Update README.md

README.md

@@ -17,10 +17,10 @@ Vi-Qwen2-7B-RAG là một mô hình ngôn ngữ lớn được tinh chỉnh từ
 
 Mô hình Vi-Qwen2-7B-RAG  được thiết kế chuyên biệt cho RAG (ngữ cảnh chấp nhận lên đến 8192 tokens), vì vậy nó có thể giải quyết các trường hợp sau:
 
-* Khả năng chống nhiều: Mô hình trích xuất thông tin hữu ích từ các tài liệu nhiễu. ( 1 postive + 4 negative hoặc 1 negative)
+* Khả năng chống nhiều: Mô hình trích xuất thông tin hữu ích từ các tài liệu nhiễu. ( 1 positive + 4 negative hoặc 1 negative)
 * Loại bỏ negative: Mô hình từ chối trả lời câu hỏi khi kiến thức cần thiết không có trong bất kỳ tài liệu nào được truy xuất. (1-6 negative)
-* Tích hợp thông tin: Mô hình trả lời các câu hỏi phức tạp đòi hỏi phải tích hợp thông tin từ nhiều tài liệu. ( 2 part postive + 3 negative hoặc 3 part postive + 2 negative)
-* Xác đinh positive/negative: Mô hình xác định xem ngữ cảnh có chứa câu trả lời cho câu hỏi hay không. 
+* Tích hợp thông tin: Mô hình trả lời các câu hỏi phức tạp đòi hỏi phải tích hợp thông tin từ nhiều tài liệu. ( 2 part positive + 3 negative hoặc 3 part postive + 2 negative)
+* Xác đinh positive/negative: Mô hình xác định xem ngữ cảnh có chứa câu trả lời cho câu hỏi hay không. (độ chính xác xấp xỉ 99%)
 
 Ngoài ra, chúng tôi cũng triển khai các mô hình nhỏ hơn phù hợp với mục đích sử dụng khác nhau như Vi-Qwen2-1.5B-RAG (https://huggingface.co/AITeamVN/Vi-Qwen2-1.5B-RAG) 
 và Vi-Qwen2.5-3B-RAG (https://huggingface.co/AITeamVN/Vi-Qwen2-3B-RAG)