健康

検索された生成に関する5つの質問

1.検索された高等世代とは何ですか？ RAGは、GPT-4などのすでに訓練された大規模な言語モデルを活用する方法です。 ジェミニ、人工知能を搭載したアプリケーションを構築するときのバードとラマ。 地元の知識を追加することによって （病院の方針やプロトコル情報など）、コンテキスト（臨床医のプロフィール情報など）、または履歴（患者の臨床データなど）は、LLMを補強して、特定の情報の欠如や特定の情報の欠如などの一般的なAIの問題を回避します。 LLM幻覚。 2。ラグはどのように機能しますか？ RAGは、LLMに送信されるプロンプト（クエリ）に関連情報を追加することにより、基本的にLLMを「ラップ」します。たとえば、臨床医が「この患者のためにこの薬の投与量を増やすべきですか？」という質問をしたいとしてください。 RAGを使用すると、質問は最初に処理され、扱いられるクエリの種類と詳細を理解します。それから、 RAGツールは、病院のプロトコルを取得する可能性があります 薬、製造業者の推奨、患者の歴史、最近のラボの結果については、臨床医からの質問とともに、これらすべてをLLMに送ります。これにより、質問に答えるのに役立つLLMのローカルな知識、文脈、歴史が得られます。ラグラッパーがLLMに送信するものを選択する作業を行っているため、これらはすべて臨床医には見えません。 より深く潜る： 組織は、データガバナンスを使用してLLMバイアスと不正確さをどのように回避できますか？ 3. ragは微調整とどのように比較されますか？ 既存のLLMを微調整すると、通常はプライベートデータ、モデルに情報が追加されます。これは、特定のタスクでLLMをより良くするのに役立ちます。 RAGは、LLMが照会された瞬間に、最新かつコンテキスト的に有用な情報でLLMを改善します。患者データはモデルに保存されていませんが、モデルには常に質問に答えるのに役立つ最新の情報があり、機密データを漏らすというセキュリティの問題はありません。 4. RAGを使用することの利点は何ですか？ RAGは、モデルに追加情報を提供することにより、LLMSの値を拡張します：ローカル、関連するドキュメントとプロトコル、および臨床データベースからのリアルタイム情報。臨床医と研究者は、LLMが訓練されたときではなく、この瞬間に何が起こっているのかに基づいて質問することができます。この追加情報により、LLMはより関連性が高く、より正確な回答を提供できます。 ITチームも構築できます より高いレベルのセキュリティとよりタイトなアクセス制御、質問をする人が知ることが許されている情報のみを与えます。 5。ぼろきれの課題は何ですか？ RAGアプリケーションは、送信する追加情報を決定するために、ユーザーのプロンプトをプリプセスする必要があります。それは難しい仕事になる可能性があり、RAGアプリケーションが間違ったデータを送信する可能性があります。また、LLMの追加情報を提供したからといって、それがそのデータを適切に理解し、それを応答に組み込むことを意味するわけではありません。 #検索された生成に関する5つの質問