#186 Introduction à GenAI RAG
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on Thu Feb 15 2024 00:00:00 GMT-0800 (Pacific Standard Time)
with Eduardo Alverez, Darren W Pulsipher,
Dans une sphère numérique en rapide évolution, l'Intelligence Artificielle générative (GenAI) capte l'attention des technophiles à travers le globe. Considérée comme l'avenir de la technologie de l'IA, la GenAI élargit les frontières avec son potentiel pour des simulations précises et la modélisation de données. Une figure proéminente dans ce domaine, Eduardo Alveraz, architecte de solutions d'IA chez Intel et ancien géophysicien, détient des connaissances inestimables dans ce monde fascinant de la GenAI.
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Une Intersection de la Géophysique et de l’IA
Le parcours d’Eduardo de la géophysique à l’intelligence artificielle offre un contexte passionnant à l’émergence de GenAI. Alors qu’il passait d’un rôle pratique sur le terrain à un rôle de bureau d’interprétation des données géophysiques, Eduardo a été initié au monde toujours intrigant de l’apprentissage automatique et de l’IA. Son expérience directe de la collecte et du traitement des données a joué un rôle essentiel alors qu’il explorait l’univers saturé de technologie de l’IA. Ce parcours souligne comment des disciplines souvent perçues comme distinctes peuvent contribuer de manière significative au développement et à l’application de la technologie de l’IA.
Comblant le fossé entre les scientifiques de données et les utilisateurs
L’IA générative présente plusieurs avantages prometteurs, l’un des principaux étant son potentiel à servir de pont entre les data scientists et les utilisateurs finaux. Dans les configurations traditionnelles, il existe souvent un écart significatif entre les data scientists qui traitent et analysent les données et les utilisateurs qui exploitent les résultats de ces actions. GenAI tente de combler cet écart en fournissant des solutions plus raffinées et conviviales pour les utilisateurs. Cependant, il est crucial de reconnaître que GenAI, comme toute technologie, a des limites. L’idée de stocker des données sensibles sur des plateformes cloud publiques est en effet un prospect effrayant pour de nombreuses entreprises.
Amélioration de l’interaction avec les données propriétaires
Malgré les préoccupations concernant la sécurité des données, des mécanismes existent pour renforcer de manière sécurisée l’interaction des modèles avec des données privées ou institutionnelles. Par exemple, les entreprises peuvent former leurs modèles sur des données propriétaires. Pourtant, cette approche soulève des questions sur l’allocation des ressources et les coûts. Ces interactions soulignent l’importance d’augmenter sélectivement l’accès aux données pour améliorer les résultats tout en maintenant la sécurité des données.
Le Potentiel Excitant de GenAI
Les conversations autour de GenAI sont prometteuses pour l’avenir de l’IA. Cette période de progrès rapide offre d’innombrables opportunités d’innovation, de croissance et de transformation. À mesure que de plus en plus d’industries adoptent cette technologie révolutionnaire, il est clair que l’IA générative permet au monde de sculpter le paysage de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique. Cette exploration suscite un intérêt plus profond pour GenAI et ses possibilités potentielles. Notre voyage dans le paysage de l’IA se poursuit alors que nous dévoilons les mystères de cette frontière technologique passionnante.
Extension de GenAI avec la génération augmentée par récupération (RAG)
GenAI présente certaines limites qui incluent la protection des données, les longs temps de formation et la précision des résultats. Cela est dû au fait que les grands modèles linguistiques nécessitent des données étendues pour la formation. Le contexte devient crucial, en particulier dans le traitement linguistique, où un seul mot peut avoir plusieurs significations. Les architectures RAG aident à augmenter les invites de l’utilisateur avec le contexte provenant d’une base de données vectorielle, ce qui réduit le temps de formation, améliore la protection des données, et limite le large contexte prêt à l’emploi des LLMs.