В быстро развивающейся области искусственного интеллекта существует два популярных метода расширения возможностей языковых моделей: генерация с расширенным поиском (retrieval-augmented generation, RAG) и тонкая настройка (fine-tuning). У каждого подхода есть свои сильные стороны и области применения, поэтому очень важно понимать, когда следует использовать один из них, а когда другой, пишет на портале The New Stack Асмита Ратис, инженер по машинному обучению QueryPal.

Как работает RAG

RAG извлекает релевантные документы из обширного массива (обычно это база данных) на основе точного совпадения или сходства с применением различных подходов к поиску: лексический, семантический и гибридный поиск. Получив необходимую информацию, можно сгенерировать ответы на ее основе. Такой гибридный подход использует возможности уже имеющихся знаний, предоставляя подробные, контекстуально релевантные ответы.

Области применения RAG

  • Корпоративный поиск. RAG особенно часто используется в корпоративных поисковых системах, где целью является предоставление точных и релевантных ответов на основе большого объема знаний.
  • Чат-боты. RAG может значительно повысить точность и оперативность ответов благодаря использованию обширной базы данных предыдущих взаимодействий и баз знаний.
  • Управление знаниями. Постоянно получая самую свежую информацию, RAG обеспечивает актуальность ответов, что делает его идеальным для работы в условиях, когда информация меняется.

Преимущества RAG

  • Точность и актуальность. Сочетая поиск и генерацию информации, RAG предоставляет высокоточные и релевантные ответы. При этом используются знания в конкретной области без необходимости переобучения.
  • Масштабируемость. Система может обрабатывать огромные объемы данных, не требуя длительного переобучения.
  • Гибкость. RAG может динамически адаптироваться к новой информации без ручного обновления модели.

Модели с тонкой настройкой

Тонкая настройка предполагает обучение уже существующей модели на наборе данных, специфичном для определенной задачи или области. В ходе этого процесса параметры модели корректируются на основе новых данных.

Области применения тонкой настройки

  • Выполнение специализированных задач. Тонкая настройка отлично подходит для специализированных задач, требующих глубоких знаний в предметной области.
  • Последовательность и контроль. Для приложений, где последовательность ответов и соблюдение конкретных рекомендаций являются критически важными, тонкая настройка обеспечивает соответствие модели желаемым результатам.

Преимущества тонкой настройки

  • Экспертиза по конкретным задачам. Тонкая настройка позволяет создавать модели, которые преуспевают в решении конкретных задач, обучаясь на данных, относящихся к конкретной области.
  • Повышение производительности. Сосредоточившись на конкретном наборе данных, модели с тонкой настройкой часто превосходят типовые модели в этом специализированном приложении.
  • Кастомизация. Тонкая настройка позволяет добиться высокой степени кастомизации, что делает ИИ более приспособленным к конкретным потребностям бизнеса.

Сравнение RAG и тонкой настройки

Адаптивность

  • RAG обеспечивает высокую степень адаптивности благодаря возможности поиска информации в режиме реального времени, что делает его идеальным для динамичных и масштабных сред обработки данных.
  • Тонкая настройка обеспечивает высокую производительность при выполнении специализированных задач, но требует переобучения при появлении новых данных.

Сложность реализации

  • RAG обычно предполагает интеграцию механизмов поиска с генеративными моделями, которые могут быть сложными, но обеспечивают значительную гибкость. RAG становится очень популярным, и существует множество инструментов, таких как LLamaIndex и Langchain, которые этому способствуют.
  • Тонкая настройка требует хорошо подобранного набора данных и определенных вычислительных ресурсов для переобучения, но после настройки ее легко поддерживать. Для этого существует множество Open Source-инструментов.

Применимость

  • RAG лучше всего подходит для приложений, нуждающихся в актуальной информации из обширных баз данных, таких как корпоративный поиск и поддержка клиентов. Также полезен при широком использовании, например для чат-ботов.
  • Тонкая настройка идеально подходит для задач, требующих стабильной работы и соблюдения конкретных рекомендаций. Этот подход хорошо работает, когда у вас есть хорошо собранный набор целевых данных.

Заключение

Выбор между RAG и тонкой настройкой зависит от конкретных потребностей вашего приложения. RAG отлично подходит для сред, где информация постоянно меняется и задействованы обширные базы знаний. В противоположность этому, тонкая настройка является оптимальным подходом для задач, требующих глубокой специализации и согласованности.

Учитывая недостатки обоих подходов, прежде чем уделять слишком много времени какому-то одному из них, убедитесь, что у вас есть четкие ориентиры и цели, которых вы хотите достичь. Для каждого из подходов существует множество руководств и бесплатных инструментов.

Понимая сильные стороны и возможности применения RAG и тонкой настройки, компании могут принимать взвешенные решения о выборе оптимального подхода к расширению возможностей ИИ.