Fremkomsten af ​​RAG-baserede LLM'er i 2024 - DATAVERSITET

Fremkomsten af ​​RAG-baserede LLM'er i 2024 – DATAVERSITET

Tidsstempel: 15. januar 2024 kl. 3
Kildeknude: 3062317

Når vi træder ind i 2024, skiller en tendens sig frem i horisonten: Fremkomsten af ​​RAG-modeller (retrieval-augmented generation) i området for store sprogmodeller (LLM'er). I kølvandet på udfordringer som følge af hallucinationer og træningsbegrænsninger dukker RAG-baserede LLM'er op som en lovende løsning, der kan omforme, hvordan virksomheder håndterer data.

Den kraftige stigning LLM'ers popularitet i 2023 bragte en bølge af transformative muligheder med sig, men det var ikke uden forhindringer. "Hallucinationer" - tilfælde, hvor modellen genererer unøjagtige eller fiktive oplysninger - og begrænsninger i træningsfasen gav anledning til bekymring, især i virksomhedsdataapplikationer. 

Fremkomsten af ​​RAG-modeller lover dog at afbøde disse udfordringer og tilbyder en robust løsning, der kan revolutionere datatilgængelighed i organisationer.

RAG-modeller tilbyder en løsning til at bekæmpe udfordringerne ved hallucinationer ved at levere kontrollerbar og opdateret information. Disse modeller giver adgang til eksterne datalagre, hvilket sikrer, at den leverede information ikke kun er pålidelig, men også aktuel.

For virksomheder, der er afhængige af datadrevet indsigt, at omfavne RAG-baserede LLM'er kunne være en game-changer. Disse modeller øger pålideligheden og relevansen af ​​den udledte information og giver reviderbare, opdaterede data, der er afgørende for informeret beslutningstagning.

Kernen i RAG-modeller ligger i at huse fagekspertise uden for modellen, ofte i vektordatabaser, vidensgrafer eller strukturerede datatabeller. Denne opsætning skaber et sofistikeret mellemlag med lav latens mellem datalagre og slutbrugere. Men det forstærker også konsekvenserne af unøjagtige data, hvilket nødvendiggør en robust dataobservationsramme.

Efterhånden som virksomheder i stigende grad skifter til at implementere RAG-modeller i produktionstilfælde, bliver behovet for dataobservabilitet også altafgørende. Organisationer bliver nødt til at investere mere i omfattende datarevisionsprocesser for at sikre pålideligheden af ​​de oplysninger, der refereres til af RAG-baserede LLM'er.

En af de førende i branchen, der sætter en betydelig indsats på RAG-modeller, er Databricks. I en nylig brandchat på Money 2020 afslørede Ali Ghodsi, medstifter og administrerende direktør for Databricks, at deres kunder aktivt omfavner RAG'er, hvor 60 % af deres use cases involverer LLM'er er bygget på denne arkitektur. Virksomheden ser denne nye teknologi som en hjørnesten for fremtidige fremskridt inden for dataobservation inden for LLM'er.

I 2024 og derefter vil RAG-baserede LLM'er blive en drivkraft i udviklingen af ​​databehandling og -analyse. Det er bydende nødvendigt for virksomheder ikke kun at omfavne denne teknologi, men også at styrke deres praksis for dataobservation for at udnytte RAG-baserede LLM'ers sande potentiale i det stadigt ekspanderende landskab af kunstig intelligens.

Tidsstempel:

Mere fra DATAVERSITET