L’essor des LLM basés sur RAG en 2024 – DATAVERSITY

À l’aube de 2024, une tendance se dessine à l’horizon : la montée en puissance des modèles de génération augmentée par récupération (RAG) dans le domaine des grands modèles de langage (LLM). À la suite des défis posés par les hallucinations et les limitations de formation, les LLM basés sur RAG apparaissent comme une solution prometteuse qui pourrait remodeler la façon dont les entreprises gèrent les données.

La montée en flèche popularité des LLM en 2023 a apporté une vague de possibilités de transformation, mais cela n’a pas été sans obstacles. Les « hallucinations » – cas où le modèle génère des informations inexactes ou fictives – et les contraintes pendant la phase de formation ont soulevé des inquiétudes, en particulier dans les applications de données d'entreprise. 

Cependant, l’avènement des modèles RAG promet d’atténuer ces défis, en offrant une solution robuste qui pourrait révolutionner l’accessibilité des données au sein des organisations.

Les modèles RAG offrent une solution pour lutter contre les défis des hallucinations en fournissant des informations vérifiables et à jour. Ces modèles permettent d'accéder à des magasins de données externes, garantissant ainsi que les informations fournies sont non seulement fiables mais également actuelles.

Pour les entreprises qui comptent sur informations basées sur les données, l’adoption des LLM basés sur RAG pourrait changer la donne. Ces modèles améliorent la fiabilité et la pertinence des informations dérivées, fournissant des données vérifiables et à jour, essentielles à une prise de décision éclairée.

L'essentiel des modèles RAG réside dans le fait d'héberger une expertise en la matière en dehors du modèle, souvent dans des bases de données vectorielles, des graphiques de connaissances ou des tableaux de données structurés. Cette configuration crée une couche intermédiaire sophistiquée et à faible latence entre les magasins de données et les utilisateurs finaux. Cependant, cela amplifie également les conséquences de données inexactes, nécessitant un cadre robuste d’observabilité des données.

Alors que les entreprises s’orientent de plus en plus vers le déploiement de modèles RAG dans des cas d’utilisation en production, le besoin d’observabilité des données devient également primordial. Les organisations devront investir davantage dans des processus complets d’audit des données pour garantir la fiabilité des informations référencées par les LLM basés sur RAG.

L'un des leaders du secteur qui mise considérablement sur les modèles RAG est Databricks. Lors d'une récente discussion au coin du feu à Money 2020, Ali Ghodsi, co-fondateur et PDG de Databricks, a révélé que ses clients adoptaient activement les RAG, avec 60 % de leurs cas d'utilisation impliquant des LLM étant construits sur cette architecture. L'entreprise considère cette nouvelle technologie comme la pierre angulaire des progrès futurs en matière d'observabilité des données au sein des LLM.

En 2024 et au-delà, les LLM basés sur RAG deviendront une force motrice dans l’évolution du traitement et de l’analyse des données. Il est impératif pour les entreprises non seulement d’adopter cette technologie, mais également de renforcer leurs pratiques d’observabilité des données afin d’exploiter le véritable potentiel des LLM basés sur RAG dans le paysage en constante expansion de l’intelligence artificielle.

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• La source: https://www.dataversity.net/the-rise-of-rag-based-llms-in-2024/