Ebben a felvételben a ReZero nevű projekt megismerésére nyílik lehetőségünk, amely a nyelvi modellek keresési képességeit igyekszik fejleszteni. A fő gondolat az, hogy a mesterséges intelligencia ne csupán statikus adatokat jegyezzen meg, hanem tanuljon hatékony keresési stratégiákat, amelyekkel csökkenthető a téves információk, más néven hallucinációk aránya.
A bemutató során részletesen végigvezetnek az installáció folyamatán helyi környezetben, Nvidia RTX A6000 GPU használatával. Külön kitérnek a többlépcsős keresési módszerekre: a ReZero többször is visszaellenőrzi és önmagát korrigálja, hogy pontosítson és megbizonyosodjon az eredmények helyességéről. A projekt releváns kérdéseket vet fel a hatékony információkeresés, a visszacsatoláson alapuló tanulás és az alkalmazott megerősítéses tanulás témakörében.
Szó esik még a nyílt forráskódú ökoszisztémák fontosságáról, különös tekintettel a Camel AI közösségre és a Hugging Face platformra, ahol különböző modelleket és kapcsolódó tréningadatokat lehet elérni. A videó felveti a lehetőséget, hogy saját adathalmazokon is lehet modelleket edzeni, optimalizálva a valós alkalmazásokra.
A gyakorlati példák bemutatják, hogyan lehet a rendszert egyszerű kérdések megválaszolására, webes keresésre vagy akár aktuális információk lekérdezésére használni, lépésről lépésre végigkövetve a különböző próbálkozásokat és önellenőrzési lépéseket.
