هوش مصنوعی (AI) شیوه درک رایانه ها و تولید زبان انسانی را تغییر داده است. مدل های سنتی پردازش زبان طبیعی (NLP) ، مانند GPT ، به طور گسترده ای برای تولید متن ، چت بابات و ایجاد محتوا استفاده شده است. با این حال ، آنها محدودیت هایی دارند ، که نسل بازیابی (RAG) با هدف غلبه بر آن انجام می شود.
در این مقاله ، ما تفاوت های کلیدی بین مدل های NLP RAG و سنتی را تجزیه خواهیم کرد و به شما کمک می کنیم تا بفهمید که چرا RAG پیشرفت مهمی در هوش مصنوعی است.
1. منبع دانش: استاتیک در مقابل بازیابی پویا
مدل های سنتی NLP
مدل های سنتی ، مانند GPT و BERT ، فقط به داده هایی که در آنها آموزش داده شده اند ، متکی هستند. آنها به منابع خارجی دسترسی ندارند ، به این معنی که آنها فقط می توانند بر اساس دانش از قبل موجود پاسخ دهند. این می تواند یک مشکل برای پاسخ به نمایش داده های زمان واقعی یا مبتنی بر واقعیت باشد ، به خصوص هنگام برخورد با رویدادهای اخیر.
مدل های پارچه ای
RAG با درج یک مرحله بازیابی بر روی مدل های سنتی بهبود می یابد. به جای اینکه فقط به دانش از پیش آموزش داده شده تکیه کند ، RAG به طور پویا قبل از ایجاد پاسخ ، اطلاعات خارجی مربوطه (مانند یک بانک اطلاعاتی یا منابع وب) را جستجو می کند. این به آن اجازه می دهد تا پاسخ های به روز و واقعی را ارائه دهد.
5. دقت و قابلیت اطمینان پاسخ ها
مدل های سنتی NLP
از آنجا که مدل های سنتی پاسخ هایی را بر اساس الگوهای احتمالی در متن ایجاد می کنند ، گاهی اوقات توهم ایجاد می کنند – پاسخ های صحیح یا گمراه کننده. آنها فاقد مکانیسم تأیید هستند ، به این معنی که ممکن است با اطمینان اطلاعات کاذب ارائه دهند.
مدل های پارچه ای
RAG با بازیابی حقایق در دنیای واقعی قبل از ایجاد پاسخ ، توهم را به حداقل می رساند. با استفاده از منابع دانش خارجی ، RAG می تواند اطلاعات را تأیید و بررسی کند و منجر به پاسخ های قابل اعتماد تر و دقیق تر شود.
3. سازگاری با اطلاعات جدید
مدل های سنتی NLP
پس از آموزش یک مدل سنتی NLP ، نمی تواند دانش خود را به روز کند ، مگر اینکه در داده های جدید ، که وقت گیر و گران است ، دوباره آموزش داده شود. این امر باعث می شود که آنها برای صنایعی که نیاز به به روزرسانی در زمان واقعی دارند ، مانند اخبار ، امور مالی و تحقیقات پزشکی ، کمتر مؤثر باشند.
مدل های پارچه ای
RAG به AI اجازه می دهد تا بدون آموزش مجدد با اطلاعات جدید و در حال تحول سازگار شود. از آنجا که داده ها را از یک پایگاه داده خارجی بازیابی می کند ، می تواند حقایق جدیدی را در صورت تقاضا در بر بگیرد و آن را انعطاف پذیرتر و به روز تر کند.
4. آگاهی و کیفیت پاسخ زمینه
مدل های سنتی NLP
مدل های سنتی متن را بر اساس الگوهای آموخته شده تولید می کنند اما ممکن است فاقد درک عمیق متنی باشند. پاسخ آنها ممکن است در هنگام برخورد با نمایش داده های پیچیده عمومی یا سطحی باشد.
مدل های پارچه ای
RAG با بازیابی اطلاعات اضافی که به درک بهتر نمایش داده های کاربر کمک می کند ، آگاهی از زمینه را تقویت می کند. این منجر به پاسخ های دقیق تر ، آموزنده و مرتبط تر ، به ویژه در زمینه های فنی یا دانش ، می شود.
موارد استفاده: چه موقع باید RAG را بیش از NLP سنتی انتخاب کنید؟
- برای محتوای استاتیک: اگر به یک چت بابات ، ژنراتور محتوا یا ابزار ترجمه زبان نیاز دارید ، ممکن است مدل های سنتی NLP کافی باشد.
- برای نمایش داده های مبتنی بر واقعیت: در صورت نیاز به اطلاعات در زمان واقعی و قابل اعتماد ، مانند پشتیبانی مشتری ، تجزیه و تحلیل مالی یا تحقیق ، RAG انتخاب بهتری است.
- برای کاهش اطلاعات غلط: اگر صحت بسیار مهم باشد ، مانند برنامه های پزشکی یا حقوقی ، RAG به اطمینان حاصل می کند که پاسخ ها بر اساس داده های واقعی است.
پایان
RAG تکامل مدل های NLP سنتی است و راهی را برای هوش مصنوعی فراهم می کند تا با دقت ، ارتباط و دانش در زمان واقعی ، پاسخ های خود را بازیابی و تولید کند. در حالی که مدل های سنتی قدرتمند هستند ، اعتماد آنها به داده های از پیش آموزش داده شده توانایی آنها را در ارائه پاسخ های به روز و قابل اعتماد محدود می کند.
با Rag ، هوش مصنوعی باهوش تر ، سازگار تر و مناسب تر برای برنامه های دنیای واقعی مناسب تر می شود. با ادامه تکامل هوش مصنوعی ، RAG به احتمال زیاد نقش مهمی در تقویت توانایی هوش مصنوعی در تعامل و درک جهان دارد.
