- AIおよびデータ駆動ソリューションに焦点を当てる中で、検索拡張生成（RAG）とファインチューニングLLMsの間の議論が重要となっています。
- RAGとファインチューニングの両方は、入念な計画と実行が必要な複雑なプロセスに関わります。
- RAGの実用例として、クエリデータベースを使用して特定の顧客データを提供し、より正確な応答を可能にする方法が挙げられています。
- ファインチューニングは、特定のドメインに特化した応答を得ることに関連しています。
- RAGは、リアルタイムのコンテキストを取り入れることで、精度と動的な応答を提供します。
- ファインチューニングは、ラベル付きデータでモデルをトレーニングすることで、特定のドメインに特化した応答を提供します。
- RAGは、リアルタイムコンテキストを組み込むことで、精度と動的な応答を提供します。
- RAGは、複数の意味を持つキーワードに苦労する可能性がありますが、ハイブリッド検索と呼ばれる手法でこの問題を緩和できると述べられています。
- RAGとファインチューニングの利点を比較すると、RAGはコストが低く、リソースが少なくて済む反面、ファインチューニングはより多くのインフラストラクチャと計算能力が必要です。
- RAGとファインチューニングは、入念な計画と実行を必要とする複雑なプロセスに関わります。
Desaiの記事では、RAGとファインチューニングのアプローチの特徴や実用例について興味深い洞察が提供されています。特に、リアルタイムコンテキストの組み込みによる精度や、特定のデータにトレーニングされたモデルによるドメイン固有の応答など、それぞれの方法論の利点と適用領域が明らかにされています。ビジネスがRAGとファインチューニングの間で選択する際には、具体的なビジネス問題や組織のニーズに基づいて判断することが重要であると指摘されています。
元記事: https://analyticsindiamag.com/ai-highlights/the-final-battle-rag-vs-fine-tuning/