Ce este Fine-tuning?

Fine-tuning înseamnă continuarea antrenării unui model lingvistic existent pe propriile tale exemple etichetate, ca să adopte mai sigur un anumit ton, format sau o sarcină. Modifică ponderile modelului, spre deosebire de RAG, care lasă modelul neatins și îi furnizează cunoștințe în momentul întrebării.

Citește în englezăFine-tuning

De ce contează

Fine-tuning este modul în care obții un comportament consecvent: un format fix de ieșire, un stil al casei, o clasificare îngustă, nu cunoștințe noi. Folosit bine, face ca un model mai mic și mai ieftin să ducă la capăt o sarcină anume la fel de bine ca unul mult mai mare.

Fine-tuning vs RAG

Rezolvă probleme diferite. RAG injectează fapte actuale pe care modelul le poate cita; fine-tuning predă o deprindere sau un format durabil. Dacă răspunsurile sunt greșite fiindcă modelului îi lipsesc informații curente, alege RAG. Dacă sunt greșite fiindcă modelul nu îți respectă structura sau vocea, fine-tuning este pârghia. Multe sisteme de producție le folosesc pe amândouă.

Unde greșesc echipele

Echipele fac fine-tuning ca să „adauge cunoștințe”, apoi văd modelul inventând fapte cu încredere. Fine-tuning fixează tipare, nu o sursă de fapte de încredere și actualizabilă, iar pentru asta există RAG. În plus, are nevoie de date reale etichetate; câteva zeci de exemple rareori schimbă ceva.

Termeni similari

Folosit în

RAG vs fine-tuning: de care are nevoie funcția ta AI?Echipele apelează la fine-tuning când de fapt vor ancorare. Iată diferența onestă și de ce majoritatea produselor vor întâi retrieval.

← Înapoi la glosar