Rozwój LLM opartych na RAG w 2024 r. – DATAVERSITY

Wkraczając w rok 2024, na horyzoncie wyraźnie widać jeden trend: rozwój modeli generacji wspomaganej wyszukiwaniem (RAG) w obszarze dużych modeli językowych (LLM). W obliczu wyzwań związanych z halucynacjami i ograniczeniami szkoleniowymi LLM oparte na RAG stają się obiecującym rozwiązaniem, które może zmienić sposób, w jaki przedsiębiorstwa przetwarzają dane.

Przypływ popularność LLM Rok 2023 przyniósł ze sobą falę możliwości transformacji, ale nie był pozbawiony przeszkód. „Halucynacje” – przypadki, w których model generuje niedokładne lub fikcyjne informacje – oraz ograniczenia na etapie szkolenia wzbudziły obawy, szczególnie w przypadku korporacyjnych aplikacji danych. 

Jednak pojawienie się modeli RAG może złagodzić te wyzwania, oferując solidne rozwiązanie, które może zrewolucjonizować dostępność danych w organizacjach.

Modele RAG oferują rozwiązanie pozwalające stawić czoła wyzwaniom związanym z halucynacjami, zapewniając możliwe do sprawdzenia i aktualne informacje. Modele te umożliwiają dostęp do zewnętrznych magazynów danych, dzięki czemu przekazywane informacje są nie tylko rzetelne, ale i aktualne.

Dla firm, na których polega analizy oparte na danych, przyjęcie programów LLM opartych na RAG mogłoby zmienić zasady gry. Modele te zwiększają wiarygodność i przydatność uzyskanych informacji, zapewniając możliwe do sprawdzenia, aktualne dane, które są kluczowe dla świadomego podejmowania decyzji.

Istota modeli RAG polega na umieszczeniu specjalistycznej wiedzy merytorycznej poza modelem, często w wektorowych bazach danych, wykresach wiedzy lub tabelach danych strukturalnych. Taka konfiguracja tworzy wyrafinowaną warstwę pośrednią o niskim opóźnieniu pomiędzy magazynami danych a użytkownikami końcowymi. Zwiększa to jednak również konsekwencje niedokładnych danych, co wymaga solidnych ram obserwacji danych.

W miarę jak przedsiębiorstwa w coraz większym stopniu przechodzą na wdrażanie modeli RAG w zastosowaniach produkcyjnych, potrzeba obserwowalności danych również staje się najważniejsza. Organizacje będą musiały w większym stopniu inwestować w kompleksowe procesy audytu danych, aby zapewnić wiarygodność informacji, do których odwołują się LLM oparte na RAG.

Jednym z liderów branży stawiających na modele RAG jest firma Databricks. Podczas niedawnej pogawędki przy kominku na Money 2020 Ali Ghodsi, współzałożyciel i dyrektor generalny Databricks, ujawnił, że ich klienci aktywnie korzystają z RAG, a 60% ich przypadków użycia obejmuje LLM zbudowane na tej architekturze. Firma postrzega tę nową technologię jako kamień węgielny przyszłego postępu w zakresie obserwowalności danych w LLM.

W 2024 r. i później LLM oparte na RAG staną się siłą napędową ewolucji przetwarzania i analizy danych. Firmy muszą nie tylko zastosować tę technologię, ale także ulepszyć swoje praktyki w zakresie obserwowalności danych, aby wykorzystać prawdziwy potencjał LLM opartych na RAG w stale rozwijającym się krajobrazie sztucznej inteligencji.

• Dystrybucja treści i PR oparta na SEO. Uzyskaj wzmocnienie już dziś.
• PlatoData.Network Pionowe generatywne AI. Wzmocnij się. Dostęp tutaj.
• PlatoAiStream. Inteligencja Web3. Wiedza wzmocniona. Dostęp tutaj.
• PlatonESG. Węgiel Czysta technologia, Energia, Środowisko, Słoneczny, Gospodarowanie odpadami. Dostęp tutaj.
• Platon Zdrowie. Inteligencja w zakresie biotechnologii i badań klinicznych. Dostęp tutaj.
• Źródło: https://www.dataversity.net/the-rise-of-rag-based-llms-in-2024/