فاین تیونینگ

Fine-Tuning ادامه آموزش مدل از پیش‌آموزش‌دیده روی داده منتخب برای سازگار کردن رفتار آن با وظیفه مشخص است.

برای دانش متغیر و اسناد پرتغییر، RAG اغلب مناسب‌تر است، Fine-Tuning بیشتر برای تغییر پایدار رفتار کاربرد دارد.

اگر هدف تغییر سبک پاسخ مدل باشد، Fine-Tuning مفید است. اگر هدف پاسخ‌دهی بر اساس نسخه تازه مستندات شرکت باشد، RAG اغلب انتخاب بهتری است.

چه وقت فاین تیونینگ مناسب نیست؟

اگر مسئله تنها افزودن اطلاعات جدید و قابل تغییر به پاسخ مدل است، RAG ممکن است از آموزش مجدد مناسب‌تر باشد. فاین تیونینگ بیشتر برای تغییر رفتار، فرمت خروجی یا سازگاری با وظیفه به کار می‌رود و به دیتاست معتبر نیاز دارد.