RAG-Bot para el entrenamiento continuo de LLM

Una verdad fundamental sobre la IA es que, si bien sabe mucho, no lo sabe todo. Solo sabe de aquello para lo que está entrenada. Esto significa que la IA puede carecer de conocimientos específicos, en especial en cuanto a información patentada o en constante cambio sobre su marca, sus servicios, etc. Por tanto, es necesario ajustar la IA a través del entrenamiento de los LLM con datos específicos, incluso a medida que esos datos cambian. Asegurarse de tener un modelo optimizado puede resultar poco práctico para conjuntos de datos grandes o dinámicos porque la IA no puede desaprender información incorrecta u obsoleta. Cuando el aprendizaje no es posible, los datos de IA necesitan un poco de ayuda. Para entrenar los LLM, se necesita una hoja de referencia que contenga los conocimientos de los que carece la IA.  

Cómo funciona la generación aumentada por recuperación (RAG)

La generación mejorada por recuperación (RAG) permite a la IA contar con una referencia, de manera que obtiene acceso a datos de entrenamiento de los LLM con los que aún no ha sido entrenada. RAG combina tres elementos clave: recuperación, aumento y generación.

1. Recuperación*: imagine disponer de una enorme cantidad de hojas de referencia con información específica que su IA podría necesitar. Al formular una pregunta, un sistema de recuperación localiza rápidamente la información más relevante en lugar de buscar en todas las hojas (lo que requiere demasiado tiempo). 

2. Aumento: una vez que se recuperan los datos de entrenamiento de IA pertinentes, estos no se pueden entregar sin más a la IA. El aumentador organiza y prepara la información. Es similar a cuando el segundo chef prepara todos los ingredientes para el jefe de cocina. En esta fase se preparan los datos recuperados para poder utilizarlos.

3. Generación: por último, la IA utiliza la información estructurada para generar una respuesta. Aprovecha los datos recuperados para responder preguntas de forma precisa y eficaz.

La técnica RAG es tremendamente útil por su gran eficacia para entrenar los LLM. RAG permite acelerar los procesos de traducción y creación de contenido por IA, y ahorrar recursos computacionales. Para conseguir este efecto, recupera únicamente los datos necesarios para la optimización de la IA y utiliza vectores (una representación matemática de los datos) para encontrar similitudes, en lugar de buscar directamente. En particular, RAG puede reducir considerablemente los costes al acelerar la traducción y ahorrar recursos computacionales.  

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RAG transforma el entrenamiento de los LLM al ayudar a los modelos de IA a acceder a la información de forma dinámica. Supera la barrera del idioma y permite que los modelos de IA funcionen de manera eficiente en diversos conjuntos de datos. Para las empresas que quieren aprovechar el potencial de las soluciones de IA, RAG-Bot ofrece una solución personalizable. ¿Todo listo para saber cómo nuestras herramientas de traducción por IA le ofrecen una innovadora forma de mejorar las interacciones multilingües y agilizar las operaciones? Contacte con nosotros.