The Rise of RAG-Based LLMs in 2024 - DATAVERSITY

Uppkomsten av RAG-baserade LLMs 2024 – DATAVERSITET

Tidsstämpel: 15 januari 2024 3:25
Källnod: 3062317

När vi går in i 2024 framträder en trend framträdande vid horisonten: uppkomsten av RAG-modeller (Retrieval-Augmented Generation) inom området för stora språkmodeller (LLM). I kölvattnet av utmaningar från hallucinationer och träningsbegränsningar, dyker RAG-baserade LLMs fram som en lovande lösning som kan omforma hur företag hanterar data.

Strömmen in LLMs popularitet 2023 förde med sig en våg av transformativa möjligheter, men det var inte utan sina hinder. "Hallucinationer" – fall där modellen genererar felaktig eller fiktiv information – och begränsningar under utbildningsfasen väckte oro, särskilt i företagsdataapplikationer. 

Tillkomsten av RAG-modeller lovar dock att mildra dessa utmaningar och erbjuder en robust lösning som kan revolutionera datatillgängligheten inom organisationer.

RAG-modeller erbjuder en lösning för att bekämpa utmaningarna med hallucinationer genom att tillhandahålla kontrollerbar och uppdaterad information. Dessa modeller möjliggör åtkomst till externa datalager, vilket säkerställer att informationen inte bara är tillförlitlig utan också aktuell.

För företag som förlitar sig på datadriven insikt, att omfamna RAG-baserade LLM:er kan vara en spelomvandlare. Dessa modeller förbättrar tillförlitligheten och relevansen hos den härledda informationen, och ger revisionsbara, uppdaterade data som är avgörande för välgrundat beslutsfattande.

Kärnan i RAG-modeller ligger i att hysa ämnesexpertis utanför modellen, ofta i vektordatabaser, kunskapsgrafer eller strukturerade datatabeller. Denna inställning skapar ett sofistikerat mellanlager med låg latens mellan datalagrar och slutanvändare. Men det förstärker också konsekvenserna av felaktiga data, vilket kräver ett robust ramverk för dataobservation.

När företag alltmer övergår till att använda RAG-modeller i produktionsanvändningsfall, blir behovet av dataobservabilitet också avgörande. Organisationer kommer att behöva investera mer i omfattande datarevisionsprocesser för att säkerställa tillförlitligheten hos information som refereras av RAG-baserade LLM:er.

En av de branschledare som lägger en betydande satsning på RAG-modeller är Databricks. I en nyligen öppen chatt på Money 2020 avslöjade Ali Ghodsi, medgrundare och VD för Databricks, att deras kunder aktivt omfamnar RAG:er, med 60 % av deras användningsfall som involverar LLM:er som bygger på denna arkitektur. Företaget ser denna nya teknik som en hörnsten för framtida framsteg inom dataobservabilitet inom LLM.

Under 2024 och därefter kommer RAG-baserade LLM:er att bli en drivande kraft i utvecklingen av databehandling och analys. Det är absolut nödvändigt för företag att inte bara ta till sig den här tekniken utan också stärka sina metoder för att observera data för att utnyttja den verkliga potentialen hos RAG-baserade LLMs i det ständigt växande landskapet av artificiell intelligens.

Tidsstämpel:

Mer från DATAVERSITET