Βελτίωση μοντέλων επαυξημένης γλώσσας ανάκτησης: αυτοσυλλογισμός και προσαρμοστική αύξηση για συστήματα συνομιλίας

Δύο νέες προσεγγίσεις που έχουν προκύψει στον τομέα αυτό είναι πλαίσια αυτοσυλλογισμού και προσαρμοστική επαυξημένη παραγωγή ανάκτησης για συστήματα συνομιλίαςΣε αυτό το άρθρο, θα εμβαθύνουμε σε αυτές τις καινοτόμες τεχνικές και θα διερευνήσουμε πώς διευρύνουν τα όρια του εφικτού με τα γλωσσικά μοντέλα.

Η υπόσχεση και οι παγίδες των μοντέλων γλώσσας επαυξημένης ανάκτησης

Ας κατανοήσουμε την έννοια των Μοντέλων Γλωσσών με Επαυξημένη Ανάκτηση (RALM). Η βασική ιδέα πίσω από τα RALM είναι να συνδυάσουν τις τεράστιες δυνατότητες γνώσης και κατανόησης γλώσσας των προ-εκπαιδευμένων γλωσσικών μοντέλων με την ικανότητα πρόσβασης και ενσωμάτωσης εξωτερικών, ενημερωμένων πληροφοριών κατά την εξαγωγή συμπερασμάτων.

Ακολουθεί ένα απλό παράδειγμα για το πώς μπορεί να λειτουργήσει ένα βασικό RALM:

1. Ένας χρήστης κάνει μια ερώτηση: "Ποιο ήταν το αποτέλεσμα των Ολυμπιακών Αγώνων του 2024;"
2. Το σύστημα ανακτά σχετικά έγγραφα από μια εξωτερική βάση γνώσεων.
3. Το LLM επεξεργάζεται την ερώτηση μαζί με τις ανακτηθείσες πληροφορίες.
4. Το μοντέλο δημιουργεί μια απάντηση που βασίζεται τόσο στην εσωτερική του γνώση όσο και στα εξωτερικά δεδομένα.

Αυτή η προσέγγιση έχει δείξει μεγάλη υπόσχεση για τη βελτίωση της ακρίβειας και της συνάφειας των εξόδων LLM, ειδικά για εργασίες που απαιτούν πρόσβαση σε τρέχουσες πληροφορίες ή γνώσεις για συγκεκριμένο τομέα. Ωστόσο, τα RALM δεν είναι χωρίς τις προκλήσεις τους. Δύο βασικά ζητήματα με τα οποία έχουν αντιμετωπίσει οι ερευνητές είναι:

1. Αξιοπιστία: Πώς μπορούμε να διασφαλίσουμε ότι οι πληροφορίες που ανακτήθηκαν είναι σχετικές και χρήσιμες;
2. ΙχνηλασιμότηταΠώς μπορούμε να κάνουμε τη διαδικασία συλλογισμού του μοντέλου πιο διαφανή και επαληθεύσιμη;

Πρόσφατη έρευνα έχει προτείνει καινοτόμες λύσεις για αυτές τις προκλήσεις, τις οποίες θα διερευνήσουμε σε βάθος.

Αυτοσυλλογισμός: Ενίσχυση RALM με ρητές τροχιές συλλογισμού

Αυτή είναι η αρχιτεκτονική και η διαδικασία πίσω από τα LLM με επαυξημένη ανάκτηση, εστιάζοντας σε ένα πλαίσιο που ονομάζεται Αυτο-Συλλογιστική. Αυτή η προσέγγιση χρησιμοποιεί τροχιές για να ενισχύσει την ικανότητα του μοντέλου να συλλογίζεται πάνω σε ανακτημένα έγγραφα.

Όταν τίθεται μια ερώτηση, τα σχετικά έγγραφα ανακτώνται και υποβάλλονται σε επεξεργασία μέσω μιας σειράς συλλογιστικών βημάτων. Ο μηχανισμός Self-Reasoning εφαρμόζει διαδικασίες με επίγνωση στοιχείων και ανάλυση τροχιάς για να φιλτράρει και να συνθέσει πληροφορίες πριν από τη δημιουργία της τελικής απάντησης. Αυτή η μέθοδος όχι μόνο ενισχύει την ακρίβεια της εξόδου, αλλά διασφαλίζει επίσης ότι η συλλογιστική πίσω από τις απαντήσεις είναι διαφανής και ανιχνεύσιμη.

Στα παραπάνω παραδείγματα που παρέχονται, όπως ο προσδιορισμός της ημερομηνίας κυκλοφορίας της ταινίας «Catch Me If You Can» ή ο εντοπισμός των καλλιτεχνών που ζωγράφισαν την οροφή του Καθεδρικού Ναού της Φλωρεντίας, το μοντέλο φιλτράρει αποτελεσματικά τα ανακτημένα έγγραφα για να παράγει ακριβείς, υποστηριζόμενες από τα συμφραζόμενα απαντήσεις.

Αυτός ο πίνακας παρουσιάζει μια συγκριτική ανάλυση διαφορετικών παραλλαγών LLM, συμπεριλαμβανομένων μοντέλων LLaMA2 και άλλων μοντέλων επαυξημένης ανάκτησης σε εργασίες όπως NaturalQuestions, PopQA, FEVER και ASQA. Τα αποτελέσματα χωρίζονται μεταξύ των βασικών γραμμών χωρίς ανάκτηση και εκείνων που ενισχύονται με δυνατότητες ανάκτησης.

Αυτή η εικόνα παρουσιάζει ένα σενάριο όπου ένας LLM έχει την ευθύνη να παρέχει προτάσεις με βάση τα ερωτήματα των χρηστών, καταδεικνύοντας πώς η χρήση εξωτερικής γνώσης μπορεί να επηρεάσει την ποιότητα και τη συνάφεια των απαντήσεων. Το διάγραμμα επισημαίνει δύο προσεγγίσεις: μία όπου το μοντέλο χρησιμοποιεί ένα απόσπασμα γνώσης και μία όπου δεν το κάνει. Η σύγκριση υπογραμμίζει πώς η ενσωμάτωση συγκεκριμένων πληροφοριών μπορεί να προσαρμόσει τις απαντήσεις ώστε να είναι πιο ευθυγραμμισμένες με τις ανάγκες του χρήστη, παρέχοντας βάθος και ακρίβεια που διαφορετικά θα έλειπαν από ένα καθαρά γενετικό μοντέλο.

Μια πρωτοποριακή προσέγγιση για τη βελτίωση των RALM είναι η εισαγωγή πλαισίων αυτο-συλλογιστικής. Η βασική ιδέα πίσω από αυτή τη μέθοδο είναι η αξιοποίηση των δυνατοτήτων του ίδιου του γλωσσικού μοντέλου για τη δημιουργία σαφών τροχιών συλλογισμού, οι οποίες μπορούν στη συνέχεια να χρησιμοποιηθούν για τη βελτίωση της ποιότητας και της αξιοπιστίας των αποτελεσμάτων του.

Ας αναλύσουμε τα βασικά στοιχεία ενός πλαισίου αυτο-συλλογιστικής:

1. Διαδικασία Συνάφειας (ΚΤΥΠΗΜΑ)
2. Επιλεκτική διαδικασία με επίγνωση αποδεικτικών στοιχείων (EAP)
3. Διαδικασία ανάλυσης τροχιάς (ΠΑΡΑΚΕΝΤΗΣΗ)

Διαδικασία Συνάφειας (RAP)

Το RAP έχει σχεδιαστεί για να αντιμετωπίσει μία από τις θεμελιώδεις προκλήσεις των RALM: τον προσδιορισμό του κατά πόσον τα ανακτημένα έγγραφα είναι πράγματι σχετικά με το δεδομένο ερώτημα. Δείτε πώς λειτουργεί:

1. Το σύστημα ανακτά ένα σύνολο δυνητικά σχετικών εγγράφων χρησιμοποιώντας ένα μοντέλο ανάκτησης (π.χ. DPR ή Contriever).
2. Κατόπιν, δίνεται εντολή στο γλωσσικό μοντέλο να κρίνει τη συνάφεια αυτών των εγγράφων με την ερώτηση.
3. Το μοντέλο δημιουργεί ρητά λόγους που εξηγούν γιατί τα έγγραφα θεωρούνται σχετικά ή άσχετα.

Για παράδειγμα, με δεδομένη την ερώτηση «Πότε κατασκευάστηκε ο Πύργος του Άιφελ;», το RAP μπορεί να παράγει αποτελέσματα ως εξής:

Αυτή η διαδικασία βοηθά στο φιλτράρισμα άσχετων πληροφοριών νωρίς στην επεξεργασία, βελτιώνοντας τη συνολική ποιότητα των απαντήσεων του μοντέλου.

Επιλεκτική διαδικασία με επίγνωση αποδεικτικών στοιχείων (EAP)

Το EAP προχωρά την αξιολόγηση της συνάφειας ένα βήμα παραπέρα, δίνοντας οδηγίες στο μοντέλο να εντοπίσει και να παραθέσει συγκεκριμένα στοιχεία από τα σχετικά έγγραφα. Αυτή η διαδικασία μιμείται τον τρόπο με τον οποίο οι άνθρωποι θα μπορούσαν να προσεγγίσουν μια ερευνητική εργασία, επιλέγοντας βασικές προτάσεις και εξηγώντας τη συνάφειά τους. Δείτε πώς μπορεί να μοιάζει το αποτέλεσμα του EAP:

Αναφέροντας ρητά τις πηγές και εξηγώντας τη συνάφεια κάθε αποδεικτικού στοιχείου, το EAP ενισχύει την ιχνηλασιμότητα και την ερμηνευσιμότητα των αποτελεσμάτων του μοντέλου.

Διαδικασία ανάλυσης τροχιάς (TAP)

Το TAP είναι το τελικό στάδιο του πλαισίου αυτοσυλλογισμού, όπου το μοντέλο ενοποιεί όλες τις συλλογιστικές τροχιές που δημιουργήθηκαν στα προηγούμενα βήματα. Αναλύει αυτές τις τροχιές και παράγει μια συνοπτική περίληψη μαζί με μια τελική απάντηση. Η έξοδος του TAP μπορεί να μοιάζει κάπως έτσι:

Αυτή η διαδικασία επιτρέπει στο μοντέλο να παρέχει μια λεπτομερή εξήγηση του συλλογισμού του και μια συνοπτική απάντηση, καλύπτοντας τις διαφορετικές ανάγκες των χρηστών.

Εφαρμογή της αυτοσυλλογιστικής στην πράξη

Για την εφαρμογή αυτού του πλαισίου αυτοσυλλογισμού, οι ερευνητές έχουν εξερευνήσει διάφορες προσεγγίσεις, όπως:

1. Προτροπή προεκπαιδευμένων γλωσσικών μοντέλων
2. Βελτιστοποιήστε τα μοντέλα γλώσσας με τεχνικές αποδοτικές ως προς τις παραμέτρους, όπως το QLoRA
3. Ανάπτυξη εξειδικευμένων νευρωνικών αρχιτεκτονικών, όπως μοντέλα προσοχής πολλαπλών κεφαλών

Κάθε μία από αυτές τις προσεγγίσεις έχει τους δικούς της συμβιβασμούς όσον αφορά την απόδοση, την αποτελεσματικότητα και την ευκολία εφαρμογής. Για παράδειγμα, η προσέγγιση προτροπής είναι η απλούστερη στην εφαρμογή, αλλά μπορεί να μην παράγει πάντα συνεπή αποτελέσματα. Η τελειοποίηση με το QLoRA προσφέρει καλή ισορροπία απόδοσης και αποδοτικότητας, ενώ οι εξειδικευμένες αρχιτεκτονικές μπορεί να παρέχουν την καλύτερη απόδοση αλλά απαιτούν περισσότερους υπολογιστικούς πόρους για την εκπαίδευση.

Ακολουθεί ένα απλοποιημένο παράδειγμα για το πώς μπορείτε να εφαρμόσετε το RAP χρησιμοποιώντας μια προσέγγιση προτροπής με ένα γλωσσικό μοντέλο όπως το GPT-3:

import openai

def relevance_aware_process(question, documents):
    prompt = f"""
    Question: {question}
    
    Retrieved documents:
    {documents}
    
    Task: Determine if the retrieved documents are relevant to answering the question.
    Output format:
    Relevant: [True/False]
    Relevant Reason: [Explanation]
    
    Your analysis:
    """
    
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-002",
        prompt=prompt,
        max_tokens=150
    )
    
    return response.choices[0].text.strip()

# Example usage
question = "When was the Eiffel Tower built?"
documents = "The Eiffel Tower is a wrought-iron lattice tower on the Champ de Mars in Paris, France. It is named after the engineer Gustave Eiffel, whose company designed and built the tower. Constructed from 1887 to 1889 as the entrance arch to the 1889 World's Fair, it was initially criticized by some of France's leading artists and intellectuals for its design, but it has become a global cultural icon of France."

result = relevance_aware_process(question, documents)
print(result)

Adaptive Retrieval-Augmented Generation for Conversational Systems

Ενώ το πλαίσιο αυτοσυλλογισμού εστιάζει στη βελτίωση της ποιότητας και της ερμηνευσιμότητας των μεμονωμένων απαντήσεων, μια άλλη γραμμή έρευνας διερευνά πώς να κάνει την επαυξημένη παραγωγή ανάκτησης πιο προσαρμοστική στο πλαίσιο των συστημάτων συνομιλίας. Αυτή η προσέγγιση, γνωστή ως προσαρμοστική επαυξημένη παραγωγή ανάκτησης, στοχεύει να καθορίσει πότε πρέπει να χρησιμοποιηθεί εξωτερική γνώση σε μια συνομιλία και πώς να ενσωματωθεί αποτελεσματικά.

Η βασική ιδέα πίσω από αυτήν την προσέγγιση είναι ότι δεν απαιτεί κάθε στροφή σε μια συζήτηση ενίσχυση της εξωτερικής γνώσης. Σε ορισμένες περιπτώσεις, η υπερβολική εξάρτηση από τις ανακτημένες πληροφορίες μπορεί να οδηγήσει σε αφύσικες ή υπερβολικά λεπτομερείς απαντήσεις. Η πρόκληση, λοιπόν, είναι να αναπτυχθεί ένα σύστημα που μπορεί να αποφασίζει δυναμικά πότε να χρησιμοποιεί εξωτερική γνώση και πότε να βασίζεται στις εγγενείς δυνατότητες του μοντέλου.

Στοιχεία Adaptive Retrieval-Augmented Generation

Για την αντιμετώπιση αυτής της πρόκλησης, οι ερευνητές έχουν προτείνει ένα πλαίσιο που ονομάζεται RAGate, το οποίο αποτελείται από πολλά βασικά στοιχεία:

1. Ένας δυαδικός μηχανισμός πύλης γνώσης
2. Μια διαδικασία με επίγνωση της συνάφειας
3. Μια επιλεκτική διαδικασία με γνώση των αποδεικτικών στοιχείων
4. Μια διαδικασία ανάλυσης τροχιάς

Ο Δυαδικός Μηχανισμός Πύλης Γνώσης

Ο πυρήνας του συστήματος RAGate είναι μια δυαδική πύλη γνώσης που αποφασίζει αν θα χρησιμοποιηθεί εξωτερική γνώση για μια δεδομένη σειρά συνομιλίας. Αυτή η πύλη λαμβάνει υπόψη το πλαίσιο συνομιλίας και, προαιρετικά, τα ανακτημένα αποσπάσματα γνώσης για να λάβει την απόφασή της.

Ακολουθεί μια απλοποιημένη απεικόνιση του πώς μπορεί να λειτουργεί η δυαδική πύλη γνώσης:

def knowledge_gate(context, retrieved_knowledge=None):
    # Analyze the context and retrieved knowledge
    # Return True if external knowledge should be used, False otherwise
    pass

def generate_response(context, knowledge=None):
    if knowledge_gate(context, knowledge):
        # Use retrieval-augmented generation
        return generate_with_knowledge(context, knowledge)
    else:
        # Use standard language model generation
        return generate_without_knowledge(context)

Αυτός ο μηχανισμός πύλης επιτρέπει στο σύστημα να είναι πιο ευέλικτο και ενήμερο για τη χρήση της εξωτερικής γνώσης.

Εφαρμογή RAGate

Αυτή η εικόνα απεικονίζει το πλαίσιο RAGate, ένα προηγμένο σύστημα που έχει σχεδιαστεί για να ενσωματώνει εξωτερική γνώση στα LLM για βελτιωμένη παραγωγή απόκρισης. Αυτή η αρχιτεκτονική δείχνει πώς ένα βασικό LLM μπορεί να συμπληρωθεί με πλαίσιο ή γνώση, είτε μέσω άμεσης εισαγωγής είτε ενσωματώνοντας εξωτερικές βάσεις δεδομένων κατά τη διαδικασία παραγωγής. Αυτή η διπλή προσέγγιση—χρησιμοποιώντας τόσο εσωτερικές δυνατότητες μοντέλου όσο και εξωτερικά δεδομένα— δίνει τη δυνατότητα στο LLM να παρέχει πιο ακριβείς και σχετικές με τα συμφραζόμενα απαντήσεις. Αυτή η υβριδική μέθοδος γεφυρώνει το χάσμα μεταξύ της ακατέργαστης υπολογιστικής ισχύος και της τεχνογνωσίας σε συγκεκριμένο τομέα.

Αυτό παρουσιάζει μετρήσεις απόδοσης για διάφορες παραλλαγές μοντέλων στο πλαίσιο του RAGate, το οποίο εστιάζει στην ενσωμάτωση της ανάκτησης με τη μικρορύθμιση αποδοτικής παραμέτρου (PEFT). Τα αποτελέσματα υπογραμμίζουν την ανωτερότητα των μοντέλων που ενσωματώνονται στο πλαίσιο, ιδιαίτερα εκείνων που χρησιμοποιούν ενσωματώσεις ner-know και ner-source.

Τα μοντέλα RAGate-PEFT και RAGate-MHA επιδεικνύουν σημαντικές βελτιώσεις στην ακρίβεια, την ανάκληση και τις βαθμολογίες F1, υπογραμμίζοντας τα πλεονεκτήματα της ενσωμάτωσης τόσο του περιβάλλοντος όσο και της γνώσης. Αυτές οι στρατηγικές λεπτομέρειας επιτρέπουν στα μοντέλα να εκτελούν πιο αποτελεσματικά εργασίες έντασης γνώσης, παρέχοντας μια πιο ισχυρή και επεκτάσιμη λύση για εφαρμογές του πραγματικού κόσμου.

Για την εφαρμογή του RAGate, οι ερευνητές έχουν εξερευνήσει διάφορες προσεγγίσεις, όπως:

1. Χρήση μεγάλων μοντέλων γλώσσας με προσεκτικά σχεδιασμένες προτροπές
2. Βελτιστοποίηση μοντέλων γλώσσας χρησιμοποιώντας τεχνικές αποδοτικές ως προς τις παραμέτρους
3. Ανάπτυξη εξειδικευμένων νευρωνικών αρχιτεκτονικών, όπως μοντέλα προσοχής πολλαπλών κεφαλών

Κάθε μία από αυτές τις προσεγγίσεις έχει τα δικά της δυνατά και αδύνατα σημεία. Για παράδειγμα, η προσέγγιση προτροπής είναι σχετικά απλή στην εφαρμογή, αλλά μπορεί να μην παράγει πάντα συνεπή αποτελέσματα. Η τελειοποίηση προσφέρει καλή ισορροπία απόδοσης και αποδοτικότητας, ενώ οι εξειδικευμένες αρχιτεκτονικές μπορεί να παρέχουν την καλύτερη απόδοση αλλά απαιτούν περισσότερους υπολογιστικούς πόρους για την εκπαίδευση.

Ακολουθεί ένα απλοποιημένο παράδειγμα για το πώς μπορείτε να υλοποιήσετε ένα σύστημα τύπου RAGate χρησιμοποιώντας ένα βελτιωμένο μοντέλο γλώσσας:

 
import torch
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification

class RAGate:
    def __init__(self, model_name):
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
        self.model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
        
    def should_use_knowledge(self, context, knowledge=None):
        inputs = self.tokenizer(context, knowledge or "", return_tensors="pt", truncation=True, max_length=512)
        with torch.no_grad():
            outputs = self.model(**inputs)
        probabilities = torch.softmax(outputs.logits, dim=1)
        return probabilities[0][1].item() > 0.5  # Assuming binary classification (0: no knowledge, 1: use knowledge)

class ConversationSystem:
    def __init__(self, ragate, lm, retriever):
        self.ragate = ragate
        self.lm = lm
        self.retriever = retriever
        
    def generate_response(self, context):
        knowledge = self.retriever.retrieve(context)
        if self.ragate.should_use_knowledge(context, knowledge):
            return self.lm.generate_with_knowledge(context, knowledge)
        else:
            return self.lm.generate_without_knowledge(context)

# Example usage
ragate = RAGate("path/to/fine-tuned/model")
lm = LanguageModel()  # Your preferred language model
retriever = KnowledgeRetriever()  # Your knowledge retrieval system

conversation_system = ConversationSystem(ragate, lm, retriever)

context = "User: What's the capital of France?\nSystem: The capital of France is Paris.\nUser: Tell me more about its famous landmarks."
response = conversation_system.generate_response(context)
print(response)

Προκλήσεις και Μελλοντικές Κατευθύνσεις

Ενώ τα πλαίσια αυτο-συλλογισμού και η προσαρμοστική επαυξημένη παραγωγή ανάκτησης υπόσχονται πολλά, εξακολουθούν να υπάρχουν αρκετές προκλήσεις που εργάζονται για να αντιμετωπίσουν οι ερευνητές:

1. Υπολογιστική Αποδοτικότητα: Και οι δύο προσεγγίσεις μπορεί να είναι υπολογιστικά εντατικές, ειδικά όταν έχουμε να κάνουμε με μεγάλους όγκους ανακτημένων πληροφοριών ή δημιουργούμε μακροσκελείς συλλογιστικές τροχιές. Η βελτιστοποίηση αυτών των διαδικασιών για εφαρμογές σε πραγματικό χρόνο παραμένει ένας ενεργός τομέας έρευνας.
2. Ευρωστία: Η διασφάλιση ότι αυτά τα συστήματα λειτουργούν με συνέπεια σε ένα ευρύ φάσμα θεμάτων και τύπων ερωτήσεων είναι ζωτικής σημασίας. Αυτό περιλαμβάνει χειρισμό περιπτώσεων αιχμής και αντίθετες εισόδους που ενδέχεται να προκαλέσουν σύγχυση στην κρίση συνάφειας ή τους μηχανισμούς φραγής.
3. Πολυγλωσσική και Διαγλωσσική Υποστήριξη: Η επέκταση αυτών των προσεγγίσεων ώστε να λειτουργούν αποτελεσματικά σε πολλές γλώσσες και να χειρίζονται τη διαγλωσσική ανάκτηση και συλλογισμό πληροφοριών είναι μια σημαντική κατεύθυνση για μελλοντική εργασία.
4. Ενοποίηση με άλλες τεχνολογίες AI: Η διερεύνηση πώς αυτές οι προσεγγίσεις μπορούν να συνδυαστούν με άλλες τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης, όπως πολυτροπικά μοντέλα ή ενισχυτική μάθηση, θα μπορούσε να οδηγήσει σε ακόμη πιο ισχυρά και ευέλικτα συστήματα.

Συμπέρασμα

Η ανάπτυξη πλαισίων αυτοσυλλογισμού και προσαρμοστικής ανάκτησης-επαυξημένης παραγωγής αντιπροσωπεύει ένα σημαντικό βήμα προόδου στον τομέα της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας. Επιτρέποντας στα γλωσσικά μοντέλα να αιτιολογούν ρητά τις πληροφορίες που χρησιμοποιούν και να προσαρμόζουν δυναμικά τις στρατηγικές αύξησης της γνώσης τους, αυτές οι προσεγγίσεις υπόσχονται να κάνουν τα συστήματα AI πιο αξιόπιστα, ερμηνεύσιμα και ενήμερα.

Καθώς η έρευνα σε αυτόν τον τομέα συνεχίζει να εξελίσσεται, μπορούμε να περιμένουμε να δούμε αυτές τις τεχνικές να τελειοποιούνται και να ενσωματώνονται σε ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών, από συστήματα απάντησης ερωτήσεων και εικονικούς βοηθούς έως εκπαιδευτικά εργαλεία και ερευνητικά βοηθήματα. Η ικανότητα συνδυασμού της τεράστιας γνώσης που είναι κωδικοποιημένη σε μεγάλα γλωσσικά μοντέλα με δυναμικά ανακτημένες, ενημερωμένες πληροφορίες έχει τη δυνατότητα να φέρει επανάσταση στον τρόπο με τον οποίο αλληλεπιδρούμε με συστήματα τεχνητής νοημοσύνης και έχουμε πρόσβαση σε πληροφορίες.