پایهگذاری سند، پاسخهای هوش مصنوعی را برای دقت واقعی در منابع خارجی بازیابی شده تثبیت میکند، در حالی که استنتاج زبانی صرف صرفاً به الگوهای آموخته شده در طول آموزش متکی است. انتخاب بین آنها بستگی به این دارد که آیا به استنادهای قابل تأیید یا تولید متن روان و همه منظوره نیاز دارید.
یک رویکرد هوش مصنوعی که اسناد خارجی را بازیابی و ارجاع میدهد تا پاسخهایی مبتنی بر منابع قابل تأیید تولید کند.
یک رویکرد مدل زبانی که متن را صرفاً بر اساس الگوهای آموختهشده در طول پیشآموزش، بدون جستجوهای خارجی، تولید میکند.
| ویژگی | اتصال به زمین سند | استنتاج زبان محض |
|---|---|---|
| منبع دانش | اسناد و پایگاههای داده خارجی | پارامترهای آموخته شده در طول آموزش |
| دقت واقعی | بالاتر، با استنادهای قابل تأیید | متغیر، مستعد توهم |
| تأخیر پاسخ | به دلیل مرحله بازیابی بالاتر است | نسل پایینتر و تکگذر |
| اطلاعات بهروز | آخرین اسناد فهرستبندیشده را نشان میدهد | محدود به حد نصاب آموزشی |
| نیازهای زیرساختی | فروشگاه وکتور، جاسازیها، سگ شکاری | وزنهای مدل و محاسبه استنتاج |
| شفافیت | انتساب منبع را ارائه میدهد | استدلال مبهم، بدون استناد |
| بهترین موارد استفاده | پرسش و پاسخ حقوقی، پزشکی، سازمانی | نویسندگی خلاق، طوفان فکری، گفتگو |
| مشخصات هزینه | به دلیل سربار بازیابی، بالاتر است | محاسبه استنتاج ساده و سطح پایینتر |
پایهگذاری سند در دو مرحله انجام میشود: یک بازیابیکننده، متون مرتبط را از یک پایگاه دانش گردآوریشده استخراج میکند، سپس یک مدل زبانی آن متون را به یک پاسخ منسجم تبدیل میکند. استنتاج زبانی محض، مرحله بازیابی را بهطور کامل نادیده میگیرد و به مدل اجازه میدهد تا از هر آنچه در وزنهای خود از آموزش ذخیره کرده است، استفاده کند. رویکرد پایهگذاریشده اساساً به مدل یک آزمون کتاب باز میدهد، در حالی که استنتاج محض بیشتر شبیه یک آزمون کتاب بسته است که به حافظه متکی است.
گراندینگ به طور چشمگیری توهمات را کاهش میدهد، زیرا مدل به جای اختراع حقایق به ظاهر قابل قبول، متن واقعی برای ارجاع دارد. مطالعات روی سیستمهای بازیابی-افزوده به طور مداوم میزان کمتری از استنادهای ساختگی و ادعاهای عددی نادرست را نشان میدهد. در مقابل، استنتاج زبانی صرف میتواند اظهارات مطمئن اما نادرستی ایجاد کند، به خصوص برای موضوعات خاص یا جدید خارج از توزیع آموزش. با این اوصاف، کیفیت گراندینگ به شدت به این بستگی دارد که آیا اسناد صحیح واقعاً بازیابی شدهاند یا خیر.
استنتاج محض از سرعت خام بیشتری برخوردار است، زیرا فقط به یک گذر رو به جلو از مدل نیاز دارد. اضافه کردن grounding به معنای اجرای یک جستجوی جاسازیشده، دریافت اسناد و ارسال آنها به پنجره context است که باعث افزایش تأخیر و هزینههای محاسباتی میشود. برای برنامههای کاربردی با حجم بالا مانند رباتهای چت پشتیبانی مشتری، این سربار میتواند قابل توجه باشد. با این حال، بسیاری از تیمها هزینه اضافی را میپذیرند زیرا پاسخهای grounding بار بررسی انسانی را در مراحل بعدی کاهش میدهند.
یک سیستم مبتنی بر پایه میتواند اطلاعات منتشر شده چند دقیقه پیش را در خود جای دهد، البته تا زمانی که اسناد نمایهسازی شده باشند. مدلهای زبان خالص در نقطه پایانی آموزش خود متوقف میشوند و فقط آنچه را که در طول پیشآموزش آموختهاند، میدانند، مگر اینکه خودشان تنظیم دقیق شوند یا بازیابی شوند. این امر، مبتنی بر پایه را به انتخابی بدیهی برای اخبار، مقررات یا مستندات محصول تبدیل میکند که مرتباً تغییر میکنند. استنتاج خالص هنوز برای موضوعات همیشه تازه که در آنها کهنگی نگرانی نیست، میدرخشد.
وقتی یک مدل مبتنی بر شواهد منابع خود را ذکر میکند، کاربران و حسابرسان میتوانند ادعاها را تا اسناد اصلی ردیابی کنند، که در صنایع تحت نظارت مانند مراقبتهای بهداشتی و مالی اهمیت دارد. استنتاج محض چنین ردی را ارائه نمیدهد و بررسی اینکه چرا یک مدل آنچه را که گفته است، دشوارتر میکند. این مزیت شفافیت یکی از بزرگترین دلایلی است که شرکتها برای گردشهای کاری حساس به انطباق، از روش مبتنی بر شواهد استفاده میکنند. از طرف دیگر، استنتاج محض میتواند در کارهای خلاقانهی بدون محدودیت که در آنها استناد به منابع دشوار است، طبیعیتر به نظر برسد.
اتصال به زمین، توهمات را به طور کامل از بین میبرد.
اتصال به زمین توهمات را به میزان قابل توجهی کاهش میدهد اما آنها را از بین نمیبرد. اگر بازیابیکننده اسناد نامربوط یا بیکیفیت را دریافت کند، مدل همچنان میتواند پاسخهای نادرستی تولید کند. کیفیت پایگاه دانش و خط لوله بازیابی بسیار مهم است.
مدلهای زبانی محض به هیچ وجه نمیتوانند دقیق باشند.
مدلهای زبانی بزرگ میتوانند در مورد موضوعاتی که به خوبی از دادههای آموزشی خود نمایش داده میشوند، به طور قابل توجهی دقیق باشند. مشکل این است که شما اغلب نمیتوانید تشخیص دهید که چه زمانی آنها حدس میزنند و چه زمانی واقعاً میدانند، و این همان چیزی است که Grounding را ارزشمند میکند.
گراندینگ (Grounding) فقط اضافه کردن یک موتور جستجو به یک چتبات است.
گراندینگ مدرن شامل جاسازی مدلها، پایگاههای داده برداری، رتبهبندی مجدد و مهندسی دقیق و سریع برای ترکیب متون بازیابی شده است. این یک خط لوله کامل است، نه یک پوشش جستجوی ساده.
مدلهای بزرگتر، اتصال به زمین را غیرضروری میکنند.
حتی بزرگترین مدلها هم دچار توهم میشوند و دانش محدودی دارند. Grounding با ارائه اطلاعات جدید و قابل تأیید که هیچ پارامتری نمیتواند آن را تضمین کند، مقیاس مدل را تکمیل میکند.
استنتاج محض همیشه ارزانتر از اتصال به زمین است.
در حالی که استنتاج محض از هزینههای بازیابی جلوگیری میکند، هزینههای پاییندستی اصلاح توهمات، رسیدگی به شکایات کاربران و بررسی انسانی میتواند سیستمهای مبتنی بر زمین را در کل در تولید مقرونبهصرفهتر کند.
وقتی دقت، استناد و اطلاعات جدید بیشتر از سرعت خام اهمیت دارند، به خصوص برای کاربردهای سازمانی، حقوقی یا تحقیقاتی، از استنتاج زبان محض استفاده کنید. برای نوشتن خلاقانه، مکالمه غیررسمی یا هر سناریویی که تأخیر کم و هزینههای زیرساختی کمتر از خطر توهمات گاه به گاه بیشتر باشد، از استنتاج زبان محض استفاده کنید.
LLM های مبتنی بر ابزار، مدلهای زبانی مستقل را با اتصال آنها به APIهای خارجی، ماشینحسابها و پایگاههای داده گسترش میدهند و بازیابی اطلاعات و اجرای وظایف را در زمان واقعی امکانپذیر میسازند. LLM های مستقل صرفاً به پارامترهای آموزشدیده خود متکی هستند و آنها را مستقل اما محدود به دانش حاصل از دادههای آموزشی میکنند.
LLM های متن باز، مدلهای هوش مصنوعی قابل تنظیم و خود-میزبان با دسترسی کامل به کد ارائه میدهند، در حالی که API های اختصاصی LLM، خدمات مدیریت شده و بهبود یافته را از طریق نقاط پایانی مبتنی بر ابر با قیمت گذاری مبتنی بر میزان استفاده ارائه میدهند.
RAG و LLM های تنظیمشده دقیق، هر دو کیفیت خروجی هوش مصنوعی را بهبود میبخشند، اما به روشهای اساساً متفاوتی عمل میکنند. RAG اطلاعات خارجی را در زمان پرسوجو دریافت میکند، در حالی که تنظیم دقیق، دانش جدید را مستقیماً در وزنهای مدل قرار میدهد. انتخاب بین آنها بستگی به این دارد که دادههای شما چند وقت یکبار تغییر میکنند و به چه نوع دقتی نیاز دارید.
RAG با زمینه بصری، مدلهای زبانی را با بازیابی تصاویر، نمودارها و دیاگرامها در کنار متن غنی میکند، در حالی که RAG فقط متنی صرفاً به متون نوشتاری متکی است. RAG بصری در وظایف چندوجهی مانند درک اسناد و پاسخ به سؤالات بصری برتری دارد، در حالی که RAG فقط متنی سادهتر، سریعتر و ارزانتر برای استقرار باقی میماند.
RAG چندوجهی متن، تصاویر، صدا و ویدیو را برای بازیابی غنیتر با هم پردازش میکند، در حالی که RAG فقط متنی منحصراً بر محتوای نوشتاری تمرکز دارد. انتخاب بستگی به این دارد که آیا دادهها و موارد استفاده شما فراتر از اسناد متنی ساده است یا خیر.
