Brief news summary

Amazon AWS предложил процесс бенчмаркинга для оценки производительности реализаций retrieval-augmented generation (RAG) в генеративном искусственном интеллекте. Процесс включает подключение крупной модели языка (LLM) к базе данных, содержащей контент, специфичный для определенной области. Исследователи в Amazon разработали автоматизированный процесс, который генерирует тесты с множественным выбором на основе корпуса документов, связанных с каждым заданием. Эти тесты используются для оценки производительности различных открытых искусственных моделей языка в ответе на задания, связанные с определенной областью. Исследование подчеркивает важность выбора правильного метода извлечения информации, поскольку он значительно влияет на производительность систем RAG. Оно также акцентирует внимание на необходимости хорошо согласованного компонента извлечения, поскольку плохо согласованный компонент может снизить точность работы LLM. Этот процесс бенчмаркинга предоставляет ценные сведения о преимуществах и недостатках различных реализаций RAG, способствуя развитию генеративного искусственного интеллекта в предприятиях.