Три уровня оптимизации LLM

Три уровня оптимизации LLM

Для максимизации производительности языковых моделей существует три основных подхода: prompt engineering (инженерия запросов), RAG (генерация с поддержкой поиска) и fine-tuning (тонкая настройка). Инженерия запросов — лучшая отправная точка, она помогает определить, связана ли проблема с контекстом или с тем, как модель должна действовать. RAG добавляет релевантный контекст из внешних источников, а fine-tuning меняет само поведение модели через обучение на специфичных данных. Оптимизация не линейна и требует понимания, что именно нужно улучшить: контекст или саму модель.

Связи

• Последовательность подходов к обучению LLM — Детализирует ту же последовательность оптимизации с акцентом на vendor lock-in риски
• RAG предпочтительнее fine-tuning для часто обновляемых данных — Объясняет критерий выбора между RAG и fine-tuning через призму динамики данных
• Структура практического обучения GenAI разработке — Применяет три уровня оптимизации как учебную программу с практическими результатами
• Цифровые двойники как форма аугментации знаний — Демонстрирует практическое применение RAG для масштабирования экспертизы через цифровых двойников
• Fine-tuning для доменной специфики голосовых ассистентов — Иллюстрирует случай когда fine-tuning необходим из-за специфики домена

---

Источник: Telegram, 2023-11-25