Bir şirket yapay zekanın işini "tanıması" gerektiğine karar verdiğinde ilk soru genellikle şudur: kendi modelimizi eğitmeli miyiz? Çoğu durumda cevap hayır. Nedeni şöyle.
Fine-tuning nedir
Fine-tuning, mevcut bir modelin sizin örneklerinizle ek eğitimidir. Model davranışını değiştirir: belirli bir üslupta yazar, bir formatı izler ve belirli bir görevde (örneğin talep sınıflandırma) daha iyi hale gelir.
RAG nedir
RAG modeli değiştirmez. Her yanıttan önce belgelerinizde arama yapar ve modele ilgili bölümleri bağlam olarak verir. Model bunlara dayanarak yanıtlar ve kaynağı belirtir. Temelleri RAG nedir yazımızda anlattık.
Karşılaştırma
| Kriter | RAG | Fine-tuning |
|---|---|---|
| Güncel bilgi | Bir belge eklendiği anda hemen | Yalnızca yeniden eğitimden sonra |
| Kaynak gösterimi | Evet | Hayır |
| Halüsinasyon riski | Düşük | Daha yüksek |
| Kullanıcı bazlı yetkiler | Evet | Hayır |
| Uygulama maliyeti | Orta | Daha yüksek (veri, eğitim, değerlendirme) |
| En uygun olduğu alan | Bilgi, belgeler, mevzuat | Üslup, format, dar görevler |
RAG ne zaman seçilmeli
- bilgi sık sık değişiyorsa (fiyatlar, mevzuat, prosedürler),
- kullanıcılar kaynağı görmek zorundaysa,
- farklı kullanıcılar farklı belgeleri görebiliyorsa,
- haftalar içinde sonuç almak istiyorsanız.
Fine-tuning ne zaman mantıklıdır
- modelin çok özel bir formatı veya mesleki jargonu izlemesi gerekiyorsa,
- binlerce yüksek kaliteli girdi ve çıktı örneğiniz varsa,
- görev dar ve tekrarlayıcıysa (sınıflandırma, çıkarım),
- yerel olarak çalışan daha küçük ve daha ucuz bir model istiyorsanız.
İkisini birleştirmek
Zorlu projelerde ikisini birleştiriyoruz: terminolojiye ve formata uyarlanmış daha küçük bir model, olgular için ise RAG. Böylece hem doğruluk hem de istek başına daha düşük maliyet elde edersiniz.
Önerimiz
RAG ile başlayın. Şirketlerin %90'ı için sorunu daha hızlı, daha ucuz ve daha güvenli şekilde çözer. Fine-tuning'i, gerçek kullanım verileri tam olarak nerede gerektiğini gösterdiğinde sonraya bırakın.
Yapay zeka belge asistanı hizmetimize göz atın veya bize ulaşın.
Sık sorulan sorular
Fine-tuning bir modele bilgi kazandırır mı?
Kısmen ve güvenilir olmayan bir şekilde. Fine-tuning üslup, format ve belirli görevler için harikadır, ancak olguları değiştirmek söz konusu olduğunda RAG daha doğru ve daha ucuzdur.
RAG ve fine-tuning birlikte kullanılabilir mi?
Evet. Fine-tuning bir modele sizin formatınızı ve terminolojinizi öğretebilir, RAG ise kaynaklarıyla birlikte güncel olguları sağlar.
Sizi neyin yavaşlattığını anlatın
Bir iş günü içinde yanıt veriyoruz. İlk görüşme ve değerlendirme ücretsizdir.
Talep gönder
