Dirbtinis intelektas (AI) nuolat evoliucionuoja, su perversmais ir naujovėmis, kurios yra pranešamos reguliariai. Contextual AI neseniai paskelbė apie RAG 2.0, kuris sulaukė pramonės dėmesio, žadėdamas iš naujo apibrėžti AI našumo rodiklius ir revoliucionizuoti šią sritį.
RAG 2.0 yra reikšmingas žingsnis į priekį įkuriant Kontekstinės Kalbos Modelius (CLMs). Šie modeliai, sukurti naudojant RAG 2.0, pasiekia naujausio tipo našumą įvairiuose pramonės rodikliuose, nustatant naujus standartus tam, ką gali pasiekti AI.
Centrinėje RAG 2.0 inovacijoje slypi Kontekstiniai Kalbos Modeliai (CLMs). Šie modeliai yra kruopščiai sureguliuoti, kad suprastų ir generuotų žmogiškam tekstui panašius tekstus pagal kontekstą, todėl yra nepaprastai universalūs įvairioms sritims. Tai, kas išskiria CLMs, yra jų sugebėjimas lenkti stiprius RAG pagrindus, sukurtus naudojant GPT-4 ir kitus geriausius atviro kodo modelius, tokius kaip Mixtral.
RAG 2.0 ir jo Kontekstiniai Kalbos Modeliai turi platesnes reikšmes AI pramonei. Įmonės gali dabar diegti AI sprendimus, kurie supranta ir sąveikauja su žmogiška kalba natūralesnė ir efektyviau. Ši pažanga klientų įtrauklumo ir patenkinimo srityje atveria naujas galimybes turinio kūrimui, kurį AI gali paremti ar net vadovauti autentiškų ir patrauklių rašytinių medžiagų kūrimui.
AI tyrimų bendruomenei, RAG 2.0 nustato naują modelio kūrimo laipsnį. Šis iššūkis tyrimo atliekam tiesiogiai iki ribų ir įtraukia galvoti apie tai, kaip giliau kontekstinis supratimas gali būti pasiektas. CLMs našumas pramonės rodikliuose taip pat nustato naują standartą vertinant AI modelius, grįžtant kelią naujovėms, kurios galėtų padaryti AI intuityvesnį ir žmoniškesnį savo supratimu ir kalbos generavimu.
Nors RAG 2.0 atneša daug žadančių pasiekimų, yra išliekančių iššūkių. Kūrimas dar išmanesnių AI modelių reikalauja didžiulių duomenų ir skaičiavimo išteklių kiekių, kylant klausimus apie tvarumą ir prieinamumą. Kadangi AI tampa efektyvesnė suprantant ir generuojant žmogiškai panašią kalbą, etiniai klausimai tampa vis svarbesni. Contextual AI ir plačioji pramonė turės spręsti šiuos iššūkius tiesiogiai, užtikrindamos, kad AI plėtros būtų atsakingos ir prieinamos.
Išvada
RAG 2.0 ir jo Kontekstiniai Kalbos Modeliai žymi reikšmingą laimėjimą AI plėtros srityje. Contextual AI skatina ribas AI supratime ir sąveikoje su žmogiška kalba, pavyzdinai paisant pagal našumą ir rodiklius, perėjimo į ateitį, kurioje AI be vargo integruojasi į mūsų gyvenimus. Kol ir pirmiau neišnaudoti perfekcijos, RAG 2.0 neabejotinai bus prisimintas kaip tam tikras posūkis, tobulinant protingesnius ir kontekstu suprantančius AI sistemas.
DUK
The source of the article is from the blog aovotice.cz