В мире искусственного интеллекта продолжается борьба за создание максимально эффективных и прозрачных моделей. Французская компания Pleias выпустила две открытые модели RAG — Pleias-RAG-350М и Pleias-RAG-1B, специально разработанные для работы в условиях ограниченных вычислительных ресурсов. Они отлично справляются с многократным reasoning (логическим выводом) на нескольких языках, а благодаря встроенной системе цитирования обеспечивают прозрачность и возможность аудита — важные требования в таких сферах, как медицина и финансы.
Идея RAG (retrieval-augmented generation) — подключение моделей к внутренним базам данных и источникам информации — позволяет обеспечить точные и проверяемые ответы. Компания LexisNexis разработала AI-помощника Protégé, который помогает юристам писать документы, избегая ошибок цитирования и ускоряя работу. Они используют гибкий мульти-модельный подход, переключаясь между различными моделями OpenAI, Mistral и Anthropic для оптимальной скорости и качества.
Такие решения помогают объединить эффективность, прозрачность и мультилингвальность, делая ИИ более доступным и безопасным для бизнеса и власти. В будущем новые разработки обещают стать еще более автономными, интегрируя поиск и reasoning прямо в модели, что полностью меняет представление о текущих системах AI.
*