معرفی Fine-Tuning و RAG
مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) تحولی در زمینه پردازش زبان طبیعی به وجود آورده‌اند،
اما می‌توان با استفاده از تکنیک‌های تخصصی، کارایی آن‌ها را بیشتر افزایش داد.
این مقاله به بررسی دو روش اصلی می‌پردازد: تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) و
تنظیم دقیق (Fine-Tuning). با درک این روش‌ها، دانشمندان داده و متخصصان هوش
مصنوعی می‌توانند تصمیمات بهتری برای پروژه‌های خود بگیرند.
مقدمه
هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشرفت است و مدل‌های زبان بزرگ در مرکز این تحولات قرار دارند. با پیشرفته‌تر شدن این مدل‌ها، نیاز به روش‌هایی برای سازگاری آن‌ها با وظایف خاص افزایش یافته است. دو روش مهم در این راستا RAG و تنظیم دقیق هستند. این مقاله قصد دارد تا این دو روش را توضیح دهد و نحوه عملکرد، مزایا و بهترین کاربردهای آن‌ها را بررسی کند.
RAG
تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) روش جدیدی است که توسط شرکت متا در سال 2020 معرفی شده است. این روش یک مدل زبان بزرگ را به یک پایگاه داده پویا و به‌روز متصل می‌کند. این اتصال به مدل اجازه می‌دهد تا اطلاعات تازه و مفید را در پاسخ‌های خود به کار ببرد. وقتی کاربری یک سوال می‌پرسد، سیستم RAG ابتدا در پایگاه داده‌اش به دنبال اطلاعات مرتبط می‌گردد. سپس این اطلاعات با سوال اصلی ترکیب می‌شود و به مدل زبان بزرگ داده می‌شود تا پاسخ بدهد. این روش باعث می‌شود که پاسخ‌ها دقیق‌تر و مرتبط‌تر باشند. یکی از مزایای بزرگ RAG افزایش امنیت و حفظ حریم خصوصی داده‌هاست. بر خلاف برخی روش‌های دیگر که ممکن است اطلاعات حساس را افشا کنند، RAG این داده‌ها را در یک محیط امن نگه می‌دارد و به‌طور دقیق کنترل می‌کند که چه کسانی به آن‌ها دسترسی دارند. این ویژگی RAG را برای شرکت‌هایی که با اطلاعات محرمانه سر و کار دارند، جذاب می‌کند.
به عنوان مثال چت‌بات مشاوره مالی. فرض کنید چت‌باتی دارید که می‌تواند مشاوره مالی شخصی ارائه دهد. با استفاده از RAG، این چت‌بات می‌تواند به پایگاه داده‌ای از اطلاعات مالی به‌روز دسترسی پیدا کند و وقتی فردی سوالی درباره بهترین استراتژی سرمایه‌گذاری بپرسد، پاسخ دقیقی با توجه به وضعیت مالی او ارائه دهد.
Fine-Tuning
Fine-Tuning یا تنظیم دقیق به معنای آموزش یک مدل زبان بزرگ با استفاده از یک مجموعه داده کوچک‌تر و تخصصی است. این کار کمک می‌کند که مدل در انجام کارهای خاص بهتر عمل کند. برای مثال، اگر یک مدل بر روی داده‌های پزشکی آموزش داده شود، می‌تواند در تشخیص بیماری‌ها بهتر عمل کند. تنظیم دقیق به مدل کمک می‌کند تا با اصطلاحات و ویژگی‌های یک حوزه خاص آشنا شود و در نتیجه عملکرد آن در انجام وظایف خاص بسیار بهتر می‌شود. اما باید توجه داشت که تنظیم دقیق نیاز به منابع محاسباتی زیاد و یک مجموعه داده خوب و با کیفیت دارد.
به عنوان مثال دستیار تشخیص پزشکی. تصور کنید مدلی که بر اساس گزارش‌های پزشکی آموزش دیده است. این مدل می‌تواند در شناسایی بیماری‌ها بر اساس علائم بیمار به پزشک کمک کند و گزینه‌های تشخیصی مختلف را ارائه دهد.
چگونه روش مناسب را انتخاب کنیم؟
تعیین اینکه آیا باید از RAG یا تنظیم دقیق استفاده کرد، به عوامل مختلفی بستگی دارد، مانند نیازهای امنیتی، منابع در دسترس، و نوع وظیفه. RAG معمولاً برای موارد استفاده در شرکت‌ها بهتر است، زیرا می‌تواند اطلاعات به‌روز و امنیت بالایی ارائه دهد. این رویکرد به‌ویژه زمانی که با اطلاعات حساسی کار می‌کنید، مفید است. از سوی دیگر، تنظیم دقیق در کارهای تخصصی بسیار مؤثر است، به ویژه هنگامی که مدل باید با اصطلاحات ویژه یک حوزه خاص آشنا باشد. با این حال، باید به این نکته هم توجه داشت که تنظیم دقیق ممکن است به منابع بیشتری نیاز داشته باشد و برخی از قابلیت‌های عمومی مدل را کاهش دهد.
رویکرد ترکیبی
گاهی اوقات ممکن است ترکیبی از RAG و تنظیم دقیق بهترین نتیجه را به همراه داشته باشد. به عنوان مثال، برای یک تحلیل‌گر اسناد حقوقی، می‌توان مدل را بر روی اصطلاحات حقوقی آموزش داد و سپس از RAG برای دسترسی به اطلاعات به‌روز قوانین و مقررات استفاده کرد.
نقش پایپ‌لاین‌های داده
صرف نظر از اینکه RAG یا تنظیم دقیق را انتخاب کنید، داشتن یک پایپ‌لاین داده قوی و مؤثر بسیار مهم است. این پایپ‌لاین‌ها تضمین می‌کنند که مدل‌ها با داده‌های باکیفیت و مرتبط تغذیه می‌شوند. برای RAG، پایپ‌لاین‌ها شامل ایجاد پایگاه‌های داده و ابزارهای لازم برای بازیابی اطلاعات هستند. در مورد تنظیم دقیق، پایپ‌لاین‌ها بر روی آماده‌سازی داده‌های آموزش تمرکز دارند که شامل پاکسازی و برچسب‌گذاری اطلاعات است. در نهایت، کیفیت داده‌ها تأثیر زیادی در عملکرد مدل‌ها دارد، بنابراین آماده‌سازی مناسب داده‌ها در هر دو روش بسیار حیاتی است.
این امکانات را در کیو جی‌پی‌تی امتحان کنید