რა განსხვავებაა პრომპტ ინჟინერიას, RAG-სა და fine-tuning-ს შორის, და როდის გამოიყენებთ თითოეულს?

• Prompt engineering — მოდელის ქცევის ფორმირება ინსტრუქციების, კონტექსტისა და მაგალითების მეშვეობით prompt-ში. მოდელის შესახებ არაფერი არ იცვლება; თქვენ უბრალოდ უკეთ ურთიერთობთ (system prompts, few-shot examples, output format). ყველაზე იაფი და სწრაფი; თქვენი პირველი ვარიანტი.
• RAG (retrieval-augmented generation) — query-ის დროს, აიღეთ შესაბამისი დოკუმენტები (ვექტორული store-დან, ბაზიდან ან ძებნიდან) და ჩადეთ ისინი prompt-ში. მოდელი პასუხობს მოწოდებული კონტექსტიდან. საუკეთესო, როდესაც ცოდნა გარეშე, კერძო ან ცვალებადი.
• Fine-tuning — განაგრძეთ მოდელის ტრენინგი თქვენი საკუთარი მაგალითებით, კორექტირება წონების. ეს აბქარი ხდის თანმიმდევრულ სტილს, ფორმატს ან ვიწრო უნარს. ძლიან ძლიერი, მაგრამ ძვირი და სტატიკური — ცოდნა დაყინულია ტრენინგის დროს.

შედარება

გადაწყვეტილების სახელმძღვანელო

• დაიწყეთ prompting-ით — ჯერ უფასოდ გადაწყვიტეთ.
• გჭირდებათ ფაქტები, რომელიც მოდელი არ იცის, ან რომელიც იცვლება (დოკუმენტები, ფასები, შიდა მონაცემები)? გამოიყენეთ RAG.
• გჭირდებათ საიმედო სტილი/ფორმატი ან სპეციალიზებული ამოცანა მასშტაბით, და prompting არის საკმარისი? Fine-tune.
• ეს კომბინაცია: fine-tuned მოდელი RAG-ით და კარგი prompt არის საერთო წარმოებაში.

რატომ აქვს მნიშვნელობა

თუ აირჩევთ არასწორ ინსტრუმენტს, ეს ძვირი სტოს: ხალხი ხშირად ცდილობს fine-tune-ი ცოდნის დასამატებლად (რომელსაც RAG უკეთ და იაფი აკეთებს) ან ქცევის გამოსასწორებლად (რომელსაც prompting ამუშავებს). იმის ცოდნა, რომ prompting ხელმძღვანელობს ქცევას, RAG სამეურვეო ცოდნა, და fine-tuning ცვლის მოდელს საშუალებას გიძლევთ აირჩიოთ ყველაზე იაფი მიდგომა, რომელიც მუშაობს — და დააკავშიროთ ისინი განზრახ ზემოთ, ვიდრე შემთხვევით.