Como o framework de Recuperação Aumentada visa melhorar os grandes modelos de linguagem?
Questão
Como o framework de Recuperação Aumentada visa melhorar os grandes modelos de linguagem?
Alternativas
Ao incorporar fontes de dados externas para manter os modelos atualizados.
Aumentando o poder computacional dos modelos.
Ao reduzir o tamanho dos modelos de linguagem para melhorar a eficiência.
Ao simplificar os algoritmos utilizados nos modelos.
Explicação
O framework de Recuperação Aumentada (RAG — Retrieval-Augmented Generation) melhora grandes modelos de linguagem ao combinar geração de texto com recuperação de informações em uma base externa (documentos, banco de dados, motor de busca, etc.).
Passo a passo do porquê isso melhora o modelo:
- O modelo busca (recupera) informações relevantes fora dos seus parâmetros (conhecimento “interno”).
- Essas informações recuperadas são inseridas no contexto (prompt) junto da pergunta do usuário.
- O modelo gera a resposta ancorado nessas fontes, o que tende a:
- reduzir alucinações;
- aumentar precisão factual;
- permitir respostas com conteúdo mais recente/atualizado, sem precisar re-treinar o modelo.
Assim, a alternativa correta é a que descreve a incorporação de fontes externas de dados para apoiar e atualizar as respostas.
Alternativa correta: (A).