Bài viết sưu tầm

2.2.1. Giải thích lý thuyết LLM và các lý thuyết liên quan:

- Lý thuyết LLM (Large Language Model): mô hình ngôn ngữ lớn có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tạo văn bản giống như con người.

- Các lý thuyết liên quan: xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), học máy (ML), trí tuệ nhân tạo (AI).

2.2.2. Phân tích khả năng của LLM trong việc tạo chatbot hướng dẫn xử lý lỗi máy tính:

- LLM có thể tạo chatbot với các chức năng phức tạp như:

- Hiểu và trả lời các câu hỏi phức tạp về lỗi máy tính.

- Hướng dẫn người dùng thực hiện các bước chi tiết để khắc phục lỗi.

- Tự động chẩn đoán lỗi và đề xuất giải pháp

2.2.3. Đánh giá hiệu quả của việc sử dụng LLM để viết chatbot cho mục đích này:

- Ưu điểm:

Chatbot có khả năng hiểu và trả lời các câu hỏi phức tạp.

Chatbot có thể cung cấp hướng dẫn chi tiết và chính xác để khắc phục lỗi.

Chatbot có thể tự động chẩn đoán lỗi và đề xuất giải pháp.

- Nhược điểm:

Chi phí phát triển chatbot cao hơn so với sử dụng các công cụ như Coze.

Yêu cầu kiến thức chuyên môn về LLM và NLP.

Chatbot có thể gặp khó khăn trong việc xử lý các trường hợp lỗi hiếm gặp.

2.2.4. Phân tích các vấn đề tiềm ẩn trong dữ liệu thu thập được từ chatbot LLM:

- Độ chính xác: dữ liệu có thể không chính xác do chatbot được tạo dựa trên mô hình học máy và có thể sai sót.

- Tính tin cậy: dữ liệu có thể không đáng tin cậy do chatbot có thể thiếu kiến thức chuyên môn về lỗi máy tính.

- An toàn: dữ liệu có thể chứa mã độc hoặc nội dung độc hại do chatbot được tạo dựa trên dữ liệu có sẵn trên internet.