Кряж против донастройки какой инструмент лучше всего повышает эффективность вашей заявки на получение стипендии LLM?

Какой инструмент лучше всего повышает эффективность вашей заявки на получение стипендии LLM кряж против донастройки?

 

Пролог

 

С растущим интересом к большим языковым моделям (LLM) многие разработчики и организации заняты созданием приложений, использующих их мощь. Однако, если предварительно обученные LLM “из коробки” не работают так, как ожидалось или надеялись, возникает вопрос о том, как улучшить производительность приложения LLM. И в конце концов мы задаем себе вопрос: стоит ли использовать RAG (Retrieval-Augmented Generation) или дообучение модели для улучшения результатов?

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

RAG: Этот подход интегрирует возможность поиска в генерации текста LLM. Он объединяет систему извлечения, которая извлекает соответствующие фрагменты документов из большого корпуса, и LLM, который создает ответы, используя информацию из этих фрагментов. По сути, RAG помогает модели “смотреть” внешнюю информацию, чтобы улучшить свои ответы.

  

Дообучение: Это процесс, при котором предварительно обученную LLM дополнительно обучают на более маленьком, конкретном наборе данных для его адаптации к определенной задаче или улучшения производительности. При дообучении мы настраиваем веса модели на основе наших данных, делая ее более подходящей для уникальных потребностей нашего приложения.

  

Как RAG, так и дообучение являются мощными инструментами для повышения производительности приложений, основанных на LLM, но они обращаются к разным аспектам процесса оптимизации, что критически важно при выборе одного из них.

Раньше я часто рекомендовал организациям экспериментировать с RAG перед приступлением к дообучению. Это было основано на моем мнении, что оба подхода достигают схожих результатов, но различаются по сложности, стоимости и качеству. Я даже использовал для иллюстрации этого аргумента такие диаграммы:

  

На этой диаграмме разнообразные факторы, такие как сложность, стоимость и качество, представлены вдоль одного измерения. Вывод? RAG проще и дешевле, но его качество может быть не вполне соответствующим. Мой совет обычно был: начните с RAG, оцените его производительность, и если она не соответствует, перейдите к дообучению.

Однако, мое мнение изменилось. Я считаю, что увидеть RAG и дообучение как две техники, достигающие одного и того же результата, только одна из них дешевле и менее сложна, – это упрощение. Они фундаментально отличаются – вместо параллельности они являются ортогональными – и служат разным требованиям LLM-приложения.

Чтобы сделать это понятным, рассмотрим простое аналогичное реальное сравнение: Когда ставится вопрос “Следует ли мне есть свою еду ножом или ложкой?”, самым логичным контр-вопросом будет: “Что ты ешь?” Я спросил это у друзей и семьи, и все инстинктивно ответили на этот контр-вопрос, указывая, что они не считают нож и ложку взаимозаменяемыми, или одна из них хуже другой.

О чем это?

 

В этом блоге мы глубоко рассмотрим тонкости, отличающие RAG и дообучение по различным аспектам, которые, по моему мнению, являются решающими для определения оптимальной техники для конкретной задачи. Более того, мы рассмотрим некоторые из самых популярных случаев использования LLM-приложений и, используя представленные в первой части аспекты, определим, какая техника может быть лучше всего подходящей для каждого случая использования. В последней части блога мы выявим дополнительные аспекты, которые следует учесть при разработке LLM-приложений. Каждый из них может потребовать собственного блог-поста, и поэтому мы сможем только кратко затронуть их в рамках этой статьи.

Почему вам следует обратить внимание?

Выбор правильной техники адаптации больших языковых моделей может оказать существенное влияние на успех ваших приложений обработки естественного языка (NLP). Неправильный подход может привести к:

  • Низкой производительности модели для вашей конкретной задачи, что приведет к неточным результатам.
  • Увеличению затрат вычислительных ресурсов для обучения и вывода модели, если техника не оптимизирована для вашего случая использования.
  • Дополнительному времени на разработку и итерации, если вам потребуется перейти к другой технике позже.
  • Задержкам в развертывании вашего приложения и его представлении пользователям.
  • Отсутствию интерпретируемости модели, если вы выберете слишком сложный метод адаптации.
  • Затруднениям в развертывании модели в продакшн из-за ее размеров или вычислительных ограничений.

Нюансы между RAG и донастройкой охватывают архитектуру модели, требования к данным, вычислительную сложность и многое другое. Пренебрежение этими деталями может сорвать ваш график и бюджет проекта.

Цель этой статьи блога – предотвратить напрасные усилия, четко представив преимущества каждой техники. Благодаря этим знаниям вы сможете с самого начала выбрать правильную технику адаптации и приступить к работе. Подробное сравнение поможет вам сделать оптимальный выбор технологии для достижения ваших бизнес- и ИИ-целей. Это руководство по выбору правильного инструмента для работы обеспечит успех вашего проекта.

Итак, приступим!

Основные аспекты для повышения производительности

Прежде чем выбрать между RAG и донастройкой, мы должны оценить требования нашего проекта в области обработки естественного языка (LLM) по нескольким измерениям и задать себе несколько вопросов.

Требуется ли нашему случаю использования доступ к внешним источникам данных?

При выборе между донастройкой LLM или использованием RAG одним из ключевых аспектов является необходимость доступа приложения к внешним источникам данных. Если ответ положительный, RAG скорее всего является более подходящим вариантом.

Системы RAG, по определению, предназначены для расширения возможностей LLM путем извлечения соответствующей информации из источников знаний перед генерацией ответа. Эта техника хорошо подходит для приложений, которым необходимо запрашивать базы данных, документы или другие структурированные/неструктурированные хранилища данных. Компоненты извлекателя и генератора могут быть оптимизированы для использования этих внешних источников.

В отличие от этого, хотя обучение на подстройке LLM позволяет изучать некоторые внешние знания, для этого требуется большой набор размеченных данных пар вопрос-ответ из целевой области. Этот набор данных должен обновляться с изменением базовых данных, что делает его непрактичным для часто меняющихся данных. В процессе донастройки также не явно моделируются этапы извлечения и логического вывода при работе с внешними знаниями.

Итак, если наше приложение нуждается в использовании внешних источников данных, использование системы RAG, вероятно, будет более эффективным и масштабируемым, чем попытка «встроить» необходимые знания только через донастройку.

Нам необходимо изменить поведение модели, стиль письма или доменно-специфические знания?

Еще один очень важный аспект, который следует учесть, – насколько нам необходимо, чтобы модель корректировала свое поведение, стиль письма или настраивала свои ответы для доменно-специфических приложений.

Донастройка превосходит другие методы своей способностью адаптировать поведение LLM к отдельным особенностям, тональности или терминологии. Если мы хотим, чтобы модель звучала больше как медицинский профессионал, писала поэтическим стилем или использовала жаргон определенной отрасли, донастройка на доменно-специфических данных позволяет нам достичь этих настроек. Возможность влиять на поведение модели необходима для приложений, где соответствие определенному стилю или доменному опыту является важным фактором.

С другой стороны, RAG, несмотря на свои возможности интеграции внешних знаний, в основном сосредоточена на информационном извлечении и не вносит неявные изменения в лингвистический стиль или доменную специфичность на основе извлеченной информации. Она предоставляет релевантный контент из внешних источников данных, но может не обладать настроенными нюансами или доменной экспертизой, которые может предложить донастроенная модель.

Таким образом, если наше приложение требует специфических стилей письма или глубокой связи с доменно-специфической лексикой и правилами, донастройка предлагает более прямой путь к достижению этой связи. Она предлагает глубину и настраиваемость, необходимые для искреннего сочетания с определенной аудиторией или областью экспертизы, обеспечивая создание аутентичного и просвещенного контента.

Быстрое повторение

 

Эти два аспекта являются самыми важными для рассмотрения при принятии решения, какой метод использовать для повышения производительности приложения LLM. Интересно, что они, по моему мнению, ортогональны и могут использоваться независимо (а также комбинироваться).

  

Однако, прежде чем перейти к использованию случаев, есть несколько более важных аспектов, которые мы должны учесть перед выбором метода:

 

Насколько важно подавлять галлюцинации?

 

Одним из недостатков LLM является их склонность к галлюцинациям – придумыванию фактов или деталей, которые не имеют основания в реальности. Это может быть чрезвычайно проблематично в приложениях, где точность и правдивость являются критическими.

Файн-тюнинг может помочь снизить галлюцинации в некоторой степени, привязывая модель к тренировочным данным в определенной области. Однако модель все равно может выдумывать ответы, когда сталкивается с незнакомыми входными данными. Необходимо непрерывно повторно обучать модель на новых данных, чтобы минимизировать ложные фабрикации.

В отличие от этого, системы RAG менее склонны к галлюцинациям, поскольку основывают каждый ответ на найденных доказательствах. Перехватчик идентифицирует соответствующие факты из внешнего источника знаний, прежде чем генератор строит ответ. Этот этап поиска является механизмом проверки фактов, снижающим возможность модели фабриковать ответы. Генератор ограничен в создании ответа на основе извлеченного контекста.

Таким образом, в приложениях, где подавление ложных утверждений и фантазий важно, системы RAG предоставляют встроенные механизмы для минимизации галлюцинаций. Поиск подтверждающих доказательств перед генерацией ответов дает RAG преимущество, гарантируя фактически точные и достоверные результаты.

 

Как много размеченных обучающих данных доступно?

 

При выборе между RAG и финетюнигом, важным фактором является объем предметно- или задаче-специфических размеченных обучающих данных, которые у нас есть в распоряжении.

Файнтюнинг LLM для адаптации к определенным задачам или областям сильно зависит от качества и количества доступных размеченных данных. Богатый набор данных может помочь модели глубоко понять тонкости, сложности и уникальные закономерности конкретной области, позволяя ей генерировать более точные и контекстуально согласованные ответы. Однако, если у нас ограниченный набор данных, улучшения от финетюнинга могут быть незначительными. В некоторых случаях ограниченный набор данных может даже привести к переобучению, когда модель хорошо справляется с обучающими данными, но испытывает трудности с незнакомыми или реальными входными данными.

В отличие от этого, системы RAG не зависят от тренировочных данных, поскольку они используют внешние источники знаний, чтобы извлечь соответствующую информацию. Даже если у нас нет обширного размеченного набора данных, система RAG все равно может хорошо работать, используя и интегрируя информацию из внешних источников данных. Комбинация поиска и генерации обеспечивает то, что система остается информированной, даже когда у нас мало данных, специфичных для области.

В сущности, если у нас есть обширный набор данных, отражающий тонкости области, финетюнинг может предложить более настроенное и уточненное поведение модели. Но в случаях, когда таких данных мало, система RAG предоставляет надежную альтернативу, обеспечивая информированность приложения и контекстуальную осведомленность благодаря ее возможностям поиска.

 

Насколько статичны/динамичны данные?

 

Еще один фундаментальный аспект, который следует учитывать при выборе между RAG и файлетюнигом, это динамическая природа наших данных. Насколько часто обновляются данные и насколько важно, чтобы модель оставалась актуальной?

Файнтюнинг LLM на определенном наборе данных означает, что знания модели становятся статическим снимком этих данных на момент обучения. Если данные часто обновляются, изменяются или расширяются, это быстро делает модель устаревшей. Чтобы поддерживать актуальность LLM в таких динамических средах, нам нужно часто повторно обучать модель, что может быть затратным по времени и ресурсам процессом. Кроме того, каждая итерация требует тщательного мониторинга, чтобы убедиться, что обновленная модель все еще хорошо работает в различных сценариях и не развила новых предубеждений или пробелов в понимании.

В отличие от этого, системы RAG преимущество в средах с динамическими данными. Их механизм поиска постоянно запрашивает внешние источники, обеспечивая актуальность информации для генерации ответов. Поскольку внешние базы знаний или базы данных обновляются, система RAG плавно интегрирует эти изменения, поддерживая свою актуальность без необходимости частого переобучения модели.

В общем, если у нас возникают проблемы с быстро меняющейся средой данных, RAG предлагает гибкость, которую трудно сравнить с традиционным донастройкой. Благодаря постоянному подключению к самым последним данным, RAG обеспечивает, чтобы генерируемые ответы были в гармонии с текущим состоянием информации, что делает его идеальным выбором для динамических сценариев данных.

 

Насколько нам нужна прозрачность и интерпретируемость нашего приложения LLM?

 

Последний аспект, который следует учесть, – это степень, в которой нам нужны понимание процесса принятия решений модели.

Хотя донастройка LLM, являющаяся невероятно мощным инструментом, работает как черный ящик, делая более непрозрачными причины его ответов. По мере того, как модель усваивает информацию из набора данных, становится сложно определить точные источники или причины каждого ответа. Это может затруднить доверие разработчиков или пользователей к результатам модели, особенно в критических приложениях, где понимание “почему” за ответом является важным.

Системы RAG, с другой стороны, предлагают уровень прозрачности, который обычно не встречается в чисто донастраиваемых моделях. Благодаря двухэтапной природе RAG – поиску и генерации – пользователи могут заглянуть в процесс. Компонент поиска позволяет проверить, какие внешние документы или точки данных выбраны как релевантные. Это обеспечивает конкретный след доказательств или ссылок, которые могут быть оценены, чтобы понять основы, на которых основан ответ. Возможность проследить ответ модели до конкретных источников данных может быть бесценной в приложениях, которые требуют высокой степени ответственности или когда необходимо проверить точность созданного контента.

По сути, если прозрачность и возможность интерпретировать основы ответов модели являются приоритетами, RAG предлагает явное преимущество. Разбивая генерацию ответа на отдельные этапы и позволяя взглянуть на поиск данных, RAG способствует большему доверию и пониманию в своих результатах.

 

Резюме

 

Выбор между RAG и донастройкой становится более интуитивным, когда учитываются эти аспекты. Если нам нужно больше обращаться к внешним знаниям и ценить прозрачность, RAG – наш выбор. С другой стороны, если мы работаем с стабильными размеченными данными и стремимся более тесно адаптировать модель к конкретным потребностям, донастройка является лучшим выбором.

  

В следующем разделе мы рассмотрим, как мы можем оценить популярные сценарии использования LLM на основе этих критериев.

 

Сценарии использования

 

Давайте рассмотрим некоторые популярные сценарии использования и как можно использовать вышеуказанную систему для выбора подходящего метода:

 

Суммирование (в специализированной области и/или в определенном стиле)

 

1. Требуется внешнее знание? Для задачи суммирования в стиле предыдущих сводок, основным источником данных будет являться сами предыдущие сводки. Если эти сводки содержатся в статическом наборе данных, то маловероятно потребуется непрерывное внешнее получение данных. Однако, если имеется динамическая база данных сводок, которая часто обновляется, и цель состоит в непрерывном соответствии стиля с новейшими записями, RAG может быть полезен здесь.

2. Требуется адаптация модели? Основа этого сценария использования заключается в адаптации к специализированной области или определенному стилю письма. Донастройка особенно хорошо справляется с отображением стилевых нюансов, тональных вариаций и определенных узкоспециализированных словарей, что делает его оптимальным выбором для этого аспекта.

3. Важно минимизировать галлюцинации? Галлюцинации являются проблемой в большинстве приложений LLM, включая суммирование. Однако в этом сценарии использования текст, который должен быть суммирован, обычно предоставляется в контексте. Это снижает проблему галлюцинаций по сравнению с другими сценариями использования. Исходный текст ограничивает модель, уменьшая фантазии. Таким образом, хотя фактическая точность всегда желательна, подавление галлюцинаций имеет меньший приоритет для суммирования, учитывая контекстуальную основу.

4. Доступны обучающие данные? Если имеется значительная коллекция предыдущих сводок, которые размечены или структурированы таким образом, что модель может изучить из них, донастройка становится очень привлекательным вариантом. С другой стороны, если набор данных ограничен и мы полагаемся на внешние базы данных для стилевого соответствия, RAG может сыграть определенную роль, хотя его основное преимущество не в адаптации стиля.

5. Насколько динамичны данные? Если база данных предыдущих резюме является статической или обновляется редко, знания модели после тонкой настройки, скорее всего, останутся актуальными на более длительное время. Однако, если резюме обновляются часто и модели постоянно требуется соответствовать новейшим стилистическим изменениям, RAG может иметь преимущество благодаря своим возможностям динамического извлечения данных.

6. Требуется прозрачность/интерпретируемость? Основная цель здесь – стилистическое соответствие, поэтому “почему” определенный стиль резюмирования важен может быть менее критичным, чем в других случаях использования. Сказанное, если есть необходимость проследить и понять, какие предыдущие резюме повлияли на определенный результат, RAG предлагает немного больше прозрачности. Впрочем, это может быть второстепенной проблемой для данного случая использования.

Рекомендация: В данном случае кажется более подходящим выбором тонкая настройка. Основная цель – стилистическое соответствие, а именно в этой области тонкая настройка блеснет. Предполагая, что имеется достаточное количество предыдущих резюме для обучения, тонкая настройка LLM позволит глубоко адаптироваться к желаемому стилю, улавливая тонкости и сложности области. Однако, если база данных резюме является чрезвычайно динамической и есть ценность в отслеживании влияния, можно рассмотреть гибридный подход или склониться в сторону RAG.

Вопросно-ответная система на основеорганизационных знаний (т.е. внешних данных)

1. Требуется внешние знания? Система вопросно-ответной, опирающаяся на организационные базы знаний, неизбежно требует доступа к внешним данным, в данном случае внутренним базам данных и документов организации. Эффективность системы зависит от ее способности взаимодействовать и извлекать нужную информацию из этих источников для ответа на запросы. Учитывая это, RAG выделяется как более подходящий выбор для этого критерия, поскольку он разработан для расширения возможностей LLM путем извлечения соответствующих данных из источников знаний.

2. Требуется адаптация модели? В зависимости от организации и ее сферы деятельности может возникнуть необходимость в том, чтобы модель соответствовала специфической терминологии, тональности или конвенциям. В то время как RAG в основном сосредоточен на информационном поиске, тонкая настройка может помочь LLM адаптировать свои ответы к внутренней терминологии компании или тонкостям ее домена. Таким образом, для этого критерия, в зависимости от конкретных требований, тонкая настройка может играть свою роль.

3. Критично минимизировать галлюцинации? Галлюцинации являются основной проблемой в этом случае использования из-за ограниченности знаний LLM. Если модель не может ответить на вопрос на основе имеющихся у нее данных, она почти наверняка придет к правдоподобному, но неверному ответу (частично или полностью).

4. Доступны данные обучения? Если организация имеет структурированный и размеченный набор данных по ранее заданным вопросам, это может подтвердить тонкую настройку. Однако не все внутренние базы данных размечены или структурированы для целей обучения. В случаях, когда данные не являются четко размеченными или когда основной упор делается на точность и актуальность ответов, возможность RAG извлекать данные из внешних источников без необходимости в обширном размеченном наборе данных делает его убедительным вариантом.

5. Насколько динамичны данные? Внутренние базы данных и документы в организациях могут быть очень динамичными, с постоянными обновлениями, изменениями или добавлениями. Если такая динамика характерна для базы знаний организации, RAG предоставляет явное преимущество. Он постоянно запрашивает внешние источники, гарантируя, что его ответы основаны на последних доступных данных. Для тонкой настройки потребуется регулярное повторное обучение, чтобы следовать за такими изменениями, что может быть непрактичным.

6. Требуется прозрачность/интерпретируемость? Для внутренних приложений, особенно в секторах финансов, здравоохранения или юриспруденции, важно понимать причины или источник ответа. Поскольку RAG предоставляет двухэтапный процесс извлечения и затем генерации, он по своей сути предлагает более ясное представление о том, какие документы или данные повлияли на конкретный ответ. Эта возможность отслеживания может быть бесценной для внутренних заинтересованных сторон, которые могут нуждаться в проверке или дальнейшем исследовании источников определенных ответов.

Рекомендация: В данном случае, кажется более подходящим выбором система RAG. Учитывая необходимость динамического доступа к развивающимся внутренним базам данных организации и потенциальные требования прозрачности в процессе отвечающий, RAG предлагает возможности, которые хорошо соответствуют этим потребностям. Однако, если есть значительный акцент на настройке лингвистического стиля модели или адаптации к доменно-специфическим нюансам, можно рассмотреть включение элементов тонкой настройки.

Автоматизация клиентской поддержки (такие как автоматизированные чат-боты или решения для службы поддержки, предоставляющие мгновенные ответы на запросы клиентов)

 

1. Требуется внешний контекст? Поддержка клиентов часто требует доступа к внешним данным, особенно когда речь идет о деталях товара, информации, специфичной для аккаунта, или базам данных по устранению неполадок. Хотя многие вопросы могут быть решены на основе общих знаний, для решения некоторых может потребоваться извлечение данных из баз данных компании или часто задаваемых вопросов о продукте. В этом случае способность RAG извлекать соответствующую информацию из внешних источников была бы полезной. Тем не менее, стоит отметить, что много взаимодействий с клиентами в области поддержки также основываются на заранее определенных сценариях или знаниях, которые эффективно могут быть решены с помощью точно настроенной модели.

2. Необходимо адаптировать модель? Взаимодействия с клиентами требуют определенного тона, вежливости и ясности, а также могут потребовать использования специфических терминов компании. Тонкая настройка особенно полезна для обеспечения адаптации LLM к голосу компании, брендингу и специфическим терминам, обеспечивая последовательный и согласованный с брендом опыт обслуживания клиентов.

3. Крайне важно минимизировать галлюцинации? В случае автоматизированных чат-ботов для клиентской поддержки избегание ложной информации является важным аспектом для поддержания доверия пользователей. Одна только тонкая настройка оставляет модели уязвимыми к галлюцинациям, когда они сталкиваются с незнакомыми запросами. В отличие от этого, RAG системы подавляют выдумки, опираясь на полученные доказательства в ответах. Эта зависимость от фактов из внешних источников позволяет RAG чат-ботам минимизировать вредные заведомые ложные сведения и предоставлять пользователям надежную информацию там, где точность необходима.

4. Доступны обучающие данные? Если компания имеет историю взаимодействий с клиентами, эти данные могут быть ценными для тонкой настройки. Богатый набор данных предыдущих запросов клиентов и их решений может быть использован для обучения модели обрабатывать похожие взаимодействия в будущем. Если такие данные ограничены, RAG может обеспечить резервную возможность, извлекая ответы из внешних источников, таких как документация по продукту.

5. Насколько динамичны данные? Клиентская поддержка может требовать ответов на запросы о новых продуктах, обновленных политиках или изменении условий обслуживания. В ситуациях, где линейка продуктов, версии программного обеспечения или политика компании часто обновляются, способность RAG динамически получать информацию из последних документов или баз данных является преимуществом. С другой стороны, для более статичных областей знания можно обойтись тонкой настройкой.

6. Требуется прозрачность/интерпретируемость? В то время как прозрачность является важной в некоторых секторах, в клиентской поддержке главное внимание уделяется точным, быстрым и вежливым ответам. Однако для внутреннего мониторинга, контроля качества или разрешения споров с клиентами будет полезной прослеживаемость источника ответа. В таких случаях механизм извлечения RAG предлагает дополнительный уровень прозрачности.

Рекомендация: Для автоматизации клиентской поддержки оптимальным может быть гибридный подход. Тонкая настройка может обеспечить согласованность чат-бота с брендом компании, тоном и общими знаниями, обрабатывая большинство типичных запросов клиентов. Затем RAG может выступать в качестве дополнительной системы, заменяя или дополняя ответы на более динамичные или специфические запросы, обеспечивая возможность чат-бота получать информацию из последних документов или баз данных компании и тем самым минимизируя галлюцинации. Интегрируя оба подхода, компании могут предоставить всестороннюю, своевременную и согласованную с брендом клиентскую поддержку.

 

Дополнительные аспекты для рассмотрения

 

Как уже упоминалось выше, есть и другие факторы, которые следует учитывать при выборе между RAG и тонкой настройкой (или обоими). Мы не можем вдаваться в них подробно, так как все они многогранные и не имеют четких ответов, как некоторые из аспектов выше (например, если нет данных для обучения, то тонкая настройка просто невозможна). Но это не означает, что мы должны их пренебрегать:

 

Масштабируемость

 

При росте организации и изменении ее потребностей, насколько масштабируемы описанные методы? RAG системы, благодаря своей модульной структуре, могут предлагать более простую масштабируемость, особенно если база знаний растет. С другой стороны, частая тонкая настройка модели для обслуживания расширяющихся наборов данных может требовать больших вычислительных ресурсов.

 

Задержка и требования реального времени

 

Если приложение требует оперативных или близких к оперативным ответов, следует учесть задержку, вызванную каждым методом. Системы RAG, которые включают получение данных перед генерацией ответа, могут вызвать большую задержку по сравнению с доведенной до совершенства моделью LLM, которая генерирует ответы на основе внутренних знаний.

 

Обслуживание и поддержка

 

Думайте о долгосрочной перспективе. Какая система лучше соответствует способности организации обеспечивать постоянное обслуживание и поддержку? Для систем RAG может потребоваться поддержка базы данных и механизма получения данных, а для доведения до совершенства может потребоваться постоянное повторное обучение, особенно если данные или требования меняются.

 

Устойчивость и надежность

 

Насколько устойчив каждый метод к различным типам входных данных? В то время как системы RAG могут использовать внешние источники знаний и могут обрабатывать широкий спектр вопросов, хорошо доведенная модель может предложить большую последовательность в определенных областях.

 

Этические и приватные вопросы

 

Хранение и получение данных из внешних баз данных может вызвать проблемы с конфиденциальностью, особенно если данные являются конфиденциальными. С другой стороны, доведенная до совершенства модель, хотя и не запрашивает живые базы данных, все равно может производить результаты на основе своих обучающих данных, что может иметь свои этические последствия.

 

Интеграция с существующими системами

 

У организаций уже может быть определенная инфраструктура. Совместимость систем RAG или доведения до совершенства с существующими системами – будь то базы данных, облачные инфраструктуры или пользовательские интерфейсы – может повлиять на выбор.

 

Опыт пользователя

 

Учитывайте конечных пользователей и их потребности. Если им нужны подробные ответы с указанием источников, то система RAG может быть предпочтительнее. Если им важна скорость и экспертиза в определенной сфере, то доведенная до совершенства модель может быть более подходящей.

 

Стоимость

 

Доведение до совершенства может быть дорогим, особенно для крупных моделей. Но в последние несколько месяцев благодаря эффективным методам параметризации, таким как QLoRA, стоимость значительно снизилась. Организация RAG может потребовать крупных первоначальных инвестиций – охватывая интеграцию, доступ к базе данных, возможно, даже лицензионные платежи – но затем следует регулярное обслуживание этой внешней базы знаний.

 

Сложность

 

Доведение до совершенства может быстро стать сложным. Хотя многие поставщики теперь предлагают однократное доведение до совершенства, при котором нам нужно только предоставить обучающие данные, контроль версий модели и обеспечение хорошей производительности новых моделей в целом является сложной задачей. С другой стороны, система RAG также может быстро становиться сложной. Существуют установка нескольких компонентов, поддержания актуальности базы данных и обеспечение правильной согласованности компонентов – например, получения и генерации данных.

 

Заключение

 

Как мы выяснили, выбор между RAG и доведением до совершенства требует тонкой оценки уникальных потребностей и приоритетов приложения LLM. Нет универсального решения; успех заключается в согласовании метода оптимизации с конкретными требованиями задачи. Оценивая ключевые критерии – необходимость внешних данных, адаптирование поведения модели, наличие данных обучения, динамика данных, прозрачность результатов и многое другое – организации могут принять обоснованное решение о лучшем пути вперед. В некоторых случаях гибридный подход, использующий как RAG, так и доведение до совершенства, может быть оптимальным.

Ключевую роль играет предотвращение предположений о том, что один метод универсально превосходит другой. Как и любой инструмент, их пригодность зависит от работы, выполняемой в данный момент. Несоответствие подхода и целей может затруднить прогресс, а правильный метод его ускорить. Когда организация рассматривает варианты повышения применимости LLM-приложений, ей следует устоять перед упрощением и не рассматривать систему RAG и доведение до совершенства как взаимозаменяемые и выбирать инструмент, который делает модель способной использовать свои возможности в соответствии с требованиями конкретного случая использования. Возможности, которые открывают эти методы, поразительны, но одна только возможность недостаточна – все в руках исполнения. Инструменты уже здесь – теперь давайте воспользуемся ими.

  Хайко Хотц является основателем NLP London, консалтинговой компании по искусственному интеллекту, которая помогает организациям внедрять обработку естественного языка и разговорный искусственный интеллект. С более чем 15-летним опытом работы в сфере информационных технологий, Хайко – эксперт в применении искусственного интеллекта и машинного обучения для решения сложных бизнес-задач.

Оригинал. Размещено с разрешения.

[Heiko Hotz](https://www.linkedin.com/in/heikohotz/) является основателем NLP London – консультационной компании по искусственному интеллекту, помогающей организациям внедрять обработку естественного языка и разговорное искусственное интеллекта. С более чем 15-летним опытом работы в сфере технологий, Хейко является экспертом в использовании ИИ и машинного обучения для решения сложных бизнес-задач.