#187 Détails de GenAI RAG
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on Thu Feb 22 2024 00:00:00 GMT-0800 (Pacific Standard Time)
with Eduardo Alverez, Darren W Pulsipher,
Dans la deuxième partie de son entretien avec Eduardo Alvarez, Darren explore l'utilisation des LLM GenAI et des techniques de RAG (Retrieval Augmentation Generation) pour aider les organisations à tirer parti des dernières avancées en matière d'IA de manière rapide et rentable.
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Exploitation des Chaînes de Modèles de Langage
Dans un paysage où les technologies accessibles sont omniprésentes, l’efficacité opérationnelle distingue une application. Cela étant dit, la gestion d’une variété de tâches avec un seul modèle de langage ne donne pas toujours des résultats optimaux, ce qui nous amène au concept de chaînes de modèles de langue (LM).
Les chaînes LM impliquent l’intégration de plusieurs modèles travaillant simultanément dans un pipeline pour améliorer l’interaction de l’utilisateur avec une application. Tout comme chaque tâche nécessite une approche intégrative, chaque segment de votre application peut fonctionner au mieux avec un modèle de langage individualisé. En effet, il n’y a pas de politique universelle en ce qui concerne les modèles de langage. Plusieurs mises en œuvre dans le monde réel capitalisent déjà sur la force de plusieurs LM travaillant en harmonie.
Optimisation du Système et Véracité des Données
L’optimisation holistique du système est une partie intégrante de la mise en valeur des chaînes de ML. Tout, allant du choix du moment parfait pour déployer un modèle linguistique de grande envergure à la sélection de l’architecture idéale pour le calcul, fait partie essentielle de ce processus. Les bonnes décisions peuvent considérablement renforcer les performances du système et améliorer l’efficacité opérationnelle.
L’intégration de plusieurs modèles ouvre également de nouvelles voies pour la recherche et le développement, en particulier autour de la véracité des données dans de tels dispositifs. Elle pose des défis fascinants et offre des opportunités mûres pour l’exploration et la découverte.
Maintenir un Accès Discret à la Confidentialité des Données
Lorsqu’on discute de la confidentialité des données, il est essentiel de comprendre l’équilibre entre l’utilisation de bases de données institutionnelles plus vastes et la préservation des informations privées des utilisateurs. Eduardo suggère de maintenir un contrôle discrétionnaire sur l’accès à la base de données, garantissant la supériorité opérationnelle et la confidentialité des données.
Fusion croissante de l’IA et des opérations de données réelles
En prédisant les tendances futures, Eduardo anticipe une fusion de données précises et d’opérations IA, qui ressemblerait à la combinaison d’excellence opérationnelle et d’intégration d’outils par les ingénieurs en gestion de configuration dans les années 90. Cette fusion se traduit par une informatique hétérogène distribuée en IA et façonne l’avenir des opérations IA.
Réflexions Finales
La technologie devrait invariablement s’efforcer de simplifier les systèmes sans sacrifier les performances ou l’efficacité. Une compréhension approfondie des outils disponibles est un prérequis pour les utiliser avec succès. L’incorporation des chaînes LM dans les applications d’IA représente un pas dans cette direction, ouvrant la voie à une expérience utilisateur enrichie. Notre conversation avec Eduardo Alvarez souligne l’importance de ces perspectives pour propulser le paysage fascinant de l’IA.