Towards Comprehensive Vietnamese Retrieval-Augmented Generation and Large Language Models

本文介绍了我们通过开发和传播越南语检索增强生成（RAG）和大型语言模型（LLM）的开放数据集和预训练模型，为推进越南语言理解和生成的发展做出的贡献。

本论文旨在通过开发和传播越南语检索增强生成（RAG）和大型语言模型（LLMs）的开放数据集和预训练模型，推动越南语言理解和生成的发展。

论文的关键思路是通过开发和传播开放数据集和预训练模型，提高越南语检索增强生成和大型语言模型的性能。

论文使用了越南语数据集来评估其模型的性能，并开源了数据集和代码。实验结果表明，论文提出的方法在越南语言理解和生成方面取得了显著的改进。此外，论文还提供了一个基准，可以用来评估未来的研究。

最近的相关研究包括：1.《使用深度学习进行越南语命名实体识别》；2.《越南语言模型的发展和挑战》；3.《基于卷积神经网络的越南语情感分析》。