ასე რომ, თქვენ გაქვთ ფხვნილი მონაცემები. ალბათ, ეს არის დიდი კლიენტების მხარდაჭერა დღიურები, ტექნიკური დოკუმენტები, სამედიცინო კონტაქტები ან სამედიცინო კვლევა. თქვენ ვფიქრობთ, რომ ამ დიდი ენის მოდელი (LLM) შევიდა, რათა მიიღოთ უფრო სასიამოვნო პასუხები და დაგეხმაროთ მონაცემების ანალიზი. მაგრამ ახლა თქვენ გაქვთ ძირითადი კითხვა: უნდა გააუმჯობესოთ მოდელი, ან უნდა გამოიყენოთ Retrieval-Augmented Generation (RAG)? აირჩიეთ ეს მარტივად და ნათლად, ასე რომ შეგიძლიათ აირჩიოთ სწორი ინსტრუმენტი თქვენი სამუშაოთვის. What Fine-Tuning ნამდვილად ნიშნავს Fine-tuning არის, როგორც გადაცემის LLM უკან სკოლა, მაგრამ მხოლოდ თქვენი კონკრეტული თემა. იმისა, რომ ყველაფერს თქვენი კონკრეტული დონეზე დასაწყისში გაეცნოთ, თქვენ განახლებთ წინასწარ სასწავლო მოდელი და გაძლევთ დამატებითი სასწავლო თქვენი საკუთარი ნიმუში. თუ მოდელი ტრენინგი იყო საერთო ინტერნეტ ტექსტში, შეგიძლიათ გააუმჯობესოთ იგი, მაგალითად, შიდა გაყიდვების კითხვები ან კომპანიის პოლიტიკის დოკუმენტები. მას შემდეგ, რაც ეს გააუმჯობესებულია, მოდელი ამ ინფორმაციის პირდაპირი "ახსოვს". თქვენ არ უნდა გააუმჯობესოს მას კონტექსტში ყოველ მოთხოვნის დროს. იგი უბრალოდ იცის. აქ არის მოპოვება: fin-tuning შეცვალოს მოდელი თავს. ეს იმას ნიშნავს, რომ დრო, კომპიუტერული რესურსები, და მკაცრი ტესტირება. და ერთხელ სასწავლოლი, ის დახურულია, რომ ცოდნა, სანამ თქვენ განახლება. როგორ მუშაობს RAG Retrieval-Augmented Generation მუშაობს პატარა როგორიცაა Cheat Sheet. მოდელი არ უნდა შეინახოს ყველაფერი. instead, when you ask it a question, it quickly searches through a მას შემდეგ, რაც ის გამოიყენება ამ ინფორმაციის გამოყენებით, ეხება პასუხი. Database ან დოკუმენტის მაღაზია ვფიქრობთ, რომ მოდელი მოითხოვს: "არ არის ჩვენი კომპანიის დაბრუნების პოლიტიკა?" RAG- სთან ერთად, ეს არ იფიქსირებს. ეს იღებს რეალური დაბრუნების პოლიტიკა თქვენი ცოდნის ბაზაზე და პასუხებს. ეს არის სწრაფი, ფართო და მარტივი განახლება - უბრალოდ შეცვალოს ძირითადი დოკუმენტები, და სისტემა instantly smarter. When Fine-Tuning გააკეთებს მნიშვნელობა Fine-tuning არის კარგი არჩევანი, როდესაც თქვენი გამოყენების შემთხვევაში შეამოწმოთ მინიმუმ რამდენიმე ამ ყუთი: 
 
 
 
 
 კონფიგურაცია და ტონი მნიშვნელოვანია - ვფიქრობ, რომ მომხმარებლის მომსახურების ბოტებს, რომლებიც ყოველდღიურად უნდა გამოიყურებოდეს "ს ბრენდიზე". თქვენ ავტომატური რეპუტაცია საქმიანობა – როგორიცაა ტარგი დოკუმენტები, შეტყობინების შეტყობინებები, ან კლასის ბილეთები. მოდელი შეუძლია გაიგოს მოდელი და გამოიყენოთ იგი სწრაფად. თქვენი მონაცემები სპეციალიზებული ან ტექნიკურია - თუ თქვენ მუშაობთ niche ფართობი, როგორიცაა აეროპორტში ინჟინრო ან სატვირთო კანონით, თქვენ შეიძლება გსურთ, რომ მოდელი თქვენი დონეზე. თქვენ არ გსურთ გაგრძელოთ კონტექსტის მოპოვება - მაღალი ეფექტურობის საქმიანობისთვის, სადაც შეჩერება მნიშვნელოვანია, ფინადონირება თავიდან ავიცილოთ დამატებითი ნაბიჯას, რომელიც ეძებს ბაზარზე. აქ არის მაგალითია: ჯანმრთელობის საწყობში გსურთ, რომ მათი chatbot უზრუნველყოფს სამედიცინო რჩევებს ინტენსიური კლინიკური მიმოხილვა. ისინი მოდელი გაუმჯობესებს მათი კურრირებული, გამოცდილი მასალებით, რათა უზრუნველყოს, რომ პასუხები არის ორივე სწორი და მუდმივი. მოდელი არ უნდა მუდმივად ეძებს იგივე ინსტრუქციები - იგი უბრალოდ იცის მათ. როდესაც RAG არის უკეთესი RAG სინამდვილეში, როდესაც თქვენ გჭირდებათ სუფთა, სწორი და დოკუმენტში დაფუძნებული პასუხები, განსაკუთრებით თუ მონაცემები შეიძლება შეცვლის ხშირად. თქვენ ალბათ გსურთ RAG თუ: 
 
 
 
 
 თქვენი მონაცემების განახლებები ხშირად – ვინმეს არ გსურთ მოდელი განახლება ყოველდღიურად პოლიტიკის ცვლილებები ან პროდუქტი განახლება. თქვენ მუშაობს დიდი კომპლექტი დოკუმენტები - ათასობით გვერდები PDFs, markdown შეტყობინებები, შეხვედრები, გადაცემები და ა.შ. სიზუსტით დაკავშირებულია წყარო მასალები - თუ თქვენი პასუხები საჭიროა ციტირებას ან მახასიათებლები (გალითად, სამართლიანი, ფინანსური, ან სტრუქტურული კონტაქტში), RAG საშუალებას გაძლევთ დასაწყისში ტექსტი. გჭირდებათ ფართო სიზუსტით სხვადასხვა თემებისთვის – მხარდაჭერა ბოტი, რომელიც პასუხი იძლევა ათასობით პროდუქცია, შეიძლება RAG- ის გამოყენებით მიიღოს პროდუქტის კონკრეტული პასუხი, გარეშე საჭიროება ერთი მოდელი თითო პროდუქტი. ვფიქრობ, რომ თქვენ გაქვთ საწარმოის დახმარების მაგიდა. თანამშრომლები კითხვებს ინტენსიური ინსტრუმენტები, უპირატესობები და სამუშაო წვრთნები. ეს დოკუმენტები ცხოვრობენ Confluence, SharePoint და Google Docs. თქვენ არ გსურთ მოდელი განახლება ყოველდღიურად HR განახლება PTO პოლიტიკა. ერთად RAG, თქვენ უბრალოდ განახლება დოკუმენტების მაღაზია, და მოდელი დაუყოვნებლივ იმიტომ, რომ ცვლილება. Trade-Offs თქვენ უნდა იცოდეთ RAG- ს ადვილია მართვა, მაგრამ ეს იძლევა ახალი ცოდნა: მოპოვების ხარისხი. თუ საძიებო სისტემა არ იპოვებს სწორი დოკუმენტებს, მოდელის პასუხები დახურულია. Fine-tuning ამ პრობლემას თავიდან ავიცილოთ, მაგრამ გააუმჯობესების მოქნილი და სიჩქარით. Fine-tuning ასევე შეიძლება იყოს უფრო ძვირადღირებული წინასწარ, განსაკუთრებით თუ თქვენ სასწავლოთ ბევრი მაგალითებს. თქვენ საჭიროა ინფრასტრუქტურა, დრო და ტესტირება. RAG, ამავე დროს, ხშირად შეიძლება დააყენოთ უფრო სწრაფად და ფართოდ. და აქ არის კიდევ ერთი: სინამდვილე მოდელები არის "ხურული წიგნი". ისინი არ აცხადებენ წყაროებს, და უფრო რთულია ვთქვა, სადაც კონკრეტული პასუხი მოდის. RAG- ის დაფუძნებული სისტემები უფრო გადარჩენაა, რადგან მათ მოიცავს რეაგირების კონტაქტში საწყისი ტექსტი. შეგიძლიათ გამოიყენოთ ორივე? ზოგიერთი გუნდი იყენებს fine-tuning და RAG ერთად. თქვენ შეიძლება გააუმჯობესოთ მოდელი, რათა შეესაბამება თქვენი ხმა და გამოიყენოთ RAG, რათა უზრუნველყოს სწორი ფაქტები. ან, ალბათ, თქვენ გააუმჯობესებთ იგი რედაქტირებული მხარდაჭერა ბილეთები, მაგრამ გამოიყენეთ RAG, რათა გააკეთოთ ნაკლებად პოპულარული, ხანგრძლივი ფორმა კითხვები. მნიშვნელობა არის, რომ ეს არ არის ან / ან გადაწყვეტილება მუდმივად. ეს არის იმის შესახებ, რომ აირჩიოთ, რაც საუკეთესო შეესაბამება თქვენი ამჟამად საჭიროებებს, და გაგრძელება მოქნილი მომავალში. როგორ აირჩიოთ Fine-Tuning vs RAG დაიწყეთ თქვენი გამოყენების შემთხვევაში. კითხეთ თავს: 
 
 
 
 
 
 რა წესი ამ მონაცემებს შეცვალოს? მოდელი უნდა გააჩნოს ან ატვირთოთ წყაროები? უფრო მნიშვნელოვანია სიჩქარე ან სიზუსტე? რა ხარისხის კონტროლი უნდა გააკეთოთ მოდელის ტონით და ქცევის შესახებ? გაქვთ რესურსები (დღე, მონაცემები, კომპიუტერები) გაფართოებისთვის? თუ გსურთ სწრაფი, ფაქტობრივი და განახლებული პასუხები, წავიდეთ RAG. თუ თქვენ გჭირდებათ მოდელი, რათა გლუვი ინტეგრირებული მოდელები ან საუბარი მუდმივი ხმა, წავიდეთ fin-tuning. თუ გსურთ ორივე? თქვენ არ ხართ მხოლოდ. ბევრი მოწინავე სისტემები გააკეთებენ მხოლოდ ეს. კონტაქტი არ არსებობს ერთ-ერთი “ესასწორი” პასუხი – მაგრამ ეს იქნება თქვენი პროექტს. Fine-tuning გთავაზობთ სიზუსტე და კონტროლი. RAG გთავაზობთ ფართო სიზუსტე და გადარჩენა. ფიქრობთ თქვენი მონაცემები, თქვენი მომხმარებლები და თუ როგორ ხშირად რამ ცვლილებენ. გსურთ, რომ ეს სტატიას მიყვარს. თქვენ შეგიძლიათ შენარჩუნება Touch. დაგვიკავშირდით LinkedIn- ში

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

ეს აუდიო დამზადებულია სიუჟეტის ორიგინალურ ენაზე!

Fine-Tuning vs RAG - როგორ აირჩიოთ სწორი ხელმისაწვდომობა სასწავლო LLMs თქვენი მონაცემები

About Author

კომენტარები

დაკიდეთ ტეგები

ეს სტატია იყო წარმოდგენილი

Related Stories

Karma: Love on the Blockchain and the Gamification of Helping Others

Karl Ludwig Sand: Murder in the 1800s by Alexandre Dumas - Table of Links

How to Not Lose 97.8% of Your Newsletter Subscribers

Media Moves: Katy Koob Joins Dastan to Drive Decentralized Growth

Karma: Love on the Blockchain and the Gamification of Helping Others

Karl Ludwig Sand: Murder in the 1800s by Alexandre Dumas - Table of Links

How to Not Lose 97.8% of Your Newsletter Subscribers

Media Moves: Katy Koob Joins Dastan to Drive Decentralized Growth

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps