Unapređenje pouzdanosti velikih jezičnih modela uz RAG i SSD tehnologije
Veliki jezični modeli (LLM) često generiraju uvjerljive, no faktografski netočne informacije – drugim riječima, povremeno “izmislite” podatke. Ove “halucinacije” mogu ozbiljno narušiti pouzdanost, posebno u zadacima gdje je točnost informacija ključna, kao što su medicinska dijagnostika, pravna analiza, financijsko izvještavanje i znanstveno istraživanje. U ovom članku istražit ćemo kako Retrieval-Augmented Generation (RAG) može pomoći u smanjenju ovih problema.
Mitigacija halucinacija kroz RAG
RAG umanjuje ovaj problem integracijom vanjskih izvora podataka, omogućujući LLM-ima pristup informacijama u stvarnom vremenu tijekom generacije. Ovo ne samo da smanjuje greške, već također poboljšava kontekstualnu točnost izgovorenih rezultata. Ipak, učinkovita primjena RAG-a zahtijeva značajne resurse memorije i pohrane, naročito kada se radi o velikim skupovima vektorskih podataka i indeksima.
Izazovi pohrane podataka
Tradicionalno, ti podaci su pohranjeni u DRAM-u, koji je brz, no skuplji i ograničen u kapacitetu. Kako bi se riješili ovi izazovi, poznati japanski proizvođač memorije Kioxia predstavio je inovativno rješenje nazvano AiSAQ – All-in-Storage Approximate Nearest Neighbor Search (ANNS) s Proizvodnom Kvantizacijom, koje koristi visokokapacitetne SSD-ove za pohranu vektorskih podataka i indeksa.
Korelacija između AI performansi i pohrane podataka
Kioxia tvrdi da AiSAQ značajno smanjuje korištenje DRAM-a u usporedbi s DiskANN-om, nudeći pristupačniji i skalabilniji pristup podržavanju velikih AI modela. Prijelaz na pohranu temeljenu na SSD-ima omogućava obradu većih skupova podataka bez visokih troškova koji su povezani s opsežnom upotrebom DRAM-a. Iako pristup podacima s SSD-a može uvesti malu latenciju u usporedbi s DRAM-om, prednost uključuje niže troškove sustava i poboljšanu skalabilnost, što može poboljšati performanse i točnost modela.
Utjecaj na napredne AI tehnologije
Koristeći visokokapacitetne SSD-ove, AiSAQ zadovoljava zahtjeve pohrane RAG-a, dok istovremeno pridonosi širem cilju olakšavanja pristupa i smanjenja troškova naprednih AI tehnologija. Iako Kioxia još uvijek nije otkrila kada planira uvesti AiSAQ na tržište, sigurno je da će konkurenti poput Microna i SK Hynixa imati slične inovacije u pripremi.
Zaključak
Kako se AI tehnologije brzo razvijaju, rješenja poput AiSAQ od Kioxije igraju ključnu ulogu u poboljšanju performansi i pouzdanosti velikih jezičnih modela. Učinak RAG-a na smanjenje halucinacija i upotreba napredne SSD tehnologije predstavljaju korake naprijed u pravcu omogućavanja boljeg učenja i inferencije, čime se dodatno unapređuje sofisticiranost i dostupnost AI aplikacija u svim sektorima.
