עולם הבינה המלאכותית מתפתח בקצב מסחרר, אך עדיין ניצבים בפנינו אתגרים משמעותיים. שניים מהאתגרים המרכזיים הם טיפול יעיל בהקשרים ארוכים (Context) ועלויות החישוב הגבוהות של מודלי שפה גדולים (LLMs). לאחרונה הוצגו שתי גישות חדשניות המציעות פתרונות מבטיחים: Agentic RAG, שמטרתו לשפר את יכולת שליפת המידע והבנת ההקשר, ו-Compute In Sleep (CIS), טכניקה מהפכנית לייעול חישובי.
Agentic RAG: הדור הבא של הבנת הקשר
מערכות Retrieval-Augmented Generation (RAG) סטנדרטיות משלבות מודל שפה עם מאגר מידע חיצוני כדי לספק תשובות מעודכנות ומבוססות עובדות. עם זאת, הן סובלות מבעיה מוכרת המכונה "אבוד באמצע" (Lost in the Middle), שבה המודל נוטה להתעלם ממידע המופיע באמצע הקשר ארוך שסופק לו.
כאן נכנס לתמונה Agentic RAG, גישה מתקדמת המשתמשת ב"סוכן" (Agent) כדי לנהל את תהליך שליפת המידע באופן איטרטיבי ואינטליגנטי. במקום שליפה פשוטה והעברה למודל השפה, הסוכן ב-Agentic RAG מבצע חיפושים חוזרים, מנתח את התוצאות, מזקק את המידע הרלוונטי ביותר ורק אז מעביר אותו למודל השפה לצורך יצירת התשובה הסופית. גישה זו מתגברת על מגבלת "אבוד באמצע" ומאפשרת הבנה מעמיקה ומדויקת יותר של ההקשר.
טכניקות ספציפיות המשמשות ב-Agentic RAG כוללות "Step-back Prompting", המנחה את המודל לקחת צעד אחורה ולחשוב על מושגי מפתח כלליים יותר לפני הצלילה לפרטים, ושימוש ב-Hypothetical Document Embeddings (HyDE) ליצירת מסמכים היפותטיים המשפרים את דיוק החיפוש הראשוני. למידע נוסף על טכניקות מתקדמות להתמודדות עם אובדן הקשר במערכות RAG, מומלץ לקרוא את המאמר בנושא.
Compute In Sleep (CIS): מהפכה ביעילות החישובית של LLMs
אחד החסמים המשמעותיים לאימוץ נרחב של מודלי שפה גדולים (LLMs) הוא העלות החישובית הגבוהה שלהם, הן בשלב האימון והן בשלב ההסקה (Inference). חוקרים ממיקרוסופט הציגו לאחרונה פתרון מבטיח בשם Compute In Sleep (CIS).
הרעיון המרכזי מאחורי CIS מבוסס על התצפית שבמהלך פעולת מודל שפה, במיוחד לאחר הפעלת פונקציית האקטיבציה ReLU, נוירונים רבים מקבלים ערך אפס או קרוב מאוד לאפס. חישובים המערבים נוירונים "רדומים" אלו הם מיותרים ומבזבזים משאבי חישוב יקרים. טכניקת CIS מציעה מנגנון לזיהוי דינמי של הנוירונים שצפויים להיות לא פעילים בשלב החישוב הבא, "להרדים" אותם באופן זמני, ולבצע את החישובים רק עבור הנוירונים הפעילים. המידע על מצב הנוירונים הרדומים נשמר ומשוחזר בעת הצורך.
התוצאות המדווחות מרשימות: CIS מאפשר האצה של עד פי 50 במהירות ההסקה וחיסכון אנרגטי משמעותי, וכל זאת מבלי לפגוע בדיוק המודל. חשוב לציין ש-CIS שונה מטכניקות אופטימיזציה אחרות כמו קוונטיזציה (הפחתת הדיוק של המשקולות) או גיזום (Pruning - הסרת נוירונים או קשרים), בכך שהוא אינו משנה את מבנה המודל או את ערכי המשקולות באופן קבוע, אלא מבצע אופטימיזציה דינמית בזמן ריצה.
שילוב טכנולוגיות לעתיד חכם ויעיל יותר
Agentic RAG ו-Compute In Sleep מייצגות שתי חזיתות חשובות בקידום הבינה המלאכותית. בעוד Agentic RAG מתמקד בשיפור איכות האינטראקציה והבנת המידע, CIS תוקף את אתגר היעילות החישובית. השילוב בין יכולות הבנה משופרות ועלויות חישוב מופחתות פותח דלתות חדשות לפיתוח סוכני AI מורכבים וחכמים יותר, שיוכלו לפעול באופן יעיל וחסכוני יותר. טכנולוגיות אלו מסמנות צעד חשוב לקראת מימוש הדור הבא של מערכות בינה מלאכותית.
סיכום
ההתקדמות בתחומי ה-Agentic RAG וה-Compute In Sleep מדגימה את המאמצים המתמשכים להתגבר על מגבלות קיימות בבינה מלאכותית. שיפור יכולת העבודה עם הקשרים מורכבים לצד ייעול דרמטי של המשאבים הנדרשים להפעלת מודלים גדולים הם צעדים קריטיים שיאפשרו פיתוח יישומים חדשניים ועוצמתיים יותר בעתיד הקרוב.
תגובות
יש להתחבר כדי להגיב
טוען תגובות...