📅 Những gì AI biết và những gì nó không biết
Mạng lưới thần kinh không phải là toàn tri - nó chỉ biết những gì có trong dữ liệu huấn luyện của mình cho đến một thời điểm nhất định (ngày hết hạn). Mọi chuyện xảy ra sau đó dường như không tồn tại đối với cô. Di chuyển thanh trượt “ngày đào tạo” và xem mô hình có thể cho bạn biết điều gì và không thể cho bạn biết điều gì.
Đối với các sự kiện sau ngày giới hạn, mô hình sẽ thành thật nói “Tôi không biết” hoặc tệ hơn là đưa ra câu trả lời hợp lý. Do đó, để có những tin tức, giá cả và thông tin mới nhất, mạng lưới thần kinh kết nối tìm kiếm trên Internet (cái này được gọi là RAG). Đừng bao giờ dựa vào mạng lưới thần kinh để tìm hiểu những gì đã xảy ra gần đây mà không kiểm tra.
Cách thức hoạt động: ngày giới hạn kiến thức
Mô hình này được dạy một lần trên một lượng lớn văn bản được thu thập trước một ngày nhất định. Sau đó, kiến thức của cô bị “đóng băng”: cô không đọc tin tức theo thời gian thực và không nhớ ngày hôm qua. Vì vậy, mỗi mô hình đều có một ngày giới hạn (ngắt kiến thức), ngoài ngày đó sẽ có khoảng trống cho nó.
Điều nguy hiểm là mô hình không phải lúc nào cũng thành thật thừa nhận sự thiếu hiểu biết. Hỏi cô ấy về một sự kiện sau khi bị cắt, và cô ấy có thể tự tin đưa ra một câu trả lời hợp lý nhưng sai (điều này được gọi là ảo giác). Nhìn bề ngoài, câu trả lời như vậy không thể phân biệt được với câu trả lời thật, vì vậy các sự kiện, số liệu và ngày tháng mới phải luôn được kiểm tra kỹ.
Để cung cấp cho mô hình dữ liệu mới, họ kết nối nó với tìm kiếm trên Internet hoặc cơ sở dữ liệu tài liệu và đưa trực tiếp những gì họ tìm thấy vào truy vấn - kỹ thuật này được gọi là RAG (thế hệ tăng cường truy xuất). Do đó, kết luận thực tế là: đối với thực tế, hãy yêu cầu một mô hình có quyền truy cập để tìm kiếm và đối với điều quan trọng, hãy kiểm tra nguồn ban đầu. Hiểu được giới hạn của AI là một phần của kỹ năng AI và có thể được thực hành trong một bài học miễn phí.
Bắt đầu miễn phí