Giới Thiệu Về RAT

Bài viết này sẽ giới thiệu về khái niệm Retrieval Augmented Thoughts (RAT), một phương pháp mới kết hợp Retrieval Augmented Generation (RAG) với quá trình suy luận trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Được phát triển để cải thiện độ chính xác và tính chính thống của bài viết, RAT mang lại nhiều ưu điểm cho các tác vụ yêu cầu sự suy luận dài hạn.

Tại Sao Cần RAT?

Trong bối cảnh ngày càng phát triển của mô hình ngôn ngữ, việc tích hợp tư duy và thông tin từ bên ngoài là điều cần thiết. RAG đã cho thấy tiềm năng trong việc giảm thiểu lỗi trong thông tin mà LLM tạo ra bằng cách truy xuất các nội dung liên quan từ các nguồn dữ liệu khác nhau. Tuy nhiên, với các nhiệm vụ phức tạp, việc chuyển đổi các yêu cầu thành truy vấn để tìm kiếm thông tin vẫn còn nhiều thách thức.

Phân Tích Về Các Phương Pháp Hiện Tại

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

RAG là một kỹ thuật giúp mô hình LLM giảm thiểu sai sót thông qua việc cung cấp các văn bản liên quan đã được chọn lọc. Quá trình này bao gồm việc tạo embedding cho các tài liệu và truy vấn, sau đó đánh giá độ tương đồng để tìm ra tài liệu phù hợp nhất nhằm tạo ra câu trả lời cuối cùng. RAG giúp cung cấp thông tin chính xác và ngữ cảnh phong phú nhưng thường gặp khó khăn trong các nhiệm vụ suy luận phức tạp.

Chain of Thoughts (CoT)

CoT là một kỹ thuật cho phép LLM thực hiện từng bước suy luận để đưa ra kết quả cuối cùng. Bằng cách này, mô hình sẽ có thêm thời gian để xem xét và kiểm tra các bước trung gian. Tuy nhiên, CoT cũng có thể dẫn đến sai sót nếu không được giám sát chặt chẽ.

Giới Thiệu Về Phương Pháp RAT

RAT nhằm mục tiêu khắc phục những hạn chế của RAG và CoT bằng cách áp dụng RAG để sửa đổi từng bước suy nghĩ của LLM. Mô hình sẽ bắt đầu bằng cách tạo ra một chuỗi suy nghĩ, trong đó từng bước suy nghĩ có thể là các yếu tố trung gian trong một nhiệm vụ như tạo mã, lập kế hoạch tác vụ, hoặc viết sáng tạo. RAT cho phép mỗi bước suy nghĩ được sửa đổi dựa trên các thông tin truy xuất chính xác, từ đó cải thiện đáng kể kết quả cuối cùng.

Khi có một yêu cầu nhiệm vụ, LLM sẽ tạo ra các suy nghĩ trung gian, sau đó các bước này sẽ được sửa đổi thông qua việc truy xuất tài liệu liên quan. Mỗi bước cần sử dụng thông tin chính xác nhất để tạo ra giải pháp hoàn chỉnh, điều này đặc biệt hữu ích trong các tác vụ lâu dài.

Kết Quả Nghiên Cứu

Nghiên cứu đã cho thấy rằng phương pháp RAT cải thiện rõ rệt kết quả so với các phương pháp hiện tại như RAG và CoT trong nhiều tác vụ khác nhau. Điều này giúp nâng cao đáng kể chất lượng phản hồi của các mô hình LLM trong các tác vụ yêu cầu sự sáng tạo và suy luận phức tạp.

Kết Luận

Qua bài viết này, hy vọng rằng bạn có thể áp dụng RAT để cải thiện chất lượng phản hồi của mô hình LLM của mình. RAT không chỉ cải thiện độ chính xác mà còn mở rộng khả năng của các mô hình trong việc xử lý các tác vụ đòi hỏi tư duy sâu sắc và thông minh.
source: viblo