Ограничение памяти больших языковых моделей (LLM) всегда было актуальной проблемой в сфере ИИ. В этой статье рассматривается альтернативное решение векторным базам данных: использование улучшенной технологии поисковых систем. Это решение сочетает в себе поиск по ключевым словам и векторам, а также изменяет порядок результатов поиска через LLM, тем самым повышая эффективность поиска и сокращая затраты. Хотя этот подход имеет большой потенциал, он также сталкивается с такими проблемами, как оценка эффективности поисковых систем и их развертывание.
Исследователи полагают, что создание продвинутой поисковой системы, объединяющей технологию поиска по ключевым словам и векторному поиску, а затем использование LLM для изменения порядка результатов поиска может эффективно решить проблему нехватки памяти LLM и устранить необходимость построения специально построенной модели ранжирования, сокращая затраты. Это дает новую идею решения узкого места памяти LLM. Однако в статье также отмечается, что это решение требует дальнейших исследований и усовершенствований с точки зрения оценки производительности и фактического развертывания.
Хотя этот подход имеет большие перспективы, все еще существуют практические проблемы, которые необходимо преодолеть. Будущие направления исследований должны быть сосредоточены на повышении производительности поисковых систем и решении проблем, которые могут возникнуть во время их развертывания, чтобы лучше удовлетворять потребности приложений LLM.