Retrieval Augmented Generation (RAG) - это система, разработанная для улучшения качества ответов LLM.
Обычно LLM генерируют свои результаты, основываясь исключительно на сохраненных обучающих данных.
С другой стороны, модели RAG ссылаются на внешний источник перед генерацией ответа.
Такой подход позволяет значительно снизить вероятность того, что LLM "галлюцинирует" неточную информацию.
Retrieval Augmented Generation (RAG) — что дальше?
RAG - это часть мета-тренда, связанного с методами оптимизации LLM.
Динамика тренда
Мы наблюдаем рост числа техник и подходов, направленных на улучшение обучения, подсказок и качества работы LLM.
Примерами тенденций в этой области являются подсказки в виде цепочки мыслей, синтетические данные, подсказки в виде нескольких выстрелов и увеличение объема данных.
Источник
Посмотрите больше постов про искусственный интеллект в моём блоге.
https://tiku.ru/blog/retrieval-augmented-generation-rag/
Комментарии
Отправить комментарий