RAG-pohjaisten LLM-yritysten nousu vuonna 2024 – DATAVERSITY

Kun astumme vuoteen 2024, yksi trendi erottuu näkyvästi horisontissa: haku-lisätyn sukupolven (RAG) mallien nousu suurten kielimallien (LLM) alueella. Hallusinaatioiden ja koulutusrajoitusten aiheuttamien haasteiden seurauksena RAG-pohjaiset LLM:t ovat nousemassa lupaaviksi ratkaisuiksi, jotka voivat muuttaa yritysten tapaa käsitellä tietoja.

Syöksy sisään LLM:ien suosio vuosi 2023 toi mukanaan muutosmahdollisuuksien aallon, mutta se ei ollut vailla esteitä. "Hallusinaatiot" – tapaukset, joissa malli tuottaa epätarkkoja tai kuvitteellisia tietoja – ja rajoitteet koulutusvaiheen aikana herättivät huolta, erityisesti yritystietosovelluksissa. 

RAG-mallien tulo lupaa kuitenkin lieventää näitä haasteita tarjoamalla vankan ratkaisun, joka voi mullistaa tietojen saatavuuden organisaatioissa.

RAG-mallit tarjoavat ratkaisun hallusinaatioiden haasteisiin tarjoamalla tarkastettavaa ja ajantasaista tietoa. Nämä mallit mahdollistavat pääsyn ulkoisiin tietovarastoihin varmistaen, että tiedot ovat luotettavia, mutta myös ajantasaisia.

Yrityksille, jotka luottavat dataan perustuvat oivallukset, RAG-pohjaiset LLM:t voivat olla pelin muuttaja. Nämä mallit lisäävät johdetun tiedon luotettavuutta ja merkityksellisyyttä tarjoamalla tarkastettavaa, ajantasaista tietoa, joka on olennaista tietoisen päätöksenteon kannalta.

RAG-mallien ydin on aiheen asiantuntemuksen sijoittaminen mallin ulkopuolelle, usein vektoritietokantoihin, tietokaavioihin tai strukturoituihin tietotaulukoihin. Tämä kokoonpano luo kehittyneen ja matalan viiveen välikerroksen tietovarastojen ja loppukäyttäjien välille. Se kuitenkin vahvistaa myös epätarkkojen tietojen seurauksia, mikä vaatii vankan tietojen havainnointikehyksen.

Kun yritykset siirtyvät yhä enemmän ottamaan käyttöön RAG-malleja tuotannon käyttötapauksissa, myös tiedon havainnointitarpeesta tulee ensiarvoisen tärkeä. Organisaatioiden on investoitava enemmän kattaviin tiedontarkastusprosesseihin varmistaakseen RAG-pohjaisten LLM:ien viittaaman tiedon luotettavuuden.

Databricks on yksi alan johtajista, joka panostaa merkittävästi RAG-malleihin. Äskettäisessä Money 2020:n takkakeskustelussa Ali Ghodsi, Databricksin toinen perustaja ja toimitusjohtaja, paljasti heidän asiakkaidensa omaksuvan aktiivisesti RAG:t, ja 60 % heidän käyttötapauksistaan ​​liittyy LLM:iin, jotka on rakennettu tälle arkkitehtuurille. Yhtiö näkee tämän uuden teknologian kulmakivenä tulevaisuuden edistysaskeleille tietojen havainnointiin LLM:issä.

Vuonna 2024 ja sen jälkeen RAG-pohjaisista LLM:istä tulee tiedonkäsittelyn ja analyysin kehityksen liikkeellepaneva voima. Yritysten on ehdottomasti omaksuttava tämä teknologia, mutta myös vahvistettava datan havainnointikäytäntöjään voidakseen hyödyntää RAG-pohjaisten LLM-yritysten todellista potentiaalia jatkuvasti laajenevassa tekoälyn maisemassa.

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://www.dataversity.net/the-rise-of-rag-based-llms-in-2024/