Kiến thức tham số đề cập đến kiến thức được LLM nhúng trong các tham số (trọng số) thông qua quá trình học trước đó và đề cập đến thông tin chỉ được giữ lại và gọi lại trong mô hình mà không cần tìm kiếm bên ngoài.
Kiến thức tham số là kiến thức trong đó dữ liệu đào tạo LLM được nén và nội hóa thành các trọng số của mạng nơ-ron và được định nghĩa trong ngành là kiến thức có thể được gọi lại ngay lập tức mà không cần tham khảo các nguồn bên ngoài trong quá trình suy luận. Ngược lại, kiến thức thu được mỗi lần thông qua tìm kiếm, chẳng hạn như RAG, được gọi là kiến thức phi tham số (bên ngoài) và một cấu hình kết hợp cả hai sẽ phổ biến trong hoạt động thực tế kể từ năm 2026. Điều đáng tiếc là kiến thức tham số bị đóng băng tại thời điểm học và người ta đã chỉ ra rằng có nguy cơ không thể theo kịp thông tin mới nhất và đưa ra các sự kiện cũ dưới dạng ảo giác. Vì kiến thức tham số không thể xử lý thông tin công ty không công khai và dữ liệu được cập nhật thường xuyên, nên một phương pháp lựa chọn được áp dụng rộng rãi trong lĩnh vực này là bổ sung các tài liệu nội bộ và tin tức mới nhất với RAG, đồng thời để lại kiến thức tham số chung, hoạt động ngôn ngữ và mẫu suy luận cho kiến thức tham số của mô hình. Có một phương pháp để tự cập nhật kiến thức tham số thông qua tinh chỉnh, nhưng việc học lại mỗi lần tương đối tốn kém và RAG được cho là dễ xử lý hơn đối với thông tin được cập nhật thường xuyên.