तो, आपके पास डेटा का एक टुकड़ा है। हो सकता है कि यह ग्राहक सहायता लॉग, तकनीकी दस्तावेज, कानूनी अनुबंध, या चिकित्सा अनुसंधान का एक बड़ा टुकड़ा है. आप डेटा का विश्लेषण करने में मदद करने के लिए स्मार्ट प्रतिक्रियाओं को प्राप्त करने के लिए इसे एक बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) में जोड़ने पर विचार कर रहे हैं। लेकिन अब आप एक महत्वपूर्ण सवाल पर फंस गए हैं: क्या आपको मॉडल को फिनिश करना चाहिए, या क्या आपको रिट्रिवल-एक्सएनयूएमएक्स जनरेशन (आरएजी) का उपयोग करना चाहिए? चलो इसे सरल और स्पष्ट रूप से तोड़ते हैं, ताकि आप अपने काम के लिए सही उपकरण चुन सकें। Fine-Tuning वास्तव में क्या मतलब है फिनिश ट्यूनिंग स्कूल में एक एलएलएम भेजने जैसा है, लेकिन केवल आपके विशिष्ट विषय के लिए। अपने विशिष्ट डोमेन के बारे में सब कुछ शून्य से सिखाने के बजाय, आप एक पूर्व प्रशिक्षित मॉडल को अपडेट कर रहे हैं और इसे अपने स्वयं के उदाहरणों के आधार पर आगे प्रशिक्षण दे रहे हैं। यदि मॉडल को सामान्य इंटरनेट पाठ पर प्रशिक्षित किया गया था, तो आप इसे अनुकूलित कर सकते हैं, उदाहरण के लिए, आंतरिक बिक्री कॉल या कंपनी की नीति दस्तावेज़। एक बार यह अच्छी तरह से समायोजित किया गया है, मॉडल "यह जानकारी सीधे याद रखता है. आपको हर निर्देश पर इसे संदर्भ में खिलाने की आवश्यकता नहीं है. यह सिर्फ जानता है. यहां पकड़ है: फिनिश ट्यूनिंग मॉडल को बदलता है. इसका मतलब है कि यह समय, गणना संसाधनों और सावधानीपूर्वक परीक्षण लेता है। और एक बार प्रशिक्षित होने के बाद, यह उस ज्ञान में बंद हो जाता है जब तक कि आप इसे फिर से पुनः प्रशिक्षित न करें। RAG कैसे काम करता है Retrieval-Augmented Generation एक cheat sheet की तरह काम करता है। मॉडल को सब कुछ याद रखने की आवश्यकता नहीं है. इसके बजाय, जब आप उसे एक प्रश्न पूछते हैं, तो यह जल्दी से एक सबसे महत्वपूर्ण जानकारी के लिए. फिर, यह जवाब बनाने के लिए उस जानकारी का उपयोग करता है. डेटाबेस या दस्तावेज़ स्टोर एक मॉडल से पूछने की कल्पना करें: "हमारी कंपनी की वापसी नीति क्या है? यह तेजी से, लचीला है, और अपडेट करना आसान है - बस आधारित दस्तावेजों को बदलें, और सिस्टम तुरंत स्मार्ट हो जाएगा। जब Fine-Tuning समझ में आता है Fine-tuning एक अच्छा विकल्प है जब आपका उपयोग केस इन बॉक्सों में से कम से कम कुछ की जाँच करता है: 
 
 
 
 
 निरंतर वाक्यांश या टोन महत्वपूर्ण है - ग्राहक सेवा बॉट्स के बारे में सोचें जिन्हें हर बार "बैंड पर" लगना चाहिए। आप एक दोहराए गए कार्य को स्वचालित कर रहे हैं – जैसे कि दस्तावेजों को टैग करना, मीटिंग नोट्स संक्षेप करना, या टिकटों को वर्गीकृत करना. मॉडल पैटर्न सीख सकता है और इसे जल्दी से लागू कर सकता है. आपके डेटा विशेषज्ञ या तकनीकी हैं - यदि आप एयरस्पेस इंजीनियरिंग या कर कानून जैसे एक निशान क्षेत्र में काम करते हैं, तो आप मॉडल को अपने डोमेन को मास्टर करना चाहते हैं। आप संदर्भ को खोजने के लिए जारी रखना नहीं चाहते हैं - उच्च प्रदर्शन कार्यों के लिए जहां लाटेनेशन मायने रखता है, फिनिश टूनिंग एक डेटाबेस के माध्यम से खोज करने के अतिरिक्त चरण से बचता है। यहां एक उदाहरण है: एक स्वास्थ्य देखभाल स्टार्टअप अपने चैटबॉट को आंतरिक नैदानिक दिशानिर्देशों के आधार पर चिकित्सा सलाह देने के लिए चाहता है। वे मॉडल को अपने क्यूरेट किए गए, परीक्षण किए गए सामग्री के साथ अच्छी तरह से समायोजित करते हैं ताकि जवाब सटीक और स्थिर दोनों हों। जब RAG सबसे अच्छा फिट है RAG तब चमकता है जब आपको ताजा, सटीक और दस्तावेज़-आधारित प्रतिक्रियाओं की आवश्यकता होती है, खासकर अगर डेटा अक्सर बदल सकता है। आप शायद RAG चाहते हैं यदि: 
 
 
 
 
 आपके डेटा को अक्सर अद्यतन करें - कोई भी हर बार एक नीति परिवर्तन या एक उत्पाद का नाम बदलने पर एक मॉडल को फिर से प्रशिक्षित करना नहीं चाहता है। आप दस्तावेज़ों के बड़े सेट के साथ काम कर रहे हैं - पीडीएफ के हजारों पृष्ठ, मार्कअप नोट, मीटिंग, ट्रांसक्रिप्ट्स, आदि। सटीकता स्रोत सामग्री से जुड़ी हुई है - यदि आपकी प्रतिक्रियाओं को उद्धरण या ट्रैकिंग की आवश्यकता होती है (जैसे कानूनी, वित्तीय या शैक्षणिक संदर्भ में), RAG आपको मूल पाठ पर वापस इंगित करने की अनुमति देता है। आपको अलग-अलग विषयों के लिए लचीलापन की आवश्यकता है - एक समर्थन बॉट जो दर्जनों उत्पादों पर जवाब देता है, RAG का उपयोग उत्पाद-विशिष्ट उत्तरों को प्राप्त करने के लिए कर सकता है, बिना किसी उत्पाद के लिए एक मॉडल की आवश्यकता के। मान लीजिए कि आप एक उद्यम सहायता डेस्क चला रहे हैं. कर्मचारी आंतरिक उपकरणों, लाभों और कार्य प्रवाहों के बारे में प्रश्न पूछते हैं. ये दस्तावेज़ Confluence, SharePoint और Google Docs में जीवित हैं. आप हर बार एक मॉडल को फिर से प्रशिक्षित नहीं करना चाहते हैं जब HR PTO नीति को अपडेट करता है. RAG के साथ, आप केवल दस्तावेज़ स्टोर को अपडेट करते हैं, और मॉडल तुरंत परिवर्तन को प्रतिबिंबित करता है। ट्रेड-ऑफ जिन्हें आपको जानना चाहिए आरएजी को प्रबंधित करना आसान है, लेकिन यह एक नई चुनौती पेश करता है: खोज की गुणवत्ता. यदि खोज सिस्टम सही दस्तावेज़ नहीं पाता है, तो मॉडल के जवाब बंद हो जाएंगे। Fine-tuning इस समस्या से बचता है, लेकिन अपडेट करने के लिए लचीलापन और गति की कीमत पर. Fine-tuning आगे भी अधिक महंगा हो सकता है, खासकर यदि आप कई उदाहरणों पर प्रशिक्षण कर रहे हैं. आपको बुनियादी ढांचे, समय और परीक्षण की आवश्यकता होगी. दूसरी ओर, आरएजी को अक्सर तेजी से से सेट किया जा सकता है और बढ़ते पैमाने पर स्केल किया जा सकता है। और यहाँ एक और है: अच्छी तरह से समायोजित मॉडल "सफेद किताबें" हैं. वे स्रोतों का उद्धरण नहीं करते हैं, और यह बताना मुश्किल है कि एक विशिष्ट उत्तर कहां से आया है. RAG आधारित सिस्टम अधिक पारदर्शी हैं, क्योंकि वे प्रतिक्रिया संदर्भ में मूल पाठ शामिल करते हैं. क्या आप दोनों का उपयोग कर सकते हैं? कुछ टीमें एक साथ फिन टूनिंग और आरएजी का उपयोग करती हैं। आप अपनी आवाज के टोन का पालन करने के लिए मॉडल को अच्छी तरह से समायोजित कर सकते हैं और इसे सटीक तथ्यों के साथ प्रदान करने के लिए आरएजी का उपयोग कर सकते हैं। या शायद आप इसे दोहराने वाले समर्थन टिकटों पर अच्छी तरह से समायोजित करते हैं, लेकिन कम सामान्य, लंबे समय तक आकार वाले प्रश्नों को संभालने के लिए आरएजी का उपयोग करते हैं। बिंदु यह है कि यह हमेशा के लिए एक या एक निर्णय नहीं है. यह चुनने के बारे में है जो आपके वर्तमान जरूरतों को सबसे अच्छी तरह से फिट करता है, और भविष्य के लिए लचीला रहता है। Fine-Tuning vs RAG के बीच कैसे चुनें अपने उपयोग के मामले से शुरू करें. अपने आप से पूछें: 
 
 
 
 
 
 यह डेटा कितनी बार बदल जाएगा? क्या मॉडल को समझाने या स्रोतों का उद्धरण करने की आवश्यकता है? क्या गति या सटीकता अधिक महत्वपूर्ण है? मॉडल के टोन और व्यवहार पर मुझे कितना नियंत्रण चाहिए? क्या मेरे पास संसाधन (समय, डेटा, गणना) फिनिश ट्यूनिंग करने के लिए हैं? यदि आप त्वरित, तथ्यपूर्ण और अद्यतन उत्तर चाहते हैं, तो RAG के साथ जाएं। यदि आपको पैटर्न को गहराई से आंतरिक बनाने या लगातार आवाज के साथ बात करने के लिए मॉडल की आवश्यकता है, तो सटीक ट्यूनिंग के साथ जाएं। यदि आप दोनों चाहते हैं? आप अकेले नहीं हैं. कई उन्नत सिस्टम बस ऐसा कर रहे हैं। संक्षेप कोई एकल "सही" जवाब नहीं है - लेकिन आपके प्रोजेक्ट के लिए सही फिट होगा। फिन-टाइनिंग आपको सटीकता और नियंत्रण देता है। आरएजी आपको लचीलापन और पारदर्शिता देता है। मुझे उम्मीद है कि आपको यह लेख पसंद आएगा. आप संपर्क में रहने के लिए। Linkedin पर मेरे साथ जुड़ें

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Fine-Tuning vs RAG – अपने डेटा पर एलएलएम प्रशिक्षण के लिए सही दृष्टिकोण कैसे चुनें

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