Последовательность подходов к обучению LLM

Последовательность подходов к обучению LLM

При разработке продуктов на GenAI следует двигаться последовательно: сначала in-context learning, затем RAG (Retrieval-Augmented Generation), и только потом fine-tuning. Fine-tuning, в отличие от первых двух подходов, привязывает вас к конкретной модели, что усложняет переход на другие модели в будущем. Это важно учитывать при планировании долгосрочной стратегии.

Связи

• Три уровня оптимизации LLM — Описывает ту же последовательность подходов: prompt engineering → RAG → fine-tuning
• Структура практического обучения GenAI разработке — Использует идентичную последовательность обучения: In-Context Learning → RAG → Fine Tuning
• RAG предпочтительнее fine-tuning для часто обновляемых данных — Раскрывает конкретную причину выбора RAG вместо fine-tuning — гибкость обновления данных
• Fine-tuning для доменной специфики голосовых ассистентов — Иллюстрирует сценарий, когда fine-tuning оправдан несмотря на привязку к модели

---

Источник: Telegram, 2024-05-01