Meta Superintelligence Labs의 MetaEmbed는 다중모달 검색을 위한 후기 상호작용 레시피로, 서빙 시간에 학습 가능한 메타 토큰의 수를 선택함으로써 정확도, 지연 시간 및 인덱스 크기를 조정할 수 있게 합니다.
야н덱스가 10억 개의 매개변수까지 확장 가능한 대규모 트랜스포머 기반 프레임워크 ARGUS를 소개했다. 이는 야후, 넷플릭스, 메타와 같은 글로벌 기술 리더들이 극복하지 못했던 추천 시스템의 확장 기술적 장벽을 성공적으로 극복한 소수의 기업 중 하나로 야н덱스를 올렸다.
구글 딥마인드 팀의 최근 연구에서, RAG 시스템의 밀집 임베딩 모델이 규모에 한계를 가지고 있음을 설명했다. 이 한계는 더 큰 모델이나 더 나은 훈련만으로 해결할 수 없는 기본적인 구조적 한계이다.
대형 언어 모델은 자연어 처리의 여러 영역을 혁신적으로 바꿨지만 최신 사실, 도메인 특정 정보 또는 복잡한 다중 점프 추론과 관련된 한계에 직면한다. EraRAG는 외부 소스에서 정보를 검색하고 통합할 수 있도록 허용하여 이러한 공백을 해결하려는 노력이다.
사용자 선호에 부합하는 콘텐츠, 제품 또는 서비스를 제공하기 위해 과거 행위, 상호작용 및 패턴을 분석하여 사용자가 관련성을 느낄 것으로 예측하는 맞춤형 추천이 중요해졌다. ARAG는 컨텍스트 인식과 개인화된 추천을 위한 다중 에이전트 RAG 프레임워크로 소개된다.
