GPT-4 ಮತ್ತು Llama 3 ನಂತಹ ದೊಡ್ಡ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಗಳು (LLM ಗಳು) AI ಭೂದೃಶ್ಯದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಿವೆ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕ ಸೇವೆಯಿಂದ ವಿಷಯ ಉತ್ಪಾದನೆಯವರೆಗೆ ಅದ್ಭುತಗಳನ್ನು ಮಾಡಿದೆ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಅಗತ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಈ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಎರಡು ಶಕ್ತಿಶಾಲಿ ತಂತ್ರಗಳ ನಡುವೆ ಆಯ್ಕೆ ಎಂದರ್ಥ: ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ-ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ಜನರೇಷನ್ (RAG) ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ-ಶ್ರುತಿ.
ಈ ಎರಡೂ ವಿಧಾನಗಳು LLM ಗಳನ್ನು ವರ್ಧಿಸಿದರೂ, ಅವು ವಿಭಿನ್ನ ಗುರಿಗಳ ಕಡೆಗೆ ಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿವೆ ಮತ್ತು ವಿಭಿನ್ನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಯಶಸ್ವಿಯಾಗುತ್ತವೆ. ನಾವು ಈ ಎರಡು ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ವಿವರವಾಗಿ ಅನುಕೂಲಗಳು ಮತ್ತು ಅನಾನುಕೂಲಗಳನ್ನು ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡೋಣ ಮತ್ತು ಒಬ್ಬರು ತಮ್ಮ ಅಗತ್ಯಕ್ಕೆ ಒಂದನ್ನು ಹೇಗೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಬಹುದು.
ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ-ಆಗ್ಮೆಂಟೆಡ್ ಜನರೇಷನ್ (RAG)- ಇದು ಏನು?
RAG ಎಂಬುದು ಉತ್ಪಾದಕವನ್ನು ಸಿನರ್ಜಿಸ್ ಮಾಡುವ ಒಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ LLM ಗಳ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳು ಸಂದರ್ಭೋಚಿತವಾಗಿ ನಿಖರವಾದ ಉತ್ತರಗಳಿಗಾಗಿ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ. ತಾನು ಪರೀಕ್ಷಿಸಿದ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸುವುದಕ್ಕಿಂತ ಹೆಚ್ಚಾಗಿ, ಉತ್ತರ-ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತುಂಬಲು ಬಾಹ್ಯ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು ಅಥವಾ ಜ್ಞಾನ ಭಂಡಾರಗಳ ಮೂಲಕ RAG ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತದೆ.
RAG ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ
- ಎಂಬೆಡಿಂಗ್ ಮಾಡೆಲ್: ಹೋಲಿಕೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮಾಡಲು ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ವೆಕ್ಟರ್ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ಎಂಬೆಡ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ರಿಟ್ರೈವರ್: ಸಂಬಂಧಿತ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಪಡೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಎಂಬೆಡಿಂಗ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಜ್ಞಾನದ ನೆಲೆಯನ್ನು ನೋಡುತ್ತದೆ.
- ಮರುನಿರ್ದೇಶಕ: ಹಿಂಪಡೆದ ಡಾಕ್ಯುಮೆಂಟ್‌ಗಳು ಎಷ್ಟು ಸಂಬಂಧಿತವಾಗಿವೆ ಎಂಬುದರ ಪ್ರಕಾರ ಸ್ಕೋರ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಭಾಷಾ ಮಾದರಿ: ಹಿಂಪಡೆದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಕೆದಾರರ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಒಂದು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿ ವಿಲೀನಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
RAG ನ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು
- ಡೈನಾಮಿಕ್ ಜ್ಞಾನ ನವೀಕರಣಗಳು: ಮಾದರಿ ಮರುತರಬೇತಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚು ಕಡಿಮೆಯಾದ ನವೀಕರಣ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಮಾಹಿತಿಯ ಸಮರ್ಥ ಹಿಟ್ ಅನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
- ಭ್ರಮೆಯ ಕಡಿತ: ಬಾಹ್ಯ ಜ್ಞಾನದ ಮೇಲೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಗ್ರೌಂಡಿಂಗ್ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ, RAG ವಾಸ್ತವಿಕ ತಪ್ಪುಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
- ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ: ದೊಡ್ಡದಾದ, ವೈವಿಧ್ಯಮಯ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸುಲಭವಾಗಿ ಅಳವಡಿಸಬಹುದು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಗ್ರಾಹಕ ಏಜೆಂಟ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ಸುದ್ದಿ ಸಾರಾಂಶದಂತಹ ಉಪಯುಕ್ತ ಮುಕ್ತ ಮತ್ತು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗಾಗಿ ಅದರ ಆಯ್ಕೆಗಳನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
RAG ಯ ಮಿತಿಗಳು
- ಸುಪ್ತತೆ: ಮಾಹಿತಿಯ ಹೊರತೆಗೆಯುವಿಕೆಯಲ್ಲಿನ ಅತ್ಯಂತ ಗಮನವು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಸಮಯವನ್ನು ವಿಳಂಬಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸುಪ್ತತೆಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನೈಜ-ಸಮಯದ ಕೆಲಸದ ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ಅಪ್ರಸ್ತುತವಾಗುತ್ತದೆ.
- ಜ್ಞಾನದ ಗುಣಮಟ್ಟ: ಉತ್ತರಗಳು ಈ ಮೂಲಗಳ ಮೇಲೆ ಮಾತ್ರ ಅವಲಂಬಿತವಾಗಿರುವುದರಿಂದ ಬಾಹ್ಯ ಜ್ಞಾನದ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯಲ್ಲಿ ಅವಲಂಬನೆಯು ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ - ಅದು ಏನು?
ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ವಿಶೇಷವಾದ ಕಾರ್ಯ ನಿರ್ವಹಣೆಯ ತಯಾರಿಕೆಯಲ್ಲಿ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೊಮೇನ್ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಪೂರ್ವ-ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ LLM ಅನ್ನು ಮರುತರಬೇತಿ ನೀಡುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಾಗಿದ್ದು, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂದರ್ಭದ ಮಿತಿಯೊಳಗೆ ಅಸ್ತಿತ್ವದಲ್ಲಿರುವ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳನ್ನು ಮಾದರಿಯು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ.
ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಹೇಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುತ್ತದೆ
- ಡೇಟಾ ತಯಾರಿ: ಕಾರ್ಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ಸ್ವಚ್ಛಗೊಳಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿ, ಮೌಲ್ಯೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪರೀಕ್ಷಾ ಉಪವಿಭಾಗಗಳಾಗಿ ಹೊಂದಿಸಬೇಕು.
- ಮಾದರಿ ತರಬೇತಿ: ಬ್ಯಾಕ್‌ಪ್ರೊಪಗೇಷನ್ ಮತ್ತು ಗ್ರೇಡಿಯಂಟ್ ಡಿಸೆಂಟ್ ಅನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ LLM ಈ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
- ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ನ ವಿಷಯಗಳು: ಬ್ಯಾಚ್ ಗಾತ್ರ ಮತ್ತು ಕಲಿಕೆಯ ದರದಂತಹ ಕೆಲವು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಹೈಪರ್‌ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ವಿಷಯಗಳ ಮೇಲೆ ಉತ್ತಮ-ಶ್ರುತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.
ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ನ ಪ್ರಯೋಜನಗಳು
- ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣ: ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಮಾದರಿಯ ಕ್ರಮಗಳು, ಟೋನ್ ಮತ್ತು ಶೈಲಿಯ ಮೇಲೆ ಅಧಿಕಾರಿಗಳಿಗೆ ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
- ನಿರ್ಣಯದಲ್ಲಿ ದಕ್ಷತೆ: ಒಂದು ಎಲ್‌ಎಲ್‌ಎಂ ಅನ್ನು ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಿದಾಗ, ಅದು ಯಾವುದೇ ಬಾಹ್ಯ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಿಲ್ಲದೆ ತ್ವರಿತ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
- ವಿಶೇಷ ಕೌಶಲ್ಯ: ಘನೀಕರಿಸುವಿಕೆ, ವೈದ್ಯಕೀಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಗಳು ಮತ್ತು ಒಪ್ಪಂದದ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಂತಹ ಚೆನ್ನಾಗಿ ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಂಡ ಡೊಮೇನ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಗುಣಮಟ್ಟ ಮತ್ತು ನಿಖರತೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ.
ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ನ ಕಾನ್ಸ್
- ಸಂಪನ್ಮೂಲ-ತೀವ್ರ: ಉತ್ತಮ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಶಕ್ತಿ ಮತ್ತು ಸಮರ್ಪಕವಾಗಿ ಉತ್ತಮ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಲೇಬಲ್ ಡೇಟಾ ಎರಡೂ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
- ದುರಂತದ ಮರೆಯುವಿಕೆ: ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಹಿಂದೆ ಸ್ವಾಧೀನಪಡಿಸಿಕೊಂಡ ಸಾಮಾನ್ಯ ಜ್ಞಾನವನ್ನು ತಿದ್ದಿ ಬರೆಯಲು ಮತ್ತು ಆ ಮೂಲಕ ಹೊಸ ಕಾರ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಮಿತಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
- ಸ್ಥಿರ ಜ್ಞಾನದ ಆಧಾರ: ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿದ ನಂತರ, ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಹೊಸ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮರುಪಾಠಿಸದ ಹೊರತು ಅದರ ಜ್ಞಾನವು ಹಾಗೇ ಉಳಿಯುತ್ತದೆ.
RAG ಮತ್ತು ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ನಡುವಿನ ಪ್ರಮುಖ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು
| ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯ | ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ-ವರ್ಧಿತ ಜನರೇಷನ್ (RAG) | ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ |
|---|---|---|
| ಜ್ಞಾನದ ಮೂಲ | ಬಾಹ್ಯ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ಗಳು (ಡೈನಾಮಿಕ್) | ತರಬೇತಿಯ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಆಂತರಿಕಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ (ಸ್ಥಿರ) |
| ಹೊಸ ಡೇಟಾಗೆ ಹೊಂದಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ | ಹೆಚ್ಚು; ಬಾಹ್ಯ ಮೂಲಗಳ ಮೂಲಕ ನವೀಕರಣಗಳು | ಕಡಿಮೆ; ಮರುತರಬೇತಿ ಅಗತ್ಯವಿದೆ |
| ಸುಪ್ತತೆ | ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ಹಂತಗಳ ಕಾರಣದಿಂದಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿನದು | ಕಡಿಮೆ; ನೇರ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಉತ್ಪಾದನೆ |
| ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣ | ಸೀಮಿತ; ಬಾಹ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ | ಹೆಚ್ಚು; ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ |
| ಸ್ಕೇಲೆಬಿಲಿಟಿ | ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾಸೆಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಸುಲಭವಾಗಿ ಮಾಪಕಗಳು | ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಸಂಪನ್ಮೂಲ-ತೀವ್ರ |
| ಕೇಸ್ ಉದಾಹರಣೆಗಳನ್ನು ಬಳಸಿ | ನೈಜ-ಸಮಯದ ಪ್ರಶ್ನೋತ್ತರ, ಸತ್ಯ-ಪರಿಶೀಲನೆ | ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ, ಡೊಮೇನ್-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಕಾರ್ಯಗಳು |
RAG ವರ್ಸಸ್ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಯಾವಾಗ ಆರಿಸಬೇಕು
ನೈಜ-ಸಮಯದ ಮಾಹಿತಿಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಪ್ರದೇಶ
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗೆ ನೈಜ-ಸಮಯದ, ನವೀಕೃತ ಜ್ಞಾನದ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ನಂತರ RAG ಅನ್ನು ಬಳಸಬೇಕು: ಸುದ್ದಿ ಸಾರಾಂಶ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳು ವೇಗವಾಗಿ ಬದಲಾಗುತ್ತಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿವೆ. ಉದಾಹರಣೆ: ಸ್ಟಾಕ್ ಬೆಲೆಗಳು ಮತ್ತು ಹವಾಮಾನ ಡೇಟಾದಂತಹ ಲೈವ್ ಅಪ್‌ಡೇಟ್‌ಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುವ ವರ್ಚುವಲ್ ಸಹಾಯಕ.
ಡೊಮೇನ್ ಪರಿಣತಿ
ಕಿರಿದಾದ ಡೊಮೇನ್‌ನ ನಿಖರತೆಗಾಗಿ ಉತ್ತಮ-ಶ್ರುತಿ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ, ಕಾನೂನು ದಾಖಲೆ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಪಠ್ಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಒಬ್ಬರು ಉತ್ತಮ-ಶ್ರುತಿಗೆ ಹೋಗಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆ: ರೋಗಿಗಳ ಟಿಪ್ಪಣಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಗಳ ರೋಗನಿರ್ಣಯದಲ್ಲಿ ಬಳಸಲು ವೈದ್ಯಕೀಯ ಸಾಹಿತ್ಯದಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಉತ್ತಮ-ಶ್ರುತಿ ಮಾದರಿ.
ಸ್ಕೇಲ್
ನಮ್ಮ ಜಾಗದಲ್ಲಿ ತೆರೆದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಗೆ ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್‌ನೊಂದಿಗೆ RAG ಪ್ರಮುಖವಾಗಿದೆ, ವಿಭಿನ್ನ ಜ್ಞಾನದ ನೆಲೆಗಳಿಂದ ಆವಿಷ್ಕಾರಗಳನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಪಡೆಯುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆ: ಮರುತರಬೇತಿ ಇಲ್ಲದೆ ಬಹು-ಉದ್ಯಮದ ಕಾಮೆಂಟ್‌ಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ನೈಜ-ಕೇಸ್ ಉತ್ತರಗಳೊಂದಿಗೆ ಹುಡುಕಾಟ ಎಂಜಿನ್.
ಸಂಪನ್ಮೂಲ ಲಭ್ಯತೆ
ಸ್ಥಿರ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಸಾಕಾಗುವ ಸಣ್ಣ-ಪ್ರಮಾಣದ ಬಳಕೆಯ ಸಂದರ್ಭಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ-ಶ್ರುತಿಯು ಉತ್ತಮ ಒಟ್ಟಾರೆ ಆಯ್ಕೆಯಾಗಿರಬಹುದು. ಉದಾಹರಣೆ: ಕಂಪನಿಯಿಂದ ಆಂತರಿಕವಾಗಿ ಬಳಸುವ FAQ ಗಳ ಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದ ಬೋಟ್.
ಉದಯೋನ್ಮುಖ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳು
- ಹೈಬ್ರಿಡ್ ವಿಧಾನಗಳು: RAG ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆಗೊಳಿಸುವುದರೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸುವುದು, ಎರಡೂ ಪ್ರಪಂಚದ ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾದದ್ದು. ಉದಾಹರಣೆಗೆ:
- ಕಾರ್ಯ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳಲ್ಲಿ ಭಾಷಾ ಮಾದರಿಯನ್ನು ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿ ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡುವಾಗ ಡೈನಾಮಿಕ್ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲು RAG. ಉದಾಹರಣೆ: ಕಾನೂನು ಸಹಾಯಕರು ಪ್ರಕರಣದ ಕಾನೂನುಗಳನ್ನು ಸುಸಂಬದ್ಧವಾಗಿ ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸುವಾಗ ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತಾರೆ.
- ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್-ಸಮರ್ಥ ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ (PEFT): ಲೋರಾ (ಕಡಿಮೆ-ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಳವಡಿಕೆ) ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಪ್ಯಾರಾಮೀಟರ್ ನವೀಕರಣಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಪ್ರಯತ್ನದಲ್ಲಿ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಹೀಗಾಗಿ ಗರಿಷ್ಠ ನಿಖರತೆಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುವಾಗ ಬಹಳ ಸೀಮಿತ ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಪ್ರಯತ್ನಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
- ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ RAG: ಭವಿಷ್ಯದ ಪ್ರಗತಿಗಳು ವಿವಿಧ ಮಾಧ್ಯಮಗಳ ಮೂಲಕ ಉತ್ಕೃಷ್ಟವಾದ ಸಂವಹನಕ್ಕಾಗಿ ಪಠ್ಯ, ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಆಡಿಯೊವನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ RAG ವ್ಯವಸ್ಥೆಗಳಲ್ಲಿ ಸಂಯೋಜಿತ ನೋಟವನ್ನು ಅಳವಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತವೆ.
- RAG ನಲ್ಲಿ ಬಲವರ್ಧನೆ ಕಲಿಕೆ: ಬಲವರ್ಧನೆಯ ಕಲಿಕೆಯು ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾದ ಮತ್ತು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣವಾದ ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಮಾದರಿಗಳಿಗೆ ಬಹುಮಾನ ನೀಡುವ ಮೂಲಕ ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳನ್ನು ಅತ್ಯುತ್ತಮವಾಗಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.
[ಇದನ್ನೂ ಓದಿ: ಮಲ್ಟಿಮೋಡಲ್ ಲಾರ್ಜ್ ಲ್ಯಾಂಗ್ವೇಜ್ ಮಾಡೆಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ (MLLMs) AI ಅನ್ನು ಕ್ರಾಂತಿಗೊಳಿಸುವುದು]
ನೈಜ ಪ್ರಪಂಚದ ಉದಾಹರಣೆಗಳು
| ಚಿಂದಿ | ಸೂಕ್ಷ್ಮ-ಶ್ರುತಿ |
|---|---|
| ಸಿರಿ ಮತ್ತು ಅಲೆಕ್ಸಾದಂತಹ ವರ್ಚುವಲ್ ಸಹಾಯಕರು ಲೈವ್ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ. | ಭಾವನಾತ್ಮಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮಾದರಿಗಳು ಅಂತಿಮವಾಗಿ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮವನ್ನು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡಲು ಉದ್ದೇಶಿಸಲಾಗಿದೆ. |
| ಐತಿಹಾಸಿಕ ಡೇಟಾ ಮತ್ತು FAQ ಗಳನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಟಿಕೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಗ್ರಾಹಕ ಬೆಂಬಲ ಪರಿಕರಗಳು. | ಕಾನೂನು AI ನ್ಯಾಯವ್ಯಾಪ್ತಿ-ಆಧಾರಿತ ಕೇಸ್ ಕಾನೂನಿನ ಮೇಲೆ ತರಬೇತಿ ಪಡೆದಿದೆ. |
| ಸಂಶೋಧನಾ ಪರಿಕರಗಳು ಕೆಲವು ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಜರ್ನಲ್‌ಗಳಿಂದ ಪೇಪರ್‌ಗಳನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯುತ್ತವೆ. | ಉದ್ಯಮ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟಪಡಿಸುವ ಭಾಷಾ ಜೋಡಿಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಟ್ಯೂನ್ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಅನುವಾದ ಮಾದರಿಗಳು. |
ತೀರ್ಮಾನ
RAG ಮತ್ತು ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಎರಡೂ LLM ಗಳನ್ನು ಉತ್ತಮಗೊಳಿಸುವಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ಸವಾಲುಗಳನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಪ್ರಬಲ ತಂತ್ರಗಳಾಗಿವೆ. RAG ಗಾಗಿ ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ, ಸ್ಕೇಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಮರುಪಡೆಯುವಿಕೆಗೆ ಗಮನವು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿದ್ದಾಗ, ಮತ್ತು, ಇದಕ್ಕೆ ವಿರುದ್ಧವಾಗಿ, ಉತ್ತಮ-ಶ್ರುತಿ ಕಾರ್ಯ-ಆಧಾರಿತ ನಿಖರತೆ, ಗ್ರಾಹಕೀಕರಣ ಮತ್ತು ಪರಿಣತಿಯು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾದಾಗ.
