Проблемы и решения в языковых моделях Языковые модели сталкиваются с такими проблемами, как устаревание данных, галлюцинации и трудности с идентификацией источников. Популярным решением является интеграция внешних документов с использованием модели кодирования для сопоставления запросов с соответствующей информацией на основе косинусоидального сходства. Этот подход повышает фактическую точность за счет предоставления контекста из базы знаний.
Когда следует использовать расширенную генерацию результатов поиска (RAG) RAG отлично подходит, когда требуется актуальная информация или информация, относящаяся к конкретной предметной области, но может не подходить для общих тем или сценариев с ограниченными ресурсами. Для повышения эффективности в качестве альтернативы можно использовать методы полнотекстового поиска, такие как BM25, или предварительно скомпилированные базы данных вопросов и ответов. Адаптивность RAG зависит от требований задачи и имеющихся ресурсов.
Гибридные методы поиска, сочетающие лексические и семантические методы Сочетание алгоритмов, основанных на ключевых словах, с поиском в векторном пространстве улучшает оценку релевантности документа с помощью формул, учитывающих ранговые суммы извлеченных элементов. Гибридные подходы сочетают лексическую точность с семантическим пониманием, оптимизируя результаты в различных наборах данных при сохранении простоты вычислений.
"Мультимодальные" подходы в разработке систем искусственного интеллекта "Мультимодальные" системы интегрируют различные типы входных данных, такие как текст, изображения, аудио, в унифицированные системы обработки с помощью проекционных слоев, эффективно связывающих кодеры/декодеры без значительных затрат на переподготовку, однако ограниченная масштабируемость остается сложной задачей, несмотря на многообещающие первоначальные результаты, наблюдаемые экспериментально в контролируемых условиях