Fine-tuning বনাম RAG: একটি LLM-কে শেখানোর দুটি উপায়
আপনি চান একটি LLM আপনার ব্যক্তিগত নথি বা সাম্প্রতিক খবর সম্পর্কে জানুক। আপনার কাছে দুটি বিকল্প আছে: RAG অথবা fine-tuning। মানুষ প্রায়শই ভুলটি বেছে নেয়।
নিয়মটি সহজ। তথ্যের (facts) জন্য RAG ব্যবহার করুন। আচরণের (behavior) জন্য fine-tuning ব্যবহার করুন।
RAG (Retrieval-Augmented Generation) এটি একটি ওপেন-বুক পরীক্ষার মতো কাজ করে। আপনি মডেলের বাইরে ডেটা রাখেন। আপনি প্রাসঙ্গিক তথ্য সংগ্রহ করেন এবং তা প্রম্পটে যুক্ত করেন।
- জ্ঞান বা তথ্যের জন্য এটি ব্যবহার করুন।
- ঘন ঘন পরিবর্তন হয় এমন তথ্যের জন্য এটি ব্যবহার করুন।
- এটি সাশ্রয়ী।
- এটি তাৎক্ষণিকভাবে আপডেট হয়।
- এটি উৎসের উল্লেখ করে।
Fine-tuning এটি একটি নতুন অভ্যাস আয়ত্ত করার মতো। আপনি নির্দিষ্ট উদাহরণের মাধ্যমে মডেলটিকে প্রশিক্ষণ দেন।
- আচরণের জন্য এটি ব্যবহার করুন।
- টোন (tone) এবং ফরম্যাটের জন্য এটি ব্যবহার করুন।
- নির্দিষ্ট বা সংকীর্ণ দক্ষতার জন্য এটি ব্যবহার করুন।
- এর জন্য একটি ট্রেনিং রান প্রয়োজন।
- এর জন্য কিউরেটেড (curated) উদাহরণের প্রয়োজন।
- তথ্য পরিবর্তনের সাথে সাথে এটি পুরনো হয়ে যায়।
কীভাবে বেছে নেবেন: নিজেকে জিজ্ঞাসা করুন আপনার কি কোনো তথ্য প্রয়োজন নাকি আচরণের কোনো ধরন প্রয়োজন।
যদি আপনাকে আপডেট করতে হয় তবে RAG ব্যবহার করুন:
- প্রোডাক্ট ক্যাটালগ।
- কোম্পানির নীতিমালা।
- প্রতিদিনের খবর।
যদি আপনার প্রয়োজন হয় তবে fine-tuning ব্যবহার করুন:
- একটি নির্দিষ্ট ব্র্যান্ড ভয়েস।
- একটি কঠোর JSON আউটপুট ফরম্যাট।
সেরা পদ্ধতিটি প্রায়শই এই দুটির সংমিশ্রণ। মডেলটি কীভাবে উত্তর দেবে তার জন্য fine-tune করুন। মডেলটি কোন তথ্য ব্যবহার করবে তার জন্য RAG ব্যবহার করুন। একটি সাপোর্ট বট পেশাদার শোনানোর জন্য fine-tuning ব্যবহার করে এবং সর্বশেষ হেল্প আর্টিকেলগুলো অ্যাক্সেস করার জন্য RAG ব্যবহার করে।
প্রম্পটিং এবং RAG দিয়ে শুরু করুন। শুধুমাত্র যখন একান্ত প্রয়োজন তখনই fine-tuning-এ যান।
এই সিনারিওগুলো এখানে পরীক্ষা করুন: https://dev48v.infy.uk/ai/days/day10-finetune-vs-rag.html
উৎস: https://dev.to/dev48v/fine-tuning-vs-rag-two-ways-to-teach-an-llm-3d04
ঐচ্ছিক লার্নিং কমিউনিটি: https://t.me/GyaanSetuAi