Itinai.com lat lay of a medium sized ai business toolkit on a 9b398cfa c8ca 4b2e 9fc2 dc209a9686b9 3

Искусственный интеллект от Google DeepMind: исследование масштабируемости вывода в длинном контексте RAG

Легче сразу спросить 💭

AI снижает операционные расходы на 20–40% 📊 за 6 месяцев. А что бы вы сделали с этими деньгами?

Опишите задачу — обсудим, как это можно реализовать у вас.

ИИ автоматизирует 70% рутинных задач 🤖 за 3 месяца. Какие процессы в вашем бизнесе скинуть роботу?

Персонализированные AI-кампании увеличивают клиентскую базу на 30% 📈. Как это работает?

AI-аналитика сокращает ошибки в прогнозах на 50% 📉. Расскажите подробнее!

«`html

Долгосрочные модели и их преимущества

Долгосрочные модели (LLMs) могут обрабатывать большие объемы информации, что позволяет им выполнять разнообразные задачи. Увеличение вычислительной мощности улучшает их производительность, особенно в задачах, требующих извлечения знаний из внешних источников.

Проблемы с масштабированием

Однако, просто добавление информации не всегда приводит к лучшим результатам. Чрезмерное чтение данных может создавать шум и ухудшать производительность. Это делает масштабирование долгосрочных моделей сложной задачей.

Решения для эффективного обучения

Исследования показывают, что обучение в контексте (ICL) и итеративное извлечение (IterDRAG) помогают моделям лучше усваивать информацию. Например, IterDRAG разбивает запросы на части, что позволяет более точно извлекать и обрабатывать данные.

Преимущества DRAG и IterDRAG

Методы DRAG и IterDRAG значительно увеличивают производительность моделей, позволяя им лучше использовать контекст и извлеченные знания. Эти методы обеспечивают линейное улучшение результатов при увеличении вычислительных мощностей.

Общие выводы

В результате экспериментов было показано, что DRAG и IterDRAG превосходят традиционные подходы, улучшая результаты на различных наборах данных. Оптимальные конфигурации были точно предсказаны и подтвердили эффективность этих методов.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите использовать ИИ для развития бизнеса, рассмотрите следующие шаги:

Анализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить.
Выберите подходящее ИИ-решение.
Начните с небольшого проекта, анализируйте результаты и расширяйте автоматизацию на основе опыта.