Sự trỗi dậy của LLM dựa trên RAG vào năm 2024 - DATAVERSITY

Sự trỗi dậy của LLM dựa trên RAG vào năm 2024 – DỮ LIỆU

Dấu thời gian: ngày 15 tháng 2024 năm 3 25:XNUMX sáng
Nút nguồn: 3062317

Khi chúng ta bước sang năm 2024, một xu hướng nổi bật sẽ xuất hiện: sự gia tăng của các mô hình thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) trong lĩnh vực mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Trước những thách thức do ảo giác và hạn chế đào tạo, LLM dựa trên RAG đang nổi lên như một giải pháp đầy hứa hẹn có thể định hình lại cách doanh nghiệp xử lý dữ liệu.

Sự gia tăng trong sự phổ biến của LLM vào năm 2023 mang theo một làn sóng khả năng biến đổi, nhưng không phải là không có những trở ngại. “Ảo giác” – những trường hợp trong đó mô hình tạo ra thông tin không chính xác hoặc hư cấu – và những hạn chế trong giai đoạn đào tạo đã gây lo ngại, đặc biệt là trong các ứng dụng dữ liệu doanh nghiệp. 

Tuy nhiên, sự ra đời của các mô hình RAG hứa hẹn sẽ giảm thiểu những thách thức này, mang đến một giải pháp mạnh mẽ có thể cách mạng hóa khả năng tiếp cận dữ liệu trong các tổ chức.

Các mô hình RAG đưa ra giải pháp chống lại những thách thức của ảo giác bằng cách cung cấp thông tin cập nhật và có thể kiểm tra được. Những mô hình này cho phép truy cập vào các kho dữ liệu bên ngoài, đảm bảo thông tin được cung cấp không chỉ đáng tin cậy mà còn cập nhật.

Đối với các doanh nghiệp dựa vào thông tin chi tiết theo hướng dữ liệu, việc sử dụng LLM dựa trên RAG có thể là yếu tố thay đổi cuộc chơi. Những mô hình này nâng cao độ tin cậy và mức độ phù hợp của thông tin thu được, cung cấp dữ liệu cập nhật, có thể kiểm tra được, rất quan trọng cho việc ra quyết định sáng suốt.

Điểm mấu chốt của các mô hình RAG nằm ở chỗ chứa kiến ​​thức chuyên môn về chủ đề bên ngoài mô hình, thường là trong cơ sở dữ liệu vectơ, biểu đồ tri thức hoặc bảng dữ liệu có cấu trúc. Thiết lập này tạo ra một lớp trung gian phức tạp và có độ trễ thấp giữa kho dữ liệu và người dùng cuối. Tuy nhiên, nó cũng khuếch đại hậu quả của dữ liệu không chính xác, đòi hỏi phải có một khung quan sát dữ liệu mạnh mẽ.

Khi các doanh nghiệp ngày càng chuyển sang triển khai các mô hình RAG trong các trường hợp sử dụng sản xuất, nhu cầu về khả năng quan sát dữ liệu cũng trở nên quan trọng. Các tổ chức sẽ cần đầu tư nhiều hơn vào các quy trình kiểm tra dữ liệu toàn diện để đảm bảo độ tin cậy của thông tin được tham chiếu bởi LLM dựa trên RAG.

Một trong những công ty dẫn đầu ngành đặt cược đáng kể vào các mô hình RAG là Databricks. Trong cuộc trò chuyện sôi nổi gần đây tại Money 2020, Ali Ghodsi, đồng sáng lập và Giám đốc điều hành của Databricks, đã tiết lộ rằng khách hàng của họ đang tích cực đón nhận RAG, với 60% trường hợp sử dụng của họ liên quan đến LLM được xây dựng dựa trên kiến ​​trúc này. Công ty coi công nghệ mới này là nền tảng cho những tiến bộ trong tương lai về khả năng quan sát dữ liệu trong LLM.

Vào năm 2024 trở đi, LLM dựa trên RAG sẽ trở thành động lực trong quá trình phát triển xử lý và phân tích dữ liệu. Điều bắt buộc là các doanh nghiệp không chỉ phải nắm bắt công nghệ này mà còn củng cố các phương pháp thực hành về khả năng quan sát dữ liệu của mình để khai thác tiềm năng thực sự của LLM dựa trên RAG trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo ngày càng mở rộng.

Dấu thời gian:

Thêm từ PHỔ THÔNG DỮ LIỆU