2024 年の RAG ベースの LLM の台頭 – DATAVERSITY

2024 年に足を踏み入れた今、XNUMX つのトレンドが顕著に目立ちます。それは、大規模言語モデル (LLM) の領域における検索拡張生成 (RAG) モデルの台頭です。幻覚やトレーニングの制限によってもたらされる課題を受けて、RAG ベースの LLM は、企業のデータ処理方法を再構築できる有望なソリューションとして浮上しています。

の急増 LLM の人気 2023 年には変革の可能性の波が押し寄せましたが、ハードルがなかったわけではありません。 「幻覚」 – モデルが不正確または架空の情報を生成する場合 – およびトレーニング段階での制約により、特にエンタープライズ データ アプリケーションにおいて懸念が生じました。 

しかし、RAG モデルの出現により、これらの課題が軽減され、組織内のデータ アクセシビリティに革命をもたらす可能性のある堅牢なソリューションが提供されることが期待されています。

RAG モデルは、監査可能な最新情報を提供することで、幻覚の課題に対処するソリューションを提供します。これらのモデルにより、外部データ ストアへのアクセスが可能になり、提供される情報が信頼できるだけでなく最新であることが保証されます。

に依存している企業にとって データ主導の洞察、RAG ベースの LLM の採用はゲームチェンジャーとなる可能性があります。これらのモデルは、得られた情報の信頼性と関連性を強化し、情報に基づいた意思決定に不可欠な監査可能な最新のデータを提供します。

RAG モデルの核心は、モデルの外部 (多くの場合、ベクトル データベース、ナレッジ グラフ、または構造化データ テーブル) に主題の専門知識を格納することにあります。この設定により、データ ストアとエンド ユーザーの間に洗練された低遅延の中間層が作成されます。ただし、不正確なデータの影響も増幅するため、堅牢なデータ可観測性フレームワークが必要になります。

企業が実稼働ユースケースでの RAG モデルの導入にますます移行するにつれて、データの可観測性の必要性も最重要になっています。組織は、RAG ベースの LLM によって参照される情報の信頼性を確保するために、包括的なデータ監査プロセスにさらに多額の投資を行う必要があります。

RAG モデルに大きな賭けをしている業界リーダーの 2020 つが Databricks です。最近行われた Money 60 の囲炉裏でのチャットで、Databricks の共同創設者兼 CEO である Ali Ghodsi 氏は、顧客が RAG を積極的に採用しており、LLM が関係するユースケースの XNUMX% がこのアーキテクチャに基づいて構築されていると明らかにしました。同社は、この新しいテクノロジーが、LLM 内のデータ可観測性における将来の進歩の基礎となると考えています。

2024 年以降、RAG ベースの LLM はデータ処理と分析の進化の原動力となるでしょう。企業にとって、このテクノロジーを採用するだけでなく、拡大し続ける人工知能の状況において RAG ベースの LLM の真の可能性を活用するためにデータ可観測性の実践を強化することも不可欠です。

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