Këto janë tre mënyra për të bërë që një LLM të bëjë atë që doni, duke punuar në shtresa të ndryshme: prompting i formon sjelljen, RAG fut njohuritë, dhe fine-tuning ndryshon modelin.
Këto janë tre mënyra për të bërë që një LLM të bëjë atë që doni, duke punuar në shtresa të ndryshme: prompting i formon sjelljen, RAG fut njohuritë, dhe fine-tuning ndryshon modelin.
| Prompt engineering | RAG | Fine-tuning | |
|---|---|---|---|
| Ndryshimet | Prompt | Prompt (+ retrieval) | Peshat e modelit |
| Më i mirë për | Sjellje, format, ton | Fakte të përditësuara / private | Stil konsistent, detyra të ngushta |
| Përditësimi i njohurive | N/A | Live (ri-index të dhënat) | Ngrira në kohën e ushtrimit |
| Kostoja / përpjekja | Më e ulët | Mesme (infrastruktura) | Më e larta (stërvim + të dhëna) |
| Përditësimi | Redakto tekstin | Përditëso indeksin | Ri-stërvim |
Arritja e mjetit të gabuar është e shtrenjtë: njerëzit shpesh përpiqen të fine-tunojnë për të shtuar njohuritë (që RAG e bën më mirë dhe më lirë) ose për të rregulluar sjelljen (që prompting e ruan). Të dini se prompting i formon sjelljen, RAG furnizon njohuritë, dhe fine-tuning e ndryshon modelin ju lejon të zgjidhni qasjen më të lirë që funksionon — dhe t'i kombinoni ato me qëllim në vend se rastësisht.