AI та великі мовні моделі
Що таке векторна база даних?
LLM (Large Language Model) не може працювати без вхідної інформації. Для того, щоб «згодувати» йому текст, зображення та аудіо, потрібно їх перетворити у векторні ембеддинги, тобто числові векторні значення, які штучний інтелект здатний опрацювати. Вони зберігаються у векторній базі даних. Але що таке векторна база даних по суті?
Що таке LLM (Large Language Model)?
Штучний інтелект змінив підходи до використання комп’ютера досить кардинально. Раніше, коли користувачам була потрібна відповідь на якесь питання, необхідно було формувати точні та чіткі запити в пошуковик. Тепер же питання будь-якої складності буде пояснено майже так само, як би це зробила реальна людина.
За цим проривом стоїть LLM, що розшифровується як Large Language Model. Але чи точно ми розуміємо що таке LLM і як вона працює? Щоб розібратися у цьому, подивимось на її суть, принципи роботи та можливості.
Що таке embedding (ембедінги)?
Ембедінг (embedding) – це технологія перетворення даних (тексту, зображень, відео, аудіо) у вектори, що зберігаються у векторній базі даних. Таке векторне представлення дає можливість машині шукати подібні частинки інформації, навчатись бачити подібність понять та адекватно передбачувати наступний елемент.
У цій статті ми розберемося, що означає поняття embedding, принцип роботи технології, і чому саме ембедінги є фундаментом для ефективної взаємодії мовних моделей з людською мовою та даними загалом.
RAG та генерація з доповненням вилученням
Світовий досвід підготовки та впровадження систем штучного інтелекту (ШІ) показав, що найбільш «вузьким» місцем цього процесу є етап навчання мовних моделей LLM (Large Language Model), котрий забирає левову частку ресурсів та визначає ефективність подальшого використання системи. Впровадження технології RAG (Retrieval-Augmented Generation) згладжує недоліки класичних схем підготовки LLM та дозволяє отримати більш точну та надійну схему формування відповідей систем ШІ на запити користувачів. Розглянемо концепцію використання RAG та її взаємодію із системами ШІ.
