#187 Detalhes do GenAI RAG
Subscribe to get the latest
on Thu Feb 22 2024 00:00:00 GMT-0800 (Pacific Standard Time)
with Eduardo Alverez, Darren W Pulsipher,
Na segunda parte de sua entrevista com Eduardo Alvarez, Darren explora o uso de GenAI LLMs e técnicas de RAG (Retrieval Augmentation Generation) para ajudar as organizações a aproveitar os últimos avanços em IA de forma rápida e econômica.
Keywords
#embracingdigitaltransformationpodcast #eduardoalvarez #intel #liftoffprogram #startups #languagemodels #artificialintelligence #applications #userexperience #operationalefficiency #languagemodelchains #systemoptimization #dataveracity #dataprivacy #aiops #realdataops #configurationmanagement #distributedheterogenouscomputing #aiapplications #aifuture #aitrends #toolintegration #researchanddevelopment #techinsights #edtech.
Aproveitando Cadeias de Modelos de Linguagem
Em uma paisagem onde as tecnologias acessíveis são onipresentes, a eficiência operacional diferencia uma aplicação. Seja como for, lidar com uma variedade de tarefas com um único modelo de linguagem nem sempre produz resultados ótimos, levando-nos ao conceito de cadeias de Modelos de Linguagem (LM).
As cadeias de LM envolvem a integração de vários modelos trabalhando simultaneamente em um pipeline para melhorar a interação do usuário com um aplicativo. Assim como cada tarefa exige uma abordagem integradora, cada segmento do seu aplicativo pode ter um melhor desempenho com um modelo de linguagem individualizado. De fato, não existe uma política única que se aplica a todos quando se trata de modelos de linguagem. Várias implementações do mundo real já estão capitalizando a força de vários LMs trabalhando em harmonia.
Otimização de Sistema e Veracidade de Dados
A otimização holística do sistema é uma parte integral da valorização das cadeias de LM. Tudo, desde escolher o momento perfeito para implantar um grande modelo de linguagem até selecionar a arquitetura ideal para computação forma uma parte essencial deste processo. As decisões corretas podem melhorar drasticamente o desempenho do sistema e aumentar a eficiência operacional.
A integração de múltiplos modelos também abre novas avenidas para pesquisa e desenvolvimento, particularmente em torno da veracidade dos dados dentro dessas configurações. Ela apresenta desafios fascinantes e oportunidades prontas para exploração e descoberta.
Mantendo Acesso Discreto à Privacidade de Dados
Ao discutir privacidade de dados, é essencial entender o equilíbrio entre a utilização de bancos de dados institucionais mais abrangentes e a preservação de informações privadas do usuário. Eduardo sugere manter o controle discricionário sobre o acesso ao banco de dados, garantindo superioridade operacional e privacidade de dados.
Crescente fusão de IA e operações de dados reais
Prevendo tendências futuras, Eduardo antecipa uma fusão de dados precisos e operações de IA, que se assemelharia à combinação de excelência operacional e integração de ferramentas pelos engenheiros de gerenciamento de configuração nos anos 90. Essa combinação se traduz em computação heterogênea distribuída em IA e molda o futuro das operações de IA.
Pensamentos Finais
A tecnologia deve invariavelmente esforçar-se para simplificar sistemas sem sacrificar o desempenho ou a eficiência. Uma compreensão profunda das ferramentas disponíveis é um pré-requisito para utilizá-las com sucesso. A incorporação de correntes LM em aplicações de IA é um passo nesta direção, abrindo caminho para uma experiência de usuário enriquecida. Nossa conversa com Eduardo Alvarez sublinha a importância desses insights para propulsionar a intrigante paisagem da IA.