2024-এ RAG-ভিত্তিক LLM-এর উত্থান - ডেটাভারসিটি

আমরা যখন 2024-এ পা রাখি, তখন একটি প্রবণতা দিগন্তে বিশিষ্টভাবে দাঁড়িয়েছে: বৃহৎ ভাষার মডেলের (LLM) ক্ষেত্রে পুনরুদ্ধার-অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG) মডেলের উত্থান। হ্যালুসিনেশন এবং প্রশিক্ষণের সীমাবদ্ধতার কারণে সৃষ্ট চ্যালেঞ্জের পরিপ্রেক্ষিতে, RAG-ভিত্তিক LLMগুলি একটি প্রতিশ্রুতিশীল সমাধান হিসাবে আবির্ভূত হচ্ছে যা এন্টারপ্রাইজগুলি কীভাবে ডেটা পরিচালনা করে তা পুনরায় আকার দিতে পারে।

মধ্যে geেউ এলএলএম-এর জনপ্রিয়তা 2023 সালে এটির সাথে রূপান্তরমূলক সম্ভাবনার একটি তরঙ্গ নিয়ে এসেছিল, কিন্তু এটি তার বাধা ছাড়া ছিল না। "হ্যালুসিনেশন" - উদাহরণ যেখানে মডেলটি ভুল বা কাল্পনিক তথ্য তৈরি করে - এবং প্রশিক্ষণ পর্বের সময় সীমাবদ্ধতা উদ্বেগ উত্থাপন করে, বিশেষ করে এন্টারপ্রাইজ ডেটা অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে। 

যাইহোক, RAG মডেলগুলির আবির্ভাব এই চ্যালেঞ্জগুলিকে প্রশমিত করার প্রতিশ্রুতি দেয়, একটি শক্তিশালী সমাধান প্রদান করে যা সংস্থাগুলির মধ্যে ডেটা অ্যাক্সেসযোগ্যতায় বিপ্লব ঘটাতে পারে।

RAG মডেলগুলি নিরীক্ষাযোগ্য এবং আপ-টু-ডেট তথ্য প্রদানের মাধ্যমে হ্যালুসিনেশনের চ্যালেঞ্জ মোকাবেলায় একটি সমাধান প্রদান করে। এই মডেলগুলি বহিরাগত ডেটা স্টোরগুলিতে অ্যাক্সেস সক্ষম করে, প্রদত্ত তথ্যগুলি কেবল নির্ভরযোগ্য নয়, বর্তমানও তা নিশ্চিত করে৷

ব্যবসার উপর নির্ভরশীল জন্য ডেটা-চালিত অন্তর্দৃষ্টি, আরএজি-ভিত্তিক এলএলএম গ্রহণ করা একটি গেম-চেঞ্জার হতে পারে। এই মডেলগুলি প্রাপ্ত তথ্যের নির্ভরযোগ্যতা এবং প্রাসঙ্গিকতা বাড়ায়, নিরীক্ষাযোগ্য, আপ-টু-ডেট ডেটা প্রদান করে যা জ্ঞাত সিদ্ধান্ত গ্রহণের জন্য গুরুত্বপূর্ণ।

RAG মডেলের মূল ভিত্তি মডেলের বাইরে হাউজিং বিষয়-বস্তুর দক্ষতা, প্রায়শই ভেক্টর ডেটাবেস, নলেজ গ্রাফ বা স্ট্রাকচার্ড ডেটা টেবিলে। এই সেটআপ ডেটা স্টোর এবং শেষ-ব্যবহারকারীদের মধ্যে একটি পরিশীলিত এবং কম-বিলম্বিত মধ্যবর্তী স্তর তৈরি করে। যাইহোক, এটি ভুল ডেটার পরিণতিগুলিকেও বাড়িয়ে তোলে, একটি শক্তিশালী ডেটা পর্যবেক্ষণের কাঠামোর প্রয়োজন হয়।

যেহেতু এন্টারপ্রাইজগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে উত্পাদন ব্যবহারের ক্ষেত্রে RAG মডেল স্থাপনের দিকে সরে যাচ্ছে, ডেটা পর্যবেক্ষণের প্রয়োজনীয়তাও সর্বোপরি হয়ে ওঠে। RAG-ভিত্তিক LLM দ্বারা উল্লেখ করা তথ্যের নির্ভরযোগ্যতা নিশ্চিত করতে সংস্থাগুলিকে ব্যাপকভাবে ডেটা অডিটিং প্রক্রিয়াগুলিতে আরও বেশি বিনিয়োগ করতে হবে।

RAG মডেলগুলিতে উল্লেখযোগ্য বাজি স্থাপনকারী শিল্প নেতাদের মধ্যে একজন হলেন Databricks। Money 2020-এ সাম্প্রতিক ফায়ারসাইড চ্যাটে, Databricks-এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা এবং CEO, আলী ঘোডসি প্রকাশ করেছেন যে তাদের গ্রাহকরা সক্রিয়ভাবে RAGs গ্রহণ করছেন, তাদের ব্যবহারের ক্ষেত্রে 60% LLM জড়িত এই আর্কিটেকচারের উপর নির্মিত। কোম্পানী এই নতুন প্রযুক্তিটিকে LLM-এর মধ্যে ডেটা পর্যবেক্ষণের ক্ষেত্রে ভবিষ্যৎ অগ্রগতির ভিত্তি হিসেবে দেখে।

2024 এবং তার পরে, RAG-ভিত্তিক LLMগুলি ডেটা প্রক্রিয়াকরণ এবং বিশ্লেষণের বিবর্তনে একটি চালিকা শক্তি হয়ে উঠবে৷ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার নিরন্তর প্রসারিত ল্যান্ডস্কেপে RAG-ভিত্তিক LLM-এর প্রকৃত সম্ভাবনাকে কাজে লাগানোর জন্য ব্যবসার জন্য শুধুমাত্র এই প্রযুক্তিটি গ্রহণ করা নয় বরং তাদের ডেটা পর্যবেক্ষণের অনুশীলনকে শক্তিশালী করা অপরিহার্য।

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.dataversity.net/the-rise-of-rag-based-llms-in-2024/