5 روش هوشمند برای استفاده از Retrieval-Augmented Generation (RaG) برای بهبود NLP در زمان واقعی

اخیراً شاهد پیشرفت های بسیار شگفت انگیزی در پردازش زبان طبیعی (NLP) بوده ایم. با مدل‌هایی مانند GPT-3 و BERT، به نظر می‌رسد که می‌توانیم کارهایی را انجام دهیم که زمانی فقط رویاهای علمی تخیلی بودند، مانند پاسخ دادن به سؤالات پیچیده و تولید انواع محتوا به طور خودکار. اما، به همان اندازه که این مدل‌ها عالی هستند، یک عیب بزرگ دارند – آن‌ها با داده‌هایی که روی آنها آموزش دیده‌اند گیر کرده‌اند. بنابراین، اگر چیزی از آن زمان تغییر کرده باشد، یا اگر اطلاعات جدیدی در دسترس باشد، این مدل‌ها از آن خبر نخواهند داشت. این یک معامله بزرگ در دنیای پرشتاب امروزی است.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) را وارد کنید – ابزاری که می تواند به ما کمک کند این شکاف را پر کنیم. مانند این است که به مدل خود یک عصای جادویی بدهید که به آن اجازه می‌دهد آخرین اطلاعات را از منابع خارجی دریافت کند، درست قبل از ایجاد پاسخ. به این ترتیب، مدل شما به روز و مرتبط باقی می ماند، مهم نیست چقدر سریع همه چیز تغییر می کند.

در این پست، می‌خواهم شما را از طریق پنج راه جالب استفاده کنید تا از RAG برای تقویت جدی پروژه‌های NLP خود استفاده کنید. این که آیا شما… وبلاگ کامل را به صورت رایگان در Medium بخوانید.

منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی