ظهور LLM های مبتنی بر RAG در سال 2024 - DATAVERSITY

همانطور که وارد سال 2024 می شویم، یک روند به طور برجسته در افق خودنمایی می کند: ظهور مدل های نسل افزوده با بازیابی (RAG) در قلمرو مدل های زبان بزرگ (LLM). در پی چالش های ناشی از توهمات و محدودیت های آموزشی، LLM های مبتنی بر RAG به عنوان یک راه حل امیدوار کننده ظاهر می شوند که می تواند نحوه مدیریت داده ها را تغییر دهد.

افزایش در محبوبیت LLM ها در سال 2023 موجی از احتمالات دگرگون کننده را به همراه داشت، اما بدون موانع نبود. "توهمات" - مواردی که مدل اطلاعات نادرست یا ساختگی تولید می کند - و محدودیت ها در مرحله آموزش باعث ایجاد نگرانی هایی به خصوص در برنامه های داده های سازمانی شده است. 

با این حال، ظهور مدل‌های RAG نوید کاهش این چالش‌ها را می‌دهد و راه‌حلی قوی ارائه می‌دهد که می‌تواند دسترسی به داده‌ها را در سازمان‌ها متحول کند.

مدل‌های RAG راه‌حلی برای مبارزه با چالش‌های توهم با ارائه اطلاعات قابل بازرسی و به‌روز ارائه می‌دهند. این مدل‌ها دسترسی به ذخیره‌سازی داده‌های خارجی را امکان‌پذیر می‌کنند و اطمینان می‌دهند که اطلاعات ارائه‌شده نه تنها قابل‌اعتماد، بلکه جاری نیز هستند.

برای مشاغل متکی به بینش های داده محور، پذیرش LLM های مبتنی بر RAG می تواند بازی را تغییر دهد. این مدل‌ها قابلیت اطمینان و ارتباط اطلاعات به دست آمده را افزایش می‌دهند و داده‌های به‌روز و قابل ممیزی را فراهم می‌کنند که برای تصمیم‌گیری آگاهانه بسیار مهم است.

اصل مدل‌های RAG در تخصص موضوعی خارج از مدل، اغلب در پایگاه‌های داده برداری، نمودارهای دانش، یا جداول داده‌های ساختاریافته نهفته است. این راه‌اندازی یک لایه میانی پیچیده و کم تأخیر بین فروشگاه‌های داده و کاربران نهایی ایجاد می‌کند. با این حال، همچنین عواقب داده های نادرست را تقویت می کند و به یک چارچوب قابل مشاهده قوی داده نیاز دارد.

همانطور که شرکت ها به طور فزاینده ای به سمت استقرار مدل های RAG در موارد استفاده تولید می روند، نیاز به مشاهده پذیری داده ها نیز بسیار مهم می شود. سازمان‌ها باید سرمایه‌گذاری بیشتری در فرآیندهای حسابرسی جامع داده‌ها انجام دهند تا از قابلیت اطمینان اطلاعاتی که توسط LLM‌های مبتنی بر RAG ارجاع می‌شوند، اطمینان حاصل کنند.

یکی از پیشتازان صنعت که بر روی مدل های RAG شرط بندی کرده است Databricks است. علی قدسی، یکی از بنیانگذاران و مدیرعامل Databricks، در یک گفتگوی اخیر در مانی 2020، فاش کرد که مشتریان آنها فعالانه از RAG ها استقبال می کنند و 60 درصد موارد استفاده آنها شامل LLM ها است که بر اساس این معماری ساخته شده اند. این شرکت این فناوری جدید را به عنوان سنگ بنای پیشرفت های آینده در مشاهده پذیری داده ها در LLM ها می بیند.

در سال 2024 و پس از آن، LLM های مبتنی بر RAG به نیروی محرکه ای در تکامل پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها تبدیل خواهند شد. برای کسب‌وکارها ضروری است که نه تنها از این فناوری استقبال کنند، بلکه شیوه‌های مشاهده‌پذیری داده‌های خود را نیز تقویت کنند تا از پتانسیل واقعی LLM‌های مبتنی بر RAG در چشم‌انداز همیشه در حال گسترش هوش مصنوعی استفاده کنند.

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
• PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
• PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://www.dataversity.net/the-rise-of-rag-based-llms-in-2024/