Vers une amélioration des modèles de génération assistée par recherche
Cet article analyse les innovations apportées par Contextual.ai avec leur approche “RAG 2.0”, qui vise à faire évoluer les modèles de génération assistée par recherche (Retrieval Augmented Generation ou RAG), une des principales méthodes de mise en œuvre des modèles d’IA générative. Les créateurs initiaux de RAG proposent ici une version améliorée, remettant en cause le statu quo actuel des IA génératives en production. L’article s’interroge sur l’avenir de RAG face à ces nouvelles avancées.
Points clés
- Les modèles de langage (LLM) comme ChatGPT ont une limite de connaissances fixée lors de la pré-formation, contrairement à l’apprentissage continu
- Les modèles RAG combinent un LLM avec un module de recherche pour accéder à des informations supplémentaires
- Contextual.ai présente “RAG 2.0”, une nouvelle approche pour améliorer les modèles RAG existants
- RAG 2.0 vise à rendre obsolète la version standard de RAG, l’une des principales méthodes d’IA générative
- Les créateurs initiaux de RAG sont à l’origine de cette nouvelle proposition, ce qui lui confère un poids important
- L’article s’interroge sur l’avenir de RAG face à ces innovations, se demandant s’il compte ses derniers jours
À retenir
Ces avancées de Contextual.ai avec RAG 2.0 semblent prometteuses pour améliorer les modèles d’IA générative actuels. Cependant, il est encore tôt pour prononcer l’arrêt de mort de la version standard de RAG. Ces innovations devront faire leurs preuves et convaincre les acteurs du secteur pour réellement remettre en cause le statu quo. Mais une chose est sûre, le domaine de l’IA générative est en pleine effervescence et les progrès s’enchaînent à un rythme effréné !
Sources
