A RAG-alapú LLM-ek felemelkedése 2024-ben – DATAVERSITY

Amint 2024-be lépünk, egy trend szembetűnő a láthatáron: a visszakereséssel kiegészített generációs (RAG) modellek térnyerése a nagy nyelvi modellek (LLM) birodalmában. A hallucinációk és a képzési korlátok jelentette kihívások nyomán a RAG-alapú LLM-ek olyan ígéretes megoldásokká válnak, amelyek átalakíthatják a vállalatok adatkezelését.

A túlfeszültség az LLM-ek népszerűsége 2023 az átalakulási lehetőségek hullámát hozta magával, de ez sem volt akadályok nélkül. A „hallucinációk” – olyan esetek, amikor a modell pontatlan vagy kitalált információkat generál – és a korlátok a képzési szakaszban aggodalomra adtak okot, különösen a vállalati adatalkalmazásokban. 

A RAG modellek megjelenése azonban azt ígéri, hogy enyhíti ezeket a kihívásokat, és olyan robusztus megoldást kínál, amely forradalmasíthatja az adatokhoz való hozzáférést a szervezeteken belül.

A RAG-modellek auditálható és naprakész információkkal kínálnak megoldást a hallucinációk kihívásaira. Ezek a modellek lehetővé teszik a külső adattárak elérését, így biztosítva, hogy a szolgáltatott információk ne csak megbízhatóak, hanem aktuálisak is.

támaszkodó vállalkozások számára adatvezérelt betekintést, a RAG-alapú LLM-ek felkarolása a játékot megváltoztathatja. Ezek a modellek növelik a származtatott információk megbízhatóságát és relevanciáját, auditálható, naprakész adatokat szolgáltatva, amelyek elengedhetetlenek a tájékozott döntéshozatalhoz.

A RAG-modellek lényege a tárgyi szakértelem modellen kívüli elhelyezésében rejlik, gyakran vektoros adatbázisokban, tudásgráfokban vagy strukturált adattáblázatokban. Ez a beállítás kifinomult és alacsony késleltetésű köztes réteget hoz létre az adattárak és a végfelhasználók között. Ez azonban felerősíti a pontatlan adatok következményeit is, ami egy robusztus adatmegfigyelési keretrendszert tesz szükségessé.

Ahogy a vállalatok egyre inkább a RAG-modellek termelési felhasználási esetekben történő bevezetése felé fordulnak, az adatok megfigyelhetőségének igénye is kiemelten fontossá válik. A szervezeteknek többet kell befektetniük az átfogó adat-auditálási folyamatokba, hogy biztosítsák a RAG-alapú LLM-ek által hivatkozott információk megbízhatóságát.

A Databricks az egyik piacvezető, aki jelentős tétet köt a RAG modellekre. A Money 2020 alkalmával a közelmúltban tartott tűz melletti chat során Ali Ghodsi, a Databricks társalapítója és vezérigazgatója felfedte, hogy ügyfeleik aktívan alkalmazzák az RAG-kat, és a használati eseteik 60%-a az LLM-eket is erre az architektúrára építi. A vállalat ezt az új technológiát az LLM-eken belüli adatmegfigyelhetőség jövőbeli fejlődésének sarokkövének tekinti.

2024-ben és azt követően a RAG-alapú LLM-ek az adatfeldolgozás és -elemzés fejlődésének hajtóereje lesznek. Elengedhetetlen, hogy a vállalkozások ne csak magukévá tegyék ezt a technológiát, hanem megerősítsék adatmegfigyelési gyakorlataikat is, hogy kiaknázzák a RAG-alapú LLM-ekben rejlő valódi lehetőségeket a mesterséges intelligencia folyamatosan bővülő vidékén.

• SEO által támogatott tartalom és PR terjesztés. Erősödjön még ma.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Erősítse meg magát. Hozzáférés itt.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Felerősített tudás. Hozzáférés itt.
• PlatoESG. Carbon, CleanTech, Energia, Környezet, Nap, Hulladékgazdálkodás. Hozzáférés itt.
• PlatoHealth. Biotechnológiai és klinikai vizsgálatok intelligencia. Hozzáférés itt.
• Forrás: https://www.dataversity.net/the-rise-of-rag-based-llms-in-2024/