Graph RAG (گراف RAG) یک روش پیشرفته برای بهبود عملکرد تکنیک RAG است که از گراف‌های دانش برای افزایش دقت و ارتباط پاسخ‌ها استفاده می‌کند. در این رویکرد، گراف‌های دانش به مدل کمک می‌کنند تا اطلاعات مرتبط و ساختارمندتری را بازیابی کرده و ارتباطات عمیق‌تری بین داده‌ها برقرار کند، که نتیجه آن تولید پاسخ‌های دقیق‌تر و معنادارتر برای پرسش‌های کاربر است.

RAG یا تولید تقویت‌شده با بازیابی(Retrieval Augmented Generation)، تکنیکی است که قدرت یک مدل زبانی بزرگ از پیش‌ آموزش‌دیده را با یک منبع داده خارجی ترکیب می‌کند.

این تکنیک مانع مشکلات مدل‌های زبانی مانند Hallucination یا توهم می‌شود.

ترنسفورمرها به عنوان یک تکنولوژی پیشگام ظاهر شده‌اند. ترنسفورمرها می‌توانند به طور همزمان به کل جمله نگاه کنند و این کار آنها را در تشخیص ظرافت‌های زبان بسیار کارآمد می‌کند. در واقع، مکانیزم توجه (Attention)، کلید اصلی موفقیت ترنسفورمرهاست.

یادگیری ماشین شاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که به سیستم‌ها توانایی یادگیری و بهبود خودکار از تجربه را بدون برنامه‌ریزی صریح می‌دهد. یادگیری ماشین بر توسعه برنامه‌های کامپیوتری تمرکز دارد که می‌توانند به داده‌ها دسترسی پیدا کنند و از آن‌ها برای یادگیری خود استفاده کنند.

مکانیزم توجه نوعی encoder-decoder در معماری شبکه عصبی است که به مدل اجازه می‌دهد در حین اجرای یک کار بر بخش‌های خاصی از ورودی تمرکز کند. در واقع به طور پویا به عناصر مختلف ورودی، وزن‌هایی را اختصاص می دهد که نشان دهنده اهمیت یا ارتباط نسبی آنها با خروجی مورد نظر است.

مدل‌های زبانی بزرگ قادر هستند انسان را در تسریع و تسهیل امور کمک کرده و پاسخ صحیحی در مسائل مختلف به او ارائه کنند.در این بخش قصد داریم بهترین مدل‌های زبانی بزرگ را مقایسه کنیم و تفاوت‌های کلیدی بین آن‌ها را بررسی نماییم.

مدل‌های زبانی بزرگ در حوزه‌های مختلف نقش کلیدی دارند، اما موفقیت آن‌ها به مهارت در پرامپت‌نویسی بستگی دارد. این مقاله به بررسی چگونگی تاثیر مهندسی پرامپت بر بهبود عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ پرداخته و راهکارهایی برای ایجاد پرامپت‌های مؤثر ارائه می‌دهد. با استفاده از این نکات، می‌توانید از مدل‌های خود پاسخ‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تری دریافت کنید.

مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) نوعی الگوریتم هوش مصنوعی هستند که از تکنیک‌های یادگیری عمیق و مجموعه‌ داده‌های بسیار وسیع برای درک، خلاصه‌سازی، تولید و پیش‌بینی محتوای جدید استفاده می‌کنند.