Geri Alma Artırılmış Nesil Nedir?

Büyük Dil Modelleri (LLM'ler), doğal dil işleme (NLP) alanının geliştirilmesine katkıda bulunmuştur, ancak bağlamsal anlayışta mevcut bir boşluk devam etmektedir. Yüksek Lisans'lar bazen üretebilir Yanlış veya güvenilmez yanıtlar““ olarak bilinen bir fenomenhalüsinasyonlar.” 

Örneğin, ChatGPT ile halüsinasyonların meydana gelmesi yaklaşık olarak yaklaşık 15% 20% için zamanın yaklaşık %80'i.

Alma Artırılmış Üretim (RAG), LLM'nin çıktısını optimize ederek bağlam boşluğunu gidermek için tasarlanmış güçlü bir Yapay Zeka (AI) çerçevesidir. RAG, geri alma yoluyla engin dış bilgiden yararlanarak LLM'lerin kesin, doğru ve bağlamsal açıdan zengin yanıtlar oluşturma yeteneğini geliştirir.  

RAG'ın yapay zeka sistemleri içindeki önemini keşfederek, dil anlayışında ve üretiminde devrim yaratma potansiyelini ortaya çıkaralım.

Alma Artırılmış Nesil (RAG) nedir?

Hibrit bir çerçeve olarak, RAG Üretken ve erişim modellerinin güçlü yönlerini birleştirir. Bu kombinasyon, dahili temsilleri desteklemek ve daha kesin ve güvenilir yanıtlar üretmek için üçüncü taraf bilgi kaynaklarından yararlanır. 

RAG'ın mimarisi, diziden diziye (seq2seq) modelleri Yoğun Geçiş Erişimi (DPR) bileşenleriyle harmanlayan kendine özgüdür. Bu füzyon, modelin doğru bilgiye dayalı, bağlamsal olarak alakalı yanıtlar üretmesini sağlar. 

RAG, güvenilirliği ve doğruluğu sağlamak için sağlam bir doğrulama ve doğrulama mekanizmasıyla şeffaflık sağlar. 

Artırılmış Üretimin Geri Alınması Nasıl Çalışır? 

2020 yılında Meta şunları tanıttı: RAG çerçevesi Yüksek Lisans'ları eğitim verilerinin ötesine genişletmek. Açık kitap sınavı gibi RAG, yalnızca ezberlenmiş gerçeklere dayanmak yerine, sorulara yanıt olarak gerçek dünya bilgilerine erişerek Yüksek Lisans'ların daha kesin yanıtlar için uzmanlaşmış bilgilerden yararlanmasını sağlar.

Meta'nın Orijinal RAG Modeli (Resim Kaynak)

Bu yenilikçi teknik, bilgi odaklı bileşenleri birleştiren, dil modellerinin doğruluğunu, kesinliğini ve bağlamsal anlayışı geliştiren, veri odaklı bir yaklaşımdan ayrılır.

Ayrıca RAG, dil modellerinin yeteneklerini geliştirerek üç adımda çalışır.

RAG'ın Temel Bileşenleri (Resim Kaynak)

• Erişim: Erişim modelleri, dil modelinin yanıtını geliştirmek için kullanıcının istemine bağlı bilgileri bulur. Bu, kullanıcının girdisinin ilgili belgelerle eşleştirilmesini, doğru ve güncel bilgilere erişimin sağlanmasını içerir. Gibi teknikler Yoğun Geçit Erişimi (DPR) ve kosinüs benzerliği RAG'da etkili bir şekilde geri almaya katkıda bulunun ve bulguları daraltarak daha da iyileştirin. 
• Büyütme: Alma işleminin ardından RAG modeli, anahtar sözcük çıkarma vb. gibi hızlı mühendislik tekniklerini kullanarak kullanıcı sorgusunu alınan ilgili verilerle bütünleştirir. Bu adım, bilgileri ve bağlamı etkin bir şekilde istemciye iletir. Yüksek Lisans, doğru çıktı üretimi için kapsamlı bir anlayış sağlar.
• nesil: Bu aşamada, nihai yanıtı üretmek için, artırılmış bilginin kodu, diziden diziye gibi uygun bir model kullanılarak çözülür. Oluşturma adımı, model çıktısının tutarlı, doğru ve kullanıcının istemine göre uyarlanmış olmasını garanti eder.

RAG'ın Faydaları Nelerdir?

RAG, NLP'deki hataların azaltılması, statik veri kümelerine bağımlılığın azaltılması ve daha rafine ve doğru dil üretimi için bağlamsal anlayışın geliştirilmesi gibi kritik zorlukları ele alır.

RAG'ın yenilikçi çerçevesi, oluşturulan içeriğin hassasiyetini ve güvenilirliğini artırarak yapay zeka sistemlerinin verimliliğini ve uyarlanabilirliğini artırır.

1. LLM Halüsinasyonlarının Azaltılması

Dış bilgi kaynaklarını entegre ederek istemi RAG, yanıtların doğru ve bağlamsal olarak alakalı bilgilere sağlam bir şekilde dayanmasını sağlar. Yanıtlarda alıntılar veya referanslar da yer alabilir ve böylece kullanıcılara bilgileri bağımsız olarak doğrulama olanağı sağlanır. Bu yaklaşım, yapay zeka tarafından oluşturulan içeriğin güvenilirliğini önemli ölçüde artırır ve halüsinasyonları azaltır.

2. Güncel ve Doğru Yanıtlar 

RAG, sürekli olarak gerçek zamanlı bilgi alarak eğitim verilerinin veya hatalı içeriğin zaman kesintisini azaltır. Geliştiriciler en son araştırmaları, istatistikleri veya haberleri doğrudan üretken modellere sorunsuz bir şekilde entegre edebilir. Dahası, Yüksek Lisans'ları canlı sosyal medya yayınlarına, haber sitelerine ve dinamik bilgi kaynaklarına bağlar. Bu özellik, RAG'ı gerçek zamanlı ve kesin bilgi gerektiren uygulamalar için paha biçilmez bir araç haline getirir.

3. Maliyet verimliliği 

Chatbot geliştirme genellikle geniş eğitime sahip, API ile erişilebilen LLM'ler olan temel modellerin kullanılmasını içerir. Ancak bu FM'leri alana özgü veriler için yeniden eğitmek, yüksek hesaplama ve finansal maliyetlere neden olur. RAG, kaynak kullanımını optimize eder ve bilgileri gerektiği gibi seçerek getirir, gereksiz hesaplamaları azaltır ve genel verimliliği artırır. Bu, RAG uygulamasının ekonomik uygulanabilirliğini artırır ve yapay zeka sistemlerinin sürdürülebilirliğine katkıda bulunur.

4. Sentezlenmiş Bilgi

RAG, alınan bilgiyi üretken yeteneklerle kusursuz bir şekilde harmanlayarak kapsamlı ve ilgili yanıtlar oluşturur. Çeşitli bilgi kaynaklarının bu sentezi, modelin anlaşılmasının derinliğini artırarak daha doğru çıktılar sunar.

5. Eğitim Kolaylığı 

RAG'ın kullanıcı dostu yapısı, eğitim kolaylığında kendini göstermektedir. Geliştiriciler, modeli belirli alanlara veya uygulamalara uyarlayarak modele zahmetsizce ince ayar yapabilir. Eğitimdeki bu basitlik, RAG'ın çeşitli yapay zeka sistemlerine kusursuz entegrasyonunu kolaylaştırarak onu dil anlayışını ve üretimini ilerletmek için çok yönlü ve erişilebilir bir çözüm haline getirir.

RAG'ın çözme yeteneği LLM halüsinasyonları ve veri tazeliği sorunları, onu yapay zeka sistemlerinin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırmak isteyen işletmeler için çok önemli bir araç haline getiriyor.

RAG Kullanım Durumları

RAGUyarlanabilirliği, bilgi motorlarından arama yeteneklerinin geliştirilmesine kadar gerçek dünya etkisine sahip dönüştürücü çözümler sunar. 

1. Bilgi Motoru

RAG, geleneksel dil modellerini güncel ve özgün içerik oluşturmaya yönelik kapsamlı bilgi motorlarına dönüştürebilir. Eğitim platformları, araştırma ortamları veya bilgi yoğun endüstriler gibi en son bilgilerin gerekli olduğu senaryolarda özellikle değerlidir.

2. Arama Arttırma

LLM'leri arama motorlarıyla entegre ederek, arama sonuçlarını LLM tarafından oluşturulan yanıtlarla zenginleştirmek, bilgi sorgularına verilen yanıtların doğruluğunu artırır. Bu, kullanıcı deneyimini geliştirir ve iş akışlarını düzene sokarak görevleri için gerekli bilgilere erişimi kolaylaştırır. 

3. Metin Özetleme

RAG, büyük hacimli metinlerin kısa ve bilgilendirici özetlerini oluşturabilir. Ayrıca RAG, hassas ve kapsamlı bir şekilde geliştirilmesine olanak sağlayarak kullanıcıların zamandan ve emekten tasarruf etmesini sağlar. metin özetleri üçüncü taraf kaynaklardan ilgili verileri alarak. 

4. Soru-Cevap Sohbet Robotları

LLM'lerin sohbet robotlarına entegre edilmesi, şirket belgelerinden ve bilgi tabanlarından kesin bilgilerin otomatik olarak çıkarılmasını sağlayarak takip süreçlerini dönüştürür. Bu, sohbet robotlarının müşteri sorgularını doğru ve hızlı bir şekilde çözmedeki verimliliğini artırır. 

RAG'da Gelecek Beklentileri ve Yenilikler

Kişiselleştirilmiş yanıtlara, gerçek zamanlı bilgi sentezine ve sürekli yeniden eğitime olan bağımlılığın azaltılmasına giderek daha fazla odaklanan RAG, dinamik ve bağlamsal olarak bilinçli yapay zeka etkileşimlerini kolaylaştırmak için dil modellerinde devrim niteliğinde gelişmeler vaat ediyor.

RAG olgunlaştıkça, çeşitli uygulamalara yüksek doğrulukla kusursuz entegrasyonu, kullanıcılara gelişmiş ve güvenilir bir etkileşim deneyimi sunar.

Türkiye Dental Sosyal Medya Hesaplarından bizi takip edebilirsiniz. Unite.ai Yapay zeka yenilikleri hakkında daha iyi bilgiler edinmek ve teknoloji.