Рост количества программ LLM на основе RAG в 2024 году – DATAVERSITY

Вступая в 2024 год, на горизонте заметно выделяется одна тенденция: рост моделей генерации с расширенным поиском (RAG) в сфере больших языковых моделей (LLM). В свете проблем, связанных с галлюцинациями и ограничениями в обучении, LLM на основе RAG становятся многообещающим решением, которое может изменить способ обработки данных предприятиями.

Всплеск популярность LLM 2023 год принес с собой волну преобразующих возможностей, но не обошлось и без препятствий. «Галлюцинации» – случаи, когда модель генерирует неточную или вымышленную информацию – и ограничения на этапе обучения вызывают обеспокоенность, особенно в приложениях для корпоративных данных. 

Однако появление моделей RAG обещает смягчить эти проблемы, предлагая надежное решение, которое может революционизировать доступность данных внутри организаций.

Модели RAG предлагают решение для борьбы с галлюцинациями, предоставляя проверяемую и актуальную информацию. Эти модели обеспечивают доступ к внешним хранилищам данных, гарантируя, что предоставляемая информация не только надежна, но и актуальна.

Для предприятий, полагающихся на аналитика на основе данных, внедрение программ LLM на основе RAG может изменить правила игры. Эти модели повышают надежность и актуальность полученной информации, предоставляя проверяемые, актуальные данные, которые имеют решающее значение для принятия обоснованных решений.

Суть моделей RAG заключается в том, чтобы разместить экспертные знания в предметной области за пределами модели, часто в векторных базах данных, графах знаний или таблицах структурированных данных. Такая установка создает сложный промежуточный уровень с малой задержкой между хранилищами данных и конечными пользователями. Однако это также усугубляет последствия неточных данных, что требует создания надежной системы наблюдения за данными.

Поскольку предприятия все чаще переходят к использованию моделей RAG в производственных сценариях, необходимость наблюдения за данными также становится первостепенной. Организациям необходимо будет больше инвестировать в комплексные процессы аудита данных, чтобы обеспечить надежность информации, на которую ссылаются LLM на основе RAG.

Одним из лидеров отрасли, делающим значительную ставку на модели RAG, является компания Databricks. В недавней беседе на конференции Money 2020 Али Годси, соучредитель и генеральный директор Databricks, рассказал, что их клиенты активно используют RAG, при этом 60% их сценариев использования, связанных с LLM, построены на этой архитектуре. Компания рассматривает эту новую технологию как краеугольный камень для будущих улучшений в области наблюдения за данными в рамках LLM.

В 2024 году и в последующие годы LLM на базе RAG станут движущей силой эволюции обработки и анализа данных. Крайне важно, чтобы предприятия не только освоили эту технологию, но и укрепили свои методы наблюдения за данными, чтобы использовать истинный потенциал LLM на основе RAG в постоянно расширяющейся сфере искусственного интеллекта.

• SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
• PlatoData.Network Вертикальный генеративный ИИ. Расширьте возможности себя. Доступ здесь.
• ПлатонАйСтрим. Интеллект Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
• ПлатонЭСГ. Углерод, чистые технологии, Энергия, Окружающая среда, Солнечная, Управление отходами. Доступ здесь.
• ПлатонЗдоровье. Биотехнологии и клинические исследования. Доступ здесь.
• Источник: https://www.dataversity.net/the-rise-of-rag-based-llms-in-2024/