Fine-tuning против RAG: два способа обучения LLM

Вы хотите, чтобы LLM знала ваши частные документы или последние новости. У вас есть два варианта: RAG или fine-tuning. Люди часто выбирают не тот.

Правило простое. Используйте RAG для фактов. Используйте fine-tuning для поведения.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) Это работает как экзамен с открытой книгой. Вы храните данные вне модели. Вы извлекаете релевантную информацию и вставляете её в промпт.

  • Используйте для знаний.
  • Используйте для фактов, которые часто меняются.
  • Это дешево.
  • Обновляется мгновенно.
  • Указывает источники.

Fine-tuning Это похоже на усвоение новой привычки. Вы обучаете модель на конкретных примерах.

  • Используйте для поведения.
  • Используйте для тона и формата.
  • Используйте для узких навыков.
  • Требует процесса обучения.
  • Требует тщательно отобранных примеров.
  • Устаревает по мере изменения фактов.

Как выбрать: Спросите себя: вам нужен факт или определенный стиль поведения?

Используйте RAG, если нужно обновлять:

  • Каталоги товаров.
  • Корпоративные политики.
  • Ежедневные новости.

Используйте fine-tuning, если вам нужны:

  • Специфический голос бренда.
  • Строгий формат вывода JSON.

Лучший подход часто сочетает в себе оба метода. Используйте fine-tuning для того, как модель отвечает. Используйте RAG для того, какие факты она использует. Бот службы поддержки использует fine-tuning, чтобы звучать профессионально, и RAG, чтобы иметь доступ к последним статьям справки.

Начните с промптинга и RAG. Переходите к fine-tuning только тогда, когда это действительно необходимо.

Протестируйте эти сценарии здесь: https://dev48v.infy.uk/ai/days/day10-finetune-vs-rag.html

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

Дополнительное обучающее сообщество: https://t.me/GyaanSetuAi