«Как Bing Chat превосходит ChatGPT в предоставлении актуальных данных в режиме реального времени? Знакомьтесь с Retrieval Augmented Generation (RAG)».

«Bing Chat лидер в предоставлении актуальных данных в режиме реального времени. Узнайте больше о Retrieval Augmented Generation (RAG) и преимуществах перед ChatGPT»

С развитием больших языковых моделей (LLM) в последнее время эти модели произвели перелом в областях искусственного интеллекта и машинного обучения. Эти модели привлекли значительное внимание масс и сообщества искусственного интеллекта, что привело к невероятному развитию в области обработки, генерации и понимания естественного языка. Лучшим примером LLM является известная ChatGPT на основе архитектуры GPT от OpenAI, которая изменила способ взаимодействия человека с технологиями на основе искусственного интеллекта.

Хотя LLM продемонстрировали большие возможности в задачах генерации текста, ответов на вопросы, резюмирования текста и перевода языка, они всё же имеют свои недостатки. Эти модели иногда могут создавать информацию в форме вывода, которая может быть неточной или устаревшей по своей природе. Даже отсутствие правильной атрибуции источника может затруднить проверку надежности вывода, созданного LLM.

Что такое Retrieval Augmented Generation (RAG)?

• Исследование альтернатив с открытым исходным кодом для моделей OpenAI
• Inflection-2 превосходит PaLM-2 от Google прорыв в моделях AI-языка
• ‘Узнайте, как оценить риск систем искусственного интеллекта’

Метод, называемый Retrieval Augmented Generation (RAG), решает перечисленные выше ограничения. RAG – это искусственно интеллектуальная система, которая собирает факты из внешней базы знаний, чтобы дать большим языковым моделям доступ к точной и актуальной информации.

Благодаря интеграции поиска внешних знаний RAG удалось существенно улучшить LLM. Кроме высокой точности, RAG предоставляет потребителям прозрачность, раскрывая детали процесса генерации LLM. RAG решает ограничения обычных LLM и гарантирует более надежную, осознанную контекстно и осведомленную коммуникацию, плавно сочетая поиск внешнего и генеративного методов.

Преимущества RAG

1. Улучшенное качество ответов – Retrieval Augmented Generation сосредоточивается на проблеме несогласованных ответов, генерируемых LLM, гарантируя более точные и надежные данные.

1. Получение актуальной информации – RAG интегрирует внешнюю информацию во внутреннее представление, чтобы убедиться, что LLM имеют доступ к актуальным и достоверным фактам. Это гарантирует, что ответы основаны на актуальных знаниях, что улучшает точность и актуальность модели.

1. Прозрачность – Реализация RAG позволяет пользователям получить источники модели в системах вопросов и ответов на основе LLM. Позволяя пользователям проверить достоверность утверждений, LLM способствует прозрачности и увеличивает доверие к предоставляемым данным.

1. Уменьшение потери и галлюцинации информации – RAG уменьшает возможность утечки конфиденциальной информации моделью или получения ложных и вводящих в заблуждение результатов, исходя из проверяемых фактов. Это уменьшает вероятность неправильной интерпретации информации LLM путем использования более достоверной внешней базы знаний.

1. Уменьшение вычислительных затрат – RAG сокращает необходимость постоянных корректировок параметров и обучения в ответ на изменяющиеся условия. Это снижает финансовое и вычислительное бремя, повышая стоимостную эффективность бизнес-чат-ботов, работающих на основе LLM.

Как работает RAG?

Retrieval Augmented Generation, или RAG, использует всю доступную информацию, такую как структурированные базы данных и неструктурированные материалы, такие как PDF. Этот гетерогенный материал преобразуется в общий формат и собирается в базу знаний, которую система генеративного искусственного интеллекта может использовать.

Ключевым шагом является преобразование данных в этой базе знаний в числовое представление с использованием встроенной языковой модели. Затем используется векторная база данных с быстрыми и эффективными возможностями поиска для хранения этих числовых представлений. Как только система генеративного искусственного интеллекта дает запрос, эта база данных позволяет быстро извлекать наиболее соответствующую контексту информацию.

Компоненты RAG

RAG состоит из двух компонентов: извлекающих и генеративных моделей. RAG сочетает эти два компонента, чтобы функционировать как гибридная модель. В то время как генеративные модели отлично создают язык, соответствующий контексту, а извлекающие компоненты хороши в получении информации из внешних источников, таких как базы данных, публикации или веб-страницы. Уникальной особенностью RAG является то, насколько хорошо он интегрирует эти компоненты для создания симбиотического взаимодействия.

RAG также способен глубоко понимать вопросы пользователей и давать ответы, выходящие за пределы простой точности. Модель отличается как мощный инструмент для интерпретации и создания сложного и контекстно насыщенного языка, обогащая ответы контекстуальной глубиной в дополнение к предоставлению точной информации.

Заключение

В заключение, RAG – невероятная техника в мире крупномасштабных языковых моделей и искусственного интеллекта. Он имеет большой потенциал для улучшения точности информации и пользовательских впечатлений, интегрируясь в различные приложения. RAG предлагает эффективный способ информировать и повышать производительность LLM, что позволяет улучшить их применение в ИИ с большей уверенностью и точностью.

Ссылки:

• https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/retrieval-augmented-generation-overview
• https://stackoverflow.blog/2023/10/18/retrieval-augmented-generation-keeping-llms-relevant-and-current/
• https://redis.com/glossary/retrieval-augmented-generation/

Статья Как Bing Chat превосходит ChatGPT в предоставлении актуальных знаний в реальном времени? Знакомство с Retrieval Augmented Generation (RAG) появилась сначала на MarkTechPost.