Правда.
Давайте разберем это утверждение по шагам:
- Ограниченность знаний LLM: Модели, основанные на языковых моделях (LLM), обучаются на данных, которые были доступны на момент их обучения. Если обучение завершилось до определенной даты, модель не знает о событиях, произошедших после этой даты.
- Новости и актуальная информация: Поскольку LLM не может получать обновления в реальном времени, он не может давать информацию о сегодняшних новостях или событиях, которые произошли после его обучения.
- Использование RAG: RAG (Retrieval-Augmented Generation) – это подход, который позволяет языковым моделям получать информацию из внешних источников, таких как статьи или базы данных. Если RAG предоставит LLM актуальные статьи из новостей, то модель сможет использовать эту информацию для генерации ответов на вопросы о текущих событиях.
- Заключение: Таким образом, утверждение о том, что LLM не может ответить на вопросы о сегодняшних новостях, но может это сделать с помощью RAG, является верным.