🔍 RAG против Finetuning: Как улучшить знания ИИ?
Современные модели искусственного интеллекта (AI), такие как GPT и другие, уже обладают обширными знаниями благодаря процессу обучения на больших массивах текста. Однако эти знания ограничены данными, на которых модель обучалась, и не обновляются с течением времени. Для решения этой проблемы используются два метода: finetuning и Retrieval Augmented Generation (RAG).
Finetuning – это дополнительное обучение модели на специализированном наборе данных. Этот метод улучшает знания ИИ в конкретной области, но не всегда эффективен для общего расширения знаний.
RAG же подходит к задаче обновления знаний иначе. Он работает путём добавления в запрос к модели релевантной информации, найденной в огромной базе данных. Это позволяет модели генерировать ответы, которые лучше основаны на фактах и актуальной информации.
Недавние исследования показывают, что RAG более эффективен, чем finetuning, в задаче внедрения новых знаний в ИИ. Хотя finetuning и улучшает производительность модели по сравнению с базовым вариантом, RAG имеет значительное преимущество.
📝 Paper: https://arxiv.org/abs/2312.05934
#ai #gpt #llm #rag_vs_finetuning
