بررسی اشتباهات رایج در مورد مدل‌های زبانی بزرگ و راه حل RAG

در دنیای همیشه در حال تحول هوش مصنوعی، مدل‌های زبانی بزرگ مانند GPT-4 به لطف طراحی‌های کاربرپسند و توانایی تقلید زبان انسانی و تولید محتوا در حوزه‌های مختلف، به شهرت زیادی دست یافته‌اند. این موضوع باعث ایجاد تب سرمایه‌گذاری در هیئت مدیره‌ها و تغییر شغل‌ها در بین افراد شده است.

اما یک مشکل اساسی وجود دارد که اکثر کاربران - و حتی برخی از متخصصان - آن را درک نمی‌کنند.

هر متخصص هوش مصنوعی می‌داند که علی‌رغم تبلیغات، مدل‌های زبانی بزرگ دانای کل نیستند. آن‌ها پایگاه داده‌ای از حقایق ندارند و به اطلاعات بی‌درنگ دسترسی ندارند. خروجی‌های آن‌ها بر اساس احتمالات آموخته شده از الگوهای موجود در داده‌هایی که روی آن‌ها آموزش داده شده‌اند، تولید می‌شوند - که محدود، ایستا و به طور فزاینده‌ای منسوخ شده است.

پس چرا هنوز بسیاری معتقدند که پارامترهای بیشتر یا داده‌های آموزشی بیشتر برابر با پاسخ‌های بهتر است؟

زیرا این‌طور به نظر می‌رسد... تا زمانی که این‌طور نباشد.

یکی از رایج‌ترین تصورات غلط، برخورد با مدل‌های زبانی بزرگ مانند پیشگوی هوش مصنوعی است. مردم از آن‌ها سؤال می‌پرسند و انتظار پاسخ‌های قطعی و به‌روز دارند - اما یک حقیقت اساسی را فراموش می‌کنند:

مدل‌های زبانی بزرگ دارای یک نقطه قطع دانش هستند.

مدل‌های زبانی بزرگ، مگر اینکه با سیستم‌های دیگر یکپارچه شوند، نمی‌توانند به داده‌های اخیر، رویدادهای جاری یا پایگاه‌های داده اختصاصی دسترسی داشته باشند. این بدان معناست که آن‌ها ممکن است با اطمینان پاسخ اشتباهی به شما بدهند، بدون اینکه هیچ عدم اطمینانی را نشان دهند. بدتر از آن، آن‌ها ممکن است به طور کامل اطلاعات را جعل کنند - پدیده‌ای که به عنوان توهم شناخته می‌شود.

و برای متخصصان داده، توهمات چیزی فراتر از یک اشکال عجیب و غریب هستند. آن‌ها یک مسئولیت هستند - به خصوص زمانی که خطرات شامل انطباق، اعتماد یا کارایی عملیاتی باشد.

یکی دیگر از فرضیات نادرست این است که مقیاس‌بندی یک مدل با داده‌ها و محاسبات بیشتر به طور خودکار منجر به عملکرد بهتر می‌شود.

در حالی که مقیاس می‌تواند قابلیت‌های کلی را بهبود بخشد، اما مسائل اساسی را حل نمی‌کند:

• مدل‌های زبانی بزرگ به روشی که انسان‌ها استدلال می‌کنند، استدلال نمی‌کنند.
• آن‌ها فاقد زمینه خارج از داده‌های آموزشی خود هستند.
• خروجی‌های آن‌ها ذاتاً قابل تأیید نیستند.

پرتاب داده‌های بیشتر به این مشکل، آن را تغییر نمی‌دهد - فقط باعث می‌شود توهمات قانع‌کننده‌تر به نظر برسند.

در اینجا RAG (Retrieval-Augmented Generation) به عنوان یک تغییر دهنده بازی وارد گفتگو می‌شود.

به جای تکیه صرف بر پارامترهای از پیش آموزش داده شده، RAG مدل‌های زبانی بزرگ را با منابع دانش خارجی (مانند پایگاه‌های داده برداری، موتورهای جستجو یا مستندات ساختاریافته) یکپارچه می‌کند. هنگامی که از مدل سوال می‌شود، حدس نمی‌زند - بلکه محتوای مربوطه را بازیابی می‌کند و از آن برای تولید پاسخ‌هایی استفاده می‌کند که مبتنی بر اطلاعات واقعی و قابل ارجاع هستند.

RAG مشکلاتی را که مدل‌های زبانی بزرگ به تنهایی نمی‌توانند حل کنند، برطرف می‌کند:

• تازگی: دانش تازه و به روز را وارد می‌کند.
• قابلیت تأیید: به کاربران اجازه می‌دهد خروجی‌ها را به مواد منبع ردیابی کنند.
• تخصص دامنه: از مجموعه داده‌های تخصصی یا داخلی استفاده می‌کند.
• کاهش توهمات: تولید زبان را در واقعیت لنگر می‌اندازد.

RAG جادو نیست. نیاز به پیاده‌سازی متفکرانه، بهداشت سند خوب و درک مکانیک جستجوی برداری دارد. اما وقتی به درستی انجام شود، مدل‌های زبانی بزرگ را از مدل‌های زبانی به موتورهای دانش تبدیل می‌کند.

این دقیقاً همان چیزی است که ما در طول هفته 3 بوت کمپ هوش مصنوعی ODSC به آن می‌پردازیم.

این فقط یک وبینار دیگر نیست که شما را با کلمات کلیدی و سوالات بیشتر رها کند. هفته 3 بوت کمپ هوش مصنوعی بهار ODSC برای متخصصان شاغلی ساخته شده است که می‌خواهند:

• ببینید مدل‌های زبانی بزرگ در گردش‌های کاری واقعی در کجا کوتاهی می‌کنند
• درک کنید که RAG در زیر هود چگونه کار می‌کند
• برنامه‌های GenAI قابل تأیید و عملی بسازید
• از تله‌های رایجی که خروجی‌ها را غیرقابل اعتماد می‌کنند، اجتناب کنید

به طور خلاصه، شما با مهارت‌های عملی روز اول از آنجا خارج خواهید شد - نقطه.

چطور؟ خوب، این از طریق یادگیری از کهنه سربازان صنعت با تجربه پیاده‌سازی واقعی، دسترسی به کد و دور شدن با چارچوب‌های عملی است که می‌توانند در کار شما مستقیماً از درب اعمال شوند.

ODSC East 2025 اطمینان حاصل خواهد کرد که شما فقط نظریه پردازی نمی‌کنید - شما می‌سازید.

مدل‌های زبانی بزرگ قدرتمند هستند، اما فقط به اندازه زیرساخت‌های اطراف خود مؤثر هستند. اگر می‌خواهید از تبلیغات به عملکرد قابل اعتماد بروید، RAG قفل است.

بوت کمپ هوش مصنوعی ما این افسانه‌ها را با مثال‌های عملی و عملی - نه اسلایدهای اسلاید - تجزیه می‌کند. اگر شما یک دانشمند داده، مهندس ML یا یک فناوری‌شناس کنجکاو هوش مصنوعی هستید که به دنبال ارتقاء سریع و مؤثر مهارت‌ها هستید، این هفته برای شما ساخته شده است.

آماده پیوستن به هفته 3 بوت کمپ هوش مصنوعی هستید؟ اکنون جای خود را رزرو کنید و شروع به ساخت راه حل‌های LLM کنید که می‌توانید به آن‌ها اعتماد کنید.