সুতরাং, আপনার একটি ডাটাবেস আছে। সম্ভবত এটি গ্রাহক সহায়তা লগ, প্রযুক্তিগত ডকুমেন্টেশন, আইনি চুক্তি, বা মেডিকেল গবেষণা একটি বিশাল ভাষা মডেল (এলএলএম) প্লাগিং বিবেচনা করা হয় আরও বুদ্ধিমান প্রতিক্রিয়া পেতে এবং ডেটা বিশ্লেষণ করতে সাহায্য। কিন্তু এখন আপনি একটি গুরুত্বপূর্ণ প্রশ্নের উপর আটকে আছেন: আপনি মডেলটি সুন্দর করতে হবে, অথবা আপনি Retrieval-Augmented Generation (RAG) ব্যবহার করতে হবে? চলুন এটি ভেঙে ফেলি, সহজে এবং স্পষ্টভাবে, যাতে আপনি আপনার কাজের জন্য সঠিক সরঞ্জামটি বেছে নিতে পারেন। Fine-Tuning আসলে কি মানে Fine-tuning একটি LLM স্কুলে ফিরে পাঠানোর মত, কিন্তু শুধুমাত্র আপনার নির্দিষ্ট বিষয় জন্য। আপনার নির্দিষ্ট ডোমেইন সম্পর্কে সবকিছু শিখার পরিবর্তে, আপনি একটি প্রাক প্রশিক্ষিত মডেল আপডেট করছেন এবং আপনার নিজের উদাহরণগুলির উপর ভিত্তি করে এটি আরও প্রশিক্ষণ দেবেন। যদি মডেলটি সাধারণ ইন্টারনেট টেক্সটের উপর প্রশিক্ষণ দেওয়া হয়ে থাকে, তাহলে আপনি এটি সামঞ্জস্যপূর্ণ করতে পারেন, উদাহরণস্বরূপ, অভ্যন্তরীণ বিক্রয় কল বা কোম্পানির নীতি নথি ডকুমেন্ট ব্যবহার করে। একবার এটি সুন্দরভাবে সংশোধন করা হয়েছে, মডেলটি এই তথ্যগুলি সরাসরি "সম্মত" করে. আপনি প্রতিটি অনুরোধে এটি অন্তর্ভুক্ত করতে হবে না. এটি শুধুমাত্র জানে। এখানে ধরা যাক: চমৎকার টানিং মডেল নিজেই পরিবর্তন করে. এর মানে এটি সময়, কম্পিউটার সম্পদ, এবং সাবধানে পরীক্ষা প্রয়োজন। এবং একবার এটি প্রশিক্ষিত হয়ে গেলে, আপনি এটি আবার ট্রেনিং পর্যন্ত সেই জ্ঞানের মধ্যে লক করা হয়। কিভাবে RAG কাজ করে Retrieval-Augmented Generation একটি cheat sheet হিসাবে কাজ করে। মডেলটি সবকিছু মনে রাখার প্রয়োজন নেই. পরিবর্তে, যখন আপনি তাকে একটি প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করেন, তখন এটি দ্রুত একটি সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ তথ্যের জন্য. তারপর, এটি একটি প্রতিক্রিয়া তৈরি করার জন্য সেই তথ্য ব্যবহার করে। ডাটাবেস বা ডকুমেন্ট স্টোর একটি মডেলকে জিজ্ঞাসা করুন: "আমাদের কোম্পানির প্রত্যাবর্তন নীতিগুলি কি? এটি দ্রুত, নমনীয় এবং আপডেট করা সহজ - শুধু ভিত্তিক ডকুমেন্টগুলি পরিবর্তন করুন, এবং সিস্টেমটি অবিলম্বে আরও স্মার্ট হবে। যখন ফাইনাল টুইনিং মানে Fine-tuning একটি ভাল পছন্দ যখন আপনার ব্যবহার ক্ষেত্রে অন্তত কয়েকটি বাক্স চেক করা হয়: সামঞ্জস্যপূর্ণ শব্দ বা টোন গুরুত্বপূর্ণ - গ্রাহক পরিষেবা বটগুলি চিন্তা করুন যা প্রতিবার "ব্র্যান্ড" শব্দ করতে হবে। আপনি একটি পুনরাবৃত্তি কার্যকলাপ স্বয়ংক্রিয় করছেন – যেমন নথি ট্যাগিং, মিটিং নোট সংক্ষিপ্ত করা, বা টিকিট শ্রেণীকরণ. মডেলটি প্যাটার্ন শিখতে এবং এটি দ্রুত প্রয়োগ করতে পারে. আপনার ডেটা বিশেষজ্ঞ বা প্রযুক্তিগত - যদি আপনি বিমানবন্দর প্রকৌশল বা আর্থিক আইন হিসাবে একটি নকশা ক্ষেত্রে কাজ করেন তবে আপনি আপনার ডোমেইনটি ম্যানেজ করতে পারেন। আপনি পরিস্থিতি অনুসন্ধান করতে চান না - উচ্চ পারফরম্যান্সের কাজগুলির জন্য যেখানে দেরি গুরুত্বপূর্ণ, সুন্দর টুইং একটি ডাটাবেসের মাধ্যমে অনুসন্ধান করার অতিরিক্ত পদক্ষেপ এড়ায়। এখানে একটি উদাহরণ: একটি স্বাস্থ্যসেবা স্টার্টআপ তাদের চ্যাটবোটকে অভ্যন্তরীণ ক্লিনিকাল নির্দেশাবলী উপর ভিত্তি করে মেডিকেল পরামর্শ প্রদান করতে চায়। তারা মডেলটি তাদের কুরিয়ার করা, পরীক্ষিত উপাদান দিয়ে সুন্দর করে তুলনা করে যাতে প্রতিক্রিয়াগুলি উভয় সঠিক এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ হয়। যখন রেজাল্ট ভালো থাকে RAG উজ্জ্বল যখন আপনাকে নতুন, সঠিক এবং ডকুমেন্ট ভিত্তিক প্রতিক্রিয়া প্রয়োজন, বিশেষ করে যদি ডেটা প্রায়ই পরিবর্তন হতে পারে। আপনি সম্ভবত RAG চান যদি: আপনার ডেটা প্রায়শই আপডেট করা হয় – কেউ নীতি পরিবর্তন বা একটি পণ্যের নাম পরিবর্তন করার সময় একটি মডেল পুনরায় প্রশিক্ষণ করতে চায় না। আপনি ডকুমেন্টের বড় সেটগুলির সাথে কাজ করছেন - পিডিএফের হাজার পৃষ্ঠা, নোট, মিটিং, ট্রান্সক্রিপ্ট ইত্যাদি। সঠিকতা উৎস উপাদান সম্পর্কিত - যদি আপনার প্রতিক্রিয়াগুলি উদ্ধৃতি বা অনুসরণযোগ্যতা প্রয়োজন (যেমন আইনি, আর্থিক বা একাডেমিক পরিস্থিতিতে), RAG আপনাকে মূল টেক্সটের দিকে তাকানোর অনুমতি দেয়। আপনি বিভিন্ন বিষয়গুলির জন্য নমনীয়তা প্রয়োজন - এক ডজনগুলি পণ্যগুলিতে উত্তর দেওয়ার জন্য একটি সমর্থন বট RAG ব্যবহার করে পণ্য প্রতিটি মডেলের প্রয়োজন ছাড়াই পণ্য নির্দিষ্ট উত্তরগুলি অনুসন্ধান করতে পারেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি একটি কর্পোরেট সহায়তা ডেস্ক চালাচ্ছেন. কর্মচারীরা অভ্যন্তরীণ সরঞ্জাম, সুবিধা এবং ওয়ার্কফ্লোজ সম্পর্কে প্রশ্ন করেন. এই ডকুমেন্টগুলি Confluence, SharePoint এবং Google ডকুমেন্টে বাস করে। আপনি প্রতিবার HR PTO নীতি আপডেট করার সময় একটি মডেল পুনরায় প্রশিক্ষণ করতে চান না. RAG এর সাথে, আপনি কেবলমাত্র ডকুমেন্ট স্টোর আপডেট করেন, এবং মডেলটি অবিলম্বে পরিবর্তনটি প্রতিফলিত করে। ট্রেড-অফ যা আপনাকে জানতে হবে RAG পরিচালনা করা সহজ, কিন্তু এটি একটি নতুন চ্যালেঞ্জ প্রবর্তন করে: পুনরুদ্ধারের গুণমান. যদি অনুসন্ধান সিস্টেম সঠিক ডকুমেন্টগুলি খুঁজে পায় না, মডেলের উত্তরগুলি বন্ধ হবে। Fine-tuning এই সমস্যা এড়াতে পারে, কিন্তু আপডেট করার জন্য নমনীয়তা এবং গতি খরচ. Fine-tuning এছাড়াও সামনে আরো ব্যয়বহুল হতে পারে, বিশেষ করে যদি আপনি অনেক উদাহরণ উপর প্রশিক্ষণ করছেন. আপনি অবকাঠামো, সময় এবং পরীক্ষা প্রয়োজন হবে. RAG, অন্যদিকে, প্রায়ই দ্রুত সেট আপ করা যেতে পারে এবং ক্রমবর্ধমানভাবে স্ক্যালিং করা যেতে পারে। আর এখানে আরেকটি: চমৎকার মডেলগুলি "বুক বন্ধ"। তারা উৎসগুলি উল্লেখ করে না, এবং একটি নির্দিষ্ট উত্তর কোথা থেকে এসেছে তা বলতে কঠিন। আপনি কি উভয় ব্যবহার করতে পারেন? কিছু টিম একসঙ্গে ফাইন টুন্ডিং এবং RAG ব্যবহার করে। আপনি আপনার কণ্ঠস্বর অনুসরণ করার জন্য মডেলটি সুন্দর করতে পারেন এবং সঠিক তথ্য সরবরাহ করার জন্য RAG ব্যবহার করতে পারেন। অথবা হয়তো আপনি পুনরাবৃত্তি সহায়তা টিকিটগুলিতে এটি সুন্দর করে তুলবেন, কিন্তু কম সাধারণ, দীর্ঘ ফর্মের প্রশ্নগুলি মোকাবেলা করার জন্য RAG ব্যবহার করুন। পয়েন্টটি হল যে এটি একটি বা / অথবা চিরতরে সিদ্ধান্ত নয়. এটি আপনার বর্তমান চাহিদাগুলির জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত যা নির্বাচন করা এবং ভবিষ্যতের জন্য নমনীয় থাকার বিষয়ে। Fine-Tuning vs RAG এর মধ্যে কিভাবে নির্বাচন করবেন আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে শুরু করুন. নিজেকে জিজ্ঞেস করুন: এই তথ্যগুলি কতবার পরিবর্তিত হবে? মডেলটি কি ব্যাখ্যা বা উৎস উল্লেখ করতে হবে? গতি কিংবা সঠিকতা বেশি গুরুত্বপূর্ণ? মডেলের টোন এবং আচরণের উপর আমার কতটা নিয়ন্ত্রণ প্রয়োজন? আমি কি সম্পদ (সময়, ডেটা, কম্পিউটার) সুন্দর টুইন করতে পারি? যদি আপনি দ্রুত, বাস্তব এবং আপডেট উত্তর চান, RAG এর সাথে যান। আপনি যদি মডেলটি গভীরভাবে প্যাটার্ন অভ্যন্তরীণ করতে চান বা একটি সামঞ্জস্যপূর্ণ কণ্ঠে কথা বলতে চান, তাহলে সুন্দর টুইনিং দিয়ে যান। যদি আপনি উভয়ই চান? আপনি একা নন. অনেক উন্নত সিস্টেম এটাই করছে। সংক্ষিপ্ত কোনও একক "সঠিক" উত্তর নেই - কিন্তু আপনার প্রকল্পের জন্য সঠিক উপযুক্ত থাকবে। ফাইন-টুইং আপনাকে সঠিকতা এবং নিয়ন্ত্রণ দেয়। RAG আপনাকে নমনীয়তা এবং স্বচ্ছতা দেয়। আশা করি আপনি এই নিবন্ধটি পছন্দ করেছেন। স্পর্শে থাকতে হবে। Linkedin এ আমার সাথে যোগাযোগ করুন
