Зростання LLM на основі RAG у 2024 році – DATAVERSITY

Коли ми вступаємо в 2024 рік, одна тенденція помітно виділяється на горизонті: зростання моделей генерації з доповненим пошуком (RAG) у сфері великих мовних моделей (LLM). У зв’язку з проблемами, пов’язаними з галюцинаціями та обмеженнями навчання, LLM на основі RAG постають як багатообіцяюче рішення, яке може змінити спосіб обробки даних підприємствами.

Сплеск популярність магістратури 2023 рік приніс із собою хвилю трансформаційних можливостей, але не обійшлося без перешкод. «Галюцинації» – випадки, коли модель генерує неточну або вигадану інформацію – та обмеження на етапі навчання викликали занепокоєння, особливо в корпоративних програмах даних. 

Однак поява моделей RAG обіцяє пом’якшити ці проблеми, запропонувавши надійне рішення, яке могло б революціонізувати доступність даних в організаціях.

Моделі RAG пропонують рішення для боротьби з проблемами галюцинацій, надаючи доступну для перевірки та актуальну інформацію. Ці моделі забезпечують доступ до зовнішніх сховищ даних, забезпечуючи не тільки надійність, але й актуальність наданої інформації.

Для підприємств, на які покладається на основі даних, використання LLM на основі RAG може кардинально змінити ситуацію. Ці моделі підвищують надійність і релевантність отриманої інформації, надаючи актуальні дані, які можна перевірити, що є ключовим для прийняття обґрунтованих рішень.

Суть RAG-моделей полягає в розміщенні предметних знань поза моделлю, часто у векторних базах даних, графах знань або структурованих таблицях даних. Це налаштування створює складний проміжний рівень із низькою затримкою між сховищами даних і кінцевими користувачами. Однак це також посилює наслідки неточних даних, що вимагає надійної системи спостереження даних.

У міру того, як підприємства все більше переходять до розгортання моделей RAG у випадках використання у виробництві, потреба в спостережуваності даних також стає першорядною. Організаціям потрібно буде більше інвестувати в комплексні процеси аудиту даних, щоб забезпечити надійність інформації, на яку посилаються LLM на основі RAG.

Одним із лідерів галузі, який робить значну ставку на моделі RAG, є Databricks. У нещодавньому чаті біля каміна на Money 2020 Алі Годсі, співзасновник і генеральний директор Databricks, розповів, що їхні клієнти активно використовують RAG, причому 60% випадків використання LLMs побудовано на цій архітектурі. Компанія розглядає цю нову технологію як наріжний камінь для майбутніх удосконалень спостереження за даними в LLM.

У 2024 році та в подальшому LLM на основі RAG стануть рушійною силою в еволюції обробки та аналізу даних. Підприємствам вкрай необхідно не тільки прийняти цю технологію, але й зміцнити свої методи спостереження за даними, щоб використовувати справжній потенціал LLM на основі RAG у постійно розширюваному ландшафті штучного інтелекту.

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Додайте собі сили. Доступ тут.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Розширення знань. Доступ тут.
• ПлатонЕСГ. вуглець, CleanTech, Енергія, Навколишнє середовище, Сонячна, Поводження з відходами. Доступ тут.
• PlatoHealth. Розвідка про біотехнології та клінічні випробування. Доступ тут.
• джерело: https://www.dataversity.net/the-rise-of-rag-based-llms-in-2024/