تولید مبتنی بر بازیابی: چرا این روش همچنان برای مدل‌های زبانی بزرگ ضروری است

حتی با پیشرفت مدل‌های زبانی پیشرفته مانند GPT-4o و Gemini 1.5، تولید مبتنی بر بازیابی (RAG) همچنان به عنوان یک رویکرد کلیدی در کاربردهای هوش مصنوعی شناخته می‌شود. این روش نه تنها هزینه‌ها را کاهش می‌دهد، بلکه با گزینش اطلاعات مرتبط و کاهش خطاهای اطلاعاتی، نقشی حیاتی در بهبود عملکرد مدل‌های زبانی ایفا می‌کند. به همین دلیل، تولید مبتنی بر بازیابی همچنان بخشی جدایی‌ناپذیر از تکامل مدل‌های زبانی مدرن است.

چرا تولید مبتنی بر بازیابی (RAG) همچنان مهم است؟

تولید مبتنی بر بازیابی (Retrieval-Augmented Generation: RAG) تکنیکی مهم برای بهبود دقت و مرتبط بودن پاسخ‌های مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) است. این تکنیک با ارائه اطلاعات خارجی از طریق دستورات، دانش داخلی و از پیش‌آموزه‌ی مدل را تکمیل می‌کند. مدل‌های زبانی بزرگ با زمینه طولانی به سرعت در حال پیشرفت هستند. با این حال، RAG مزایای بی‌نظیری دارد که آن را ضروری می‌سازد. در ادامه به بررسی دلایل این امر می‌پردازیم.

نگاهی به ریشه‌های RAG

مفهوم RAG در سال ۲۰۲۰ مطرح شد. در آن زمان، محققان هوش مصنوعی فیس‌بوک/متا این مفهوم را در مقاله‌ی خود با عنوان «تولید مبتنی بر بازیابی برای وظایف پردازش زبان طبیعی دانش‌محور» معرفی کردند. آن‌ها دو نوع حافظه را در مدل‌های زبانی بزرگ شناسایی کردند:

1. حافظه پارامتریک: دانشی که در طول آموزش در مدل جایگذاری شده است.
2. حافظه غیر پارامتریک: اطلاعات خارجی که هنگام اجرا از طریق دستورات به مدل داده می‌شود.

این مطالعه نشان داد که با ادغام اطلاعات خارجی در دستورات، RAG می‌تواند پاسخ‌های دقیق‌تر و واقعی‌تری نسبت به استفاده‌ی صرف از دانش پارامتریک مدل ارائه دهد.

مشکل خطاهای اطلاعاتی در مدل‌های زبانی بزرگ

OpenAI در نوامبر ۲۰۲۲ ChatGPT را منتشر کرد. این اتفاق پتانسیل بالای مدل‌های زبانی بزرگ را برای تولید پاسخ‌های انسان‌گونه نشان داد. اما، محدودیت‌هایی نیز به سرعت آشکار شد:

• کمبود اطلاعات به‌روز: مدل‌های زبانی بزرگ به اطلاعات و رویدادهای بعد از آموزش خود دسترسی ندارند.
• خطاهای اطلاعاتی: وقتی از مدل‌های زبانی بزرگ سوالی خارج از دانش آن‌ها پرسیده می‌شود، به جای پذیرفتن نمی‌دانم، پاسخ‌های نادرست تولید می‌کنند.

RAG این کاستی‌ها را جبران می‌کند. RAG پاسخ‌ها را بر اساس اطلاعات خارجی، به‌روز و مرتبط تنظیم می‌کند. به این ترتیب، خطاهای اطلاعاتی را کاهش داده و دقت را بهبود می‌بخشد.

ظهور و مزایای RAG

در اواسط سال ۲۰۲۳، RAG به عنوان راهکاری موثر برای بهبود عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ مورد توجه قرار گرفت. این روش ساده اما قدرتمند است: به جای پرسیدن مستقیم سوال از مدل، اطلاعاتی مرتبط به همراه سوال ارائه می‌شود. برای مثال:

مزایای کلیدی RAG:

• کاهش خطاهای اطلاعاتی: با ارائه‌ی اطلاعات مرتبط، RAG پاسخ‌های نادرست را به حداقل می‌رساند.
• اطلاعات به‌روز و اختصاصی: مدل‌های زبانی بزرگ را قادر می‌سازد تا از اطلاعات لحظه‌ای یا اختصاصی که در داده‌های آموزشی آن‌ها نبوده، استفاده کنند.
• بهبود کیفیت پاسخ: پاسخ‌ها با توجه به اطلاعات داده شده تنظیم و مرتبط‌تر می‌شوند.

چالش‌ها با پنجره‌های زمینه محدود

در اوایل ظهور RAG، مدل‌هایی مانند GPT-3.5 حداکثر پنجره زمینه ۴۰۰۰ توکن (حدود ۳۰۰۰ کلمه انگلیسی) داشتند. یعنی دستور ورودی و پاسخ خروجی باید در این محدوده قرار می‌گرفتند. ایجاد تعادل بین ارائه‌ی اطلاعات کافی و فضای لازم برای پاسخ مدل یک چالش بود.

مدل‌های با زمینه طولانی: یک تغییر اساسی؟

با معرفی مدل‌هایی با زمینه طولانی مثل GPT-4o (۱۲۸ هزار توکن) و Gemini 1.5 گوگل (۱ میلیون توکن)، میزان متنی که می‌توان پردازش کرد به طور چشمگیری افزایش یافته است. این پیشرفت باعث شده برخی بپرسند که آیا هنوز به RAG نیاز هست یا خیر.

استدلال‌های مخالف RAG:

• زمینه‌های بزرگتر، اطلاعات بیشتری را در خود جای می‌دهند: با فضای کافی برای کل اسناد یا مجموعه داده‌ها، برخی معتقدند دیگر نیازی به انتخاب اطلاعات مرتبط نیست.
• نتایج احتمالا بهتر: مطالعاتی مثل «تولید مبتنی بر بازیابی یا مدل‌های زبانی بزرگ با زمینه طولانی؟ یک مطالعه جامع و رویکرد ترکیبی» (ژوئیه ۲۰۲۴) نشان می‌دهد که دستورات با زمینه طولانی در بسیاری از موارد بهتر از RAG عمل می‌کنند.

استدلال‌های موافق RAG:

با وجود این پیشرفت‌ها، RAG به دلایل زیر همچنان مهم است:

1. کیفیت بر کمیت: تحقیقات جدید (سپتامبر ۲۰۲۴) نشان می‌دهد وارد کردن اطلاعات زیاد در دستورات با زمینه طولانی می‌تواند کیفیت پاسخ را کاهش دهد. ترتیب و ارتباط داده‌ها برای بهترین نتیجه ضروری است.
2. صرفه‌جویی در هزینه: پردازش دستورات طولانی‌تر به منابع محاسباتی بیشتری نیاز دارد. RAG با حذف اطلاعات بی‌ربط، هزینه‌ها را کاهش می‌دهد و کیفیت پاسخ را حفظ می‌کند.
3. سوگیری موقعیت در مدل‌های زبانی بزرگ: مطالعاتی مانند «گم شدن در وسط: چگونه مدل‌های زبانی از زمینه‌های طولانی استفاده می‌کنند» (ژوئیه ۲۰۲۳) نشان می‌دهد مدل‌های زبانی با اطلاعات مرتبط در ابتدای دستور، عملکرد بهتری دارند. RAG به اولویت‌بندی و مرتب‌سازی اطلاعات کلیدی کمک می‌کند.

آینده RAG

پیش‌بینی می‌شود RAG در کنار مدل‌های زبانی با زمینه طولانی تکامل یابد و بر نقش‌های جدیدی مانند موارد زیر تمرکز کند:

• حذف اطلاعات بی‌ربط: به جای بازیابی بخش‌های مرتبط، سیستم‌های RAG آینده ممکن است بر حذف اطلاعات غیرضروری برای بهینه‌سازی پنجره‌های زمینه تمرکز کنند.
• مدل‌های تخصصی: استفاده از مدل‌های کوچک‌تر و تخصصی‌تر می‌تواند RAG را در مقایسه با مدل‌های عمومی کارآمدتر و مقرون‌به‌صرفه‌تر کند.

در واقع، منسوخ شدن RAG بعید است. توانایی آن در افزایش کیفیت پاسخ و کارایی محاسباتی، اهمیت مداوم آن را در عصر مدل‌های زبانی با زمینه طولانی تضمین می‌کند.

نکات پایانی

مدل‌های زبانی بزرگ با زمینه طولانی پیشرفتی قابل توجه هستند، اما RAG را بی‌اهمیت نمی‌کنند. بلکه، نقاط قوت مکمل هر دو رویکرد را برجسته می‌کنند. با ترکیب قابلیت‌های زمینه طولانی با دقت و صرفه‌جویی RAG، می‌توانیم به نتایج بهتری در وظایف دانش‌محور دست یابیم.

همانطور که هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می‌دهد، ایجاد تعادل بین نوآوری و کاربردی بودن ضروری است – و RAG این تعادل را به خوبی نشان می‌دهد.

اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: medium