రిట్రీవల్ ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ (RAG) ఉపయోగించి LLM భ్రాంతులను అధిగమించడం

పెద్ద భాషా నమూనాలు (LLMలు) మనం భాషను ఎలా ప్రాసెస్ చేయడం మరియు ఉత్పత్తి చేయడం వంటివి విప్లవాత్మకంగా మారుస్తున్నాయి, కానీ అవి అసంపూర్ణమైనవి. మానవులు చంద్రునిపై మేఘాలు లేదా ముఖాల్లో ఆకారాలను చూసినట్లే, LLMలు కూడా 'భ్రాంతి' కలిగిస్తాయి, ఇది ఖచ్చితమైన సమాచారాన్ని సృష్టిస్తుంది. ఈ దృగ్విషయం, అంటారు LLM భ్రాంతులు, LLMల వినియోగం విస్తరిస్తున్న కొద్దీ పెరుగుతున్న ఆందోళనను కలిగిస్తుంది.

తప్పులు వినియోగదారులను గందరగోళానికి గురి చేస్తాయి మరియు కొన్ని సందర్భాల్లో కంపెనీలకు చట్టపరమైన సమస్యలకు కూడా దారితీస్తాయి. ఉదాహరణకు, 2023లో, వైమానిక దళానికి చెందిన అనుభవజ్ఞుడైన జెఫరీ యుద్ధం (ది ఏరోస్పేస్ ప్రొఫెసర్ అని పిలుస్తారు) మైక్రోసాఫ్ట్‌పై దావా వేసింది మైక్రోసాఫ్ట్ యొక్క ChatGPT-ఆధారిత Bing శోధన కొన్నిసార్లు అతని పేరు శోధనపై వాస్తవికంగా సరికాని మరియు నష్టపరిచే సమాచారాన్ని ఇస్తుందని అతను కనుగొన్నప్పుడు. దోషిగా నిర్ధారించబడిన జెఫ్రీ లియోన్ యుద్ధంతో శోధన ఇంజిన్ అతనిని గందరగోళానికి గురి చేస్తుంది.

భ్రాంతులను పరిష్కరించడానికి, రిట్రీవల్-ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ (RAG) ఒక మంచి పరిష్కారంగా ఉద్భవించింది. ఇది LLMల ఫలితాల ఖచ్చితత్వం మరియు విశ్వసనీయతను మెరుగుపరచడానికి బాహ్య డేటాబేస్‌ల నుండి జ్ఞానాన్ని పొందుపరుస్తుంది. RAG LLMలను మరింత ఖచ్చితమైన మరియు నమ్మదగినదిగా ఎలా చేస్తుందో నిశితంగా పరిశీలిద్దాం. LLM భ్రాంతి సమస్యను RAG సమర్థవంతంగా ఎదుర్కోగలదా అని కూడా మేము చర్చిస్తాము.

LLM భ్రాంతులను అర్థం చేసుకోవడం: కారణాలు మరియు ఉదాహరణలు

వంటి ప్రఖ్యాత మోడల్‌లతో సహా LLMలు చాట్ GPT, ChatGLMమరియు క్లాడ్, విస్తృతమైన టెక్స్ట్యువల్ డేటాసెట్‌లపై శిక్షణ పొందారు, కానీ వాస్తవంగా తప్పు అవుట్‌పుట్‌లను ఉత్పత్తి చేయకుండా నిరోధించబడవు, ఈ దృగ్విషయాన్ని 'భ్రాంతులు' అని పిలుస్తారు. LLMలు వాటి వాస్తవ ఖచ్చితత్వంతో సంబంధం లేకుండా, అంతర్లీన భాషా నియమాల ఆధారంగా అర్థవంతమైన ప్రతిస్పందనలను రూపొందించడానికి శిక్షణ పొందినందున భ్రాంతులు సంభవిస్తాయి.

A టిడియో అధ్యయనం 72% మంది వినియోగదారులు LLMలు నమ్మదగినవని విశ్వసిస్తుండగా, 75% మంది AI నుండి కనీసం ఒక్కసారైనా తప్పుడు సమాచారాన్ని పొందారని కనుగొన్నారు. GPT-3.5 మరియు GPT-4 వంటి అత్యంత ఆశాజనకమైన LLM మోడల్‌లు కూడా కొన్నిసార్లు సరికాని లేదా అర్ధంలేని కంటెంట్‌ను ఉత్పత్తి చేయగలవు.

సాధారణ రకాలైన LLM భ్రాంతుల యొక్క సంక్షిప్త అవలోకనం ఇక్కడ ఉంది:

సాధారణ AI హాలూసినేషన్ రకాలు:

1. మూల సమ్మేళనం: ఒక మోడల్ వివిధ మూలాధారాల నుండి వివరాలను విలీనం చేసినప్పుడు, వైరుధ్యాలకు లేదా కల్పిత మూలాలకు కూడా దారితీసినప్పుడు ఇది జరుగుతుంది.
2. వాస్తవ లోపాలు: LLMలు ఖచ్చితమైన వాస్తవిక ప్రాతిపదికన కంటెంట్‌ను రూపొందించవచ్చు, ప్రత్యేకించి ఇంటర్నెట్ యొక్క స్వాభావిక దోషాలను బట్టి
3. అర్ధంలేని సమాచారం: LLMలు సంభావ్యత ఆధారంగా తదుపరి పదాన్ని అంచనా వేస్తాయి. ఇది వ్యాకరణపరంగా సరైనది కాని అర్థంలేని వచనానికి దారి తీస్తుంది, కంటెంట్ అధికారం గురించి వినియోగదారులను తప్పుదారి పట్టిస్తుంది.

గత సంవత్సరం, ChatGPT రూపొందించిన సమాచారంతో తప్పుదారి పట్టించిన ఇద్దరు న్యాయవాదులు తమ చట్టపరమైన పత్రాలలో ఉనికిలో లేని ఆరు కేసులను ప్రస్తావించినందుకు సాధ్యమైన ఆంక్షలను ఎదుర్కొన్నారు. ఈ ఉదాహరణ LLM-ఉత్పత్తి చేయబడిన కంటెంట్‌ను క్లిష్టమైన దృష్టితో చేరుకోవడం యొక్క ప్రాముఖ్యతను హైలైట్ చేస్తుంది, విశ్వసనీయతను నిర్ధారించడానికి ధృవీకరణ అవసరాన్ని నొక్కి చెబుతుంది. దాని సృజనాత్మక సామర్థ్యం కథనాలను చెప్పడం వంటి అనువర్తనాలకు ప్రయోజనం చేకూర్చినప్పటికీ, విద్యాసంబంధ పరిశోధనలు నిర్వహించడం, వైద్య మరియు ఆర్థిక విశ్లేషణ నివేదికలు రాయడం మరియు న్యాయ సలహాలను అందించడం వంటి వాస్తవాలకు ఖచ్చితంగా కట్టుబడి ఉండాల్సిన పనులకు ఇది సవాళ్లను కలిగిస్తుంది.

LLM భ్రాంతులకు పరిష్కారాన్ని అన్వేషించడం: తిరిగి పొందడం ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ (RAG) ఎలా పనిచేస్తుంది

2020 లో, LLM పరిశోధకులు అనే టెక్నిక్‌ని ప్రవేశపెట్టారు రిట్రీవల్ ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ (RAG) బాహ్య డేటా మూలాన్ని ఏకీకృతం చేయడం ద్వారా LLM భ్రాంతులను తగ్గించడానికి. సాంప్రదాయ LLMల వలె కాకుండా, వారి పూర్వ-శిక్షణ పొందిన జ్ఞానంపై మాత్రమే ఆధారపడతాయి, RAG-ఆధారిత LLM మోడల్‌లు ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వడానికి లేదా టెక్స్ట్‌ను రూపొందించే ముందు బాహ్య డేటాబేస్ నుండి సంబంధిత సమాచారాన్ని డైనమిక్‌గా తిరిగి పొందడం ద్వారా వాస్తవిక ఖచ్చితమైన ప్రతిస్పందనలను ఉత్పత్తి చేస్తాయి.

RAG ప్రక్రియ విచ్ఛిన్నం:

RAG ప్రక్రియ యొక్క దశలు: మూల

దశ 1: తిరిగి పొందడం

సిస్టమ్ వినియోగదారు ప్రశ్నకు సంబంధించిన సమాచారం కోసం నిర్దిష్ట నాలెడ్జ్ బేస్‌ను శోధిస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఎవరైనా చివరి సాకర్ ప్రపంచ కప్ విజేత గురించి అడిగితే, అది అత్యంత సంబంధిత సాకర్ సమాచారం కోసం చూస్తుంది.

దశ 2: ఆగ్మెంటేషన్

అసలు ప్రశ్న కనుగొనబడిన సమాచారంతో మెరుగుపరచబడుతుంది. సాకర్ ఉదాహరణను ఉపయోగించి, “సాకర్ ప్రపంచ కప్‌ను ఎవరు గెలుచుకున్నారు?” అనే ప్రశ్న. "అర్జెంటీనా సాకర్ ప్రపంచ కప్ గెలిచింది" వంటి నిర్దిష్ట వివరాలతో అప్‌డేట్ చేయబడింది.

దశ 3: తరం

సుసంపన్నమైన ప్రశ్నతో, LLM వివరణాత్మక మరియు ఖచ్చితమైన ప్రతిస్పందనను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. మా విషయంలో, అర్జెంటీనా ప్రపంచ కప్‌ను గెలుపొందడం గురించిన సమాచారం ఆధారంగా ఇది ప్రతిస్పందనను రూపొందిస్తుంది.

ఈ పద్ధతి లోపాలను తగ్గించడంలో సహాయపడుతుంది మరియు LLM యొక్క ప్రతిస్పందనలు మరింత నమ్మదగినవి మరియు ఖచ్చితమైన డేటా ఆధారంగా ఉంటాయి.

భ్రాంతులను తగ్గించడంలో RAG యొక్క లాభాలు మరియు నష్టాలు

ఉత్పత్తి ప్రక్రియను పరిష్కరించడం ద్వారా భ్రాంతులను తగ్గించడంలో RAG వాగ్దానం చేసింది. ఈ మెకానిజం RAG మోడల్‌లను మరింత ఖచ్చితమైన, తాజాగా మరియు సందర్భానుసారంగా సంబంధిత సమాచారాన్ని అందించడానికి అనుమతిస్తుంది.

నిశ్చయంగా, రిట్రీవల్ ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ (RAG) గురించి మరింత సాధారణ అర్థంలో చర్చించడం వలన వివిధ అమలులలో దాని ప్రయోజనాలు మరియు పరిమితుల గురించి విస్తృతంగా అర్థం చేసుకోవచ్చు.

RAG యొక్క ప్రయోజనాలు:

• మెరుగైన సమాచార శోధన: RAG పెద్ద డేటా మూలాల నుండి ఖచ్చితమైన సమాచారాన్ని త్వరగా కనుగొంటుంది.
• మెరుగైన కంటెంట్: ఇది వినియోగదారులకు అవసరమైన వాటి కోసం స్పష్టమైన, బాగా సరిపోలిన కంటెంట్‌ను సృష్టిస్తుంది.
• సౌకర్యవంతమైన ఉపయోగం: వినియోగదారులు తమ యాజమాన్య డేటా మూలాలను ఉపయోగించడం, ప్రభావాన్ని పెంచడం వంటి వారి నిర్దిష్ట అవసరాలకు సరిపోయేలా RAGని సర్దుబాటు చేయవచ్చు.

RAG యొక్క సవాళ్లు:

• నిర్దిష్ట డేటా అవసరం: సంబంధిత మరియు ఖచ్చితమైన సమాచారాన్ని అందించడానికి ప్రశ్న సందర్భాన్ని ఖచ్చితంగా అర్థం చేసుకోవడం కష్టం.
• వ్యాప్తిని: పనితీరును కొనసాగించేటప్పుడు పెద్ద డేటాసెట్‌లు మరియు ప్రశ్నలను నిర్వహించడానికి మోడల్‌ను విస్తరించడం కష్టం.
• నిరంతర నవీకరణ: తాజా సమాచారంతో నాలెడ్జ్ డేటాసెట్‌ను ఆటోమేటిక్‌గా అప్‌డేట్ చేయడం అనేది రిసోర్స్-ఇంటెన్సివ్.

RAGకి ప్రత్యామ్నాయాలను అన్వేషించడం

RAGతో పాటు, ఇక్కడ కొన్ని ఇతర ఆశాజనక పద్ధతులు ఉన్నాయి, ఇవి LLM పరిశోధకులను భ్రాంతులను తగ్గించడానికి వీలు కల్పిస్తాయి:

• G-EVAL: విశ్వసనీయ డేటాసెట్‌తో ఉత్పత్తి చేయబడిన కంటెంట్ ఖచ్చితత్వాన్ని క్రాస్ వెరిఫై చేస్తుంది, విశ్వసనీయతను పెంచుతుంది.
• స్వీయ తనిఖీ GPT: అవుట్‌పుట్‌లను ఖచ్చితమైన మరియు స్థిరంగా ఉంచడానికి దాని స్వంత లోపాలను స్వయంచాలకంగా తనిఖీ చేస్తుంది మరియు పరిష్కరిస్తుంది.
• ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్: ఖచ్చితమైన, సంబంధిత ప్రతిస్పందనల వైపు మోడల్‌లను మార్గనిర్దేశం చేయడానికి ఖచ్చితమైన ఇన్‌పుట్ ప్రాంప్ట్‌లను రూపొందించడంలో వినియోగదారులకు సహాయపడుతుంది.
• ఫైన్-ట్యూనింగ్: మెరుగైన డొమైన్-నిర్దిష్ట పనితీరు కోసం మోడల్‌ను టాస్క్-నిర్దిష్ట డేటాసెట్‌లకు సర్దుబాటు చేస్తుంది.
• లోరా (తక్కువ-ర్యాంక్ అడాప్టేషన్): ఈ పద్ధతి పని-నిర్దిష్ట అనుసరణ కోసం మోడల్ యొక్క పారామితులలో కొంత భాగాన్ని సవరిస్తుంది, సామర్థ్యాన్ని పెంచుతుంది.

RAG మరియు దాని ప్రత్యామ్నాయాల అన్వేషణ LLM ఖచ్చితత్వం మరియు విశ్వసనీయతను మెరుగుపరచడానికి డైనమిక్ మరియు బహుముఖ విధానాన్ని హైలైట్ చేస్తుంది. మేము ముందుకు సాగుతున్నప్పుడు, LLM భ్రాంతుల యొక్క స్వాభావిక సవాళ్లను పరిష్కరించడానికి RAG వంటి సాంకేతికతలలో నిరంతర ఆవిష్కరణ అవసరం.

లోతైన విశ్లేషణలు మరియు వార్తలతో సహా AI మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్‌లో తాజా పరిణామాలతో అప్‌డేట్ అవ్వడానికి, సందర్శించండి unite.AI.