RAG versus ajuste fino: una comparación y más allá

– Los clientes ven potencial en el uso de modelos de lenguaje grandes con sus datos para diversos casos de uso de IA generativa.
– Las formas de aprovechar los datos con modelos básicos incluyen ingeniería rápida, generación aumentada de recuperación, ajuste fino supervisado, aprendizaje reforzado a partir de comentarios humanos y destilación.
– La elección del método correcto depende de factores como la necesidad de citas de fuentes, la cantidad de datos, la especificidad del comportamiento del modelo deseado, la participación humana, la personalización, el presupuesto y la velocidad de servicio requerida.

Los clientes están cada vez más interesados ​​en utilizar grandes modelos de lenguaje (LLM) con sus datos para mejorar las experiencias de los clientes, automatizar procesos, acceder a información y crear contenido nuevo. Existen varios enfoques para aprovechar los datos con los LLM, incluida la ingeniería rápida, la generación aumentada de recuperación (RAG), el ajuste fino supervisado (SFT), el aprendizaje reforzado a partir de la retroalimentación humana (RLHF) y la destilación.

La ingeniería rápida implica incluir datos en las instrucciones dadas al modelo, mientras que RAG garantiza que los resultados del modelo se basen en sus datos mediante la búsqueda de información relevante. SFT es útil para tareas específicas como la clasificación, mientras que RLHF es beneficioso para tareas que no son fácilmente cuantificables o categorizadas. La destilación combina la creación de un modelo más pequeño y más rápido con su ajuste a sus tareas específicas, utilizando un modelo más grande para enseñar al más pequeño.

La decisión sobre qué enfoque utilizar depende de factores como la necesidad de obtener datos, el nivel de personalización requerido, la cantidad de datos disponibles y la velocidad de procesamiento deseada. Se recomienda RAG para garantizar salidas conectadas a tierra y control sobre el acceso a los datos, mientras que la ingeniería rápida puede ser suficiente para conjuntos de datos más pequeños. RLHF es ideal para tareas que requieren preferencias humanas, mientras que SFT es adecuado para tareas con pares entrada-salida claros. En última instancia, la elección del método dependerá de los requisitos y objetivos específicos de la aplicación de IA generativa.

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