I modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) stanno diventando sempre più popolari. Ciò ha suscitato interesse per i modelli di incorporamento, che sono sistemi di deep learning che convertono dati come testo o immagini in numeri per rappresentarli.
I modelli di incorporamento sono importanti per l’applicazione chiamata retrieval augmented generation (RAG), ma possono essere utilizzati per molte altre cose. In sostanza, trasformano dati complessi in numeri che possono essere compresi dai computer.
Nelle applicazioni RAG, questi modelli vengono usati per cercare documenti in un archivio basato su similitudine numerica. Questo aiuta a personalizzare le risposte dei LLM e a evitare errori.
Questi modelli sono importanti non solo per trovare documenti, ma anche per altre attività come interrogare basi di dati, estrarre informazioni da dati strutturati e altro ancora.
Le aziende stanno sempre di più esplorando l’uso di questi modelli per analizzare grandi quantità di dati non strutturati, come messaggi dei clienti o post sui social media, per rilevare tendenze e ottenere insight utili.
Tuttavia, il processo di addestramento di questi modelli può essere complesso e richiede competenze avanzate. Ci sono progressi nella semplificazione di questo processo, ma ci sono ancora sfide da affrontare.
In sintesi, l’uso di modelli di incorporamento sta crescendo rapidamente e ci aspettiamo ulteriori sviluppi interessanti in futuro.