RAG vs Finetuning – Qual è il miglior strumento per potenziare la tua applicazione LLM?

RAG vs Finetuning - Qual è il miglior strumento per potenziare LLM?

La guida definitiva per scegliere il metodo giusto per il tuo caso d’uso

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Prologo

Mentre l’interesse per i Large Language Models (LLM) continua a crescere, molti sviluppatori e organizzazioni sono impegnati nella creazione di applicazioni che ne sfruttano la potenza. Tuttavia, quando i LLM pre-addestrati non si comportano come ci si aspetta o si spera, sorge la domanda su come migliorare le prestazioni dell’applicazione LLM. E alla fine arriviamo al punto in cui ci chiediamo: dovremmo utilizzare Retrieval-Augmented Generation (RAG) o il fine-tuning del modello per migliorare i risultati?

Prima di approfondire, vediamo di chiarire questi due metodi:

RAG: Questo approccio integra la potenza del recupero (o della ricerca) nella generazione di testo LLM. Combina un sistema di recupero, che recupera frammenti di documenti pertinenti da un’ampia raccolta, e un LLM, che produce risposte utilizzando le informazioni di quei frammenti. In sostanza, RAG aiuta il modello a “cercare” informazioni esterne per migliorare le sue risposte.

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Fine-tuning: Questo è il processo di prendere un LLM pre-addestrato e addestrarlo ulteriormente su un dataset più piccolo e specifico per adattarlo a un compito particolare o migliorarne le prestazioni. Attraverso il fine-tuning, stiamo regolando i pesi del modello in base ai nostri dati, rendendolo più adatto alle esigenze uniche della nostra applicazione.

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Sia RAG che il fine-tuning sono potenti strumenti per migliorare le prestazioni delle applicazioni basate su LLM, ma affrontano aspetti diversi del processo di ottimizzazione, e questo è cruciale quando si tratta di sceglierne uno rispetto all’altro.

In passato, suggerivo spesso alle organizzazioni di sperimentare con RAG prima di approfondire il fine-tuning. Questo si basava sulla mia percezione che entrambi gli approcci ottenessero risultati simili ma variano in termini di complessità, costo e qualità. Addirittura, mi facevo illustrare questo punto con…