Así que tienes un montón de datos. Tal vez sea un montón de registros de soporte al cliente, documentación técnica, contratos legales o investigación médica.Estás considerando conectar esto a un gran modelo de idioma (LLM) para obtener respuestas más inteligentes y ayudar a analizar los datos. Pero ahora estás atrapado en una pregunta clave: ¿deberías ajustar el modelo, o deberías usar la generación aumentada de recuperación (RAG)? Vamos a descomponerlo, de manera simple y clara, para que pueda elegir la herramienta adecuada para su trabajo. Qué significa realmente Fine-Tuning Fine-tuning es como enviar un LLM de vuelta a la escuela, pero sólo para su tema específico. En lugar de enseñarle todo sobre su dominio particular desde cero, está actualizando un modelo pre-entrenado y dándole una formación adicional basada en sus propios ejemplos. Si el modelo se formó en texto general de Internet, puede ajustarlo utilizando, por ejemplo, llamadas de ventas internas o documentos de política de la empresa. Una vez que se haya ajustado, el modelo “recorda” esta información directamente.No necesita darle contexto en cada prompt. Aquí está la captura: el ajuste fino cambia el modelo en sí, lo que significa que requiere tiempo, recursos de computación y pruebas cuidadosas. Y una vez entrenado, está encerrado en ese conocimiento hasta que lo retraines de nuevo. Cómo funciona RAG Retrieval-Augmented Generation funciona un poco como un cheat sheet. El modelo no necesita memorizar todo. En cambio, cuando le haces una pregunta, busca rápidamente a través de una para la información más relevante. Luego, utiliza esa información para elaborar una respuesta. Base de datos o tienda de documentos Imagina preguntar a un modelo: “¿Cuáles son las políticas de devolución de nuestra empresa?” Con RAG, no adivina. Es rápido, flexible y más fácil de actualizar: simplemente cambia los documentos subyacentes y el sistema es instantáneamente más inteligente. Cuando el tuning tiene sentido Fine-tuning es una buena opción cuando su caso de uso comprueba al menos algunas de estas cajas: 
 
 
 
 
 Es importante la expresión o el tono consistente: piense en los bots de servicio al cliente que necesitan sonar "en la marca" cada vez. Estás automatizando una tarea repetitiva, como etiquetar documentos, resumir notas de reunión o clasificar boletos.El modelo puede aprender el patrón y aplicarlo rápidamente. Sus datos son especializados o técnicos - Si trabaja en un campo de nicho como la ingeniería aeroespacial o el derecho fiscal, es posible que desee que el modelo domine su dominio. No desea seguir recuperando el contexto: para tareas de alto rendimiento donde la latencia importa, el ajuste fino evita el paso adicional de la búsqueda a través de una base de datos. Aquí está un ejemplo: una startup de atención médica quiere que su chatbot brinde asesoramiento médico basado en directrices clínicas internas. Ellos ajustan el modelo con su material curado y probado para asegurarse de que las respuestas sean precisas y consistentes. Cuando RAG es el mejor RAG brilla cuando necesita respuestas frescas, precisas y basadas en documentos, especialmente si los datos pueden cambiar a menudo. Probablemente desee RAG si: 
 
 
 
 
 Sus datos se actualizan con frecuencia – Nadie quiere re-entrenar un modelo cada vez que un cambio de política o un producto es renombrado. Estás trabajando con grandes conjuntos de documentos: miles de páginas de PDF, notas de marcado, reuniones, transcripciones, etc. La exactitud está ligada al material de origen – Si sus respuestas necesitan citas o trazabilidad (como en contextos legales, financieros o académicos), RAG le permite apuntar hacia el texto original. Necesitas flexibilidad para diferentes temas – Un bot de soporte que responde a decenas de productos puede usar RAG para obtener respuestas específicas de productos sin necesitar un modelo por producto. Los empleados hacen preguntas sobre herramientas internas, beneficios y flujos de trabajo. Estos documentos viven en Confluence, SharePoint y Google Docs. Usted no quiere re-entrenar un modelo cada vez que HR actualiza la política de PTO. Con RAG, simplemente actualiza la tienda de documentos, y el modelo refleja instantáneamente el cambio. Los trade-offs que debes saber RAG es más fácil de administrar, pero introduce un nuevo desafío: la calidad de la búsqueda.Si el sistema de búsqueda no encuentra los documentos adecuados, las respuestas del modelo se desactivarán. Fine-tuning evita este problema, pero a costa de la flexibilidad y la velocidad para actualizar. Fine-tuning también puede ser más caro de antemano, especialmente si está entrenando en muchos ejemplos. RAG, por otro lado, a menudo se puede configurar más rápido y escalar incrementalmente. Y aquí hay otro: los modelos ajustados son "libros cerrados".No citan fuentes, y es más difícil decir de dónde proviene una respuesta específica.Los sistemas basados en RAG son más transparentes, ya que incluyen el texto original en el contexto de la respuesta. ¿Puedes usar los dos? Algunos equipos usan ajustes finos y RAG juntos. Puede ajustar el modelo para seguir su tono de voz y usar RAG para proporcionarle hechos precisos. O tal vez lo ajuste a los boletos de soporte repetitivos, pero utilice RAG para manejar preguntas menos comunes y de forma más larga. El punto es que esto no es una decisión para siempre.Se trata de elegir lo que mejor se adapte a sus necesidades actuales, y permanecer flexible para el futuro. Cómo elegir entre Fine-Tuning vs RAG Comience con su caso de uso. pregúntese: 
 
 
 
 
 
 ¿Con qué frecuencia cambiarán estos datos? ¿Debe el modelo explicar o citar fuentes? ¿Es más importante la velocidad o la precisión? ¿Cuánto control necesito sobre el tono y el comportamiento del modelo? ¿Tengo los recursos (tiempo, datos, computación) para ajustar? Si desea respuestas rápidas, factuales y actualizadas, vaya con RAG. Si necesita el modelo para internalizar profundamente los patrones o hablar con una voz consistente, vaya con ajuste fino. No estás solo.Muchos sistemas avanzados están haciendo eso. Resumen No hay una sola respuesta “recta” – pero habrá una adecuada para su proyecto. El ajuste fino le da precisión y control. RAG le da flexibilidad y transparencia. piense en sus datos, en sus usuarios y en la frecuencia con la que las cosas cambian. Espero que te haya gustado este artículo.Puedes Para mantenerse en contacto. Contacta conmigo en Linkedin

This story contains AI-generated text. The author has used AI either for research, to generate outlines, or write the text itself. 

Visit My Newsletter

Este audio es producido en el idioma original de la historia!

Fine-Tuning vs RAG - Cómo elegir el enfoque correcto para formar LLMs en sus datos

About Author

COMENTARIOS

ETIQUETAS

ESTE ARTÍCULO FUE PRESENTADO EN

Related Stories

Telegram: el puente de Crypto Island hacia el continente

Nómadas digitales escuchen: lo que necesitan saber sobre la nueva visa DTV de Tailandia

Las capas invisibles: por qué las entrevistas con los usuarios son un activo irremplazable

Una guía del arquitecto para crear una arquitectura de referencia para un lago de datos de IA/ML

Telegram: el puente de Crypto Island hacia el continente

Nómadas digitales escuchen: lo que necesitan saber sobre la nueva visa DTV de Tailandia

Las capas invisibles: por qué las entrevistas con los usuarios son un activo irremplazable

Una guía del arquitecto para crear una arquitectura de referencia para un lago de datos de IA/ML

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps