Jadi, anda mempunyai sekumpulan data. Mungkin ia adalah banyak log sokongan pelanggan, dokumen teknikal, kontrak undang-undang, atau penyelidikan perubatan. anda sedang mempertimbangkan untuk menyambungkan ini ke dalam model bahasa yang besar (LLM) untuk mendapatkan jawapan yang lebih bijak dan membantu menganalisis data. Tetapi sekarang anda terjejas pada soalan utama: adakah anda perlu menyesuaikan model, atau adakah anda perlu menggunakan Retrieval-Augmented Generation (RAG)? Mari kita memecahkannya, mudah dan jelas, supaya anda boleh memilih alat yang betul untuk kerja anda. Apa Fine-Tuning sebenarnya bermaksud Fine-tuning adalah seperti menghantar LLM kembali ke sekolah, tetapi hanya untuk subjek tertentu anda. Alih-alih mengajar segala-galanya tentang domain anda dari awal, anda mengemas kini model yang telah dilatih dan memberikannya latihan lanjut berdasarkan contoh anda sendiri. Jika model dilatih pada teks internet umum, anda boleh menyesuaikannya menggunakan, misalnya, panggilan jualan dalaman atau dokumen dasar syarikat. Sebaik sahaja ia disesuaikan dengan baik, model "mengingat" maklumat ini secara langsung. anda tidak perlu memberi konteks kepada ia pada setiap petunjuk. Berikut adalah tangkapan: penyesuaian halus mengubah model itu sendiri.Ia bermakna ia mengambil masa, sumber pengiraan, dan ujian yang berhati-hati. Dan sebaik sahaja ia dilatih, ia terkunci dalam pengetahuan itu sehingga anda melatih semula. Bagaimana RAG berfungsi Retrieval-Augmented Generation berfungsi sedikit seperti lembaran cheat. Model ini tidak perlu menghafal segala-galanya. sebaliknya, apabila anda bertanya soalan, ia dengan cepat mencari melalui untuk maklumat yang paling relevan.Selepas itu, ia menggunakan maklumat itu untuk membuat jawapan. Database atau kedai dokumen Bayangkan bertanya kepada model: "Apa dasar balik syarikat kami?"Dengan RAG, ia tidak menebak.Ia mengambil dasar balik sebenar daripada pangkalan pengetahuan anda dan jawapan berdasarkan itu. Ia adalah cepat, fleksibel, dan mudah untuk mengemas kini - hanya ubah dokumen yang mendasari, dan sistem segera lebih pintar. Apabila Fine-Tuning Mempunyai Makna Fine-tuning adalah pilihan yang baik apabila kes penggunaan anda memeriksa sekurang-kurangnya beberapa kotak ini: 
 
 
 
 
 Frasing atau nada yang konsisten adalah penting - fikirkan bot perkhidmatan pelanggan yang perlu terdengar "pada jenama" setiap kali. Anda mengotomatiskan tugas berulang – seperti tag dokumen, meringkas nota mesyuarat, atau mengklasifikasikan tiket. Data anda adalah pakar atau teknikal – Jika anda bekerja dalam bidang niche seperti kejuruteraan aeroangkasa atau undang-undang cukai, anda mungkin mahu model untuk menguasai domain anda. Anda tidak mahu terus mencari konteks – Untuk tugas prestasi tinggi di mana latensi penting, penyesuaian halus mengelakkan langkah tambahan pencarian melalui pangkalan data. Berikut adalah contoh: Sebuah pelancongan penjagaan kesihatan mahu chatbot mereka untuk memberikan nasihat perubatan berdasarkan arahan klinikal dalaman.Mereka menyesuaikan model dengan bahan yang diselesaikan dan diuji untuk memastikan jawapan adalah tepat dan konsisten.Model tidak perlu terus mencari arahan yang sama - ia hanya tahu mereka. Apabila RAG Adalah Lebih Baik RAG bersinar apabila anda memerlukan jawapan yang segar, tepat dan berasaskan dokumen, terutamanya jika data mungkin berubah kerap. Anda mungkin mahu RAG jika: 
 
 
 
 
 Data anda dikemas kini kerap – Tiada siapa yang mahu melatih semula model setiap kali perubahan dasar atau produk dinamakan semula. Anda sedang bekerja dengan set dokumen yang besar – beribu-ribu halaman PDF, catatan, mesyuarat, transkrip, dan lain-lain. Ketepatan dikaitkan dengan bahan sumber – Jika jawapan anda memerlukan kutipan atau keturunan (seperti dalam konteks undang-undang, kewangan, atau akademik), RAG membolehkan anda menunjuk semula kepada teks asal. Anda memerlukan fleksibiliti untuk topik yang berbeza - Bot sokongan yang menjawab pelbagai produk boleh menggunakan RAG untuk mendapatkan jawapan spesifik produk tanpa memerlukan satu model per produk. Katakan anda menjalankan meja bantuan syarikat. pekerja bertanya soalan mengenai alat dalaman, faedah, dan aliran kerja. dokumen ini hidup dalam Confluence, SharePoint, dan Google Docs. Anda tidak mahu melatih semula model setiap kali HR mengemas kini dasar PTO. Dengan RAG, anda hanya mengemas kini gudang dokumen, dan model segera mencerminkan perubahan. Trade-Off yang anda perlu tahu RAG lebih mudah untuk menguruskan, tetapi ia memperkenalkan cabaran baru: kualiti pencarian.Jika sistem carian tidak menemui dokumen yang betul, jawapan model akan dimatikan. Fine-tuning mengelakkan masalah ini, tetapi dengan kos fleksibiliti dan kelajuan untuk mengemas kini. Fine-tuning juga boleh lebih mahal di hadapan, terutamanya jika anda melatih pada banyak contoh. RAG, sebaliknya, sering boleh ditetapkan lebih cepat dan diperluaskan secara beransur-ansur. Dan di sini satu lagi: model yang disesuaikan halus adalah "buku tertutup."Mereka tidak mengutip sumber, dan lebih sukar untuk memberitahu di mana jawapan tertentu berasal. Bolehkah anda menggunakan kedua-duanya? Sesetengah pasukan menggunakan fin-tuning dan RAG bersama-sama. Anda boleh menyesuaikan model untuk mengikuti nada suara anda dan menggunakan RAG untuk membekalkan fakta yang tepat. Atau mungkin anda menyesuaikannya pada tiket sokongan berulang, tetapi gunakan RAG untuk menangani soalan yang kurang biasa, bentuk yang lebih lama. Perkara ini adalah bahawa ini bukan keputusan sama ada / atau selamanya.Ia adalah tentang memilih apa yang paling sesuai dengan keperluan semasa anda, dan kekal fleksibel untuk masa depan. Bagaimana untuk memilih antara Fine-Tuning vs RAG Mulailah dengan kes penggunaan anda.Tanya diri anda: 
 
 
 
 
 
 Berapa kerap data ini akan berubah? Adakah model perlu menjelaskan atau mengutip sumber? Adakah kelajuan atau ketepatan lebih penting? Berapa banyak kawalan yang saya perlukan terhadap nada dan tingkah laku model? Adakah saya mempunyai sumber (waktu, data, pengiraan) untuk menyesuaikan? Jika anda mahu jawapan yang cepat, fakta, dan terkini, pergi dengan RAG. Jika anda memerlukan model untuk mendalam internalize corak atau bercakap dengan suara yang konsisten, pergi dengan tuning halus. Jika anda mahu kedua-duanya? anda bukan sahaja. banyak sistem canggih melakukan hanya itu. Ringkasan Tiada satu jawapan "benar" sahaja - tetapi akan ada yang sesuai untuk projek anda. Fine-tuning memberi anda ketepatan dan kawalan. RAG memberi anda fleksibiliti dan ketelusan. fikirkan data anda, pengguna anda, dan seberapa kerap perkara berubah. Saya harap anda suka artikel ini. anda boleh untuk kekal dalam sentuhan. Hubungi saya di 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

Audio ini dihasilkan dalam bahasa asal cerita!

Fine-Tuning vs RAG - Bagaimana untuk memilih pendekatan yang betul untuk melatih LLM pada data anda

About Author

KOMEN

GANTUNG TANDA

ARTIKEL INI DIBENTANGKAN DALAM

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps