Ini ialah tiga cara untuk membuat LLM melakukan apa yang anda mahu, bekerja pada lapisan yang berbeza: prompting membentuk tingkah laku, RAG menyuntik pengetahuan, dan fine-tuning mengubah model.
Ini ialah tiga cara untuk membuat LLM melakukan apa yang anda mahu, bekerja pada lapisan yang berbeza: prompting membentuk tingkah laku, RAG menyuntik pengetahuan, dan fine-tuning mengubah model.
| Prompt engineering | RAG | Fine-tuning | |
|---|---|---|---|
| Mengubah | Prompt | Prompt (+ retrieval) | Weight model |
| Terbaik untuk | Tingkah laku, format, nada | Fakta terkini / peribadi | Gaya konsisten, tugas sempit |
| Kesegaran pengetahuan | T/B | Langsung (indeks semula data) | Dibekukan pada masa latihan |
| Kos / usaha | Paling rendah | Sederhana (infra) | Paling tinggi (latihan + data) |
| Mengemas kini | Edit teks | Kemas kini indeks | Latih semula |
Memilih alat yang salah adalah mahal: orang sering cuba fine-tune untuk menambah pengetahuan (yang dilakukan oleh RAG dengan lebih baik dan lebih murah) atau untuk membetulkan tingkah laku (yang dikendalikan oleh prompting). Mengetahui bahawa prompting membentuk tingkah laku, RAG membekalkan pengetahuan, dan fine-tuning mengubah model membolehkan anda memilih pendekatan termurah yang berkesan — dan menggabungkannya secara sengaja dan bukan secara tidak sengaja.
Pustaka soalan temu duga IT dengan jawapan terperinci — daripada Junior hingga Senior.
Derma