L’ascesa dei LLM basati su RAG nel 2024 – DATAVERSITY

Mentre entriamo nel 2024, una tendenza si distingue in modo evidente all’orizzonte: l’ascesa dei modelli RAG (retrieval-augmented generation) nel regno dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Sulla scia delle sfide poste dalle allucinazioni e dalle limitazioni della formazione, gli LLM basati su RAG stanno emergendo come una soluzione promettente che potrebbe rimodellare il modo in cui le aziende gestiscono i dati.

L'impennata popolarità dei LLM nel 2023 ha portato con sé un’ondata di possibilità di trasformazione, ma non è stata priva di ostacoli. Le “allucinazioni” – casi in cui il modello genera informazioni imprecise o fittizie – e i vincoli durante la fase di formazione hanno sollevato preoccupazioni, in particolare nelle applicazioni dati aziendali. 

Tuttavia, l’avvento dei modelli RAG promette di mitigare queste sfide, offrendo una soluzione solida che potrebbe rivoluzionare l’accessibilità dei dati all’interno delle organizzazioni.

I modelli RAG offrono una soluzione per combattere le sfide delle allucinazioni fornendo informazioni verificabili e aggiornate. Questi modelli consentono l'accesso ad archivi dati esterni, garantendo che le informazioni fornite non siano solo affidabili ma anche aggiornate.

Per le aziende che fanno affidamento su approfondimenti basati sui dati, l'adozione di LLM basati su RAG potrebbe rappresentare un punto di svolta. Questi modelli migliorano l’affidabilità e la pertinenza delle informazioni derivate, fornendo dati verificabili e aggiornati che sono cruciali per un processo decisionale informato.

Il punto cruciale dei modelli RAG risiede nell’allocare le competenze in materia al di fuori del modello, spesso in database vettoriali, grafici della conoscenza o tabelle di dati strutturati. Questa configurazione crea uno strato intermedio sofisticato e a bassa latenza tra gli archivi dati e gli utenti finali. Tuttavia, amplifica anche le conseguenze di dati imprecisi, rendendo necessario un solido quadro di osservabilità dei dati.

Poiché le aziende si spostano sempre più verso l’implementazione di modelli RAG nei casi d’uso di produzione, anche la necessità di osservabilità dei dati diventa fondamentale. Le organizzazioni dovranno investire maggiormente in processi completi di controllo dei dati per garantire l'affidabilità delle informazioni a cui fanno riferimento gli LLM basati su RAG.

Uno dei leader del settore che scommette in modo significativo sui modelli RAG è Databricks. In una recente chiacchierata al Money 2020, Ali Ghodsi, co-fondatore e CEO di Databricks, ha rivelato che i suoi clienti stanno adottando attivamente i RAG, con il 60% dei loro casi d'uso che coinvolgono LLM basati su questa architettura. L’azienda vede questa nuova tecnologia come una pietra angolare per i futuri progressi nell’osservabilità dei dati all’interno degli LLM.

Nel 2024 e oltre, gli LLM basati su RAG diventeranno una forza trainante nell'evoluzione dell'elaborazione e dell'analisi dei dati. È imperativo per le aziende non solo abbracciare questa tecnologia, ma anche rafforzare le proprie pratiche di osservabilità dei dati per sfruttare il vero potenziale degli LLM basati su RAG nel panorama in continua espansione dell'intelligenza artificiale.

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