تقارير محرر Downcodes: أطلق معهد بكين تشي يوان لأبحاث الذكاء الاصطناعي ومدرسة هيلهاوس للذكاء الاصطناعي بجامعة رنمين الصينية بشكل مشترك إطار عمل نموذجي جديد للذكاء الاصطناعي MemoRAG، وقد أدى هذا الإطار إلى تحسين تقنية الجيل المعزز للاسترجاع (RAG) بشكل كبير بفضل قوتها طويلة المدى قدرات الذاكرة والكفاءة. يخترق MemoRAG قيود نموذج RAG التقليدي ويمكنه التعامل مع المهام الأكثر تعقيدًا وتحديًا، ولا سيما إظهار إمكانات التطبيق الكبيرة في المجالات كثيفة المعرفة مثل العدالة والرعاية الطبية والتعليم والبرمجة. تكمن ميزتها الأساسية في قدرتها على معالجة الملايين من البيانات أحادية السياق على مستوى الكلمة ودرجة عالية من التحسين والمرونة، مما يوفر ضمانًا موثوقًا للمعالجة الفعالة للمعلومات الضخمة.
أصدر معهد بكين تشي يوان لأبحاث الذكاء الاصطناعي وكلية هيلهاوس للذكاء الاصطناعي بجامعة رنمين الصينية بشكل مشترك إطار عمل نموذجي مبتكر للذكاء الاصطناعي - MemoRAG. يعتمد الإطار على الذاكرة طويلة المدى ويهدف إلى تطوير تقنية توليد الاسترجاع المعزز (RAG) حتى تتمكن من التعامل مع المهام الأكثر تعقيدًا بما يتجاوز الأسئلة والأجوبة البسيطة.
تتبنى MemoRAG نموذجًا جديدًا وتحقق القدرة على الحصول على المعلومات بدقة في المشاهد المعقدة من خلال عملية "توليد الأدلة القائمة على الذاكرة - الحصول على المعلومات بناءً على توجيهات الأدلة - إنشاء المحتوى بناءً على أجزاء الاسترجاع". هذه التكنولوجيا مناسبة بشكل خاص للمهام في المجالات كثيفة المعرفة مثل العدالة والطب والتعليم والبرمجة، مما يظهر إمكانات عالية للغاية.
تكمن الميزة الأساسية لـ MemoRAG في قدرة الذاكرة العالمية وقدرتها على معالجة بيانات ذات سياق واحد تصل إلى مليون كلمة، مما يوفر دعمًا قويًا لمعالجة كميات كبيرة من البيانات. بالإضافة إلى ذلك، يتميز MemoRAG أيضًا بأنه قابل للتحسين ومرن للغاية، وقادر على التكيف بسرعة مع المهام الجديدة وتحسين الأداء. كما أنه يولد أدلة سياقية دقيقة من الذاكرة العالمية، ويحسن دقة الإجابة على الأسئلة، ويستخرج رؤى عميقة من البيانات.
من أجل دعم المزيد من البحث وتطبيق MemoRAG، قام فريق المشروع بفتح نموذجين للذاكرة وقدموا إرشادات الاستخدام والنتائج التجريبية. تظهر التجارب أن MemoRAG يتفوق على النماذج الأساسية في اختبارات قياس الأداء المتعددة. صرح معهد Zhiyuan للأبحاث أنه على الرغم من أن مشروع MemoRAG لا يزال في مراحله الأولى، إلا أنهم يتطلعون إلى تعليقات المجتمع وسيستمرون في تحسين خفة الوزن للنموذج، وتنوع آليات الذاكرة، وأدائه في المجموعة الصينية.
التقرير الفني: https://arxiv.org/pdf/2409.05591
الريبو: https://github.com/qhjqhj00/MemoRAG
يوفر الإصدار المفتوح المصدر من MemoRAG زخمًا واتجاهًا جديدًا لمزيد من التطوير في مجال الذكاء الاصطناعي، ونحن نتطلع إلى جلب الابتكار والاختراقات إلى المزيد من المجالات في المستقبل. سيستمر محرر Downcodes في الاهتمام بتطويره اللاحق.