La limitación de memoria de los modelos de lenguaje grandes (LLM) siempre ha sido un problema urgente en el campo de la IA. Este artículo explora una solución alternativa a las bases de datos vectoriales: aprovechar la tecnología mejorada de los motores de búsqueda. Esta solución combina búsquedas de palabras clave y vectores y reordena los resultados de búsqueda a través de LLM, mejorando así la eficiencia de la búsqueda y reduciendo los costos. Aunque este enfoque tiene un gran potencial, también enfrenta desafíos como la evaluación y el despliegue del rendimiento de los motores de búsqueda.
Los investigadores creen que construir un motor de búsqueda avanzado, combinar tecnología de búsqueda de palabras clave y vectores, y luego usar LLM para reordenar los resultados de búsqueda puede resolver efectivamente el problema de la memoria LLM insuficiente y eliminar la necesidad de construir un modelo de clasificación especialmente diseñado, lo que reduce los costos. Esto proporciona una nueva idea para resolver el cuello de botella de la memoria LLM. Sin embargo, el artículo también señala que esta solución requiere más investigación y mejora en términos de evaluación del desempeño y implementación real.
Aunque este enfoque es muy prometedor, aún quedan desafíos prácticos que superar. Las direcciones de investigación futuras deberían centrarse en mejorar el rendimiento de los motores de búsqueda y resolver los problemas que puedan surgir durante su implementación, con el fin de satisfacer mejor las necesidades de las aplicaciones LLM.