, Nguồn mở
Gemma 3 (4B) thuộc dòng Gemma lớn hơn của Google, được cắt giảm còn bốn tỷ tham số để chạy trên phần cứng khiêm tốn mà không cần kết nối đám mây.
Nó vẫn giữ nguyên nguyên tắc tuân thủ hướng dẫn của mô hình gốc nhưng vẫn trả lời với tốc độ bạn cần cho các tác nhân di động hoặc tiện ích trò chuyện ngoại tuyến.
Đưa nó vào quy trình làm việc cục bộ và nó sẽ khởi động nhanh và ổn định ngay cả khi bộ nhớ bị giới hạn chặt chẽ.
9. Mistral Nhỏ 3.1
Thẻ: Nhẹ LLM , Sử dụng trên thiết bị, Nguồn mở
Mistral Small 3.1 được xây dựng dựa trên phiên bản Mistral Small trước đó nhưng vẫn giữ được kích thước đủ nhỏ để chạy trên một GPU tiêu dùng duy nhất trong khi vẫn cung cấp cửa sổ 128 k-token .
Nó truyền phát khoảng 150 mã thông báo mỗi giây và xử lý cả lời nhắc văn bản và hình ảnh cơ bản, khiến nó trở thành lựa chọn phù hợp cho các lớp trò chuyện biên hoặc tác nhân nhúng.
10. Qwen 3 (4B)
Thẻ: Nhẹ LLM , Đa ngôn ngữ, Mã nguồn mở
Qwen 3 4B thu nhỏ kiến trúc Qwen-3 lớn hơn của Alibaba thành một mô hình bốn tỷ tham số nhưng vẫn hiểu được hơn 100 ngôn ngữ và kết nối hoàn toàn với các khuôn khổ gọi công cụ.
Nó có trọng lượng mở theo giấy phép kiểu Apache, chạy trên GPU khiêm tốn và đã thu hút sự chú ý cho các tác vụ tác nhân mà các nhà phát triển cần suy luận nhanh.
Làm thế nào để xây dựng một đại lý sử dụng yêu thích của bạn LLM
Đã chọn được mô hình chưa? Tuyệt. Bây giờ là lúc đưa vào sử dụng.
Cách tốt nhất để biết liệu một LLM thực sự phù hợp với trường hợp sử dụng của bạn là xây dựng với nó — xem cách nó xử lý các đầu vào thực tế và luồng triển khai.
Đối với bản dựng nhanh này, chúng tôi sẽ sử dụng Botpress — công cụ xây dựng trực quan cho chatbot và tác nhân AI.
Bước 1: Xác định phạm vi và vai trò của đại lý
Trước khi mở nền tảng, bạn cần phải hiểu rõ vai trò mà bot sẽ đảm nhiệm.
Một cách làm tốt là bắt đầu với một vài nhiệm vụ, xem xét tính khả thi và khả năng áp dụng của chúng, sau đó phát triển dựa trên đó.
Bắt đầu nhỏ với chatbot FAQ có thể giúp bạn hiểu cách dữ liệu của bạn được sử dụng và các tham số có cấu trúc đang di chuyển giữa LLMs hoặc công cụ.
Bước 2: Tạo một tác nhân cơ sở
.webp)
Trong Botpress Studio, mở một bot mới và viết Hướng dẫn rõ ràng cho tác nhân.
Điều này cho biết LLM cách nó cần hoạt động và công việc nó đang cố gắng hoàn thành. Một ví dụ về bộ hướng dẫn cho chatbot tiếp thị có thể là:
“Bạn là trợ lý tiếp thị cho [Công ty]. Giúp người dùng tìm hiểu về sản phẩm của chúng tôi, trả lời các câu hỏi thường gặp và khuyến khích họ đặt lịch trình demo hoặc đăng ký nhận bản cập nhật qua email. Hãy súc tích, hữu ích và chủ động.”
Bước 3: Thêm các tài liệu và trang web chính
Tải lên hoặc ghi thông tin vào Cơ sở tri thức để chatbot có thể trả lời, chẳng hạn như:
- So sánh sản phẩm
- Phân tích giá cả
- URL trang đích
- CTA chính (bản demo, bản dùng thử, liên kết biểu mẫu liên hệ)
Nội dung càng phù hợp với kênh của bạn thì bot hoạt động càng tốt.
Bước 4: Chuyển sang mục bạn thích LLM
.webp)
Sau khi bot chung đã được thiết lập, bây giờ bạn có thể thay đổi xung quanh LLMs được sử dụng cho các hoạt động cụ thể trong chatbot.
Bạn có thể chuyển đổi giữa chúng bằng cách vào Cài đặt Bot ở phía bên trái của bảng điều khiển.
Đi xuống LLM tùy chọn, và từ đây bạn có thể chọn tùy chọn ưa thích của mình LLM .
Botpress hỗ trợ OpenAI , Anthropic , Google, Mistral, DeepSeek và các công cụ khác — để bạn có thể cân bằng hiệu suất và ngân sách theo ý muốn.
Bước 5: Triển khai đến kênh bạn chọn
Sau khi quyết định hoàn hảo LLM đối với tác nhân AI của bạn, sau đó bạn có thể triển khai chatbot trên nhiều nền tảng khác nhau cùng một lúc.
Chatbot có thể dễ dàng được chuyển đổi thành chatbot Whatsapp hoặc chatbot Telegram để bắt đầu hỗ trợ người dùng trong bất kỳ lĩnh vực nào.
Triển khai một LLM -Powered Agent Today
Đòn bẩy LLMs trong cuộc sống hàng ngày của bạn với các tác nhân AI tùy chỉnh.
Với vô số nền tảng chatbot hiện có, bạn có thể dễ dàng thiết lập một tác nhân AI để đáp ứng nhu cầu cụ thể của mình. Botpress là một nền tảng tác nhân AI có khả năng mở rộng vô hạn.
Với thư viện tích hợp được xây dựng sẵn, quy trình làm việc kéo và thả cùng hướng dẫn toàn diện, người xây dựng ở mọi cấp độ chuyên môn đều có thể sử dụng.
Cắm vào bất kỳ LLM để hỗ trợ dự án AI của bạn trong mọi trường hợp sử dụng.
Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay – hoàn toàn miễn phí.
Các câu hỏi thường gặp
Sự khác biệt giữa lưu trữ và mã nguồn mở là gì? LLMs ngoài cơ sở hạ tầng?
Đã lưu trữ LLMs dễ sử dụng thông qua API và không yêu cầu thiết lập, nhưng chúng hoạt động như các hệ thống đóng với khả năng kiểm soát hạn chế. Ngược lại, mã nguồn mở LLMs cho phép minh bạch hoàn toàn, tùy chỉnh và đào tạo lại, giúp chúng phù hợp hơn với các trường hợp sử dụng cần khả năng giải thích.
Tôi có thể tinh chỉnh lưu trữ không? LLMs giống GPT -4o hoặc Claude 3.5 cho dữ liệu của riêng tôi?
Trong hầu hết các trường hợp, các mô hình lưu trữ không hỗ trợ tinh chỉnh hoàn toàn. Tuy nhiên, chúng thường cung cấp các tùy chọn cấu hình như hướng dẫn hệ thống, kỹ thuật nhắc nhở và tạo tăng cường truy xuất (RAG) để điều chỉnh phản hồi mà không cần đào tạo lại mô hình.
Làm thế nào để LLMs so sánh với các hệ thống NLP truyền thống dựa trên quy tắc?
NLP dựa trên quy tắc giống như đưa cho máy tính một tập lệnh rất nghiêm ngặt, trong khi LLMs giống như diễn viên ứng biến hơn. Họ đã học được các mẫu từ hàng tấn dữ liệu và có thể xử lý ngôn ngữ mơ hồ hơn, cởi mở hơn nhiều.
LÀM LLMs giữ lại ký ức về những tương tác trước đó và điều đó được xử lý như thế nào?
Ra khỏi hộp, hầu hết LLMs không nhớ các cuộc trò chuyện trước đó. Bộ nhớ phải được quản lý thủ công bằng cách theo dõi phiên hoặc thêm ngữ cảnh. Nhưng một số nền tảng (như GPT có tính năng bộ nhớ) đang bắt đầu cung cấp khả năng bộ nhớ tích hợp.
Những số liệu quan trọng nhất khi đánh giá một LLM dùng cho mục đích kinh doanh?
Hãy nghĩ về độ chính xác (nó có đưa ra câu trả lời đúng không?), độ trễ (nó nhanh đến mức nào?), chi phí (giá API tăng lên!) và tính an toàn (nó có tránh được các đầu ra kỳ lạ hoặc rủi ro không?). Điểm thưởng cho những thứ như hỗ trợ đa ngôn ngữ hoặc dễ tích hợp.
.png)
