Tại sao RAG không giải quyết được vấn đề ảo giác của trí tuệ nhân tạo tạo sinh
RAG giúp giảm vấn đề ảo giác của AI nhưng không hoàn toàn giải quyết được, có hạn chế và đắt đỏ.
Hallucinations trong AI, đặc biệt là với các mô hình AI tạo sinh, đang trở thành vấn đề lớn khi doanh nghiệp muốn tích hợp công nghệ này vào hoạt động của mình. Các mô hình AI hiện tại, dựa trên kiến trúc transformer, dễ dàng 'tạo ra' thông tin sai lệch mà không có cơ sở thực tế vì chúng chỉ dự đoán dữ liệu dựa trên 'bộ nhớ tham số' được huấn luyện từ dữ liệu khổng lồ trên mạng. RAG, được phát triển bởi nhà khoa học dữ liệu Patrick Lewis, hứa hẹn giảm bớt vấn đề này bằng cách tham khảo các tài liệu có sẵn khi tạo ra thông tin, giúp tăng cường tính minh bạch và giảm nguy cơ sai lệch.
Tuy nhiên, RAG không phải là giải pháp hoàn hảo vì nó có những giới hạn. Trong các tình huống cần 'thông tin chính xác' từ các tài liệu, RAG hoạt động tốt nhờ khả năng tìm kiếm dựa trên từ khóa để tham khảo. Nhưng với các tác vụ đòi hỏi suy luận phức tạp hơn, như lập trình hoặc toán học, việc tìm kiếm tài liệu phù hợp trở nên khó khăn, và mô hình có thể không sử dụng hiệu quả những tài liệu đã thu thập. Việc áp dụng RAG cũng đòi hỏi tài nguyên tính toán lớn, làm tăng chi phí.
Cần có những nghiên cứu và phát triển thêm để cải thiện RAG. Điều này bao gồm huấn luyện các mô hình quyết định khi nào sử dụng tài liệu, cải thiện cơ chế tìm kiếm và xây dựng các đại diện tài liệu phù hợp với nhu cầu. Trong khi RAG mang lại lợi ích nhất định bằng cách giúp giảm thiểu ảo giác và tăng cường tính minh bạch, nó vẫn chưa là giải pháp hoàn chỉnh để giải quyết vấn đề hallucinations trong ngành công nghệ AI.