AI и большие языковые модели
Что такое векторная база данных?
LLM (Большая языковая модель) не может работать без входной информации. Для того чтобы «кормить» ему текст, изображения и аудио, нужно их превратить в векторные вложения, то есть числовые векторные значения, которые искусственный интеллект способен проработать. Они хранятся в векторной базе данных. Но что такое векторная база данных по существу?
Что такое LLM (Large Language Model)?
Искусственный интеллект изменил подходы к использованию компьютера достаточно кардинально. Раньше, когда пользователям потребовался ответ на какой-либо вопрос, необходимо было формировать точные и четкие запросы в поисковик. Теперь же вопрос любой сложности будет объяснен почти так же, как бы это сделал реальный человек.
За этим прорывом стоит Large Language Model, что переводится как Большая Языковая Модель. Но точно ли мы понимаем, что такое LLM и как она работает? Чтобы разобраться в этом, посмотрим на ее сущность, принципы работы и возможности.
Что такое embedding (эмбеддинги)?
Встраивание (встраивание) – это технология преобразования данных (текста, изображений, видео, аудио) в векторы, хранящиеся в векторной базе данных. Такое векторное представление дает возможность машине искать подобные элементы информации, учиться видеть сходство понятий и адекватно предсказывать следующий элемент.
В этой статье мы разберемся, что означает понятие embedding, принцип работы технологии, и почему именно эмбеддинги являются фундаментом для эффективного взаимодействия языковых моделей с человеческим языком и данными в целом.
RAG и генерация с дополнением извлечением
Мировой опыт подготовки и внедрения систем искусственного интеллекта (ИИ) показал, что наиболее «узким» местом этого процесса является этап обучения языковых моделей LLM (Large Language Model), который забирает львиную долю ресурсов и определяет эффективность дальнейшего использования системы. Внедрение технологии RAG (Retrieval-Augmented Generation) сглаживает недостатки классических схем подготовки LLM и позволяет получить более точную и надежную схему формирования ответов ИИ-систем на запросы пользователей. Рассмотрим концепцию использования RAG и его взаимодействие с системами ИИ.
