External memory, | in the context of | large language models (LLMs), | refers to mechanisms | that allow these models | to access and utilize | information stored outside | of their internal parameters.
External memory, | trong ngữ cảnh của | các large language models (LLMs), | đề cập đến các cơ chế | cho phép các model này | truy cập và sử dụng | thông tin được lưu trữ bên ngoài | các tham số nội bộ của chúng.
This can involve retrieving | relevant data from databases, | knowledge graphs, | or other external sources | during the prompt processing | or generation phases | to augment the model’s knowledge | and improve its performance | on specific tasks.
Điều này có thể bao gồm việc truy xuất | dữ liệu liên quan từ các cơ sở dữ liệu, | knowledge graphs, | hoặc các nguồn bên ngoài khác | trong quá trình xử lý prompt | hoặc các giai đoạn tạo | để tăng cường kiến thức của model | và cải thiện hiệu suất của nó | trên các tác vụ cụ thể.
This enhances the LLM’s ability | to handle complex queries | and generate more accurate | and contextually relevant responses.
Điều này nâng cao khả năng của LLM | trong việc xử lý các truy vấn phức tạp | và tạo ra các phản hồi | chính xác và phù hợp với ngữ cảnh hơn.
Resources
References
- https://roadmap.sh/ai-engineer (Node: External Memory)
← Temperature · AI Engineer Roadmap · RAG & Dynamic Filters →