𝗙𝗶𝗻𝗲-𝘁𝘂𝗻𝗶𝗻𝗴 𝘃𝘀 𝗥𝗔𝗚: ഒരു LLM-നെ പഠിപ്പിക്കാനുള്ള രണ്ട് വഴികൾ

നിങ്ങളുടെ സ്വകാര്യ രേഖകളോ പുതിയ വാർത്തകളോ ഒരു LLM-ന് അറിയണമെന്ന് നിങ്ങൾ ആഗ്രഹിക്കുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, നിങ്ങൾക്ക് രണ്ട് വഴികളുണ്ട്: RAG അല്ലെങ്കിൽ fine-tuning. ആളുകൾ പലപ്പോഴും തെറ്റായ രീതിയാണ് തിരഞ്ഞെടുക്കാറുള്ളത്.

ഇതിന്റെ നിയമം ലളിതമാണ്. വസ്തുതകൾക്കായി (facts) RAG ഉപയോഗിക്കുക. പെരുമാറ്റരീതികൾക്കായി (behavior) fine-tuning ഉപയോഗിക്കുക.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) ഇത് ഒരു ഓപ്പൺ ബുക്ക് പരീക്ഷ പോലെയാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്. നിങ്ങൾ ഡാറ്റ മോഡലിന് പുറത്ത് സൂക്ഷിക്കുന്നു. പ്രസക്തമായ വിവരങ്ങൾ കണ്ടെത്തി അത് പ്രോംപ്റ്റിലേക്ക് (prompt) ചേർക്കുന്നു.

  • അറിവിനായി ഇത് ഉപയോഗിക്കാം.
  • ഇടയ്ക്കിടെ മാറിക്കൊണ്ടിരിക്കുന്ന വസ്തുതകൾക്കായി ഇത് ഉപയോഗിക്കാം.
  • ഇത് ചിലവ് കുറഞ്ഞതാണ്.
  • ഇത് ഉടനടി അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യാം.
  • ഇത് സ്രോതസ്സുകൾ (sources) സൂചിപ്പിക്കുന്നു.

Fine-tuning ഇത് ഒരു പുതിയ ശീലം സ്വായത്തമാക്കുന്നത് പോലെയാണ്. പ്രത്യേക ഉദാഹരണങ്ങളിലൂടെ നിങ്ങൾ മോഡലിനെ പരിശീലിപ്പിക്കുന്നു.

  • പെരുമാറ്റരീതികൾക്കായി ഇത് ഉപയോഗിക്കാം.
  • ശൈലിയും (tone) ഫോർമാറ്റും നിശ്ചയിക്കാൻ ഇത് ഉപയോഗിക്കാം.
  • പ്രത്യേക കഴിവുകൾക്കായി ഇത് ഉപയോഗിക്കാം.
  • ഇതിന് ഒരു ട്രെയിനിംഗ് റൺ ആവശ്യമാണ്.
  • ഇതിന് കൃത്യമായി തയ്യാറാക്കിയ ഉദാഹരണങ്ങൾ ആവശ്യമാണ്.
  • വസ്തുതകൾ മാറുന്നതിനനുസരിച്ച് ഇതിലെ വിവരങ്ങൾ കാലഹരണപ്പെട്ടേക്കാം.

എങ്ങനെ തിരഞ്ഞെടുക്കാം: നിങ്ങൾക്ക് ഒരു വസ്തുതയാണോ അതോ ഒരു പെരുമാറ്റരീതിയാണോ വേണ്ടതെന്ന് സ്വയം ചോദിക്കുക.

താഴെ പറയുന്നവ അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യണമെങ്കിൽ RAG ഉപയോഗിക്കുക:

  • ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ പട്ടികകൾ (Product catalogs).
  • കമ്പനി നയങ്ങൾ (Company policies).
  • ദിവസേനയുള്ള വാർത്തകൾ (Daily news).

താഴെ പറയുന്നവ ആവശ്യമാണെങ്കിൽ fine-tuning ഉപയോഗിക്കുക:

  • ഒരു പ്രത്യേക ബ്രാൻഡ് ശൈലി (brand voice).
  • കൃത്യമായ ഒരു JSON ഔട്ട്‌പുട്ട് ഫോർമാറ്റ്.

മികച്ച രീതി പലപ്പോഴും ഇവ രണ്ടിന്റെയും സംയോജനമാണ്. മോഡൽ എങ്ങനെ മറുപടി നൽകണം എന്നതിനായി fine-tuning ഉപയോഗിക്കുക. ഏതെല്ലാം വസ്തുതകൾ ഉപയോഗിക്കണം എന്നതിനായി RAG ഉപയോഗിക്കുക. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു സപ്പോർട്ട് ബോട്ട് പ്രൊഫഷണലായി സംസാരിക്കാൻ fine-tuning ഉപയോഗിക്കുകയും ഏറ്റവും പുതിയ ഹെൽപ്പ് ആർട്ടിക്കിളുകൾ ലഭ്യമാക്കാൻ RAG ഉപയോഗിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

പ്രോംപ്റ്റിംഗും (prompting) RAG-ഉം ഉപയോഗിച്ച് തുടങ്ങുക. അത്യാവശ്യമാണെങ്കിൽ മാത്രം fine-tuning-ലേക്ക് മാറുന്നതാണ് ഉചിതം.

ഈ സാഹചര്യങ്ങൾ ഇവിടെ പരീക്ഷിച്ചു നോക്കൂ: https://dev48v.infy.uk/ai/days/day10-finetune-vs-rag.html

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

ഐച്ഛിക പഠന സമുദായം: https://t.me/GyaanSetuAi