Fine-tuning vs RAG: Duas maneiras de ensinar um LLM

Você quer que um LLM conheça seus documentos privados ou notícias recentes. Você tem duas opções: RAG ou fine-tuning. As pessoas costumam escolher a errada.

A regra é simples. Use RAG para fatos. Use fine-tuning para comportamento.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) Isso funciona como um exame com consulta. Você mantém os dados fora do modelo. Você busca informações relevantes e as cola no prompt.

  • Use para conhecimento.
  • Use para fatos que mudam com frequência.
  • É barato.
  • Atualiza-se instantaneamente.
  • Cita fontes.

Fine-tuning Isso funciona como a internalização de um novo hábito. Você treina o modelo com exemplos específicos.

  • Use para comportamento.
  • Use para tom e formato.
  • Use para habilidades específicas.
  • Requer um ciclo de treinamento.
  • Requer exemplos curados.
  • Torna-se desatualizado conforme os fatos mudam.

Como escolher: Pergunte a si mesmo se você precisa de um fato ou de uma forma de se comportar.

Use RAG se precisar atualizar:

  • Catálogos de produtos.
  • Políticas da empresa.
  • Notícias diárias.

Use fine-tuning se precisar de:

  • Uma voz de marca específica.
  • Um formato de saída JSON estrito.

A melhor abordagem geralmente combina ambos. Faça o fine-tuning para a forma como o modelo responde. Use RAG para quais fatos ele utiliza. Um bot de suporte usa fine-tuning para soar profissional e RAG para acessar os artigos de ajuda mais recentes.

Comece com prompting e RAG. Passe para o fine-tuning apenas quando for necessário.

Teste estes cenários aqui: https://dev48v.infy.uk/ai/days/day10-finetune-vs-rag.html

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

Comunidade de aprendizado opcional: https://t.me/GyaanSetuAi