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Wann sollte man im Prompt-Engineering RAG oder Finetuning verwenden?<end_of_turn>
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La ingeniería rápida es un aspecto fundamental al trabajar con modelos de lenguaje como GPT-3 o GPT-4. La elección entre utilizar un enfoque de generación aumentada de recuperación (RAG) o un ajuste fino depende de los requisitos y limitaciones específicos de su tarea. Aquí hay un desglose de cuándo usar cada uno:

Utilice RAG (generación aumentada de recuperación) cuando:

Necesita información actualizada: RAG combina las capacidades de generación del modelo de lenguaje con la recuperación de información en tiempo real de fuentes externas. Esto es particularmente útil si su tarea requiere incorporar la información más reciente que podría no estar dentro de los datos de entrenamiento del modelo de lenguaje.
Se requiere una comprensión compleja: si su tarea implica comprender e integrar información de diversas fuentes o contextos, RAG puede resultar beneficioso ya que recupera y luego genera respuestas basadas en una amplia gama de información.
Está manejando una amplia gama de temas: para tareas que cubren una amplia gama de temas, la capacidad de RAG para obtener información relevante sobre la marcha puede ser más eficiente que entrenar un modelo con un vasto corpus de datos.
Utilice el ajuste fino cuando:

Tiene datos o dominio específicos: si su tarea es altamente especializada y tiene acceso a un corpus de datos en este dominio, ajustar el modelo a partir de estos datos puede generar respuestas más precisas y relevantes.
Necesita respuestas personalizadas: el ajuste fino le permite adaptar las respuestas del modelo para que se ajusten al estilo, tono o necesidades específicas de su aplicación.
La coherencia es clave: los modelos perfeccionados pueden proporcionar respuestas más consistentes en un dominio específico, ya que están capacitados para comprender y generar texto basado en los matices de ese dominio.
Acceso limitado o nulo a Internet: si su aplicación se utilizará en entornos con acceso limitado o nulo a Internet, es preferible realizar un ajuste fino, ya que RAG requiere acceso en tiempo real a fuentes externas.
En resumen, utilice RAG para tareas que requieran información actualizada, una comprensión amplia de diversos temas o una integración compleja de diferentes fuentes de información. Opte por realizar ajustes cuando tenga datos de dominio específicos, necesite respuestas personalizadas, coherencia de valores u opere en entornos con acceso limitado a Internet. Cada método tiene sus puntos fuertes y la elección depende en gran medida de la naturaleza y los requisitos de su aplicación o tarea específica.<end_of_turn><eos>