US /rɪˈtrivəl/
・UK /rɪˈtri:vl/
Bạn biết rằng ngày nay, và tại sao điều này lại quan trọng đến vậy từ góc độ khoa học máy tính, trải nghiệm tính toán ngày nay dựa trên việc truy xuất thông tin.
Lượng lưu lượng internet sẽ giảm đáng kể, và nó sẽ trở nên sáng tạo hơn nhiều với một số tính năng tìm kiếm để bổ sung, đúng không?
Mẹo chuyên nghiệp, tạo sinh tăng cường truy xuất, hay RAG, là một thuật ngữ hoa mỹ được sử dụng rất nhiều.
Và quá trình thử và sai lặp đi lặp lại này hiện đang được tôi, một con người, thực hiện.
Điều đó có nghĩa là mỗi lần truy xuất sẽ có độ trễ thấp, thường chỉ trong vài mili giây.
Điều đó có nghĩa là mỗi lần truy xuất sẽ có độ trễ thấp, thường chỉ trong vài mili giây.
Generative AI đã thay đổi cơ bản cách máy tính hoạt động.
Từ mô hình máy tính truy xuất, giờ đây chúng ta có mô hình máy tính tạo sinh, trong khi gần như mọi thứ chúng ta làm trong quá khứ là tạo nội dung trước, lưu trữ nhiều phiên bản của nó và truy xuất bất kỳ phiên bản nào chúng ta cho là phù hợp tại thời điể
Điều đó được gọi là RAG, hay Retrieval Augmented Generation.
Đó là một phương pháp.
Điều mới về AI từ góc độ khoa học máy tính là cách tính toán được thực hiện trong quá khứ chủ yếu là tính toán dựa trên truy xuất.
Đó là một mô hình tính toán dựa trên truy xuất.
Điều này cũng có thể bao gồm các pipeline để xử lý, tiền xử lý, hậu xử lý dữ liệu đó, cũng như các vector database bạn có thể sử dụng hoặc các hệ thống truy xuất.
Điều đó quan trọng vì các mô hình cơ sở thường được huấn luyện trên thông tin công khai có thể không phải lúc nào cũng đầy đủ.
Vì vậy, khi nói đến lượng dữ liệu video khổng lồ, tôi phải nói rằng YouTube vẫn là vua.
Chúng ta biết rằng Cdance đang sử dụng kỹ thuật sinh tăng cường truy xuất hay còn gọi là RAG.
Tôi muốn tham gia body retrieval unit.
Tôi muốn tham gia body retrieval unit.
Và nó củng cố trí nhớ.
Và đây là lý do tại sao việc học hiệu quả lại không thoải mái và tại sao việc học kém hiệu quả lại trôi chảy và thư giãn.