RAG против донастройки – какой инструмент лучше всего повысит вашу заявку на магистратуру по LLM?

RAG vs Fine-tuning - which tool is best for improving your LLM application?

Определительное руководство по выбору правильного метода для вашего случая использования

Изображение автора

Пролог

В связи с волной интереса к большим языковым моделям (LLM), многие разработчики и организации заняты созданием приложений, использующих их мощь. Однако, когда предварительно обученные LLM “из коробки” не работают так, как ожидалось или надеялись, возникает вопрос о том, как улучшить производительность приложения LLM. И, в конечном итоге, мы задаем себе вопрос: следует ли нам использовать Retrieval-Augmented Generation (RAG) или дообучение модели для улучшения результатов?

Прежде чем погружаться глубже, давайте разобраться в этих двух методах:

RAG: Этот подход интегрирует возможности поиска в генерации текста LLM. Он объединяет систему поиска, которая извлекает соответствующие фрагменты документов из большого корпуса, и LLM, который производит ответы, используя информацию из этих фрагментов. В сущности, RAG помогает модели “искать” внешнюю информацию для улучшения своих ответов.

Изображение автора

Дообучение: Это процесс дальнейшего обучения предварительно обученного LLM на более маленьком, конкретном наборе данных, чтобы приспособить его к определенной задаче или улучшить его производительность. Путем дообучения мы настраиваем веса модели на основе наших данных, что делает ее более подходящей для уникальных потребностей нашего приложения.

Изображение автора

Как RAG, так и дообучение служат мощными инструментами для улучшения производительности приложений на основе LLM, но они решают разные аспекты процесса оптимизации, и это критически важно при выборе одного из них.

Раньше я часто рекомендовал организациям экспериментировать с RAG перед погружением в дообучение. Это было основано на моем восприятии того, что оба подхода достигают похожих результатов, но различаются по сложности, стоимости и качеству. Я даже использовал для иллюстрации этого момента…