¿Cómo supera Bing Chat a ChatGPT en proporcionar conocimiento en tiempo real actualizado? Conoce la Generación con Recuperación Mejorada (RAG)

¿Cómo supera Bing Chat a ChatGPT en proporcionar conocimiento en tiempo real actualizado? Descubre la Generación con Recuperación Mejorada (RAG)

Con el desarrollo de los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) en los últimos tiempos, estos modelos han provocado un cambio de paradigma en los campos de la Inteligencia Artificial y el Aprendizaje Automático. Estos modelos han llamado la atención significativa de las masas y la comunidad de IA, lo que ha resultado en avances increíbles en el Procesamiento del Lenguaje Natural, generación y comprensión. El mejor ejemplo de LLM, el conocido ChatGPT basado en la arquitectura GPT de OpenAI, ha transformado la forma en que los humanos interactúan con las tecnologías impulsadas por IA.

Aunque los LLM han demostrado grandes capacidades en tareas como generación de texto, respuesta a preguntas, resumen de texto y traducción de idiomas, todavía tienen sus propias limitaciones. Estos modelos a veces pueden producir información en forma de salida que puede ser inexacta o desactualizada. Incluso la falta de atribución adecuada de la fuente puede dificultar la validación de la confiabilidad de la salida generada por los LLM.

¿Qué es la Generación Aumentada por Recuperación (RAG)?

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Un enfoque llamado Generación Aumentada por Recuperación (RAG) aborda las limitaciones mencionadas anteriormente. RAG es un marco basado en Inteligencia Artificial que recopila hechos de una base de conocimientos externa para permitir que los Modelos de Lenguaje Grande tengan acceso a información precisa y actualizada.

A través de la integración de la recuperación de conocimientos externos, RAG ha logrado transformar los LLM. Además de la precisión, RAG brinda transparencia a los consumidores al revelar detalles sobre el proceso de generación de los LLM. RAG aborda las limitaciones de los LLM convencionales, lo que garantiza un entorno de comunicación impulsado por IA más confiable, consciente del contexto y conocedor al combinar suavemente la recuperación externa y los métodos generativos.

Ventajas de RAG

1. Mejora la calidad de respuesta: la Generación Aumentada por Recuperación se centra en el problema de las respuestas generadas inconsistentes por los LLM, garantizando datos más precisos y confiables.

1. Obtención de información actual: RAG integra información externa en la representación interna para garantizar que los LLM tengan acceso a datos actuales y confiables. Asegura que las respuestas estén fundamentadas en conocimientos actualizados, mejorando la precisión y relevancia del modelo.

1. Transparencia: la implementación de RAG permite a los usuarios recuperar las fuentes del modelo en sistemas de preguntas y respuestas basados en LLM. Al permitir a los usuarios verificar la integridad de las afirmaciones, el LLM fomenta la transparencia y aumenta la confianza en los datos que proporciona.

1. Disminución de pérdida de información y alucinación: RAG reduce la posibilidad de que el modelo divulgue información confidencial o produzca resultados falsos y engañosos al basar los LLM en hechos independientes y verificables. Reduce la posibilidad de que los LLM interpreten incorrectamente la información al depender de una base de conocimientos externa más confiable.

1. Reducción de gastos computacionales: RAG reduce la necesidad de ajustes constantes de parámetros y entrenamiento en respuesta a cambios en las condiciones. Esto disminuye la carga financiera y computacional, aumentando la rentabilidad de los chatbots impulsados por LLM en entornos empresariales.

¿Cómo funciona RAG?

La generación aumentada por recuperación, o RAG, aprovecha toda la información disponible, como bases de datos estructuradas y material no estructurado como PDFs. Este material heterogéneo se convierte en un formato común y se ensambla en una base de conocimientos, formando un repositorio al que puede acceder el sistema de Inteligencia Artificial Generativa.

El paso crucial es traducir los datos de esta base de conocimientos en representaciones numéricas utilizando un modelo de lenguaje incrustado. Luego, se utiliza una base de datos vectoriales con capacidades de búsqueda rápidas y efectivas para almacenar estas representaciones numéricas. Tan pronto como el sistema de AI generativo lo solicita, esta base de datos permite recuperar la información contextual más pertinente rápidamente.

Componentes de RAG

RAG comprende dos componentes, a saber, técnicas basadas en recuperación y modelos generativos. RAG combina expertamente estos dos componentes para funcionar como un modelo híbrido. Mientras que los modelos generativos son excelentes para crear lenguaje relevante para el contexto, los componentes de recuperación son buenos para buscar información en fuentes externas como bases de datos, publicaciones o páginas web. La fortaleza única de RAG radica en su capacidad para integrar estos elementos y crear una interacción simbiótica.

RAG también es capaz de comprender las consultas de los usuarios profundamente y proporcionar respuestas más allá de la simple precisión. El modelo se distingue como una herramienta potente para la interpretación y creación de lenguaje complejo y rico en contexto, enriqueciendo las respuestas con profundidad contextual además de proporcionar información precisa.

Conclusión

En conclusión, RAG es una técnica increíble en el mundo de los Modelos de Lenguaje Grandes y la Inteligencia Artificial. Tiene un gran potencial para mejorar la precisión de la información y las experiencias de los usuarios al integrarse en una variedad de aplicaciones. RAG ofrece una forma eficiente de mantener informados y productivos a los LLMs para permitir aplicaciones de IA mejoradas con mayor confianza y precisión.

Referencias:

• https://learn.microsoft.com/en-us/azure/search/retrieval-augmented-generation-overview
• https://stackoverflow.blog/2023/10/18/retrieval-augmented-generation-keeping-llms-relevant-and-current/
• https://redis.com/glossary/retrieval-augmented-generation/

La publicación ¿Cómo supera Bing Chat a ChatGPT al proporcionar conocimiento en tiempo real actualizado? Conoce la Generación con Mejora de Recuperación (RAG) apareció primero en MarkTechPost.

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