Chọn Model (tiếp tục)
Xem xét then chốt khác là tính mở và tùy chỉnh. Các models mã nguồn mở, như Llama và DeepSeek, cung cấp
các nhà phát triển với minh bạch đầy đủ và khả năng tinh chỉnh hay điều chỉnh model khi cần. Tính linh
động này là đặc biệt quan trọng cho nhạy cảm riêng tư, chế tài hay các ứng dụng tùy theo khu vực. Các
models mã nguồn mở có thể được chứa trên cơ sở hạ tầng riêng tư, gắn theo các trường hợp sử dụng duy
nhất, và triển khai mà không có chi phí cấp phép – mặc dù chúng yêu cầu nhiều phí tổn kĩ thuật. Tương phản
lại, các models độc quyền như GPT-5, Claude, và Cohere cung cấp các khả năng mạnh mẽ thông qua API và
đi với cơ sở hạ tầng được quản lí, giám sát và các tối ưu hóa hiệu suất. Các models này là lí tưởng cho
các đội nhóm tìm kiếm phát triển và triển khai nhanh, mặc dù tùy chỉnh thường bị hạn chế và chi phí có thể
gia tăng nhanh chóng với sử dụng.
Lựa chọn giữa sử dụng một model mục đích chung huấn luyện trước hay một model huấn luyện tùy chỉnh phụ
thuộc vào tính đặc thù và mức độ quan trọng của khu vực của agent. Các models huấn luyện trước – huấn
luyện trên công ty quy mô internet rộng khắp – làm việc tốt cho các nhiệm vụ mục đích chung, prototype
nhanh, và các kịch bản nơi chính xác khu vực là không then chốt. Các models này thường có thể được tinh
chỉnh hay thích nghi nhẹ qua các kĩ thuật prompt để giành hiệu suất mạnh với nỗ lực tối thiểu. Tuy nhiên,
trong các lĩnh vực chuyên biệt – như thuốc, luật hay hỗ trợ kĩ thuật – các models huấn luyện tùy chỉnh
có thể cung cấp các lợi thế đáng kể. Bằng cách huấn luyện trên các tập dữ liệu tùy theo khu vực, biên
tập, các nhà phát triển có thể cung cấp các agents với chuyên môn sâu hơn và hiểu biết bối cảnh, dẫn đến
các đầu ra tin cậy và chính xác.