در سال‌های اخیر، مدل‌های هوش مصنوعی مانند GPT-4 برای تولید متنی که شبیه به انسان است، بسیار محبوب شده‌اند. این مدل‌ها مدل‌های زبان بزرگ (LLM) نامیده می‌شوند و برای نوشتن مقاله، پاسخ به سؤالات و حتی ایجاد داستان عالی هستند. اما، آنها محدودیت هایی دارند. در مورد چگونگی صحبت خواهیم کرد Retrieval-Augmented Generation (RAG) این مدل ها را حتی بهتر می کند.
چرا مدل های زبان بزرگ (LLM) محدودیت هایی دارند؟
اگرچه LLM ها فوق العاده باهوش هستند، اما هنوز چالش هایی دارند
اطلاعات قدیمی
LLM ها فقط می دانند که در چه مواردی آموزش دیده اند. آنها از هیچ اتفاقی که پس از تمرینشان رخ داده نمی دانند، بنابراین می توانند آخرین اخبار یا حقایق را از دست بدهند.
حافظه محدود
اگر مکالمه طولانی داشته باشید یا سؤالات زیادی بپرسید، LLM ها می توانند قسمت اولیه مکالمه را فراموش کنند زیرا آنها فقط می توانند اطلاعات زیادی را در یک زمان ذخیره کنند.
گاهی حدس زدن
گاهی اوقات، LLM ها پاسخ را نمی دانند اما چیزی را می سازند که باورپذیر به نظر می رسد. این توهم نامیده می شود و اگر به اطلاعات صحیح نیاز داشته باشید مشکل بزرگی است.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) چیست؟
RAG به حل این مشکلات کمک می کند و به مدل هوش مصنوعی اجازه می دهد قبل از پاسخ دادن به شما اطلاعات را جستجو کند. در اینجا نحوه عملکرد آن آمده است
مرحله 1: یافتن اطلاعات
وقتی سوالی می‌پرسید، به‌جای تکیه بر آنچه مدل از قبل می‌داند، RAG اطلاعات اضافی را از وب، پایگاه‌های داده یا منابع دیگر جستجو می‌کند.
مرحله 2: ترکیب کنید
RAG پس از یافتن اطلاعات مرتبط، آن را در اختیار مدل هوش مصنوعی قرار می‌دهد که آن را با دانش خود ترکیب می‌کند تا به پاسخی برسد.
مرحله 3: ایجاد پاسخ
سپس هوش مصنوعی هم از اطلاعاتی که پیدا کرده و هم از آنچه قبلا می داند برای ایجاد پاسخ دقیق تر و به روزتر استفاده می کند.
RAG چگونه کمک می کند؟
در اینجا برخی از روش هایی که RAG نحوه عملکرد مدل های هوش مصنوعی را بهبود می بخشد، آورده شده است
به روز می ماند
RAG می تواند اطلاعات بلادرنگ را از منابع زنده جستجو کند، به این معنی که می تواند بر اساس حقایق فعلی به سوالات پاسخ دهد.
اشتباهات کمتر
از آنجایی که RAG حقایق واقعی را از منابع خارجی پیدا می کند، احتمال ایجاد اطلاعات اشتباه توسط هوش مصنوعی را کاهش می دهد.
به موضوعات خاص رسیدگی می کند
اگر هوش مصنوعی نیاز به پاسخ به سؤالی در مورد موضوع خاصی (مانند پزشکی یا قانون) داشته باشد، RAG می‌تواند داده‌هایی را از منابع مورد اعتماد در آن زمینه پیدا کند و پاسخ‌ها را بسیار قابل اعتمادتر کند.
به طور خلاصه، Retrieval-Augmented Generation (RAG) مدل‌های هوش مصنوعی را هوشمندتر و قابل اعتمادتر می‌کند و به آنها اجازه می‌دهد قبل از پاسخ دادن، اطلاعات بی‌درنگ پیدا کنند و از آن استفاده کنند. این آن را به ابزاری فوق العاده برای هر چیزی که به اطلاعات به روز یا واقعی نیاز دارد، مانند تحقیق، خدمات مشتری، یا یادگیری چیزهای جدید تبدیل می کند.
RAG یک توسعه هیجان‌انگیز است و نشان می‌دهد که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند در درک و کمک به ما در راه‌های مفیدتر بهتر شود.
ممنون که تا آخر خواندید هفته آینده با یک موضوع جالب دیگر می بینمت. تا آن زمان، یادگیری مبارک!
با من ارتباط برقرار کن
-
لینکدین
-
GitHub
