Quindi, hai un sacco di dati. Forse è un sacco di log di supporto clienti, documentazione tecnica, contratti legali o ricerca medica. stai considerando di collegare questo in un grande modello linguistico (LLM) per ottenere risposte più intelligenti e aiutare ad analizzare i dati. Ma ora sei bloccato su una domanda chiave: dovresti perfezionare il modello, o dovresti usare Retrieval-Augmented Generation (RAG)? Lasciamolo abbattere, semplicemente e chiaramente, in modo da poter scegliere lo strumento giusto per il tuo lavoro. Che cosa significa Fine-Tuning Fine-tuning è come inviare un LLM di nuovo a scuola, ma solo per il tuo argomento specifico. Invece di insegnarlo tutto sul tuo particolare dominio da zero, stai aggiornando un modello pre-addestrato e dando ulteriore formazione sulla base dei tuoi esempi. Se il modello è stato addestrato su testo internet generale, è possibile adattarlo utilizzando, ad esempio, chiamate di vendita interne o documenti di politica aziendale. Una volta che è stato adattato, il modello "ricorda" queste informazioni direttamente. non è necessario fornire il contesto ad ogni prompt. Ecco il trucco: il fine-tuning cambia il modello stesso, il che significa che richiede tempo, risorse di calcolo e test attenti. E una volta addestrato, è bloccato in quella conoscenza fino a quando non lo riaddestrate di nuovo. Come funziona RAG Retrieval-Augmented Generation funziona un po 'come un foglio di truffa. Il modello non ha bisogno di memorizzare tutto. Invece, quando gli si pone una domanda, cerca rapidamente attraverso un per le informazioni più pertinenti. poi, utilizza quelle informazioni per elaborare una risposta. Database o negozio di documenti Immaginate di chiedere a un modello: “Quali sono le politiche di ritorno della nostra azienda?” Con RAG, non si indovina. È veloce, flessibile e facile da aggiornare – basta cambiare i documenti sottostanti e il sistema è istantaneamente più intelligente. Quando il fine-tuning ha senso Fine-tuning è una buona scelta quando il tuo caso di utilizzo controlla almeno alcune di queste caselle: 
 
 
 
 
 È importante la frase o il tono coerente – pensare ai bot del servizio clienti che hanno bisogno di suonare “sul marchio” ogni volta. Si sta automatizzando un compito ripetitivo – come il tagging dei documenti, la sintesi delle note di riunione o la classificazione dei biglietti. I tuoi dati sono specializzati o tecnici - Se lavori in un campo di nicchia come l'ingegneria aerospaziale o il diritto fiscale, potresti voler che il modello padroneggia il tuo dominio. Non si desidera continuare a recuperare il contesto – Per le attività ad alte prestazioni in cui la latenza conta, il fine-tuning evita il passaggio aggiuntivo di ricerca attraverso un database. Ecco un esempio: una startup sanitaria vuole che il suo chatbot fornisca consulenza medica in base alle linee guida cliniche interne. Adattano il modello con il loro materiale curato e testato per assicurarsi che le risposte siano accurate e coerenti. Quando il RAG è il migliore RAG risplende quando hai bisogno di risposte fresche, accurate e basate su documenti, specialmente se i dati potrebbero cambiare spesso. Probabilmente avrai bisogno di RAG se: 
 
 
 
 
 Aggiornamento frequente dei dati – Nessuno vuole ri-allenare un modello ogni volta che una politica cambia o un prodotto viene rinominato. Stai lavorando con grandi set di documenti – migliaia di pagine di PDF, note di marcatura, riunioni, trascrizioni, ecc. L'accuratezza è legata al materiale sorgente - Se le tue risposte richiedono citazioni o tracciabilità (come in contesti legali, finanziari o accademici), RAG ti permette di indicare il testo originale. Hai bisogno di flessibilità per diversi argomenti - Un bot di supporto che risponde a decine di prodotti può utilizzare RAG per recuperare risposte specifiche per il prodotto senza aver bisogno di un modello per prodotto. Supponiamo che tu stia eseguendo un desktop di assistenza aziendale.I dipendenti fanno domande sugli strumenti interni, i vantaggi e i flussi di lavoro.Questi documenti sono disponibili in Confluence, SharePoint e Google Docs. Non si desidera ri-allenare un modello ogni volta che HR aggiorna la politica PTO. Con RAG, si aggiorna semplicemente il magazzino di documenti e il modello riflette immediatamente il cambiamento. I trade-off che dovresti sapere RAG è più facile da gestire, ma introduce una nuova sfida: la qualità della ricerca. Se il sistema di ricerca non trova i documenti giusti, le risposte del modello saranno spente. Fine-tuning evita questo problema, ma a spese della flessibilità e della velocità di aggiornamento. Fine-tuning può anche essere più costoso in anticipo, soprattutto se si sta allenando su un sacco di esempi. RAG, d'altra parte, può spesso essere impostato più velocemente e scalato incrementalmente. E ecco un altro: i modelli adattati sono "libri chiusi".Non citano fonti, ed è più difficile dire da dove proviene una risposta specifica.I sistemi basati su RAG sono più trasparenti, perché includono il testo originale nel contesto della risposta. Puoi usare entrambi? Alcune squadre usano il fine-tuning e il RAG insieme. Potresti perfezionare il modello per seguire il tuo tono di voce e utilizzare RAG per fornirgli fatti accurati. Oppure potresti perfezionarlo su biglietti di supporto ripetitivi, ma utilizzare RAG per gestire domande meno comuni e più lunghe. Il punto è che questa non è una decisione o una decisione per sempre. si tratta di scegliere ciò che si adatta meglio alle vostre esigenze attuali e rimanere flessibili per il futuro. Come scegliere tra Fine-Tuning vs RAG Inizia con il tuo caso di utilizzo. Chiediti: 
 
 
 
 
 
 Quante volte cambieranno questi dati? Il modello deve spiegare o citare fonti? La velocità o la precisione sono più importanti? Quanto controllo ho bisogno sul tono e sul comportamento del modello? Ho le risorse (tempo, dati, calcolo) per raffinare? Se vuoi risposte rapide, factuali e aggiornate, vai con RAG. Se hai bisogno del modello per internalizzare profondamente i modelli o parlare con una voce coerente, vai con il fine-tuning. Se volete entrambi? non siete soli. Molti sistemi avanzati stanno facendo proprio questo. riassunto Non c'è una sola risposta "giusta" - ma ci sarà una giusta soluzione per il tuo progetto. Fine-tuning ti dà precisione e controllo. RAG ti dà flessibilità e trasparenza. Pensa ai tuoi dati, ai tuoi utenti e a quanto spesso le cose cambiano. Spero vi sia piaciuto questo articolo, potete Per rimanere in contatto. Contattaci su Linkedin

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Fine-Tuning vs RAG - Come scegliere l'approccio giusto per la formazione LLM sui tuoi dati

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