העלייה של LLMs מבוססי RAG בשנת 2024 - DATAVERSITY

עלייתם של LLMs מבוססי RAG בשנת 2024 - DATAVERSITY

חותמת זמן: 15 בינואר 2024 3:25
צומת המקור: 3062317

כשאנחנו נכנסים לשנת 2024, מגמה אחת בולטת באופק: עלייתם של מודלים של דור אחזור (RAG) בתחום של מודלים של שפה גדולה (LLMs). בעקבות האתגרים שמציבים הזיות ומגבלות הכשרה, LLMs מבוססי RAG מופיעים כפתרון מבטיח שיכול לעצב מחדש את האופן שבו ארגונים מטפלים בנתונים.

הזינוק ב הפופולריות של לימודי תואר שני בשנת 2023 הביאה איתה גל של אפשרויות טרנספורמטיביות, אך היא לא הייתה נטולת מכשולים. "הזיות" - מקרים שבהם המודל מייצר מידע לא מדויק או בדיוני - ואילוצים במהלך שלב ההדרכה עוררו חששות, במיוחד ביישומי נתונים ארגוניים. 

עם זאת, הופעתם של מודלים של RAG מבטיחה למתן את האתגרים הללו, ולהציע פתרון חזק שיכול לחולל מהפכה בנגישות לנתונים בתוך ארגונים.

דגמי RAG מציעים פתרון להילחם באתגרים של הזיות על ידי מתן מידע ניתן לביקורת ועדכני. מודלים אלה מאפשרים גישה למאגרי נתונים חיצוניים, ומבטיחים שהמידע המסופק לא רק אמין אלא גם עדכני.

לעסקים המסתמכים על תובנות מונעות נתונים, אימוץ LLMs מבוסס RAG יכול להיות מחליף משחק. מודלים אלה משפרים את המהימנות והרלוונטיות של המידע המופק, ומספקים נתונים ניתנים לביקורת, עדכניים, חיוניים לקבלת החלטות מושכלות.

עיקרם של מודלים של RAG טמון במומחיות בנושאים מחוץ למודל, לרוב במסדי נתונים וקטוריים, בגרפי ידע או בטבלאות נתונים מובנים. הגדרה זו יוצרת שכבת ביניים מתוחכמת עם אחזור נמוך בין מאגרי נתונים ומשתמשי קצה. עם זאת, זה גם מגביר את ההשלכות של נתונים לא מדויקים, מה שמחייב מסגרת יציבה של נתונים חזקה.

ככל שארגונים עוברים יותר ויותר לקראת פריסת מודלים של RAG במקרים של שימוש בייצור, הצורך בצפייה בנתונים הופך להיות בעל חשיבות עליונה. ארגונים יצטרכו להשקיע הרבה יותר בתהליכי ביקורת נתונים מקיפים כדי להבטיח את מהימנות המידע שמתייחסים אליו על ידי LLMs מבוססי RAG.

אחד ממובילי התעשייה שמציבים הימור משמעותי על דגמי RAG הוא Databricks. בצ'אט ליד האש לאחרונה ב-Money 2020, Ali Ghodsi, מייסד שותף ומנכ"ל Databricks, חשף שהלקוחות שלהם מאמצים באופן פעיל RAGs, כאשר 60% ממקרי השימוש שלהם כוללים LLMs שנבנו על ארכיטקטורה זו. החברה רואה בטכנולוגיה החדשה הזו אבן יסוד להתקדמות עתידית בתצפית נתונים בתוך LLMs.

בשנת 2024 ואילך, LLMs מבוססי RAG יהפכו לכוח מניע בהתפתחות של עיבוד וניתוח נתונים. זה הכרחי לעסקים לא רק לאמץ את הטכנולוגיה הזו אלא גם לחזק את שיטות הצפייה בנתונים שלהם כדי לרתום את הפוטנציאל האמיתי של LLMs מבוססי RAG בנוף ההולך ומתרחב של בינה מלאכותית.

בול זמן:

עוד מ קושי