RAG предпочтительнее fine-tuning для часто обновляемых данных

RAG предпочтительнее fine-tuning для часто обновляемых данных

Когда данные обновляются часто, RAG (Retrieval Augmented Generation) лучше, чем fine-tuning модели. Fine-tuning требует времени и ресурсов на переобучение при каждом обновлении, тогда как RAG позволяет обновлять базу знаний мгновенно. Это делает систему более гибкой и экономичной для динамичных данных.

Связи

• Последовательность подходов к обучению LLM — Объясняет стратегический выбор RAG перед fine-tuning из-за гибкости
• Три уровня оптимизации LLM — Сравнивает RAG и fine-tuning как альтернативные подходы оптимизации
• Fine-tuning для доменной специфики голосовых ассистентов — Контрастирует случай где fine-tuning необходим несмотря на затраты

---

Источник: Telegram, 2024-06-19