#187 Dettagli di 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,
Nella seconda parte della sua intervista con Eduardo Alvarez, Darren esplora l'uso di GenAI LLMs e tecniche RAG (Retrieval Augmentation Generation) per aiutare le organizzazioni a sfruttare i più recenti progressi nell'IA in modo rapido ed economico.
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Sfruttando le Catene del Modello Linguistico
In un panorama in cui le tecnologie accessibili sono ubiquitarie, l’efficienza operativa distingue un’applicazione. Detto questo, gestire un’ampia gamma di compiti con un unico modello linguistico non produce sempre risultati ottimali, portandoci al concetto di catene dei Modelli Linguistici (LM).
Le catene LM implicano l’integrazione di diversi modelli che lavorano simultaneamente in un pipeline per migliorare l’interazione dell’utente con un’applicazione. Proprio come ogni compito richiede un approccio integrativo, ogni segmento della tua applicazione potrebbe funzionare al meglio con un modello linguistico individualizzato. Infatti, non esiste una politica universale quando si tratta di modelli linguistici. Numerose implementazioni nel mondo reale stanno già capitalizzando la forza di più LM che lavorano in armonia.
Ottimizzazione del Sistema e Veridicità dei Dati
L’ottimizzazione olistica del sistema è una parte integrante del sfruttamento delle catene LM. Tutto, dal scegliere il momento perfetto per implementare un grande modello linguistico, alla selezione dell’architettura ideale per il calcolo, forma una parte essenziale di questo processo. Le decisioni corrette possono migliorare notevolmente le prestazioni del sistema e aumentare l’efficienza operativa.
L’integrazione di diversi modelli apre anche nuove vie per la ricerca e lo sviluppo, in particolare riguardo alla veridicità dei dati in tali configurazioni. Pone sfide affascinanti e opportunità pronte per l’esplorazione e la scoperta.
Mantenere un accesso discreto alla privacy dei dati
Quando si discute di privacy dei dati, è essenziale capire l’equilibrio tra l’utilizzo di database istituzionali più ampi e la conservazione delle informazioni private dell’utente. Eduardo suggerisce di mantenere il controllo discrezionale sull’accesso al database, garantendo la superiorità operativa e la privacy dei dati.
Crescente Fusione di Intelligenza Artificiale e Operazioni Reali sui Dati
Prevedendo le tendenze future, Eduardo anticipa una fusione di dati accurati e operazioni di intelligenza artificiale, che somiglierebbe alla combinazione di eccellenza operativa e integrazione degli strumenti da parte degli ingegneri della gestione delle configurazioni negli anni ‘90. Questa combinazione si traduce in calcolo eterogeneo distribuito nell’intelligenza artificiale e modella il futuro delle operazioni di intelligenza artificiale.
Pensieri Conclusivi
La tecnologia dovrebbe sempre cercare di semplificare i sistemi senza sacrificare le prestazioni o l’efficienza. Una comprensione approfondita degli strumenti disponibili è un prerequisito per utilizzarli con successo. L’incorporazione delle catene LM nelle applicazioni di intelligenza artificiale rappresenta un passo in questa direzione, aprendo la strada a un’esperienza utente arricchita. La nostra conversazione con Eduardo Alvarez sottolinea l’importanza di queste intuizioni nel promuovere l’affascinante panorama dell’IA.