Creșterea LLM-urilor bazate pe RAG în 2024 – DATAVERSITY

Pe măsură ce pășim în 2024, o tendință iese în evidență la orizont: creșterea modelelor de generație augmentată de recuperare (RAG) în domeniul modelelor de limbaj mari (LLM). În urma provocărilor generate de halucinații și limitările de formare, LLM-urile bazate pe RAG apar ca o soluție promițătoare care ar putea remodela modul în care întreprinderile gestionează datele.

Creșterea popularitatea LLM-urilor în 2023 a adus cu sine un val de posibilități de transformare, dar nu a fost lipsit de obstacole. „Halucinațiile” – cazuri în care modelul generează informații inexacte sau fictive – și constrângerile din timpul fazei de instruire au generat îngrijorări, în special în aplicațiile de date pentru întreprinderi. 

Cu toate acestea, apariția modelelor RAG promite să atenueze aceste provocări, oferind o soluție robustă care ar putea revoluționa accesibilitatea datelor în cadrul organizațiilor.

Modelele RAG oferă o soluție pentru a combate provocările halucinațiilor prin furnizarea de informații auditabile și actualizate. Aceste modele permit accesul la depozite de date externe, asigurând că informațiile furnizate sunt nu numai fiabile, ci și actuale.

Pentru companiile pe care se bazează statistici bazate pe date, adoptarea LLM-urilor bazate pe RAG ar putea schimba jocul. Aceste modele sporesc fiabilitatea și relevanța informațiilor obținute, oferind date auditabile și actualizate, care sunt esențiale pentru luarea deciziilor în cunoștință de cauză.

Cheia modelelor RAG constă în adăpostirea expertizei în materie în afara modelului, adesea în baze de date vectoriale, grafice de cunoștințe sau tabele de date structurate. Această configurație creează un strat intermediar sofisticat și cu latență scăzută între depozitele de date și utilizatorii finali. Cu toate acestea, amplifică și consecințele datelor inexacte, necesitând un cadru robust de observabilitate a datelor.

Pe măsură ce întreprinderile se orientează din ce în ce mai mult către implementarea modelelor RAG în cazurile de utilizare în producție, nevoia de observabilitate a datelor devine, de asemenea, primordială. Organizațiile vor trebui să investească mai mult în procese cuprinzătoare de auditare a datelor pentru a asigura fiabilitatea informațiilor la care se face referire de către LLM-urile bazate pe RAG.

Unul dintre liderii din industrie care pariază semnificativ pe modelele RAG este Databricks. Într-o discuție recentă la Money 2020, Ali Ghodsi, co-fondator și CEO al Databricks, a dezvăluit că clienții lor adoptă în mod activ RAG-urile, cu 60% din cazurile lor de utilizare care implică LLM-uri fiind construite pe această arhitectură. Compania vede această nouă tehnologie ca o piatră de temelie pentru progresele viitoare în observabilitatea datelor în cadrul LLM-urilor.

În 2024 și ulterior, LLM-urile bazate pe RAG vor deveni o forță motrice în evoluția procesării și analizei datelor. Este imperativ ca întreprinderile nu numai să îmbrățișeze această tehnologie, ci și să își întărească practicile de observabilitate a datelor pentru a valorifica adevăratul potențial al LLM-urilor bazate pe RAG în peisajul în continuă expansiune al inteligenței artificiale.

• Distribuție de conținut bazat pe SEO și PR. Amplifică-te astăzi.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Împuterniciți-vă. Accesați Aici.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Cunoștințe amplificate. Accesați Aici.
• PlatoESG. carbon, CleanTech, Energie, Mediu inconjurator, Solar, Managementul deșeurilor. Accesați Aici.
• PlatoHealth. Biotehnologie și Inteligență pentru studii clinice. Accesați Aici.
• Sursa: https://www.dataversity.net/the-rise-of-rag-based-llms-in-2024/