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En ingeniería rápida, ¿cuándo usar RAG o ajuste fino?<end_of_turn>
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L'ingénierie rapide est un aspect essentiel du travail avec des modèles de langage tels que GPT-3 ou GPT-4. Le choix entre l'utilisation d'une approche de génération augmentée par récupération (RAG) ou un réglage précis dépend des exigences et des contraintes spécifiques de votre tâche. Voici une répartition des cas d'utilisation de chacun :

Utilisez RAG (Retrieval-Augmented Generation) lorsque :

Vous avez besoin d'informations à jour : RAG combine les capacités de génération du modèle de langage avec la récupération en temps réel d'informations à partir de sources externes. Ceci est particulièrement utile si votre tâche nécessite d'incorporer les dernières informations qui pourraient ne pas figurer dans les données de formation du modèle de langage.
Une compréhension complexe est requise : si votre tâche implique de comprendre et d'intégrer des informations provenant de diverses sources ou contextes, RAG peut être bénéfique car il récupère puis génère des réponses basées sur un large éventail d'informations.
Vous traitez un large éventail de sujets : pour les tâches qui couvrent un large éventail de sujets, la capacité de RAG à extraire des informations pertinentes à la volée peut être plus efficace que la formation d'un modèle sur un vaste corpus de données.
Utilisez le réglage fin lorsque :

Vous disposez de données ou d'un domaine spécifique : si votre tâche est hautement spécialisée et que vous avez accès à un corpus de données dans ce domaine, affiner le modèle sur ces données peut conduire à des réponses plus précises et pertinentes.
Vous avez besoin de réponses personnalisées : le réglage fin vous permet d'adapter les réponses du modèle pour les adapter au style, au ton ou aux besoins spécifiques de votre application.
La cohérence est la clé : des modèles affinés peuvent fournir des réponses plus cohérentes dans un domaine spécifique, car ils sont formés pour comprendre et générer du texte en fonction des nuances de ce domaine.
Accès Internet limité ou inexistant : si votre application doit être utilisée dans des environnements avec un accès Internet limité ou inexistant, un réglage fin est préférable, car RAG nécessite un accès en temps réel à des sources externes.
En résumé, utilisez RAG pour les tâches qui nécessitent des informations à jour, une compréhension approfondie de divers sujets ou une intégration complexe de différentes sources d'informations. Optez pour un réglage précis lorsque vous disposez de données de domaine spécifiques, avez besoin de réponses personnalisées, valorisez la cohérence ou opérez dans des environnements avec un accès Internet limité. Chaque méthode a ses points forts et le choix dépend largement de la nature et des exigences de votre application ou tâche spécifique.<end_of_turn><eos>