الضبط الدقيق (Fine-tuning) مقابل RAG: طريقتان لتعليم النماذج اللغوية الكبيرة (LLM)

تريد من النموذج اللغوي الكبير (LLM) أن يكون على دراية بمستنداتك الخاصة أو الأخبار الحديثة. لديك خياران: RAG أو الضبط الدقيق (fine-tuning). وغالباً ما يختار الناس الخيار الخاطئ.

القاعدة بسيطة. استخدم RAG للحقائق. واستخدم الضبط الدقيق (fine-tuning) للسلوك.

RAG (التوليد المعزز بالاسترجاع) يعمل هذا كأنه امتحان "كتاب مفتوح". حيث تحتفظ بالبيانات خارج النموذج، ثم تقوم بجلب المعلومات ذات الصلة وإدراجها في المطالبة (prompt).

  • استخدمه للمعرفة.
  • استخدمه للحقائق التي تتغير باستمرار.
  • هو خيار منخفض التكلفة.
  • يتم تحديثه فوراً.
  • يقوم بذكر المصادر.

الضبط الدقيق (Fine-tuning) يعمل هذا كأنه استيعاب عادة جديدة. حيث تقوم بتدريب النموذج على أمثلة محددة.

  • استخدمه للسلوك.
  • استخدمه للنبرة والتنسيق.
  • استخدمه للمهارات المحددة.
  • يتطلب عملية تدريب.
  • يتطلب أمثلة منتقاة بعناية.
  • يصبح قديماً مع تغير الحقائق.

كيف تختار: اسأل نفسك ما إذا كنت بحاجة إلى حقيقة أم إلى طريقة في السلوك.

استخدم RAG إذا كنت بحاجة إلى تحديث:

  • كتالوجات المنتجات.
  • سياسات الشركة.
  • الأخبار اليومية.

استخدم الضبط الدقيق (fine-tuning) إذا كنت بحاجة إلى:

  • نبرة صوت محددة للعلامة التجارية.
  • تنسيق مخرجات JSON صارم.

النهج الأفضل غالباً ما يجمع بين الاثنين. استخدم الضبط الدقيق لتحديد كيفية إجابة النموذج، واستخدم RAG لتحديد الحقائق التي يستخدمها. يستخدم بوت الدعم الفني الضبط الدقيق ليبدو احترافياً، ويستخدم RAG للوصول إلى أحدث مقالات المساعدة.

ابدأ بكتابة المطالبات (prompting) وRAG. ولا تنتقل إلى الضبط الدقيق إلا عند الضرورة القصوى.

اختبر هذه السيناريوهات هنا: https://dev48v.infy.uk/ai/days/day10-finetune-vs-rag.html

المصدر: https://dev.to/dev48v/fine-tuning-vs-rag-two-ways-to-teach-an-llm-3d04

مجتمع تعليمي اختياري: https://t.me/GyaanSetuAi