Thách thức lớn nhất gồm chi phí tính toán và lưu trữ, nguy cơ mô hình sinh ra thông tin sai lệch hoặc thiên lệch. Việc hiệu chỉnh (fine-tuning) trên dữ liệu mục tiêu, thiết lập giới hạn an toàn và kiểm tra đầu ra định kỳ là cần thiết để đảm bảo tính đáng tin cậy." width="800" height="400" title="Ứng dụng tiềm năng của 66b\nThách thức lớn nhất gồm chi phí tính toán và lưu trữ, nguy cơ mô hình sinh ra thông tin sai lệch hoặc thiên lệch. Việc hiệu chỉnh (fine-tuning) trên dữ liệu mục tiêu, thiết lập giới hạn an toàn và kiểm tra đầu ra định kỳ là cần thiết để đảm bảo tính đáng tin cậy.
" data-lazy-srcset="https://ragdollkingdom.com/images/text/66b/66b-text2603051217.webp 800w, https://ragdollkingdom.com/images/text/66b/66b-text2603051217.webp 300w, https://ragdollkingdom.com/images/text/66b/66b-text2603051217.webp 768w" data-lazy-sizes="(max-width: 800px) 100vw, 800px" data-lazy-src="https://ragdollkingdom.com/images/text/66b/66b-text2603051217.webp" data-ll-status="error" sizes="(max-width: 800px) 100vw, 800px" srcset="https://ragdollkingdom.com/images/text/66b/66b-text2603051217.webp 800w, https://ragdollkingdom.com/images/text/66b/66b-text2603051217.webp 300w, https://ragdollkingdom.com/images/text/66b/66b-text2603051217.webp 768w">Thách thức lớn nhất gồm chi phí tính toán và lưu trữ, nguy cơ mô hình sinh ra thông tin sai lệch hoặc thiên lệch. Việc hiệu chỉnh (fine-tuning) trên dữ liệu mục tiêu, thiết lập giới hạn an toàn và kiểm tra đầu ra định kỳ là cần thiết để đảm bảo tính đáng tin cậy.